Maia 300 は Microsoft の第3世代となる自社開発 AI チップである。2026年10月12日、Microsoft は公式ブログでこのチップを発表し、クラウド・AI部門責任者の Scott Guthrie が解説記事を執筆、CEO の Satya Nadella は同日、自社シリコンへの「これまでで最大の賭け」と位置づけた。今回の焦点は単体のスペックではなく役割の変化にある。2027年から Maia ファミリーはマルチギガワット規模の展開へ拡大し、Microsoft の自社製品・サービスの主要な推論システムになる。
前世代はすでに実トラフィックを担っている
Maia 200 はすでに本番稼働し、Microsoft Copilot の実ワークロードを処理し、MAI チームの次世代モデル開発を支えている。GitHub Copilot と Microsoft Foundry は年内に続く予定だ。Microsoft によれば、このチップは米国、欧州、オーストラリアに展開され、Teams と Copilot の組み込み AI 機能ではワット当たりのトークン数が主要 GPU インフラの最大1.7倍に達する。前世代が実トラフィックを担っているからこそ、Maia 300 の拡大計画はロードマップの絵ではなく、運用データに裏づけられた世代交代として読める。
長いコンテキストと多段階のエージェント処理に向けた設計
Maia 300 は推論優先のアーキテクチャを採用し、長コンテキスト、メモリ集約型、デコード比重の高いワークロードに最適化されている。HBM4 スタックを8基備え、ピークメモリ帯域は 18.0 TB/s、TDP は950ワット。計算、メモリ制御、入出力を複数のチップレットに分割し、計算チップレットには TSMC の N2P プロセスを用いる。ソフトウェア定義のデータフローでデータ移動を減らし、低精度フォーマット MXFP4 で KV キャッシュのメモリ使用量を抑える設計だ。フルラック構成では96基のアクセラレータを約167キロワットに収め、HBM 容量は合計27.6 TB、帯域は合計1.7 PB/s となる。Microsoft は、このラックで Maia 200 の最大7倍のトークンスループットと、主要 GPU システム比で1メガワット当たり40%多いトークンを見込む。ただしこれは Microsoft 自身の予測値であり、比較対象の GPU は名指しされておらず、第三者による検証もまだない。
狙うのは毎日積み上がる推論コスト
Microsoft が Nvidia や AMD と縁を切るわけではない。Guthrie は両社との協業継続を明言し、ロイターは同日、Microsoft が来年100万基を超える Maia 300 を展開する可能性があると報じた。学習は引き続き外部 GPU が担う。自社チップが狙うのは推論であり、モデルの回答やエージェントの一歩ごとに計算と電力が消費され続けるため、流量が最も大きくコスト感度も最も高い部分だ。推論ハードウェアを握ることは、Copilot のようなサービスの価格設定の余地と拡張ペースを握ることに等しい。
実現は2027年、三つの変数が成否を分ける
Maia 300 の本番展開は2027年からで、マルチギガワット規模の拡大には製造能力、電力供給、納期という関門が残る。40%という効率の主張が実ワークロードでどれだけ再現するかは、自社トラフィックを実際に処理して初めて分かる。外部の顧客は Maia を借りることができず、独立した検証もできない。判断基準は具体的である。2027年に Microsoft の推論トラフィックのどれだけを自社チップが実際に担うか。その比率が上がれば、推論市場における Nvidia の価格決定力は確実に削がれる。上がらなければ、Maia は重要な代替選択肢にとどまる。
