Microsoft ha appena annunciato Maia 300, la terza generazione del suo chip proprietario dedicato all’intelligenza artificiale.

Maia 300

Microsoft ha lanciato oggi Maia 300, il chip di nuova generazione progettato per l’inferenza AI, e ha annunciato l’espansione dell’infrastruttura Azure basata sugli acceleratori Maia, con implementazioni su scala multi-gigawatt a partire dal 2027. Con questo rollout, Maia 300 diventerà il principale sistema di inferenza AI per i prodotti e i servizi Microsoft. – trovate maggiori dettagli a questo indirizzo.

A meno di un anno dalla presentazione di Maia 200, Maia 300 rappresenta un’ulteriore evoluzione dell’approccio sistemico di Microsoft all’infrastruttura AI. Ecco in sintesi le principali novità:

  • Il sistema Azure Maia è progettato sulla base dei carichi di lavoro reali che Microsoft gestisce su larga scala e delle nuove tipologie di workload AI che stanno emergendo oggi: ragionamento su contesti estesi, esperienze conversazionali sensibili alla latenza e attività agentiche prolungate e articolate in più passaggi.
  • Grazie a un miglioramento dell’efficienza dell’intero sistema, Microsoft prevede che Maia 300 possa generare il 40% di token in più per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU. Inoltre, in una configurazione completa con 96 acceleratori, Maia 300 sarà in grado di elaborare, a livello di rack, fino a 7 volte più token rispetto a Maia 200.
  • Maia 300 valorizza gli insight derivanti dalla gestione su larga scala dei servizi AI di Microsoft, consentendo una co-progettazione unica tra sistemi hardware e applicazioni software. Questo approccio si basa sull’esperienza di Maia 200, attualmente in fase d’implementazione negli Stati Uniti, in Europa e in Australia, che offre fino a 1,7 volte più token per watt per le funzionalità AI integrate in Microsoft Teams, Copilot e nelle esperienze Cowork utilizzate ogni giorno da centinaia di milioni di persone.
  • Insieme, Maia 200 e Maia 300 sono progettati per supportare un’ampia gamma di ulteriori servizi AI Microsoft: attività agentiche multi-step, che aiuteranno GitHub a offrire esperienze di coding in modo più efficiente; erogazione di modelli su scala cloud, che consentiranno a Microsoft Foundry di supportare diverse architetture e ambienti di deployment; inferenza e generazione di dati a supporto del team AI di Microsoft; e interazioni sensibili alla latenza, che richiedono tempi di risposta molto rapidi e permetteranno a Dragon Copilot di ampliare i workflow e ridurre il carico amministrativo dei professionisti sanitari.

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Articolo di Windows Blog Italia