كشفت Microsoft النقاب عن عائلة مكونة من سبعة نماذج ذكاء اصطناعي داخلية تحت شعار MAI، وهو إطلاق تم الكشف عنه في مؤتمر مطوري Build 2026 الذي يشير إلى جهد متضافر لامتلاك المزيد من مجموعة الذكاء الاصطناعي وتقليل اعتمادها على شريك OpenAI. تشمل النماذج الجديدة التفكير والتشفير وتوليد الصور والنسخ والصوت، وتقول مايكروسوفت إنها تم تدريبها من الصفر باستخدام ما تسميه "التقطير الصفري".

يضع التوسع ضغوطًا جديدة على OpenAI وAnthropic وGoogle بينما يمنح المطورين مجموعة أوسع وربما أرخص من الخيارات. ونظرًا لأن Microsoft تمتلك كلاً من النماذج وحوسبة Azure السحابية التي تقوم بتشغيلها، فيمكنها خفض التكلفة التي يدفعها المطورون لكل رمز مميز للإنشاء باستخدامها. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع تغطية صناعة الذكاء الاصطناعي.

نموذج الاستدلال الرائد

الإصدار الرئيسي هو MAI-Thinking-1، الذي وصفته Microsoft بأنه نموذج الاستدلال الأول لها. في منشور مدونة مصاحب للإطلاق، أكدت الشركة على كفاءة النموذج وانخفاض تكلفة الرمز المميز، وكانت حريصة بشكل خاص على مشاركة أن MAI-Thinking-1 يطابق Anthropic's Opus 4.6 في معايير الترميز. يضع هذا الادعاء محرك الاستدلال المحلي لشركة Microsoft على أنه قادر على المنافسة مع النماذج الرائدة من أقرب منافسيها في مجال الذكاء الاصطناعي.

أصبحت نماذج الاستدلال، التي تنفق المزيد من الحساب على "التفكير" من خلال المشاكل قبل الإجابة، ساحة معركة حاسمة في عام 2026 حيث تتسابق المختبرات لبناء أنظمة قادرة على هندسة البرمجيات متعددة الخطوات والرياضيات والتحليل العلمي.

التقطير الصفري: مدرب وليس منسوخًا

إن الفارق المركزي الذي تعتمد عليه مايكروسوفت هو مفهوم "التقطير الصفري". التقطير هو الأسلوب المستخدم على نطاق واسع لتدريب نموذج أصغر لتقليد نموذج أكبر موجود مسبقًا. إنه أرخص وأسرع من التدريب من الصفر، ولكنه يحد من مدى جودة النموذج الناتج، لأن الطالب لا يمكنه سوى تقليد سلوك معلمه.

تؤكد مايكروسوفت أن نماذج MAI الجديدة الخاصة بها "تم تدريبها من الصفر بدون التقطير"، مما يعني أنها بنيات أصلية وليست تقليدًا لنظام آخر. قام مصطفى سليمان، رئيس شركة مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي، بوضع إطار للاستراتيجية على أنها بناء تصاعدي على أساس مشترك.

وقال سليمان "كل هذه النماذج مبنية على أساس مشترك، حيث يمكن تسلق التل من الأسفل بدون التقطير". "إنهم يتشاركون نفس نظام البيانات، ونفس البنية التحتية ونفس إطار التقييم. وقد تم تصميمهم للعمل معًا، وللتكامل مباشرة في المنتجات التي يستخدمها الناس كل يوم. لكن النماذج نفسها ليست سوى جزء من القصة."

تشكيلة MAI الكاملة

تغطي النماذج السبعة التي أعلنت عنها مايكروسوفت عدة طرائق:

  • MAI-Thinking-1 - نموذج الاستدلال الرئيسي.
  • MAI-Code-1-Flash - نموذج ترميز سريع وخفيف الوزن.
  • MAI-Image-2.5 - أول نموذج من Microsoft قادر على إنشاء تحويل النص إلى صورة وصورة إلى صورة.
  • MAI-Image-2.5-Flash - متغير أسرع يستهدف أعباء العمل الحساسة من حيث التكلفة.
  • MAI-Transcribe-1.5 - نموذج نسخ تمت ترقيته تم ضبطه ليناسب أعباء العمل في العالم الحقيقي.
  • MAI-Voice-2 - نموذج لتوليد الصوت.
  • MAI-Voice-2-Flash - متغير صوت مقطر سريع.

