Microsoft की कस्टम AI सिलिकॉन यात्रा की शुरुआत नवंबर 2023 में हुई थी। यहाँ पीढ़ियों की तुलना दी गई है:
Maia प्रोग्राम को सबसे ज्यादा मुश्किलें Maia 200 (Braga) के साथ आईं। इसकी बड़े पैमाने पर उत्पादन की तारीख कम से कम छह महीने के लिए स्थगित हो गई । द इंफॉर्मेशन की रिपोर्ट के अनुसार, इस देरी के पीछे कई कारण जिम्मेदार थे:
इस असफलता ने Microsoft को अपने व्यापक चिप रोडमैप में बदलाव करने के लिए मजबूर किया, जिसमें अधिक महत्वाकांक्षी 'Braga-R' डिज़ाइन और 'Cleato' चिप को 2028 या उसके बाद तक टालना शामिल है ।
Maia 300 आंतरिक प्रयोग से बाहरी उपलब्धता की ओर एक बड़ा बदलाव दर्शाता है। इसके मुख्य बिंदु इस प्रकार हैं:
Microsoft को पकड़ बनाने की जल्दी है। Google और Amazon दोनों के पास पहले से ही परिपक्व और बड़े पैमाने पर उपलब्ध कस्टम चिप प्रोग्राम हैं:
Google (TPU) — सबसे परिपक्व प्रोग्राम। TPU Trillium (v6e) Google Cloud पर व्यापक रूप से उपलब्ध है, और TPU v7 'Ironwood' नवीनतम पीढ़ी है। Google का TPU v5p, विशाल 8,960-चिप पॉड्स में Gemini को ट्रेनिंग देता है । Google के अनुसार, TPU, LLM वर्कलोड के लिए H100 इंस्टेंस की तुलना में ~4× बेहतर प्राइस-परफॉरमेंस देता है ।
Amazon (Trainium/Inferentia) — Trainium2 और Trainium3, AWS पर EC2 Trn इंस्टेंस के ज़रिए प्रोडक्शन-रेडी हैं। ट्रेनियम3 दिसंबर 2025 में re:Invent में आम तौर पर उपलब्ध हुआ ।
Microsoft के लिए मुख्य अंतर: Google और Amazon की कस्टम चिप्स क्लाउड ग्राहकों को किराए पर कंप्यूट के रूप में सीधे उपलब्ध हैं । Maia 300 के साथ, Microsoft का लक्ष्य इस अंतर को कम करना है ताकि यह चिप एक सार्वजनिक Azure ऑफर बन जाए ।
Maia 300 कठिन शुरुआत के बाद आ रही है। देरी, डिज़ाइन और स्टाफिंग की कमजोरियों के बाद, Microsoft का दांव है कि तीसरी पीढ़ी की यह चिप आखिरकार Google के TPU और Amazon के Trainium के पैमाने और खुलेपन को हासिल कर लेगी । अगर यह 300,000+ यूनिट के लक्ष्य को हिट करती है और दावा की गई दक्षता हासिल करती है, तो यह Microsoft के AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की अर्थव्यवस्था को नया आकार दे सकती है और Azure ग्राहकों को Nvidia के लिए एक वास्तविक विकल्प दे सकती है ।