Azure Maia 300 duyuruldu, Maia 200 artık üretimde

Microsoft, kendi tasarladığı AI çip ailesi Azure Maia’yı 2027’den itibaren multi-gigawatt ölçeğinde devreye alacağını ve Maia’nın Microsoft ürün ve servisleri için birincil inference sistemi olacağını açıkladı. Duyuruyu Cloud + AI Executive Vice President’ı Scott Guthrie yaptı. İki haber bir arada geldi: Azure Maia 200 artık üretimde, üçüncü nesil Azure Maia 300 ise 2027’de geliyor.

Azure Maia nedir?

Azure Maia, Microsoft’un AI iş yükleri için kendi geliştirdiği accelerator ve sistem ailesi. Sadece bir çip değil; çip, bellek, network, rack ve yazılımın birlikte tasarlandığı bir sistem. Amaç, Microsoft’un büyük ölçekte çalıştırdığı gerçek iş yüklerinde, yani Copilot, Teams ve GitHub Copilot gibi servislerin inference tarafında, GPU tabanlı altyapıya göre megawatt başına daha fazla token üretmek.

Silikon geliştirmek yıllar aldığı için Microsoft’un yazılım ve donanım ekipleri erken aşamada birlikte çalışıyor; gelecekteki model mimarilerini ve ölçeği öngörüp bunu daha fazla bellek kapasitesine, daha yüksek bant genişliğine ve tek bir sistem gibi çalışan daha çok accelerator’a çeviriyor.

Maia 200 üretimde

Maia 200 şu an Microsoft Copilot dahil Microsoft’un production iş yüklerine hizmet veriyor ve yeni nesil modeller geliştiren MAI ekibini destekliyor. GitHub Copilot ve Microsoft Foundry yıl sonuna kadar eklenecek. Bu iş yüklerinde Maia 200 üzerinde OpenAI modelleri, Microsoft’un kendi MAI modelleri ve önde gelen açık kaynak model aileleri çalışıyor.

Maia 200 ABD, Avrupa ve Avustralya’da devreye alınıyor. Microsoft’a göre Teams, Copilot ve Cowork deneyimlerindeki yerleşik AI özelliklerinde, önde gelen GPU altyapısına kıyasla watt başına 1,7 kata kadar daha fazla token üretiyor.

Maia 200’de model ve servis çalıştırma deneyimi doğrudan Maia 300’ün tasarımına yansımış. İki nesil birlikte şu servisleri destekleyecek şekilde tasarlanıyor: GitHub’ın kodlama deneyimleri için çok adımlı agentic işler, Microsoft Foundry için farklı mimarileri destekleyen cloud ölçeğinde model serving, MAI ekibi için inference ve veri üretimi, ve Dragon Copilot’ın klinisyenlerin idari yükünü azaltan, gecikmeye duyarlı etkileşimleri.

Maia 300: megawatt başına daha fazla AI

Maia 300, bugün ortaya çıkan yeni tür AI iş yükleri için tasarlanmış: uzun bağlamlı reasoning, gecikmeye duyarlı sohbet deneyimleri ve uzun süren, çok adımlı agentic görevler. Mimari inference odaklı; uzun bağlamlı, bellek yoğun ve decode ağırlıklı iş yükleri için optimize edilmiş.

Microsoft iki rakam veriyor. Maia 300’ün önde gelen GPU tabanlı sistemlere kıyasla megawatt başına yüzde 40 daha fazla token üretmesi bekleniyor. 96 accelerator’lı tam yapılandırmada ise Maia 200’ün rack ölçeğindeki token throughput’unun 7 katına kadar çıkıyor.

Sistemin öne çıkan özellikleri şöyle:

Daha az veri hareketi. Büyük inference sistemlerinde darboğaz giderek ham işlem gücü değil, verinin verimli taşınması oluyor. Maia 300’ün software-defined dataflow mimarisi ve AI destekli kernel optimizasyonu, veriyi işlendiği yere yakın tutup veri hareketini azaltıyor ve compute, bellek ve network kaynaklarının kullanımını iyileştiriyor.

Watt başına daha yüksek bellek bant genişliği. AI iş yükleri giderek bağlam ve bellekle sınırlı hale geliyor. Sekiz HBM4 stack’i, 950 watt TDP içinde 18,0 TB/s pik bellek bant genişliği sağlıyor. Özel kernel desteği, çip üzerindeki SRAM’i yazılımla yönetilen bir çalışma alanı olarak kullanıp HBM üzerindeki baskıyı azaltıyor.

Chiplet mimarisi. Yeni multi-chiplet tasarım compute, bellek denetleyicisi ve I/O işlevlerini ayırıyor. Compute chiplet’leri TSMC’nin N2P üretim sürecinde üretiliyor.

Daha büyük bağlam. Geliştirilmiş MXFP4 gibi düşük hassasiyetli formatlar için tasarlandığından, hem hesaplama hem de KV-cache depolama için bellek ve bant genişliği ihtiyacı azalıyor. Sonuç, aynı güç bütçesinde daha büyük context window ve daha yüksek throughput.

Veri merkezi ölçeğinde scale-up network. Maia 300 network’ü dataflow mimarisinin uzantısı olarak ele alıyor. Accelerator’lar arasındaki yüksek bant genişlikli bağlantılar tensor parallelism için optimize edilmiş. Ethernet tabanlı altyapıyı kullanan özel bir AI transport, tek bir rack’ten veri merkezi ölçeğine kadar aynı topolojiyle ölçeklenmeyi sağlıyor.

Rack başına daha fazla throughput. Bir Maia 300 rack’i 167 kilowatt’lık güç bütçesinde 96 accelerator barındırıyor; toplam 27,6 TB HBM kapasitesi ve 1,7 PB/s toplam HBM bant genişliği sunuyor.

Maia 300 teknik özellikler

Çip; bir ana compute die, iki I/O die, dört bellek die ve sekiz HBM4 stack’inden oluşuyor. Maia 300’ün production deployment’ları 2027’de başlayacak. Mimari detaylar Microsoft’un yayımladığı teknik makalede yer alıyor.

Stratejideki yeri

Guthrie, geleceğin tek bir model, tek bir silikon ya da tek bir yenilikle tanımlanmayacağını, model ve silikon seçiminin Microsoft’un Frontier Transformation vizyonunun parçası olduğunu söylüyor. Microsoft kendini silikondan sisteme ve agent’a kadar optimize edebilen, açık, heterojen ve çok modelli bir platform olarak konumluyor. Şirket, stratejisi hakkında daha fazla bilgiyi gelecek ay San Francisco’daki Microsoft Ignite 2026’da paylaşacak.

Duyurunun asıl mesajı Maia 300’ün teknik özelliklerinden çok ölçek: Microsoft kendi çipini artık bir deneme değil, ürünlerinin birincil inference altyapısı olarak görüyor. Bu, inference maliyetlerini düşürmek ve GPU tedarikine bağımlılığı azaltmak açısından mantıklı. Rakamları okurken iki şeyi akılda tutmak gerek. Yüzde 40 ve 7 kat iddiaları Microsoft’un kendi beklentisi, bağımsız bir ölçüm değil; karşılaştırılan “önde gelen GPU sistemleri” de isim verilerek belirtilmiyor. Ayrıca Maia inference odaklı; eğitim tarafında GPU’ların yerini alacağına dair bir iddia yok. Azure müşterileri için pratik etki dolaylı olacak: Maia doğrudan kiralanan bir ürün değil, Copilot ve Foundry gibi servislerin arkasındaki altyapı.

Kaynak: https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/