John Langford hat Microsoft verlassen, nachdem sein Forschungslabor AI Frontiers mit rund 50 Beschäftigten im September in Microsoft AI eingegliedert wurde. In seinem Blog schreibt er, dort zähle Skalierung und keine Forschung. Betriebe, die auf Microsofts Agentenwerkzeuge wie AutoGen setzen, sollten nachfragen, wer diese künftig pflegt.
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John Langford, Mitgründer des Microsoft-Labors AI Frontiers, hat am 6. November in seinem Blog das Ende der Gruppe erklärt.[1] Microsoft bestätigt auf der Seite des Labors, dass AI Frontiers seit dem 14. September 2026 zu Microsoft AI gehört.[2] Eine Stellungnahme von Microsoft zu Langfords Darstellung liegt der Redaktion nicht vor.
Das Wichtigste in Kürze
- Langford gründete AI Frontiers 2023 mit und verließ Microsoft nach der Eingliederung in Microsoft AI.
- Laut Langford setzt Microsoft AI auf Skalierung und ausdrücklich nicht auf Forschung.
- Zu den Projekten der Gruppe zählen das Agenten-Framework AutoGen und der Computer-Agent Fara.
- Microsoft hat nach Kenntnis der Redaktion nicht erklärt, wer die Projekte nach dem Umbau pflegt.
Was berichtet Langford über den Umbau?
Langford schreibt, er habe das Labor 2023 nach dem Start von ChatGPT mitgegründet, weil einzelne Forscher bei Microsoft Research zu langsam seien, um mit den großen Laboren mitzuhalten.[1] Die Gruppe habe Agenten gebaut, darunter AutoGen und den Computer-Agenten Fara. In New York habe sie an neuen Grundlagen gearbeitet, etwa dem Full Bandwidth Transformer.[1]
Mit der Eingliederung in Microsoft AI begannen laut Langford die Probleme. Dort gelte die Philosophie der früheren Inflection-Führung: Skalierung statt Forschung.[1] Microsoft hatte Inflection-Mitgründer Mustafa Suleyman und den Großteil der Belegschaft im März 2024 geholt und laut Bloomberg 650 Millionen Dollar (rund 565 Millionen Euro) für Lizenz und Personal gezahlt.[3] Eine Rückkehr zu Microsoft Research schließt Langford aus.[1]
Warum ist Skalieren wichtiger als Forschen?
Langford räumt ein, dass größere Modelle bessere Vorhersagen liefern und sich der Ertrag von Größe geschäftlich besser planen lässt als der von Forschung.[1] Das ist der Mechanismus hinter dem Umbau: Wo nur skaliert wird, drehen sich die Arbeiten vor allem um Daten, die beschafft und verfeinert werden, nicht um neue Architekturen.[1] Ein Labor mit 50 Leuten passt schlecht in dieses Raster, weil sein Ertrag unsicher ist.
Versuche von ByteDance deuten darauf hin, dass eine Variante des Full Bandwidth Transformer einem doppelt so großen Modell entsprechen könnte.[1] Halbierte sich damit der Aufwand für Training und Betrieb, wäre das bei Investitionen von rund einer Billion Dollar sehr viel Geld wert.[1] Belegt ist das nicht, es ist Langfords Argument. Zu Microsoft AI zählt Mustafa Suleyman, der Microsoft zur Nummer eins der Diagnose-KI machen will.
Skalierung lässt sich planen, Forschung nicht. Das erklärt, warum kleine Labore in großen Konzernen den Kürzeren ziehen.
Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was heißt das für Betriebe im DACH-Raum?
Betriebe, die Agenten mit AutoGen oder dem Computer-Agenten Fara bauen, klären mit ihrem Microsoft-Ansprechpartner, wer die Projekte nach dem Umbau betreut. Microsoft schreibt auf der Laborseite nur, die Forschung an Agenten und Modellen gehe in Microsoft AI weiter.[2] Zu einzelnen Projekten liegt der Redaktion keine Aussage vor. Sind sie quelloffen, sichert eine eigene Kopie des Codes den Betrieb, falls die Pflege nachlässt.
Hinter einem KI-Werkzeug steht eine Mannschaft, deren Auftrag sich durch einen Umbau ändern kann, ohne dass Kunden davon erfahren. Beim Anbietervergleich zählen deshalb Fahrplan und Vertragslaufzeit mehr als der Funktionsumfang. Eine Einordnung der Modelle und Anbieter liefert der LLMs-Ratgeber.
Quellen
3 Quellen anzeigenQuellen ausblenden
- John LangfordThe End of AI Frontiers (Blog hunch.net)
- Microsoft ResearchSeite des Labors AI Frontiers mit Hinweis vom 14. September 2026
- BloombergMicrosoft to Pay Inflection AI $650 Million After Scooping Up Most of Staff (hinter Bezahlschranke)
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