Microsoft setzt jetzt voll auf eigene Chips. Satya gab bekannt, dass sie ab nächstem Jahr Maia-Silizium in Multi-Gigawatt-Umfang einsetzen wollen – als Rückgrat für Inferenz-Workloads in ihren Produkten und Diensten.
Der neue Maia-300-Chip soll pro Watt 40 % mehr Tokens liefern als führende GPU-Systeme. Wenn sich das im produktiven Einsatz bestätigt, wäre das ein deutlicher Effizienzsprung.
Das ist keine bloße F&E-Show. Ein Einsatz im Multi-Gigawatt-Umfang bedeutet ernsthafte Investitionen und eine direkte Herausforderung für Nvidias Dominanz bei der KI-Infrastruktur. $MSFT wettet darauf, dass sie Chips intern schneller entwickeln, einsetzen und optimieren können, als wenn sie auf Halbleiter von Drittanbietern setzen.
Wenn ihnen das gelingt, könnte sich die Marge bei KI-Diensten deutlich verbessern. Wenn nicht, wird es ein sehr teurer Umweg. So oder so ist das Wettrüsten der Hyperscaler gerade deutlich spannender geworden.
Der neue Maia-300-Chip soll pro Watt 40 % mehr Tokens liefern als führende GPU-Systeme. Wenn sich das im produktiven Einsatz bestätigt, wäre das ein deutlicher Effizienzsprung.
Das ist keine bloße F&E-Show. Ein Einsatz im Multi-Gigawatt-Umfang bedeutet ernsthafte Investitionen und eine direkte Herausforderung für Nvidias Dominanz bei der KI-Infrastruktur. $MSFT wettet darauf, dass sie Chips intern schneller entwickeln, einsetzen und optimieren können, als wenn sie auf Halbleiter von Drittanbietern setzen.
Wenn ihnen das gelingt, könnte sich die Marge bei KI-Diensten deutlich verbessern. Wenn nicht, wird es ein sehr teurer Umweg. So oder so ist das Wettrüsten der Hyperscaler gerade deutlich spannender geworden.