Microsoft kündigt den selbst entwickelten KI-Chip Maia300 der dritten Generation an, der 2027 für Produktions-Workloads in Betrieb gehen und das primäre KI-Inferenzsystem für Microsofts Produkte und Dienste werden soll. Der neue Chip konzentriert sich auf die Verbesserung von Leistung und Energieeffizienz der KI-Inferenz in der Cloud und ist speziell auf Inferenz mit langen Kontexten, Dialoge mit niedriger Latenz sowie mehrstufige Agentenaufgaben optimiert.
Scott Guthrie, Executive Vice President der Microsoft Cloud Computing Group, erklärte, Maia300 werde im Vergleich zu führenden GPU-Systemen die Token-Auslieferung pro Megawatt voraussichtlich um 40 % steigern; in der vollständigen Konfiguration mit 96 Beschleunigern werde der Token-Durchsatz auf Rack-Ebene das 7-fache des Vorgängermodells Maia200 erreichen. Microsoft plant, ab 2027 den Bereitstellungsumfang der Azure-Maia-Serie auf Hunderte von Milliarden Watt auszuweiten und den Anteil der selbst entwickelten Chips an der internen KI-Infrastruktur schrittweise zu erhöhen.
Maia300 ist der Nachfolger von Maia200, das im Januar dieses Jahres vorgestellt wurde. Maia200 wird bereits für produktionsreife KI-Workloads wie Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry sowie Microsofts eigene KI-Modelle eingesetzt. Guthrie erklärte, Maia200 zähle derzeit, gemessen an tatsächlichen Kennzahlen der KI-Dienste, zu den leistungsstärksten Infrastrukturen in Microsofts Chip-Clustern, und Maia300 werde die Anforderungen neuer KI-Anwendungsgenerationen noch besser erfüllen.
Da der Bedarf an Rechenleistung durch Inferenzmodelle und Agentenaufgaben kontinuierlich wächst, verbessert Microsoft durch selbst entwickelte Chips die Inferenzeffizienz, senkt die Infrastrukturkosten und stärkt seine Kontrolle über die KI-Rechenleistungs-Lieferkette.