Microsoft ha presentado en su conferencia anual de desarrolladores Build, celebrada en San Francisco, una familia de siete modelos de inteligencia artificial propios. Esta decisión marca una clara señal de que el gigante tecnológico está trabajando en reducir su dependencia de las empresas de IA, en las que ha invertido miles de millones de dólares.
Mustafa Suleyman, consejero delegado de Microsoft AI, afirmó que, tras ajustar sus modelos para la consultora McKinsey, la compañía logró superar en calidad a GPT-5.5 de OpenAI, con una eficiencia de costes que estima diez veces superior, de acuerdo a datos públicos de precios extrapolados a los distintos tamaños de modelo.
“Creemos que ha llegado el momento de que todas las empresas pasen de limitarse a consumir un modelo de vanguardia a participar plenamente en esa frontera”, declaró Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, durante la conferencia.
El lanzamiento de MAI-Thinking-1
La principal novedad de esta familia es MAI-Thinking-1, el primer modelo de razonamiento de Microsoft, que ha sido entrenado desde cero con datos limpios y con licencia comercial, sin depender de sistemas de terceros. Este modelo de tamaño medio cuenta con 35.000 millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 256.000 tokens, diseñado para instrucciones complejas de varios pasos, razonamiento con contextos extensos y generación de código.
Además, se lanzó MAI-Code-1-Flash, un modelo de programación que convierte descripciones de texto en código fuente para aplicaciones y páginas web, el cual se está desplegando en GitHub Copilot y Visual Studio Code. Al ejecutar sus propios modelos sobre la infraestructura de Azure, Microsoft evita las comisiones que actualmente paga a proveedores externos, trasladando esos ahorros a los desarrolladores.
Según Microsoft, en evaluaciones a ciegas realizadas por Surge, su socio independiente de evaluación humana, MAI-Thinking-1 fue preferido frente a Claude Sonnet 4.6 de Anthropic, y la empresa asegura que iguala a Claude Opus 4.6 en pruebas de programación.
Salto cuántico y avances en computación
En Build, Microsoft también anunció que su chip cuántico Majorana 2 es 1.000 veces más fiable que su predecesor. Este avance se considera un hito que sitúa a la empresa a las puertas de lograr un ordenador cuántico de utilidad comercial. Los qubits, la unidad fundamental de la computación cuántica, son notoriamente frágiles; incluso pequeñas variaciones de temperatura o vibraciones pueden desestabilizarlos. El nuevo chip aborda este desafío de manera directa.
Los qubits del Majorana 2 se mantienen estables durante una media de 20 segundos, en comparación con los milisegundos del chip original. Esta mejora es comparable a pasar de un teléfono que necesita ser cargado a diario a otro cuya batería dura varios años.
«Tendremos una máquina cuántica en 2029 capaz de resolver problemas razonables y comercialmente viables», afirmó Zulfi Alam, vicepresidente corporativo de Microsoft Quantum. Aunque el chip cuenta actualmente con solo 12 qubits, se estima que una máquina útil necesitaría millones de estos.
La carrera por salir a bolsa
La apuesta de Microsoft por independizarse en el área de modelos llega en un momento en que las empresas en las que ha invertido miles de millones están preparándose para importantes estrenos bursátiles. Anthropic, el laboratorio de IA responsable de Claude, presentó de forma confidencial una solicitud de salida a bolsa el 1 de junio, pocos días después de recaudar 65.000 millones de dólares (59.000 millones de euros) en una ronda de financiación de serie H que elevó su valoración a 965.000 millones de dólares (877.000 millones de euros). OpenAI también está preparando su propia documentación confidencial.
Microsoft se ha comprometido a invertir 13.000 millones de dólares (11.800 millones de euros) en OpenAI y hasta 5.000 millones de dólares (4.500 millones de euros) en Anthropic, mientras ofrece los modelos de ambas compañías a través de Azure.
