Microsoft tiše předvádí, jak ušetřit na AI: Vlastní modely MAI překonávají drahé rivaly v Excelu i Copilotovi

• Malé modely pro každodenní úkoly: Strategie „difunduje“ inteligenci na úrovni hraničních modelů tak, že trénuje malé interní modely na produktově specifických datech, dokud svou kvalitou na běžných úlohách nedosáhnou úrovně hraničních modelů – a přitom spotřebují jen zlomek tokenů .
• Tréninková pipeline „hill-climbing“: Microsoft používá metodu „šplhání do kopce“ – startuje z existujícího kontrolního bodu modelu (např. MAI-Code-1-Flash už použitý v GitHub Copilotu), dále ho trénuje na konkrétní úloze (např. Excel) a iterativně se tak na dané úzké doméně přibližuje výkonnosti hraničních modelů .
• Nákladová výhoda: Protože jsou MAI modely menší a stavěné na míru, stojí jedna inference mnohem méně než pronájem modelů OpenAI nebo Anthropicu. Nadella uvedl, že rodina MAI „v mnoha případech použití překonává univerzální hraniční modely, přitom spotřebuje jen zlomek tokenů“ .

Reálné produkční výsledky: GitHub Copilot a Excel

GitHub Copilot:

Microsoft spustil model MAI-Code-1-Flash v GitHub Copilotu v červnu 2026 a koncem července ho používaly miliony vývojářů pro svou každodenní práci . Model se objevil ve výběru modelů v Copilotu pro VS Code a stal se součástí výchozího automatického výběru .

Excel (Microsoft 365 Copilot):

Microsoft přímo uvádí: „V našem živém produkčním nasazení vidíme, že náš model MAI nasazený v Excelu je na úrovni GPT-5.6 pro nejběžnější úkoly a přitom je nákladově efektivnější.“

Do 7. července 2026 začal Microsoft přepojovat desetitisíce AI promptů týdně z Excelu a Outlooku na své vlastní MAI modely – to byl první zveřejněný produkční přesun provozu Microsoft 365 Copilotu od OpenAI a Anthropicu .

Širší posun: Snižování závislosti na třetích stranách

Na konferenci Build 2026 (2. června) Microsoft představil sedm modelů MAI, včetně MAI-Thinking-1 (uvažování), MAI-Code-1-Flash (kódování), MAI-Image-2.5, MAI-Voice-2 a MAI-Transcribe-1.5 .

Nadella výslovně řekl, že Microsoft nyní směruje úkoly v GitHub Copilotu, Excelu a Outlooku na své vlastní MAI modely, kdykoli se vyrovnají nebo překonají hraniční alternativy od OpenAI a Anthropicu . Bloomberg označil tento posun za „směrový a záměrný, nikoli experimentální“ – Microsoft postupně nahrazuje modely třetích stran v kancelářských aplikacích, aby snížil náklady a získal lepší kontrolu nad daty .

V PowerPointu podle Mustafy Suleymana ušetřil Microsoftův obrazový model 84 % nákladů oproti GPT-Image-2. V OneDrivu zvýšil míru uložení o 26 % a snížil latenci přibližně o 25 % .

Důležité upozornění: Nejde o rozvod, ale o strategické zajištění

Nejde o úplný rozchod s OpenAI. Microsoft zůstává primárním cloudovým partnerem OpenAI a v dubnu 2026 obě strany novelizovaly smlouvu, aby tento vztah udržely . Tento krok je lépe popsat jako strategické zajištění: budovat vlastní inteligenci a zároveň prodávat modely konkurence na Azure .

Modely OpenAI a Anthropicu stále zvládají většinu provozu Copilotu. Posun k MAI modelům je zatím pozvolný a zaměřuje se na objemné, méně komplexní úlohy, kde jsou úspory největší .

Shrnutí

Strategie Microsoftu „Frontier Diffusion and Control“ představuje zásadní přehodnocení nasazování AI: místo vsazení všeho na jednu kartu v podobě jednoho hraničního modelu optimalizuje „nákladově-výsledkovou hranici“ tím, že ke každému úkolu přiřadí ten správný model. Produkční výsledky z Excelu, GitHub Copilotu a Outlooku naznačují, že tento přístup už plní svůj slib – dosahuje kvality hraničních modelů za dramaticky nižší náklady.