Microsoft reduziert seine internen Ausgaben für den Einsatz der KI-Modelle von Anthropic deutlich. Das Budget für die Nutzung von Claude wurde um mehr als ein Drittel gekürzt, während der Konzern den Schwerpunkt verstärkt auf eigene Modelle und Infrastrukturen verlagert. Dies geht aus aktuellen Berichten hervor.
Anfang 2026 hatte Microsoft die unternehmensinternen Kosten für Modelle des Anbieters Anthropic noch auf mindestens eine Milliarde US-Dollar pro Jahr geschätzt.
Im Zuge der Einsparungen forderte das Management die Beschäftigten auf, die Nutzung von Claude zu drosseln und stattdessen bevorzugt hauseigene KI-Werkzeuge einzusetzen.
Die Führungskräfte Scott Guthrie aus der Azure-Sparte und Jay Parikh aus dem Bereich Developer Tools drängten auf einen vorsichtigeren Modelleinsatz bei der Softwareentwicklung. Sie überwachten den internen Verbrauch und priorisierten Modelle abseits von Anthropic.
In der Cloud-and-AI-Division, die mehr als 60.000 Beschäftigte zählt, wurde das individuelle Monatsbudget für Entwickler von zuvor 100.000 US-Dollar auf rund 10.000 US-Dollar in den meisten Szenarien herabgestuft. Unter einigen Ingenieuren des Konzerns sorgten die drastischen Einschnitte für Unmut.
Ausrichtung auf Wirtschaftlichkeit und eigene Hardware
Der Schritt fügt sich in die übergeordnete Strategie des Konzerns ein, die Ausgaben für künstliche Intelligenz zu optimieren. In einem Aktionärsbrief kündigte Microsofts Vorstandsvorsitzender Satya Nadella an, die KI-Kosten weiter zu senken und das Produktportfolio um KI-Agenten statt um klassische Anwendungen herum neu zu strukturieren. Laut Nadella messen Kunden zunehmend die Kosten pro konkretem Ergebnis.
Zugleich forciert Microsoft die Entwicklung eigener Rechenzentrumskapazitäten und Siliziumchips. Mit Maia 300 kündigte das Unternehmen die dritte Generation seiner hauseigenen KI-Chips an, die ab 2027 in den Produktivbetrieb gehen und als primäres System für KI-Inferenzen in Microsoft-Produkten dienen sollen.
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Der Prozessor setzt auf eine Chiplet-Architektur im Fertigungsverfahren TSMC N2P, die Rechenkerne, Speicher-Controller sowie Ein- und Ausgabeeinheiten trennt.
Laut Guthrie soll Maia 300 rund 40 Prozent mehr Tokens pro Megawatt liefern als führende GPU-basierte Systeme; in einer Konfiguration mit 96 Beschleunigern erreiche er bis zum Siebenfachen des Rack-Scale-Token-Durchsatzes des Vorgängers Maia 200. Letzterer wurde im Januar angekündigt und befindet sich bereits unter anderem für Copilot, GitHub Copilot und Microsoft Foundry im Einsatz.
Die Azure-Maia-Reihe soll ab 2027 auf Installationen im Multi-Gigawatt-Bereich skaliert werden. Nadella verwies zudem darauf, dass Azure im Verlauf des Jahres 88 Rechenzentren hinzugewonnen habe.
Wandel bei Plattform- und Abrechnungsmodellen
Über die Plattform Microsoft Foundry offeriert der Konzern nach eigenen Angaben mehr als 11.000 Modelle – darunter Angebote von Partnern wie OpenAI, Anthropic und Mistral sowie die eigene MAI-Modellfamilie – für über 100.000 Unternehmenskunden.
Demnach verzeichnete das Geschäftsjahr 2026 einen Umsatz von 331,8 Milliarden US-Dollar, was einem Zuwachs von 18 Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der Cloud-Umsatz von Microsoft wuchs um 27 Prozent auf 214,4 Milliarden US-Dollar, während Azure um 41 Prozent zulegte und erstmals mehr als 100 Milliarden US-Dollar einspielte.
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Das Betriebsergebnis belief sich auf 155,2 Milliarden US-Dollar. Die Zahl der bezahlten Arbeitsplätze für Microsoft 365 Copilot überstieg 30 Millionen, während GitHub Copilot auf 50 Millionen Nutzer kam.
Für seine Copilot-Anwendung führt Microsoft unterdessen ein hybrides Abrechnungsmodell ein. Während alltägliche Assistenzfunktionen in Büroprogrammen wie Word, Excel, Teams und Outlook über klassische Nutzer-Abonnements abgedeckt bleiben, setzt der Konzern bei anspruchsvolleren agentischen Funktionen – darunter Werkzeuge für Programmierung, Coworking, Autopilot und SharePoint-Agenten – auf eine zusätzliche nutzungsbasierte Abrechnung.
Die Kosten richten sich dabei nach Modellwahl, Kontextgröße und Berechnungsdauer. Zur Steuerung stellt das Unternehmen Verbrauchsüberwachungen und Ausgabenlimits im Administrationsbereich bereit.
Analyst Simon Baxter vom Marktforschungsunternehmen TechMarketView merkte an, dass feste Lizenzen wie etwa bei den 505.000 Mitarbeitern des National Health Service in England für planbare Kosten sorgten, während variable, verbrauchsabhängige Agentenmodelle neue finanzielle Ungewissheiten mit sich brächten.