Am 12. Oktober 2026 soll Microsofts Cloud-Chef Scott Guthrie Azure-Mitarbeitenden eine Änderung der Führungsstruktur mitgeteilt haben. Arun Ulag, bisher für Azure-Datenbankprodukte zuständig, soll mehr Verantwortung für das Azure-Kerngeschäft und zentrale Engineering-Teams übernehmen. Benzinga und The Next Web führen ihre Berichte beide auf The Information zurück. Benzinga und The Next Web berichten damit über denselben Ursprung der Meldung.
Was über Arun Ulags neue Rolle berichtet wird
Ulag soll einen größeren Verantwortungsbereich erhalten, der über seine bisherige Zuständigkeit für Azure-Datenbankprodukte hinausgeht und auch das Azure-Kerngeschäft sowie wichtige Engineering-Teams umfasst. Die Berichte schreiben die Personaländerung Scott Guthrie zu, der die Mitarbeitenden am 12. Oktober informiert haben soll.
Microsofts Maia-Pläne sind eine separate Entwicklung
Am selben Tag kündigte Microsoft an, Azure-Maia-Systeme ab 2027 im Multi-Gigawatt-Maßstab einzusetzen. Maia soll zum primären Inferenzsystem für Microsoft-Produkte und -Dienste werden. Inferenz bezeichnet den Betrieb eines Modells, etwa um Antworten zu erzeugen. Microsofts Ankündigung vom 12. Oktober beschreibt diese Ausbauziele als Pläne.
Microsoft zufolge bedient Maia 200 bereits Produktionslasten, darunter Microsoft Copilot, und unterstützt die Entwicklung von Modellen des MAI-Teams. Das System führt nach Unternehmensangaben Modelle von OpenAI, Microsoft MAI und führenden Open-Source-Modellfamilien aus. Für integrierte KI-Funktionen in Microsoft Teams, Copilot und Cowork nennt Microsoft bis zu 1,7-mal so viele Tokens pro Watt wie bei führender GPU-Infrastruktur. Tokens sind Einheiten, in die ein Sprachmodell Text zerlegt und verarbeitet. GitHub Copilot und Microsoft Foundry sollten laut Ankündigung bis Ende 2026 folgen.
Was Microsofts Maia-300-Zahlen messen
Produktionsauslieferungen von Maia 300 sollen 2027 beginnen. Microsofts Vergleich von bis zu siebenmal höherem Token-Durchsatz bezieht sich auf den Durchsatz auf Rack-Ebene gegenüber Maia 200 und auf eine Vollkonfiguration mit 96 Beschleunigern. Die Angabe von 40 Prozent mehr Tokens pro Megawatt vergleicht Maia 300 mit führenden GPU-basierten Systemen. Beide Werte sind Vergleiche von Microsoft.
| Kennzahl für Maia 300 | Wert | Geltungsbereich |
| Token-Durchsatz auf Rack-Ebene | Bis zu 7× | Gegenüber Maia 200, bei voller Konfiguration mit 96 Beschleunigern |
| Tokens pro Megawatt | 40 Prozent mehr | Gegenüber führenden GPU-basierten Systemen, laut Microsoft |
| Leistungsrahmen des Rack-Systems | 167 kW | Von Microsoft angegebener Leistungsrahmen |
| HBM-Speicherkapazität | 27,6 TB | Rack-System |
| Aggregierte HBM-Bandbreite | 1,7 PB/s | Über die Hochgeschwindigkeits-Scale-up-Domäne |
