Microsoft hat am 7. Oktober 2026 eine neue Ausrichtung angekündigt, um Windows als Plattform für „hybride Intelligenz“ zu positionieren. Dabei werden Aufgaben der künstlichen Intelligenz lokal auf dem Computer ausgeführt, wenn ausreichende Ressourcen vorhanden sind, während anspruchsvollere Aufgaben an die Cloud weitergeleitet werden. Nach Angaben des Unternehmens lässt die zunehmende Größe der Modelle die Nachfrage nach ihrer Nutzung auf ein Niveau steigen, das die Budgets für Cloud-Dienste überschreiten könnte. Die Kombination beider Wege soll daher den Token-Verbrauch senken und gleichzeitig fortschrittliche Fähigkeiten erhalten.
Eine stärker isolierte Umgebung für KI-Agenten
Microsoft hat die allgemeine Verfügbarkeit der Umgebung Microsoft Execution Containers (MXC) für den Betrieb von KI-Agenten gestartet. Die Umgebung ermöglicht es Unternehmen, die Dateien und Netzwerke festzulegen, auf die jeder Agent zugreifen darf, und diese Richtlinien während der Ausführung durchzusetzen.
MXC unterstützt mehrere Isolationsmethoden, darunter die Isolation von Prozessen und Sitzungen, WSLc, virtuelle Maschinen und den Dienst Windows 365 for Agents. Microsoft baut das Governance-Modell auf drei Säulen auf: Eindämmung, Identität und Verwaltbarkeit. Dabei besteht die Möglichkeit, zwischen den Agenten zu unterscheiden und die von jedem einzelnen ausgeführten Aktionen zu kennen – in Verbindung mit Microsoft Agent 365 und Intune.
Zu den derzeit kompatiblen Produkten gehören Codex von OpenAI, GitHub Copilot, OpenClaw, Replit, LM Studio und OpenShell von NVIDIA sowie Unsloth AI. Das Unternehmen kündigte außerdem Pläne an, Claude Code von Anthropic, Box, Manus, Perplexity und Raycast hinzuzufügen, ebenso wie Metas Anwendung Muse als native Windows-Anwendung.
Lokale Modelle und automatische Aufgabenverteilung
Microsoft arbeitet daran, das Programmiermodell MAI Code 1.1 Flash lokal auszuführen. Das Modell umfasst insgesamt 137 Milliarden Parameter, davon 6,8 Milliarden aktive Parameter. Durch die Quantisierung mit 3-Bit-Präzision wird seine Größe um etwa 80 Prozent reduziert, während ein Kontextfenster von 256.000 Token erhalten bleibt.
Geräte mit einem RTX-Spark-Chip sollen außerdem große Modelle lokal ausführen können, darunter NVIDIA Nemotron mit mehr als 70 Milliarden Parametern nach der Quantisierung auf 2 Bit sowie DeepSeek V4 Flash mit 284 Milliarden Parametern. Microsoft will die HydraFusion-Technologie von GitHub nutzen, um Aufgaben zwischen Cloud- und lokalen Modellen zu verteilen. Diese Möglichkeit soll im Oktober zunächst testweise in GitHub Copilot, GitHub Copilot CLI und Visual Studio Code eingeführt werden, mit Unterstützung der Open-Source-Inferenz-Engine llama.cpp innerhalb von Windows ML.
Copilot greift auf Gerätedateien und -aktionen zu
Copilot wird lokale Funktionen auf Copilot+-PCs erhalten, sofern der Nutzer zustimmt. Dazu gehören das Verstehen von Dateien und jüngsten Aktivitäten auf dem Gerät sowie die Ausführung von Aktionen wie dem Organisieren von Dateien, der Diagnose des Geräts, der Fehlersuche und dem Programmieren. Außerdem kann Copilot ein geeignetes lokales Modell auswählen oder es mit einem Cloud-Modell kombinieren.
Die Funktionen werden sich auf die Copilot-Komponenten Home, Code und Autopilot erstrecken. Code ermöglicht die Erstellung nativer Windows-Anwendungen aus einer einzigen Eingabeaufforderung und die sichere Ausführung des Codes über MXC. Autopilot kann die Arbeit im Hintergrund fortsetzen, während der Nutzer mit anderen Aufgaben beschäftigt ist. Microsoft erklärte, dass die Einführung in den kommenden Monaten schrittweise erfolgen werde.
Was ändert sich in der Praxis?
Die Ankündigung markiert den Übergang von Copilot als einem hauptsächlich auf die Cloud angewiesenen Assistenten hin zum Aufbau einer Ausführungsschicht für Agenten, die lokale Daten lesen und Aktionen auf dem Gerät ausführen können. Ein möglicher Vorteil besteht darin, dass bei bestimmten Aufgaben weniger Daten übertragen werden müssen und die Abhängigkeit von einer Cloud-Verbindung sinkt. Dies hängt jedoch von der Zustimmung des Nutzers, den Richtlinien des Unternehmens und den Hardwarefähigkeiten ab. Außerdem richtet sich die lokale Ausführung großer Modelle nicht an alle Windows-Geräte; die genannten Beispiele beziehen sich auf Computer mit umfangreichem Arbeitsspeicher und hohen Rechenressourcen.
Parallel dazu hat Microsoft die Reservierung des Surface Laptop Ultra mit einem RTX-Spark-Chip eröffnet. Das Gerät verfügt über bis zu 128 Gigabyte Unified Memory. Nach Angaben des Unternehmens kann es Modelle mit mehr als 120 Milliarden Parametern lokal ausführen. Der Versand in den Vereinigten Staaten beginnt am 16. Oktober, während der Versand der Surface RTX Spark Dev Box im November beginnt. Die Version des Surface Laptop Ultra mit 24 Gigabyte kostet 513.480 Yen, die Version mit 128 Gigabyte 1.094.280 Yen.