El recorte de costos de MAI revela el centro de control de Microsoft

Microsoft afirma que redujo cerca de 85% los costos de generación de imágenes en PowerPoint tras sustituir a OpenAI por MAI. Dos días antes, había ampliado su lista de proveedores externos con Mistral.

En PowerPoint y Bing, Microsoft incorporó sus propios modelos de imagen. Su acuerdo con Mistral suma otro proveedor externo a Foundry, Copilot Studio y Azure Local, además de contemplar la construcción conjunta de centros de datos en Europa. Una medida reduce la lista de proveedores dentro de los productos de Microsoft; la otra la amplía en sus plataformas.

Microsoft está procurando que el punto de acceso no dependa de un modelo específico. Los usuarios permanecen en PowerPoint, Bing, Excel, Outlook, Copilot Studio o Azure mientras los equipos de producto cambian el modelo que opera por debajo. Microsoft puede recurrir a modelos de última generación, especializados, pequeños y abiertos sin ceder el flujo de trabajo a un solo proveedor.

Microsoft convirtió la dependencia en una decisión de costo unitario

Microsoft recurrió a OpenAI para incorporar inteligencia artificial de última generación a productos consolidados antes de contar con modelos propios equivalentes. En 2023, lanzó el nuevo Bing con un modelo de lenguaje de gran tamaño de OpenAI y su sistema Prometheus. Microsoft aportó el motor de búsqueda, la interfaz, la infraestructura de nube y la distribución, mientras OpenAI proporcionó la capacidad que volvió al producto más útil.

Microsoft aprovechó la alianza para acortar el camino entre la investigación de modelos y un producto de consumo. Sin embargo, a medida que esas funciones se expandieron, cada consulta rutinaria expuso a la empresa a la estructura de costos de un único proveedor externo. Para septiembre de 2023, diversos reportes señalaban que la compañía estaba desarrollando modelos eficientes capaces de aproximarse a sistemas más avanzados de OpenAI para reducir el costo de funciones como Bing Chat.

Microsoft desarrolló por etapas su capacidad para sustituir proveedores. En octubre de 2025 presentó MAI-Image-1, su primer modelo propio para generar imágenes a partir de texto. En marzo de 2026, MAI-Image-2 ocupó el tercer lugar en la clasificación de generación de imágenes a partir de texto de Arena AI, detrás de modelos de Google y OpenAI. Al mes siguiente, Microsoft lanzó una variante eficiente que, según la empresa, ofrecía calidad apta para producción a cerca de la mitad del costo.

Con esos lanzamientos, Microsoft evaluó si MAI podía acercarse a la calidad de los modelos más avanzados, reducir costos y atender tráfico de producción. La respuesta llegó cuando asignó a sus propios modelos las cargas de trabajo de PowerPoint y Bing.

El tercer lugar bastó para quedarse con la carga de trabajo

Microsoft contó con una alternativa viable cuando MAI-Image-2 alcanzó el tercer lugar en la clasificación de generación de imágenes a partir de texto de Arena AI. Google y OpenAI todavía estaban por encima en marzo.

Arena AI clasifica la calidad relativa. Microsoft paga por cada inferencia, por lo que sus equipos de producto deben decidir si una capacidad superior al nivel de calidad requerido por una tarea genera suficiente valor para justificar el costo adicional. Una vez superado ese nivel, los equipos pueden optimizar el costo por tarea útil.

El equipo de PowerPoint puede aceptar una diferencia moderada de capacidad cuando la brecha de costos reportada es tan amplia. Google u OpenAI pueden conservar una posición superior en las clasificaciones, mientras Microsoft, como comprador a gran escala de inferencia para generar imágenes, obtiene el ahorro en cada consulta que puede asignar a MAI.

Microsoft puede extender ese ahorro por consulta a productos con una enorme base de usuarios. Bing había superado los 100 millones de usuarios activos diarios durante el periodo de lanzamiento de 2023. Otros reportes publicados en julio señalaron que la empresa también estaba comenzando a sustituir modelos de OpenAI y Anthropic por MAI en productos como Excel y Outlook.

