Microsoft onthult Maia 300 voor goedkopere AI-inferentie
Microsoft heeft maandag de Maia 300 gepresenteerd, de derde generatie van zijn eigen AI-chip. De accelerator moet vanaf 2027 het grootste deel van het inferentiewerk in Azure overnemen, dus het draaien van modellen achter Microsoft 365 Copilot, Teams en GitHub Copilot. Dat meldt onder meer OODAloop, op basis van berichtgeving van The Verge. Het doel ligt voor de hand: minder afhankelijk worden van dure GPU’s van NVIDIA en AMD.
Wat zit er in de Maia 300
De chip bestaat uit losse chiplets. Voor de rekendelen gebruikt Microsoft het N2P-procedé van TSMC, schrijft Tech Edition. Op de package zitten acht stapels HBM4-geheugen met samen 288 GB en een piekbandbreedte van 18 terabyte per seconde. Volgens Notebookcheck haalt de chip tot 13,8 petaflops in FP4, een rekenformaat met lage precisie dat vooral bij inferentie wordt gebruikt.
Zuinig is hij niet. Eén accelerator verbruikt 950 watt. In een volledig rack zitten 96 stuks, goed voor 167 kilowatt en in totaal 27,6 terabyte HBM-geheugen.
Meer tokens per megawatt
Microsoft drukt de winst uit in tokens per megawatt. Volgens het bedrijf levert de Maia 300 tot 40 procent meer tokens per megawatt dan de beste GPU-systemen van dit moment. Een rack met 96 chips zou zeven keer zoveel tokens verwerken als een rack met de voorganger, de Maia 200. Dat zijn claims van Microsoft zelf; onafhankelijke metingen zijn er nog niet.
De Maia 200 werd op 26 januari 2026 aangekondigd en draait inmiddels Microsoft 365 Copilot en werk van het interne AI-team. Volgens Tech Edition volgen GitHub Copilot en Microsoft Foundry voor het einde van dit jaar. De Maia 300 moet daar in 2027 overheen komen als “primair inferentiesysteem” voor Azure.
Hoeveel chips wil Microsoft laten maken?
Officiële aantallen noemt Microsoft niet. RuntimeWire meldde eerder dat het bedrijf met TSMC praat over productiecapaciteit voor ruim 300.000 Maia 300-chips in 2027, met de ambitie om dat later richting een miljoen te brengen. De beschikbaarheid van onderdelen en de onderhandelingen met TSMC kunnen dat tempo nog afremmen. Die chips zijn niet te koop: Microsoft houdt ze voor eigen gebruik.
Microsoft is hierin niet de enige. Amazon daagt NVIDIA uit met eigen Trainium-chips en Google heeft zijn TPU’s. Ook AI-labs zelf bouwen steeds vaker een eigen inferentiechip. Al die ontwerpen komen uiteindelijk uit dezelfde fabrieken, wat verklaart waarom TSMC een recordomzet van 46,7 miljard boekte.
Wat betekent dit
Voor wie Copilot gebruikt verandert er op korte termijn niets zichtbaars. Het gaat om de kosten achter de schermen. Elke vraag aan een AI-assistent kost rekenkracht en stroom, en wie daar 40 procent op bespaart, kan zijn diensten goedkoper aanbieden of meer marge pakken. Voor NVIDIA is het een signaal dat de grootste klanten hun inferentiewerk stap voor stap naar eigen silicium verhuizen. Training blijft voorlopig wel op GPU’s draaien. Of de Maia 300 zijn beloftes waarmaakt, blijkt pas in 2027, als de eerste racks echt draaien. Wie AI liever lokaal draait, kan intussen kijken naar de Surface Laptop Ultra met NVIDIA RTX Spark, die Microsoft vorige week lanceerde.
