Microsoftは、Azure Maiaシステムのファミリーを2027年から複数ギガワットの電力規模で稼働させる計画だ。これにより、同システムは同社の製品およびサービス向けの主要な推論プラットフォームとなる。Microsoftは、Azure Maia 200が生産段階に入り、現在はMicrosoft Copilotを含む実際のワークロードを稼働させていることを確認した。
Maia 200は、OpenAIのモデル、MicrosoftのMAIモデル、オープンソースモデルの各ファミリーを使用する。また、このシステムはMAIチームによる次世代モデルの開発を支援し、2026年末までにGitHub CopilotとMicrosoft Foundryにも展開される予定だ。Maia 200の現在のデプロイメントは、米国、欧州、オーストラリアに展開されている。
Microsoftは何を発表するのか？
同社はMaia 300を、長いコンテキストの推論ワークロード、応答時間に敏感な対話型エクスペリエンス、複数ステップのエージェントタスク向けに設計された、第3世代の統合型インテリジェントシステムとして紹介した。Microsoftの数値によると、このシステムは主要なGPUベースのシステムと比べ、1メガワット当たりで40％多いトークン数の提供を目指す。また、96基のアクセラレーターを搭載する完全構成では、Maia 200と比べ、ラック単位で最大7倍のトークンレートを実現できるという。
Maia 300の本番デプロイメントは2027年に開始される予定だ。Microsoftは資料内で、より詳細なスケジュールや同システムの商用価格を明らかにしていない。
推論と電力効率を重視した設計
Maia 300は、コンピューティング能力、メモリ帯域幅、ネットワーク、電力消費のバランスを取る、推論を第一に考えたアーキテクチャを採用している。Microsoftによると、ソフトウェア定義のデータフローアーキテクチャと、AIの支援で最適化されたコアにより、データ転送を削減し、コンピューティング、メモリ、ネットワークのリソース利用率を高めることを目指している。
このシステムは8基のHBM4ユニットを搭載し、950ワットの熱設計範囲内で、ピーク帯域幅18.0テラバイト毎秒を提供する。また、コンピューティング機能、メモリ制御、入出力機能を分離するマルチチップ構成を採用し、コンピューティングチップはTSMC N2Pプロセスで製造される。改良されたMXFP4を含む低精度フォーマットは、モデルおよびKVキャッシュに必要なメモリと帯域幅の削減を支援する。
実際には何が変わるのか？
Maia 300の専用ラックシステムは、167キロワットの電力範囲内に約96基のアクセラレーターを集約し、HBM容量27.6テラバイト、総帯域幅1.7ペタバイト毎秒を備える。Microsoftはこの高密度化により、より多くのAIインタラクションを同時に処理し、ラック当たりでより大規模なワークロードを実行することに期待している。これにより、データセンターの拡張能力が高まる可能性がある。
また同社は、コンピューティング、メモリ、ネットワークにまたがるデータフロー処理を単一のシステムとして拡張できるよう、スケールアウトネットワークを設計した。アクセラレーター間には高帯域幅のリンクを備え、Ethernetアーキテクチャに基づくAI専用の伝送を行う。このアーキテクチャは、単一ラックからデータセンターレベルまでの拡張を目指している。
なぜこのニュースが重要なのか？
今回の動きは、Microsoftが推論を単に個別のアクセラレーターを購入する問題としてではなく、シリコン、メモリ、ネットワーク、ソフトウェア、実際のサービスワークロードを含むシステム全体として捉えていることを示している。同社によると、Teams、Copilot、CoworkでMaia 200を稼働させた結果、主要なGPUアーキテクチャと比べて、ワット当たりのトークン数が最大1.7倍になった。この経験はMaia 300の設計に直接反映されたという。
資料によると、新しいシステムはMicrosoftのサービス、GitHub Copilot、Microsoft Foundry、MAIモデル、Dragon Copilotの稼働に使用される。ただし、ここで示された性能および効率の数値はMicrosoftが発表した推定値と結果であり、資料には独立したテストや競合システムとの完全な比較の詳細は含まれていない。そのため、実際の検証可能性は、2027年にデプロイメントが開始された後の実測にかかっている。