A meno di un anno da Maia 200, il gruppo di Redmond presenta il nuovo acceleratore proprietario progettato per ottimizzare i carichi di lavoro agentici e complessi. Entrerà in Azure garantendo fino al 40% di token in più per megawatt rispetto ai sistemi GPU tradizionali.
Autore: Redazione BitCity
Pubblicato il: 13/10/2026
Un nuovo passo avanti nell'evoluzione delle infrastrutture proprietarie per l'intelligenza artificiale. Microsoft ha annunciato il lancio di Maia 300, il chip di nuova generazione sviluppato su misura per i carichi di lavoro di inferenza AI, contestualmente all'espansione della rete infrastrutturale di Azure con implementazioni su scala multi-gigawatt previste a partire dal 2027.
Il nuovo acceleratore – sviluppato a meno di un anno dal precedente Maia 200 – diventerà l'architettura portante per l'erogazione dei prodotti e dei servizi AI della multinazionale. La progettazione di Maia 300 nasce dall'analisi dei carichi operativi reali su larga scala e risponde alle esigenze dei nuovi modelli d'uso avanzati, tra cui il ragionamento su contesti estesi, le interazioni conversazionali a bassissima latenza e le attività agentiche multi-step.
La co-progettazione integrata tra hardware e software consente a Maia 300 di registrare significativi incrementi prestazionali ed d'efficienza energetica, generando il 40% di token in più per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU e garantendo, in una configurazione completa da 96 acceleratori, fino a 7 volte più token a livello di rack rispetto a Maia 200.
La famiglia di acceleratori Maia andrà a supportare l'intero ecosistema di soluzioni di casa Microsoft. Se Maia 200 – attualmente in fase di rollout negli Stati Uniti, in Europa e in Australia – eroga già fino a 1,7 volte più token per watt per Microsoft Teams, Copilot e le suite Cowork, la combinazione dei due chip alimenterà in modo efficiente le funzionalità di coding su GitHub, la piattaforma Microsoft Foundry, l'infrastruttura per i team di ricerca AI e l'assistente medico Dragon Copilot nel settore sanitario.