Microsoft a présenté le 12 octobre Maia 300, la troisième génération de ses accélérateurs d’intelligence artificielle conçus en interne. Pensée pour l’inférence, la puce doit être déployée en production à partir de 2027 et devenir le principal moteur des services d’IA du groupe, dans des installations dont la puissance se comptera en gigawatts. Un pari industriel destiné à faire baisser le coût de chaque requête, sans pour autant tourner le dos à Nvidia.
Une puce faite pour répondre, pas pour entraîner
Un modèle d’IA consomme du calcul à deux moments : pendant l’entraînement, quand il apprend, et pendant l’inférence, quand il répond aux utilisateurs. Maia 300 vise la seconde étape, et plus précisément les usages gourmands en mémoire : longs contextes, conversations où la latence compte et agents qui enchaînent plusieurs tâches, détaille IT-Connect. Microsoft justifie ce choix par un constat relayé par Techzine : dans les grands systèmes d’inférence, c’est désormais le transfert des données, davantage que la puissance de calcul brute, qui limite les performances.
D’où une architecture découpée en plusieurs puces élémentaires (chiplets), qui séparent le calcul, les contrôleurs de mémoire et les entrées-sorties. Les unités de calcul sont gravées par TSMC avec son procédé N2P. Chaque accélérateur embarque huit piles de mémoire HBM4, qui totalisent 288 Go et offrent une bande passante de 18 To/s, pour une enveloppe thermique de 950 watts, 200 de plus que Maia 200 selon Techzine. La puce exploite enfin une version améliorée du format basse précision MXFP4, qui réduit la place occupée en mémoire par le contexte des échanges.
Des promesses encore invérifiables
Microsoft affirme que Maia 300 produira 40 % de jetons (tokens) de plus par mégawatt que les meilleurs systèmes à base de GPU, et qu’une baie complète de 96 accélérateurs offrira jusqu’à sept fois le débit d’une baie Maia 200. Selon IT-Connect, cette baie consomme 167 kilowatts, réunit 27,6 To de mémoire HBM et s’appuie sur un refroidissement liquide qui évacue plus de 80 % de la chaleur. Un réseau Ethernet propre à Microsoft doit permettre d’assembler jusqu’à 12 288 accélérateurs répartis sur 128 baies.
Ces chiffres restent des déclarations du constructeur, qui ne précise pas quel matériel concurrent lui sert de référence, relève IT-Connect. Le choix du mégawatt comme unité n’a rien d’anodin : il place le rendement énergétique au cœur de la comparaison, à l’échelle de déploiements que Microsoft compte en gigawatts.
Maia 200 déjà en service, Maia 300 attendue en 2027
La génération précédente sert de vitrine. Annoncée le 26 janvier 2026 et gravée en 3 nm, Maia 200 est en production et déployée dans des centres de données aux États-Unis, en Europe et en Australie, selon Data Center Knowledge. Elle fait déjà tourner des fonctions de Copilot, de Teams et de Cowork, et doit prendre en charge GitHub Copilot et la plateforme Microsoft Foundry d’ici la fin de 2026. Techzine ajoute qu’Anthropic prévoit de faire tourner ses modèles Claude sur les puces Maia, sans préciser la génération concernée. En août 2026, le même média rapportait qu’Andrew Wall, directeur général d’Azure Maia, comptait garder Maia 200 en service encore quatre à cinq ans.
Pour l’analyste Matt Kimball, du cabinet Moor Insights & Strategy, cité par Data Center Knowledge, Maia 100 n’était qu’« une preuve de concept », tandis que les résultats de Maia 200 ont validé les choix de conception de Microsoft. Il estime aussi que la rivalité diffère d’une guerre des puces classique, puisque Maia sert surtout les besoins internes du groupe.
Pourquoi Microsoft fabrique ses puces sans lâcher Nvidia
L’objectif affiché est économique : maximiser les jetons utiles par watt et par dollar, et donc réduire le coût de chaque requête Copilot, résume IT-Connect. Satya Nadella, le patron du groupe, a parlé de son « plus gros pari à ce jour » sur le silicium maison. En août 2026, The Information rapportait, selon Techzine, que Microsoft négociait avec TSMC des capacités pour plus de 300 000 exemplaires livrables en 2027, en s’appuyant sur des sources au fait du projet.
Les GPU de Nvidia et d’AMD restent pourtant dans les centres de données d’Azure, et Microsoft dit vouloir continuer à intégrer les innovations de tout l’écosystème. Autre différence avec Amazon Web Services et Google Cloud : Microsoft ne loue pas ses puces Maia à ses clients sous forme d’instances, et n’a pas indiqué si cela changerait, relève Data Center Knowledge. Pour les entreprises clientes d’Azure, l’effet sera donc indirect : il passera, s’il se confirme, par le prix des services d’IA de Microsoft plutôt que par une nouvelle offre de calcul.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Maia 300 ?
C’est la troisième génération d’accélérateurs d’IA conçus par Microsoft, après Maia 100 et Maia 200. Elle est optimisée pour l’inférence, c’est-à-dire l’exécution de modèles déjà entraînés, en particulier pour les longs contextes et les agents.
Quand Maia 300 sera-t-elle utilisée ?
Microsoft prévoit les premiers déploiements en production en 2027, dans le cadre d’un programme de plusieurs gigawatts. D’ici là, c’est Maia 200 qui fait tourner une partie de Copilot.
Microsoft va-t-il se passer de Nvidia ?
Non. Les GPU de Nvidia et d’AMD restent présents dans Azure. Maia doit devenir le système d’inférence principal des produits de Microsoft, pas l’unique matériel du groupe.
Sources
- Microsoft Pushes Custom AI Chips with Azure Maia 300 — Data Center Knowledge, 2026-10-13
- Microsoft unveils Maia 300, designed for multi-gigawatt deployments — Techzine, 2026-10-12
- Maia 300 : Microsoft fera de ses puces maison le moteur d’inférence de Copilot — IT-Connect, 2026-10-13
- Microsoft aims to produce hundreds of thousands of Maia 300 AI chips — Techzine, 2026-08-10