SandIA (Buenos Aires, 14 de octubre de 2026).- Microsoft presentó Maia 300, su chip de segunda generación para inferencia de inteligencia artificial en centros de datos. Según la nota técnica de la compañía publicada el 12 de octubre de 2026, el procesador ofrece un 40% más de tokens por megavatio y siete veces más rendimiento que Maia 200.
La información fue difundida por The Verge, que citó el documento técnico de Microsoft. El anuncio confirma la estrategia de la empresa por reducir su dependencia de Nvidia en el segmento de inferencia, donde los modelos ya entrenados se ejecutan para responder consultas de usuarios y aplicaciones.
Rack de 96 chips y consumo de 167 kilovatios
El chip se integra en un rack de 96 unidades Maia 300 con un consumo de 167 kilovatios de potencia, diseñado para los clústeres de escala masiva que utilizan los servicios Azure OpenAI, Copilot y los modelos propios de Microsoft. La hoja de especificaciones menciona nodos de 8 módulos HBM4 de memoria de alto ancho de banda, frente a los 2 de Maia 200, y manufactura en proceso TSMC N2P con chiplets interconectados.
El despliegue está previsto para el año que viene, con el objetivo declarado de escalar a capacidad de gigavatios para los centros de datos de Azure. La compañía anunció 80.000 millones de dólares en inversión en infraestructura de IA para el período 2025-2027, y Maia 300 es la pieza que define cuánto de ese gasto en electricidad se convierte en capacidad de inferencia real.
Un millón de chips y la comparación con Nvidia
La cifra potencialmente alcanzable supera el millón de chips si el despliegue cumple sus objetivos. Para dimensionar el número, Nvidia vendió en 2024 aproximadamente 400.000 unidades de H100. Un despliegue de esa magnitud con chips propios modificaría la dinámica de dependencia del sector de forma estructural.
No obstante, Maia 300 está diseñado para inferencia y no para entrenamiento: correr modelos ya entrenados de forma eficiente y barata, no crear modelos nuevos. En 2027, Nvidia sigue siendo insustituible para el entrenamiento de modelos grandes, según la fuente. La ventaja de Microsoft no es tecnológica sino estratégica: costo de capital nulo si ya tiene los centros de datos, integración con software propio y ausencia de márgenes intermediarios.
Impacto en Copilot y la carrera por chips propios
El Microsoft 365 Copilot Wave 3 y el plan E7 que la empresa presentó en marzo dependen de que la inferencia de Copilot sea económicamente sostenible a escala de cientos de millones de usuarios. Maia 300 es la respuesta de la capa de infraestructura a esa presión: si el chip funciona como se anuncia, Copilot tendría margen financiero para mantener los precios actuales mientras escala.
La apuesta de Microsoft sigue la misma lógica que la de Anthropic, que también desarrolla chips propios, y se suma a los movimientos previos de Amazon con Trainium e Inferentia y de Google con sus TPUs desde 2015. No se trata de eliminar la dependencia de proveedores externos, sino de añadir capacidad de negociación.