Microsoft、自社チップ「Azure Maia」を製品の主要な推論基盤に。Maia 200はCopilotで稼働、Maia 300は2027年に本番展開

Microsoftは米国時間10月12日、自社で設計したAI向けの半導体「Azure Maia」を2027年からマルチギガワット規模で展開し、自社の製品・サービスの主要な推論基盤にする方針を公式ブログで示した。推論は、学習を終えたAIモデルが質問を受けて回答を生成する処理を指す。

ブログはクラウドとAIの事業を率いるScott Guthrie氏の名義で公開された。第2世代のMaia 200がMicrosoft Copilotの本番環境で稼働していることと、第3世代のMaia 300を2027年に本番展開することも、あわせて明らかにした。

Maia 300について同社は、主要なGPUベースのシステムと比べ、1メガワット当たり40%多いトークンを処理できる見込みだと説明した。一方、今回確認した公式ブログの本文では、自社製品の推論をMaiaに移す割合は確認できなかった。比較したGPUの製品名と、利用企業の料金への影響も確認できない。

本稿では、Maia 200の稼働状況・Maia 300の仕様と時期・GPUとOpenAIとの関係・日本の利用企業から見た確認点を、Microsoftの発表と報道に分けて整理する。

Azure Maiaを自社製品の主要な推論基盤にする方針

今回の発表の中心は、新しいチップそのものよりも、Maiaの展開規模と位置づけにある。Microsoftは、自社のサービスの推論をどの半導体で動かすかについて、Maiaを中心に据える方針を打ち出した。

2027年からマルチギガワット規模で展開

Guthrie氏はブログで、Maiaファミリーを2027年からマルチギガワット規模の展開に広げると書いた。あわせて、Maiaを自社の製品・サービスの主要な推論基盤にするとしている。

ギガワットは、データセンターが使う電力の大きさを表す単位だ。同社は展開の規模を、チップの個数ではなく電力の単位で示した。ブログは、複数の世代にわたるMaiaの開発計画が、同社のAIインフラ戦略の基礎的な要素になったとも書いている。

1月にMaia 200を発表したとき、同社はMaiaを異種混在のAIインフラの一部と位置づけていた。今回の発表では、自社製品の主要な推論基盤とする方針を示した。

Maiaへの移行割合と展開の完了時期

今回確認した公式ブログの本文では、製品ごとの推論をMaiaに移す割合は確認できなかった。主要な推論基盤が処理量のどれだけを指すのかも、本文からは読み取れない。

マルチギガワットという展開全体の規模についても、今回確認した公式ブログの本文では、具体的なギガワット数と配備基数は確認できなかった。2027年は展開を広げ始める時期で、完了時期は確認できない。

CNBCによると、同社のゼネラルマネージャーのAlistair Speirs氏は、時期の明示を控えた。Speirs氏は「業界の変化が非常に速いので、少し選択の余地を残している」と述べ、使っているモデルに合った半導体を適切な時期に配備したいと説明したという。

Maia 200の稼働状況と1月の発表からの変化

Maia 200は、2026年1月26日に発表済みのチップだ。今回の発表で新しいのは、稼働するサービスと地域が広がったことと、GPUと比べた効率の数値が示されたことにある。

Microsoft Copilotで本番稼働、GitHub CopilotとFoundryは年内

ブログによると、Maia 200は現在、Microsoft Copilotを含む同社の本番の処理で稼働している。自社のAIモデル「MAI」の次世代版を開発するチームの作業も支えているという。

GitHub CopilotとMicrosoft Foundryは、年内にこれに続く予定とされた。GitHub Copilotはプログラミングを支援するAIで、Microsoft FoundryはAIモデルを選んで自社のアプリケーションに組み込むための開発基盤だ。

同社は、Maia 200とMaia 300の2世代で支える用途として4つを挙げた。GitHubの複数の手順にわたるコーディングの処理・Foundryでの多様なモデルの提供・MAIチームの推論とデータ生成・医療従事者の事務負担を減らすDragon Copilotの即答が求められる処理だ。

