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Claves de la noticia
- Microsoft presenta Maia 300 y prevé desplegar su nueva generación de aceleradores de IA en producción desde 2027.
- Cada rack reúne 96 aceleradores, 27,6 TB de memoria HBM y una envolvente de potencia de 167 kW.
- La mejora anunciada de hasta siete veces en tokens por rack combina cambios de arquitectura con el doble de aceleradores que Maia 200.
Microsoft ha anunciado este 12 de octubre Azure Maia 300, la tercera generación de su infraestructura propia para inferencia de inteligencia artificial. La compañía sitúa el despliegue en 2027 y plantea convertir la familia Maia en el sistema principal de inferencia de sus productos y servicios. El anuncio incluye una explicación técnica que permite mirar más allá del multiplicador de rendimiento: la apuesta consiste en mover menos datos, colocar más memoria cerca del cálculo y coordinar hasta 128 racks dentro de una misma red.
El salto de siete veces incorpora más hardware
La inferencia es la ejecución de un modelo ya entrenado para producir respuestas. Sus necesidades cambian según la longitud del contexto, el número de usuarios simultáneos y el trabajo de los agentes. Microsoft orienta Maia 300 a razonamiento prolongado, generación sucesiva de tokens y tareas con varios pasos, en lugar de presentarlo como un procesador universal para cualquier carga.
El fabricante afirma que una configuración completa puede alcanzar hasta siete veces el caudal de tokens por rack de Maia 200. Su documento también indica que la nueva generación duplica la cantidad de aceleradores por rack hasta 96. El multiplicador de siete no representa una prueba de que un único chip sea siete veces más rápido. Incluye una densidad mayor y mejoras en distintas capas del sistema, con resultados que dependen de la carga ejecutada.
La empresa anuncia, además, un 40 % más de tokens por megavatio frente a sistemas basados en GPU que considera líderes. Es una comparación distinta de la realizada contra Maia 200: cambia el rival y cambia la métrica. El anuncio no identifica en ese pasaje todos los equipos, modelos y condiciones necesarios para reproducir el contraste. Las cifras son afirmaciones de Microsoft, no resultados de un ensayo independiente.
La memoria explica la arquitectura de chiplets
Maia 300 divide funciones entre chiplets. El cálculo utiliza el proceso N2P de TSMC, mientras que los controladores de memoria y la entrada y salida se sitúan en componentes adaptados a sus respectivas tareas. Frente a colocar todo en un único bloque, esa división permite reservar el proceso más avanzado para las funciones donde puede aportar mayor eficiencia. No equivale a asegurar que todos los componentes utilizan la misma litografía.
La memoria pasa a una organización no uniforme: acceder a datos próximos al bloque que los necesita tiene un coste diferente del acceso a regiones más lejanas. La arquitectura SDLA permite al software organizar ubicación, movimiento y sincronización de datos. Los formatos de menor precisión reducen el volumen que debe almacenarse y trasladarse, aunque no permiten deducir por sí solos la calidad final de cada modelo.
Ocho pilas de HBM4 aportan 288 GB y 18 TB/s por acelerador, según la documentación. Un cálculo con esas magnitudes explica las cifras del rack: 96 × 288 GB son 27.648 GB, aproximadamente 27,6 TB en unidades decimales; 96 × 18 TB/s son 1,728 PB/s. Son sumas de capacidad y ancho de banda de los aceleradores, no una promesa de que una sola tarea acceda a toda esa memoria a la misma velocidad. La colocación y comunicación del trabajo siguen siendo determinantes.
Esta dependencia entre cómputo y conexiones también ayuda a contextualizar la presión sobre la capacidad de componentes ópticos para IA. Un rack más potente necesita una infraestructura capaz de alimentarlo y conectarlo; el rendimiento del silicio no resuelve por separado esas limitaciones.
Un superpod completo suma 21,4 MW en racks
La red basada en Ethernet puede unir hasta 12.288 aceleradores. Las conexiones eléctricas se utilizan dentro de cada rack y una segunda capa óptica enlaza hasta 128 racks. Microsoft distingue tres dominios de latencia: pares conectados directamente, comunicación dentro del rack y comunicación entre racks. El software puede mantener intercambios sensibles al retardo dentro de los dominios más próximos.
| Nivel | Aceleradores | Potencia de racks |
|---|---|---|
| Un rack | 96 | 167 kW |
| 128 racks | 12.288 | 21.376 kW calculados |
El segundo valor sale de multiplicar 128 por 167 kW: un superpod de esa configuración suma unos 21,4 MW de envolvente nominal solo en racks. No es una medición de consumo continuo, ni la potencia total de un centro de datos. Excluye los servicios de la instalación y no aplica un factor de eficiencia energética del edificio que Microsoft no proporciona para esa configuración.
La refrigeración líquida retira más del 80 % de la carga térmica del rack, según el documento, mientras que otros elementos conservan refrigeración por aire. La posibilidad de conectar directamente agua de la instalación o utilizar un intercambiador amplía las opciones de despliegue. Esa flexibilidad no elimina la necesidad de dimensionar suministro eléctrico, extracción de calor y redundancia.
2027 sigue siendo un calendario de despliegue
Maia 200 ya atiende cargas de producción de Microsoft; Maia 300 pertenece al siguiente escalón. El plan de despliegues de varios gigavatios comienza en 2027. Para una empresa española que utiliza servicios de la compañía, el anuncio describe una evolución del proveedor, pero no fija una región concreta, un precio de acceso o una reducción automática de su factura.
La conclusión técnica es más precisa que una competición de multiplicadores: Maia 300 integra memoria, comunicaciones y gestión de potencia para aumentar la capacidad de inferencia dentro de una infraestructura determinada. El cambio será útil si esas mejoras se sostienen en las cargas reales y en el despliegue. Hasta entonces, las especificaciones permiten evaluar el diseño; no sustituyen una comparación reproducible de coste, calidad y latencia del servicio.
Imagen: recreación conceptual generada para Tecnología Today; no representa un rack Maia 300 real.
