Глава подразделения искусственного интеллекта Microsoft заявил, что компания «освободилась» от влияния OpenAI и получила возможность заниматься разработкой сверхинтеллекта.

Майкл Нуньес

На протяжении трех лет история искусственного интеллекта Microsoft была неразрывно связана с OpenAI. Партнерство, закрепленное совокупными инвестициями, превышающими 13 миллиардов долларов, предоставило Microsoft ранний доступ к самым передовым моделям ИИ в мире, выведя продукты Copilot на корпоративный рынок и увеличив рыночную капитализацию на сотни миллиардов долларов. Для внешнего мира стратегия Microsoft в области ИИ представлялась OpenAI.

Мустафа Сулейман хочет изменить эту ситуацию.

В эксклюзивном интервью VentureBeat, данном на конференции Microsoft Build 2026, генеральный директор Microsoft AI рассказал, что примерно шесть месяцев назад в результате изменения условий контракта с OpenAI его подразделению были предоставлены официальные полномочия на разработку того, что он открыто называет «сверхинтеллектом» — с использованием собственных исследователей Microsoft, собственных конвейеров обработки данных и собственных специализированных микросхем.

«Мы освободились от контракта с OpenAI лишь около шести месяцев назад, что позволило нам официально заняться разработкой сверхинтеллекта», — сказал Сулейман. «Поэтому пока еще слишком рано делать выводы».

Комментарий, произнесенный будничным тоном за кулисами в центре Форт-Мейсон, является самым ясным сигналом о стратегическом переломном моменте, разворачивающемся внутри самой дорогой публичной компании в мире. Microsoft не отказывается от OpenAI. Но она создает нечто параллельно с ним — и в конечном итоге, нечто, что сможет существовать полностью самостоятельно.

Первая собственная линейка моделей Microsoft свидетельствует о новом уровне амбиций в области искусственного интеллекта.

Наиболее наглядное подтверждение этого сдвига появилось в тот же день. Microsoft анонсировала семейство из семи новых моделей ИИ, полностью разработанных внутри компании командой AI Superintelligence Team, охватывающих рассуждения, генерацию кода, создание изображений, транскрипцию и синтез речи. Эти модели — объединенные под брендом «MAI» — являются самым амбициозным проектом Microsoft в области собственного ИИ на сегодняшний день.

Флагманская модель MAI-Thinking-1 — это модель логического мышления с 35 миллиардами активных параметров, которая, по утверждению Microsoft, соответствует ведущим моделям в своей весовой категории по ключевым показателям эффективности разработки программного обеспечения и демонстрирует продвинутые математические способности. Сулейман неоднократно подчеркивал один момент: модель была обучена с нуля на чистых данных, полученных по коммерческой лицензии, без использования данных из сторонних моделей — прямое, хотя и неявное, противоречие широко распространенной в отрасли практике использования результатов работы систем конкурентов для обучения более дешевых альтернатив.

«Мы обучаем наши модели рассуждений с нуля», — написал Сулейман в сообщении в блоге, сопровождающем это объявление. «Мы не используем данные из других лабораторий и не полагаемся на нелицензированные или непрозрачные данные».

Остальные модели семейства дополняют многофункциональный портфель, разработанный для корпоративного развертывания: MAI-Code-1-Flash, облегченная модель кодирования, созданная специально для GitHub Copilot и VS Code; MAI-Image-2.5, поддерживающая как преобразование текста в изображение, так и редактирование изображений; MAI-Transcribe-1.5, которую Microsoft называет самой точной доступной моделью транскрипции, работающей на 43 языках; и MAI-Voice-2, многоязычная система генерации речи. Все модели поставляются через Microsoft Foundry, инфраструктуру компании для размещения и развертывания моделей, и впервые разработчики могут самостоятельно настраивать веса моделей с помощью сторонних платформ, включая OpenRouter, Fireworks и Baseten.

Однако Сулейман ясно дал понять в интервью, что семь моделей — это лишь подтверждение концепции, а не готовый продукт. Настоящий проект — это сама лаборатория.

