Microsoft planeja escalar a família Maia a partir de 2027

Em 12 de outubro de 2026, a Microsoft anunciou que planeja ampliar a família Azure Maia para implantações de vários gigawatts a partir de 2027 e prevê que ela se torne seu principal sistema de inferência para produtos e serviços próprios. No mesmo anúncio, a empresa disse que o Azure Maia 200 já atendia cargas de produção; o início das implantações de produção do Azure Maia 300 ficou planejado para 2027. (Microsoft)

O que já está em produção e o que vem depois

Na atualização de 12 de outubro, a Microsoft afirmou que o Azure Maia 200 atendia cargas de produção, incluindo o Microsoft Copilot, modelos da OpenAI, modelos Microsoft MAI e famílias de modelos de código aberto. A empresa também informou que o sistema estava implantado nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália. Esses são os usos e locais que a Microsoft associou ao Azure Maia 200; o Azure Maia 300 tem outra etapa, prevista para 2027.

A Microsoft também previa levar o GitHub Copilot e o Microsoft Foundry ao Azure Maia 200 até o fim de 2026. A empresa apresenta a família Maia como infraestrutura de inferência para seus próprios produtos e serviços — uma estratégia de escala para cargas da Microsoft, não uma declaração de que os aceleradores de terceiros deixarão de ser usados.

Como o Azure Maia 300 escala

O Azure Maia 300 foi projetado como um sistema de inferência para tarefas como conversas sensíveis à latência, raciocínio com contexto longo e tarefas de agentes em várias etapas. Cada acelerador reúne oito pilhas de HBM4 — memória de alta largura de banda —, com 288 GB de capacidade e 18 TB/s de largura de banda de pico. (Microsoft Azure)

A arquitetura combina vários chiplets: a Microsoft diz que os chiplets de computação usam o processo N2P da TSMC, enquanto funções de controle de memória e de entrada e saída ficam em componentes separados. Assim, as especificações do acelerador são apenas uma parte do conjunto que a empresa planeja instalar em escala de data center.

Um rack comporta 96 aceleradores, distribuídos em 24 bandejas de quatro, dentro de um envelope de potência de 167 kW. Em uma escala maior, a Microsoft descreve um domínio de expansão de até 12.288 aceleradores em até 128 racks. A rede usa transporte de IA baseado em Ethernet, com conexões diretas e caminhos com switches dentro dos racks, além de links ópticos entre racks. A empresa também descreve refrigeração líquida para mais de 80% da carga térmica do rack e refrigeração a ar para memória, armazenamento e componentes auxiliares.

Azure Maia 200 e Azure Maia 300: números comparáveis

A comparação entre gerações ajuda a separar a capacidade de memória de cada acelerador da escala máxima do conjunto. A Microsoft publica os valores abaixo para o Azure Maia 200 e o Azure Maia 300 em suas descrições técnicas do Maia 200 e do Maia 300.

Esses números descrevem dimensões distintas: capacidade e largura de banda são valores por acelerador; o domínio de expansão indica quantos aceleradores podem integrar o sistema. Já o rack de 96 unidades é uma configuração específica do Azure Maia 300, não a medida de um acelerador isolado.

O que significam as declarações de desempenho

A Microsoft afirma que uma configuração completa do rack Azure Maia 300, com 96 aceleradores, pode atingir até sete vezes o throughput de tokens em escala de rack do Azure Maia 200. É uma comparação entre racks e gerações, não uma medida de velocidade por chip.

Separadamente, a empresa afirma que o Azure Maia 300 entrega 40% mais tokens por megawatt do que sistemas líderes baseados em GPUs. Tokens são unidades processadas por modelos de IA; aqui, a métrica relaciona a quantidade de tokens à potência. Essa comparação tem como referência sistemas baseados em GPU, enquanto a declaração de até sete vezes usa o throughput em escala de rack do Azure Maia 200 como referência. São métricas e bases diferentes.