Microsoft ha presentato una famiglia di sette modelli di IA sviluppati internamente, riuniti sotto la sigla MAI (Microsoft AI). L'annuncio, fatto in occasione di Build 2026 e aggiornato nei giorni successivi, segna un cambio di rotta strategico: per anni Microsoft ha costruito i suoi prodotti, da Copilot in giu', sui modelli di OpenAI. Ora si dota di un arsenale proprio, pensato per ridurre quella dipendenza e abbassare i costi.
I modelli coprono l'intero spettro delle modalita': ragionamento, codice, immagini, voce e trascrizione. E' un ecosistema completo, non un singolo modello di punta, e questo dice molto delle ambizioni dell'azienda di Redmond.
I sette modelli: dal ragionamento alla voce
La famiglia comprende, tra gli altri, MAI-Thinking-1, il primo grande modello linguistico di Microsoft pensato per ragionamento, matematica e intelligenza generale a una frazione del costo dei rivali; MAI-Code-1-Flash, ottimizzato per la programmazione e la velocita'; MAI-Image-2.5 per la generazione di immagini; MAI-Transcribe-1.5 per la trascrizione; e MAI-Voice-2, che genera parlato naturale in 15 lingue ed e' in grado di adattarsi a una voce da un breve campione, con tutele dichiarate contro gli abusi. A questi si affiancano varianti "flash" piu' rapide ed economiche.
"Zero distillation": cosa significa
Il punto su cui insiste Mustafa Suleyman, capo di Microsoft AI, e' che tutti e sette i modelli sono stati addestrati da zero, senza distillazione, su dati "puliti e correttamente licenziati". La distillazione e' la tecnica con cui un modello piu' piccolo impara imitando le risposte di uno piu' grande: rapida ed economica, ma che lega il "figlio" alle scelte e ai limiti del "padre". Addestrare da zero e' molto piu' costoso, ma da' a Microsoft pieno controllo su capacita', comportamento e proprieta' intellettuale dei suoi modelli.
E' anche un messaggio rivolto al mercato enterprise, sempre piu' attento alla provenienza dei dati di addestramento per ragioni legali e di conformita': dire "nessuna distillazione, dati licenziati" e' un argomento di vendita oltre che tecnico.
Come usarli: Foundry, OpenRouter e pesi modificabili
I modelli MAI sono disponibili su Microsoft Foundry, la piattaforma per sviluppatori dell'azienda, dove alimentano anche i prodotti di prima parte come Copilot. Ma la novita' che fara' piacere agli sviluppatori e' l'apertura verso l'esterno: i modelli sono accessibili anche tramite servizi terzi come OpenRouter, Fireworks e Baseten. Per la prima volta, inoltre, gli sviluppatori potranno mettere mano direttamente ai pesi e affinarli (tuning) sui propri dati.
In pratica, chi gia' usa OpenRouter puo' provare un modello MAI cambiando semplicemente l'identificativo del modello nella propria chiamata API, restando con lo stesso codice. Ecco lo schema di una richiesta in stile OpenAI verso OpenRouter:
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer LA_TUA_CHIAVE" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "microsoft/mai-thinking-1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Riassumi in 3 punti il piano IA della Cina"}]
}'La possibilita' di scaricare e affinare i pesi e' particolarmente rilevante per chi costruisce applicazioni verticali - in ambito legale, sanitario o industriale - dove un modello su misura, addestrato sui propri documenti, batte spesso un modello generalista piu' grande.
La vera posta in gioco: meno dipendenza da OpenAI
Dietro l'annuncio tecnico c'e' una partita di potere. Microsoft ha investito decine di miliardi in OpenAI e ne integra i modelli ovunque, ma quella dipendenza e' anche un rischio strategico ed economico: ogni chiamata ai modelli di un partner e' un costo e una leva negoziale in meno. Con i modelli MAI, Redmond si costruisce un'alternativa interna che puo' usare quando conviene, lasciando OpenAI per i compiti di frontiera e i propri modelli per il grosso del lavoro a basso costo.
Per gli utenti e gli sviluppatori, la concorrenza interna al campo Microsoft e' una buona notizia: piu' modelli disponibili, prezzi sotto pressione e la liberta' di scegliere lo strumento giusto per ogni compito. La domanda aperta e' sulla qualita': i benchmark dovranno confermare che modelli addestrati da zero, e per ora meno celebrati di GPT o Gemini, reggono davvero il confronto sul lavoro reale. Le caratteristiche dei modelli provengono dai materiali ufficiali di Microsoft AI, incrociati con la copertura di CNBC e Winbuzzer.
