Microsoft、次世代AIチップ「Azure Maia 300」を2027年展開へ

画像の出典：Microsoft

AIエージェントが長い文脈を読み、複数の手順をこなすようになるほど、その裏で動く推論（AIが答えを出す計算）の量は増えていきます。Microsoftは、自社開発のAIアクセラレータ「Azure Maia」シリーズの展開を大幅に拡大し、次世代モデルの推論基盤を強化する方針を明らかにしました。

本記事では、2027年に導入予定の「Maia 300」がもたらす技術的進化と、それがAIインフラに与える影響について解説します。

Azure Maiaシリーズの現状と展開拡大

Maia 200による本番環境の最適化

Microsoftは2026年10月12日、自社設計のAIチップ「Azure Maia」シリーズを、2027年からマルチギガワット規模へ拡大すると発表しました。現在、現行モデルである「Maia 200」は、Microsoft CopilotやMAIチームによる次世代モデルの開発において既に本番稼働しています。米国、欧州、オーストラリアのデータセンターで展開されており、Teams・Copilot・Coworkに組み込まれたAI機能では、主要なGPU（画像処理半導体）基盤と比べてワットあたり最大1.7倍のトークンを出しているとしています。

2027年に向けたマルチギガワット展開

今回の発表の核となるのは、2027年から開始されるマルチギガワット規模へのインフラ拡大です。Microsoftは、Maiaシリーズを自社製品およびサービスの主要な推論基盤として位置づけており、年末までにはGitHub CopilotやMicrosoft Foundryへの適用も予定されています。

次世代機「Maia 300」の技術的優位性

メガワットあたり40%の効率向上

2027年に展開開始予定の次世代AIアクセラレータ「Maia 300」は、主要なGPUベースのシステムと比較して、メガワットあたり40%多いトークン効率を見込んでいます。Microsoftは、Maia 300を長い文脈の推論、待ち時間に敏感な会話、複数の手順を続けるエージェント作業に向けて設計したとしています。

ラック単位のスループット

Maia 300は、96基構成においてMaia 200の最大7倍となるラック単位のスループットを出すとしています。ハードウェア構成としては、HBM4（広帯域メモリ）を8スタック搭載し、ピーク時で18.0TB/sの帯域幅を確保。TDP（熱設計電力）は950Wに設定されています。ラック構成全体では96基のチップを搭載し、167kWの電力消費で27.6TBのHBM容量を提供する設計となっており、大規模なAIワークロードに最適化されています。

AIエージェント時代のインフラ戦略

推論効率がサービスの競争力を左右する

AIエージェントが企業の業務フローに深く組み込まれる中で、推論の処理速度とコスト効率は、そのままサービスの競争力に直結します。MicrosoftはMaia 200と300の2世代で、GitHubのコーディング体験やMicrosoft Foundryのモデル提供なども支える考えです。なお、今回の発表はAzureの利用料金への影響には触れていません。詳細は2026年11月に開催されるMicrosoft Ignite 2026にて公開される予定です。

まとめ

• Microsoftは自社開発のAIチップ「Azure Maia」を2027年からマルチギガワット規模へ拡大する。
• 現行のMaia 200は、Teamsなどの内蔵AIで主要なGPU基盤比ワットあたり最大1.7倍のトークンを出している。
• 次世代機「Maia 300」は、GPUベースのシステム比でメガワットあたり40%の効率向上を見込む。
• Maia 300は96基構成でMaia 200の最大7倍のスループットを見込み、長文脈の推論などに向けて設計されている。

Azureの利用者がMaiaをどう使えるか、料金がどうなるかは今回の発表では示されていません。

出典：Microsoft