Historia
12 de oct de 2026
Maia 300 de Microsoft apunta al bastión de IA de Nvidia
Microsoft presenta Maia 300 como una vía hacia una IA más barata y eficiente energéticamente a enorme escala, al tiempo que mantiene flexible su estrategia de chips. La ambición de la empresa de aflojar el control de Nvidia es real, pero un analista externo señala que sus aceleradores propietarios aún no se han enfrentado a clientes externos.
La última apuesta de Microsoft por chips de IA es menos una ruptura limpia con Nvidia que un intento calculado de controlar la parte más costosa del auge de la IA: servir modelos a escala.
2023 a principios de 2026 — sentando las bases. Microsoft presentó el primer acelerador Maia en 2023 y después dio a conocer Maia 200 en enero. La empresa afirma que el chip de segunda generación ya impulsa cargas de trabajo de producción, incluidos Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry y los propios modelos de Microsoft. Satya Nadella dijo a los analistas en julio que Maia 200 ofrecía un “30% mejor rendimiento por dólar” que el hardware más reciente de la flota de Microsoft.1
Octubre de 2026 — la apuesta mayor. El recién anunciado Maia 300 está diseñado para convertirse en el “sistema principal de inferencia de IA” en todos los productos y servicios de Microsoft, con su despliegue en producción previsto para 2027.2 Scott Guthrie, jefe de nube de Microsoft, dijo que un rack completo de 96 aceleradores podría producir hasta siete veces el rendimiento de tokens de Maia 200, al tiempo que ofrecería “un 40 por ciento más de tokens por megavatio en comparación con los principales sistemas basados en GPU”.2
Esa afirmación de eficiencia va al corazón del argumento de Microsoft: la energía de los centros de datos se traduce directamente en costes operativos. La empresa afirma que ampliará Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, un compromiso que Nadella calificó como la “mayor apuesta hasta ahora por nuestro propio silicio” de Microsoft.
3
2027 — independencia, con un asterisco. Maia está destinado principalmente a la inferencia —responder a las solicitudes de los usuarios—, no a sustituir todos los sistemas Nvidia de la infraestructura de Microsoft. Las GPU de Nvidia siguen llenando los centros de datos de Microsoft y continúan siendo fundamentales para entrenar modelos; Microsoft también trabaja con AMD para esa tarea. Alistair Speirs, director general de Microsoft, dijo que la empresa quiere “el silicio adecuado para los modelos adecuados” mientras el mercado cambia rápidamente.1
Las limitaciones son igualmente claras. A diferencia de los chips personalizados de Google y Amazon, Maia no puede alquilarse a clientes externos de la nube. Patrick Moorhead, de Moor Insights and Strategy, lo expresó sin rodeos: “Nadie los ha probado fuera de Microsoft todavía”.1