마이크로소프트, AI 가속기 Maia 확대
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마이크로소프트가 Maia 200을 상용화하고 2027년 Maia 300과 함께 수 기가와트 규모로 확대한다.
마이크로소프트가 자체 AI 가속기 Azure Maia 200을 상용 서비스에 투입하고, 2027년부터 Maia 제품군을 수 기가와트 규모로 확대한다. 회사는 Maia를 자사 제품과 서비스의 주력 추론 시스템으로 삼을 계획이다. 현재 Maia 200은 Microsoft Copilot과 차세대 모델을 개발하는 MAI 팀의 실제 작업을 처리하고 있으며, GitHub Copilot과 Microsoft Foundry도 2026년 말까지 합류한다.1
Maia 200이 구동하는 대상은 OpenAI 모델과 마이크로소프트의 MAI 모델, 주요 오픈소스 모델 계열이다. 미국·유럽·호주에 배치되고 있으며, Microsoft Blog에 따르면 Teams와 Copilot, Cowork의 내장 AI 기능에서 주요 GPU 인프라보다 와트당 토큰 처리량이 최대 1.7배 높다. 다만 비교 대상 GPU의 종류와 구체적인 측정 조건은 공개된 자료에 나오지 않았다.1
이 전략의 핵심은 칩만 자체 설계하는 데 그치지 않고, 실제 서비스에서 얻은 데이터를 다음 세대 시스템 설계에 반영하는 데 있다. 반도체 개발에는 수년이 걸리는 만큼 하드웨어와 소프트웨어 조직이 일찍부터 필요한 메모리 용량과 대역폭, 가속기 연결 규모를 함께 정한다. Maia 200 운영 경험도 2027년 출시 예정인 Maia 300 설계에 반영됐다.
Maia 300은 긴 문맥 추론과 응답 지연에 민감한 대화형 서비스, 여러 단계를 지속해서 수행하는 에이전트 작업에 맞춘 추론 중심 시스템이다. 마이크로소프트가 제시한 성능 목표는 다음과 같다.
| 비교 항목 | 마이크로소프트 발표치 |
|---|---|
| 전력당 처리량 | 주요 GPU 시스템보다 메가와트당 토큰 40% 증가 |
| 랙 단위 처리량 | 가속기 96개 구성에서 Maia 200의 최대 7배 |
Maia 300은 소프트웨어 정의 데이터 흐름과 AI 기반 커널 최적화로 데이터 이동을 줄이고, 연산·메모리·네트워크 활용률을 높이도록 설계됐다. 이는 AI 인프라 경쟁의 기준이 개별 칩의 연산 성능에서 전력과 네트워크를 포함한 전체 시스템 효율로 옮겨가고 있음을 보여준다. 다만 Maia 300은 아직 출시 전이며, 40%와 7배라는 수치는 독립 검증 결과가 아니라 마이크로소프트가 밝힌 예상치다.1
Footnotes
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출처
- Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments - The Official Microsoft Blog — Microsoft Blog
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