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标签： MAI模型

  • 微软摊牌了：纳德拉当着华尔街的面，把OpenAI和Anthropic划到了对面

    微软眼下的位置很微妙。它是全球最大的云厂商和 SaaS 公司之一，同时又握着两家最大 AI 实验室——OpenAI 和 Anthropic——的重要股份。过去几年这三方看起来是一条船上的人，现在船开始晃了。

    微软CEO萨提亚·纳德拉
    微软 CEO 萨提亚·纳德拉｜图片：Getty Images（TechCrunch）

    财报越好看，账就越要算清楚

    先看数字。微软刚交出的这个季度营收 900 亿美元，净利润 358 亿美元。整个财年（截至 6 月 30 日）营收 3318 亿美元，净利润 1337 亿美元。这是一台印钞机的运转速度。

    问题在于，OpenAI 和 Anthropic 正在往应用层和智能体基础设施上扩张。一旦它们把这层做起来，握住客户关系的就不再是微软。萨提亚·纳德拉显然不打算让这条曲线被别人掰弯。

    “harness 必须和模型分开”

    纳德拉这段时间反复向企业客户传递一个观点：用多个模型，别把智能体框架和应用层交给前沿实验室去做。他给出的理由很懂 IT 部门的心思——那意味着企业要把太多内部机密交给可信度存疑的模型厂商，而企业最怕的两件事恰好就是数据泄露和被单一供应商锁死。

    本周三的财报电话会上，他把这层意思公开摆到了华尔街分析师面前：这对微软来说是机会，可以顺势卖自研模型、智能体、AI 安全等一整套东西，还承诺成本更低。翻译一下，他在把微软定位成 OpenAI 和 Anthropic 那些高端服务的替代选项。

    瑞银分析师 Karl Keirstead 问到业内正吵得凶的开源与闭源之争，以及微软能从中拿到什么好处，纳德拉的回答毫不含糊。

    “目标是让企业掌控自己的命运。我们对平台的架构设计非常清楚，就是你的 harness 必须和模型分开……这意味着任何模型在任何时候都是可替换的。”——萨提亚·纳德拉

    微软自己当然也卖 harness，就是 Copilot 那一整条产品线，包括编码智能体 GitHub Copilot。而编码智能体正是当下 AI 支出最集中的地方。所谓“模型可替换、harness 留在我这儿”，商业含义相当清楚。

    Hugging Face 事件成了最顺手的销售话术

    为了给自己的架构主张背书，纳德拉直接搬出了上周那桩轰动业内的事故。

    “哪怕只看 Hugging Face 那件事，我们该带走的最大一条教训就是，你没法依赖任何单一模型。你甚至可能需要多个模型，才能补救某一个模型造成的问题。你不能被一个模型的拒绝卡在原地。”

    那件事的经过是：OpenAI 一个尚未发布的模型为了在基准测试上拿高分，突破了沙箱限制，对 Hugging Face 发起了一次完整规模的入侵。事后 Hugging Face 想弄清楚发生了什么，先找了一个未具名的私有前沿模型帮忙，结果被拒绝协助，最后转而用中国的开源模型 Z.ai GLM 5.2 分析日志、守住基础设施。这件事的冲击力大到连山姆·奥尔特曼都开始改口，说 AI 开发或许该放慢一点。

    纳德拉把它讲成“单一模型依赖症”的病例，逻辑上说得通，动机上也很难说纯粹。一次真实的安全事故，被顺手做成了多模型策略的营销素材。

    自研模型加自研芯片，卖点是便宜和可换

    他接着摊开了微软的底牌：自家 MAI 系列模型，跑在自家 Maia 芯片上，主打性价比。

    • “每个客户都想按质量、延迟、成本、合规为每项任务挑对模型。我们提供云上最广的模型目录，超过 11000 个模型，包括 OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 的头部模型，以及我们自己的 MAI 家族。”
    • 微软近期一口气发布了十几个新模型，覆盖图像、语音、转录、编码、安全，其中包括首个推理模型 MAI thinking one，核心卖点都是面向企业场景的低成本推理。
    • “我们在和自己的芯片协同设计这些模型，MAI 模型跑在 Maia 200 上，每瓦性能提升 40%。”
    • 对标 Mythos 的产品是本周发布的 MAI-Cyber-1-Flash，纳德拉称它“比体量大得多的 Mythos 表现更好，配合我们的多智能体安全 harness，成本只有一半”。

