Eine dritte Generation eigener Siliziumchips
Microsoft nutzte den OCP Global Summit in San Jose, um Azure Maia 300 vorzustellen, die dritte Generation seiner hauseigenen KI-Beschleunigerfamilie. Der Chip ist hauptsächlich für Inferenz ausgelegt, die Phase, in der ein fertiges Modell Anfragen beantwortet, anstatt trainiert zu werden.
Scott Guthrie, Executive Vice President von Cloud + AI, beschrieb das Design als vollständiges intelligentes System. Er sagte, das Unternehmen richte es auf langkontextuelles Schlussfolgern, niedriglatente Konversation und mehrstufige Agentenarbeit aus, die minutenlang laufen kann.
Effizienz und Rack-Maßstab
Microsoft zufolge liefert Maia 300 bis zu 40 % mehr Token pro Megawatt als führende GPU-basierte Systeme – ein direkter Vergleich mit der Hardware, die das Unternehmen von anderen Anbietern kauft. Ein vollständiges Rack mit 96 Beschleunigern soll bis zu siebenmal den Token-Durchsatz im Rack-Maßstab von Maia 200 bieten.
Maia 200 bedient bereits Produktionsworkloads, darunter Microsoft Copilot, und führt OpenAI-Modelle, Microsofts eigene MAI-Modelle sowie mehrere Open-Source-Modellfamilien aus. Er ist in den Vereinigten Staaten, Europa und Australien im Einsatz, wobei GitHub Copilot und Microsoft Foundry bis Ende 2026 folgen sollen.
Maia 300 soll 2027 in Produktionseinsatz gehen. Microsoft plant zudem, seine Azure-Maia-Flotte ab demselben Jahr auf Multi-Gigawatt-Niveau zu skalieren – ein Ausbau, der neue Rechenzentrumskapazitäten und Stromverträge erfordern wird.
Warum Nvidia und AMD aufmerksam sind
Die Wortwahl in der Ankündigung unterscheidet sich von früheren Starts. Microsoft beschrieb Maia zuvor als Ergänzung zu Nvidia- und AMD-Hardware innerhalb von Azure. Diesmal nannte es Maia das primäre KI-Inferenzsystem für Microsoft-Produkte und -Dienste.
Inferenz macht einen wachsenden Anteil der KI-Berechnung aus, und das Unternehmen, dem der Beschleuniger gehört, kann diese Kosten auf seine eigene Software verteilen. Wenn Microsoft einen großen Teil der Inferenz auf Maia verlagert, reduziert es an der Marge die Nachfrage nach den teuersten Chips auf dem Markt.
Nvidia und AMD verkaufen weiterhin die Trainingshardware, mit der Frontier-Modelle gebaut werden, und kein Rivale hat diese Position erreicht. Analysten erwarten jahrelang eine gemischte Flotte. Dennoch zeigt Microsofts Entscheidung, sein eigenes Silizium als Standard für Inferenz zu benennen, wie schnell die größten Cloud-Käufer zu Chip-Designern geworden sind.
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