- Microsoft integra GPT-5 en Copilot y Azure con variantes para distintos usos.
- El router de modelos en Azure AI Foundry asigna la mejor versión según cada consulta.
- Un estudio independiente señala alto consumo energético de GPT-5 frente a GPT-4.
- Despliegue progresivo para usuarios, empresas y desarrolladores con foco en seguridad.
Microsoft acelera la adopción de GPT-5 en su ecosistema: el modelo de OpenAI se despliega en Copilot y servicios de Azure con el objetivo de elevar el rendimiento, el razonamiento y la personalización tanto para usuarios particulares como para organizaciones.
Al mismo tiempo, crece el foco en la eficiencia energética: estimaciones externas apuntan a una demanda eléctrica notable del nuevo modelo cuando opera a gran escala sobre infraestructura en la nube, un aspecto clave para la sostenibilidad del sector.
Qué cambia con GPT-5 en el ecosistema Microsoft
GPT-5 llega como una familia de modelos pensada para cubrir casos de uso distintos y optimizar costes y latencia. No se trata de una sola variante, sino de varias configuraciones que se adaptan a necesidades concretas.
Entre las opciones disponibles, Microsoft destaca capacidades de contexto ampliadas y respuestas multimodales más sólidas, además de modos centrados en rapidez o razonamiento prolongado.
- GPT-5 completo: ventana de contexto de hasta 272.000 tokens para tareas extensas y complejas.
- GPT-5 mini: orientado a experiencias en tiempo real con menor latencia.
- GPT-5 nano: respuestas ultrarrápidas cuando la velocidad es prioritaria.
- GPT-5 chat: diálogo prolongado y multimodal con hasta 128.000 tokens de contexto.
En Azure AI Foundry, los desarrolladores pueden aprovechar un «model router» que selecciona automáticamente la variante de GPT-5 más adecuada para cada solicitud, de modo que la plataforma asigna el mejor ajuste sin intervención manual.
Dentro de Copilot, el chatbot general incorpora un modo más avanzado para respuestas mejor fundamentadas, mientras que Microsoft 365 Copilot profundiza en la síntesis de correos, documentos y archivos con mayor persistencia de contexto.
En el ámbito del desarrollo, GitHub Copilot mejora la comprensión de código y las sugerencias, y Copilot Studio permite crear agentes personalizados que integran GPT-5 para automatizar flujos complejos y escenarios multilingües.
Rendimiento, seguridad y personalización
La seguridad es prioritaria en el despliegue: Microsoft somete los modelos a pruebas de red team y controles de abuso para reducir riesgos como generación de malware, estafas o manipulación de contenido.
En el uso diario, GPT-5 busca una experiencia más coherente y contextual: mantiene el hilo en conversaciones largas, recuerda información relevante y reduce la repetición de instrucciones por parte del usuario.
Las variantes mini y nano están pensadas para baja latencia, mientras que las configuraciones con más contexto ofrecen razonamiento sostenido para tareas de análisis y redacción extensas.
En entornos corporativos, se refuerzan controles de cumplimiento y gobierno de datos para que las implantaciones sean seguras y alineadas con las políticas de cada organización.
Impacto energético y la infraestructura de Azure
Una investigación universitaria independiente señala que GPT-5 demanda mucha más energía por respuesta que su predecesor. Las cifras estimadas sitúan el gasto alrededor de 40 Wh por cada 1.000 tokens en escenarios altos (con una media aproximada de 18,35 Wh), frente a los ~2,12 Wh de GPT-4, lo que implicaría un salto notable en consumo.
Proyectado a escala, con más de 2.500 millones de peticiones diarias, el uso podría rondar los 45 GWh al día, un volumen que algunos cálculos equiparan a la producción de entre dos y tres reactores nucleares, siempre bajo el supuesto de que se mantengan esas tasas de actividad.
El estudio apunta a que Azure sería la infraestructura principal que ejecuta GPT-5 y que el sistema correría sobre plataformas Nvidia DGX H100 o H200. Además, se menciona una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) más eficiente, aunque los modos de inferencia avanzados podrían elevar el consumo entre 5 y 10 veces.
Frente a alternativas como DeepSeek R1 u OpenAI o3, GPT-5 seguiría siendo más exigente en energía, lo que reaviva el debate sobre impacto ambiental, optimización de hardware y la necesidad de energías renovables en centros de datos a gran escala.
Fuente de las estimaciones: khoahocdoisong.vn.
Disponibilidad y hoja de ruta
Microsoft indica un despliegue gradual de funcionalidades basadas en GPT-5 en Copilot, con disponibilidad que se irá ampliando por regiones, productos y tipos de suscripción; parte de estas mejoras alcanzarán también a usuarios gratuitos.
Para desarrolladores y equipos técnicos, Azure AI Foundry centraliza el acceso a los modelos y la orquestación con el router de modelos, facilitando la adopción en aplicaciones nuevas y existentes sin complicaciones de integración.
Con GPT-5 integrado en Copilot y Azure, Microsoft refuerza su estrategia de IA de propósito general combinando rendimiento y controles de seguridad, al tiempo que la atención se centra en la huella energética y en cómo escalar estos sistemas de manera responsable en la nube.