Microsoft、第3世代AIチップMaia 300を発表、2027年に本番投入へ

何が発表されたのか

Microsoftが第3世代の自社AIチップ「Maia 300」を発表した。クラウド上のAI推論を担う「主要なAI推論システム」として位置づけられ、2027年から本番ワークロードへの投入が始まる。同社クラウド部門のScott Guthrie氏によれば、2027年以降Azure Maiaファミリーをマルチギガワット規模に拡大し、Microsoft製品とサービスの主要な推論基盤にする計画だ。

対象として想定されているのは、長い文脈を扱う推論、応答遅延に敏感な対話、多段階で継続するエージェント処理といった新しい種類のAIワークロードである。前世代のMaia 200は1月に発表されたばかりだが、すでにMicrosoft Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry、同社の自社モデルといった本番ワークロードで稼働しているという。Guthrie氏は、実運用の指標で見てMaia 200は同社のインフラ群の中で最も性能の高いAI基盤だと述べている。

効率を狙うチップレット設計

Maia 300は、TSMCのN2Pプロセスノードで製造され、計算、メモリコントローラー、I/Oの各機能を分離したチップレットアーキテクチャを採用する。Azureのハードウェア・インフラチームは、これにより計算性能に割けるシリコン面積が増え、各機能に最適な技術を使い分けられると説明している。機能ごとに別のチップとして作ることで、全体の効率を引き上げる狙いとみられる。

効率の数値も示された。主要なGPUベースシステムと比べて電力あたりのトークン数が40%増え、96アクセラレータのフル構成ではラックスケールのトークン処理量がMaia 200の最大7倍になる見込みだという。ここでのトークンとは、AIモデルが処理する文字や単語に相当する単位を指す。数値はいずれも同社の期待値であり、第三者による実測値ではない点には注意が必要だ。

GPU依存を減らす狙い

こうした効率改善により、MicrosoftはNvidiaやAMDのGPUへの依存を減らし、自社チップを中心に据えられるようになる。Guthrie氏は、MaiaをMicrosoft製品とサービスの主要な推論システムにすると述べている。一方で学習用途については原文で言及されておらず、現時点では推論向けの説明が中心である。

Maia 300は同社のAIモデル開発の要でもある。Microsoft AIのMustafa Suleyman氏は、モデルからシリコンまでフルスタックで取り組む必要があり、モデルと共同設計した自社プラットフォームが必要だと説明している。Google DeepMind、OpenAI、Anthropicを追ううえでの基盤という位置づけだ。

現時点で不明な点

発表されているのは主に効率の見込み値と投入時期であり、第三者による実測ベンチマークや具体的な提供リージョン、料金は示されていない。40%や7倍という数字はあくまで同社の期待値である点を踏まえて読む必要がある。

また、Maia 300は推論向けと説明されており、モデルの学習に使えるのかは原文からは分からない。GPUベースの既存ワークロードをどう移行するか、どの顧客がいつ使えるようになるかも明らかにされていない。2027年の投入開始までに、これらの情報がどこまで開示されるかが判断材料になる。