Microsoft, Maia 200 공개: Azure 추론 워크로드용 2세대 AI 가속기

무엇이 발표됐나

Microsoft는 2026-01-26 공식 블로그에서 Maia 200(코드명 Braga)을 공개했다. Maia 100에 이은 2세대 자체 AI accelerator로, 핵심 포지셔닝은 학습보다 inference 최적화다. 발표문은 특히 Copilot과 Azure AI 서비스 같은 대규모 실사용 추론 트래픽을 염두에 둔 설계라고 설명한다.

이 발표는 단순 칩 공개를 넘어, Microsoft가 모델-인프라-제품 스택을 수직 통합해 운영 효율을 끌어올리려는 전략 신호로 읽힌다. 추론 수요가 급증한 환경에서, 모델 개선만으로는 총비용과 지연 문제를 해결하기 어렵기 때문이다.

공개 지표와 기술 포인트

Microsoft가 제시한 핵심 수치는 일부 Copilot·Azure AI 워크로드에서 Maia 100 대비 최대 1.7x 성능 향상이다. 또한 장문맥 추론과 고처리량 서비스를 겨냥해 메모리·네트워크 대역폭을 크게 확장했다고 밝혔다.

회사 설명에 따르면 Maia 200은 Azure AI 인프라 안에서 NVIDIA Blackwell 및 차세대 Rubin GPU와 함께 배치되는 하이브리드 운영을 염두에 둔다. 즉, 특정 벤더 단일 경로가 아니라 워크로드 특성별로 accelerator pool을 최적 조합하는 방향이다. Microsoft는 2026년 중 일부 Azure AI 리전에 Maia 200 기반 인프라를 투입할 계획도 명시했다.

산업적 의미

추론 단가 관리: 모델 호출량이 커질수록 inference 전용 가속기의 경제성 중요도 상승

서비스 품질: 대역폭 확대로 장문맥·멀티턴 시나리오에서 지연 및 처리량 개선 여지

클라우드 경쟁: 하드웨어 로드맵 공개 자체가 AI 클라우드 계약 경쟁의 핵심 변수

결국 Maia 200 발표는 '누가 더 좋은 모델을 갖고 있나'를 넘어, '누가 대규모 추론을 더 안정적으로 싸게 돌릴 수 있나'라는 경쟁으로 시장 축이 이동하고 있음을 보여준다. AI 제품 사업자에게는 모델 선택만큼 인프라 파트너의 inference 전략이 중요한 의사결정 항목이 되고 있다.

Source: Microsoft Blog - Maia 200