微软完成MAI-Base-2预训练：2.8万亿参数，宣称算力仅为OpenAI四分之一

据财联社10月16日报道，微软宣布完成新一代自研基础模型MAI-Base-2的预训练。该模型采用混合专家架构，总参数2.8万亿、激活800亿，今年8至9月动用1.6万张英伟达GB200 GPU训练38天，处理约50万亿Token数据。

微软称其训练方法在四项评估中的计算效率比DeepSeek-V4-Pro-Base高4.2至12.3倍，且数据全部自行处理、无蒸馏。微软AI负责人苏莱曼在员工大会上表示，该模型基座性能已超过驱动GPT-5.6 Sol的OpenAI模型，而所用算力仅为后者的四分之一。考虑到OpenAI既是微软最大客户也是其巨额持股对象，这一表态颇为微妙。模型目前处于后训练阶段，将先用于自家产品，再经Foundry向企业伙伴授权权重。

【AICOR 点评】微软与OpenAI正从独家供应走向既合作又竞争。对企业的启示：效率（同等质量更少算力）正成为模型层新竞争维度；同时头部云厂商自研基座加速，意味着未来模型采购必是多源组合，架构上应保留模型可替换性，避免绑定单一供应商的战略风险。