es.wedoany.com Noticia: Microsoft ha presentado siete modelos internos de su marca MAI en la conferencia Build 2026, lanzando un nuevo procesador para servidores optimizado para agentes, mostrando la próxima generación de chips cuánticos e integrando una plataforma de agentes que abarca Windows, Azure y GitHub. La compañía describe este posicionamiento como "autosuficiente", destacando su capacidad para proporcionar su propia inteligencia, sus propios chips y su propio tiempo de ejecución, pero esto no supone una ruptura con OpenAI, sino la creación de una alternativa controlable, manteniendo la colaboración.
Mustafa Suleyman, responsable de la división de IA de Microsoft, presentó los siete modelos, que abarcan funciones como razonamiento, codificación, generación de imágenes, voz y transcripción. El modelo insignia de razonamiento, MAI-Thinking-1, emplea un diseño de mezcla dispersa de expertos, con aproximadamente 35 000 millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 256 000 tokens. Actualmente está disponible en vista previa privada a través de Microsoft Foundry, sin un lanzamiento general. Microsoft afirma que los evaluadores humanos en pruebas ciegas prefirieron este modelo frente a Claude Sonnet 4.6 de Anthropic, y que su rendimiento es comparable al de Claude Opus 4.6 en el benchmark de codificación SWE-bench Pro. Otro modelo de codificación más pequeño y eficiente, MAI-Code-1-Flash, llegará al editor de los usuarios de GitHub Copilot. Todos estos modelos se entrenaron desde cero con datos autorizados, sin destilación de conocimiento de otros laboratorios.
Microsoft indica que estos modelos utilizan un pipeline de entrenamiento denominado "máquina de escalada", que se mejora continuamente en ciclos a medida que la capacidad informática global se expande. La compañía diseñó los modelos MAI junto con el acelerador de inferencia Maia 200, y reportó ganancias de eficiencia al emparejar ambos. Microsoft también presentó la tecnología Frontier Tuning, que permite aplicar aprendizaje por refuerzo dentro de los límites de cumplimiento del cliente, adaptando el modelo a negocios específicos. La compañía citó un caso interno que muestra una mejora en la tasa de finalización de tareas del 13 % al 87 %, y afirmó que una versión adaptada para tareas de Excel igualó a los modelos de vanguardia de OpenAI con un costo hasta 10 veces menor. Sin embargo, estos datos provienen de Microsoft y no han sido verificados de forma independiente.
En el ámbito de la infraestructura, Microsoft lanzó las máquinas virtuales Azure Cobalt 200 basadas en Arm, ahora en vista previa, que ofrecen hasta un 50 % de mejora en el rendimiento del procesador según la carga de trabajo, y están optimizadas para IA de agentes basada en Linux. También añadió Azure HorizonDB, un servicio de aplicaciones de IA compatible con Postgres que incluye funciones como búsqueda vectorial y puede conectarse a Foundry y Fabric. Una versión de Fabric Data Warehouse con aceleración GPU, en pruebas internas de Microsoft en mayo, resultó siete veces más rápida que tres almacenes en la nube de la competencia, aunque la compañía no publicó comparativas con competidores nombrados.
En el ámbito de los agentes, Microsoft lanzó el kit de desarrollo de software Agent 365 como producto general, y reorganizó la capa de conocimiento en torno a Foundry IQ (ahora disponible de forma general), unificando Work IQ, Fabric IQ, Azure SQL, búsqueda de archivos y fuentes de datos externas, y añadió Web IQ para la base en tiempo real de la web. Una nueva aplicación de escritorio de GitHub Copilot lleva a Copilot desde el chat a tareas de gestión y solicitudes de extracción, mientras que Visual Studio se está migrando sobre la base del software de GitHub Copilot. Microsoft también presentó MDASH, un sistema de escaneo multimodelo en vista previa privada ampliada, que empareja Defender con GitHub para descubrir y corregir vulnerabilidades, además de ofrecer contenedores de Windows para aislar agentes bajo políticas.
En hardware, la Surface RTX Spark Dev Box, desarrollada en colaboración con NVIDIA, ofrece aproximadamente 1 petaflop de potencia de IA local. El dispositivo conceptual llamado Project Solara imagina máquinas que ejecutan agentes en lugar de aplicaciones. El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, apareció junto a Jensen Huang de NVIDIA y Cristiano Amon de Qualcomm. En computación cuántica, Microsoft presentó el chip cuántico de próxima generación Majorana 2, afirmando una vida media del qubit de 20 segundos, una fiabilidad 1000 veces mayor que la generación anterior, y la posibilidad de alcanzar 1 millón de qubits en un chip del tamaño de la palma de la mano, con el objetivo de lanzar un ordenador cuántico escalable en 2029.
Desde 2023, la dependencia de Microsoft de OpenAI ha definido su estrategia de IA. Al poseer modelos propios y diseñarlos conjuntamente con los chips Maia y Cobalt, Microsoft gana margen para negociar costes. Por ahora, MAI aún no puede reemplazar a OpenAI o Anthropic en Copilot, ya que estos modelos siguen gestionando la mayor parte del tráfico de producción. La compañía sigue dependiendo de NVIDIA para la potencia de entrenamiento y de socios de chips para los dispositivos que ejecutan agentes. Cada dato de rendimiento compartido por Microsoft proviene de sus propias evaluaciones. MAI-Thinking-1 está en vista previa privada, las máquinas virtuales Cobalt 200 están en vista previa, MDASH está en vista previa privada ampliada, y Project Solara es un dispositivo conceptual. Los compradores no pueden probar la mayoría de estas afirmaciones con sus propias cargas de trabajo. Los resultados de Frontier Tuning se basan en un caso interno y requieren verificación independiente. El cronograma cuántico aún necesita años, y las hojas de ruta cuánticas de toda la industria han sufrido retrasos durante mucho tiempo.
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