마이크로소프트, 이르면 9월 차세대 마이아 300 AI 칩 공개

Microsoft는 Nvidia의 값비싼 GPU에 대한 과도한 의존도를 줄이기 위해 노력하면서 올 가을, 잠재적으로 9월에 새로운 Maia 300 AI 칩을 공개할 준비를 하고 있습니다.

2026년 8월 10일 The Information이 처음 발표하고 Reuters가 확인한 보고서에 따르면 Microsoft는 차세대 사내 AI 칩인 Maia 300**을 올 가을, 빠르면 9월에 공개할 계획입니다.

계획에 대한 직접적인 지식을 가진 사람들을 인용한 이 보고서는 자체 인공 지능 가속기를 설계하고 Nvidia의 값비싼 프로세서에 대한 과도한 의존도를 줄이려는 Microsoft의 추진이 가속화되고 있음을 나타냅니다. 이러한 움직임은 세계 최대의 클라우드 운영자들이 각자의 워크로드에 맞는 맞춤형 실리콘을 구축하기 위해 경쟁하고 있는 AI 속보의 광범위한 물결의 일부입니다.

Nvidia의 가격 결정력에 대한 직접적인 답변

Nvidia의 GPU는 현재 하이퍼스케일 클라우드 제공업체에서 압도적인 대다수의 대규모 AI 모델 훈련 및 추론을 지원하고 있으며, 이러한 의존도는 엄청난 대가를 치르고 있습니다. Google, Amazon, Meta와 마찬가지로 Microsoft는 Copilot 도우미 및 Azure OpenAI 서비스와 같은 AI 서비스에 대한 수요를 충족하기 위해 Nvidia 하드웨어를 인수하는 데 수십억 달러를 투자했습니다.

Maia 300은 해당 지출의 일부를 회수하려는 Microsoft의 입찰로 자리 잡았습니다. Microsoft는 자체 데이터 센터 내에서 실행되는 워크로드 종류에 맞게 특별히 최적화된 칩을 설계함으로써 AI 칩 생산 파이프라인을 강화하고 Nvidia의 공급이 제한되고 프리미엄 가격의 하드웨어에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 합니다.

마이아 100에서 마이아 300까지

Microsoft는 2023년 11월 Ignite 개발자 컨퍼런스에서 Cobalt 100 중앙 프로세서와 함께 오리지널 Maia 100 AI 가속기를 공개하면서 맞춤형 AI 실리콘 진출을 처음 발표했습니다. Maia 100은 Azure 내부에서 대규모 언어 모델 및 기타 AI 워크로드를 실행하기 위해 처음부터 구축된 칩으로 소개되었습니다.

Maia 300으로의 도약은 상당한 세대적 업그레이드를 의미합니다. The Information의 보고서는 자세한 사양을 공개하지 않았지만, 번호 지정 규칙과 원래 Maia 100 이후 수년간의 격차는 하이퍼스케일 AI 추론에 가장 중요한 두 가지 지표인 성능과 전력 효율성이 크게 향상되었음을 나타냅니다.

하이퍼스케일러가 맞춤화되는 이유

사내 실리콘을 추구하는 데 있어 Microsoft만이 결코 혼자가 아닙니다. 이 전략은 현재 AI 하드웨어 환경을 정의하는 특징이 되었습니다.

Google은 약 10년 동안 TPU(텐서 처리 장치)를 반복해 왔으며 이제 이를 클라우드 고객에게 제공합니다.

Amazon은 Annapurna Labs 사업부를 통해 Trainium 및 Inferentia 칩 제품군에 많은 투자를 했습니다.

Meta는 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 라인을 개발 중입니다.

AMD는 Nvidia에 대한 선도적인 판매자 대안으로 Instinct GPU 라인업을 계속 확장하고 있습니다.

이들 회사의 경우 계산은 간단합니다. 맞춤형 실리콘은 회사가 실행하는 정확한 모델과 소프트웨어 스택에 맞춰 조정될 수 있어 잠재적으로 쿼리당 비용을 낮추고 대기 시간을 줄이며 AI 컴퓨팅 공급망에 대한 Nvidia의 지배력을 약화시킬 수 있습니다. Nvidia 하드웨어에서 부분적으로만 전환해도 하이퍼스케일에서는 수억 달러의 비용 절감이 가능합니다.

9월이 가져올 수 있는 일

Microsoft가 다음 달 Maia 300을 공개한다면, 이 기회를 통해 성능 벤치마크, Azure 내부 가용성, 자사의 어떤 자사 AI 제품이 새 하드웨어에서 실행될지에 대해 자세히 설명할 가능성이 높습니다. 이 회사는 이전에 맞춤형 실리콘을 Nvidia GPU를 대체하는 것이 아니라 보완적인 것으로 구성하여 두 칩 제품군이 Azure의 AI 인프라 내에 공존하는 하이브리드 모델을 제안했습니다.

업계 분석가들은 Maia 300이 Nvidia의 현 세대에 비해 의미 있는 가격 대비 성능 향상을 제공하는지 여부와 Microsoft가 Nvidia 주문을 줄일 수 있을 만큼 충분히 제조할 수 있는지 여부라는 두 가지 사항을 면밀히 관찰할 것입니다. 이 규모의 칩 생산은 업계 전반에 걸쳐 긴밀하게 유지되는 고급 패키징 용량과 파운드리 파트너십에 달려 있습니다.

더 큰 그림

Maia 300의 등장은 AI 경제의 근본적인 변화를 강조합니다. 최대 규모의 AI 시스템을 구축하고 운영하는 기업은 더 이상 단일 칩 공급업체의 최대 고객이 되는 데 만족하지 않습니다. 그들은 스스로 칩 설계자가 되어 생성 AI 붐이 시작된 이후 엔비디아가 지배해왔던 공급망을 재편하고 있습니다.

Microsoft의 경우 위험이 특히 높습니다. 회사는 AI 인프라를 확장하기 위해 막대한 자본 지출을 약속했으며, 투자자들은 이러한 지출이 내구성 있는 마진으로 전환될지 여부에 점점 더 집중하고 있습니다. 성공적인 사내 칩 프로그램은 Microsoft가 AI 비즈니스의 단위 경제성을 개선하기 위해 가지고 있는 가장 명확한 수단 중 하나입니다.