במילים אחרות, מיקרוסופט ו-OpenAI עברו ממערכת יחסים שבה אחת החברות סיפקה את שכבת המודלים המרכזית של השנייה למודל של שיתוף פעולה ותחרות במקביל — מה שמכונה לעיתים "coopetition" .
מוסטפא סולימן, ממייסדי DeepMind ומנכ"ל Microsoft AI, תיאר את שינוי ההסכם כנקודת מפנה. באפריל 2026 הוא אמר ל-The Verge שהמשא ומתן מחדש "פתח את היכולת של מיקרוסופט לעסוק בסופר־אינטליגנציה" . בכנס Build 2026 הוא השתמש בניסוח חד יותר: מיקרוסופט, לדבריו, "שוחררה" מהתלות הקודמת ב-OpenAI .
לרטוריקה הזו התלווה שינוי ארגוני. במרץ 2026 שינתה מיקרוסופט את קווי הדיווח בתוך חטיבת ה-AI, במטרה "לשחרר" את סולימן מהתמקדות יומיומית במוצרי Copilot ולאפשר לו להתרכז במודלים מהדור הבא ובמחקר מתקדם. במקביל, הנדסת מוצרי Copilot רוכזה תחת הנהלה נפרדת .
התוצאה היא אסטרטגיה דו־מסלולית ברורה:
בכנס Build שנערך בסן פרנסיסקו ב-2 וב-3 ביוני 2026, צוות Microsoft AI Superintelligence, בהובלת סולימן, חשף משפחה של שבעה מודלים תחת המותג MAI — ראשי תיבות של Microsoft AI .
מיקרוסופט הדגישה כי המודלים אומנו מאפס, ללא distillation — זיקוק ידע ממודל קיים — של OpenAI או של ספק חיצוני אחר .
דגם הדגל, MAI-Thinking-1, מבוסס על ארכיטקטורת Mixture of Experts דלילה. לפי הנתונים שמסרה מיקרוסופט, הוא כולל כטריליון פרמטרים בסך הכול, כ-35 מיליארד פרמטרים פעילים בכל הפעלה וחלון הקשר של 256 אלף טוקנים .
המודל מיועד בעיקר למשימות הדורשות הסקת מסקנות, פתרון בעיות והנדסת תוכנה. מיקרוסופט הציגה אותו כמודל בגודל בינוני שמספק ביצועים גבוהים יחסית לקטגוריה שלו .
בבדיקות עיוורות שערכו מדרגים אנושיים בלתי תלויים במסגרת Surge, המדרגים העדיפו אותו על פני Claude Sonnet 4.6. בתחום הקוד הוא השתווה ל-Claude Opus 4.6 במדד SWE-Bench Pro, ובמדד המתמטיקה AIME 25 הוא הגיע ל-97% . אלה נתונים שמיקרוסופט הציגה או שנמסרו במסגרת מקורות הבדיקה; הם אינם שקולים בהכרח להערכה בלתי תלויה מלאה של ביצועי המודל בכל שימוש.
מעבר למודל החשיבה, המשפחה כוללת מודלים למשימות שונות:
מודלי התמונה, התמלול והקול הועמדו להשגה כללית ב-Microsoft Foundry וב-MAI Playground עם השקתם . יחד, מיקרוסופט מציגה את שבעת המודלים כאקוסיסטם רב־מודלי שמכסה טקסט, קוד, תמונה, קול ותמלול .
המהלך אינו מסתכם בהכרזה מחקרית. לצד דגמי MAI הציגה מיקרוסופט את Project Polaris — מודל קוד פנימי שאמור להחליף את GPT-4 Turbo כמנוע החשיבה המוגדר כברירת מחדל ב-GitHub Copilot, החל מאוגוסט 2026 .
זהו מבחן מסחרי חשוב: GitHub Copilot הוא אחד ממוצרי הפיתוח המרכזיים של מיקרוסופט, ולכן שילוב מודל פנימי בו עשוי להפחית את התלות התפעולית והפיננסית בספקי מודלים חיצוניים. הוא גם מספק למיקרוסופט סביבת ניסוי אמיתית, שבה ניתן למדוד את ביצועי המודלים מול תהליכי עבודה של מפתחים.
סולימן מציג את החזון של מיקרוסופט תחת המונח "Humanist Superintelligence" — מערכות AI מתקדמות שנועדו לשרת אנשים וארגונים, ולא לפעול באופן עצמאי ללא שליטה אנושית .
בריאיון ל-Bloomberg בדצמבר 2025 הוא אמר: "לא נמשיך לפתח מערכת שיש לה פוטנציאל לברוח משליטתנו" . בכך מיקרוסופט מנסה לבדל את הגישה שלה במרוץ שבו חברות רבות מדגישות בעיקר יכולות, קצב השקה וגודל מודל.
התשתית הארגונית נשענת על כמה רכיבים:
ב-Build 2026 הציגה מיקרוסופט גם את Autopilots — קטגוריה של סוכנים שפועלים ברקע לאורך זמן. הראשון שבהם, Microsoft Scout, הוא סוכן עבודה אישי שפועל בין Teams, Outlook, OneDrive ו-SharePoint .
