Microsoft detalha Maia 300, terceiro chip de IA próprio voltado a cortar custo na Azure

A Microsoft anunciou nesta segunda-feira (12) a terceira geração do seu chip de inteligência artificial↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → próprio, o Maia 300, segundo reportagem da Reuters publicada pelo Economic Times. A empresa planeja implantar potencialmente mais de 1 milhão de unidades do chip já no próximo ano para sustentar seus serviços internos de IA.

O Maia 300 é o sucessor direto do Maia 200, que já roda tanto os modelos próprios da Microsoft quanto modelos da OpenAI oferecidos via Azure↳Azure76 conteúdosDeploy de Azure Stream Analytics job com CI/CD usando Azure PipelinesDevSecOps · mai 2019Azure – Como criar uma base de dados SQL no Microsoft Azure pronta para ser utilizadaData · abr 2019Azure Static Web Apps com Vue.js e Visual Studio CodeDevSecOps · out 2023Ver tudo em DevSecOps →. A nova geração chega num momento em que rivais de nuvem e empresas de IA como a própria OpenAI correm para desenvolver silício próprio e reduzir a dependência da Nvidia no mercado de computação para IA.

Como a Microsoft construiu o chip

O caminho técnico da Microsoft difere do da Nvidia, cujos aceleradores de IA usam um único chip de computação massivo cercado por memória de alta largura de banda. O Maia 300 segue outra lógica de montagem.

O processador central do Maia 300 é composto por "chiplets", chips especializados bonded (unidos fisicamente) entre si, que usam a tecnologia de 2 nanômetros da TSMC para as funções computacionais principais. Outros chiplets do mesmo design usam a tecnologia mais barata de 3 nanômetros para funções como movimentar dados para fora do processador e entre outras partes do sistema.

Essa separação por função, em vez de um monolito único, é a aposta da Microsoft para equilibrar desempenho e custo de fabricação no mesmo chip.

Os números do rack: Maia 300 contra GB300

Os processadores Maia 300 vão para racks com 96 chips, consumindo cerca de 167 quilowatts. É mais chip e mais energia por rack do que o rack mais recente de IA da Nvidia.

A Microsoft afirma que o Maia 300 entrega cerca de 40% mais computação útil por megawatt do que "sistemas líderes baseados em GPU", mas não nomeou quais sistemas usou como comparação. Sem o nome do concorrente nem a metodologia do benchmark, o número precisa ser lido como marketing da própria empresa até que apareça validação independente.

Basicamente, estamos entregando mais inteligência por watt, por dólar e por byte de memória, otimizando o sistema inteiro.

It's basically delivering more intelligence for every watt, every dollar, and every byte of memory by optimizing across the entire system.Rani Borkar, presidente de Azure Hardware Systems and Infrastructure na Microsoft

Escala do investimento

A Microsoft disse que planeja implantações de "múltiplos gigawatts" do Maia 300 a partir de 2027. Para dimensionar o tamanho da aposta: a empresa já havia informado que espera gastar mais de US$ 175 bilhões em capex neste ano calendário de 2026, boa parte disso em infraestrutura de data center para IA.

Esse volume de investimento é o pano de fundo que explica por que silício próprio importa: comprar GPUs da Nvidia em escala de gigawatts tem um custo que nenhuma empresa de nuvem, por maior que seja, consegue sustentar sem buscar alternativa própria.

O que muda pra quem desenvolve no Brasil

O Maia 300 não é um produto à venda: ele roda a infraestrutura interna da Microsoft, incluindo os modelos próprios da empresa e os modelos da OpenAI entregues via Azure. Quem programa não escolhe "rodar no Maia" como escolhe uma instância de VM.

O efeito prático, se a promessa de eficiência por watt se confirmar, aparece do lado do preço: menos custo de energia e de capex por unidade de computação tende a se refletir, com atraso, no preço cobrado pela API de inferência na Azure. Startups brasileiras que hoje pagam por token em modelos da OpenAI hospedados na nuvem da Microsoft são, nesse sentido, beneficiárias indiretas de qualquer ganho real de eficiência do hardware.

Há também um ponto de atenção para quem pensa em arquitetura multi-nuvem: a diversificação de silício entre grandes provedores de nuvem e a própria OpenAI reduz o poder de precificação da Nvidia no médio prazo, o que historicamente pressiona o mercado inteiro para baixo, incluindo os provedores que seguem comprando GPU da Nvidia.

Em resumo: o Maia 300 ainda é infraestrutura fechada, mas é o tipo de decisão de bastidor que, se funcionar como a Microsoft promete, chega ao bolso de quem paga API de IA no Brasil antes de chegar a qualquer changelog de produto.

Fonte: ET Tech / The Economic Times (Reuters), "Microsoft plans huge deployment of its own AI chips, with an eye on saving costs" (https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/microsoft-plans-huge-deployment-of-its-own-ai-chips-with-an-eye-on-saving-costs/articleshow/134896014.cms)

Fonte: ET Tech (Índia)