Os serviços de inteligência artificial da Microsoft, do Copilot ao GitHub, dependem hoje de um componente que a empresa não fabrica: as GPUs da Nvidia, processadores especializados que executam os cálculos pesados de IA dentro dos datacenters. Na segunda-feira, 12 de outubro de 2026, a companhia anunciou um plano para deslocar esse equilíbrio. O novo chip Maia 300, terceira geração do hardware próprio da Microsoft, entra em produção em 2027 com uma meta ambiciosa: tornar-se o sistema principal de inferência, ou seja, a etapa em que um modelo de IA gera respostas, para todos os produtos e serviços da empresa.
Segundo o CEO Satya Nadella, trata-se da maior aposta da Microsoft até agora em chips próprios.
Hoje anunciamos nossa maior aposta até agora em nossa própria tecnologia de chips. A partir do próximo ano civil, escalaremos nossa família Maia para implantações de múltiplos gigawatts, tornando-a o principal sistema de inferência para nossos próprios produtos e serviços. E estamos apresentando o Maia 300, que entrega 40% mais tokens por watt comparado aos principais sistemas baseados em GPU. Já estamos implantando o Maia 200 nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália, entregando até 1,7x mais tokens por watt em experiências do Teams e do Copilot. Nosso objetivo é construir sobre os ganhos de eficiência de pilha completa que já observamos, mantendo a incorporação das últimas inovações de todo o ecossistema à nossa frota.
Três termos para acompanhar o assunto
O que foi anunciado
O anúncio foi feito em 12 de outubro, segundo o site StorageReview (abre em nova aba) durante o OCP Global Summit, um evento do setor de infraestrutura de datacenters. Scott Guthrie, executivo responsável pela área de nuvem e IA da Microsoft, publicou no blog oficial da empresa (abre em nova aba) os números do novo chip e do plano de escala.
Dois anúncios andam juntos. O primeiro: o Maia 200, geração anterior anunciada em janeiro, já está em produção e atendendo cargas reais, incluindo o Microsoft Copilot e o apoio ao time que desenvolve os modelos MAI, os modelos próprios da Microsoft. O GitHub Copilot e o Microsoft Foundry, plataforma da empresa para quem cria aplicativos de IA, passam a usá-lo até o fim deste ano. O segundo: o Maia 300, sucessor, começa as implantações de produção em 2027, quando a família Maia passa a operar em escala de múltiplos gigawatts.
A agência Reuters informou que a Microsoft planeja implantar possivelmente mais de 1 milhão desses chips no próximo ano para dar conta de seus serviços internos de IA. São tarefas como escrever código e executar negócios complexos em nome do usuário, o chamado trabalho agêntico.
O que há dentro do chip
O Maia 300 abandona o desenho de chip único de sua geração anterior e passa a ser montado como um conjunto de peças especializadas, os chamados chiplets. Pense numa cozinha montada sob medida: em vez de um único fogão fazendo tudo, há estações separadas para cada etapa. A peça principal de cálculo é fabricada pela TSMC, taiwanesa, num processo de 2 nanômetros, o mais avançado da indústria; outras peças, mais baratas, feitas em 3 nanômetros, cuidam apenas de mover dados dentro do sistema.
Cada unidade de processamento carrega oito módulos de memória HBM4, um tipo de memória de altíssima velocidade montada junto ao chip. Ao todo, são 288 GB por unidade, com capacidade de transferir 18 TB de dados por segundo. A geração anterior, o Maia 200, oferecia 216 GB e 7,1 TB por segundo. Um gabinete completo reúne 96 dessas unidades num envelope de 167 kW, com refrigeração líquida que retira mais de 80% do calor do conjunto, e vários gabinetes podem se combinar num superconjunto de até 12.288 unidades conectadas.
A comparação direta com a Nvidia, feita pela Reuters, é por consumo: os gabinetes mais recentes da Nvidia, os GB300, usam 142 kW para 72 GPUs. O gabinete da Microsoft usa 167 kW para 96 aceleradores.
| Característica | Maia 200 | Maia 300 |
|---|---|---|
| Arquitetura | Chip único, processo N3P | Múltiplos chiplets, cálculo em N2P (2 nm) |
| Memória por acelerador | 216 GB (HBM3E) | 288 GB (HBM4) |
| Banda de memória por acelerador | 7,1 TB/s | 18 TB/s |
| Computação de pico (formato FP4) | 10,1 POPS | 13,8 POPS |
| Aceleradores por gabinete | 48 | 96 |
Dados divulgados pela Microsoft e compilados pelo StorageReview. POPS significa petaoperações por segundo, ou trilhões de operações por segundo; FP4 e FP8 são formatos numéricos de baixa precisão, típicos de inferência, em que a computação é mais rápida e economiza energia.
