マイクロソフトは、Open Compute Project Summit 2026において、将来のAIアクセラレータ「Maia 300」（コードネーム「Clea」）の詳細を明らかにした。推論、すなわち学習済みモデルの実行に特化して設計されたこの専用プロセッサ（XPU）は、生成AIや大規模なエージェントワークロードをより高速に実行することを可能にする。
マイクロソフトは2023年から自社チップの設計を進めており、2023年11月には「Athena」ことMaia 100を発表した。「Braga」と呼ばれるMaia 200は2026年1月に公開され、今年中にAzureでの生産が開始される。別の発表において、マイクロソフトのクラウド＆AI担当エグゼクティブバイスプレジデント、スコット・ガスリー氏は、「マルチジェネレーションのAzure Maiaプログラムは、マイクロソフトのAIインフラ戦略の基盤となった」と述べている。Maia 200は既にCopilotの推論を担っており、マイクロソフトのAIチームが新たなモデルを開発するのを支援している。GitHub CopilotとMicrosoft Foundryは年内にこれらのチップに移行する予定で、FoundryはOpenAIのモデル、マイクロソフトのモデル、および複数のオープンソースモデルを実行する。
複数要素で構成されるチップ
Maia 300は厳密な意味での単一チップではなく、インターposer上に配置された7つのチップと8スタックのHBM4メモリからなる集合体である。TSMCの2ナノメートルプロセス（N2P）で製造され、Maia 200が使用していた3ナノメートルから微細化された。チップレットアーキテクチャを採用し、入出力コントローラとメモリコントローラを演算コアから分離している。マイクロソフトによると、このチップは288GBのHBM4を搭載する。
分析による推定では、パッケージ面積は約1,980mm²（Maia 200は810mm²）に達し、HBM4メモリを除くトランジスタ数は約2,800億個に上ると見られる。これらの数値はマイクロソフトによるものではない。HBMメモリの帯域幅も18TB/sと推定され、非常に高速なキャッシュメモリであるSRAMの累積帯域幅は約166.2TB/sと見積もられている。マイクロソフトはさらに、メモリを特殊な方法で構成している。各コンピュートタイルペアは一組のHBM4バンクに接続されており、メモリは全てのタイル間で明示的に共有されない。
より高密度なラック
Maia 300サーバーはフォームファクタを2Uから1Uに変更し、ラックあたりのアクセラレータ数を96 XPUと倍増させることが可能となった。マイクロソフトによると、1ラックの消費電力は約167kWである。128ラックを接続することで、12,288個のアクセラレータを単一のシステムイメージ、つまり一貫性ドメインとして統合できる。これは、これまで主要クラウド事業者が発表してきたものよりも大きく、NvidiaやAMDがラックスケールのシステムで一貫して接続している72または144 GPUよりも大規模である。
技術プレゼンテーションにおいて、Azure Hardware Systems and Infrastructure社長のラニ・ボーカー氏と、システム計画・アーキテクチャ担当コーポレートバイスプレジデントのサウラブ・ディグヘ氏は、96基のMaia 300を搭載したラックは、48基のMaia 200を搭載したラックと比較して最大7倍の「トークンスループット」を実現すると述べている。また、ワットあたり性能が2.5倍向上したことも主張しており、情報源はこの指標が今回の発表で最も注目すべき点であるとしている。これらの数値はマイクロソフトが発表した性能であり、独立した検証は行われていない。
