Die Microsoft-Cloud Azure wächst um 35 Prozent, getrieben von klassischer Cloud-Nutzung und KI-Diensten.
Im dritten Quartal des Geschäftsjahres 2025 stieg der Umsatz der Microsoft Cloud auf 42,4 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 22 Prozent in konstanter Währung. Insgesamt erzielte Microsoft einen Umsatz von 70,1 Milliarden Dollar und einen Gewinn pro Aktie von 3,46 Dollar – jeweils deutlich über den Erwartungen.
16 Prozentpunkte des Azure-Wachstums entfielen auf KI-Dienste. CFO Amy Hood betonte jedoch, dass der überraschende Zuwachs primär aus dem klassischen Cloud-Geschäft kam. Die klare Trennung zwischen KI- und Nicht-KI-Workloads werde zunehmend schwieriger, da beides in vielen Anwendungen kombiniert werde. CEO Satya Nadella verwies auf eine „beschleunigte Nachfrage“ bei Migrationen und Datenplattformen wie PostgreSQL, Cosmos DB und Microsoft Fabric.
Die unmittelbare KI-Nutzung wächst weiter stark: Im Quartal wurden über 100 Billionen Tokens verarbeitet – 50 Billionen allein im letzten Monat. Über 70.000 Unternehmen entwickelten auf der Foundry-Plattform eigene KI-Anwendungen. Die Plattform bietet Zugang zu Modellen von OpenAI, Meta, Mistral und anderen.
Auch die Nutzung von Copilot-Produkten zieht an: Die Zahl der GitHub-Copilot-Nutzer stieg auf über 15 Millionen – mehr als viermal so viele wie im Vorjahr. Microsoft 365 Copilot verzeichnete laut Unternehmen eine Verdreifachung der Nutzung im Jahresvergleich.
Konkrete Nutzerzahlen für den Office-Copilot nennt Microsoft nicht, verweist aber auf das Umsatzwachstum der "M365 Commercial Cloud" um 15 Prozent in konstanter Währung. Wie gut Copilot tatsächlich funktioniert, insbesondere im Verhältnis zu den hohen Investitionen, wird durch diesen Verweis jedoch nicht geklärt.
Microsofts Infrastrukturstrategie wird vorsichtiger
Obwohl Microsoft die AI-Kapazitäten früher als geplant bereitstellen konnte, rechnet das Unternehmen ab Juni mit Engpässen. CFO Amy Hood sprach von "knappen Ressourcen", CEO Satya Nadella betonte die Bedeutung gezielter, regional abgestimmter Ausbauten.
Tatsächlich geht Microsoft beim Rechenzentrumsbau wohl deutlich vorsichtiger vor als hier kommuniziert. Laut SemiAnalysis und anderen Quellen wurden nicht nur Leasingabsichtserklärungen über 2 Gigawatt gestrichen, sondern auch 1,5 Gigawatt an geplanten Eigenausbauten für 2025 und 2026 eingefroren. Großprojekte zeigen kaum Fortschritt, Bau und Infrastrukturbestellungen wurden gestoppt oder verzögert.
Ein möglicher Grund ist das Ende der exklusiven Partnerschaft mit OpenAI. Das KI-Start-up verlagert große Teile seiner Infrastruktur zu Anbietern wie CoreWeave, Oracle und Crusoe. Zudem soll die Nachfrage nach Microsofts eigenen KI-Produkten im Enterprise-Segment hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Microsoft äußerte sich bisher nicht zu den Berichten. In einem Podcast Ende Februar sagte Nadella jedoch, dass er ab 2027 ein Überangebot an Rechenleistung erwartet. Die Industrie sei derzeit zu stark auf das Angebot ausgerichtet, nicht auf die tatsächliche Nachfrage. "Das Einzige, was bei all den Rechenzentren passieren wird, ist, dass die Preise sinken werden", so Nadella.
Microsoft will mehr Effizienz in KI bringen
Microsoft hat im dritten Quartal 21,4 Milliarden Dollar in Cloud- und KI-Infrastruktur investiert - etwas weniger als erwartet. Finanzchefin Amy Hood sprach von normalen Schwankungen bei der Bereitstellung von gemieteten Rechenzentren.
Die Ausgaben sollen weiter steigen, mit einem stärkeren Fokus auf kurzlebige, direkt umsatzwirksame Komponenten. Laut Hood sind die Margen im KI-Geschäft heute bereits höher als beim Übergang zur Cloud vor einigen Jahren.
Im Zentrum des Earnings Calls stand das Thema KI-Effizienz: CEO Satya Nadella berichtete, dass sich die Kosten pro Token mehr als halbiert hätten, während die Leistung pro Watt um 30 Prozent gestiegen sei.
Entscheidender Treiber sei nicht die Hardware, sondern Softwareoptimierung über alle Ebenen – von der Systemsoftware bis zur Modellarchitektur. Diese bringe laut Nadella einen Faktor-10-Gewinn im Vergleich zu reinen Hardware-Upgrades. Auch Microsofts Fokus liegt mit den neuen Phi-4-Reasoning-Modellen auf kleineren, aber effizienteren KI-Modellen.
Laut Nadella verdoppelt sich die Leistung von KI-Modellen derzeit alle sechs Monate, was auf mehrere sich überlagernde Skalierungseffekte zurückzuführen ist: Fortschritte bei Chips (Moore’s Law), Software, Modellarchitektur und Effizienz der Applikationsserver. Ziel sei es, mit einer ausgewogenen Infrastrukturflotte maximale Leistung bei möglichst geringem Ressourceneinsatz zu erzielen.
