Der Chef von Microsofts KI-Sparte, Mustafa Suleyman, hat intern überraschend deutliche Ansprüche auf die technologische Führung im Bereich der künstlichen Intelligenz erhoben.
In einer Mitarbeiterversammlung am 15. Oktober 2026 erklärte Suleyman, der Konzern verfüge mit dem neuen Modell MAI-Base-2 über ein stärkeres vortrainiertes Basismodell als jenes, das derzeit OpenAIs Modell GPT-5.6 Sol antreibt. Zudem habe Microsoft für das Training lediglich ein Viertel der Rechenleistung aufgewendet, die der Partner OpenAI für sein System eingesetzt habe.
Der Vergleich mit den Systemen des langjährigen Partners, darunter das intern als „Spud“ bezeichnete GPT-5.6, stützt sich laut Berichten auf Microsoft vorliegende technische Daten von OpenAI. Suleyman verwies demnach auf bessere Ergebnisse des hauseigenen Modells bei Tests zum Sprachverständnis sowie zur Musterprognose. Die beiden Unternehmen lehnten offizielle Stellungnahmen zu den internen Aussagen ab; OpenAI ließ Anfragen unbeantwortet.
Technische Eckdaten und Trainingsarchitektur von MAI-Base-2
Am selben Tag stellte Microsoft MAI-Base-2 offiziell vor. Die Architektur basiert auf einem Mixture-of-Experts-Ansatz mit insgesamt 2,8 Billionen Parametern, von denen 80 Milliarden Parameter aktiv geschaltet sind.
Der Vorgänger MAI-Base-1 kam noch auf 1 Billion Gesamtparameter. Trainiert wurde das neue Modell über 38 Tage im August und September 2026 auf 16.000 Nvidia-GB200-Grafikprozessoren.
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Der Trainingskorpus umfasste 50 Billionen Tokens, darunter erstmals 4,5 Billionen Bild-Tokens, bei einem Wissensstand mit Stichtag März 2026. Microsoft verzichtete nach eigenen Angaben auf eine Destillation aus anderen Systemen. Bei den Trainingsläufen erreichte der Softwarekonzern eine durchschnittliche Modell-FLOPs-Auslastung von 21 Prozent sowie einen Goodput von 89 Prozent.
Im Unternehmenseigenen Blog bezifferte Microsoft die Recheneffizienz des Pre-Trainings als 4- bis 12-mal höher im Vergleich zu DeepSeek-V4-Pro-Base. Suleyman sprach intern sogar von einem zwölffach geringeren Rechenaufwand gegenüber DeepSeek. In internen Leistungstests habe das Modell zudem Rivalen wie Kimi K3 und Qwen übertroffen.
Allerdings stammen sämtliche Effizienzangaben aus Microsofts eigenen Evaluierungen ohne unabhängige Prüfung durch Dritte; die Detailergebnisse wurden bislang nicht öffentlich publiziert. Zudem bezieht sich der Leistungsvergleich rein auf die Basismodelle vor weiteren Trainingsschritten; MAI-Base-2 befindet sich derzeit in der Phase des Nachtrainings.
Strategische Neuordnung und Reaktionen an den Finanzmärkten
Die Aussagen verdeutlichen Microsofts wachsende Bestrebungen, sich aus der technologischen Abhängigkeit von OpenAI zu lösen. Zwar hält der Konzern eine Beteiligung im Wert von rund 135 Milliarden US-Dollar – andere Schätzungen sprechen von mehr als 100 Milliarden US-Dollar – und sicherte sich bei einer Anpassung der Partnerschaft im Jahr 2026 Zugriffsrechte bis 2032. Nach früheren Investitionen von mehr als 10 Milliarden US-Dollar soll OpenAI im laufenden Jahr rund 6 Milliarden US-Dollar Umsatz an Microsoft zurückführen.
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Gleichzeitig forciert der Konzern jedoch eigene Systeme: Seit dem letzten Quartal wurden über ein Dutzend hauseigene MAI-Modelle bereitgestellt. Die Brutto-Inferenzmarge für eigene Lösungen wie MAI-1 liegt mit nahezu 100 Prozent deutlich über den 60 bis 70 Prozent beim Weiterverkauf der Schnittstellen von OpenAI.
Eine öffentliche Bereitstellung der Gewichte von MAI-Base-2 ist nicht vorgesehen; das Modell soll schrittweise in Microsofts eigene Produkte, für Foundry-Kunden und ausgewählte Partner integriert werden. Die Vorbereitungen für die nächste Generation MAI-Base-3 laufen bereits.
An den Märkten sorgte die gemeldete Recheneffizienz für Kursverluste bei Infrastrukturanbietern: Am Tag der Ankündigung sanken die Papiere von CoreWeave um 12,83 Prozent, während Nebius um 12,03 Prozent auf 186,01 US-Dollar nachgab. Die Microsoft-Aktie verzeichnete ein Minus von 2,44 Prozent bei einem Gesamtbörsenwert von rund 4,01 Billionen US-Dollar.