Microsoft ha presentato lunedì il suo primo modello di cybersecurity costruito su misura e una più ampia piattaforma di difesa agentica, collocando il lancio all’interno di una strategia di IA enterprise incentrata sull’uso di modelli più piccoli ed economici per la maggior parte del lavoro, con instradamento delle attività più difficili verso sistemi più potenti.

L’azienda ha annunciato MAI-Cyber-1-Flash, un modello di sicurezza compatto sviluppato internamente dalla divisione Microsoft AI (MAI). Il modello è integrato in MDASH, l’harness multi-agente di Microsoft per rilevare e correggere vulnerabilità software. Microsoft afferma che il sistema combinato ottiene il 96% su CyberGym, un benchmark che misura la capacità dei sistemi di IA di ragionare su grandi basi di codice per identificare vulnerabilità reali. Secondo l’azienda, il risultato supera modelli di frontiera tra cui Mythos, Gemini e GPT, riducendo al contempo i costi di circa la metà rispetto all’attuale configurazione di produzione di Microsoft.

Microsoft ha inoltre introdotto Project Perception, un sistema di sicurezza agentico progettato per coordinare diversi tipi di agenti difensivi: agenti “red team” che cercano possibili percorsi di compromissione, agenti “blue team” che indagano e classificano i rischi, e agenti “green team” che risolvono i problemi e rafforzano le difese. Project Perception dovrebbe entrare in anteprima pubblica il 3 agosto, rendendo l’anteprima un primo test della capacità di Microsoft di tradurre il suo approccio basato su modello e harness in flussi di lavoro che i team di sicurezza possano valutare al di fuori dell’azienda.

In un’intervista esclusiva con VentureBeat, Mustafa Suleyman, CEO di Microsoft AI, ha detto che l’annuncio rappresenta l’inizio di uno sforzo più lungo.

“We really do have a pretty significant data and harness and expertise moat, and that is enabling us to train models which are faster, better, cheaper, and I think this is genuinely the tip of the iceberg,” ha detto Suleyman. “We haven't been working on this for long. The next model is going to be pretty phenomenal.”

L’architettura 90/10 di Microsoft usa ancora GPT-5.4 di OpenAI

Uno dei dettagli tecnici più rilevanti riguarda il modo in cui Microsoft distribuisce MAI-Cyber-1-Flash, più che il modello in sé. L’azienda ha progettato MAI-Cyber-1-Flash per gestire in modo efficiente fino al 90% delle attività di sicurezza. MDASH inoltra poi il restante 10% dei problemi particolarmente difficili a un modello di frontiera più grande, GPT-5.4 di OpenAI. Ciò significa che il sistema di IA per la sicurezza di punta di Microsoft continua ad affidarsi al suo partner di lunga data, e concorrente sempre più visibile, per il lavoro più impegnativo.

Suleyman ha detto che il componente chiave è l’harness, uno strato di orchestrazione che instrada ogni problema in arrivo verso il modello più adatto a risolverlo. “The harness is like a router,” ha detto a VentureBeat. “It's kind of like guardrails and a rule set of an organizing logic, which matches queries to... incoming problems to a model that suits the problem.”

Ha descritto il sistema come composto da tre parti: l’harness, il modello MAI-Cyber-1-Flash più piccolo e veloce che gestisce la maggior parte delle query, e GPT-5.4 che opera al suo fianco come “just a generalist coding model.”

Alla domanda su come un sistema che dipende dal modello di OpenAI possa superare i concorrenti di frontiera, Suleyman ha risposto che le prestazioni derivano dal sistema completo, non da un singolo modello. “These are very complicated, long, agentic loops which require storing state, drawing on another database, consulting best practice... handing back to a small model, writing a bunch of code, validating that that was correct,” ha detto. “There's like hundreds of steps to solve that, and that's why it's really the system together that delivers the better performance.”

Suleyman ha detto che anche la scelta di GPT-5.4 per l’escalation è stata guidata dai costi. “GPT-5.6 is expensive. GPT-5.4 is incredibly good relative to its cost,” ha detto. “The whole game here is to reduce the costs. Mythos and so on are extremely expensive models... we want to be able to deliver better performance for cheaper. That's what customers want.”