OpenAIのモデルを含む3系統のモデルを動かす

これらの処理で、Maia 200はOpenAIのモデル・Microsoft自身のMAIモデル・主要なオープンソースのモデル群を動かしている。自社で開発したモデルだけでなく、外部のモデルも同じチップで処理していることになる。

1月の発表時点でも、同社はMaia 200でOpenAIのGPT-5.2を含む複数のモデルを動かす予定だと説明していた。今回のブログは、Maia 200がこれらの処理でOpenAIのモデルを動かしていると明記した。

米国での配備と欧州・オーストラリアへの展開

1月の発表では、Maia 200の配備先はアイオワ州デモイン近郊のUS Centralリージョンだった。次がアリゾナ州フェニックス近郊のUS West 3リージョンとされ、その後のリージョンも続くとされた。

今回のブログでは、Maia 200は米国・欧州・オーストラリアに展開中とされた。今回確認した本文では、欧州とオーストラリアの具体的なリージョン名と展開開始時期は確認できなかった。

Teams・Copilot・Coworkで1ワット当たり最大1.7倍とする主張

同社は、Microsoft Teams・Copilot・Coworkに組み込まれたAI機能について、Maia 200が主要なGPU基盤と比べ、1ワット当たり最大1.7倍のトークンを生み出していると説明した。トークンは、AIが文章を処理するときの単位を指す。

1ワット当たりのトークンが多いほど、同じ電力でより多くの処理をこなせる。ただし、今回確認した公式ブログの本文では、比較対象のGPU基盤の製品名と測定方法は確認できなかった。

1月の発表時に同社が示したのは、自社が当時運用していた最新世代のハードウェアと比べ、1ドル当たりの性能が30%高いという値だった。今回の1.7倍は電力当たりの比較で、1月の値とは比べる軸が異なる。

Maia 300の設計と主な仕様

Maia 300は、Maiaシリーズの第3世代に当たる。同社はMaia 300を、チップ単体ではなく、ソフトウェア・ラック・ネットワーク・データセンターまでを一体で設計したシステムと位置づけた。

Maia 300の2027年に向けた生産の計画は、8月にThe Informationが報じ、Reutersが配信していた。今回、MicrosoftはMaia 300の仕様と本番展開の開始時期を発表した。

長文脈・低遅延の対話・多段のエージェント処理に向けた推論優先の設計

Maia 300は、新しい種類のAIの処理に向けて設計されたという。長い文脈を扱う推論・応答の遅れを抑える必要がある対話・複数の手順を続けて実行するエージェントの処理の3つだ。同社はこの考え方を「推論優先（inference-first）」の設計と呼ぶ。

Guthrie氏は、大規模な推論システムでは、計算能力よりもデータの移動が制約になりつつあると書いた。Maia 300は、データの置き場所と移動をソフトウェアで制御する仕組みを採り、データの移動を減らして計算・メモリ・ネットワークの利用率を上げるとしている。

メモリ帯域・チップレット・低精度の数値形式

Maia 300は、HBM4を8スタック載せ、最大18.0TB/sのメモリ帯域を950WのTDPの範囲で実現するとされた。HBMはAI向け半導体の隣に積み重ねて載せる高速メモリで、TDPは熱設計電力を指す。

同社によると、大きなモデルや長い文脈の処理を効率よく実行するための設計だ。技術解説のブログは、Maia 200と比べメモリ帯域が2.5倍・容量が33%増・1ワット当たりのHBMの帯域が約2倍になるとしている。

チップの構成は、演算・メモリの制御・入出力の機能を、別々の小さなチップに分けて組み合わせるチップレット方式に変わった。演算を担うチップレットは、TSMCのN2Pという製造プロセスで作る。

技術解説のブログは、この構成によって演算性能がMaia 200より36%増えると書いた。あわせて、4ビットをベースにしたMXFP4という数値形式を強化し、3ビット未満で保存する形式も導入している。

