> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Microsoft Maia 300: 40% más tokens por megavatio que las GPU - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/microsoft-maia-300-chip-inferencia-2027/ - Published: 2026-10-12T14:41:08.000Z - Updated: 2026-10-12T14:48:50.000Z - Description: Microsoft ha presentado Maia 300, la tercera generación de su chip propio de IA, y le ha puesto un objetivo claro: ser el "sistema principal… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, microsoft, chips, nvidia, azure, centros-de-datos Microsoft ha presentado [Maia 300](https://news.microsoft.com/maia-2026/?ref=digitalbrain.news), la tercera generación de su chip propio de IA, y le ha puesto un objetivo claro: ser el "sistema principal de [inferencia](https://www.digitalbrain.news/glosario/#inferencia)" de sus productos a partir de 2027\. Según Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo de su división de nube e IA, Maia 300 dará un 40% más de [tokens](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-token-en-ia/) por megavatio que los mejores sistemas basados en [GPU](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpu). Traducido: Microsoft quiere servir [Copilot](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-github-copilot/), GitHub Copilot y sus propios modelos sobre todo con silicio suyo y depender bastante menos de [Nvidia](https://www.digitalbrain.news/glosario/#nvidia) y AMD. ## Puntos clave - **Cuándo:** entra en cargas de producción en 2027, con despliegues de "varios gigavatios" ese mismo año. - **Cuánto mejora:** hasta 7 veces el rendimiento en tokens por rack frente a Maia 200 en su configuración completa de 96 aceleradores, y más de 2,5 veces el rendimiento por vatio. - **Memoria:** 8 pilas HBM4 con 288 GB y 18 TB/s por acelerador. Son 2,5 veces el ancho de banda de Maia 200 y un 33% más de capacidad. - **Escala:** racks de 96 aceleradores a 167 kW y "superpods" de hasta 12.288 aceleradores conectados como un solo sistema. ## De Maia 200 a Maia 300 en nueve meses Maia 200 se anunció en enero. Ya funciona en producción dentro de Microsoft, en Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry y los modelos propios de la casa. Guthrie dice que es "la infraestructura de IA con mejor rendimiento de nuestra flota", medido en servicios reales. Maia 300 llega nueve meses después con un enfoque distinto. Microsoft lo ha diseñado para las cargas que más crecen ahora: [razonamiento](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-modelo-de-razonamiento-en-ia/) con contextos largos, conversaciones donde la latencia importa y agentes que encadenan muchos pasos y herramientas. Ese tipo de trabajo mueve muchos datos por cada token generado, y el chip está pensado para moverlos lo menos posible. Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, lo enmarca en la carrera de modelos: "A esa escala necesitamos una plataforma que sea nuestra y que diseñemos junto a nuestros modelos". Microsoft quiere alcanzar a Google [DeepMind](https://www.digitalbrain.news/glosario/#google-deepmind), [OpenAI](https://www.digitalbrain.news/glosario/#openai) y [Anthropic](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-anthropic/), y diseñar el chip junto al modelo es parte de ese plan. ## Qué cambia técnicamente El [artículo técnico de Azure](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deep-dive-into-azure-maia-300-architecture/?ref=digitalbrain.news), firmado por Rani Borkar y Saurabh Dighe, da bastante detalle. Lo más relevante: **Chiplets en TSMC N2P.** El cómputo va en el proceso más avanzado de TSMC, N2P, donde más rinde por vatio, y el controlador de memoria y las entradas y salidas van en chips separados, más baratos y optimizados para su función. Así hay más silicio dedicado a calcular. Resultado según Microsoft: un 36% más de capacidad de cálculo, 2,5 veces más ancho de banda de memoria y un 14% más de ancho de banda entre aceleradores. **Precisiones muy bajas.** Maia 300 añade un formato MXFP4 mejorado y formatos de almacenamiento de menos de 3 bits. Cuantos menos bits por número, menos memoria ocupa el modelo y menos datos hay que mover por cada token. Eso permite modelos más grandes, contextos más largos y más usuarios a la vez con la misma energía. **Memoria "con barrios".