Microsoft combina integración con libertad para elegir proveedores

Para mayo de 2024, Microsoft había puesto Azure AI Studio a disposición general con compatibilidad para GPT-4o de OpenAI y su propia familia Phi-3. La empresa integró la elección de modelos en su entorno de desarrollo, integración y gobernanza.

Mediante el acuerdo con Mistral, Microsoft amplió ese catálogo en Foundry, Copilot Studio, Azure Local y los centros de datos europeos previstos. Los clientes tienen distintos requisitos de calidad, restricciones de implementación, regiones y presupuestos, lo que da a Microsoft motivos para mantener los modelos externos como parte central de su oferta incluso mientras desarrolla MAI.

Los equipos de producto asignan las cargas de trabajo, las áreas de compras autorizan a los proveedores y los desarrolladores seleccionan modelos en Foundry. En conjunto, estos equipos coordinan la cartera antes de que el software distribuya las solicitudes en tiempo real.

Los grandes proveedores de nube venden opciones porque eso los protege

La estrategia de Microsoft forma parte de un reacomodo más amplio entre los propietarios de infraestructura de nube. Amazon planeaba ofrecer los modelos gpt-oss de OpenAI mediante Bedrock y SageMaker, la primera vez que los clientes de AWS tendrían acceso a modelos de OpenAI. Amazon trató a OpenAI como una opción más dentro de su sistema de distribución.

Microsoft amplía la variedad de proveedores incluso por debajo de la capa de modelos. Planea desplegar en Azure la plataforma Helios de AMD a escala de gabinete para ejecutar inferencias con modelos de última generación, con lo que suma otro proveedor de equipos debajo de su catálogo de modelos. Con OpenAI, MAI y Mistral en la capa de modelos, y AMD entre los proveedores de equipos que la sostienen, Microsoft puede negociar en dos niveles de la infraestructura de inferencia.

Los clientes aún pueden exigir el sistema más potente disponible o elegir a un proveedor específico. Un catálogo amplio permite que Microsoft y Amazon atiendan cualquiera de esas necesidades sin perder la venta de infraestructura.

La variedad de proveedores no elimina la cuenta por capacidad

Barclays proyectó que la inversión de capital destinada a inferencia superaría a la de entrenamiento en un plazo de dos años y llegaría a $208.2 mil millones en 2026. Documentos revisados por The Wall Street Journal mostraron que OpenAI y Anthropic reportaban costos de inferencia equivalentes a más de la mitad de sus ingresos.

Los desarrolladores de modelos afrontan grandes gastos de entrenamiento, y cada uso dentro de un producto genera un costo recurrente de inferencia. Para Microsoft, una sola acción del usuario puede activar varias consultas a modelos conforme los asistentes evolucionan hacia agentes y las funciones de inteligencia artificial se incorporan al software de uso cotidiano. Utilizar el modelo más costoso cuando uno más barato cumpliría el nivel de calidad requerido por la tarea reduce el margen en toda la base instalada.

Microsoft puede reservar las capacidades más costosas para las cargas que las necesiten, asignar modelos especializados más baratos en otros casos y negociar con distintos proveedores de modelos y equipos. Aun así, debe financiar gabinetes, chips, sistemas de enfriamiento, fibra, subestaciones, contratos de energía y edificios antes de conocer su nivel de utilización.

Los propietarios de infraestructura de nube tienen menos margen de error a medida que la capa de modelos gana flexibilidad. Un estudio estimó que la deuda fuera de balance de Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle se había multiplicado aproximadamente por ocho desde 2022, hasta alcanzar $1.65 billones, por encima de los $1.35 billones estimados de deuda registrada en balance. Microsoft y sus competidores pueden negociar con distintos proveedores, pero siguen cargando con el riesgo de demanda asociado a la capacidad que contratan.

Microsoft todavía debe llenar los megavatios contratados con inferencias útiles. Una consulta más barata a MAI mejora la rentabilidad de PowerPoint y aumenta el trabajo útil que puede producir cada servidor y megavatio comprometido.

El botón de imágenes de PowerPoint ahora conduce a un centro de conexiones controlado por Microsoft. La empresa afirma que MAI opera esa carga de trabajo por cerca de 85% menos; OpenAI todavía puede aportar capacidades de última generación, Mistral agrega otra vía y Microsoft conserva el control del medidor.