El cambio de modelo que redujo 85% los costos de PowerPoint en Microsoft

Mustafa Suleyman afirmó que Microsoft redujo alrededor de 85% el costo de operar el modelo de imágenes de PowerPoint. La empresa logró ese ahorro al sustituir los modelos de imagen de OpenAI por MAI, pese a que Microsoft seguía dependiendo en gran medida de OpenAI.

Microsoft mantuvo intacta la alianza mientras sometía dos cargas de trabajo integradas —PowerPoint y Bing— a una prueba de asignación. Cuando MAI alcanzó el nivel de calidad de cada producto a un costo menor, recibió el volumen. Gracias al control del punto de acceso de sus productos, Microsoft pudo convertir la calidad de vanguardia en un umbral de selección y elegir un modelo más barato que lo superara.

Microsoft convirtió su dependencia en una tabla de asignación

OpenAI aportaba capacidades de vanguardia difíciles de conseguir; Microsoft, infraestructura en la nube, distribución empresarial y puntos de acceso a través de sus productos. Adoptar OpenAI como opción predeterminada le dio a Microsoft una vía rápida para llevar la investigación a sus productos mientras la IA generativa se incorporaba a los programas de uso general.

A medida que Microsoft integró la IA generativa en tareas recurrentes, comenzó a evaluar cada solicitud en función de la calidad, el tiempo de respuesta y el costo. La alianza seguía aportando capacidades de vanguardia, pero ya no garantizaba que OpenAI atendiera cada generación.

• Octubre de 2025: Microsoft presentó MAI-Image-1, su primer modelo propio de texto a imagen.
• Marzo de 2026: MAI-Image-2 quedó en tercer lugar en la clasificación de modelos de texto a imagen de Arena AI, detrás de modelos de Google y OpenAI.
• Abril de 2026: Microsoft lanzó MAI-Image-2-Efficient, que, según la empresa, ofrecía calidad apta para producción a cerca de la mitad del costo.
• Julio de 2026: Microsoft sustituyó los modelos de imagen de OpenAI por MAI en PowerPoint y Bing.

Cuatro meses después de que MAI-Image-2 obtuviera el tercer lugar en Arena, Microsoft ya utilizaba MAI en producción. Para PowerPoint, ese tercer lugar fue suficiente para autorizar su implementación.

Una vez que MAI superó el nivel de calidad exigido por PowerPoint, Microsoft pudo capturar ese ahorro en cada generación asignada a su propio modelo.

Las funciones predeterminadas de Copilot multiplican incluso las pequeñas diferencias de costo

Microsoft incurre en un costo marginal de cómputo cada vez que un usuario utiliza un modelo. En abril de 2026, puso las capacidades de agentes de Copilot a disposición general y las activó de forma predeterminada en Word, Excel y PowerPoint. A esa escala, cada decisión de asignación modifica la economía unitaria del producto.

OpenAI y Anthropic proyectaron en materiales para inversionistas que los costos de inferencia superarían la mitad de sus ingresos. El entrenamiento crea el modelo, pero el uso repetido determina si la adopción genera márgenes atractivos o simplemente facturas cada vez mayores.

Las funciones añadidas a Copilot provocan más consultas a los modelos. Microsoft puede enviar las tareas habituales a opciones de menor costo y reservar los modelos de vanguardia para trabajos difíciles, con lo que reduce gastos sin renunciar a una alternativa de mayor capacidad.

Según informes, los ingenieros de OpenAI encontraron una manera de reducir los costos de inferencia a menos de la mitad. Si se aplica, ese ahorro permitiría a OpenAI competir con MAI tanto en precio como en calidad de imagen.

Cada proveedor adicional fortalece la posición negociadora de Microsoft

Microsoft está reuniendo a varios proveedores en lugar de sustituir a un socio exclusivo por otro. Su acuerdo multimillonario con Mistral incorpora los modelos de Mistral a Foundry, Copilot Studio y Azure Local. El acuerdo también combina esa integración con la construcción de centros de datos en Europa. Para un producto de seguridad previsto, Microsoft tenía la intención de usar, según informes, modelos de Anthropic, OpenAI y la propia Microsoft.

Mistral, Anthropic, OpenAI y MAI dan a Microsoft alternativas viables cuando negocia precios de inferencia, capacidad y condiciones de implementación.

Google extendió hasta 2026 la migración de Assistant a Gemini en la mayoría de los dispositivos Android, más allá de su objetivo anterior de finales de 2025. Durante ese retraso, Microsoft trasladó dos cargas de trabajo en producción a MAI.

OpenAI y Anthropic están creando sus propios puntos de acceso

OpenAI amplió ChatGPT para conservar más consultas a modelos dentro de una interfaz bajo su control. Las recomendaciones de productos con enlaces a comercios incorporan el descubrimiento comercial a la interfaz, mientras que las aplicaciones dentro de ChatGPT llevan servicios como Booking.com, Canva, Spotify y Zillow al mismo espacio.

Dentro de ChatGPT, OpenAI decide cuándo se utiliza su modelo, qué contexto rodea la solicitud y a dónde puede conducir una tarea terminada.

Anthropic también controla una mayor parte del flujo de trabajo mediante Claude. El modo de voz de Claude puede utilizar Opus y Sonnet y, al mismo tiempo, conectarse con Gmail, Slack, Canva y Notion. Anthropic puede mantener el contexto del usuario y su siguiente acción dentro de su propia interfaz.

Microsoft debe obtener un rendimiento de la capacidad financiada

Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle están asentando la IA sobre bastidores, conexiones eléctricas, sistemas de enfriamiento, fibra óptica y edificios financiados. Un estudio estimó que su deuda fuera de balance había crecido cerca de ocho veces desde 2022 y superaba los $1.35 trillion estimados de deuda registrada en balance.

Helios, el sistema de IA a escala de bastidor de AMD, cuyo envío a Microsoft y otros compradores está previsto para más adelante en 2026, tiene un costo estimado superior a $5 million por sistema. Microsoft y los demás compradores tendrán que ocupar esa capacidad con cargas de trabajo frecuentes y, al mismo tiempo, controlar el costo de cada solicitud.

Los operadores de nube recurren a compromisos de largo plazo en el mercado de capacidad contratada para IA con el fin de asegurar capacidad de cómputo futura. Esos contratos fijan los costos antes de que llegue la demanda de los clientes, lo que aumenta la presión para obtener más trabajo útil y mayor margen de cada bastidor.

Contar con un modelo MAI en producción le da a Microsoft una alternativa viable en sus negociaciones de precios con OpenAI. Los clientes empresariales pueden recibir MAI como opción predeterminada en PowerPoint sin cambiar la forma en que solicitan una imagen.

Detrás del conocido botón de imágenes de PowerPoint, Microsoft ya cambió de modelo y redujo alrededor de 85% los costos de operación.