La struttura riflette l’evoluzione del rapporto di Microsoft con OpenAI. Microsoft resta cliente e partner in un accordo che nel 2024 ha attirato l’attenzione delle autorità di regolamentazione a Bruxelles e Washington, mentre si muove anche per controllare una parte maggiore dello stack di IA in cui ritiene di avere vantaggi duraturi. Mostra inoltre come Microsoft stia separando la proprietà del modello dalla proprietà del sistema: anche quando usa un modello di un partner, sottolinea l’instradamento, le barriere di controllo e il workflow specifico per la sicurezza attorno a quel modello.

I costi dei token sono diventati un vincolo importante per l’IA enterprise

Microsoft afferma che la nuova configurazione consente risparmi sui costi di circa il 50% rispetto all’attuale setup di MDASH, che utilizza una combinazione di GPT-5.4, 5.4 mini e 5.3 codex. Nella cybersecurity, dove i sistemi funzionano continuamente ed elaborano volumi molto elevati di segnali, i costi dei token si accumulano rapidamente. Microsoft sostiene che questi costi siano diventati un vincolo centrale per i difensori.

Suleyman ha collegato il problema dei costi ai limiti fisici dell’infrastruttura di calcolo. “The key barrier to adoption is access to chips, and cost is a function of chips,” ha detto. “No matter how much money you've got, there's actually a limited supply of chips. Then trying to squeeze more model output on fewer chips is clearly super valuable.”

Ha inoltre affermato che le imprese stanno opponendosi ai prezzi dei modelli di frontiera. Inizialmente le aziende hanno usato i modelli più capaci disponibili, ha detto, ma “then they realize they're sort of paying... a phenomenal amount of money, and people are absolutely token maxing everywhere across their business. So there's a massive pushback to reduce cost everywhere.”

Microsoft sta posizionando il suo approccio accanto a una tendenza più ampia verso modelli di IA efficienti nei costi e vicini alla frontiera. Nell’ultimo anno, sistemi di questo tipo sono comparsi in rilasci come il recente modello Grok di xAI e in una serie di modelli cinesi costruiti attorno a presupposti simili di rapporto costo-prestazioni. Suleyman ha detto che la posizione di Microsoft come azienda di piattaforma la allinea alle pressioni sui costi delle imprese. “The top model providers want you to use the most expensive model continuously, whereas because we are a platform, we're on the side of the enterprise,” ha detto. “There's no point asking... Mythos what the capital of France is.”

Microsoft cita un vantaggio nei dati di sicurezza pari a 100 trilioni di segnali

L’argomentazione di Microsoft sulla cybersecurity si basa anche sulla scala della sua telemetria di sicurezza. L’azienda afferma di elaborare ogni giorno oltre 100 trilioni di segnali di sicurezza, un dato coerente con il suo 2025 Digital Defense Report. Quel rapporto citava anche 4,5 milioni di nuovi file malware bloccati e 5 miliardi di email analizzate al giorno. Microsoft afferma di ricavare informazioni operative da 1,6 milioni di clienti.

“We have trillions and trillions of data points going back decades,” ha detto Suleyman. “It is, I think, the largest longitudinal cybersecurity dataset around,” in parte perché Microsoft serve governi “who have been consistently attacked for years, and we have been consistently attacked.”

Alla domanda se questo crei un vantaggio che i concorrenti non possono eguagliare, Suleyman ha detto: “That is definitely a moat for us. Both the data and the expertise, and just the experience in the institution of going through that process.”

La tesi strategica di Microsoft è che la cybersecurity possa funzionare come un ciclo di apprendimento per rinforzo in tempo reale. I difensori agiscono, gli esiti vengono osservati e i modelli possono migliorare. L’azienda sostiene che collegare le azioni agli esiti — inclusi ciò che è stato sfruttato, contenuto o bloccato — fornisca segnali di addestramento che i laboratori focalizzati solo sui modelli non possono semplicemente acquistare o produrre.

Anche le affermazioni sui benchmark presentano però alcune cautele. I risultati di CyberGym si basano sulla valutazione interna di Microsoft, e il dato dettagliato dietro il punteggio headline del 96% è 95,95%. I benchmark gestiti dai fornitori che confrontano un sistema agentico ottimizzato con i modelli base dei concorrenti non sono test controllati modello contro modello. Microsoft ha misurato una configurazione completa di harness più modelli rispetto a ciò che i clienti potrebbero altrimenti assemblare, un confronto che può essere rilevante dal punto di vista commerciale ma non è una comparazione diretta tra modelli autonomi.