«Наша задача — обеспечить, чтобы к 2030 году и далее у нас была возможность не просто покупать модели у третьих лиц, но и создавать абсолютные новшества, лучшие модели в мире», — сказал он. «Это долгий переходный период».

Что на самом деле означает «освобождение» от OpenAI для будущего искусственного интеллекта Microsoft?

Чтобы понять, что Сулейман подразумевает под словом «освобождение», необходимо разобраться в необычной договорной архитектуре, которая годами регулировала усилия Microsoft в области искусственного интеллекта.

Когда Microsoft в 2019 году инвестировала миллиарды в OpenAI, партнерство было заключено с конкретным условием: OpenAI должна была создавать передовые модели, а Microsoft — выступать в качестве эксклюзивного поставщика облачных услуг, интегрируя эти модели в свои продукты и перепродавая их через Azure. Эта сделка дала Microsoft исключительные коммерческие преимущества — доступ к самым передовым в мире системам искусственного интеллекта без необходимости их создания, — но также создала зависимость. Microsoft была прямо запрещена от проведения собственных исследований в области общего искусственного интеллекта, и соглашение даже ограничивало размер обучаемой модели, запрещая создавать системы, превышающие определенный вычислительный порог, измеряемый в FLOPS.

Это соглашение было официально пересмотрено. Как сообщали Fortune и Axios в ноябре, пересмотренная сделка с OpenAI сняла эти ограничения, открыв путь для Сулеймана к созданию команды MAI Superintelligence Team и развитию того, что он называет «гуманистическим сверхразумом». В результате, по словам Сулеймана, получилась «среда, сочетающая в себе лучшее из обоих миров: мы можем свободно заниматься собственным сверхразумом и тесно сотрудничать с ними».

К моменту его встречи с VentureBeat на конференции Build 2026 прошло примерно шесть месяцев с момента официального начала усилий по достижению самодостаточности. Microsoft уже начала поставлять собственные модели, включая MAI-Image-2-Efficient, более облегченную модель генерации изображений, выпущенную в апреле, но семь моделей MAI, анонсированных на Build, являются самым амбициозным релизом команды на сегодняшний день: полноценное мультимодальное семейство, охватывающее рассуждения, код, генерацию изображений, транскрипцию и речь.

Тем не менее, Сулейман не рассматривает этот сдвиг как разрыв с OpenAI. Он охарактеризовал нынешнее положение Microsoft как изобилие, а не дефицит.

«В ближайшее время нет острой необходимости заполнять пробел через три или шесть месяцев», — сказал он. «У нас есть OpenAI, у нас есть Anthropic, у нас тысячи моделей внутри Foundry. Так что у нас уже сейчас огромный выбор вариантов».

Формулировка вопроса весьма показательна. Стремление Microsoft к созданию собственных передовых моделей обусловлено не кризисом в отношениях с OpenAI, а стратегическим расчетом: поскольку ИИ становится наиболее значимым технологическим уровнем в корпоративных вычислениях, компания не может позволить себе полностью зависеть от партнеров в вопросах обеспечения базовых возможностей. «В течение следующих пяти лет мы должны быть в состоянии создавать самые современные модели передового масштаба», — сказал Сулейман. «Это наша миссия».

Сулейман утверждает, что переход от чат-ботов к автономным агентам искусственного интеллекта уже начался.

Если семь моделей MAI представляют собой технические амбиции, то новая возможность под названием Frontier Tuning отражает коммерческую логику. Анонсированная вместе с моделями на конференции Build, Frontier Tuning позволяет корпоративным клиентам настраивать модели MAI, используя собственные данные, рабочие процессы и терминологию предметной области, в рамках собственной защищенной системы соответствия требованиям. Система использует среды обучения с подкреплением — то, что Microsoft называет «тренировочными площадками для ИИ» — которые позволяют агентам учиться непосредственно на реальных рабочих задачах, не затрагивая производственные системы.

