Microsoft prepara instalação em massa do Azure Maia 300

A Microsoft apresentou o Azure Maia 300, a terceira geração dos seus aceleradores de inteligência artificial, e anunciou planos para instalar estes sistemas em larga escala a partir de 2027. A empresa pretende expandir a infraestrutura Maia para uma capacidade de vários gigawatts e torná-la na principal plataforma de inferência dos seus produtos e serviços de IA.

A dimensão do projeto representa uma mudança na estratégia da tecnológica. Segundo a Reuters, a Microsoft poderá instalar mais de um milhão de processadores Maia 300 durante 2027, sobretudo para suportar os seus serviços internos de inteligência artificial. O número representa uma possibilidade contemplada nos planos da empresa e não uma quantidade definitiva de unidades cuja instalação esteja garantida.

A aposta nos processadores próprios procura reduzir os custos de operação de serviços como o Copilot e diminuir a dependência de fornecedores externos, sobretudo da NVIDIA e da AMD. A Microsoft segue, assim, uma estratégia semelhante à da Google e da Amazon, que também desenvolvem aceleradores específicos para os seus centros de dados.

Azure Maia 300 promete mais 40% de eficiência energética

A Microsoft afirma que o Azure Maia 300 poderá processar mais 40% de tokens por megawatt do que os principais sistemas concorrentes baseados em GPU. A métrica relaciona a quantidade de informação processada pelos modelos de IA com a potência elétrica necessária para executar essas operações.

A eficiência energética tornou-se um fator decisivo na expansão dos centros de dados. À medida que aumenta a utilização de modelos de IA, cresce também a necessidade de capacidade elétrica, refrigeração e infraestrutura de suporte. Processar mais pedidos com a mesma potência disponível pode permitir à Microsoft aumentar a capacidade dos seus serviços sem um crescimento proporcional do consumo energético.

Os valores apresentados são, contudo, estimativas da fabricante. A Microsoft não identificou os equipamentos concorrentes utilizados na comparação, nem disponibilizou resultados de testes independentes que permitam confirmar a vantagem anunciada.

No anúncio oficial do Azure Maia 300, a empresa refere ainda que um bastidor equipado com 96 aceleradores poderá oferecer um débito de processamento de tokens até sete vezes superior ao de um bastidor Maia 200. Esta comparação diz respeito ao desempenho agregado dos sistemas e não ao aumento de capacidade de cada processador individual.

Arquitetura de 2 nm e 288 GB de memória HBM4

O Azure Maia 300 utiliza uma arquitetura de chiplets, que distribui as diferentes funções do acelerador por componentes especializados. Os elementos dedicados ao processamento são fabricados pela TSMC através do processo N2P, da classe dos 2 nanómetros, enquanto as funções de controlo de memória e comunicação ficam separadas.

Esta organização permite otimizar cada componente para as respetivas necessidades, em vez de concentrar todas as funções num único circuito integrado.

Cada acelerador dispõe de 288 GB de memória HBM4, com uma largura de banda máxima de 18 TB/s. Em comparação com o Maia 200, a nova geração oferece cerca de 33% mais capacidade de memória e uma largura de banda aproximadamente 2,5 vezes superior.

A memória é particularmente importante na inferência de modelos de IA que trabalham com grandes volumes de informação, contextos extensos e tarefas executadas em várias etapas. A transferência de dados entre os diferentes componentes pode limitar o desempenho e aumentar o consumo energético, mesmo quando existe capacidade de cálculo disponível.

Para responder a este problema, a Microsoft desenvolveu uma arquitetura que procura manter os dados próximos das unidades de processamento. O sistema utiliza memória SRAM integrada e mecanismos de controlo do fluxo de dados para reduzir transferências desnecessárias.

As principais especificações técnicas divulgadas pela Microsoft são as seguintes.

A potência de 167 kW por bastidor mostra a dimensão dos requisitos energéticos desta infraestrutura. O sistema exige soluções de refrigeração adequadas à elevada densidade de processamento, bem como instalações elétricas capazes de suportar o funcionamento contínuo dos aceleradores.

O Maia 300 utiliza também ligações de elevada velocidade entre os processadores, com uma infraestrutura de comunicação baseada em Ethernet. O objetivo é permitir que vários aceleradores executem partes de uma mesma tarefa sem que a transferência de informação se torne um obstáculo ao desempenho.

Microsoft pretende reduzir dependência da NVIDIA

A expansão do Azure Maia faz parte de uma estratégia que a Microsoft já começou a aplicar aos seus serviços de inteligência artificial.

O Azure Maia 200 encontra-se em produção e suporta tarefas do Microsoft Copilot, além de contribuir para o desenvolvimento de modelos da própria Microsoft. A empresa prevê alargar a utilização desta geração ao GitHub Copilot e ao Microsoft Foundry até ao final de 2026.

Estes sistemas executam modelos da OpenAI, modelos próprios da família MAI e modelos de código aberto. A experiência adquirida com o Maia 200 serviu de base ao desenvolvimento da nova geração.

A principal vantagem estratégica dos aceleradores próprios está na possibilidade de adaptar o equipamento às características dos serviços que a Microsoft opera. Em vez de depender exclusivamente de processadores concebidos para diferentes clientes e aplicações, a empresa pode ajustar a arquitetura às necessidades dos seus modelos e sistemas.

Esta abordagem é particularmente relevante na inferência, a fase em que os modelos já treinados processam pedidos e produzem respostas. Ao contrário do treino, que exige grandes quantidades de capacidade computacional concentrada, a inferência tem de responder continuamente aos pedidos dos utilizadores, com custos e tempos de resposta controlados.

O investimento no Maia não significa, porém, que a Microsoft pretenda abandonar os processadores da NVIDIA ou da AMD. A empresa continuará a utilizar diferentes arquiteturas, de acordo com as necessidades de processamento.

A concorrência também se intensifica entre os grandes fornecedores de infraestrutura na nuvem. A Google utiliza os seus processadores TPU, enquanto a Amazon desenvolve as famílias Trainium e Inferentia para os serviços AWS.

Neste mercado, o desempenho de cada processador é apenas uma parte da equação. Os custos de aquisição, o consumo energético, a memória disponível e a capacidade de instalar milhares de aceleradores passam a ter um peso crescente na rentabilidade dos serviços de IA.

Microsoft prevê investir 175 mil milhões de dólares em 2026

A instalação em larga escala do Azure Maia 300 enquadra-se no programa de investimento da Microsoft em centros de dados e infraestrutura de inteligência artificial.

Na apresentação dos resultados financeiros de julho de 2026, a empresa estabeleceu uma previsão de aproximadamente 175 mil milhões de dólares em despesas de capital para o ano civil de 2026.

O valor representa uma revisão face aos 190 mil milhões de dólares anteriormente previstos. Segundo a diretora financeira Amy Hood, a alteração resulta sobretudo de uma mudança na classificação contabilística de determinados contratos de arrendamento, e não de uma redução equivalente dos investimentos planeados.

O montante inclui diferentes componentes de infraestrutura, como centros de dados, processadores e outros equipamentos. Não corresponde exclusivamente ao desenvolvimento ou à instalação dos aceleradores Maia.

A Microsoft confirmou que o Azure Maia 300 começará a ser instalado em ambientes de produção durante 2027. A empresa não revelou um calendário detalhado para a expansão, nem os custos de aquisição e operação dos novos sistemas.

A escala efetiva do projeto e os ganhos de eficiência anunciados dependerão dos resultados obtidos quando os aceleradores começarem a executar tarefas reais em grande escala.

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