Microsoft zaprezentował chip Maia 200, zaprojektowany do szybkiej i energooszczędnej inferencji modeli AI. Ogłoszenie padło 26 stycznia 2026 i wskazuje na kurs firmy na własne układy w chmurze Azure. W tle jest rynek zdominowany przez GPU Nvidii oraz rosnące koszty uruchamiania modeli.
Co potrafi Maia 200? Liczby wyglądają imponująco
Maia 200 ma ponad 100 miliardów tranzystorów i osiąga do 10 petaflops w precyzji 4-bit oraz około 5 petaflops w 8-bit, co stanowi wyraźny skok względem Maia 100 z 2023 roku. Microsoft podkreśla, że jeden węzeł Maia 200 uruchamia największe dzisiejsze modele z zapasem na jeszcze większe konstrukcje.
Inferencja to etap uruchamiania modelu, a nie jego trening, i to właśnie tu koszty szybko rosną w miarę skalowania usług AI. Microsoft celuje w mniejsze zużycie energii i mniej przestojów, aby uczynić działanie modeli bardziej przewidywalnym i tańszym.
Własny krzem wpisuje się w trend ograniczania zależności od GPU Nvidii, podobnie jak Google z TPU czy Amazon z Trainium. Według deklaracji firmy Maia 200 oferuje 3 razy wyższą wydajność FP4 niż Trainium3 i wyższy wynik FP8 od TPU siódmej generacji Google.
Nowy chip napędza produkcyjne modele zespołu Superintelligence i wspiera Copilota. Microsoft zaprosił deweloperów, środowisko akademickie i laboratoria frontier AI do testów poprzez zestaw SDK, nie zdradzając jednak szczegółów szerokiej dostępności poza chmurą.