Результаты, которыми поделилась Microsoft, поразительны. Сообщается, что модель MAI, оптимизированная для Excel, по производительности соответствует GPT 5.4, при этом работая в десять раз эффективнее. Первые корпоративные пользователи отмечают аналогичные преимущества: при настройке под строгие стандарты одной неназванной организации модель MAI показала самый высокий процент успешных результатов среди всех протестированных моделей при примерно в десять раз меньших затратах.

Сулейман представил Frontier Tuning как часть более широкого эволюционного этапа — переход от интеллекта к действию. «Мы, по сути, вышли за рамки простого разговора, — сказал он VentureBeat. — Теперь мы переходим к действию».

Он предложил новую концепцию для осмысления этого процесса: переход от IQ (фактического интеллекта) к EQ (эмоциональному интеллекту, или способности следовать указаниям относительно тона и стиля) к тому, что он называет AQ — «коэффициенту действий».

По словам Сулеймана, будущие агенты искусственного интеллекта будут не просто отвечать на вопросы. Они будут входить в корпоративное программное обеспечение, управлять сложными многоприложениями и выполнять задачи в Excel, Word, Teams, Jira, Adobe InDesign и системах управления взаимоотношениями с клиентами — точно так же, как это делал бы обычный сотрудник.

«Вы должны иметь возможность в первый же день практически сразу же предоставить учетные данные новому агенту ИИ», — сказал он. «Модель должна уметь работать во всех этих различных средах, и в этом, собственно, и заключается главная сила Microsoft».

Анонсы Build 2026 подтвердили это на конкретном уровне. Microsoft Scout, первый агент компании, работающий в режиме «автопилота», функционирует как постоянно работающий фоновый помощник, построенный на основе технологии с открытым исходным кодом OpenClaw. Он работает с собственной управляемой идентификацией внутри Microsoft Entra, поэтому его действия подлежат аудиту и могут быть отслежены. Windows 365 for Agents предоставляет агентам ИИ собственные управляемые облачные ПК, позволяя им напрямую взаимодействовать с приложениями и браузерами в корпоративных средах. А платформа Foundry получила крупные обновления, включая размещенных агентов с холодным запуском менее чем за 100 миллисекунд, новую платформу Microsoft Agent Framework и публикацию в Teams и Microsoft 365 Copilot одним щелчком мыши.

Почему Microsoft считает, что корпоративные данные — это следующий рубеж в обучении ИИ.

Сулейман также объяснил, почему, по его мнению, позиция Microsoft имеет уникальные преимущества — и этот аргумент связан не столько с архитектурой модели, сколько с тем, где фактически выполняется работа.

«Мы, по сути, собрали все очевидные массивы обучающих данных», — сказал он, имея в виду первоначальную попытку отрасли освоить открытый интернет. «На следующем этапе мы хотим предоставить этих агентов компаниям для обучения их конкретным задачам с использованием данных, которые они хранят в своих крупных рабочих процессах».

Утверждение тонкое, но важное. Первая волна генеративного ИИ обучалась на общедоступных текстах — книгах, веб-сайтах, сообщениях на Reddit, репозиториях кода. Сейчас эти данные в значительной степени исчерпаны, и их использование все чаще оспаривается в суде.

По мнению Сулеймана, следующая волна будет основана на данных, специфичных для предприятий: внутренних рабочих процессах, траекториях принятия решений и институциональных знаниях, определяющих функционирование реальных организаций. Microsoft, которая, по словам Сулеймана, обслуживает 493 компании из списка Fortune 500 через Azure, уже интегрирована в эти рабочие процессы с помощью Microsoft 365, Teams, Dynamics 365 и более широкой экосистемы Azure. Frontier Tuning — это механизм, который преобразует это позиционное преимущество в повышение производительности модели.

«Люди недооценивают тот факт, что это станет следующей областью применения», — сказал Сулейман.

Список первых партнеров Frontier Tuning отражает амбиции компании: клиника Майо, где Microsoft совместно создает передовую модель ИИ для здравоохранения, используя обезличенные клинические данные; EY, которая настраивает агента по налоговому консультированию для внедрения среди 75 000 специалистов по всему миру; Land O'Lakes, где Frontier Tuning добилась, по словам научного сотрудника компании, «значительных улучшений в обоснованных результатах и соответствии стилю»; и Pearson, которая использует настроенные модели для предоставления обратной связи, соответствующей принципам обучения, в своем продукте Communication Coach.

