--- title: "Microsoft Maia 300: 96 aceleradores, memoria HBM4 y refrigeración líquida" description: "Microsoft ha presentado Maia 300, su tercera generación de aceleradores de inteligencia artificial (IA), con un diseño de centro de datos que reúne 96 chips por rack, memoria HBM4 de alto ancho de ban..." url: https://revistacloud.com/microsoft-maia-300-96-aceleradores-memoria-hbm4-y-refrigeracion-liquida/ date: 2026-10-14 modified: 2026-10-12 author: "Silvia A. Feliz" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2026/01/microsoft-azuere-Maia200_ai-accelerator.jpg categories: ["Empresas", "Noticias"] tags: ["chips", "microsoft", "refrigeración líquida"] type: post lang: es --- # Microsoft Maia 300: 96 aceleradores, memoria HBM4 y refrigeración líquida Microsoft ha presentado Maia 300, su tercera generación de aceleradores de inteligencia artificial (IA), con un diseño de centro de datos que reúne 96 chips por rack, memoria HBM4 de alto ancho de banda y refrigeración mayoritariamente líquida. La compañía prevé comenzar su despliegue en producción en 2027 y convertir esta plataforma en uno de los sistemas principales para ejecutar la inferencia de sus productos y servicios. El objetivo es procesar más consultas de IA con menos energía y reducir la dependencia de aceleradores de terceros. **Las claves de Microsoft Maia 300 en 30 segundos** - Cada acelerador integra ocho pilas de memoria HBM4, con 288 GB de capacidad y 18 TB/s de ancho de banda máximo. - Un rack reúne 96 aceleradores y alcanza un consumo de diseño de 167 kW. - La refrigeración líquida elimina más del 80 % de la carga térmica de los aceleradores, los reguladores de tensión y los chips de conmutación. - Microsoft promete hasta siete veces más rendimiento en tokens por rack que Maia 200 y un 40 % más de tokens por megavatio frente a sistemas basados en GPU de referencia. - La producción comenzará a desplegarse en 2027, con una arquitectura de red preparada para conectar hasta 12.288 aceleradores en un superpod. El anuncio, publicado por Microsoft el 12 de octubre de 2026, refleja cómo los grandes proveedores de servicios en la nube están pasando de diseñar chips individuales a desarrollar sistemas completos de IA. En Maia 300, el procesador, la memoria, las conexiones de alta velocidad, la alimentación eléctrica y la refrigeración se diseñan para funcionar como una única plataforma. La apuesta se centra especialmente en la inferencia, la fase en la que un modelo ya entrenado genera respuestas o ejecuta tareas. Microsoft cita como objetivos los modelos con contextos largos, las conversaciones que requieren baja latencia y los agentes de IA que realizan varias operaciones consecutivas. ## HBM4 y arquitectura de chiplets para reducir los cuellos de botella Cada acelerador Maia 300 incorpora ocho pilas de memoria HBM4, con una capacidad total de 288 GB y un ancho de banda máximo de 18 terabytes por segundo. HBM, siglas de *High Bandwidth Memory*, es una tecnología de memoria apilada que permite transferir grandes cantidades de datos entre la memoria y el procesador. La capacidad y el ancho de banda son importantes porque los modelos de IA necesitan mover continuamente parámetros, datos de contexto y estados intermedios durante la generación de respuestas. Cuando el acceso a memoria limita el funcionamiento del sistema, añadir capacidad de cálculo por sí sola no garantiza un aumento proporcional del rendimiento. Microsoft asegura que Maia 300 ofrece 2,5 veces el ancho de banda de memoria de Maia 200 y un 33 % más de capacidad. La empresa también destaca una mejora aproximada de dos veces en el ancho de banda HBM por vatio respecto a la generación anterior. Estas comparaciones proceden de las cifras facilitadas por Microsoft y no constituyen resultados de una prueba independiente. El chip utiliza una arquitectura de múltiples chiplets, es decir, varios bloques de silicio especializados que trabajan dentro de un mismo encapsulado. Los chiplets de cálculo se fabrican con el proceso N2P de TSMC, una tecnología de la clase de los 2 nanómetros, mientras que las funciones de control de memoria y entrada/salida se distribuyen en bloques adaptados a sus necesidades. Esta separación permite dedicar el proceso de fabricación más avanzado a las unidades de cálculo y utilizar soluciones distintas para otras funciones. Microsoft sostiene que el diseño aumenta la eficiencia y permite controlar mejor los costes frente a una arquitectura que concentrase todas las funciones en un único bloque de silicio. El sistema también incorpora formatos numéricos de baja precisión, entre ellos una versión mejorada de MXFP4. Estas representaciones reducen la cantidad de datos que deben almacenarse y moverse, aunque su utilidad depende del modelo, de las operaciones realizadas y de los requisitos de precisión. ## Un