マイクロソフト、次世代AI推論チップ「Maia 300」発表　2027年導入へ

巨大IT企業による自社製AI半導体へのシフトが、いよいよ本格的な規模に突入しました。

マイクロソフトは10月12日、次世代AI推論チップ「Azure Maia 300」を発表しました。2027年から数ギガワット規模での展開を計画しており、サティア・ナデラCEOは自社製シリコンに対する「過去最大の賭け」と表現しています。マイクロソフトの主要な推論処理を自社製チップへ移行させる方針です。

電力効率を武器にした推論特化設計

データセンターの電力供給が逼迫するなか、AI処理の焦点は単なる計算能力からワット当たりのスループットへと移っています。

マイクロソフトによると、Maia 300は主要なGPUベースのシステムと比較して、メガワット当たり40%多くのトークンを処理できる見込みです。長大なコンテキスト推論や低遅延な対話、複数ステップを自律的にこなすAIエージェントの処理に特化して最適化されています。

ハードウェア構成も意欲的です。TSMCのN2Pプロセスを採用したコンピュートチップレットとI/Oを分離した構造を採用し、8個のHBM4スタックにより950ワットの熱設計電力（TDP）で18.0TB/sのピークメモリ帯域幅を実現しました。

ラック全体では96基のアクセラレータを167キロワットの電力枠に収めています。ラック全体で27.6TBのHBM容量と1.7PB/sの集約帯域幅を提供し、前世代のMaia 200と比較して最大7倍のトークンスループットを達成する設計です。

なお、現行のMaia 200はすでに米国、欧州、オーストラリアで本番運用に入っており、TeamsやCopilotの処理で主要GPU比最大1.7倍のワット当たりトークンを記録しています。2026年末までにはGitHub Copilotなどへも適用が広がる予定です。

エヌビディアとの交渉力にも影響

マイクロソフトの2026年の設備投資額は約1750億ドルに達する見通しです。巨額の支出が続く中、自社製チップの拡充は供給網のリスク分散とコスト抑制の要となります。

エヌビディアの業績は2026年7月期四半期売上高が962億ドルと極めて好調ですが、大手顧客が自社製シリコンへの移行を着実に進めていることは見逃せません。マイクロソフトは今後もエヌビディア製やAMD製の最新チップを導入し続ける方針ですが、自社チップの比率が高まれば価格交渉において有利に働きます。

オープンAIもブロードコムと提携して10ギガワット規模の独自アクセラレータ計画を進めており、自社設計チップへのシフトは業界全体の潮流となりつつあります。

なぜ重要か

一般ユーザーや法人にとって、この動きが直ちにCopilotやAzureの利用料金引き下げにつながるわけではありません。マイクロソフトは値下げについては言及しておらず、浮いたコストは利益率の改善や処理能力の拡張に充てられる公算が大きいと考えられます。それでも、より長い文脈を扱えるようになったり、エージェント機能の応答速度が向上したりといった実質的な利便性向上は期待できます。

半導体市場全体への影響としては、エヌビディア一強の価格支配力に中長期的なブレーキがかかる点が挙げられます。学習用途では依然として汎用GPUが不可欠であるものの、消費電力が膨らみ続ける推論フェーズを自社ASICで賄えるようになれば、クラウド各社の調達戦略は大きく変わります。

マイクロソフトの戦略は、需要の大部分を占める推論に絞り込み、メモリ帯域と電力効率を徹底的に追求した点で賢明に見えます。ただし、比較対象とした競合GPUの詳細や測定条件はまだ公表されておらず、2027年の量産開始までにソフトウェア環境をどこまで成熟させられるかが成否を分ける課題になりそうです。