As alegações de eficiência e o que se sabe delas
Os números mais divulgados do anúncio são alegações da própria Microsoft, não resultados de testes independentes. O principal: o Maia 300 deve entregar 40% mais tokens por megawatt do que "os principais sistemas baseados em GPU", segundo Guthrie. O mesmo dado aparece na comparação de desempenho por watt contra o Maia 200, onde a empresa cita ganho de mais de 2,5 vezes, e até 7 vezes mais throughput de tokens por gabinete na configuração completa de 96 aceleradores.
Há um detalhe que merece ceticismo calibrado. A Microsoft não informou contra quais GPUs fez a comparação dos 40%, como a Reuters registrou. Um time que anuncia o placar sem dizer contra quem jogou concede ao adversário, no mínimo, o benefício da dúvida. Não há, até o momento, benchmarks publicados por terceiros confirmando os números, o que é normal para um chip que ainda nem entrou em produção; a verificação só virá quando as implantações de 2027 permitirem medições reais.
Em entrevista à Reuters, Rani Borkar, presidente de hardware e infraestrutura do Azure, resumiu a proposta: mais inteligência para cada watt, cada dólar e cada byte de memória, otimizando o sistema inteiro, do chip ao datacenter.
Menos Nvidia, mas não sem Nvidia
O objetivo declarado não é cortar a Nvidia por completo. Guthrie afirmou, segundo o site The Verge, que os ganhos de eficiência permitirão que a Microsoft dependa principalmente de seus chips próprios em breve, em vez dos das Nvidia e AMD. E o próprio post de Nadella deixa a porta aberta: a empresa diz que continuará incorporando inovações "de todo o ecossistema" à sua frota, o que inclui hardware de terceiros.
Faz sentido, e vale entender por quê. O Maia 300 é um chip de inferência para os serviços da Microsoft. Treinar os próximos modelos, rodar cargas que exigem outros tipos de computação e atender a demanda variável de clientes continuam sendo trabalhos que a frota atual de GPUs resolve bem. O que muda é a proporção: a parte mais repetitiva e volumosa do trabalho, responder usuários aos bilhões, migra para hardware que a própria Microsoft projeta e encomenda, sem passar pelo preço de fábrica da Nvidia.
Para quem usa o Azure (abre em nova aba), a plataforma de nuvem da empresa, o efeito prático deve chegar de forma indireta primeiro. O chip foi apresentado como o sistema de inferência dos produtos Microsoft, e o Maia 200 já atende o Copilot e o Foundry. Se os ganhos de custo se confirmarem, tendem a aparecer na conta do serviço, não na promessa de alugar um servidor de Maia puro, algo que a Microsoft não anunciou.
Quando chega e o que esperar
A linha do tempo divulgada é curta e clara. O Maia 200 opera agora, com expansão para o GitHub Copilot e o Foundry até o fim de 2026, e já está implantado nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália. O Maia 300 entra em produção em 2027, quando começa a escala de múltiplos gigawatts e a meta de se tornar o sistema primário de inferência da empresa.
A diferença entre anúncio e resultado é aqui o ponto central. Tudo que foi apresentado até agora é projeto, especificação e expectativa de desempenho. O que se sabe com certeza hoje: existe um chip desenhado, especificado e programado para produção no ano que vem. O que só o tempo dirá: se os 40% de eficiência e a redução real da conta com a Nvidia se materializarem na proporção prometida.
Perguntas frequentes
O que o Maia 300 tem de diferente de uma GPU comum?
É um chip projetado pela Microsoft exclusivamente para inferência, ou seja, gerar respostas de IA, e integrado desde o projeto com o software, os gabinetes, a rede e os datacenters da empresa. As GPUs da Nvidia são produtos de propósito mais amplo, vendidos a todo o mercado. A aposta da Microsoft é que essa integração sob medida entrega mais respostas por watt de energia.
Quando o Maia 300 entra em operação?
As implantações de produção começam em 2027, junto com a escala de múltiplos gigawatts anunciada pela Microsoft. Seu antecessor, o Maia 200, já está em operação atendendo cargas como o Microsoft Copilot.
A Microsoft vai deixar de comprar chips da Nvidia?
Não há anúncio de rompimento. A meta declarada é que os chips Maia se tornem o sistema principal de inferência dos serviços da Microsoft, e o CEO Satya Nadella afirmou que a empresa continuará incorporando inovações de todo o ecossistema à sua frota. A dependência diminui, mas não acaba com o anúncio.
Clientes do Azure vão poder usar o Maia 300 diretamente?
A Microsoft não anunciou que clientes poderão alugar servidores com o chip. O Maia 300 foi apresentado como o sistema de inferência dos produtos e serviços da própria empresa, que rodam sobre o Azure, e o Maia 200 já sustenta o Copilot e, até o fim do ano, o Microsoft Foundry, a plataforma onde desenvolvedores criam aplicações de IA.