La stratégie de Microsoft en matière de puces Maia accorde une place croissante à celles-ci dans ses services d’IA. Dévoilée le 12 octobre 2026, Maia 300 est l’accélérateur d’IA maison de troisième génération de l’entreprise. Le lancement des charges de travail en production est prévu pour 2027, avec pour objectif de faire de ses propres puces le système principal d’inférence IA dans les produits Microsoft.

Points clés

• Microsoft prévoit que Maia 300 produira 40 % de jetons de plus par mégawatt que les principaux systèmes à GPU.

• Une baie de 96 accélérateurs vise un débit de jetons jusqu’à sept fois supérieur à celui de Maia 200.

• Microsoft continuera à collaborer avec Nvidia et AMD sur l’entraînement des modèles.

Selon The Verge, ce changement vise à réduire la dépendance de Microsoft aux GPU de Nvidia et d’AMD, tout en améliorant le coût et l’efficacité des charges de travail d’IA dans le cloud. La puce cible également des modèles de raisonnement plus exigeants et des tâches agentiques.

La puce Maia de Microsoft cible le raisonnement et les charges de travail agentiques

Maia 300 est conçu pour le raisonnement avec un long contexte, les expériences conversationnelles sensibles à la latence et les tâches prolongées comportant plusieurs étapes exécutées par des agents. Scott Guthrie, vice-président exécutif du groupe cloud de Microsoft, le décrit comme un système d’IA complet pour ces charges de travail.

Cet accélérateur succède à Maia 200, présenté en janvier 2026. Cette génération prend déjà en charge les charges de travail de production de Microsoft Copilot, GitHub Copilot et Microsoft Foundry, ainsi que les propres modèles d’IA de Microsoft. CNBC a rapporté que Maia 200 exécute également des modèles d’OpenAI ; en juillet, le PDG Satya Nadella a déclaré qu’il offrait un rendement par dollar supérieur de 30 % à celui du matériel de dernière génération utilisé dans le parc de Microsoft.

Plus de jetons par mégawatt et par rack

Microsoft s’attend à ce que Maia 300 génère 40 % de jetons supplémentaires par mégawatt par rapport aux principaux systèmes reposant sur des GPU, a déclaré Guthrie. Selon lui, dans une configuration complète de 96 accélérateurs, le débit de jetons au niveau du rack peut atteindre jusqu’à sept fois celui de Maia 200.

CNBC a rapporté que le rack prévu contient deux fois plus d’accélérateurs que son prédécesseur. Alistair Speirs, directeur général chez Microsoft, a établi un lien entre une meilleure utilisation de la puissance disponible et les coûts d’exploitation des centres de données, tandis que Jim Kleewein, ingénieur distingué, a indiqué que certaines fonctionnalités de Microsoft 365 Copilot devraient gagner en rapidité avec Maia 300.

La conception repose sur une architecture à puceslet basée sur le procédé N2P de TSMC, qui sépare les fonctions de calcul, de contrôleur mémoire et d’E/S. L’équipe Azure chargée du matériel et de l’infrastructure de Microsoft a indiqué que cette séparation réserve une plus grande surface de silicium au calcul et permet d’utiliser une technologie adaptée à chaque fonction.

Production en 2027, avec la participation toujours active de Nvidia

Maia 300 commencera à prendre en charge des charges de travail d’IA de production en 2027. Selon le plan présenté par Guthrie, la famille Azure Maia sera déployée à une échelle de plusieurs gigawatts à partir de cette année-là et deviendra le principal système d’inférence de Microsoft.

Ce changement ne concerne pas l’ensemble du calcul lié à l’IA. Speirs a déclaré à CNBC que Microsoft continue de collaborer avec Nvidia et AMD pour l’entraînement des modèles. Il a également souligné l’importance de pouvoir choisir le silicium adapté à chaque modèle.

Les analystes d’Evercore ISI ont estimé dans une note à leurs clients que Maia représenterait environ 10 % des dépenses de Microsoft consacrées aux puces d’IA au premier trimestre 2027, a rapporté CNBC. Les accélérateurs de Microsoft ne sont pas proposés à la location à l’heure à d’autres entreprises.

Co-concevoir les modèles et le silicium de Microsoft

Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI, considère la co-conception des modèles et des puces comme une priorité de la stratégie de Microsoft autour de la puce Maia. L’article relie ces travaux aux efforts de l’entreprise pour rattraper Google DeepMind, OpenAI et Anthropic.

« Nous devons intervenir à tous les niveaux de la pile, jusqu’au silicium », a déclaré Suleyman. « À cette échelle, nous avons besoin d’une plateforme qui nous appartient et que nous co-concevons avec nos modèles. C’est pourquoi l’exécution de nos modèles Microsoft AI sur la puce Maia est une priorité essentielle pour notre équipe. »

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