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.

Os dois modelos lançados

• MAI-Image-2.5-Pro: É o modelo de geração de imagens de mais alta fidelidade da Microsoft até hoje. Foi desenvolvido para criar visuais profissionais, permitir edições detalhadas e renderizar textos com precisão dentro das imagens geradas . Pelo Microsoft Foundry, o preço é de US$ 5 para cada 1 milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 para 1 milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 106 para 1 milhão de tokens de saída de imagem .
• MAI-Voice-2-Flash: É um modelo de texto-para-fala (text-to-speech) de baixa latência, otimizado para velocidade e escala em aplicações de atendimento ao cliente e voz em tempo real . A Microsoft afirma que ele é duas vezes mais rápido e 32% mais econômico que a versão padrão do MAI-Voice-2 .

Ambos os modelos entraram em pré-visualização pública (public preview) através do Microsoft Foundry em 24 de julho .

Onde estão sendo usados

A Microsoft está integrando os novos modelos em vários de seus principais produtos de forma imediata :

• Bing Image Creator: Agora é 100% interno, rodando do início ao fim no MAI-Image-2.5-Pro . A versão anterior ainda dependia dos modelos de imagem da OpenAI.
• PowerPoint: O MAI-Image-2.5-Pro substituiu o GPT-Image-2 da OpenAI como o mecanismo padrão de geração de imagens .
• OneDrive: O modelo de imagem é agora a ferramenta padrão para imagens geradas por IA .
• Dynamics 365 Contact Center: O MAI-Voice-2-Flash é usado para fluxos de trabalho de voz e atendimento ao cliente em tempo real . Mustafa Suleyman, CEO de IA da Microsoft, mencionou integrações com clientes como .
• Microsoft Foundry (Azure AI Foundry): Ambos os modelos estão disponíveis para desenvolvedores em pré-visualização pública .

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 .

Redução de custos de GPU em comparação com os modelos da OpenAI

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 :

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.

Como os modelos se encaixam na família MAI

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 :

1. Raciocínio: MAI-Thinking-1
2. Imagem: MAI-Image-2.5, MAI-Image-2.5-Flash e agora MAI-Image-2.5-Pro
3. Voz / Fala: MAI-Voice-1, MAI-Voice-2 e MAI-Voice-2-Flash
4. Transcrição: MAI-Transcribe-1 / MAI-Transcribe-1.5
5. Código: MAI-Code-1-Flash

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 .

Estratégia: Reduzindo a dependência da OpenAI e de modelos terceiros

A Microsoft está executando uma estratégia deliberada de múltiplas fases para construir autossuficiência completa em IA :

• Substituir modelos de terceiros por modelos próprios: PowerPoint, Bing Image Creator e OneDrive já migraram dos modelos de imagem da OpenAI para o MAI-Image-2.5-Pro . Isso é descrito como uma "pequena mudança em relação à OpenAI" que está se acelerando .
• Manter a OpenAI como parceira, não como fornecedora única: A Microsoft continua sendo investidora da OpenAI e o Azure hospeda modelos da OpenAI, mas a empresa não depende mais da OpenAI para seus próprios produtos de primeira linha. O objetivo é uma estratégia multimodelo, com alternativas competitivas disponíveis .
• Controle de custos como alavanca estratégica: As reduções de 84% a 89% nos custos de GPU significam que a Microsoft pode oferecer recursos de IA competitivos com um custo por usuário muito menor, protegendo suas margens e fortalecendo sua posição de negociação com todos os provedores de modelos externos .
• Construir uma pilha vertical completa: Ter chips próprios (Maia 200), modelos próprios (família MAI), infraestrutura de inferência própria (Azure) e superfície de produto própria (Office, Bing, Dynamics, Windows) .

Implicações de custo, preço e autossuficiência

• Eliminação de custos de infraestrutura: Rodar modelos próprios nos chips Maia 200 elimina a margem paga a provedores de modelos terceiros para cada inferência .
• Recursos de IA duráveis: As reduções drásticas nos custos de GPU sugerem que os modelos MAI são construídos sob medida para os casos de uso específicos dos produtos da Microsoft, em vez de serem modelos de base de uso geral. Isso torna os recursos de IA no Office e no Dynamics mais resilientes a mudanças de preço da OpenAI .
• Resultado final: O lançamento de 24 de julho completa a substituição dos modelos de imagem e voz da OpenAI nos produtos de maior volume da Microsoft, tanto para consumidores quanto para empresas, a uma fração do custo de GPU . A Microsoft está construindo uma que a deixa muito menos exposta a qualquer dependência externa.

