Maia 300은 마이크로소프트의 3세대 자체 개발 AI 칩이다. 2026년 10월 12일 마이크로소프트는 공식 블로그를 통해 이 칩을 발표했으며, 클라우드·AI 부문 책임자 Scott Guthrie가 소개 글을 쓰고 CEO Satya Nadella는 같은 날 자체 실리콘에 대한 역대 최대 규모의 투자라고 밝혔다. 이번 발표의 핵심은 개별 사양이 아니라 역할의 변화다. 2027년부터 Maia 제품군은 멀티 기가와트 규모로 확장되어 마이크로소프트 자체 제품과 서비스의 주력 추론 시스템이 된다.
이전 세대는 이미 실제 트래픽을 처리하고 있다
Maia 200은 이미 생산 환경에서 가동 중이며 Microsoft Copilot의 실제 워크로드를 처리하고 MAI 팀의 차세대 모델 개발을 지원한다. GitHub Copilot과 Microsoft Foundry는 올해 말까지 뒤를 이을 예정이다. 마이크로소프트에 따르면 이 칩은 미국, 유럽, 호주에 배치되어 Teams와 Copilot의 내장 AI 기능에서 와트당 토큰 생산량이 주요 GPU 인프라 대비 최대 1.7배에 달한다. 이전 세대가 실제 트래픽을 맡고 있기에 Maia 300의 확장 계획은 로드맵 슬라이드가 아니라 운영 데이터가 뒷받침하는 세대교체로 읽힌다.
긴 컨텍스트와 다단계 에이전트 작업을 위한 설계
Maia 300은 추론 우선 아키텍처를 채택해 긴 컨텍스트, 메모리 집약, 디코딩 비중이 높은 워크로드에 최적화됐다. HBM4 스택 8개로 최대 메모리 대역폭 18.0 TB/s를 제공하고 TDP는 950와트다. 연산, 메모리 제어, 입출력을 여러 칩렛으로 나누고 연산 칩렛에는 TSMC의 N2P 공정을 쓴다. 소프트웨어 정의 데이터플로로 데이터 이동을 줄이고, 저정밀 포맷 MXFP4로 KV 캐시의 메모리 사용량을 낮추는 설계다. 풀 랙 구성은 가속기 96개를 약 167킬로와트에 담고 HBM 용량 합계 27.6 TB, 대역폭 합계 1.7 PB/s를 제공한다. 마이크로소프트는 이 랙이 Maia 200 대비 최대 7배의 토큰 처리량과 주요 GPU 시스템 대비 메가와트당 40% 많은 토큰을 낼 것으로 예상한다. 다만 이는 마이크로소프트 자체 전망치이며 비교 대상 GPU는 특정되지 않았고 제3자 검증도 아직 없다.
노리는 것은 매일 쌓이는 추론 비용이다
마이크로소프트가 Nvidia나 AMD와 결별하는 것은 아니다. Guthrie는 양사와의 협력이 계속될 것이라고 밝혔고, 로이터는 같은 날 마이크로소프트가 내년에 Maia 300을 100만 개 넘게 배치할 수 있다고 보도했다. 학습은 여전히 외부 GPU가 담당한다. 자체 칩이 겨냥하는 것은 추론이다. 모델의 답변 하나, 에이전트의 추가 단계마다 연산과 전력이 계속 소모되므로 트래픽 규모가 가장 크고 비용에 가장 민감한 부분이다. 추론 하드웨어를 쥐는 것은 Copilot 같은 서비스의 가격 여력과 확장 속도를 쥐는 것과 같다.
실현은 2027년, 세 가지 변수가 성패를 가른다
Maia 300의 생산 배치는 2027년에 시작되며 멀티 기가와트 확장에는 제조 능력, 전력 공급, 납기라는 관문이 남아 있다. 40%라는 효율 주장이 실제 워크로드에서 얼마나 재현될지는 자체 트래픽을 직접 처리해 봐야 알 수 있다. 외부 고객은 Maia를 임대할 수 없어 독립 검증도 불가능하다. 판단 기준은 구체적이다. 2027년 마이크로소프트 추론 트래픽에서 자체 칩이 실제로 차지하는 비중이다. 그 비중이 오르면 추론 시장에서 Nvidia의 가격 결정력은 실제로 흔들린다. 오르지 않으면 Maia는 중요한 대체 옵션에 머문다.
