Microsoft anuncia Maia 300 e reforça a aposta numa infraestrutura de IA à escala global

Lisboa, 12 de outubro de 2026 – A Microsoft anunciou hoje o Azure Maia 300, a próxima geração da sua família de aceleradores de Inteligência Artificial, e revelou que irá expandir a família Azure Maia para implementações de múltiplos gigawatts a partir de 2027, tornando-a no principal sistema de inferência para os produtos e serviços Microsoft.

O programa multigeracional Azure Maia tornou-se um elemento central na estratégia de infraestrutura de IA da Microsoft. O Maia 200 suporta atualmente workloads de produção da Microsoft, incluindo o Microsoft Copilot. Até ao final do ano, o GitHub Copilot e o Microsoft Foundry passarão também a beneficiar desta infraestrutura. Nestes workloads, o Maia 200 executa modelos da OpenAI, modelos de Inteligência Artificial da Microsoft e algumas das principais famílias de modelos open source. A dimensão e diversidade dos serviços de IA da Microsoft permitem uma abordagem única de coengenharia entre hardware e software, concebida para otimizar casos de utilização reais em aplicações empresariais e cenários de indústria.

É neste contexto que a Microsoft apresenta o Maia 300, um sistema inteligente completo concebido para responder às novas exigências de workloads de IA, incluindo raciocínio de longo contexto, experiências conversacionais que exigem tempos de resposta reduzidos e a execução contínua de tarefas de IA agêntica, compostas por várias etapas.

Ao melhorar a eficiência de todo o sistema, a Microsoft estima que o Maia 300 consiga processar mais 40% de tokens por megawatt face aos principais sistemas baseados em GPU. Numa configuração completa com 96 aceleradores, o sistema oferece um débito de processamento de tokens até sete vezes superior ao do Maia 200, ao nível do rack.

O sistema Azure Maia foi concebido para responder às necessidades reais dos workloads que a Microsoft executa em larga escala, bem como dos modelos de Inteligência Artificial que prevê desenvolver nos próximos anos. Uma vez que o desenvolvimento de chips exige vários anos, as equipas de software e hardware da Microsoft trabalham em estreita colaboração desde as fases iniciais, de forma a antecipar as necessidades ao nível das arquiteturas, da escala e das capacidades tecnológicas. Esta abordagem permite traduzir esses requisitos em maior capacidade de memória, maior largura de banda e num número mais elevado de aceleradores a funcionar de forma integrada, como um único sistema.

Esta colaboração entre as equipas de hardware e software já está a traduzir-se em ganhos mensuráveis de eficiência. O Maia 200 está a ser implementado nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália, permitindo processar até 1,7 vezes mais tokens por watt nas funcionalidades de Inteligência Artificial integradas no Microsoft Teams, no Copilot e nas experiências Cowork, em comparação com as principais infraestruturas baseadas em GPU.

A experiência adquirida com a execução de modelos e serviços de Inteligência Artificial da Microsoft no Maia 200 contribuiu diretamente para o desenvolvimento do Maia 300. Em conjunto, as duas gerações foram concebidas para suportar um conjunto alargado de serviços de IA da Microsoft, incluindo a execução de tarefas complexas por agentes de IA, em várias etapas, que permitirá ao GitHub disponibilizar experiências de programação de forma mais eficiente; a disponibilização de modelos de IA à escala da cloud, permitindo ao Microsoft Foundry suportar diferentes arquiteturas e ambientes de implementação; a inferência e a geração de dados para a equipa MAI; e as interações que exigem tempos de resposta reduzidos, permitindo ao Dragon Copilot escalar processos de trabalho e reduzir a carga administrativa dos profissionais de saúde.

À medida que a Inteligência Artificial se torna uma camada fundamental de aplicações, processos de negócio e fluxos de trabalho, a infraestrutura que a suporta tem de proporcionar inteligência de forma segura, eficiente e escalável, acompanhando simultaneamente a evolução dos modelos e das cargas de trabalho.

Enquanto terceira geração do programa Azure Maia, o Maia 300 foi concebido com uma arquitetura orientada prioritariamente para inferência, otimizada para cargas de trabalho intensivas em memória, contextos extensos e elevadas necessidades de descodificação.

