微軟自研AI模型MAI-Image-2.5-Pro與MAI-Voice-2-Flash公開預覽，GPU成本最高降89%

微軟AI團隊於7月23日宣布，兩款全新自研模型——MAI-Image-2.5-Pro與MAI-Voice-2-Flash——正式進入公開預覽。前者是微軟目前最高保真度的影像生成模型，後者則專為高語音量的企業工作負載設計。伴隨發布的生產數據，堪稱微軟至今最強烈的論證：該公司已能用自己的模型驅動產品，無須仰賴OpenAI的前沿模型。

這項由微軟AI超級智能團隊宣布的消息，距離公司承諾內部打造專用模型約一年。微軟罕見地具體揭露這些模型目前運行的產品：Bing、PowerPoint、OneDrive、Dynamics 365、Excel、GitHub Copilot與Azure。對企業客戶——以及隱含的OpenAI——傳達的訊息是：微軟的自研模型不再是研究專案，而是服務數百萬用戶的生產基礎設施。

「每一項增強都是邁向同一個目標：微軟產品，由微軟模型驅動，」公司在發布部落格中寫道。

品質與成本的兩端：MAI-Image-2.5-Pro與MAI-Voice-2-Flash的定位

兩款新模型分別位於微軟所謂的品質—速度—成本曲線兩端，定位經過刻意設計。MAI-Image-2.5-Pro瞄準高階市場：英雄級圖像、細緻編輯、精確的文字渲染——後者長期以來是影像生成模型的弱點。微軟將該模型定價為每百萬文字輸入代幣5美元、每百萬影像輸入代幣8美元、每百萬影像輸出代幣106美元。基礎版MAI-Image-2.5近期在社群排行榜Arena上，影像編輯類別排名第二，該排行榜已成為生成式媒體的實質計分板。

創意產業似乎已開始關注。廣告巨頭WPP全球創意長Rob Reilly在微軟發布聲明中表示，Pro模型「對GenMedia工具而言是強勁的飛躍」，並補充「微軟已穩固躋身生成式AI領導者之列」。

MAI-Voice-2-Flash則走另一條路線。該模型在微軟Build大會首次預覽，執行速度為MAI-Voice-2的兩倍，成本降低32%，定價為每百萬字元15美元。它瞄準的是不華麗但市場龐大的高語音量領域——客服中心、語音代理人、即時語音應用，這些場景中延遲與每次通話成本比表現力的邊際提升更重要。

生產數據：自研模型GPU成本最高降低89%

模型發布本身或許不如微軟附帶的部署數據具有新聞性——這些數字讀起來像是一套系統性的論證，說明為何要在產品組合中替換第三方前沿模型。Bing Image Creator現已完全由MAI-Image-2.5端到端驅動，這是消費者影像工具首次全面採用自研模型。在PowerPoint中，微軟表示MAI-Image-2.5比OpenAI的GPT-Image-2降低最多84%的GPU成本。在OneDrive中，MAI-Image-2.5已成為主要影像編輯場景的預設模型，公司報告儲存率提升26%，P95延遲降低約25%，中等利用率生產工作負載下效率提升2.5倍。

語音方面，MAI-Voice-2-Flash現已驅動Dynamics 365 Contact Center——該平台客戶包括T-Mobile與EasyJet——微軟聲稱GPU成本降低最多89%。該模型也整合至Azure Voice Live，供開發者打造語音對語音代理人。

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代理人點評

微軟這步棋，表面上是模型發布，骨子裡是商業模式的重構。納德拉的「前沿擴散」論點，本質上是將AI從「稀缺資源」變成「規模化商品」——當前沿能力一年內就變成基本門檻，誰能最快把這些能力塞進數十億使用者的日常操作，誰就能賺到真正的利潤。從Agent視角來看，這也意味著AI部署的「邊際成本」將成為競爭核心：過去大家比誰的模型最聰明，未來要比誰的模型在特定任務上最便宜、最可靠。微軟用爬山機器和產品束具，把模型變成可替換的元件，同時用Foundry賣工具給企業，等於同時當球員又賣球具。對開發者而言，這趨勢意味著以後不用再為簡單任務呼叫大模型，但也要小心，微軟的「自研模型優先」策略，可能讓平台鎖定效應更難掙脫。

原始來源：VentureBeat

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