MicrosoftがMaia 300を発表。「同じ電力で40％多く処理」の意味と2027年の計画

Microsoftは10月12日、AI推論向けの「Maia 300」を発表しました。2027年から実運用への導入を始め、Maiaを同社製品・サービスの主要な推論基盤へ育てる計画です。

AIの推論は、学習済みモデルを使って質問に答えたり、コードを作ったりする処理です。使われる回数が増えるほど、その処理を支える計算機の効率がサービス運営に影響します。

「40％多い」のは電力あたりのトークン処理量

Microsoftは、主要なGPUベースのシステムに比べ、1メガワットあたりのトークン処理量が40％増えると見込んでいます。トークンはAIが文章などを扱う際の処理単位です。

これは同社の見通しであり、第三者があらゆるモデル・条件で検証した結果ではありません。また、比較対象はGPUベースのシステムで、前世代Maia 200から40％向上するという数字ではありません。

単純化した例なら、同じ電力枠で100単位を処理していたところを140単位に増やす、という読み方です。この例は比率の説明で、実際の処理速度を示す測定値ではありません。利用量や設置台数が増えれば、設備全体の消費電力が減るとは限りません。

チップだけでなく、ラック全体を設計

Maia 300は、計算、メモリ制御、入出力を分担する複数のチップを組み合わせるチップレット構成です。計算部分にはTSMCのN2Pを採用し、1ラックには96基のアクセラレーターを搭載します。

Microsoftは、計算する力だけでなく、データをどこに置き、どう運ぶかも重視しています。計算部分が速くても、必要なデータが届くのを待つ時間が長ければ、その力を使い切れないためです。長い文脈や何段階もの処理を扱うAIエージェントを支える狙いがあります。

いま稼働するMaia 200と、これからのMaia 300

同社によると、Maia 200はすでにMicrosoft Copilotなどの実際の処理を担っています。Maia 300は2027年からの導入予定であり、発表と同時にすべてのサービスが移行したわけではありません。

利用者にとっては、回答待ちの時間や利用できる量、サービスの価格にどうつながるかが気になるところです。ただし今回の発表だけで、特定サービスの値下げや待ち時間の短縮まで約束されたとはいえません。

40％という数字は、Microsoftが見込むGPUベースのシステム比の電力あたり処理量です。総電力40％削減という意味ではなく、Maia 300の実運用は2027年からの計画です。