マイクロソフトは10月12日（米国時間）、独自開発の次世代AIチップ「Azure Maia 300」を発表した。AIモデルの推論処理に特化したチップで、主要なGPUベースのシステムと比較して、同じ電力当たりのトークン処理量を40%増やすことを見込む。2027年から本格導入し、マイクロソフトの製品やサービスを支える主要なAI推論基盤として活用する計画だ。
AIエージェントの普及を見据え、推論処理の効率化を追求
Maia 300は、マイクロソフトが独自開発するAIアクセラレータ「Azure Maia」シリーズの第3世代に当たる。長いコンテキストを扱う推論処理や、応答速度が求められる対話型AI、複数の処理を継続的に実行するAIエージェントなどを想定して設計された。
マイクロソフトによると、Maia 300は主要なGPUベースのシステムと比較して、同じ電力当たりのトークン処理量を40%増やせる見込み。96基のアクセラレータを搭載したラック構成では、前世代の「Maia 200」と比較して、トークン処理量が最大7倍になるという。
TSMC製チップレットとHBM4メモリで性能向上
チップにはTSMCのN2Pプロセスで製造した演算用チップレットを採用。8基のHBM4メモリスタックを搭載し、最大18TB/秒のメモリ帯域幅を実現する。演算処理、メモリ制御、入出力の機能を分離することで、処理効率や拡張性の向上を図っている。
2027年から本番導入、複数ギガワット規模へ拡大
マイクロソフトは2027年からMaia 300の本番環境への導入を開始し、Azure Maiaシリーズを複数ギガワット規模に拡大する計画だ。
前世代のMaia 200はすでにMicrosoft CopilotなどのAIサービスで稼働しており、OpenAIのモデルやマイクロソフト独自のAIモデル、オープンソースモデルの推論処理に利用されている。今後はGitHub CopilotやMicrosoft Foundryなどへの活用も予定している。
生成AIの利用がチャットからAIエージェントへと広がるなか、AIインフラには膨大な推論処理を継続的に実行する能力が求められる。こうした用途では、チップ単体の演算性能だけでなく、メモリ帯域幅やデータ転送効率、消費電力がシステム全体の処理能力を左右する。
マイクロソフトが独自チップの開発を進める背景には、AIサービスの拡大に伴う推論コストや電力需要の増加があると考えられる。AIモデルを提供するだけでなく、その実行基盤となる半導体からデータセンター、ソフトウェアまでを一体的に最適化することで、AIサービスの競争力を高める狙いがうかがえる。