Партнерство с клиникой Майо может оказаться наиболее значимым. Microsoft и клиника Майо сотрудничают в создании передовой модели здравоохранения, которая объединяет клинический опыт клиники Майо и данные о долгосрочном наблюдении за пациентами с возможностями искусственного интеллекта Microsoft. Модель будет принадлежать клинике Майо и сначала будет развернута в собственной среде клиники, а затем станет доступна другим организациям через Foundry.

Создание собственных чипов для искусственного интеллекта и активная закупка графических процессоров компанией Microsoft демонстрируют масштаб ее вычислительного преимущества.

Ничто из этого не сработает без вычислительной инфраструктуры промышленного масштаба, и Сулейман был необычайно откровенен относительно экономической целесообразности аппаратного обеспечения, лежащей в основе стратегии Microsoft.

«Мы являемся крупнейшим покупателем графических процессоров в мире», — сказал он. «Мы являемся крупнейшим покупателем GB200 и GB300 в мире».

«Microsoft продолжит закупать ускорители Nvidia еще много-много лет», — сказал Сулейман. Но компания одновременно разрабатывает собственные специализированные микросхемы. Maia 200, ускоритель искусственного интеллекта второго поколения от Microsoft, уже работает в центрах обработки данных в Айове и Аризоне, а также планируется его развертывание в Италии, Австралии и Южной Корее. По данным Microsoft, Maia 200 обеспечивает наилучшее соотношение токенов к доллару на ватт среди всех устройств компании.

В интервью Сулейман более подробно остановился на экономических аспектах: по его словам, Maia 200 на 30 процентов экономичнее, чем GB200 от Nvidia. А когда Microsoft оптимизирует свои собственные модели MAI для работы непосредственно на чипах Maia, компания получает дополнительное улучшение производительности на ватт в 1,4 раза. «В будущем будет дешевле создавать приложения на базе моделей MAI с Maia 200 и Maia 300 в рамках Azure», — сказал он.

Это утверждение — если оно подтвердится в масштабах всей страны — имеет серьезные последствия для конкурентной среды. Это означает, что Microsoft не просто покупает себе доминирующее положение в сфере ИИ через Nvidia; она создает вертикально интегрированную систему, в которой ее собственные модели, работающие на ее собственных чипах, внутри ее собственного облака, настроенные на основе собственных данных ее клиентов, могут предложить характеристики производительности и стоимости, которые ни один конкурент не сможет воспроизвести.

Сулейман отвергает идею о том, что модели искусственного интеллекта становятся товаром массового потребления.

Сулейман также резко опроверг один из самых популярных тезисов в Силиконовой долине: о том, что модели искусственного интеллекта быстро становятся товаром массового потребления.

«Многие говорят, что модели превращаются в товар», — сказал он. «Я так не думаю».

Его аргументация основана на том, что он называет «токенами качества» — утверждении о том, что состав, отбор, лицензирование и дедупликация обучающих данных имеют по меньшей мере такое же значение, как и их масштаб. По его словам, новые модели MAI от Microsoft были обучены на предварительном наборе данных, состоящем примерно на 50 процентов из высококачественного кода, а остальная часть была получена из коммерчески лицензированных и тщательно отобранных источников.

В результате, как он утверждал, сформировалась отдельная «линия» моделей, оптимизированных для кодирования, рассуждений и агентного поведения — принципиально отличающаяся от моделей, оптимизированных для потребительских чатов, культурного контента или многоязычного охвата.

«Мы увидим совершенно разные линии развития, отражающие различные цели обучения разных компаний», — сказал он. «Качество токенов важнее, чем просто их масштабируемость».

