Microsoft Microsoft addestra MAI-Base-2: 2.800 miliardi di parametri in 38 giorni
Il nuovo modello di base della divisione guidata da Mustafa Suleyman è stato addestrato su 50.000 miliardi di token. I pesi non saranno pubblici: Microsoft vuole darli in licenza a partner fidati.
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In breve
- Microsoft AI ha completato il pre-addestramento di MAI-Base-2, un modello da 2.800 miliardi di parametri, di cui 80 miliardi attivi.
- L'addestramento è durato 38 giorni, tra agosto e settembre 2026, su 16.000 GPU Nvidia GB200 e 50.000 miliardi di token.
- Il modello è ora in rifinitura; i pesi non saranno pubblicati ma concessi in licenza a partner fidati tramite Foundry.
Il contesto
Microsoft è il principale finanziatore e partner commerciale di OpenAI, ma da tempo costruisce anche modelli propri attraverso Microsoft AI, la divisione guidata da Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind. A giugno, alla conferenza Build, la divisione aveva presentato sette modelli e MAI-Thinking-1, un modello di ragionamento costruito sopra MAI-Base-1 (Microsoft AI, Crypto Briefing).
Il «pre-addestramento» è la prima e più costosa fase della costruzione di un modello: il sistema legge enormi quantità di testo e immagini e impara a prevedere il seguito. Dopo arriva la «rifinitura» (post-training), che lo rende utile e sicuro nelle conversazioni.
I fatti, punto per punto
- Il modello. MAI-Base-2 è un modello «mixture of experts» con 80 miliardi di parametri attivi su 2.800 miliardi totali (Microsoft AI).
- L'addestramento. 38 giorni su 16.000 GPU Nvidia GB200, tra agosto e settembre 2026 (Microsoft AI).
- I dati. 50.000 miliardi di token, di cui il 18% (circa 9.000 miliardi) di dati che uniscono immagini e testo; conoscenze aggiornate a marzo 2026 (TokenPost).
- L'efficienza. Utilizzo medio della potenza di calcolo (MFU) del 21% e «goodput», cioè la quota di tempo in cui l'addestramento è andato avanti, dell'89% (Microsoft AI).
- Il confronto. MAI-Base-1 aveva 35 miliardi di parametri attivi su 1.000 miliardi ed era stato addestrato su 8.192 GPU GB200 con 30.000 miliardi di token (TokenPost): il nuovo modello usa quasi il doppio delle GPU.
- Le affermazioni di Microsoft. Secondo Frontier Now, che ha analizzato la nota tecnica, Microsoft sostiene che il modello sia da 4,2 a 12,3 volte più efficiente nell'uso del calcolo rispetto a DeepSeek-V4-Pro-Base: è un dato dichiarato dall'azienda, non verificato in modo indipendente.
- La distribuzione. I pesi non saranno pubblici. Microsoft intende concederli in licenza a «partner fidati» tramite Foundry; partner e data non sono stati annunciati (TokenPost).
Chip propri e dati propri
Microsoft insiste su due punti. Il primo sono i dati: secondo la nota tecnica, il pre-addestramento si basa su dati «organici» e non sulla distillazione di altri modelli, un tema che pesa per i clienti attenti alla provenienza dei dati (Microsoft AI). Il secondo è l'hardware: MAI-Base-2 è stato addestrato su GPU Nvidia, ma secondo Crypto Briefing Microsoft sta ampliando l'infrastruttura per i suoi chip Maia 200 e 300, con installazioni da più gigawatt previste dal 2027.
Un esempio concreto
Per avere un'idea della scala: 16.000 GPU per 38 giorni fanno circa 14,6 milioni di ore-GPU. Con un goodput dell'89%, l'addestramento è andato avanti per circa 34 di quei 38 giorni; il resto del tempo è stato perso tra guasti, riavvii e controlli. È il genere di numeri che spiega perché solo poche aziende al mondo possono permettersi di costruire modelli di base di questa taglia.
MAI-Base-1 e MAI-Base-2 a confronto
| Voce | MAI-Base-1 | MAI-Base-2 |
|---|---|---|
| Parametri attivi | 35 miliardi | 80 miliardi |
| Parametri totali | 1.000 miliardi | 2.800 miliardi |
| GPU GB200 | 8.192 | 16.000 |
| Token di pre-addestramento | 30.000 miliardi | 50.000 miliardi |
Fonti: Microsoft AI, TokenPost. Ore-GPU calcolate da NEXUS.
Perché ti riguarda
Se al lavoro usi Copilot, Microsoft 365 o servizi su Azure, oggi buona parte dell'intelligenza dietro questi strumenti arriva da OpenAI. Un modello di base tutto di Microsoft significa che in futuro quei servizi potranno dipendere meno da un solo fornitore, con effetti possibili su prezzi, funzioni e su dove vengono trattati i dati. Per le aziende che comprano AI, più concorrenza tra modelli di questa taglia è in genere una buona notizia.
Cosa succede adesso
- MAI-Base-2 è in fase di rifinitura: Microsoft ha detto che condividerà altri risultati «presto».
- Nessun partner né data di licenza sono stati annunciati.
- Secondo Frontier Now, Microsoft sta già preparando MAI-Base-3.
Fonti
- Microsoft AI – Frontier Pre-training at Microsoft AI
- TokenPost – Microsoft Completes Pretraining of 2.8 Trillion-Parameter MAI-Base-2
- Frontier Now – MAI-Base-2 pretraining ledger
- Crypto Briefing – Microsoft finishes pre-training MAI-Base-2, its next in-house foundation model