rack de 167 kW con refrigeración líquida La configuración completa de Maia 300 reúne 96 aceleradores en 24 bandejas, cada una con cuatro chips. El rack tiene una envolvente de potencia de 167 kilovatios e integra los procesadores, la memoria, el almacenamiento y la infraestructura de conexión en un conjunto preparado para centros de datos. La refrigeración líquida se ocupa de más del 80 % de la carga térmica generada por los aceleradores, los reguladores de tensión y los circuitos de conmutación. Otros elementos, como la memoria, el almacenamiento y los componentes auxiliares, mantienen refrigeración por aire. El sistema puede conectarse directamente al circuito de agua de la instalación cuando el centro de datos dispone de esa infraestructura. También puede utilizar una unidad de intercambio térmico para evacuar el calor en entornos que trabajan con sistemas de refrigeración por aire. Esta flexibilidad amplía las posibilidades de despliegue, aunque no elimina la necesidad de dimensionar correctamente la instalación eléctrica y térmica. La densidad de cálculo plantea exigencias considerables. Un rack de 167 kW necesita una alimentación capaz de soportar esa potencia, una distribución eléctrica adecuada y sistemas de refrigeración diseñados para mantener las temperaturas dentro de los límites operativos. Microsoft incorpora dos líneas de alimentación, sistemas de distribución de potencia de alta capacidad y una arquitectura de bus de 50 voltios para gestionar la energía dentro del rack. En la red interna, las conexiones eléctricas enlazan los aceleradores dentro de las bandejas y permiten conectarlos mediante conmutadores integrados en bandejas refrigeradas por líquido. Para comunicar racks diferentes, el sistema utiliza un segundo nivel de red con conexiones ópticas, necesarias para cubrir distancias mayores. La arquitectura puede escalar hasta un superpod de 12.288 aceleradores, distribuido en un máximo de 128 racks según el diseño descrito por Microsoft. Esta capacidad permite repartir trabajos de inferencia entre distintos grupos de chips y ajustar la distribución de las tareas a las necesidades de cada modelo. ## Microsoft promete hasta siete veces más rendimiento por rack La compañía afirma que Maia 300 puede ofrecer hasta siete veces más rendimiento de generación de tokens por rack que Maia 200 en una configuración completa de 96 aceleradores. También estima que el sistema procesará un 40 % más de tokens por megavatio que los sistemas basados en GPU que toma como referencia. Las cifras no deben interpretarse como una mejora universal en cualquier carga de trabajo. El rendimiento efectivo dependerá del modelo, del tamaño del contexto, de la concurrencia, de la configuración de red y de cómo se distribuya la carga entre los aceleradores. Microsoft no presenta en el anuncio una comparación independiente que permita reproducir todas esas cifras con las mismas condiciones en diferentes plataformas. La empresa señala que el diseño está orientado a servicios como Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry y sus propios modelos de IA. Maia 200 ya se encuentra en producción para determinadas cargas de Microsoft, mientras que Maia 300 comenzará su despliegue durante 2027. El desarrollo de chips propios permite a Microsoft ajustar el hardware a sus modelos y servicios, en lugar de depender exclusivamente de aceleradores comerciales de Nvidia o AMD. No significa que vaya a abandonar esos proveedores: la compañía puede combinar distintas plataformas según la disponibilidad, el coste y las necesidades de cada carga. El reto será trasladar las mejoras anunciadas a operaciones reales a gran escala. La memoria HBM4, la refrigeración líquida y las conexiones entre aceleradores permiten construir sistemas más densos, pero también requieren inversiones en infraestructura y una coordinación precisa entre hardware, software y centros de datos. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué memoria utiliza Microsoft Maia 300? Cada acelerador integra ocho pilas HBM4, con 288 GB de memoria y hasta 18 TB/s de ancho de banda máximo, según las especificaciones publicadas por Microsoft. ### ¿Cuántos aceleradores tiene un rack Maia 300? Cada rack incorpora 96 aceleradores y tiene una envolvente de potencia de 167 kW. La configuración utiliza 24 bandejas de cuatro aceleradores cada una. ### ¿Cuándo empezará a desplegarse Maia 300? Microsoft prevé comenzar los despliegues en producción en 2027. La plataforma está diseñada principalmente para ejecutar inferencia de IA en sus servicios y productos. ### ¿Qué ventajas ofrece la refrigeración líquida? Permite evacuar más del 80 % de la carga térmica de los aceleradores, los reguladores de tensión y los chips de conmutación. La memoria y otros componentes auxiliares siguen utilizando refrigeración por aire.