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A Microsoft diz que vai colocar em produção, a partir de 2027, o Azure Maia 300, terceira geração do seu sistema de chips para IA (Inteligência Artificial), com foco em aumentar a capacidade de inferência nos data centers. Com este novo chip, a empresa quer reduzir a dependência de fornecedores externos de infraestrutura de IA, especialmente a Nvidia.
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O Maia 300 é apresentado como a próxima base de inferência dos produtos e serviços da Microsoft. A empresa afirma que pretende escalar a família Azure Maia para instalações de vários gigawatts a partir de 2027, tornando o Maia a principal infraestrutura usada para gerar respostas de IA. A inferência é a fase em que um modelo já treinado gera respostas para usuários. Exemplo: quando alguém faz uma pergunta ao ChatGPT ou ao Copilot, o trabalho realizado para produzir a resposta é chamado de inferência.
A promessa é de mais eficiência energética e mais desempenho. Segundo a Microsoft, o Maia 300 deve entregar 40% mais tokens (unidades de texto processadas por modelos de IA) por megawatt do que sistemas líderes baseados em GPUs e, em uma configuração com 96 aceleradores, pode chegar a até sete vezes o volume de tokens por rack em relação ao Maia 200.
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A arquitetura foi desenhada para cargas de trabalho que estão ganhando espaço na IA. A empresa cita tarefas que exigem analisar grandes quantidades de informações e manter contexto por períodos mais longos, conversas sensíveis à latência e tarefas de agentes que exigem vários passos, além de um desenho “inference-first” (priorizando inferência) para esse tipo de uso.
O Maia 300 combina mudanças de hardware e software para reduzir gargalos de movimentação de dados. A Microsoft diz que o sistema usa um fluxo de dados definido por software e otimizações que tentam manter os dados mais próximos dos processadores para reduzir atrasos e melhorar o aproveitamento do hardware.
Memória e rede aparecem como pontos centrais do projeto. A empresa afirma que o Maia 300 usa oito pilhas de HBM4 (memória de alta velocidade usada em aceleradores de IA) para chegar a 18,0 TB/s de banda de memória com consumo de energia de até 950 watts, além de interconexões de alta largura de banda entre aceleradores e um transporte de rede customizado sobre infraestrutura baseada em Ethernet.
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O Maia 200 já está em operação e roda parte dos serviços de IA da Microsoft. A empresa afirma que ele atende cargas de trabalho como o Microsoft Copilot e também dá suporte ao time MAI no desenvolvimento de modelos, com expansão prevista para GitHub Copilot e Microsoft Foundry até o fim do ano.
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O chip atual é usado para rodar modelos de diferentes origens. Segundo a Microsoft, o Maia 200 executa modelos da OpenAI, modelos próprios da empresa (MAI) e famílias de modelos de código aberto em serviços que ela opera em escala.
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A experiência com o Maia 200 serviu de base para o desenho do Maia 300. A Microsoft diz que o Maia 200 está sendo implantado nos EUA, na Europa e na Austrália e que chega a entregar até 1,7 vez mais tokens por watt em recursos de IA embutidos em Microsoft Teams, Copilot e experiências de trabalho colaborativo, em comparação com infraestruturas líderes baseadas em GPUs.
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A Microsoft tenta reduzir dependência de fornecedores e competir no mercado de aceleradores. Em janeiro, a empresa anunciou o Maia 200 como seu chip dedicado a sistemas de IA, com foco na etapa de inferência, quando serviços como chatbots recorrem a servidores potentes para responder às demandas dos usuários.
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A estratégia coloca a empresa no mesmo tabuleiro de outras big techs. A disputa envolve, por exemplo, GPUs da Nvidia e chips especializados como as TPUs do Google, que são projetadas para tarefas de aprendizado de máquina e podem ser mais eficientes em certos tipos de trabalho.
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A Microsoft também liga a linha Maia a uma mudança maior na sua infraestrutura de IA. A empresa afirma que a combinação de escolha de modelos e de silício faz parte da estratégia que chama de “Frontier Transformation” e diz que vai detalhar mais do plano no Microsoft Ignite 2026, em San Francisco e online.
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Fonte original: www.uol.com.br
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