Microsoft apresenta Maia 300 e acelera investimento em infraestrutura de IA

A Microsoft anunciou o Azure Maia 300, a terceira geração da sua família de aceleradores de Inteligência Artificial (IA), e revelou planos para expandir esta infraestrutura para implementações de múltiplos gigawatts a partir de 2027.

O novo sistema foi desenvolvido para responder ao crescimento das necessidades de inferência de IA, incluindo modelos com janelas de contexto extensas, aplicações conversacionais que exigem tempos de resposta reduzidos e agentes autónomos capazes de executar tarefas em várias etapas.

Segundo a Microsoft, o Maia 300 poderá processar mais 40% de tokens por megawatt do que os principais sistemas baseados em GPU. Numa configuração completa de 96 aceleradores, a empresa aponta ainda para um débito de processamento de tokens até sete vezes superior ao do Maia 200, ao nível do rack.

A implementação em ambientes de produção está prevista para 2027, ano em que a Microsoft pretende começar a expandir a família Maia para uma escala de múltiplos gigawatts.

O programa Azure Maia integra a estratégia da Microsoft para desenvolver infraestrutura de IA adaptada às necessidades dos seus serviços e aplicações. A geração anterior, Maia 200, já suporta workloads de produção da empresa, incluindo o Microsoft Copilot. Até ao final de 2026, a Microsoft prevê alargar a utilização desta infraestrutura ao GitHub Copilot e ao Microsoft Foundry. Estes sistemas executam modelos da OpenAI, modelos desenvolvidos pela própria Microsoft e diferentes famílias de modelos open source.

A empresa está também a implementar o Maia 200 em infraestruturas localizadas nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália. Segundo os dados divulgados, esta geração permite processar até 1,7 vezes mais tokens por watt em determinadas funcionalidades de IA do Microsoft Teams, Copilot e experiências Cowork, quando comparada com infraestruturas GPU de referência. A Microsoft pretende aprofundar esta abordagem com o Maia 300, desenvolvendo hardware e Software de forma integrada para otimizar o desempenho das aplicações.

A estratégia procura responder a um dos principais desafios da expansão da IA: aumentar a capacidade de processamento sem um crescimento proporcional do consumo energético e dos custos operacionais.

O Maia 300 foi concebido prioritariamente para inferência, com uma arquitetura orientada para workloads que exigem elevada capacidade de memória e transferência de dados. O acelerador integra oito módulos de memória HBM4, que disponibilizam uma largura de banda máxima de 18 TB/s, com uma potência térmica de referência de 950 watts.

A arquitetura utiliza também memória SRAM integrada no chip, gerida por Software, para reduzir a necessidade de movimentação de dados entre o processamento e a memória HBM. Esta abordagem pretende melhorar a eficiência energética e o desempenho em modelos de grande dimensão, particularmente nas operações que envolvem contextos extensos e geração contínua de tokens.

Outra das novidades é a utilização de uma arquitetura composta por vários chiplets, que separa as funções de processamento, controlo de memória e entrada e saída de dados. Os chiplets de processamento são fabricados com recurso ao processo N2P da TSMC.

O sistema suporta ainda formatos de baixa precisão, incluindo MXFP4, permitindo reduzir as necessidades de memória e largura de banda durante a execução dos modelos. Segundo a Microsoft, estas características devem permitir aumentar a capacidade de processamento e suportar janelas de contexto mais extensas, mantendo os limites de consumo energético.

A Microsoft desenvolveu o Maia 300 como um sistema completo, em que processamento, memória e rede funcionam de forma integrada.

Cada rack inclui 96 aceleradores Maia 300, com uma potência total de 167 quilowatts, 27,6 TB de memória HBM e uma largura de banda agregada de 1,7 PB/s. A infraestrutura utiliza ligações de elevada largura de banda entre aceleradores, otimizadas para operações de IA, e uma arquitetura de rede baseada em Ethernet. O objetivo é permitir a expansão desde um único rack até implementações de grande dimensão em data centers, mantendo a eficiência das comunicações entre os diferentes componentes.

A Microsoft destaca que a movimentação de dados é um dos principais fatores que limitam o desempenho dos sistemas modernos de inferência. Para responder a este desafio, o Maia 300 utiliza uma arquitetura de fluxo de dados definida por software, complementada por mecanismos de otimização de kernels assistidos por IA. Esta abordagem procura reduzir a transferência desnecessária de informação e melhorar a utilização dos recursos de processamento, memória e rede.

A expansão da família Maia está diretamente relacionada com o crescimento dos serviços de IA da Microsoft. Entre os casos de utilização identificados estão os agentes de programação do GitHub Copilot, a execução de modelos através do Microsoft Foundry e os sistemas de IA desenvolvidos pela equipa Microsoft AI.

A empresa prevê também utilizar esta infraestrutura em aplicações que exigem respostas rápidas, como o Dragon Copilot, destinado a apoiar processos de trabalho no setor da saúde.

A Microsoft considera que a evolução dos agentes de IA, capazes de executar tarefas complexas e interagir com diferentes sistemas, exigirá infraestruturas com maior capacidade de memória, processamento e comunicação.

O desenvolvimento de aceleradores próprios permite à empresa adaptar a arquitetura às características dos seus workloads e otimizar a relação entre desempenho, consumo energético e custos.

Apesar desta aposta, a Microsoft mantém uma estratégia de infraestrutura heterogénea, baseada na utilização de diferentes arquiteturas de processamento e modelos de IA.

A Microsoft prevê iniciar a implementação do Maia 300 em produção durante 2027, integrando-o progressivamente na infraestrutura que suporta os seus produtos e serviços. A empresa pretende que a família Azure Maia se torne o principal sistema de inferência utilizado nas suas aplicações de IA, através de implementações que poderão atingir vários gigawatts de capacidade.

A dimensão prevista evidencia a importância crescente da eficiência energética na expansão da infraestrutura de IA, num contexto em que os operadores de Data Centers enfrentam exigências cada vez maiores de capacidade elétrica, refrigeração e conectividade.

Para os clientes empresariais e parceiros tecnológicos, a evolução da infraestrutura Azure poderá traduzir-se numa maior capacidade de execução de modelos e agentes de IA nos serviços Microsoft. A empresa não anunciou, contudo, preços, regiões de disponibilidade específicas ou condições de acesso ao Maia 300 para clientes e parceiros.