de.wedoany.com-Bericht: Auf der Build 2026 hat Microsoft sieben interne Modelle der Marke MAI vorgestellt, einen neuen, für KI-Agenten optimierten Serverprozessor eingeführt, den nächsten QuantenChip präsentiert und eine Agentenplattform integriert, die Windows, Azure und GitHub umspannt. Das Unternehmen beschreibt diese Positionierung als „autark" und betont, dass es seine eigene Intelligenz, seine eigenen Chips und seine eigene Laufzeitumgebung bereitstellen kann. Dieser Schritt bedeutet jedoch keinen Bruch mit OpenAI, sondern den Aufbau einer kontrollierbaren Alternative; die Partnerschaft bleibt bestehen.
Mustafa Suleyman, Leiter des KI-Geschäfts von Microsoft, stellte die sieben Modelle vor, die Reasoning, Codierung, Bildgenerierung, Sprache und Transkription abdecken. Das Flaggschiff-Reasoning-Modell MAI-Thinking-1 verwendet ein spärliches Mixture-of-Experts-Design mit etwa 35 Milliarden aktiven Parametern und einem Kontextfenster von 256.000 Token. Es ist derzeit über Microsoft Foundry in einer privaten Vorschau verfügbar, nicht als vollständige Veröffentlichung. Microsoft gibt an, dass menschliche Evaluatoren in Blindtests dieses Modell gegenüber Anthropics Claude Sonnet 4.6 bevorzugten und es im SWE-bench Pro Coding-Benchmark mit Claude Opus 4.6 gleichauf liegt. Ein weiteres, kleineres und effizienteres Codierungsmodell, MAI-Code-1-Flash, wird in den Editoren von GitHub Copilot-Nutzern Einzug halten. Diese Modelle wurden von Grund auf mit lizenzierten Daten trainiert und nicht durch Knowledge Distillation aus anderen Laboren gewonnen.
Microsoft erklärt, dass die Modelle eine Trainingspipeline namens „Hill Climber" verwenden, die sich mit der globalen Rechenleistung kontinuierlich zyklisch verbessert. Das Unternehmen hat die MAI-Modelle gemeinsam mit dem Maia 200 Inference-Beschleuniger entwickelt und berichtet von Effizienzsteigerungen durch die Kombination beider. Microsoft hat außerdem Frontier Tuning vorgestellt, eine Technologie, die den Einsatz von Reinforcement Learning innerhalb der Compliance-Grenzen des Kunden ermöglicht, um Modelle an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen. Microsoft führt einen internen Fall an, der eine Steigerung der Aufgabenerfüllungsrate von 13 % auf 87 % zeigt, und gibt an, dass eine für Excel-Workflows angepasste Version die Leistung führender OpenAI-Modelle zu bis zu zehnmal geringeren Kosten erreicht. Diese Daten stammen jedoch alle von Microsoft und wurden nicht unabhängig verifiziert.
Im Bereich Infrastruktur hat Microsoft die Azure Cobalt 200 VM auf Arm-Basis vorgestellt, die jetzt in der Vorschau verfügbar ist und je nach Workload eine bis zu 50 % höhere Prozessorleistung bietet, optimiert für Linux-basierte KI-Agenten. Hinzu kommt Azure HorizonDB, ein PostgreSQL-kompatibler KI-Anwendungsdienst mit Funktionen wie Vektorsuche und Anbindung an Foundry und Fabric. Eine GPU-beschleunigte Version des Fabric Data Warehouse lief in internen Microsoft-Tests vom Mai siebenmal schneller als drei konkurrierende Cloud-Warehouses, jedoch hat das Unternehmen keine Benchmarks gegen namentlich genannte Wettbewerber veröffentlicht.
Im Bereich der Agenten hat Microsoft das Agent 365 SDK allgemein verfügbar gemacht und die Wissensebene um Foundry IQ (jetzt allgemein verfügbar) neu organisiert, wobei Work IQ, Fabric IQ, Azure SQL, Dateisuche und externe Datenquellen vereinheitlicht wurden. Für die Echtzeit-Web-Grundlage wurde Web IQ hinzugefügt. Eine neue GitHub Copilot Desktop-App erweitert Copilot vom Chat auf Verwaltungsaufgaben und Pull Requests; Visual Studio wird auf die GitHub Copilot-Softwarebasis migriert. Microsoft zeigte außerdem MDASH, ein Multi-Modell-Scansystem in erweiterter privater Vorschau, das Defender mit GitHub zur Erkennung und Behebung von Schwachstellen kombiniert und gleichzeitig Windows-Container zur Isolierung von Agenten unter Richtlinien bereitstellt.
In der Hardware bietet die in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelte Surface RTX Spark Dev Box etwa 1 Petaflop lokale KI-Rechenleistung. Das Konzeptgerät Project Solara stellt eine Maschine dar, die Agenten anstelle von Anwendungen ausführen soll. Microsoft-CEO Satya Nadella trat gemeinsam mit NVIDIA-CEO Jensen Huang und Qualcomm-CEO Cristiano Amon auf. Im Quantencomputing stellte Microsoft den nächsten Quantenchip Majorana 2 vor und gibt eine durchschnittliche Qubit-Lebensdauer von 20 Sekunden an, eine 1000-fach höhere Zuverlässigkeit als die Vorgängergeneration, und verspricht die Möglichkeit von einer Million Qubits auf einem handtellergroßen Chip. Ziel ist die Vorstellung eines skalierbaren Quantencomputers bis 2029.
Seit 2023 hat Microsofts Abhängigkeit von OpenAI seine KI-Strategie definiert. Durch den Besitz eigener Modelle und deren gemeinsame Entwicklung mit Maia- und Cobalt-Chips verschafft sich Microsoft Verhandlungsspielraum bei den Kosten. Derzeit kann MAI OpenAI oder Anthropic in Copilot jedoch noch nicht ersetzen; diese Modelle verarbeiten weiterhin den Großteil des Produktionsverkehrs. Das Unternehmen ist beim Trainings-Rechenaufwand weiterhin auf NVIDIA und bei den Geräten für den Betrieb der Agenten auf Chip-Partner angewiesen. Jede von Microsoft geteilte Leistungszahl stammt aus eigenen Bewertungen. MAI-Thinking-1 befindet sich in privater Vorschau, die Cobalt 200 VM in der Vorschau, MDASH in erweiterter privater Vorschau, Project Solara ist ein Konzeptgerät – Käufer können die meisten dieser Behauptungen derzeit nicht mit eigenen Workloads testen. Die Ergebnisse von Frontier Tuning basieren auf einem internen Fall und bedürfen unabhängiger Verifizierung. Der Quanten-Zeitplan liegt noch Jahre entfernt, und die Quanten-Roadmaps der gesamten Branche haben seit langem mit Verzögerungen zu kämpfen.
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