Scott Guthrie, bei Microsoft für Cloud und KI zuständig, hat am 12. Oktober im offiziellen Blog angekündigt, dass die hauseigene Chipfamilie Azure Maia ab 2027 auf Multi-Gigawatt-Einsätze ausgebaut wird. Dann soll Maia das primäre Inferenzsystem für Microsoft-Produkte und -Dienste sein. Im selben Beitrag stellte Microsoft die dritte Chipgeneration Maia 300 vor, deren Produktion und Einsatz 2027 beginnen sollen. CEO Satya Nadella teilte die Meldung am selben Tag in einem sozialen Netzwerk.
„making Maia the primary inference system for Microsoft products and services“
(Maia zum primären Inferenzsystem für Microsoft-Produkte und -Dienste machen.)
Die technischen Daten des Maia 300
Microsoft nennt für den einzelnen Chip folgende Werte: 8 HBM4-Stacks, eine maximale Speicherbandbreite von 18,0 TB/s, eine thermische Verlustleistung von 950 Watt und Compute-Chiplets im N2P-Prozess von TSMC. Der Chip unterstützt Formate mit niedriger Präzision wie ein erweitertes MXFP4, um Speicher- und Bandbreitenbedarf zu senken und längere Kontexte zu ermöglichen.
Ein vollständiges Rack umfasst 96 Beschleuniger, nimmt 167 Kilowatt auf, bietet 27,6 TB HBM-Gesamtkapazität und 1,7 PB/s aggregierte Bandbreite. Die Verbindung zwischen den Beschleunigern ist auf Tensor-Parallelität optimiert; als Übertragungsprotokoll dient eine auf Ethernet basierende Eigenentwicklung. Architektonisch nutzt Microsoft den On-Chip-SRAM als softwaregesteuerten Zwischenspeicher, um wiederholte Lese- und Schreibzugriffe auf den HBM zu verringern. Ein Satz im Beitrag fasst das zusammen:
„Moving data efficiently, rather than raw compute power, is increasingly the bottleneck in large inference systems.“
(In großen Inferenzsystemen liegt der Engpass zunehmend in der Effizienz des Datentransports und nicht in der reinen Rechenleistung.)
Sämtliche Leistungsangaben stammen von Microsoft: Gegenüber führenden GPU-Systemen erzeugt der Chip 40 Prozent mehr Token pro Megawatt; bei voller Bestückung mit 96 Beschleunigern liegt der Token-Durchsatz auf Rack-Ebene um bis zu das Siebenfache über dem des Maia 200. Reuters wies in seinem Bericht darauf hin, dass Microsoft nicht sagt, welches System als Vergleich diente.
Was der Maia 200 heute leistet
Der Vorgänger Maia 200 ist bereits in den USA, in Europa und in Australien im Einsatz, verarbeitet den Produktivverkehr von Microsoft Copilot und steht außerdem dem Team hinter Microsofts eigenen MAI-Modellen zur Verfügung. Nach Angaben von Microsoft erzielt er bei den integrierten KI-Funktionen von Teams, Copilot und Cowork bis zu 1,7-mal so viele Token pro Watt wie führende GPU-Anlagen. GitHub Copilot und Foundry, die Modellplattform von Azure, sollen bis Jahresende angebunden werden. Auf den Chips laufen Modelle von OpenAI, die hauseigenen MAI-Modelle und gängige Open-Source-Modelle.
Drei Chipgenerationen im Zusammenhang
Die Maia-Reihe verlief keineswegs reibungslos. Die erste Generation Maia 100 wurde im November 2023 auf der Ignite gezeigt und blieb danach über Jahre hinweg überwiegend ein kleiner interner Einsatz. Der Maia 200 erschien im Januar dieses Jahres; als Nadella ihn im Juni erwähnte, liefen erst zwei Rechenzentren damit, die Ausweitung auf weitere Standorte, auch im Ausland, war geplant.
Im August berichtete The Information, Microsoft verhandle mit TSMC über Kapazitäten für den Maia 300. Ziel seien 2027 mehr als 300.000 gelieferte Chips, langfristig mehr als eine Million. Microsoft bestätigte die Stückzahl damals nicht; Andrew Wall, Generalmanager von Azure Maia, sagte lediglich, die kursierenden Zahlen spiegelten die Dimension des Projekts nicht wider, das Unternehmen rechne damit, dass der von Maia getragene Bedarf in Gigawatt zu messen sei. Dass nun „Multi-Gigawatt“ im offiziellen Blog steht, bringt die damalige Aussage zu Papier, doch Stückzahlen und Investitionsvolumen bleiben offen.
Von 100 bis 300 ist es das erste Mal, dass die offizielle Formulierung die Ebene des „primären Inferenzsystems“ erreicht. Die Einschränkung lautet Inferenz: Welche Chips für das Training verwendet werden, erwähnt der Beitrag mit keinem Wort. Ob auch Azure-Cloudkunden außerhalb von Copilot Maia-Rechenleistung mieten können, sagt der Text ebenfalls nicht.
Microsoft kündigte an, auf der Ignite 2026 im November in San Francisco weitere Einzelheiten zur Maia-Strategie und -Technik vorzustellen. Das technische Whitepaper steht bereits auf der Azure-Website; ob sich die Zahlen in unabhängigen Tests reproduzieren lassen, zeigt sich erst, wenn die Chips tatsächlich im Betrieb sind.
Quellen: Offizieller Microsoft-Blog, technisches Whitepaper zum Azure Maia 300, Reuters, CocoLoop, Techzine, The Information; anhand des Microsoft-Blogs wurden Chip- und Rack-Spezifikationen, die Vergleichsbasis für Token pro Megawatt und pro Watt sowie die Einsatzregionen geprüft.