Neuer Fleiß

WIEN. Mit dem Eintritt in das Zeitalter der Superintelligenz leitet Microsoft eine neue Infrastrukturphase ein. Ab 2027 wird das Unternehmen seine Azure Maia-Familie auf Multi-Gigawatt-Bereitstellungen skalieren und Maia damit zum primären Inferenzsystem für Microsoft-Produkte und -Dienste machen.

Das generationsübergreifende Azure Maia-Programm hat sich zu einem grundlegenden Bestandteil der KI-Infrastrukturstrategie von Microsoft entwickelt. Maia 200 dient nun als Produktionsumgebung für Microsoft-Workloads, darunter Microsoft Copilot, und unterstützt das MAI-Team bei der Entwicklung von Modellen der nächsten Generation.

Das vor Kurzem vorgestellte Maia 300 ist ein intelligentes Komplettsystem, das speziell für die neuen KI-Workloads von heute entwickelt wurde: Kontextbezogenes Schlussfolgern, latenzsensitive Dialoge und komplexe, mehrstufige Agentenaufgaben. Durch die verbesserte Systemeffizienz erwartet Microsoft, dass Maia 300 im Vergleich zu führenden GPU-basierten Systemen 40% mehr Token pro Megawatt liefert. In einer Konfiguration mit 96 Beschleunigern erreicht es sogar den bis zu 7-fachen Token-Durchsatz von Maia 200 im Rack-Format.

Ein Überblick
Das Azure Maia System wurde für reale Workloads entwickelt, wie sie Microsoft täglich betreibt, sowie für neue Arten von KI-Workloads, die derzeit entstehen: Long-Context Reasoning, latenzkritische Konversationserlebnisse und kontinuierliche, mehrstufige agentische Aufgaben.  Wie bereits angesprochen soll Maia 300 40% mehr Tokens pro Megawatt liefern. Damit lässt sich bei gleichem Energieeinsatz mehr KI-Rechenleistung bereitstellen, während die Nachfrage nach Copilot, KI-Agenten und anderen KI-Services weiter wächst. 

Auf Rack-Ebene in einem Microsoft-Rechenzentrum sollen Maia 300-Systeme einen bis zu 7-mal höheren Token-Durchsatz als Maia 200 erreichen. Dadurch können KI-Antworten über Microsofts Cloud-Services hinweg in größerem Umfang und schneller bereitgestellt werden. 

Maia 200 liefert bereits bis zu 1,7-mal mehr Tokens pro Watt für integrierte KI-Funktionen, die von Hunderten Millionen Menschen genutzt werden. Darauf baut Maia 300 auf und ermöglicht effizienteres Coding mit GitHub, eine flexiblere Bereitstellung von KI-Modellen über Microsoft Foundry sowie schnellere Interaktionen mit Copilot, Teams und Dragon Copilot.