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.

Os dois modelos lançados

• MAI-Image-2.5-Pro: É o modelo de geração de imagens de mais alta fidelidade da Microsoft até hoje. Foi desenvolvido para criar visuais profissionais, permitir edições detalhadas e renderizar textos com precisão dentro das imagens geradas . Pelo Microsoft Foundry, o preço é de US$ 5 para cada 1 milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 para 1 milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 106 para 1 milhão de tokens de saída de imagem .
• MAI-Voice-2-Flash: É um modelo de texto-para-fala (text-to-speech) de baixa latência, otimizado para velocidade e escala em aplicações de atendimento ao cliente e voz em tempo real . A Microsoft afirma que ele é duas vezes mais rápido e 32% mais econômico que a versão padrão do MAI-Voice-2 .

Ambos os modelos entraram em pré-visualização pública (public preview) através do Microsoft Foundry em 24 de julho .

Onde estão sendo usados

A Microsoft está integrando os novos modelos em vários de seus principais produtos de forma imediata :

• Bing Image Creator: Agora é 100% interno, rodando do início ao fim no MAI-Image-2.5-Pro . A versão anterior ainda dependia dos modelos de imagem da OpenAI.
• PowerPoint: O MAI-Image-2.5-Pro substituiu o GPT-Image-2 da OpenAI como o mecanismo padrão de geração de imagens .
• OneDrive: O modelo de imagem é agora a ferramenta padrão para imagens geradas por IA .
• Dynamics 365 Contact Center: O MAI-Voice-2-Flash é usado para fluxos de trabalho de voz e atendimento ao cliente em tempo real . Mustafa Suleyman, CEO de IA da Microsoft, mencionou integrações com clientes como .
• Microsoft Foundry (Azure AI Foundry): Ambos os modelos estão disponíveis para desenvolvedores em pré-visualização pública .

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 .

Redução de custos de GPU em comparação com os modelos da OpenAI

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 :

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.

Como os modelos se encaixam na família MAI

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 :

1. Raciocínio: MAI-Thinking-1
2. Imagem: MAI-Image-2.5, MAI-Image-2.5-Flash e agora MAI-Image-2.5-Pro
3. Voz / Fala: MAI-Voice-1, MAI-Voice-2 e MAI-Voice-2-Flash
4. Transcrição: MAI-Transcribe-1 / MAI-Transcribe-1.5
5. Código: MAI-Code-1-Flash

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 .

Estratégia: Reduzindo a dependência da OpenAI e de modelos terceiros

A Microsoft está executando uma estratégia deliberada de múltiplas fases para construir autossuficiência completa em IA :

• Substituir modelos de terceiros por modelos próprios: PowerPoint, Bing Image Creator e OneDrive já migraram dos modelos de imagem da OpenAI para o MAI-Image-2.5-Pro . Isso é descrito como uma "pequena mudança em relação à OpenAI" que está se acelerando .
• Manter a OpenAI como parceira, não como fornecedora única: A Microsoft continua sendo investidora da OpenAI e o Azure hospeda modelos da OpenAI, mas a empresa não depende mais da OpenAI para seus próprios produtos de primeira linha. O objetivo é uma estratégia multimodelo, com alternativas competitivas disponíveis .
• Controle de custos como alavanca estratégica: As reduções de 84% a 89% nos custos de GPU significam que a Microsoft pode oferecer recursos de IA competitivos com um custo por usuário muito menor, protegendo suas margens e fortalecendo sua posição de negociação com todos os provedores de modelos externos .
• Construir uma pilha vertical completa: Ter chips próprios (Maia 200), modelos próprios (família MAI), infraestrutura de inferência própria (Azure) e superfície de produto própria (Office, Bing, Dynamics, Windows) .

Implicações de custo, preço e autossuficiência

• Eliminação de custos de infraestrutura: Rodar modelos próprios nos chips Maia 200 elimina a margem paga a provedores de modelos terceiros para cada inferência .
• Recursos de IA duráveis: As reduções drásticas nos custos de GPU sugerem que os modelos MAI são construídos sob medida para os casos de uso específicos dos produtos da Microsoft, em vez de serem modelos de base de uso geral. Isso torna os recursos de IA no Office e no Dynamics mais resilientes a mudanças de preço da OpenAI .
• Resultado final: O lançamento de 24 de julho completa a substituição dos modelos de imagem e voz da OpenAI nos produtos de maior volume da Microsoft, tanto para consumidores quanto para empresas, a uma fração do custo de GPU . A Microsoft está construindo uma que a deixa muito menos exposta a qualquer dependência externa.