** La memoria pasa de una organización uniforme a una no uniforme entre chiplets: cada zona de cálculo tiene su memoria cerca y el software decide dónde colocar cada dato. Los datos viajan menos y se gasta menos energía en moverlos, que en inferencia es donde se va buena parte del consumo. **Una sola red.** Los 96 aceleradores de un rack se conectan por enlaces eléctricos y hasta 128 racks se unen con conmutadores de segundo nivel y fibra óptica. Para el software todo es la misma red: cualquier acelerador puede hablar con cualquier otro del superpod hasta a 750 GB/s sin pasar por el procesador central. Eso permite, por ejemplo, partir un trabajo de 64 aceleradores en cuatro trozos de 16 repartidos en cuatro racks, o tirar de una bandeja de repuesto en otro rack si una falla. **Racks más densos.** Cada rack lleva 24 bandejas de 4 aceleradores (el doble de densidad que Maia 200) a 167 kW, con refrigeración líquida que se lleva más del 80% del calor. Puede conectarse al agua del edificio o usar un intercambiador en centros refrigerados por aire, lo que da más margen para elegir dónde instalarlo. ## El contexto: todos quieren su chip Microsoft no está sola. Google lleva años con sus TPU, y Anthropic se ha apuntado a los chips a medida hasta el punto de que Broadcom [le prestará hasta 42.000 millones para pagar los que le diseña](https://www.digitalbrain.news/noticias/broadcom-presta-anthropic-42000-millones-chips-tpu/). Amazon tiene Trainium. Meta tiene [MTIA](https://www.digitalbrain.news/glosario/#mtia). La razón es la misma en todos los casos: la inferencia es ya el grueso del gasto en IA y pagar el margen de Nvidia en cada token sale muy caro a esa escala. Microsoft llevaba tiempo comprando capacidad a lo grande. En agosto, documentos internos vistos por The Guardian situaban su parque en [2,2 millones de chips de IA instalados](https://www.digitalbrain.news/noticias/microsoft-2-2-millones-chips-capacidad-ia-guardian/). Maia 300 es su forma de cambiar esa proporción a partir de 2027. Ojo con las cifras. El 40% más de tokens por megavatio frente a "los mejores sistemas basados en GPU" es una comparación de Microsoft, sin detalle público de contra qué sistema exacto ni con qué modelo. Hasta que haya mediciones independientes, es una promesa del fabricante. Microsoft ha dicho que dará más datos en Ignite, del 17 al 20 de noviembre en San Francisco. ## Por qué importa Si usas Copilot, GitHub Copilot o modelos a través de Azure Foundry, a partir de 2027 una parte creciente de tus peticiones se va a servir sobre Maia y no sobre Nvidia. No vas a notar la diferencia en la pantalla. Donde puede notarse es en la factura. Cuando un proveedor produce cada token un 40% más barato en energía, tiene margen para bajar precios, para dar más uso dentro de la misma licencia o para quedarse la diferencia. La competencia entre Microsoft, Google y Amazon, cada uno con su chip, hace pensar que algo de eso acabará llegando al cliente. Para una empresa que está decidiendo dónde montar sus procesos con IA, la lectura práctica es que el coste por token va a seguir bajando y que no conviene firmar compromisos de precio largos con nadie. Yo revisaría los contratos de IA cada seis meses, porque lo que hoy parece caro dentro de un año probablemente no lo será. Fuente original: [news.microsoft.com](https://news.microsoft.com/maia-2026/?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![Nadella pide un freno de emergencia y dar la IA por comprometida](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/nadella-freno-emergencia-ia-wikimedia.jpg)Nadella pide un freno de emergencia y dar la IA por comprometida](https://www.digitalbrain.news/noticias/nadella-freno-emergencia-ia-modelos-comprometidos/)[![Micron factura 54.000 millones y ve escasez de memoria hasta 2028](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/micron-ingresos-54000-millones-escasez-memoria-2028.jpg)Micron factura 54.000 millones y ve escasez de memoria hasta 2028](https://www.digitalbrain.news/noticias/micron-ingresos-54000-millones-escasez-memoria-2028/)[![Copilot podrá acceder a tus archivos y controlar Windows](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/copilot-acceder-archivos-controlar-windows.jpg)Copilot podrá acceder a tus archivos y controlar Windows](https://www.digitalbrain.news/noticias/copilot-acceder-archivos-controlar-windows/)