마이크로소프트 마이아 300 공개 — TSMC 2나노·HBM4 8단, 2027년부터 AI 서비스 주력 칩
Microsoft unveiled Maia 300, the third generation of its in-house AI accelerator, on October 12, 2026. Its compute chiplets are built on TSMC's N2P 2-nanometer-class process, it carries eight HBM4 stacks with 18 TB/s of bandwidth, and it is rated at 950 W. A 96-chip rack draws about 167 kW, and Microsoft claims 40% more tokens per megawatt than leading GPU systems and up to seven times the rack throughput of Maia 200. Starting in 2027, Maia will become the primary inference system for Microsoft's AI services in multi-gigawatt deployments; Microsoft did not name the GPU systems it compared against.
마이크로소프트가 2026년 10월 12일 자체 AI 칩 3세대 '마이아 300'을 공개했다. 연산 칩렛은 TSMC의 2나노급 N2P 공정으로 만들고, 고대역폭 메모리 HBM4 8개(대역폭 초당 18TB)를 붙였으며, 소비전력은 950W다. 칩 96개를 넣은 랙 하나가 약 167kW를 쓴다. 마이크로소프트는 최고 수준 GPU 시스템보다 메가와트당 토큰 처리량이 40% 많고, 랙 기준으로 이전 세대 마이아 200의 최대 7배라고 주장했다. 2027년부터 수 기가와트 규모로 깔아 마이크로소프트 AI 서비스의 '주력 추론 시스템'으로 쓴다. 비교 대상 GPU가 무엇인지는 밝히지 않았다
3줄 요약
- 칩 — 마이아 300, TSMC N2P(2나노급) 연산 칩렛, HBM4 8개·초당 18TB, 950W(마이아 200은 750W)
- 주장 — 메가와트당 토큰 40% 더(최고 GPU 대비), 96칩 랙 처리량 마이아 200의 최대 7배. 비교 대상 미공개, 독립 검증 없음
- 일정 — 2027년부터 수 기가와트 규모 배치, 마이크로소프트 AI 서비스의 주력 추론 칩. TSMC와 30만 개 이상 생산 협의 보도(8월)
핵심 질문
- 마이아 300 사양
- **TSMC 2나노급 공정, HBM4 288GB, 950W의 추론 전용 칩이다.** | 항목 | 마이아 300 | |---|---| | 세대 | 3세대 | | 공정 | 연산 칩렛 TSMC N2P(2나노급), 일부 보조 칩 3나노 | | 메모리 | HBM4 8스택, 288GB, 초당 18TB | | 연산 | FP4 최대 13.8페타플롭스(보도 기준) | | 전력 | 950W | | 랙 | 96개, 약 167kW, HBM 27.6TB |
- 마이아 300 엔비디아 비교
- **마이크로소프트는 메가와트당 토큰 40% 우위를 주장하지만 비교한 GPU 시스템을 밝히지 않았다.** | 항목 | 마이아 300 랙 | 엔비디아 GB300 랙(로이터) | |---|---|---| | 칩 수 | 96개 | GPU 72개 | | 랙 전력 | 약 167kW | 약 142kW | | 효율 주장 | 메가와트당 토큰 +40% | 비교 기준 | | 검증 | 회사 발표만 | — |
- 마이아 300 출시 시기
- **2027년부터 실제 서비스에 배치된다. 지금은 2세대 마이아 200이 돌고 있다.** | 시점 | 내용 | |---|---| | 현재 | 마이아 200이 코파일럿·MAI 모델 개발에 사용, 미국·유럽·호주 배치 | | 2026년 말 | 깃허브 코파일럿·파운드리가 마이아 200으로 이동 | | 2026년 11월 | 이그나이트 행사에서 추가 공개 예정 | | 2027년 | 마이아 300 양산 배치, 주력 추론 시스템 |
마이크로소프트가 2027년부터 자기 AI 서비스의 '주력 엔진'을 자체 칩으로 바꾼다. 마이크로소프트는 2026년 10월 12일 클라우드·AI 부문 스콧 거스리 부회장 명의 블로그로 3세대 AI 칩 마이아 300을 공개했다. 연산 칩렛은 TSMC의 2나노급 N2P 공정으로 만든다. 2027년부터 '수 기가와트' 규모로 깔아 코파일럿·팀즈 등 마이크로소프트 제품의 '주력 추론 시스템'으로 쓴다는 계획이다.
같은 날 마이크로소프트가 코파일럿에 앤트로픽 모델 값으로 연 20억 달러 넘게 낸다는 보도(「마이크로소프트, 코파일럿에 앤트로픽 연 20억 달러」)가 나왔다. 모델 값은 남에게 내더라도, 그 모델을 돌리는 전기·칩 값은 스스로 줄이겠다는 그림이다.
