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Microsoft、Maia 300の2027年導入計画を発表 96基を167kWのラックに集約

Microsoftは10月12日、自社のAI推論基盤Azure Maia 300を2027年から本番導入する計画を発表した。AIの推論は、学習済みモデルで回答や処理結果を作る工程。Maia 300は96基のアクセラレーターを167kWの電力枠のラックにまとめ、長い文脈の処理や複数段階のAIエージェント作業に対応する設計だ。

前世代のMaia 200は、Microsoft Copilotなどの本番処理で稼働している。Microsoftは2027年からMaia製品群を複数ギガワット規模へ拡張し、自社製品・サービスの主要な推論基盤にする方針を示した。Maia 300の導入済み容量を発表したものではない。

計算の近くにデータを置き、移動を減らす

Maia 300は、計算、メモリー制御、入出力を別々の小型半導体に分けるチップレット構造を採用する。ソフトウェアがデータの配置や移動を管理し、計算に使うメモリーを近くに置くことで、データ移動に使う電力を抑えるという。

図解Maia 300の構成ごとの公表仕様
  • 1基

    構成・規模
    HBM4を8積層
    公表仕様
    メモリー288GB、帯域18TB/s。
  • 1ラック

    構成・規模
    96基。4基を載せるトレー24枚
    公表仕様
    167kWの電力枠。
  • 大規模構成

    構成・規模
    最大128ラック、12,288基を接続する設計
    公表仕様
    ラック内とラック間を2段階のネットワークで接続。

Microsoftの10月12日付技術解説に基づく公表仕様。HBMは広帯域メモリー。1基のメモリー帯域とラック全体の電力枠を区別した。

ネットワークはラック内の電気接続と、ラック間の光接続を組み合わせる。モデルへの入力を処理する段階と、回答を順に生成する段階の処理装置を別々に配置し、必要な状態を同じネットワーク内で受け渡せる設計としている。

最大7倍は前世代とのラック単位の比較

Microsoftは、96基を搭載した構成でMaia 200比のトークン処理量がラック単位で最大7倍になると説明した。トークンはモデルが扱う文字や語の単位。この値は会社が公表した比較で、1基あたりの性能が7倍という意味ではない。

今回の発表では、一般利用者向けの提供日や利用料金は示されていない。2027年の本番導入と、自社の推論基盤を拡張する計画が中心となる。

出典

  1. Scott Guthrie(Microsoft)「Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments」2026-10-12一次資料。Maia 200の本番稼働、Maia製品群の拡張、Maia 300の2027年導入、ラック単位の性能比較を確認。2026-10-13確認。
  2. Rani Borkar・Saurabh Dighe(Microsoft Azure)「Deep dive into Azure Maia 300 architecture」2026-10-12一次資料。データ配置、チップレット、1基のHBM仕様、96基・167kWのラック、128ラック・12,288基の接続設計、入力処理と生成処理の分離を確認。2026-10-13確認。

出典の確認日 2026.10.13

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