Menor movimentação de dados, maior capacidade de processamento: A movimentação de dados tornou-se um dos principais fatores limitadores do desempenho em sistemas modernos de inferência. Para responder a este desafio, o Maia 300 combina uma arquitetura de fluxo de dados definida por software com mecanismos de otimização de kernels assistidos por IA, maximizando a proximidade dos dados ao processamento e melhorando a utilização dos recursos de computação, memória e rede.

Ao encarar o fluxo de dados como um princípio central de arquitetura, o sistema proporciona vantagens significativas em desempenho por watt face a arquiteturas GPU tradicionais.

Maior largura de banda de memória com maior eficiência energética: À medida que os modelos de IA se tornam mais dependentes da memória e do contexto disponível, o Maia 300 disponibiliza uma largura de banda de memória HBM por watt entre as mais elevadas do setor. Os oito módulos de memória HBM4 proporcionam uma largura de banda máxima de 18,0 TB/s, com uma potência térmica de referência (TDP) de 950 watts, permitindo executar de forma eficiente modelos de grande dimensão e cargas de trabalho com contextos extensos. O suporte especializado de kernels permite ainda utilizar a memória SRAM integrada no chip como memória temporária gerida por software, reduzindo a pressão sobre a memória HBM.

Arquitetura de chiplets para maior eficiência: O Maia 300 integra uma nova arquitetura composta por vários chiplets, que separa as funções de processamento, controlo de memória e entrada e saída de dados, melhorando a eficiência, a escalabilidade e a estrutura de custos. Os chiplets de processamento são fabricados com recurso ao processo tecnológico N2P da TSMC, permitindo maximizar o desempenho por watt.

Contextos mais extensos e capacidades de IA mais avançadas: Desenvolvido para suportar formatos avançados de baixa precisão, incluindo o MXFP4 melhorado, o Maia 300 reduz as necessidades de memória e largura de banda, tanto nas operações de processamento como no armazenamento do KV-cache (Key-Value cache). Esta abordagem permite trabalhar com janelas de contexto mais extensas, aumentar a capacidade de processamento de tokens e melhorar a eficiência dos modelos de IA, mantendo o mesmo limite de potência.

Rede unificada à escala do datacenter: O Maia 300 encara a conectividade de rede como uma extensão da sua arquitetura de fluxo de dados definida por software. Em vez de tratar computação, memória e rede como componentes independentes, o sistema integra estes recursos numa única arquitetura operacional.

As ligações de elevada largura de banda entre aceleradores Maia foram otimizadas para paralelismo de tensores, enquanto um sistema de transporte de IA desenvolvido especificamente para este propósito assegura comunicações eficientes e fiáveis entre aceleradores e racks.

Esta solução, otimizada para IA, tira partido de infraestruturas de rede baseadas em Ethernet para criar uma topologia unificada, capaz de escalar de forma eficiente desde um único rack até implementações à escala de um centro de dados.

Maior capacidade de processamento de IA por rack: Os sistemas Maia 300 integram 96 aceleradores por rack, com uma potência total de 167 quilowatts, disponibilizando 27,6 TB de memória HBM e uma largura de banda agregada de 1,7 PB/s, através de uma infraestrutura de interligação de alta velocidade entre aceleradores. Esta densidade permite à Microsoft suportar um maior número de interações simultâneas com sistemas de IA e executar workloads de maior dimensão em cada rack, aumentando a capacidade dos centros de dados e melhorando a eficiência económica da expansão dos serviços de Inteligência Artificial.

O Maia 300 começará a ser implementado em ambientes de produção em 2027.

O futuro da Inteligência Artificial não será definido por um único modelo, uma única arquitetura de silício ou uma única inovação. A escolha de modelos e de silício constitui uma componente central da visão da Microsoft para a Frontier Transformation.

A Microsoft continua focada no desenvolvimento de plataformas responsáveis, acessíveis e escaláveis, concebidas para ajudar pessoas e organizações a amplificar a sua inteligência e alcançar resultados transformadores.

A capacidade de otimizar toda a cadeia tecnológica, desde o silício aos sistemas e aos agentes de IA, numa plataforma aberta, heterogénea e multimodelo, permite à Microsoft disponibilizar a infraestrutura necessária para apoiar a transformação impulsionada pela Inteligência Artificial. Neste contexto, o Azure Maia assume um papel fundamental na estratégia da empresa para expandir o acesso à IA, acelerar a inovação e ajudar os clientes a gerar mais valor a partir das suas iniciativas nesta área.

Para mais informações, fotografias e vídeos, visite aqui a página dedicada ao Maia 300.