MS Maia vs Google TPU vs AWS Trainium

마이크로소프트 Maia 200은 ‘훈련용 GPU 경쟁’이 아니라, 초거대 모델 시대의 핵심 병목인 ‘추론 비용’을 노린 칩

Maia 200의 정체: “추론(Inference) 특화 실리콘”

마이크로소프트가 공개한 Maia 200은 범용 AI 가속기가 아니라 LLM 추론 효율 최적화 칩

📌 왜 추론인가?

AI 서비스에서 비용의 대부분은 ‘훈련’이 아니라 ‘추론’
토큰 생성 비용(Token cost)이 서비스 수익성의 핵심 병목
GPT-5.x 같은 초대형 모델에선 이 문제가 폭발적으로 커짐

📌 공정·집적

TSMC 3nm
1,400억 트랜지스터
→ 단순 성능이 아니라 전력 대비 연산 밀도 극대화

📌 메모리 구조 (추론 최적화의 핵심)

HBM3E 216GB
메모리 대역폭: 7TB/s
온칩 SRAM: 272MB
추론에서 가장 중요한 건 연산이 아니라 메모리 접근
토큰 생성 시 발생하는 메모리 병목을 구조적으로 제거

📌 연산 성능 (정밀도 전략)

FP4: 10 PFLOPS
FP8: 5 PFLOPS

📌 vs AWS Trainium (3세대)

FP4 기준 3배 성능
AWS는 여전히 훈련+추론 혼합
MS는 추론 특화로 정면 차별화

📌 vs Google TPU (7세대)

FP8 기준 TPU 상회
TPU는 내부(Google Search·Ads) 중심
Maia는 GPT-5.2 실서비스 중심


전력: 750W

Maia 200은 ‘GPU를 대체하는 칩’이 아니라, 초거대 AI 시대의 최대 병목인 ‘추론 비용’을 지배하기 위한 MS의 전략 무기