A jornada da Microsoft no desenvolvimento de chips de IA personalizados começou publicamente em novembro de 2023. Veja como as gerações se comparam:
O programa Maia enfrentou turbulências na fase do Maia 200. A produção em massa do chip "Braga" atrasou pelo menos seis meses, passando de 2025 para 2026 . Múltiplos relatos, inicialmente divulgados pelo The Information, atribuem o atraso a diversos fatores:
O revés forçou a Microsoft a recalibrar seu roteiro de chips, incluindo o adiamento do design mais ambicioso "Braga-R" e do chip "Cleato" para 2028 ou mais tarde .
O Maia 300 representa uma grande mudança, passando da experimentação interna para a disponibilidade externa. Os principais detalhes incluem:
A Microsoft está em busca de alcançar seus concorrentes. Tanto o Google quanto a Amazon já possuem programas maduros de chips personalizados, mais avançados em disponibilidade e escala:
Google (TPU) — O programa mais maduro. O TPU Trillium (v6e) está amplamente disponível no Google Cloud, e o TPU v7 "Ironwood" é a geração mais recente. O TPU v5p do Google alimenta o treinamento do Gemini em escala massiva (pods de 8.960 chips) . O Google, segundo relatos, alcança cerca de 4x melhor relação custo-desempenho do que as instâncias H100 para cargas de trabalho de LLM e impulsionou as margens do Cloud para 36% através da eficiência do silício .
Amazon (Trainium/Inferentia) — O Trainium2 e o Trainium3 estão prontos para produção na AWS por meio de instâncias EC2 Trn. O Trainium3 tornou-se geralmente disponível no re:Invent em dezembro de 2025. A Amazon vence através da distribuição — alugando capacidade do Trainium tanto para a Anthropic quanto para a OpenAI, e impulsionando um crescimento de 37% na AWS .
Diferença chave para a Microsoft: Os chips personalizados do Google e da Amazon já estão diretamente disponíveis para os clientes de nuvem como poder de computação alugável. O Maia 100 e o Maia 200 da Microsoft eram, em grande parte, cativos — usados apenas para as cargas de trabalho internas da própria Microsoft . Com o Maia 300, o objetivo da Microsoft é fechar essa lacuna, tornando o chip uma oferta publicamente disponível no Azure, e não apenas uma jogada de infraestrutura privada .
O Maia 300 chega após um começo instável — os atrasos do Maia 200 expuseram fraquezas de design, pessoal e execução. A aposta da Microsoft é que o chip de terceira geração finalmente atinja a escala e a abertura dos TPUs do Google e do Trainium da Amazon. Se atingir a meta de mais de 300.000 unidades e entregar os ganhos de eficiência reivindicados, poderá remodelar significativamente a economia da infraestrutura de IA da Microsoft e dar aos clientes do Azure uma alternativa genuína à Nvidia. No entanto, continua sendo o participante mais jovem em uma corrida onde Google e Amazon já possuem programas de silício personalizado comprovados e amplamente disponíveis.