بعض الإدخالات عبارة عن متغيرات مبنية على نفس القاعدة الأساسية، ولكنها معًا تمنح Microsoft القدرة الأصلية عبر التفكير النصي والتعليمات البرمجية والرؤية والصوت، وهي الفئات التي كانت تعتمد عليها سابقًا بشكل كبير على عائلة GPT الخاصة بـ OpenAI.

الصور توجه إلى PowerPoint وOneDrive

يتم طرح نماذج MAI-Image-2.5 أولاً داخل النظام البيئي لمنتجات Microsoft الخاصة. يتوفر الآن كل من نماذج الصور الكاملة وFlash لمستخدمي PowerPoint وOneDrive for Foundry للمعاينة، مما يمنح الشركة فرصة لعرض أدوات التصوير التوليدية الخاصة بها في تطبيقات الإنتاجية المستخدمة على نطاق واسع قبل فتحها لمطوري الطرف الثالث.

لقد استخدمت Microsoft سابقًا دليل التشغيل هذا لدمج إمكانات الذكاء الاصطناعي الجديدة في Office وWindows لتعزيز الاعتماد على نطاق واسع، وهي ميزة توزيع لا يمكن لمختبرات النماذج المستقلة مطابقتها بسهولة.

توفر الطرف الثالث ومدى وصول المطورين

وبعيدًا عن السحابة الخاصة بشركة Microsoft، قالت الشركة إن نماذج MAI ستكون متاحة أيضًا من خلال منصات استدلال مستقلة. ومن المقرر أن تصل النماذج إلى Fireworks AI وBaseten وOpen Router في المستقبل، مما يوسع إمكانية الوصول للمطورين الذين يبنون خارج النظام البيئي Azure.

يعكس هذا النهج متعدد المنصات استراتيجية التوزيع ذات الأوزان المفتوحة التي أصبحت شائعة في جميع أنحاء الصناعة، حيث يتم تقديم النماذج من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالمنشئ ومن خلال موفري الاستضافة المحايدين.

ماذا يعني ذلك بالنسبة لعلاقة OpenAI

استثمرت Microsoft عشرات المليارات من الدولارات في OpenAI ولا تزال أقرب شريك لها في البنية التحتية، حيث تعمل Azure على تشغيل جزء كبير من حوسبة صانع ChatGPT. لكن إطلاق MAI يوضح أن مايكروسوفت لم تعد ترغب في أن تكون مجرد موزع لذكاء شخص آخر.

ومن خلال بناء نماذج أصلية من الصفر تتحكم فيها بشكل كامل، تكتسب مايكروسوفت النفوذ بعدة طرق. ويمكنها التفاوض من موقع مستقل، والتحوط ضد قرارات التسعير أو خارطة الطريق الخاصة بأي مزود منفرد، وتزويد المطورين ببديل محسّن من حيث التكلفة. وقد لاحظ المحللون أن استثمار مايكروسوفت الأعمق في الذكاء الاصطناعي من المرجح أن يعيد تشكيل اقتصاديات بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجبر المنافسين على الاستجابة لكل من الجودة والسعر.

اشتداد سوق الذكاء الاصطناعي التنافسي

تصل عائلة MAI إلى حقل مزدحم. تواصل OpenAI دفع خط GPT الخاص بها إلى الأمام، وأصدرت Anthropic نماذجها من فئة Mythos، وتعمل Google على تطوير Gemini، كما تعمل جهود الأوزان المفتوحة التي تبذلها المختبرات في جميع أنحاء العالم على تقليص الفجوة في الأنظمة الخاصة. ويشير القرار الذي اتخذته شركة ميكروسوفت بتقديم نماذجها الخاصة عبر العديد من الطرائق في وقت واحد إلى أنها تعتزم التنافس بشكل مباشر على كل جبهة بدلاً من التنازل عن الفئات للشركاء.

بالنسبة للمطورين، فإن النتيجة العملية هي توفير المزيد من الخيارات، كما تقول مايكروسوفت، وخفض التكاليف. ويتعين علينا أن نرى ما إذا كان تكافؤ التشفير بين MAI-Thinking-1 وOpus 4.6 سيصمد في ظل اختبارات مستقلة أوسع نطاقًا، لكن الإعلان وحده يمثل تحولًا ذا مغزى: فالشركة التي بنت سمعتها في مجال الذكاء الاصطناعي على توزيع نماذج OpenAI تعلن الآن أنها قادرة على مجاراة الحدود من تلقاء نفسها.

ومع اعتبار Build 2026 بمثابة المرحلة، أوضحت مايكروسوفت أن المرحلة التالية من استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لا يتم تحديدها من خلال الشراكة بقدر ما يتم تحديدها من خلال الملكية.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →