O lançamento conclui uma estratégia de meses para substituir os modelos da OpenAI nos produtos de maior volume da Microsoft por modelos construídos do zero nos chips Maia 200, desenvolvidos internamente pela empresa. Confira a seguir o que são esses modelos, onde estão sendo usados, quanto economizam e o que isso significa para o futuro da infraestrutura de IA da Microsoft.
Ambos os modelos entraram em pré-visualização pública (public preview) através do Microsoft Foundry em 24 de julho .
A Microsoft está integrando os novos modelos em vários de seus principais produtos de forma imediata :
A Microsoft afirma que os modelos MAI já estão implementados em mais da metade de seus produtos, com substituições adicionais em andamento no Excel e no Outlook .
A Microsoft divulgou percentuais específicos de redução de custos de computação em GPU — ou seja, a economia na infraestrutura de inferência ao rodar seus próprios modelos em vez de licenciar ou hospedar os equivalentes da OpenAI. Esses valores não são diferenças de preço de API, mas sim economias reais no nível de hardware :
| Modelo | Caso de Uso | Redução no Custo de GPU vs. OpenAI | Fonte |
|---|---|---|---|
| MAI-Image-2.5-Pro | PowerPoint (vs. GPT-Image-2) | Até 84% | |
| MAI-Voice-2-Flash | Dynamics 365 Contact Center | Até 89% | |
| MAI-Voice-2-Flash | Geral (vs. MAI-Voice-2) | 32% mais econômico (e 2x mais rápido) |
Essas reduções são significativas o suficiente para mudar a economia unitária dos recursos de IA da Microsoft em todo o seu pacote Office e de nuvem.
Os lançamentos de 24 de julho são variantes especializadas dentro de uma família MAI mais ampla, composta por sete modelos anunciados no Microsoft Build em junho de 2026 :
O MAI-Image-2.5-Pro adiciona um nível premium para máxima qualidade de imagem, enquanto o MAI-Voice-2-Flash adiciona um nível otimizado para velocidade em aplicações de voz de alto volume e baixa latência . Toda a família é treinada nos aceleradores de IA personalizados Maia 200 da Microsoft, sem destilação de modelos de terceiros, com uma vantagem de eficiência de 1,4x alegada proveniente do co-design de hardware e software .
A Microsoft está executando uma estratégia deliberada de múltiplas fases para construir autossuficiência completa em IA :