Historia
13 de oct de 2026
Maia 300 de Microsoft intensifica la carrera por aflojar el dominio de Nvidia
Microsoft considera el silicio personalizado como una forma de controlar el coste y la eficiencia de los servicios de IA que opera por sí misma, mientras que la fortaleza duradera de Nvidia en el entrenamiento y la limitada cadena de suministro del sector hacen que esto sea una diversificación, no una ruptura limpia.
El avance de Microsoft hacia chips de IA desarrollados internamente lleva años gestándose. Presentó Maia 100 en 2023 y luego incorporó Maia 200 a cargas de trabajo de producción, incluidos Copilot, GitHub Copilot y sus propios modelos, este año. La compañía afirma que el chip anterior ya es su infraestructura de IA con mejor rendimiento según métricas de servicio del mundo real.1
El 12 de octubre, Microsoft presentó Maia 300, su acelerador de tercera generación, y lo describió como una respuesta a una nueva y costosa fase de la IA: razonamiento de contexto largo, sistemas conversacionales rápidos y agentes de múltiples pasos. Scott Guthrie, responsable de nube de la compañía, afirmó que una configuración de 96 chips podría producir hasta siete veces el rendimiento de tokens a escala de rack de Maia 200, al tiempo que entrega un 40% más de tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU.1
Satya Nadella lo calificó como la «mayor apuesta hasta ahora por nuestro propio silicio» de Microsoft, y dijo que la familia Maia se escalaría a implementaciones de varios gigavatios a partir de 2027 y se convertiría en el sistema de inferencia principal para los propios productos y servicios de Microsoft.
2 La distinción es importante: los chips de Microsoft no están disponibles actualmente para que empresas externas los alquilen a través de Azure, y el compromiso no se extiende automáticamente a clientes como OpenAI.3
La estrategia es menos una declaración de independencia de Nvidia que una apuesta por ganar capacidad de negociación. Microsoft espera que las implementaciones de producción de Maia 300 comiencen en 2027, pero los ejecutivos han enfatizado que la compañía quiere la flexibilidad de asignar el silicio adecuado a cada modelo. Nvidia y AMD seguirán siendo socios para las cargas de trabajo de entrenamiento, donde Nvidia continúa siendo dominante.4
Esa división resume la competencia más amplia por los chips de IA. Google, Amazon, OpenAI, Meta y Anthropic también están desarrollando o evaluando alternativas, dirigidas en gran medida a la inferencia, donde los costes operativos y los márgenes están más expuestos. Sin embargo, los ingresos de Nvidia se duplicaron con creces hasta alcanzar los 96.000 millones de dólares en el segundo trimestre, y los fabricantes de chips personalizados aún dependen de la misma cadena de suministro limitada de fabricación, empaquetado y memoria de gran ancho de banda.4
Por lo tanto, Microsoft intenta captar una mayor parte de la economía de la IA sin apostar a que el papel central de Nvidia desaparezca en el corto plazo.