数値の桁数を減らすと、メモリの使用量とデータの移動が減る。同じ電力の範囲で、扱える文脈を長くし、処理量を増やせるというのが同社の説明だ。

Maia 200と比べた主な仕様

同社が公表したMaia 300の仕様と、1月に公表したMaia 200の値を並べると次の通りだ。値はいずれも同社の公表値で、Maia 300は本番展開の前の製品の値に当たる。

項目	Maia 300（10月発表）	Maia 200（1月発表）
製造プロセス	TSMC N2P（演算用チップレット）	TSMC 3nm
4ビット（FP4）の演算性能	13.8ペタOPS	10ペタFLOPS超
8ビット（FP8）の演算性能	6.9ペタOPS	5ペタFLOPS超
TDP	950W	750W
メモリ	HBM4・288GB・18TB/s	HBM3e・216GB・7TB/s
チップ間の接続帯域（双方向）	3.2TB/s	2.8TB/s
1ラックの基数	96基（167kW）	Maia 300はMaia 200の2倍と同社が説明
スケールアップ接続の最大基数	1万2,288基（スーパーポッド）	6,144基（クラスタ）
展開の状況	2027年に本番展開を開始	米国・欧州・オーストラリアに展開中

演算性能の単位は、Maia 300の仕様表がPOPS、Maia 200の発表がpetaFLOPSと異なる。表では各資料の表記のまま載せた。

96基のラックと最大1万2,288基のスーパーポッド

Maia 300のラックは、96基のチップを167キロワットの電力の範囲に収める。ラック全体のHBMの容量は27.6TB、帯域の合計は1.7PB/sに達するという。

技術解説のブログによると、1ラックのチップの数はMaia 200の2倍になった。Guthrie氏は、この密度によって1ラックで同時に扱えるAIの対話が増え、AIサービスを広げるときの採算が改善すると書いている。

チップどうしは、イーサネットをもとにした独自の通信方式でつながる。ラックどうしをつなぐ2段目のスイッチは最大128ラックを結び、1万2,288基のチップを一つのまとまり（スーパーポッド）として動かせる構成だ。

こうした接続をスケールアップと呼び、多数のチップを高速の回線で束ねて一つのシステムのように扱うことを指す。冷却では、液冷がラックの熱の80%超を取り除き、施設の冷却水が無い空冷のデータセンターにも熱交換器を使って設置できるという。

GPU比40%増・Maia 200比7倍という数値の条件

同社は、Maia 300が主要なGPUベースのシステムと比べ、1メガワット当たり40%多いトークンを生み出すと見込む。2027年の本番展開を控えた製品について、同社が示した見込み値だ。特設ページの写真には、Maia 300の試作チップと説明が付いている。

今回確認した公式ブログと技術解説の本文では、比較対象のGPUの製品名・処理の内容・使ったモデル・測定方法は確認できなかった。同社は、従来のGPU設計に対する電力当たりの性能の優位性も説明した。

Maia 200比の最大7倍は、96基を載せたラック全体のトークンの処理量を比べた値だ。1ラックの基数は2倍になっており、チップ1基当たりの比較ではない。この比較でも、今回確認した両ブログの本文では、使ったモデルと測定方法は確認できなかった。

CNBCによると、Speirs氏は電力がデータセンターの運用コストにかなり直接的に結びつくと説明した。一方、同じ記事で調査会社Moor Insights & StrategyのPatrick Moorhead氏は、Maiaのチップを「Microsoftの外ではまだ誰もテストしていない」と述べている。

GPU・OpenAIとの関係をめぐる発表と報道

Maiaを主要な推論基盤にする方針は、GPUを供給する企業との関係にも関わる。Microsoftの公式ブログ、CNBCと共同通信の報道で、確認できる内容を整理する。

単一のモデル・半導体に限定しない方針

今回確認した公式ブログと技術解説の本文では、性能比較に用いたGPUの製品名は確認できなかった。比較は主要なGPU基盤や従来のGPU設計を相手とする表現だった。

Guthrie氏はブログの終盤で、将来は単一のモデルや単一の半導体で決まるものではないと書いた。モデルと半導体の選択肢は同社の構想に欠かせないとし、開かれた異種混在の基盤の中で、Maiaを基礎的な要素と位置づけている。

