Microsoft lanza siete modelos de IA propios para competir

Siete modelos internos presentados en Build 2026 muestran cómo Microsoft busca recortar costes y competir en la vanguardia de la IA mientras sus mayores participadas preparan salidas a bolsa récord.

Una apuesta por la independencia tecnológica

Microsoft ha presentado en su conferencia anual de desarrolladores Build en San Francisco una familia de siete modelos de inteligencia artificial propios, la señal más clara hasta ahora de que el gigante tecnológico se mueve para reducir su dependencia de las empresas de IA en las que ha inyectado miles de millones. 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, según datos públicos de precios extrapolados a los distintos tamaños de modelo.

Modelos estrella: razonamiento y código

La principal novedad es MAI-Thinking-1, el primer modelo de razonamiento de Microsoft, entrenado desde cero con datos limpios y con licencia comercial, sin destilación a partir de sistemas de terceros. Se trata de un modelo de tamaño medio 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. Junto a este, la compañía lanzó MAI-Code-1-Flash, un modelo de programación que convierte descripciones de texto en código fuente para aplicaciones y páginas web, que ya se está desplegando en GitHub Copilot y Visual Studio Code. Al ejecutar sus propios modelos sobre la infraestructura de Azure, Microsoft puede evitar las comisiones que paga actualmente a proveedores externos y trasladar el ahorro 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 compañía asegura que iguala a Claude Opus 4.6 en pruebas de programación.

El salto cuántico de Majorana 2

En Build, Microsoft anunció además que su chip cuántico Majorana 2 es 1.000 veces más fiable que su predecesor, un hito que, según la empresa, la sitúa a las puertas de lograr un ordenador cuántico de utilidad comercial. Los cúbits del nuevo chip se mantienen estables una media de 20 segundos, frente a los milisegundos del original, una mejora que la empresa compara con pasar de un teléfono que hay que cargar a diario a otro cuya batería dura varios años. El chip cuenta por ahora con solo 12 cúbits, mientras que una máquina útil necesitaría millones. La estrategia de Microsoft se centra en los llamados cúbits topológicos, basados en las propiedades de una cuasipartícula teorizada por primera vez en la década de 1930 por el físico italiano Ettore Majorana. Ni el chip ni las investigaciones que lo respaldan han sido aún revisados por pares y algunos físicos han pedido más información.

Antecedentes: dependencia de OpenAI y Anthropic

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, al tiempo que ofrece los modelos de ambas compañías a través de Azure.

Implicaciones: carreras bursátiles y recorte de costes

Las compañías a las que Microsoft ha comprometido miles de millones se preparan para estrenos bursátiles de gran envergadura. Anthropic presentó de forma confidencial una solicitud de salida a bolsa el uno de junio, pocos días después de recaudar 65.000 millones de dólares (59.000 millones de euros) en una ronda de financiación que elevó su valoración hasta 965.000 millones de dólares (877.000 millones de euros). OpenAI también prepara su propia documentación confidencial. La apuesta de Microsoft por independizarse en materia de modelos llega en un momento en que estas salidas a bolsa podrían redefinir el equilibrio de poder en el sector de la inteligencia artificial.