Der Softwarekonzern setzt künftig auf eigene KI-Modelle und spart damit massiv Kosten.
Microsoft hat begonnen, die Bildgenerierungsmodelle von OpenAI in seinen Diensten PowerPoint und Bing durch eigene Technologien zu ersetzen. Am 23. Juli 2026 startete das Unternehmen die öffentliche Vorschau seiner neuen Modelle MAI-Image-2.5-Pro und MAI-Voice-2-Flash. Grund für den Wechsel sind deutliche Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.
Massive Einsparungen bei den GPU-Kosten
Die Umstellung auf hauseigene Technologie zeigt bereits beeindruckende Ergebnisse. In PowerPoint senkte MAI-Image-2.5 die GPU-Kosten um 84 Prozent im Vergleich zum bisher genutzten GPT-Image-2. Im Dynamics 365 Contact Center spart MAI-Voice-2-Flash sogar bis zu 89 Prozent der GPU-Kosten ein.
Der Bing Image Creator wird inzwischen vollständig von MAI-Image-2.5 betrieben. Auch andere Programme der Microsoft-365-Suite folgen: In Excel und Outlook laufen derzeit die Umstellungen. Laut internen Benchmarks gehört MAI-Image-2.5 zu den drei besten Modellen auf der Arena.ai-Rangliste. In OneDrive führte der Wechsel zu einer Steigerung der Speicherrate um 26 Prozent und einer Reduzierung der Latenz um 25 Prozent.
Breite Integration in die Produktivitätsplattform
Die MAI-Serie beschränkt sich nicht auf Bildgenerierung. Microsofts Dragon Copilot, den 170.000 Anbieter für 28 Millionen Patientenkontakte nutzen, arbeitet jetzt mit MAI-Transcribe-1.5. Die Fehlerquote sank dadurch um 50 Prozent.
Während Microsoft die KI-Integration in PowerPoint massiv vorantreibt, bleibt die Zeitersparnis bei der Folienerstellung der wichtigste Hebel für Nutzer. Diese kostenlosen Profi-Vorlagen helfen Ihnen, in Sekunden beeindruckende Folien mit 3D-Effekten und Zeitstrahlen zu erstellen. Stundenlange Arbeit an Präsentationen beenden und Gratis-Vorlagen sichern
Im GitHub Copilot erzielt MAI-Code-1-Flash eine um zehn Prozent höhere Code-Akzeptanzrate als GPT-5.4 Mini. Auch die Bindungsrate stieg um sechs Prozent. Zwar bleibt GPT-5.6 für bestimmte Funktionen in Microsoft 365 Copilot das bevorzugte Modell – aber nicht mehr das einzige. CEO Satya Nadella erklärte, dass der Datenverkehr zunehmend auf MAI-Modelle umgeleitet werde, sobald deren Leistung mit den Spitzenmodellen mithalten könne.
Der strategische Schwenk folgt auf die Neuausrichtung der Partnerschaft zwischen Microsoft und OpenAI vom 27. April 2026. Damals einigten sich beide Unternehmen auf eine nicht-exklusive Lizenzvereinbarung bis 2032 – ohne Umsatzbeteiligung.
Diversifizierung der KI-Infrastruktur
Neben der Entwicklung eigener Modelle prüft Microsoft auch Drittanbieter, um die Infrastrukturkosten weiter zu senken. Seit dem 23. Juli testet der Konzern intern Moonshot AI’s Kimi K3 für bestimmte Copilot-Aufgaben. Analysten zufolge könnte die Verlagerung eines Teils der Copilot-Workloads auf Kimi K3 jährlich bis zu 600 Millionen Euro einsparen – rund 60 Prozent pro Token. Eine endgültige Entscheidung steht jedoch noch aus.
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Auch auf der Hardware-Ebene optimiert Microsoft. Anfang der Woche validierte der Konzern AMDs Helios-Rack-Lösung für Azure-KI-Inferenz-Workloads. Am 22. Juli veröffentlichte Microsoft Asia zudem Mage-Flow, ein Bildgenerierungsmodell mit vier Milliarden Parametern, das 1024×1024 Pixel große Bilder in weniger als einer Sekunde erzeugt.
Wettbewerb in der digitalen Produktivität verschärft sich
Die Neuerungen kommen zu einem Zeitpunkt, an dem der Wettbewerb im KI-gesteuerten Produktivitätsmarkt an Fahrt aufnimmt. Am 23. Juli startete Google eine eigene KI-Funktion für Google Slides, die aus Textvorgaben und Quelldokumenten komplette Präsentationen erstellt. Das Tool steht Abonnenten von Workspace und Google AI Pro/Ultra zur Verfügung – eine direkte Konkurrenz zu PowerPoints KI-Funktionen.
Trotz der massiven Investitionen der Tech-Giganten reagierten die Märkte verhalten. Die US-Börsen eröffneten am 23. Juli schwächer. Anleger wägen starkes Cloud-Wachstum gegen die hohen Investitionsausgaben für KI-Infrastruktur ab. Sowohl Alphabet als auch Tesla verloren an Wert, obwohl beide Unternehmen ihre Wachstumsziele erreichten. Der Fokus liegt nun auf den KI-Ausgaben und dem freien Cashflow.
