Microsoft veut faire de Maia 300 son moteur principal d’inférence IA

Microsoft a présenté Maia 300, sa troisième génération de puce IA maison, avec une ambition nette : en faire le système principal d’inférence pour ses produits et services. L’accélérateur doit entrer en production en 2027, alors que le groupe veut aussi déployer sa famille Azure Maia à l’échelle du multi-gigawatt. Dans ce contexte, la firme de Redmond cherche à réduire sa dépendance aux GPU de Nvidia et d’AMD, tout en améliorant le coût et l’efficacité de ses services cloud.

Une puce pensée pour les usages IA les plus lourds

Maia 300 n’est pas présentée comme une simple mise à jour de silicium. Microsoft la décrit comme un système d’IA complet, conçu pour les tâches à long contexte, les conversations à faible latence et les agents capables d’enchaîner plusieurs étapes. En clair, la puce vise les charges qui consomment beaucoup de mémoire, beaucoup de bande passante et beaucoup d’électricité. La société dit vouloir traiter l’« inference-first architecture » comme principe central, ce qui signifie que l’architecture est optimisée d’abord pour l’exécution des modèles, pas pour l’entraînement.

Le groupe annonce un gain de 40 % de tokens par mégawatt face aux meilleurs systèmes à base de GPU, selon Scott Guthrie, vice-président exécutif de Cloud + AI. Microsoft ajoute qu’en configuration de 96 accélérateurs, Maia 300 peut atteindre jusqu’à 7 fois le débit de jetons au niveau rack par rapport à Maia 200. Ce vocabulaire de datacenter peut paraître un peu sec ; l’idée est pourtant simple : faire tourner plus de requêtes avec moins d’énergie.

Ce que change l’architecture chiplet

Le bond de performance attendu repose sur une nouvelle architecture multi-chiplet. Microsoft sépare les fonctions de calcul, de contrôle mémoire et d’E/S, avec des chiplets de calcul gravés en N2P chez TSMC. La logique est de consacrer davantage de surface au calcul utile, tout en plaçant chaque fonction sur la technologie la plus adaptée à son rôle. La mémoire suit aussi cette stratégie avec huit piles HBM4, pour 18,0 To/s de bande passante de crête et un TDP de 950 watts.

Autre point notable : Microsoft mise sur des formats de faible précision améliorés, dont le MXFP4, pour réduire les besoins en mémoire et en bande passante. L’entreprise traite aussi le réseau comme une extension du dataflow, plutôt que comme une couche séparée. Résultat annoncé : une topologie unifiée qui s’étend d’un rack à un centre de données, avec 96 accélérateurs par rack, 27,6 To de HBM et 1,7 Po/s de bande passante HBM agrégée dans le domaine scale-up. Pour les équipes cloud, cela veut dire plus d’interactions IA simultanées par rack. Pour les factures d’électricité, la note reste à surveiller.

Pourquoi Microsoft pousse autant son silicium maison

Microsoft ne cache pas l’enjeu stratégique. Mustafa Suleyman, directeur général de Microsoft AI, explique qu’il faut « work across the full stack, all the way down to the silicon ». Autrement dit, l’entreprise veut maîtriser la chaîne complète, du modèle jusqu’à la puce. C’est aussi une manière de sécuriser ses propres modèles Microsoft AI, qui doivent tourner sur Maia à grande échelle, au moment où la concurrence de Google DeepMind, OpenAI et Anthropic reste vive.

Maia 200, annoncée en janvier 2026, sert déjà de base de retour d’expérience. Elle alimente Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry, les modèles internes MAI, ainsi que des services comme Teams, Cowork et Dragon Copilot. Microsoft dit que Maia 200 est déployée aux États-Unis, en Europe et en Australie, avec un gain pouvant aller jusqu’à 1,7x de tokens par watt pour certaines fonctions IA intégrées. Maia 300 doit prolonger cette logique, avec un déploiement de production en 2027 et des usages plus exigeants, notamment pour les expériences conversationnelles et les tâches agentiques longues.

Ce virage vers une puce propriétaire dit beaucoup du marché actuel : les grands acteurs veulent moins dépendre des GPU génériques, plus coûteux à sécuriser à grande échelle, et mieux coller à leurs propres usages logiciels. Pour Microsoft, Maia 300 n’est donc pas seulement une puce de plus. C’est une pièce de stratégie industrielle, technique et commerciale, avec un objectif très concret : reprendre la main sur le coût de l’IA. [à vérifier]