Microsoft setzt ab 2027 auf Maia 300 im Gigawatt-Maßstab
Der Maia 300 soll ab 2027 Microsofts Hauptsystem für Inferenz werden: 40 Prozent mehr Token pro Megawatt, 288 GB HBM4, 950 Watt pro Chip.
Kurz gesagt
Microsoft will seine eigenen Azure-Maia-Chips ab 2027 im Umfang mehrerer Gigawatt betreiben und den kommenden Maia 300 zum Hauptsystem für KI-Inferenz in Copilot, GitHub Copilot und Teams machen.
Auf einen Blick
- Maia 300 kommt 2027 und soll 40 Prozent mehr Token pro Megawatt liefern als führende GPU-Systeme – Angabe von Microsoft.
- Ein Rack mit 96 Maia-300-Chips soll bis zu siebenmal so viele Token schaffen wie ein Maia-200-Rack.
- Pro Chip nennt Microsoft acht HBM4-Stapel, 288 GB Speicher, 18 TB/s Bandbreite und 950 Watt Leistungsaufnahme.
- Maia 200 betreibt Copilot in den USA, Europa und Australien; GitHub Copilot und Foundry folgen bis Ende 2026.
- Nadella nennt es Microsofts bislang größte Wette auf eigenes Silizium; Details folgen im November auf der Ignite 2026.
Microsoft will seine selbst entwickelten Azure-Maia-Chips ab 2027 im Umfang mehrerer Gigawatt betreiben. Der kommende Maia 300 soll dabei zum Hauptsystem für KI-Inferenz in den eigenen Produkten werden – also für das Ausführen fertig trainierter Modelle, nicht für das Training.
Was Microsoft über den Maia 300 angibt
Nach Unternehmensangaben liefert der Maia 300 rund 40 Prozent mehr Token pro Megawatt als führende GPU-Systeme. Ein Rack mit 96 Chips soll bis zu siebenmal so viele Token verarbeiten wie ein Rack der Vorgängergeneration Maia 200. Pro Chip nennt Microsoft acht HBM4-Speicherstapel, 288 GB Speicher, 18 TB/s Bandbreite und 950 Watt Leistungsaufnahme.
Auffällig ist die Bezugsgröße: Microsoft rechnet nicht in Rechenleistung pro Chip, sondern in Durchsatz pro Energieeinheit. Genau diese Größe begrenzt derzeit den Ausbau von Rechenzentren – Netzanschluss und Kühlung, nicht die Stückzahl der Beschleuniger.
Maia 200 läuft bereits im Betrieb
Der Vorgänger Maia 200 betreibt Microsoft Copilot schon in den USA, in Europa und in Australien. Bis Ende des Jahres sollen GitHub Copilot und Foundry hinzukommen. In Teams erreicht Maia 200 laut Microsoft bis zu 1,7-mal mehr Token pro Watt als führende GPUs.
Der Chip führt OpenAI-Modelle, Microsofts eigene MAI-Modelle und Open-Source-Modelle aus. Als Zielprofile nennt das Unternehmen lange Eingaben, schnelle Chats und Agentenaufgaben.
Die größte Wette auf eigenes Silizium
CEO Satya Nadella bezeichnet das Vorhaben als Microsofts bislang größte Wette auf eigene Chips. Die Rechnung dahinter ist betriebswirtschaftlich: Wer Inferenz auf eigenem Silizium fährt, zahlt die Marge für den Beschleuniger nicht mehr an einen Zulieferer und kann Chip, Rack und Kühlung auf die eigene Modellpalette zuschneiden.
Inferenz ist dafür der naheliegende Einstieg. Die Last ist planbar, sie wiederholt sich täglich millionenfach in denselben Produkten, und sie verlangt keine Flexibilität für ständig wechselnde Trainingsläufe.
Was noch offen ist
Alle Leistungsangaben stammen von Microsoft selbst; unabhängige Messungen liegen nicht vor. Die beiden ausgewerteten Quellen nennen weder, welche GPU-Systeme konkret als Vergleich dienten, noch ob und in welchem Umfang Microsoft weiterhin Beschleuniger von Nvidia und AMD einkauft.
Auch was „mehrere Gigawatt“ in Stückzahlen oder Standorten bedeutet, bleibt in den Quellen offen. Weitere Angaben hat Microsoft für November auf der Ignite 2026 angekündigt.
Häufige Fragen
Wann kommt der Maia 300?
Microsoft nennt 2027 für den Maia 300; im selben Jahr sollen die Einsätze im Umfang mehrerer Gigawatt beginnen.
Wie schnell ist der Maia 300 im Vergleich zu GPUs?
Microsoft gibt 40 Prozent mehr Token pro Megawatt gegenüber führenden GPU-Systemen an. Unabhängig geprüft ist dieser Wert nicht.
Ersetzt Microsoft damit Nvidia-Beschleuniger?
Dazu sagen die ausgewerteten Quellen nichts. Angekündigt ist Maia als Hauptsystem für Inferenz in Microsofts eigenen Produkten, nicht als Ersatz für alle GPU-Einkäufe.
