마이크로소프트, Azure Maia를 2027부터 다중 기가와트 배포로 확장할 예정입니다

마이크로소프트는 2026-10-12년부터 Azure Maia 커스텀 AI 가속기 제품군을 2027년부터 수기가와트 규모로 확장할 것임을 발표하며, Maia를 마이크로소프트 제품과 서비스의 주요 추론 시스템으로 자리매김하게 했습니다. Scott Guthrie가 공식 Microsoft 블로그에 게시한 이 발표는 Azure Maia 200가 현재 운영 워크로드를 제공하고 차세대 Maia 300 시스템을 도입했다고 확인했습니다.

마이아는 세 대륙에서 제작 중200

10월 12일 발표에 따르면, 마이아 200는 현재 마이크로소프트 코파일럿 생산 워크로드를 지원하고 있으며, MAI 팀의 차세대 모델 개발을 지원하고 있습니다. 이 시스템은 미국, 유럽, 호주 전역에 배포되고 있습니다. 마이크로소프트는 마이아 200가 마이크로소프트 팀, 코파일럿, 코워크 경험에서 내장된 AI 기능에 대해 회사가 설명한 선도적인 GPU 인프라보다 최대 1.7배 더 많은 토큰을 제공한다고 보고했습니다. GitHub Copilot과 Microsoft Foundry는 2026년 말까지 도입될 예정입니다.

블로그 게시물에 따르면 Maia 200 시스템은 OpenAI 모델, 마이크로소프트 자체 MAI 모델, 그리고 선도적인 오픈 소스 모델 계열을 실행한다고 전합니다. 마이크로소프트는 2026-01-26에서 처음 Maia 200을 소개하며, 216 GB HBM3e 메모리와 7 TB/s 메모리 대역폭을 가진 추론을 위해 설계된 AI 가속기로 설명했습니다.

마이아 300 아키텍처 및 사양

2026-10-12발표된 Maia 300는 장기 문맥 추론, 지연에 민감한 대화 경험, 지속적인 다단계 에이전트 작업을 위해 설계되었습니다. 마이크로소프트는 Maia 300 주요 GPU 기반 시스템에 비해 메가와트당 40% 더 많은 토큰을 제공할 것으로 기대한다고 밝혔습니다. 완전한 96가속기 구성에서 회사는 Maia 300가 Maia 200의 랙 스케일 토큰 처리량보다 최대 일곱배 달성한다고 보고했습니다.

마이아 300 시스템은 여덟 HBM4 스택을 특징으로 하며, 950와트 열 설계 전력(TDP) 내에서 18.0 TB/s의 피크 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 마이크로소프트가 12년 10월에 발표한 사양입니다. 이 아키텍처는 컴퓨팅, 메모리 컨트롤러, 입출력 기능을 분리하는 다중 칩렛 설계를 사용하며, 컴퓨트 칩렛은 TSMC의 N2P 공정 노드에 구축되어 있습니다. 마이아 300 랙 시스템은 167킬로와트 전력 범위 내에서 96 가속기를 결합하여, 고속 확장 도메인 전반에 걸쳐 27.6 TB의 HBM 용량과 1.7 PB/s의 총 HBM 대역폭을 제공합니다. 마이크로소프트는 이를 보도했습니다.

이 시스템은 마이크로소프트가 설명한 소프트웨어 정의 데이터플로우 아키텍처와 AI 지원 커널 최적화로 설계되어 지역성을 극대화하고 데이터 이동을 줄입니다. 향상된 MXFP4을 포함한 고급 저정밀도 포맷 지원은 계산 및 키-값 캐시 저장 모두에 필요한 메모리 및 대역폭 요구를 줄이기 위한 것입니다.

멀티기가와트 규모 및 생산 일정

마이크로소프트는 마이아가 2027년에 Azure Maia 제품군을 수기가와트 배포로 확장할 계획이면서 300 프로덕션 배포를 시작할 것이라고 밝혔습니다. 발표에서는 Azure Maia를 마이크로소프트가 '프런티어 트랜스포메이션(Frontier Transformation)'이라는 접근법의 기본 구성 요소로 설명하며, 개방적이고 이기종적인 플랫폼에서 모델과 실리콘 선택을 강조한다고 밝혔습니다.

스콧 거스리는 12년 10월 블로그 글에서 마이크로소프트의 AI 서비스 규모에서 얻은 인사이트가 하드웨어 시스템과 소프트웨어 애플리케이션 간의 공동 설계를 가능하게 하여 실제 사용 사례를 최적화할 수 있다고 썼습니다. 그는 Maia에서 AI 모델과 서비스를 실행한 경험200 Maia 300설계에 직접적인 영향을 미쳤다고 밝혔습니다. 발표에 따르면, 두 세대는 GitHub의 다단계 에이전트 작업, Microsoft Foundry의 클라우드 규모 모델 서비스, MAI 팀의 추론 및 데이터 생성, Dragon Copilot의 지연 민감 상호작용을 지원하여 임상의의 행정 부담을 줄이도록 설계되었습니다.

마이크로소프트의 효율성 및 처리량 비교는 회사의 내부 테스트와 예측을 바탕으로 한 공급업체 보고의 주장입니다. 발표에서는 Maia에 관한 기술 논문300 Azure 블로그에서 제공하는 아키텍처 세부 사항을 언급했습니다. 다음 달 샌프란시스코에서 예정된 Microsoft Ignite 2026은 회사의 AI 전략과 기술 도입 동향에 관한 추가 정보를 제공할 것으로 예상됩니다.

출처: blogs.microsoft.com.