Der Maia 300 ist für das Ausführen von KI-Modellen ausgelegt, darunter Anwendungen mit langen Kontexten und komplexe Agenten-Aufgaben. Microsoft plant, mit den Beschleunigern eigene Dienste wie Copilot und Microsoft Foundry zu betreiben. Auch Modelle von OpenAI und Open-Source-Modelle sollen darauf laufen. GitHub Copilot soll nach Angaben von Microsoft bis Jahresende auf Maia 200 folgen; dieser Chip ist bereits in Rechenzentren in den USA, Europa und Australien im Produktivbetrieb und unterstützt dort unter anderem Copilot und Teams.
Für Maia 300 nennt Microsoft ein Ziel von rund 40 Prozent mehr Tokens pro Megawatt als bei führenden GPU-Systemen. Ein Rack mit 96 Beschleunigern soll laut den vorliegenden technischen Angaben den siebenfachen Durchsatz der vorherigen Generation erreichen. Microsoft will die Maia-Systeme ab 2027 in einem Umfang von mehreren Gigawatt ausrollen und sie als zentrale Plattform für die eigenen KI-Dienste verwenden.
Der Chip besteht aus mehreren Chiplets und wird bei TSMC im N2P-Verfahren gefertigt. Zur Ausstattung gehören HBM4-Speicher mit einer Bandbreite von bis zu 18 TB/s; WinFuture beziffert die Speicherkapazität auf 288 GB. Die maximale Leistungsaufnahme des Chips beträgt 950 Watt. Ein Maia Pod mit bis zu 96 Chips soll laut WinFuture bis zu 167 Kilowatt aufnehmen; ab 2027 sind zudem Cluster mit bis zu 12.000 Chips vorgesehen.
Microsoft baut damit eigene Hardware für die Inferenz in Azure aus. Maia 200 ist bereits im Einsatz, während Maia 300 für den geplanten Ausbau ab 2027 vorgesehen ist. Weitere technische Details will Microsoft auf seiner Ignite-Konferenz im November 2026 vorstellen.