Microsoft (MSFT) ha presentato Maia 300, la prossima generazione del suo chip AI interno, lunedì 12 ottobre. Le distribuzioni in produzione inizieranno nel 2027, e Microsoft afferma che da lì scalerà la famiglia Maia fino a distribuzioni multi-gigawatt. Reuters ha anche riportato che Microsoft prevede di distribuire potenzialmente più di un milione di questi chip il prossimo anno per far funzionare i propri servizi AI.
Maia 300 segue Maia 200, lanciato a gennaio e che già fa funzionare Microsoft Copilot. Il nuovo chip è una scommessa molto più grande.
L'affermazione del 40%
Microsoft si aspetta che Maia 300 fornisca circa il 40% di token in più per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU, anche se non ha identificato i sistemi di confronto. Questa cornice è importante perché la disponibilità di energia può limitare la quantità di calcolo AI che un data center supporta. Più output dallo stesso megawatt significa più risposte di Copilot dallo stesso edificio.
Le cifre di distribuzione sono coerenti. Ogni rack contiene 96 chip e assorbe 167 kW, quindi un milione di chip corrisponde a circa 10.400 rack e circa 1,7 gigawatt di potenza.
Perché Microsoft ha bisogno di un chip più economico
Le spese in contanti di Microsoft per immobili e attrezzature hanno raggiunto 35,80 miliardi di dollari nel trimestre terminato a giugno, più del doppio dei 17,08 miliardi di dollari di un anno prima. Negli ultimi quattro trimestri, tale spesa ha totalizzato 115,95 miliardi di dollari, con un aumento dell'80% rispetto ai quattro precedenti.
Il margine lordo si sta muovendo nella direzione opposta. È sceso dal 69,05% nel trimestre terminato a settembre 2025 al 67,20% nel trimestre terminato a giugno, tre cali trimestrali consecutivi. La spesa è raddoppiata, e ogni dollaro di ricavi ora trattiene meno profitto lordo.
Cosa Maia non cambia ancora
La cifra del 40% è una stima interna di Microsoft senza un benchmark nominato, e nessuno di questi chip funzionerà in produzione prima del 2027. Maia serve anche i servizi interni di Microsoft, non i clienti Azure che affittano capacità di calcolo, quindi Microsoft rimane per ora un importante acquirente di hardware di Nvidia (NVDA). Microsoft sta anche recuperando terreno: Amazon (AMZN) e Alphabet (GOOGL) affittano già i propri chip, Trainium e TPU, ai clienti cloud.
Il vincitore più chiaro è Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSM), che costruisce i chiplets di calcolo di Maia 300 sul suo processo N2P. TSMC viene pagata indipendentemente dal fatto che l'AI di Microsoft funzioni su GPU Nvidia o sul proprio silicio.
Conclusione
Microsoft ha individuato il problema giusto. Il margine lordo è sceso di quasi due punti in tre trimestri mentre il capex è raddoppiato, e Maia 300 va direttamente a colpire il costo di far funzionare l'AI sui servizi propri di Microsoft. Tuttavia, il chip non aiuterà i numeri prima del 2027, e l'affermazione del 40% non è stata testata al di fuori di Microsoft. Vale la pena monitorare il margine lordo, ma l'ammortamento di tutto quel capex potrebbe mantenerlo sotto pressione anche se il chip fa risparmiare. Il segnale più chiaro sarà quanto del proprio lavoro AI Microsoft dichiarerà di aver spostato su Maia una volta che i primi rack diventeranno operativi nel 2027.
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