OpenAIについて今回のブログが触れているのは、Maia 200がOpenAIのモデルを動かしているという点だ。今回確認した本文では、OpenAIとの契約やOpenAI自身によるMaiaの利用は確認できなかった。

CNBCが伝えた学習用途の提携と外部提供の有無

CNBCは見出しで、今回の方針をNVIDIAへの依存を減らす動きとして報じた。その上で、モデルの学習ではNVIDIA・AMDと提携しているとするSpeirs氏の説明を伝えている。

CNBCは記事の地の文で、GoogleのTPUやAmazonのInferentia・Trainiumと異なり、Microsoftのチップは他社が時間単位で借りられないとも書いた。

共同通信が伝えた他社製品との併用

共同通信によると、Microsoftは今後も、AI向けの半導体でNVIDIAを含む他社の製品と併用を続ける。Maiaの事業責任者のAndrew Wall氏は、Maiaの拡大は他社製品の削減ではなく、インフラ全体の処理能力を底上げするものだと説明したという。

同じ共同通信の記事は、Wall氏がMaiaを会社の将来にとって極めて中核的な存在と位置づけたことも伝えた。

Microsoft製品を使う日本企業から見て確認できること

今回確認した公式ブログと技術解説の本文では、利用企業向けの提供条件への影響は確認できなかった。日本でMicrosoftのAIサービスを使う企業から見て、公式資料と報道で確認できる範囲を整理する。

Microsoft Copilotの本番処理でMaia 200が稼働

公式ブログによると、Microsoft Copilotを含む同社の本番の処理は、すでにMaia 200で動いている。Teams・Copilot・Coworkに組み込まれたAI機能でも、Maia 200の効率の数値が示された。GitHub CopilotとMicrosoft Foundryは年内に続く予定だ。

CNBCによると、Microsoft 365のTechnical FellowのJim Kleewein氏は、Microsoft 365 Copilotの一部がMaia 300で速くなるはずだと述べた。

今回確認した公式ブログと技術解説の本文では、どの機能のどのリクエストがMaiaで処理されるかを、利用者が選んだり確かめたりできるかは確認できなかった。

日本への配備は共同通信の報道

共同通信は、Microsoftが来年から米国でMaia 300の導入を始め、日本を含む世界各地にも配備する計画だと報じた。一方、今回確認したMicrosoftの公式ブログ・技術解説・特設ページの本文では、Maia 300の日本配備は確認できなかった。

今回確認した公式ブログが示す地域は、Maia 200の米国・欧州・オーストラリアだ。Maia 300の日本のリージョンでの稼働開始時期は、確認した公式資料と共同通信の記事では確認できなかった。

今回の発表で確認できる提供条件の範囲

今回確認した公式ブログと技術解説の本文では、Microsoft 365 Copilot・GitHub Copilot・Foundryの料金や提供条件への影響は確認できなかった。技術解説のブログが示したのは、1ワット当たりと1ドル当たりの有用なトークンを最大にするという設計の狙いまでだ。

外部の顧客がAzureでMaiaを直接選んで使えるかも、今回確認した公式ブログと技術解説の本文では確認できなかった。1月の発表では、開発者・スタートアップ・研究者に向けて、Maia向けの開発キット（Maia SDK）のプレビューへの登録を案内していた。

11月のIgnite 2026で示す追加の情報

同社は、来月サンフランシスコとオンラインで開くMicrosoft Ignite 2026で、さらに情報を共有するとした。Igniteの公式Webサイトでは、会期は11月17～20日だ。

ブログが共有するとした内容は、戦略・技術の採用の動向・同社が掲げる「Frontier Transformation」の成果だ。Maiaの料金や提供地域が追加情報に含まれるかは、今回確認した本文では確認できなかった。