Это стратегически важный аргумент для Microsoft. Если модели — это товар, если любая лаборатория может достичь передовых результатов за несколько месяцев, используя более дешевые вычислительные ресурсы и оптимизированные обучающие данные, то уровень моделей превращается в гонку на выживание, и миллиардные инвестиции Microsoft в вычислительные ресурсы не дают долгосрочного преимущества. Но если качество моделей зависит от дисциплины в работе с данными, глубины исследований и институционального терпения, то подход к созданию лабораторий, который использует Сулейман, становится настоящим конкурентным преимуществом.

Для описания этого подхода он использовал конкретную метафору, заимствованную из теории оптимизации: «машина для восхождения на холм». Эта фраза описывает систему, которая постоянно совершенствуется — цикл за циклом — за счет увеличения вычислительных мощностей, улучшения качества данных и повышения точности оценки. «Цель здесь — построить то, что мы называем машиной для восхождения на холм», — написал он в своем блоге. «Организацию, которая может постоянно совершенствоваться, цикл за циклом». Метафора показательна, поскольку описывает процесс, а не конечную цель. Сулейман не обещает, что Microsoft создаст лучшую в мире модель в следующем квартале. Он утверждает, что Microsoft строит систему — культуру исследований, конвейеры обработки данных, совместную оптимизацию кремниевых компонентов, инфраструктуру оценки — которая будет создавать все более совершенные модели в течение многих лет.

Подробности пятилетнего плана Microsoft по превращению в самодостаточную сверхдержаву в области искусственного интеллекта.

Из комментариев Сулеймана, а также из всего спектра заявлений, сделанных в рамках Build 2026, вырисовывается стратегическая картина компании, готовящейся к будущему, в котором возможности искусственного интеллекта не будут арендоваться у партнера, а будут генерироваться внутри компании в больших масштабах на каждом уровне технологической инфраструктуры.

Microsoft по-прежнему нуждается в OpenAI. Партнерство продолжает обеспечивать работу Copilot, сервисов Azure AI и инфраструктуры ChatGPT. Сулейман признал это, назвав портфель поставщиков моделей Microsoft источником силы, а не проблемой, которую нужно решить.

Но направление движения очевидно. Используя собственные передовые модели, собственные специализированные микросхемы, собственные среды обучения с подкреплением для корпоративной настройки и собственную инфраструктуру автономных агентов, Microsoft строит параллельный путь, который к 2030 году может превратить компанию в полностью самодостаточную лабораторию передового искусственного интеллекта, интегрированную в крупнейшую в мире корпоративную программную платформу.

«Наша конечная цель — это то, что мы называем гуманистическим сверхинтеллектом, — написал Сулейман в своем блоге. — Это означает создание передовых систем искусственного интеллекта, предназначенных для служения людям и организациям, а не для их замены».

Достижима ли эта цель — или хотя бы четко определена ли она — остается одним из главных открытых вопросов в сфере технологий. И Сулейман выразил больше уверенности, чем осторожности, когда его спросили о траектории прогресса. «Я действительно думаю, что мы находимся на вершине айсберга», — сказал он. «Модели намного мощнее, чем мы знаем, как извлечь из них информацию».

Но уверенность и реализация — это разные вещи. Создание передовой лаборатории — это не объявление; это десятилетнее обязательство, требующее удержания лучших исследователей, поддержания научной строгости в условиях коммерческого давления и получения результатов, оправдывающих колоссальные капиталовложения.

Google усвоил этот урок на примере DeepMind — компании, соучредителем которой Сулейман стал в 2010 году, еще до прихода в Microsoft, — и даже эта лаборатория, широко признанная одной из лучших в мире, годами пыталась найти баланс между фундаментальными исследованиями и разработкой продуктов.

Сулейман, похоже, осознавал это противоречие. «Если поторопиться, всё испортишь», — сказал он.

Наклейка на его ноутбуке гласит: «Терпение и срочность». Это парадокс, на разрешение которого у Microsoft теперь есть пять лет и несколько сотен миллиардов долларов.

Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!

Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.

VB Daily AI Weekly AGI Weekly Еженедельник по безопасности Еженедельник по инфраструктуре данных Мероприятия VB Все они

Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.

Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.

Источник: venturebeat.com