Storia
13 ott 2026
Il Maia 300 di Microsoft intensifica la corsa ad allentare la presa di Nvidia
Microsoft considera il silicio personalizzato un modo per controllare il costo e l’efficienza dei servizi IA che gestisce direttamente, mentre la persistente forza di Nvidia nell’addestramento e la filiera limitata del settore fanno sì che si tratti di diversificazione, non di una rottura netta.
La spinta di Microsoft verso chip IA sviluppati internamente è in corso da anni. Ha presentato Maia 100 nel 2023, poi quest’anno ha portato Maia 200 nei carichi di lavoro di produzione, inclusi Copilot, GitHub Copilot e i propri modelli. L’azienda afferma che il chip precedente sia già la sua infrastruttura IA dalle migliori prestazioni secondo parametri di servizio nel mondo reale.1
Il 12 ottobre, Microsoft ha presentato Maia 300, il suo acceleratore di terza generazione, descrivendo il chip come una risposta a una nuova e costosa fase dell’IA: ragionamento a contesto lungo, sistemi conversazionali rapidi e agenti in più fasi. Scott Guthrie, responsabile cloud dell’azienda, ha dichiarato che una configurazione da 96 chip potrebbe produrre fino a sette volte il throughput di token su scala rack di Maia 200, fornendo al contempo il 40% di token in più per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU.1
Satya Nadella l’ha definita la «più grande scommessa finora sul nostro silicio», affermando che la famiglia Maia si estenderà a implementazioni multi-gigawatt dal 2027 e diventerà il principale sistema di inferenza per i prodotti e servizi di Microsoft.
2 La distinzione è importante: i chip di Microsoft non sono attualmente disponibili per essere noleggiati da aziende esterne tramite Azure, e l’impegno non si estende automaticamente a clienti come OpenAI.3
La strategia è meno una dichiarazione d’indipendenza da Nvidia che una ricerca di maggiore potere negoziale. Microsoft prevede che le implementazioni in produzione di Maia 300 inizino nel 2027, ma i dirigenti hanno sottolineato che l’azienda vuole la flessibilità di abbinare il silicio giusto a ciascun modello. Nvidia e AMD rimarranno partner per i carichi di lavoro di addestramento, dove Nvidia resta dominante.4
Questa divisione riflette la più ampia competizione per i chip IA. Anche Google, Amazon, OpenAI, Meta e Anthropic stanno perseguendo o valutando alternative, rivolte in gran parte all’inferenza, dove costi operativi e margini sono maggiormente esposti. Tuttavia, i ricavi di Nvidia sono più che raddoppiati, raggiungendo 96 miliardi di dollari nel secondo trimestre, e i produttori di chip personalizzati dipendono ancora dalla stessa filiera limitata di produzione, packaging e memoria ad alta larghezza di banda.4
Microsoft sta quindi cercando di catturare una quota maggiore dell’economia dell’IA senza scommettere che il ruolo centrale di Nvidia scompaia presto.