Microsoft afferma che l’accesso sarà controllato per i rischi di duplice uso

Un modello progettato per trovare vulnerabilità difficili in basi di codice complesse potrebbe essere utile anche ad attaccanti alla ricerca di vulnerabilità. Il team di threat intelligence di Microsoft, in una ricerca congiunta con OpenAI pubblicata nel febbraio 2024, ha documentato attori statali di Russia, Corea del Nord, Iran e Cina mentre sondavano grandi modelli linguistici per ricognizione, scripting e ricerca di vulnerabilità. Anche il 2025 Digital Defense Report di Microsoft ha avvertito che gli agenti di IA potrebbero alla fine automatizzare l’intero ciclo di vita dell’attacco.

Suleyman ha detto che Microsoft limiterà l’accesso di conseguenza. “We're very strict about who gets access to the model, and we're very careful about that,” ha detto. “We constantly monitor the API and usage.” Un utente approvato, ha aggiunto, “has to be seen to be having good intent, but also have technical competence.”

Ha detto che il rollout procederà per fasi: “It's not going to be thousands next week. There will be tens, and then hundreds, and then thousands.”

Microsoft afferma che MAI-Cyber-1-Flash è stato valutato dal suo AI Red Team, testato attraverso esercitazioni avversarie automatizzate e guidate da esperti, e valutato in modo indipendente da una terza parte. L’azienda ha detto che le protezioni di distribuzione includono isolamento dei tenant, auditing e ambienti di esecuzione sandbox senza accesso a internet.

Suleyman ha inoltre riconosciuto la posizione di Microsoft rispetto ai sistemi di frontiera più recenti, inquadrando il suo approccio attorno a cautela e affidabilità. “Even though we might be a few months behind the absolute cutting edge at any given moment... it matters that we're doing it very carefully and thoughtfully, and we have a track record of doing that,” ha detto.

Questa enfasi arriva dopo un anno difficile per la sicurezza di Microsoft nel 2024, inclusa la decisione di rinviare la funzionalità Recall per timori legati alla privacy e il suo ruolo nel convocare un summit di settore dopo che l’interruzione di CrowdStrike aveva disabilitato circa 8,5 milioni di dispositivi Windows.

Suleyman delinea la roadmap più ampia di Microsoft AI

Suleyman ha detto che la roadmap di MAI sta accelerando a circa nove mesi dalla creazione del team di superintelligenza di Microsoft. “We have the compute that we need. We certainly have the data we need. We have the talent,” ha detto. “Our momentum is accelerating rapidly.”

Ha affermato che una delle principali richieste delle imprese riguarda “agents that can produce arbitrary code to solve whatever problem they direct them at,” mentre gli strumenti interni sviluppati con vibe coding passano dagli esperimenti alla produzione. La fase successiva, ha detto, porterà modelli vocali, di trascrizione, di immagini e di coding “all integrated into the same harness.”

Suleyman ha inoltre messo in discussione l’ipotesi del settore secondo cui l’IA convergerà in un unico grande modello unificato. “It remains to be seen whether one giant model that is fully multimodal is actually able to deliver additional transfer learning benefit because of the integration,” ha detto, “or whether it's just a big lumbering expensive giant.”

Questa visione è alla base dell’annuncio di Microsoft. L’azienda sostiene che la competizione nell’IA enterprise si stia spostando dai singoli modelli ai sistemi completi: router, piccoli modelli specializzati, opzioni di fallback su modelli di frontiera e cicli di dati proprietari. Nella cybersecurity, Microsoft afferma che il controllo sia della telemetria di sicurezza sia dei prodotti difensivi rafforza questo approccio. Resta aperta, nella roadmap di MAI, la questione se la stessa strategia si applichi ad aree in cui il vantaggio di Microsoft sui dati è minore.

Per ora, Microsoft presenta MAI-Cyber-1-Flash, MDASH e Project Perception come un’anteprima di come intende competere nella prossima fase dell’IA: non affidandosi soltanto al modello più grande, ma costruendo attorno ai modelli un sistema capace di instradare le attività in modo efficiente. Come ha detto Suleyman, l’azienda considera tutto questo “the tip of the iceberg.”