Microsoft hat am 12. Okt. 2026 seinen KI-Inferenzchip Maia 300 der dritten Generation vorgestellt. Laut Unternehmen ist der Chip für die meisten KI-Dienste in der eigenen Cloud ausgelegt und soll die Abhängigkeit von GPUs von Nvidia und AMD verringern. Ab 2027 soll Maia 300 schrittweise für Produktions-Workloads zum Einsatz kommen.
Was ist neu am Maia 300?
Der Chip basiert auf einem Chiplet-Design im N2P-Prozess von TSMC. Recheneinheiten, Speichercontroller und I/O sind auf separate Siliziumbausteine verteilt. Dadurch kann mehr Fläche für die reine Rechenleistung genutzt werden. Microsoft zufolge ermöglicht diese Architektur 40 % mehr Tokens pro Megawatt als führende GPU-basierte Systeme. In einem Rack mit 96 Beschleunigern kann der Chip bis zu siebenmal so viele Tokens verarbeiten wie der Vorgänger Maia 200.
Maia 300 ist für neuere KI-Workloads wie Schlussfolgern mit langem Kontext, Chats mit geringer Latenz und mehrstufige agentische Aufgaben ausgelegt. Der Chip ist bereits Teil der internen Infrastruktur von Microsoft und unterstützt Produkte wie Microsoft Copilot und GitHub Copilot.
Warum das wichtig ist
Sollten sich die Effizienzangaben bestätigen, könnten Azure-Kunden weniger für KI-Dienste bezahlen, die auf Microsofts eigener Hardware laufen. Der Wechsel gibt Microsoft außerdem mehr Kontrolle über die Hard- und Softwareplattform und könnte die Einführung neuer Funktionen für KI-Produkte beschleunigen.
Warum es wichtig ist
Azure-Nutzer könnten von günstigeren KI-Inferenzdiensten profitieren, wenn Microsofts eigene Chips zur wichtigsten Hardware werden. Für Entwickler könnte die engere Integration von Microsofts Modellen und Chips schnellere Updates und neue Funktionen für Dienste wie Copilot ermöglichen.
