Microsofts nye KI-modeller kutter kostnadene dramatisk

De to nye modellene

• MAI-Image-2.5-Pro: Microsofts bildegenereringsmodell med høyest kvalitet så langt, bygget for profesjonelle bilder, detaljert redigering og presis tekstgjengivelse inne i genererte bilder . Den prises via Microsoft Foundry til 5 dollar per 1M tekst-input-tokens, 8 dollar per 1M bilde-input-tokens og 106 dollar per 1M bilde-output-tokens .
• MAI-Voice-2-Flash: En lav-latens tale-til-tekst-modell optimalisert for hastighet og skalerbarhet i kundeservice- og sanntidsstemmeapplikasjoner . Microsoft oppgir at den er dobbelt så rask og 32 prosent mer kostnadseffektiv enn standard MAI-Voice-2 .

Begge modellene ble lansert i offentlig forhåndsvisning gjennom Microsoft Foundry 24. juli .

Hvor de tas i bruk

Microsoft ruller ut de nye modellene i flere flaggskipsprodukter umiddelbart :

• Bing Image Creator: Nå 100 prosent internt, og kjører ende-til-ende på MAI-Image-2.5-Pro . Den tidligere versjonen var fortsatt avhengig av OpenAIs bildemodeller.
• PowerPoint: MAI-Image-2.5-Pro har erstattet OpenAIs GPT-Image-2 som standard bildegenereringsmotor .
• OneDrive: Bildemodellen er nå standardverktøyet for KI-genererte bilder .
• Dynamics 365 Contact Center: MAI-Voice-2-Flash driver sanntidsstemme- og kundeservicearbeidsflyter . Microsofts KI-sjef Mustafa Suleyman nevnte integreringer hos kunder som T-Mobile og EasyJet .
• Microsoft Foundry (Azure AI Foundry): Begge modellene er tilgjengelige for utviklere i offentlig forhåndsvisning .

Microsoft oppgir at MAI-modeller nå er i bruk i mer enn halvparten av selskapets produkter, og at ytterligere utskiftninger pågår i Excel og Outlook .

GPU-kostnadsreduksjoner sammenlignet med OpenAI-modeller

Microsoft oppga konkrete prosenter for GPU-beregningskostnadsreduksjoner – det vil si besparelser på infrastrukturen når de kjører egne modeller i stedet for å lisensiere eller hoste OpenAIs tilsvarende modeller. Dette er ikke API-prisforskjeller, men faktiske besparelser på maskinvarenivå :

Disse reduksjonene er store nok til å endre Microsofts enhetsøkonomi for KI-funksjoner på tvers av Office- og skysuiten.

Hvordan modellene passer inn i MAI-familien

Lanseringene 24. juli er spesialiserte varianter innenfor en bredere MAI-familie på syv modeller som ble annonsert på Microsoft Build i juni 2026 :

1. Resonnering: MAI-Thinking-1
2. Bilde: MAI-Image-2.5, MAI-Image-2.5-Flash, og nå MAI-Image-2.5-Pro
3. Stemme / Tale: MAI-Voice-1, MAI-Voice-2, og MAI-Voice-2-Flash
4. Transkripsjon: MAI-Transcribe-1 / MAI-Transcribe-1.5
5. Koding: MAI-Code-1-Flash

MAI-Image-2.5-Pro legger til et premium-nivå for maksimal bildekvalitet, mens MAI-Voice-2-Flash legger til et hastighetsoptimalisert nivå for høyvolum, lav-latens tale . Hele familien er trent på Microsofts egne Maia 200-tilpassede KI-akseleratorer, uten destillasjon fra tredjepartsmodeller, med en påstått 1,4x effektivitetsfordel fra maskinvare-programvare-samdesignet .

Strategi: Redusert avhengighet av OpenAI

Microsoft gjennomfører en bevisst flerfaset strategi for å bygge full stabel-KI-selvforsyning :

• Erstatt tredjepartsmodeller med egne: PowerPoint, Bing Image Creator og OneDrive har alle byttet fra OpenAIs bildemodeller til MAI-Image-2.5-Pro . Dette beskrives som et «lite skifte bort fra OpenAI» som akselererer .
• Behold OpenAI som en partner, ikke eneleverandør: Microsoft er fortsatt investor i OpenAI, og Azure hoster OpenAIs modeller, men selskapet er ikke lenger avhengig av OpenAI for egne førstepartsprodukter. Målet er en multimodell-strategi med konkurransedyktige alternativer .
• Kostnadskontroll som strategisk innflytelse: GPU-kostnadsreduksjonene på 84–89 prosent gjør at Microsoft kan tilby konkurransedyktige KI-funksjoner til langt lavere kostnad per bruker, noe som beskytter marginene og styrker forhandlingsposisjonen overfor alle eksterne modellleverandører .
• Bygg vertikalt integrert: Egne brikker (Maia 200), egne modeller (MAI-familien), egen inferensinfrastruktur (Azure) og eget produktområde (Office, Bing, Dynamics, Windows) .

Kostnad, prising og implikasjoner for selvforsyning

• Infrastrukturkostnader elimineres: Å kjøre førstepartsmodeller på Maia 200-brikker eliminerer marginen som betales til tredjeparts modellleverandører for hver inferens .
• Varige KI-funksjoner: De store GPU-kostnadsreduksjonene tyder på at MAI-modellene er formålsbygget for Microsofts spesifikke produktbruksområder, snarere enn å være generelle grunnmodeller. Dette gjør KI-funksjoner i Office og Dynamics mer motstandsdyktige mot prisendringer fra OpenAI .
• Bunnlinjen: Lanseringen 24. juli fullfører utskiftingen av OpenAIs bilde- og talemodeller i Microsofts mest brukte forbruker- og bedriftsprodukter til en brøkdel av GPU-kostnaden . Microsoft bygger en uavhengig, vertikalt integrert KI-stabel som gjør selskapet langt mindre sårbart for eksterne avhengigheter.