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Casi toda la IA que usas hoy, desde ChatGPT hasta Copilot, funciona sobre chips de Nvidia, que son caros y escasos.
Con Maia 300, Microsoft quiere fabricar sus propias “calculadoras” para la IA y depender menos de su proveedor más poderoso.
El chip se presentó el 12 de octubre, y la empresa asegura que se convertirá en el sistema principal para ejecutar la IA de sus productos, con despliegues de varios gigavatios a partir de 2027.
Detalles:
Presentado en un gran evento del sector: Microsoft lo mostró en el OCP Global Summit de San José (California), una cita clave para la infraestructura de los centros de datos.
Especializado en “inferencia”: es decir, en el momento en que un modelo de IA responde a tus preguntas, genera texto o escribe código. No sirve para entrenar modelos, sino para hacerlos funcionar rápido y barato.
Pensado para la IA actual: está diseñado para razonar con mucho contexto, mantener conversaciones sin esperas y ejecutar tareas de agentes que encadenan varios pasos.
La promesa estrella: según Microsoft, generará un 40 % más de tokens por megavatio que los sistemas de IA basados en GPU más avanzados. Los tokens son los fragmentos de texto que produce la IA. No nombra al rival, pero todo apunta a Nvidia.
Un chip hecho por piezas: usa una arquitectura de varios “chiplets” que separa el cálculo, el control de la memoria y las comunicaciones, como un equipo donde cada miembro tiene su tarea.
Armarios más llenos: cada rack agrupa 96 chips Maia 300 con un consumo de unos 167 kW, frente a los 72 GPU y unos 142 kW de un rack GB300 de Nvidia.
Dónde lo notarás: acelerará las herramientas de programación de GitHub, el despliegue de modelos en Microsoft Foundry y el uso de Copilot, Teams y Dragon Copilot.
Escala enorme: según Reuters, Microsoft podría desplegar más de un millón de chips Maia 300 en 2027.
“Nuestra mayor apuesta”: así lo describió en X el CEO de Microsoft, Satya Nadella, al hablar de su propio silicio.
Nvidia no desaparece: aunque Microsoft se pasa a Maia, seguirá usando chips de Nvidia y AMD. El nuevo chip se suma, no los reemplaza.
Fuentes
reinoia.com
Con Maia 300, Microsoft quiere fabricar sus propias “calculadoras” para la IA y depender menos de su proveedor más poderoso.
El chip se presentó el 12 de octubre, y la empresa asegura que se convertirá en el sistema principal para ejecutar la IA de sus productos, con despliegues de varios gigavatios a partir de 2027.
Detalles:
Presentado en un gran evento del sector: Microsoft lo mostró en el OCP Global Summit de San José (California), una cita clave para la infraestructura de los centros de datos.
Especializado en “inferencia”: es decir, en el momento en que un modelo de IA responde a tus preguntas, genera texto o escribe código. No sirve para entrenar modelos, sino para hacerlos funcionar rápido y barato.
Pensado para la IA actual: está diseñado para razonar con mucho contexto, mantener conversaciones sin esperas y ejecutar tareas de agentes que encadenan varios pasos.
La promesa estrella: según Microsoft, generará un 40 % más de tokens por megavatio que los sistemas de IA basados en GPU más avanzados. Los tokens son los fragmentos de texto que produce la IA. No nombra al rival, pero todo apunta a Nvidia.
Un chip hecho por piezas: usa una arquitectura de varios “chiplets” que separa el cálculo, el control de la memoria y las comunicaciones, como un equipo donde cada miembro tiene su tarea.
Armarios más llenos: cada rack agrupa 96 chips Maia 300 con un consumo de unos 167 kW, frente a los 72 GPU y unos 142 kW de un rack GB300 de Nvidia.
Dónde lo notarás: acelerará las herramientas de programación de GitHub, el despliegue de modelos en Microsoft Foundry y el uso de Copilot, Teams y Dragon Copilot.
Escala enorme: según Reuters, Microsoft podría desplegar más de un millón de chips Maia 300 en 2027.
“Nuestra mayor apuesta”: así lo describió en X el CEO de Microsoft, Satya Nadella, al hablar de su propio silicio.
Nvidia no desaparece: aunque Microsoft se pasa a Maia, seguirá usando chips de Nvidia y AMD. El nuevo chip se suma, no los reemplaza.
Fuentes
reinoia.com