Nueva York.- Microsoft Corporation planea desplegar procesadores de inteligencia artificial de diseño propio en toda su infraestructura global de centros de datos a una escala de múltiples gigawatts a partir de 2027, en un agresivo movimiento para reducir la dependencia de proveedores externos de hardware y disminuir los costos operativos.
El gigante tecnológico confirmó el lunes que su próximo chip Azure Maia 300 funcionará como el motor de inferencia principal para sus aplicaciones de IA internas, incluyendo GitHub Copilot, Microsoft Foundry y su suite de herramientas empresariales Copilot.
El anuncio llega en un momento en que los proveedores de infraestructura en la nube enfrentan gastos crecientes y restricciones de energía relacionadas con el alojamiento de modelos de IA que requieren muchos recursos. Al trasladar las principales cargas de trabajo de producción a su arquitectura de silicio propia, Microsoft busca optimizar significativamente la economía de sus centros de datos, al tiempo que protege sus operaciones de la escasez continua de unidades de procesamiento gráfico.
El Maia 300 representa la tercera generación del programa de silicio personalizado de Microsoft, tras el despliegue activo de su procesador Maia 200. El Maia 200 actualmente gestiona tareas de producción en vivo en América del Norte, Europa y Australia, ofreciendo hasta 1.7 veces mayor rendimiento por watt para las cargas de trabajo de Microsoft Teams y Copilot en comparación con configuraciones estándar de GPU comerciales.
El próximo chip Maia 300 cuenta con una arquitectura multi-chiplet construida sobre el nodo de proceso N2P de TSMC e incorpora ocho pilas de memoria HBM4. Microsoft proyecta que el sistema ofrecerá una mejora del 40% en eficiencia energética por megawatt en comparación con el hardware de la competencia, junto con un aumento de siete veces en el rendimiento de tokens a escala de rack respecto a su sistema de generación actual.
La hoja de ruta de doble chip subraya un giro estratégico más amplio entre los principales hiper-escaladores hacia diseños de hardware verticalmente integrados. Google, Amazon y Meta Platforms han acelerado de manera similar sus programas de chips propios para manejar cálculos especializados de IA, desafiando el dominio histórico de Nvidia Corp. sobre el mercado de aceleradores para centros de datos.
Para los inversores, el compromiso de múltiples gigawatts refleja una trayectoria clara hacia un gasto de capital disciplinado en infraestructura de IA. Al diseñar silicio adaptado específicamente para el razonamiento de contexto largo y agentes autónomos de múltiples pasos, Microsoft se posiciona para expandir su capacidad de servicio al tiempo que amplía los márgenes en su plataforma en la nube Azure.
