Microsoft、推論チップ「Azure Maia 300」発表

公開日：2026年10月13日(火)

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Azure Maia 300 system — 引用元：The Official Microsoft Blog

米Microsoft（WindowsやAzureを手がける世界最大手IT企業）は10月12日、次世代の独自AI推論アクセラレータシステム「Azure Maia 300」を発表しました。2027年からマルチギガワット（GW）規模での配備を開始し、同社サービス全体の主要推論基盤として位置づけます。あわせて前世代「Maia 200」が本番稼働していることも正式に公表しました。

Maia 200の稼働実績とMaia 300の技術革新

Maia 200は米国、欧州、オーストラリアで配備が進んでおり、Microsoft TeamsやMicrosoft Copilotの本番ワークロードを支えています。主要GPUインフラと比較して最大1.7倍のワットあたりトークン効率を達成しました。年内にはGitHub CopilotやMicrosoft Foundryへも展開される予定で、OpenAIモデルや社内のMAIモデル、主要オープンソースモデルを本番稼働させています。

後継となるMaia 300は、長文脈推論や低遅延対話、複数工程のエージェントタスク向けに最適化された推論特化型システムです。主要GPUシステム比でメガワットあたり40%多いトークン処理能力を誇り、96基構成のフルラック全体ではMaia 200比で最大7倍のトークンスループットを達成します。

チップレット構造とHBM4による高密度ラック仕様

Maia 300は、データ転送の局所化を最大化するソフトウェア定義データフローアーキテクチャを採用しています。

マルチチップレット構造: TSMCの最先端N2Pプロセスで製造されるコンピュートチップレットと、メモリ制御・I/O機能を分離。
HBM4メモリ搭載: 8基のHBM4（積層型超高速広帯域メモリの第4世代規格）スタックを搭載し、950WのTDP（熱設計電力）内で18.0TB/sのピークメモリ帯域幅を実現。オンダイSRAMをスクラッチパッドとして活用しHBMへの負荷を低減。
低精度フォーマット対応: 強化版MXFP4に対応し、計算とKVキャッシュの双方でメモリ容量・帯域要件を削減。
高密度ラック設計: 1ラックあたり96基のアクセラレータを167kWの電力枠に集約。ラック全体で27.6TBのHBM容量と1.7PB/sの集約HBM帯域幅を提供。

Maia 200とMaia 300の仕様比較

項目	Maia 200	Maia 300
配備状況	本番稼働中（Copilot等）	2027年本番配備開始
電力効率	主要GPU比最大1.7倍/W	主要GPU比 40%増/MW
ラック性能比	基準	Maia 200比最大7倍
プロセス技術	既存ノード	TSMC N2P（チップレット）
メモリ規格	従来規格	HBM4 8スタック（18.0TB/s）
ラック集約規模	-	96基（167kW、27.6TB HBM）

分析と今後の展望

自社推論基盤をマルチギガワット規模で自前化するMicrosoftの動きは、NVIDIA製GPU依存に伴う調達コストと供給制約を緩和するための重要な一手です。2026年11月に開催される「Microsoft Ignite 2026」でさらなる戦略が明かされる予定であり、クラウド各社による独自AI半導体の競争は新たな局面を迎えています。

参考ソース

The Official Microsoft Blog

Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments

Azure Maia 200 now in production; Azure Maia 300 coming in 2027 As we move into the era of Super Intelligence, Microsoft is entering a new phase of infrastructure. We will scale our Azure Maia family to multi-gigawatt deployments starting in 2027, making Maia the primary inference system for Microsoft products and services. The multigenerational...

https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments

Source EMEA

Microsoft announces Maia 300, its next-generation custom AI chip

https://news.microsoft.com/source/emea/2026/10/microsoft-announces-maia-300-its-next-generation-custom-ai-chip

PC Watch

脱NVIDIAを急ぐMicrosoft、わずか9カ月で次世代AIチップ「Maia 300」

Microsoft 365やAzureのAI推論を担う主力の演算装置が、NVIDIA製GPUから自社設計のチップへ切り替わる。Microsoftは10月12日、その中核となるAzure向けAIアクセラレータ「Maia」シリーズの最新製品「Maia 300」を発表した。2027年から同社のデータセンターなどに順次導入されるという。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2147412.html

Source Asia

マイクロソフト、Azure Maia AI システムをマルチギガワット規模へ拡大

マイクロソフトは Azure Maia をマルチギガワット規模へ拡大します。Maia 200 が本番稼働を開始し、Maia 300 は 2027 年に本番環境への展開を開始する予定です。

https://news.microsoft.com/source/asia/features/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/?lang=ja

GIGAZINE

MicrosoftがカスタムAIチップ第3世代「Maia 300」を発表、2027年導入へ

MicrosoftがカスタムAIチップの第3世代にあたる「Maia 300」を2027年に導入予定であることを発表しました。Microsoftによれば、MaiaファミリーはMicrosoft製品およびサービスの主要なAI推論システムになる予定だとのことで、NVIDIAへの依存が軽減されるものとみられます。

https://gigazine.net/news/20261013-microsoft-maia-300-chip

ITmedia AI＋

Microsoft、Copilotなどを自社開発チップで稼働新チップでNVIDIA依存から脱却狙いか

Microsoftが自社AIアクセラレータの第3世代「Maia 300」を発表。本番配備は2027年開始で、Maiaファミリーをマルチギガワット規模に拡大する計画。GPUベース比で電力当たり生成トークン数40％増を見込むという。

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2610/13/2000002207

ITmedia NEWS

Microsoft、第3世代AIチップ「Maia 300」を2027年に投入 GPU比で電力効率4割向上、自社サービスの主力推論基盤に

Microsoftは、自社設計AIアクセラレータ「Maia 300」を発表した。TSMCの2nmプロセスを採用し、HBM4を288GB搭載。推論処理に特化し、GPU基盤比で電力効率を向上させて前世代比最大7倍の処理能力を実現した。数ギガワット規模で展開し、自社サービスの中核に据える。

https://www.itmedia.co.jp/news/article/2610/13/2000002200

TechRadar

Microsoft unveils Maia 300, its most powerful AI chip yet - and it might make using Teams, Copilot and Cowork much better at last

More AI is coming to Microsoft services

https://www.techradar.com/pro/microsoft-unveils-maia-300-its-most-powerful-ai-chip-yet-and-it-might-make-using-teams-copilot-and-cowork-much-better-at-last

Microsoft、AI推論コスト削減へ独自チップ「Maia 300」発表 - 電力効率40%向上

2026年9月3日(木)Microsoft

マイクロソフト、AI基盤指標「Useful Yield」提唱

米マイクロソフトはSEMICON Taiwan 2026にて、AI基盤の進歩を単なる設備容量ではなく知能への変換効率で測る新指標「Useful Yield」を提唱した。独自半導体Azure MaiaやCobaltを通じ、シリコンから電力・ネットワークまでの統合設計で電力・コストあたりのトークン生成効率を高める。