שבב ה-AI המותאם אישית Maia 200 מופיע כחלק מאסטרטגיית התשתית של מיקרוסופט לצד דחיפת הסופר־אינטליגנציה . הוא מייצג את השקעת החברה במאיצים ייעודיים לעומסי אימון והסקה של AI ב-Azure.
עם זאת, הטענה הספציפית שלפיה Maia 200 יעיל ב-30% מבחינת עלות לעומת GB200 של Nvidia לא אומתה באופן עצמאי בחומרים שנבדקו כאן. לא נמצא מקור ראשוני, נתון ביצועים רשמי או מקור משני אמין שמאשר את המספר הזה. ייתכן שמדובר בהערכת אנליסטים, בתוצאות פנימיות שטרם פורסמו או בהדלפה לא מאומתת. עד שיוצג מקור ניתן לאימות, יש להתייחס לטענת ה-30% בזהירות.
המהלך של מיקרוסופט אינו נסיגה מ-OpenAI. ההצהרות המשותפות בין החברות והמשך שיתוף הקניין הרוחני עד 2032 מבהירים שהשותפות נותרה משמעותית . השינוי הוא שמיקרוסופט אינה מוכנה עוד להיות תלויה בלעדית במעבדה חיצונית כדי לקבוע את עתיד ה-AI שלה.
הסדר החדש מעניק לה אפשרות לשמור על הקשר עם OpenAI, ובמקביל לבנות מודלים משלה, לבחור בין ספקים ולהתאים את שכבת ה-AI למוצרים וללקוחות הארגוניים שלה. הבחירה להתחיל בכלי מפתחים — ובעיקר ב-GitHub Copilot — אינה מקרית: זהו תחום שבו אפשר להכניס מודל חדש ישירות לתהליך עבודה מדיד, לפני שמרחיבים אותו לכל שכבת התוכנה הארגונית.
אם MAI-Thinking-1, Project Polaris ופלטפורמת הסוכנים יעמדו בהבטחות, מיקרוסופט תהפוך מספקית הפצה ותשתית למודלי AI של אחרים לשחקנית שמחזיקה בעצמה בחלק גדול יותר מהמחסנית — מהמודל והחומרה ועד למוצר ולמערכת הארגונית. במקביל, אזהרותיו של סולימן בנוגע לשליטה ובטיחות מציבות גבול עקרוני: מבחינת מיקרוסופט, סופר־אינטליגנציה אמורה להיות חזקה יותר, אך לא עצמאית יותר מבני האדם שהיא נועדה לשרת .
במילים אחרות, מיקרוסופט ו-OpenAI עברו ממערכת יחסים שבה אחת החברות סיפקה את שכבת המודלים המרכזית של השנייה למודל של שיתוף פעולה ותחרות במקביל — מה שמכונה לעיתים "coopetition" .
מוסטפא סולימן, ממייסדי DeepMind ומנכ"ל Microsoft AI, תיאר את שינוי ההסכם כנקודת מפנה. באפריל 2026 הוא אמר ל-The Verge שהמשא ומתן מחדש "פתח את היכולת של מיקרוסופט לעסוק בסופר־אינטליגנציה" . בכנס Build 2026 הוא השתמש בניסוח חד יותר: מיקרוסופט, לדבריו, "שוחררה" מהתלות הקודמת ב-OpenAI .
לרטוריקה הזו התלווה שינוי ארגוני. במרץ 2026 שינתה מיקרוסופט את קווי הדיווח בתוך חטיבת ה-AI, במטרה "לשחרר" את סולימן מהתמקדות יומיומית במוצרי Copilot ולאפשר לו להתרכז במודלים מהדור הבא ובמחקר מתקדם. במקביל, הנדסת מוצרי Copilot רוכזה תחת הנהלה נפרדת .
התוצאה היא אסטרטגיה דו־מסלולית ברורה:
בכנס Build שנערך בסן פרנסיסקו ב-2 וב-3 ביוני 2026, צוות Microsoft AI Superintelligence, בהובלת סולימן, חשף משפחה של שבעה מודלים תחת המותג MAI — ראשי תיבות של Microsoft AI .
מיקרוסופט הדגישה כי המודלים אומנו מאפס, ללא distillation — זיקוק ידע ממודל קיים — של OpenAI או של ספק חיצוני אחר .
דגם הדגל, MAI-Thinking-1, מבוסס על ארכיטקטורת Mixture of Experts דלילה. לפי הנתונים שמסרה מיקרוסופט, הוא כולל כטריליון פרמטרים בסך הכול, כ-35 מיליארד פרמטרים פעילים בכל הפעלה וחלון הקשר של 256 אלף טוקנים .
המודל מיועד בעיקר למשימות הדורשות הסקת מסקנות, פתרון בעיות והנדסת תוכנה. מיקרוסופט הציגה אותו כמודל בגודל בינוני שמספק ביצועים גבוהים יחסית לקטגוריה שלו .
