Kraft für KI-Modelle

Microsoft enthüllt den neuen KI-Chip Maia 200

Microsoft startet mit dem Maia 200 einen Chip, der speziell für große KI-Modelle entwickelt wurde und zunächst in der Azure Cloud zum Einsatz kommt.
Rene Findenig
29.01.2026, 19:50
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Microsoft bringt einen neuen KI-Chip auf den Markt: den Maia 200. Entwickelt für besonders rechenintensive KI-Aufgaben, soll er vor allem in der Azure Cloud laufen. Der Chip arbeitet mit modernster 3-Nanometer-Technologie und erreicht beeindruckende Leistungswerte: über 10 PetaFLOPS bei 4-Bit-Präzision und mehr als 5 PetaFLOPS bei 8-Bit-Präzision. Damit ist der Maia 200 in der Lage, selbst die größten KI-Modelle aktuell problemlos auszuführen.

Ein besonderes Merkmal des Chips ist seine Skalierbarkeit. Über Standard-Ethernet kann ein Cluster bis zu 6.144 KI-Beschleuniger enthalten. Das bedeutet, dass Microsoft damit nicht nur aktuelle Modelle unterstützt, sondern auch genug Kapazität für noch größere KI-Projekte in der Zukunft hat.

Vorschau des Maia Software Development Kits

Zunächst wird der Maia 200 in den US-Regionen der Azure Cloud bereitgestellt. Geplant ist der Einsatz vor allem bei Projekten des Microsoft-Superintelligence-Teams. Darüber hinaus soll der Chip die Azure AI Foundry, Microsofts Plattform für die Entwicklung von KI-Anwendungen und Agenten, beschleunigen. Auch der Microsoft 365 Copilot kann von der neuen Hardware profitieren.

Parallel zur Chip-Vorstellung stellt Microsoft eine Vorschau des Maia Software Development Kits (SDK) bereit. Das SDK unterstützt gängige KI-Frameworks wie PyTorch, enthält einen Triton-Compiler und bietet Funktionen für NPL-Programmierung, Simulationen und Kostenberechnung. Entwickler können so ihre Modelle gezielt für den Maia 200 optimieren, was die Integration in Microsofts Cloud-Plattform erheblich erleichtert.

Rennen um leistungsfähige KI-Hardware

Microsoft betont, dass der Chip speziell für KI-Inferenz entwickelt wurde, also die schnelle Ausführung bereits trainierter Modelle. Damit positioniert sich der Konzern weiter im Rennen um leistungsfähige KI-Hardware, die Unternehmen und Entwickler für komplexe Anwendungen brauchen.

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