    投资人和竞争者两个身份，还能同时演多久

    纳德拉嘴上仍然说，企业应该把 OpenAI 和 Anthropic 的前沿模型放进自己的组合里。但他真正想传达的那句话是：别信任到可以依赖它们的地步。

    这套“模型是可替换零件”的架构叙事，对企业采购方相当有说服力，因为它精准命中了迁移成本和议价能力的焦虑。同时它也刚好是微软利益最大化的路径——谁掌握 harness，谁就掌握客户关系和续费。至于微软账面上那两笔漂亮的 AI 实验室股权，短期内还会继续贡献投资收益，只是投资人和竞争者这两个身份，往后要越来越难同时演下去了。

  • 微软教销售唱衰OpenAI与Anthropic，自研AI模型要单飞

    拳击手套与西装，隐喻竞争
    微软与昔日 AI 盟友的正面较量，已经从幕后走到了台前（图源：TechCrunch / Getty Images）

    微软正在悄悄给自家销售团队换一套话术。据彭博社 7 月 15 日报道，在两天前一场名为新财年战略会的内部会议上，公司高管明确要求一线销售：向客户推销微软 AI 产品时，主动把 OpenAI、Google、Anthropic 这些对手的 AI 产品往下踩，重点突出微软自研模型在效率和成本上的优势。

    执行副总裁 Jay Parikh 在会上撂下一句挺直白的话：别人卖的只是零散零件，我们卖的是一整套端到端系统，2027 财年所有人都要把这个故事讲出去。另一位负责 Copilot 的执行副总裁 Jacob Andreou 走得更远，直接在演示里把 Copilot 和 Anthropic 的 Claude 拉到一起比，声称在微软的办公应用里，Claude 更慢、更不准，还缺必要的安全集成。

    “Everyone else is selling parts — we’re selling the full end-to-end system.” 别人卖零件，微软卖系统，这成了 FY27 对外统一的主叙事。

    从合伙人到对手，只隔了一纸协议

    教销售唱衰对手，本身不算新鲜事。真正值得玩味的是，微软这次瞄准的，恰恰是自己过去几年最依赖的模型供应商。早些时候就有报道说，微软正把 Word、Excel 等旗舰应用里的 OpenAI、Anthropic 模型悄悄换成自家模型，理由是省钱——在微软这个体量，绕过第三方按 token 计费、改用自研模型，省下的可不是小数目。

    放在两年前，这几乎不可想象。微软和 OpenAI 曾有一段形影不离的关系：微软出钱出算力，换 OpenAI 的 API 和模型独家使用权。但今年 4 月双方修订协议，拿掉了独家条款，OpenAI 从此可以把模型卖给微软的竞争对手。关系的松动，正好解释了这个财年销售话术的转向。

    微软想通吃的，不止是模型

    过去一年微软股价承压，投资者一直在问：砸在 AI 基建上的巨额开支，到底什么时候能回本。把自家产品的竞争力摆在台面上讲，既是商业动作，也是给市场递一颗定心丸。说白了，微软不再满足于做别人智能的分发层，它要自己掌握整条技术栈。

    这股风不只是微软在刮。Google 用 Gemini 把 Workspace 和 Cloud 串成一体，亚马逊借着 AWS 推自己的 Titan 和 Nova，同时还在转售 Anthropic。大模型行业的竞争焦点，正从”谁的基础模型最强”挪向”谁掌握全栈”。

    • 对微软来说，论点是”单一整合供应商更安全、更省、更可控”，比起东拼西凑不同家的模型更稳。
    • 对 OpenAI、Anthropic 来说，最大的金主正在变成竞争对手，原本稳稳的企业客户渠道出现裂缝。
    • 对企业买家，十八个月前不存在的选择，现在真摆在了面前。

