Microsoft Sposta Alcuni Carichi di Lavoro di Office AI su Modelli MAI per Ridurre i Costi di OpenAI e Anthropic

Microsoft (MSFT ) sposta alcuni carichi di lavoro di Office AI su modelli MAI, riducendo i costi di OpenAI e Anthropic mentre mantiene Copilot su una strategia di modello misto.

Microsoft ha iniziato a spostare alcuni carichi di lavoro di Office AI su modelli MAI interni per ridurre i costi dei modelli esterni. 

Il passaggio riguarda alcuni compiti in Excel e Outlook, mentre OpenAI e Anthropic continuano a gestire la maggior parte del traffico di Copilot. 

Il passaggio mostra che Microsoft sta trasformando i costi di distribuzione dell’AI in una priorità aziendale più ampia.

Microsoft Sposta Altri Compiti di Office su Modelli MAI

Microsoft ora utilizza modelli MAI interni per decine di migliaia di prompt ogni settimana nelle applicazioni Office. 

I carichi di lavoro coprono compiti selezionati in Excel e Outlook, secondo Bloomberg. Tuttavia, l’azienda continua a fare affidamento su OpenAI e Anthropic per molte richieste di produzione complesse.

Il cambiamento non segna una rottura completa con i partner AI esterni. Invece, Microsoft sta utilizzando una strategia di modello misto in tutta la sua software di produttività. 

L’azienda può instradare compiti più semplici a sistemi più economici e riservare modelli più potenti per lavori più pesanti.

Questo approccio è importante perché Copilot consuma grandi quantità di potenza di calcolo. 

Ogni richiesta dell’utente utilizza token, capacità GPU, memoria, rete e sistemi di sicurezza. Man mano che l’adozione cresce, piccoli risparmi per prompt possono ridurre grandi costi operativi.

Il Passaggio di MAI Segue il Lancio del Modello di Costruzione

Microsoft ha presentato sette modelli MAI alla sua conferenza degli sviluppatori Build nel mese di giugno. La linea includeva modelli per la codifica, il ragionamento, la trascrizione, la generazione di immagini e il lavoro vocale. 

L’azienda ha posizionato quei sistemi come opzioni a basso costo per carichi di lavoro aziendali selezionati.

Il capo dell’AI Mustafa Suleyman ha spinto l’azienda a ridurre la dipendenza dai modelli di Anthropic. Ha detto che Microsoft voleva tagliare e alla fine rimuovere quel costo nel tempo. Quel messaggio ha posto l’economia del modello al centro della strategia AI dell’azienda.

Microsoft ha anche reso disponibili modelli MAI in GitHub Copilot. Inoltre, il suo modello di trascrizione supporterà Teams e altri prodotti in futuri deploy. 

Questi passaggi mostrano uno sforzo più ampio per posizionare l’AI interna in strumenti di lavoro quotidiano.

Secondo un recente tweet di Mario Nawfal, Microsoft sta anche tagliando circa 4.800 posti di lavoro. Il tweet ha detto che le riduzioni colpiscono circa il 2% della forza lavoro globale dell’azienda. Ha anche detto che i team di vendita e Xbox affrontano alcune delle più grandi riduzioni.

Il Controllo dei Costi Diventa un Vantaggio AI

Microsoft afferma che i licenziamenti non derivano direttamente dal fatto che l’AI sostituisce i lavori. Tuttavia, l’azienda ha riconosciuto che l’AI continua a cambiare il modo in cui il lavoro viene svolto. Allo stesso tempo, continua a spendere molto per l’infrastruttura AI.

Il passaggio di Office dà a Microsoft più controllo sui costi dell’AI e sulla consegna del prodotto. Può eseguire i propri modelli su Azure e ridurre i pagamenti ai fornitori esterni. 

Può anche scegliere modelli in base al costo, alla velocità, alle esigenze dei dati e alla difficoltà del compito.

Questa strategia mantiene OpenAI e Anthropic all’interno dello stack del prodotto, ma cambia il loro ruolo. Microsoft ora sembra trattare i modelli esterni come parte di un portfolio più ampio. Quel portfolio dà all’azienda più spazio per gestire i margini man mano che l’utilizzo dell’AI cresce.

Per i clienti aziendali, il cambiamento segnala un più ampio spostamento del mercato AI. Le aziende ora vogliono sistemi che forniscono le prestazioni giuste a un prezzo sostenibile. Microsoft sta scommettendo che il successo di Office AI dipenderà dalla distribuzione efficiente, non solo dalla potenza del modello.