Il 2 giugno 2026, all'apertura della conferenza per sviluppatori Build a Seattle, Microsoft ha annunciato sette modelli di intelligenza artificiale sviluppati interamente in casa, riuniti sotto la sigla MAI (Microsoft AI). È la mossa più netta finora compiuta dall'azienda di Redmond per ridurre la dipendenza da OpenAI, di cui resta primo investitore ma di cui per anni ha rivenduto i modelli come cuore di Copilot.
Il punto politicamente più rilevante è una frase ripetuta nei materiali ufficiali: i modelli sono stati addestrati «da zero, senza alcuna distillazione da modelli di terze parti, inclusa la serie GPT di OpenAI», su dati aziendali con licenza commerciale. Tradotto: Microsoft rivendica una tecnologia propria, non un derivato di ciò che produce il partner di San Francisco. A guidare l'operazione è Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind passato a Microsoft nel 2024 e oggi a capo della divisione AI dell'azienda.
Cosa fa MAI-Thinking-1, il modello di punta
Il modello che traina l'annuncio è MAI-Thinking-1, il primo modello di ragionamento costruito internamente. È un modello di taglia media — 35 miliardi di parametri attive — con una finestra di contesto da 256.000 token, pensato per offrire buone prestazioni a un costo per token contenuto. La scelta di una taglia "media" non è casuale: serve a tenere bassi i costi di inferenza su carichi ad alto volume, dove ogni frazione di centesimo per token si moltiplica per miliardi di richieste.
Sui numeri Microsoft è prudente ma ambiziosa: in test alla cieca i valutatori indipendenti avrebbero preferito MAI-Thinking-1 a Claude Sonnet 4.6, mentre sulle capacità di programmazione misurate dal benchmark SWE-Bench Pro il modello si collocherebbe alla pari di Claude Opus 4.6. Sono affermazioni dell'azienda, non ancora verificate da laboratori terzi e indipendenti, ma indicano l'asticella che Redmond dice di voler raggiungere con la prima generazione fatta in casa.
Codice, immagini, voce: la famiglia MAI al completo
Accanto al modello di ragionamento, Microsoft ha presentato una linea che copre quasi tutti i tipi di contenuto:
- MAI-Code-1 e la variante MAI-Code-1-Flash (circa 5 miliardi di parametri): modelli per il codice ottimizzati per l'efficienza, capaci secondo Microsoft di risolvere compiti complessi usando fino al 60% di token in meno. La versione Flash arriva su tutti i piani di GitHub Copilot e dentro Visual Studio Code.
- MAI-Image-2.5 (con variante Flash): generazione di immagini da testo ed editing immagine-su-immagine.
- MAI-Voice-2 (con variante Flash): sintesi vocale in oltre 15 lingue con nuove voci.
- MAI-Transcribe-1.5: trascrizione in 43 lingue, presentata come circa cinque volte più veloce della concorrenza, con lo streaming in arrivo.
Dove gireranno i modelli e perché conta
I modelli MAI non restano chiusi nell'ecosistema Microsoft. Oltre ad Azure AI Foundry, GitHub Copilot, Visual Studio Code e le app Office, saranno disponibili su piattaforme di terze parti come OpenRouter, Fireworks AI e Baseten. È una scelta che racconta la strategia: Microsoft non punta a un singolo modello superiore a tutti, ma a un catalogo di modelli proprietari competitivi sul costo, da affiancare a GPT di OpenAI, ad Anthropic e agli open source dentro la stessa infrastruttura.
La logica economica è semplice. Microsoft spende cifre enormi per acquistare la potenza di calcolo necessaria a far girare i modelli di OpenAI dentro Copilot, e ogni token costa. Avere modelli interni efficienti — soprattutto per compiti ad alto volume come il completamento del codice o la trascrizione — significa abbassare la bolletta e avere più controllo su latenza, privacy dei dati e residenza in Azure. Per le imprese europee, in particolare, la promessa di residenza dei dati in Azure è un argomento commerciale che pesa sulle scelte di adozione.
Cosa cambia per chi usa Copilot e per il mercato
Per gli sviluppatori il cambiamento è già concreto: chi usa GitHub Copilot può trovarsi MAI-Code-1-Flash come opzione, accanto ai modelli di OpenAI e Anthropic, con l'idea di ottenere suggerimenti più economici per le operazioni quotidiane. Per le aziende, la disponibilità su Azure AI Foundry con governance e residenza dei dati europea è un argomento di vendita non secondario.
Sul piano competitivo, l'annuncio segna un riposizionamento. Microsoft resta legata a OpenAI da un accordo pluriennale e da un investimento da decine di miliardi, ma con i modelli MAI smette di essere soltanto un distributore e diventa anche un produttore, riducendo il rischio di dipendere da un unico fornitore. Lo fa nello stesso giorno in cui la rivale Anthropic — di cui Microsoft ha cominciato a usare i modelli in Copilot — accelera verso la quotazione in Borsa. La corsa dei modelli, insomma, non è più solo tra laboratori: è entrata dentro le grandi piattaforme che li vendono, e ridisegna gli equilibri di un settore in cui fino a ieri OpenAI sembrava un passaggio obbligato.
