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24 Marzo 2025 - 3 minuti
News
Microsoft lancia i suoi primi modelli AI in-house
1 Settembre 2025
Per la prima volta, i modelli AI di Microsoft arrivano sul mercato con due novità: MAI-Voice-1 e MAI-1-preview. Si tratta dei primi sistemi sviluppati interamente in-house dalla divisione AI di Redmond, pronti a competere con colossi come GPT-5 e DeepSeek.
L’annuncio segna un passo decisivo nella strategia di indipendenza dall’ecosistema OpenAI.
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Microsoft MAI-Voice-1 generazione vocale in tempo record
Il modello Microsoft MAI-Voice-1 è progettato per la generazione vocale e può produrre un minuto di audio in meno di un secondo utilizzando una sola GPU.
Il sistema è già integrato in funzioni come Copilot Daily, che legge le notizie quotidiane, e nella creazione di contenuti in stile podcast per spiegare argomenti complessi.
Gli utenti possono testarlo su Copilot Labs, modificando voce e stile.
Microsoft MAI-1-preview modello testuale addestrato su GPU H100
Accanto al modello vocale, Microsoft ha lanciato MAI-1-preview, un modello testuale addestrato su circa 15.000 GPU Nvidia H100.
È pensato per seguire istruzioni ed elaborare risposte utili alle domande quotidiane. Attualmente è in fase di test pubblico su LMArena ed è destinato a diventare parte integrante di Microsoft Copilot AI, andando a integrare i modelli OpenAI già in uso.
Mustafa Suleyman e la strategia consumer di Microsoft AI
Secondo Mustafa Suleyman, a capo della divisione AI, i modelli AI interni Microsoft non hanno come obiettivo principale le aziende, ma i consumatori.
L’approccio punta a sfruttare i dati predittivi lato advertising e telemetry per costruire assistenti digitali capaci di affiancare l’utente nella vita quotidiana. Una scelta che distingue Microsoft rispetto ai competitor più focalizzati sul B2B.
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Microsoft Copilot e l’evoluzione con i nuovi modelli AI
I modelli AI di Microsoft si inseriscono nell’ecosistema Copilot, che finora si è basato su tecnologia OpenAI. Con MAI-1-preview, Microsoft intende ampliare le possibilità di utilizzo e orchestrare diversi modelli specializzati per rispondere a esigenze specifiche. La strategia di diversificazione punta a rafforzare il posizionamento dell’azienda nel mercato dell’intelligenza artificiale consumer.
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