Ce que Microsoft a promis
Scott Guthrie, vice-président exécutif Cloud et IA de Microsoft, a déclaré le 12 octobre que la famille Azure Maia passera à des déploiements de plusieurs gigawatts à partir de 2027 et deviendra le principal système d'inférence des produits et services de Microsoft. Reuters ajoute que Microsoft prévoit de déployer potentiellement plus d'un million de puces Maia 300 l'an prochain et s'attend à dépenser plus de 175 milliards de dollars d'investissements cette année civile.
La puce déjà en service est Maia 200. Microsoft dit qu'elle traite des charges de production, dont Microsoft Copilot, GitHub Copilot et Microsoft Foundry devant suivre d'ici la fin de l'année. Elle exécute des modèles d'OpenAI, les modèles MAI de Microsoft et les principales familles open source, et se déploie aux États-Unis, en Europe et en Australie. Pour l'IA intégrée à Teams, Copilot et Cowork, Microsoft revendique jusqu'à 1,7 fois plus de jetons par watt que l'infrastructure GPU de pointe.
La fiche technique en un tableau
Voici les chiffres publiés par Microsoft pour Maia 300, dont les déploiements de production débutent en 2027.
| Caractéristique | Maia 300 selon Microsoft |
|---|---|
| Chiplets de calcul | nœud N2P de TSMC |
| Mémoire par puce | 8 piles HBM4, 18,0 To/s de bande passante maximale |
| Puissance par puce | 950 W de TDP |
| Rack | 96 accélérateurs dans une enveloppe de 167 kW |
| Mémoire du rack | 27,6 To de HBM, 1,7 Po/s de bande passante cumulée |
| Affirmation d'efficacité | 40 pour cent de jetons en plus par mégawatt que les systèmes à base de GPU de pointe |
| Affirmation de débit | jusqu'à 7 fois le débit de jetons à l'échelle du rack de Maia 200 |
Les deux affirmations d'efficacité sont des prévisions de Microsoft pour une puce qui n'est pas encore produite en série. Microsoft n'a pas nommé les systèmes GPU de comparaison, note Reuters.
La puissance du rack est le chiffre à demander
Plus de jetons par mégawatt ne veut pas dire un rack plus léger. Reuters situe le rack Maia 300 à environ 167 kilowatts pour 96 puces, contre 142 kilowatts pour le rack GB300 de Nvidia à 72 GPU.
| Conception de rack | Accélérateurs | Puissance du rack |
|---|---|---|
| Microsoft Maia 300 | 96 | environ 167 kW |
| Nvidia GB300 | 72 GPU | 142 kW |
| Conceptions Nvidia MGX 1.2 | non précisé | jusqu'à 250 kW |
| Rack de référence AMD Helion | jusqu'à 16 GPU Instinct MI350P | aucune puissance publiée |
Nvidia a versé le même jour ses conceptions de rack Vera Rubin à l'Open Compute Project, avec refroidissement liquide au niveau du rack et une barre de distribution de 5 000 ampères refroidie par liquide. AMD a dévoilé Helion, une conception de rack ouverte pour l'IA agentique, avec des versions de partenaires prévues en novembre 2026. Le point commun est la puissance et le refroidissement par rack.
Qui garde l'économie
Une puce qui sert plus de jetons par mégawatt réduit d'abord le coût de service de Microsoft lui-même. Que cela atteigne les clients relève d'une décision commerciale, et l'annonce n'en dit rien.
La capacité Maia est de la capacité Azure, et c'est le versant de la dépendance au fournisseur : aucune des sources ne décrit Maia comme disponible hors d'Azure. Les clients en colocation qui envisagent des racks aussi denses font face à un autre test, celui de la puissance et du refroidissement que leur salle peut fournir par rack.
Trois questions avant de signer
Demandez à Microsoft si le coût de service réduit se retrouvera dans les prix par jeton ou dans les licences Copilot à votre prochain renouvellement, et obtenez la réponse dans le contrat, pas dans une keynote.
Demandez lesquelles de vos charges tournent sur Maia et avec quels modèles, car Microsoft dit que Maia 200 exécute des modèles d'OpenAI, ses propres modèles MAI et des familles open source. Demandez à chaque prestataire de colocation les kilowatts maximaux par rack et le type de refroidissement avant de planifier du matériel d'IA dense.
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