1. 마이아 300은 어떤 칩인가
| 항목 | 마이아 300 | 마이아 200 |
|---|---|---|
| 세대 | 3세대 | 2세대 |
| 용도 | 추론 우선 설계 | 추론(코파일럿·MAI 개발) |
| 연산 공정 | TSMC N2P(2나노급) | — |
| 구조 | 연산·메모리 컨트롤러·입출력을 나눈 칩렛 | — |
| 메모리 | HBM4 8스택, 초당 18TB | — |
| 전력 | 950W | 750W |
| 저정밀 연산 | 개선된 MXFP4 지원 | — |
| 배치 | 2027년부터 | 현재 미국·유럽·호주 |
칩렛 구조는 연산 부분만 가장 비싼 2나노 공정으로 만들고, 메모리 제어·입출력은 더 싼 공정(로이터에 따르면 3나노)으로 만드는 방식이다. 2나노 공정이 왜 비싸고 무엇이 달라지는지는 「2나노 공정이란」에서 정리했다. 칩 안의 SRAM을 소프트웨어가 직접 관리하는 작업 공간으로 쓰고, 4비트 저정밀 형식(MXFP4)으로 메모리·대역폭 부담을 줄였다 — 긴 대화와 다단계 에이전트 작업에서 쌓이는 'KV 캐시'를 싸게 들고 있기 위한 설계다.
2. 랙 단위 숫자와 회사 주장
| 항목 | 마이아 300 랙 | 엔비디아 GB300 랙(로이터 비교) |
|---|---|---|
| 칩 수 | 96개 | GPU 72개 |
| 전력 | 약 167kW | 약 142kW |
| HBM 용량 | 27.6TB | — |
| HBM 총 대역폭 | 초당 1.7PB | — |
| 효율 주장 | 메가와트당 토큰 40% 더(최고 GPU 시스템 대비) | — |
| 세대 대비 주장 | 랙 처리량 마이아 200의 최대 7배 | — |
40%라는 숫자의 비교 대상이 어떤 GPU 시스템인지 마이크로소프트는 밝히지 않았다. 독립 검증도 없다. 그래도 지표를 '칩 하나의 성능'이 아니라 '메가와트당 토큰'으로 잡았다는 점이 눈에 띈다. 데이터센터의 병목이 칩 공급에서 전력으로 옮겨 갔다는 뜻이다(「구글·컨스텔레이션 3.6GW 전력 계약」). 애저 하드웨어를 맡은 라니 보카르 부사장은 로이터에 "와트당, 달러당, 메모리 바이트당 더 많은 지능"이라고 말했다.
3. 왜 지금, 무엇이 바뀌나
| 쟁점 | 내용 |
|---|---|
| 엔비디아 의존 | 구글(TPU)·아마존(트레이니엄)·오픈AI(브로드컴 협력)에 이어 마이크로소프트도 주력 추론을 자체 칩으로 |
| 규모 | 2027년 수 기가와트 배치. TSMC와 30만 개 이상 생산 협의 보도(디인포메이션, 8월) |
| 돌리는 모델 | 오픈AI 모델, 마이크로소프트 MAI 모델, 주요 오픈소스 모델 |
| 한국 메모리 | 칩 하나에 HBM4 8스택 — 공급사는 미공개지만 HBM4 수요 확대 요인 |
| 다음 발표 | 2026년 11월 샌프란시스코 이그나이트 |
추론 칩을 학습용 GPU와 따로 만드는 이유는 「AI 추론 칩이란」, 빅테크가 자체 칩을 짜는 이유는 「커스텀 AI 칩(ASIC)이란」에서 다뤘다. 마이아 300의 의미는 '자체 칩을 만든다'가 아니라 '2027년부터 주력으로 쓴다'는 일정 공표에 있다. 칩이 늘수록 남의 모델과 작업을 자체 칩 위에서 잘 돌게 하는 소프트웨어가 관건이 되는데, 아마존이 디카르트 인수를 협상하는 이유(「아마존, AI 스타트업 디카르트 인수 협상」)도 같은 맥락이다.
4. 남은 것과 확인되지 않은 것
- 비교 기준: '최고 GPU 시스템 대비 40%'의 비교 대상과 조건이 공개되지 않았다.
- 세부 수치: FP4 13.8페타플롭스·HBM4 288GB는 보도 수치이며 공식 블로그에서는 확인되지 않았다.
- 메모리 공급사: HBM4를 어느 회사가 공급하는지 밝히지 않았다.
- 생산량: 2027년 생산 규모는 보도·추정만 있다. 실제 수량은 이그나이트나 TSMC 실적 발표에서 단서가 나올 수 있다.
출처
- Official Microsoft Blog — Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments (2026-10-12)
- Azure Blog — Deep dive into Azure Maia 300 architecture
- The Next Web — Microsoft says Maia 300 chip will run its AI services from 2027
- Notebookcheck — Microsoft Maia 300 AI chip arrives with 288 GB HBM4 memory and 18 TB/s bandwidth
- Interesting Engineering — Microsoft Maia 300 96-chip rack hits 40% more tokens per megawatt