בבדיקות עיוורות שערכו מדרגים אנושיים בלתי תלויים במסגרת Surge, המדרגים העדיפו אותו על פני Claude Sonnet 4.6. בתחום הקוד הוא השתווה ל-Claude Opus 4.6 במדד SWE-Bench Pro, ובמדד המתמטיקה AIME 25 הוא הגיע ל-97% . אלה נתונים שמיקרוסופט הציגה או שנמסרו במסגרת מקורות הבדיקה; הם אינם שקולים בהכרח להערכה בלתי תלויה מלאה של ביצועי המודל בכל שימוש.
מעבר למודל החשיבה, המשפחה כוללת מודלים למשימות שונות:
מודלי התמונה, התמלול והקול הועמדו להשגה כללית ב-Microsoft Foundry וב-MAI Playground עם השקתם . יחד, מיקרוסופט מציגה את שבעת המודלים כאקוסיסטם רב־מודלי שמכסה טקסט, קוד, תמונה, קול ותמלול .
המהלך אינו מסתכם בהכרזה מחקרית. לצד דגמי MAI הציגה מיקרוסופט את Project Polaris — מודל קוד פנימי שאמור להחליף את GPT-4 Turbo כמנוע החשיבה המוגדר כברירת מחדל ב-GitHub Copilot, החל מאוגוסט 2026 .
זהו מבחן מסחרי חשוב: GitHub Copilot הוא אחד ממוצרי הפיתוח המרכזיים של מיקרוסופט, ולכן שילוב מודל פנימי בו עשוי להפחית את התלות התפעולית והפיננסית בספקי מודלים חיצוניים. הוא גם מספק למיקרוסופט סביבת ניסוי אמיתית, שבה ניתן למדוד את ביצועי המודלים מול תהליכי עבודה של מפתחים.
סולימן מציג את החזון של מיקרוסופט תחת המונח "Humanist Superintelligence" — מערכות AI מתקדמות שנועדו לשרת אנשים וארגונים, ולא לפעול באופן עצמאי ללא שליטה אנושית .
בריאיון ל-Bloomberg בדצמבר 2025 הוא אמר: "לא נמשיך לפתח מערכת שיש לה פוטנציאל לברוח משליטתנו" . בכך מיקרוסופט מנסה לבדל את הגישה שלה במרוץ שבו חברות רבות מדגישות בעיקר יכולות, קצב השקה וגודל מודל.
התשתית הארגונית נשענת על כמה רכיבים:
ב-Build 2026 הציגה מיקרוסופט גם את Autopilots — קטגוריה של סוכנים שפועלים ברקע לאורך זמן. הראשון שבהם, Microsoft Scout, הוא סוכן עבודה אישי שפועל בין Teams, Outlook, OneDrive ו-SharePoint .
שבב ה-AI המותאם אישית Maia 200 מופיע כחלק מאסטרטגיית התשתית של מיקרוסופט לצד דחיפת הסופר־אינטליגנציה . הוא מייצג את השקעת החברה במאיצים ייעודיים לעומסי אימון והסקה של AI ב-Azure.
עם זאת, הטענה הספציפית שלפיה Maia 200 יעיל ב-30% מבחינת עלות לעומת GB200 של Nvidia לא אומתה באופן עצמאי בחומרים שנבדקו כאן. לא נמצא מקור ראשוני, נתון ביצועים רשמי או מקור משני אמין שמאשר את המספר הזה. ייתכן שמדובר בהערכת אנליסטים, בתוצאות פנימיות שטרם פורסמו או בהדלפה לא מאומתת. עד שיוצג מקור ניתן לאימות, יש להתייחס לטענת ה-30% בזהירות.
המהלך של מיקרוסופט אינו נסיגה מ-OpenAI. ההצהרות המשותפות בין החברות והמשך שיתוף הקניין הרוחני עד 2032 מבהירים שהשותפות נותרה משמעותית . השינוי הוא שמיקרוסופט אינה מוכנה עוד להיות תלויה בלעדית במעבדה חיצונית כדי לקבוע את עתיד ה-AI שלה.
הסדר החדש מעניק לה אפשרות לשמור על הקשר עם OpenAI, ובמקביל לבנות מודלים משלה, לבחור בין ספקים ולהתאים את שכבת ה-AI למוצרים וללקוחות הארגוניים שלה. הבחירה להתחיל בכלי מפתחים — ובעיקר ב-GitHub Copilot — אינה מקרית: זהו תחום שבו אפשר להכניס מודל חדש ישירות לתהליך עבודה מדיד, לפני שמרחיבים אותו לכל שכבת התוכנה הארגונית.
אם MAI-Thinking-1, Project Polaris ופלטפורמת הסוכנים יעמדו בהבטחות, מיקרוסופט תהפוך מספקית הפצה ותשתית למודלי AI של אחרים לשחקנית שמחזיקה בעצמה בחלק גדול יותר מהמחסנית — מהמודל והחומרה ועד למוצר ולמערכת הארגונית. במקביל, אזהרותיו של סולימן בנוגע לשליטה ובטיחות מציבות גבול עקרוני: מבחינת מיקרוסופט, סופר־אינטליגנציה אמורה להיות חזקה יותר, אך לא עצמאית יותר מבני האדם שהיא נועדה לשרת .