Microsoft stellt KI-Beschleuniger Maia 300 vor – produktiv erst 2027

Microsoft stellt Maia 300 vor, produktiv wird er erst 2027

Microsoft hat am 12. Oktober 2026 den Azure Maia 300 vorgestellt. Es ist die dritte Generation des eigenen KI-Beschleunigers. Der Chip ist auf Inferenz ausgelegt, also auf das Ausführen fertiger Modelle. Als Einsatzfelder nennt Microsoft Long-Context-Reasoning, latenzkritische Chats und mehrstufige Agenten-Aufgaben. Verfügbar ist der Chip noch nicht. Produktive Einsätze beginnen laut Microsoft 2027.

Ab diesem Zeitpunkt will der Konzern die Maia-Familie im Multi-Gigawatt-Maßstab einsetzen und zum primären Inferenzsystem für eigene Produkte und Dienste machen. Cloud-Chef Scott Guthrie hat das im Firmenblog angekündigt. Satya Nadella bezeichnet den Maia 300 als „Our biggest bet yet on our own silicon“. Das ist eine Herstellerangabe, die sich erst an Investitions- und Stückzahlen messen lässt. Ob alle Vorgänger reine Inferenzchips waren, geht aus dem vorliegenden Material nicht hervor.

Ebenfalls eine Herstellerangabe ist die Aussage, der Maia 300 sei ein „complete intelligent system“. Software, Silizium, Racks, Netzwerk und Rechenzentren werden demnach gemeinsam entworfen.

Zwei-Nanometer-Chiplets, 288 GB HBM4 und ein 96er-Rack mit 167 kW

TSMC fertigt die Rechen-Chiplets im 2-Nanometer-Verfahren N2P. Die Architektur ist chiplet-basiert. SiliconANGLE nennt vier Rechen-Chiplets. hyper.ai beschreibt eine Trennung von Rechen-, Speichercontroller- und I/O-Funktionen. Acht HBM4-Stapel liefern zusammen 288 GB. Berichtet werden 18 TB/s Bandbreite, das 2,5-Fache des Maia 200. Eine Dataflow-Architektur mit SRAM-Cache soll die Datenbewegung minimieren. Laut trendingtopics.eu nimmt ein Rack mit 96 Beschleunigern 167 kW auf und bietet 27,6 TB HBM-Speicher. Es handelt sich um berichtete Spezifikationen, nicht um unabhängig gemessene Werte.

Die Leistungsversprechen stammen dagegen von Microsoft selbst. Der Konzern gibt an, ein 96er-Rack erreiche bis zu siebenfache Durchsatzleistung gegenüber dem Maia 200. Außerdem erwartet Microsoft 40 Prozent mehr Tokens pro Megawatt als „führende GPU-basierte Systeme“. Nvidia nennt der Konzern dabei nicht. Eine unabhängige Messung liegt nicht vor. Auch der Anspruch, „useful tokens per watt“ und „per dollar“ zu maximieren, ist bislang nicht unabhängig geprüft.

Maia 200 läuft bereits, Nvidia bleibt im Bestand gesetzt

Der Vorgänger Maia 200 ist laut Microsoft in Produktion. Er bedient Microsoft Copilot und unterstützt das MAI-Team bei der Entwicklung neuer Modelle. GitHub Copilot und Foundry sollen bis Jahresende folgen. Der Chip führt OpenAI-Modelle, Microsofts MAI-Modelle und Open-Source-Familien aus. Betrieben wird er in den USA, Europa und Australien.

Zur Effizienz von Maia 200 kursiert eine Angabe von 1,7-fach pro Watt. Zwei Quellen geben sie mit unterschiedlicher Vergleichsbasis wieder: einmal gegenüber früherer Hardware, einmal gegenüber führenden GPUs. Der Originalwortlaut liegt nur abgeschnitten vor und ist ungeprüft.

Nvidia-GPUs füllen laut CNBC weiterhin Microsofts bestehende Rechenzentren. Sie trainieren außerdem Modelle von OpenAI und Anthropic. Finanzchefin Amy Hood nannte auf einer Goldman-Sachs-Konferenz im Vormonat den Einsatz eigener Chips einen Beitrag zur „Margenverbesserung“ über ein Jahrzehnt.

Social-Media-Posts verknüpfen den Maia-300-Start mit einer Kürzung der Claude-Ausgaben. Die Kürzung um etwa ein Drittel eines rund 1-Milliarde-Dollar-Plans stammt aus früherer Berichterstattung von The Information. Diese Berichterstattung führte sie nicht auf Maia zurück. Ein Zusammenhang ist nicht belegt, zumal der Maia 300 erst 2027 produktiv wird.