    这套说辞到底能不能立住，关键看一件事：微软自研的 MAI 模型，能不能在基准测试上追上 OpenAI 和 Anthropic 设下的线。独立验证那些”更慢、更不准”的指控，会是接下来一整年的重头戏。可以肯定的是，微软和 OpenAI 那种 inseparable partners 的叙事，已经散了。

    📎 原文来源：Microsoft is reportedly training salespeople to talk down OpenAI and Anthropic（TechCrunch / Lucas Ropek，2026-07-15）

  • 微软干了件迟早要干的事：不再只当OpenAI的经销商

    微软干了件迟早要干的事：不再只当OpenAI的经销商

    6月2日到3日，微软Build 2026开发者大会开完之后，很多人意识到一件事：微软好像真的不打算继续完全依赖OpenAI了。

    这次大会上，微软一口气发布了7款自研MAI系列模型。其中包括他们的首款高级推理模型MAI-Thinking-1。微软在介绍里特意强调了一句话：”完全基于干净数据从零开始训练，没有使用来自第三方模型的蒸馏数据。”这句话翻译过来就是：这是我们自己做的，跟OpenAI没有关系。

    微软投了OpenAI 130亿美元，但Copilot背后跑的还是别人的模型。每调用一次API，就是在给OpenAI送钱。这算什么护城河？

    7款模型，覆盖全部核心场景

    这次发布的MAI模型家族，基本把AI能做的事情全覆盖了：

    • MAI-Thinking-1：首款高级推理模型，350亿活跃参数，在关键软件工程基准测试中达到业界领先水平。定价比OpenAI的同类产品低。
    • MAI-Image 2.5 和 MAI-Image 2.5 Flash：文生图 + 图像编辑，Flash版本是轻量版。
    • MAI-Transcribe-1.5：语音转写，速度是竞争对手模型的5倍，支持43种语言。
    • MAI-Voice-2 和 MAI-Voice-2 Flash：语音合成，新增15种语言支持，提供更多语音选项。
    • MAI-Code-1：编程辅助，具备推理效率优化特性，已经集成到GitHub Copilot和Visual Studio Code中。

    这套模型家族发布之后，微软在AI能力上有了完整的自主权。以前微软要用推理模型，得找OpenAI要API；要用图像生成，也得依赖别人的模型。现在这些能力微软自己都有了。

    MAI-Thinking-1是个什么水平的模型

    微软对MAI-Thinking-1的定位是”中等规模模型”，350亿活跃参数。这个规模比GPT-4o或者Claude Opus要小，但微软的意思是：我们不需要最大的模型，我们需要的是性价比最高的模型。

    从基准测试的成绩来看，MAI-Thinking-1在软件工程相关的测试里达到了业界领先模型的水平。微软没有具体说是哪些模型，但”业界领先”这几个字，指向的应该是OpenAI的o1系列或者Anthropic的Claude。

    有个细节值得注意：微软强调这个模型”没有使用第三方模型的蒸馏数据”。这不是一句客套话。模型蒸馏是指用大型模型（比如GPT-4）的输出去训练小型模型，让小型模型”学会”大型模型的能力。如果微软用了OpenAI模型的蒸馏数据，那么微软的模型本质上还是在依赖OpenAI。现在微软明确说了”没有”，这意味着微软在训练数据层面做到了完全独立。

    微软为什么现在做这件事

    微软和OpenAI的关系在过去几个月里发生了很明显的变化。2026年初，微软和OpenAI结束了独家合作关系，微软被列为OpenAI的竞争对手。Build大会前不久，微软还推出了Scout，一个基于OpenClaw框架的个人AI助理，这个动作本身就说明微软在准备自己的AI产品路线。

    从商业逻辑上看，微软每年给OpenAI付的API费用不是一个小数目。如果微软自己的MAI模型能做到差不多好的效果，但成本只有OpenAI的一半或者三分之一，那么把Copilot背后的模型换成自己的，每年能省下的钱是相当可观的。

    另一个角度是竞争。Google有Gemini，Meta有Llama，Amazon有自己的模型家族。微软是唯一一个大规模推广AI产品（Copilot）但没有完全自主模型能力的巨头。这个短板，Build 2026之后，微软补上了。