Усе, що ви пропустили на Microsoft Build 2026 

На конференції Microsoft Build 2026 компанія представила комплексне бачення корпоративного штучного інтелекту, побудованого навколо тісно інтегрованого стеку моделей, систем даних та агентної інфраструктури, призначених для постійного вдосконалення в процесі реального використання. Останні анонси Microsoft охоплюють нові власні моделі, рівні корпоративного контексту, інструменти для розробників, системи управління та галузеві партнерства, що в сукупності формують уявлення про ШІ не як про набір окремих інструментів, а як про єдину операційну систему для організаційного інтелекту.

У центрі цієї стратегії – нове сімейство моделей Microsoft AI (MAI), які охоплюють логічне мислення, програмування, комп’ютерний зір, мовлення та транскрибування. Флагманом лінійки стала модель MAI-Thinking-1 – середньорозмірна модель із 35 мільярдами активних параметрів. Усі моделі розроблені для спільної роботи над різними типами завдань і навчаються з нуля на ретельно відібраних наборах даних, а не виокремлюються із зовнішніх систем. Microsoft розглядає їх як частину довгострокової стратегії створення самопосилюваної системи “сходження на вершину” (hill-climbing), яка постійно вдосконалюється завдяки циклам нарощування обчислювальних потужностей, покращення даних та оцінювання результатів.

Однією з найвизначніших інновацій стала Frontier Tuning – платформа для навчання з підкріпленням, яка адаптує моделі до реальних бізнес-процесів підприємства. Замість того щоб покладатися виключно на попереднє універсальне навчання, моделі вдосконалюються на основі даних про фактичну діяльність компанії: способи виконання завдань, ухвалення рішень та використання інструментів усередині організації. Такі цикли навчання залишаються в середовищі замовника, дозволяючи компаніям зберігати контроль над власними операційними знаннями та водночас підвищувати ефективність моделей.

Щоб реалізувати це в масштабах великих організацій, Microsoft створює багаторівневу контекстну систему, основою якої є спеціалізовані рівні Work IQ та Fabric IQ. Вони забезпечують агентів корпоративними та зовнішніми знаннями. Мета полягає у зменшенні кількості помилкових відповідей і підвищенні релевантності завдяки використанню контексту, який відображає реальні процеси роботи організацій, а не лише необроблені неструктуровані дані.

Ці смарт-рівні інтегруються з Microsoft Foundry – середовищем виконання для складних агентних навантажень. Foundry підтримує роботу з різними моделями, зовнішніми інструментами, довготривалими завданнями, засобами моніторингу, оцінювання та політиками безпеки. Одним із прикладів таких можливостей є Microsoft Scout – проактивний персональний і робочий агент, здатний автономно виконувати завдання, координувати взаємодію з іншими агентами та діяти від імені користувача в різних застосунках і робочих процесах. Важливо, що Scout створено на основі відкритого фреймворку OpenClaw, що підкреслює прагнення Microsoft підтримувати відкриті підходи до оркестрації агентів, поєднуючи їх із власними механізмами корпоративної безпеки.

Доповнює цю екосистему Agent365 – рівень управління, який забезпечує централізований контроль і видимість усіх агентів, розгорнутих в організації. Інтегрований із системами безпеки та відповідності Microsoft, він дозволяє підприємствам контролювати доступ до даних, забезпечувати дотримання політик та відстежувати поведінку агентів у масштабі всієї компанії. Це відображає підхід Microsoft, згідно з яким агенти розглядаються як повноцінні виробничі активи, які потребують такого ж рівня контролю, як і традиційні корпоративні системи.

З боку розробки GitHub залишається основною платформою для створення агентів у якості програмних систем. Агенти розглядаються як компоненти з версіями, які піддаються тестуванню та спостереженню в повному циклі розробки. Після цього вони переходять у середовища виконання, де безперервно вдосконалюються завдяки циклам зворотного зв’язку, побудованим на оцінюванні результатів.

Для підтримки цієї операційної системи в різних сценаріях розгортання Microsoft розширює фізичний та інфраструктурний рівень, створюючи єдину архітектуру “від чипа до хмари” (chip-to-cloud). Замість того щоб покладатися виключно на хмарну інфраструктуру Azure, компанія створює симетричне середовище виконання для периферійного обладнання. Для локального проєктування та тестування компанія представила Surface RTX Spark Dev Box – робочу станцію з продуктивністю до одного петафлопса, що працює на архітектурі Nvidia Blackwell та має 128 ГБ об’єднаної пам’яті, здатну запускати великі моделі ШІ локально без постійних витрат на хмарні токени.

Виходячи за межі настільних комп’ютерів, Microsoft також представила Project Solara – агентно-орієнтовану операційну систему та еталонний дизайн апаратного забезпечення на базі Android для периферійних пристроїв, таких як корпоративні смарт-бейджі або настільні помічники. Інтегруючи локальні механізми безпеки та відповідності безпосередньо в ці пристрої, компанія формує розподілену корпоративну мережу з низькою затримкою, яка може масштабуватися від локального обладнання до глобальних дата-центрів.

Одним із найпомітніших прикладів практичного застосування цієї стратегії стала співпраця Microsoft із Mayo Clinic з метою розробки передової моделі надання медичних послуг. Побудована на знеособлених клінічних даних та експертних медичних знаннях, система призначена для проведення складного клінічного аналізу та підтримки ухвалення рішень. При цьому Mayo Clinic зберігає повне право власності на вагові коефіцієнти моделі, а сама система спочатку працюватиме у внутрішньому середовищі клініки, перш ніж стане доступною ширшому колу користувачів через API Azure Foundry.

На всіх рівнях Microsoft наголошує на безперервному вдосконаленні як ключовому принципі. Під час роботи агенти генерують сигнали зворотного зв’язку, які використовуються для покращення промптів, інструментів, стратегій маршрутизації та навіть самих моделей. Це створює замкнений цикл, у якому продуктивність систем постійно зростає завдяки структурованому оцінюванню та контрольованим оновленням.

Загалом Microsoft розглядає штучний інтелект як операційну систему для всього підприємства, а не як набір окремих інструментів. Поєднуючи моделі, контекстні системи, середовища виконання та механізми управління в єдину архітектуру, компанія прагне створити ШІ-рішення, які будуть не лише потужними, а й адаптивними, прозорими для аудиту та глибоко інтегрованими в роботу сучасних організацій.