当OpenAI 首创人 Sam Altman登上微软Build 2024开发者大会的Keynote舞台时，仔细的观众不难发现：相比于微软首席手艺执行官 Kevin Scott眉开眼笑先容Sam Altman时的神情， Sam Altman的双眉微微低垂，并未像 Kevin Scott一样亢奋。微软首席手艺执行官 Kevin Scott（右），OpenAI首席执行官Sam Altman（左）

在美国时间5月21日当天长达两个多小时的流动里，Sam Altman对于微软是那样主要，他被放置在整个流动的“压轴”阶段。而OpenAI于5月14日破晓宣布的GPT-4o险些在微软每一个重大宣布时都市被“cue”到。

相比于微软的态度，Sam Altman显得淡然许多，他穿着淡棕色T恤、蓝色牛仔裤，全程语气镇静。这或许是由于Sam Altman正被场外舆论影响心情，在流动前一天演员Scarlett Johansson针对“OpenAI谈天机械人接纳酷似其声音的语音”揭晓声明，对OpenAI提出质疑。

而在更大的视野中，环视Sam Altman的“竞争因素”也正在变多。2024年头以来，Google、Meta、Anthropic几家大模子的头部公司先后宣布了能力直逼GPT-4的模子，中国的主流AI公司在模子能力方面也都突飞猛进。在AI大模子赛道上，OpenAI虽然仍处在*位置，但与第二名的差距已最先缩小。

但对于微软而言，OpenAI 足够主要，甚至可以被视为“战术基石”。

整个Build 2024开发者大会时代，微软的主语境一直是“强调与OpenAI的深度融合，展示种种基于GPT-4o的功效和产物”。若是思量到，本次微软宣布新品的力度，不难看出微软险些想“搭建”可以和OpenAI深度融合的大生态：微软一口吻宣布了最新Copilot PC产物，以及Phi-3-vision 、Team Copilot、Copilot Studio等50多项更新，险些每3分钟便宣布一个更新。

蓦然看去微软在Build大会上宣布的产物、手艺更新，外面上看与2023年中的AI动作差异不大，仍是聚焦Copilot。但细看之下会发现，与OpenAI的高调互助实在已经成为微软的“明修栈道”，微软真正的战略重点正在向AI应用产物转移。

微软是要用Copilot，AI PC这些产物，以及产物修建的生态，打造一套不管换什么AI大模子都能快速形成产物竞争力的AI模式，从而将AI沉淀成自身的竞争力。

1、躲在OpenAI影子里的微软小模子

从微软最新的宣布看，与OpenAI的进一步融合，首先可以让其强化“系统市场”基本盘。

此前OpenAI的GPT-4o宣布会上，提到了会推出ChatGPT的桌面产物，不外这款产物上线后，却只能支持M芯片的MacOS。

虽然OpenAI没有为微软开发桌面产物，但GPT-4o的能力在Windows端被直接融入了系统。有剖析人士向虎嗅示意，相对于以App形式泛起在Mac中，OpenAI在微软产物中的体验或会更顺滑。

微软在GPT-4o的集成方面比苹果更具优势，但与此前的Microsoft 365 Copilot纷歧样，GPT-4o并非微软独占。摆在微软眼前的挑战是，若是不做出上述“防守动作”，随着OpenAI“摇晃水平加大”，微软在系统市场的压力有可能变大。若是未来Windows中的OpenAI能力也能迁徙到苹果系统，那么微软在PC和操作系统市场中的竞争力很可能泛起下滑。

现在Mac OS的市场份额在16%左右。不外，IDC称2024年*季度Mac电脑的出货量增进了14.8%，成为五巨细我私人电脑制造商中增进最快的公司。随着Mac出货量上涨，苹果系统对微软亦最先形成威胁。

反观微软，Windows约占全球桌面操作系统市场60%-70%的份额，但微软的PC产物Surface在全球市场中的占比并不高，且在已往一年中泛起连续下滑，2024年*季度Surface销量下降了17%，在Build大会宣布Copilot PC产物之前，剖析师普遍以为这种衰退可能会连续到下一季度。

一味依赖OpenAI显然不是微软想要的，它盼望在Windows、Surface中构建怪异的AI能力，从而给传统优势营业更大的“确定性”。

OpenAI没关注到的轻量化AI“小”模子，是微软的一步明棋。

现在市场上的主流厂商普遍以为，超大规模的AI模子不能完全知足装备端的AI需求，当下*的AI硬件应该是端云连系的。

云端模子通常会选择类似GPT-4o的通用能力较强的超大参数模子，而端侧则会选择轻量化的“小”模子，这也正是微软一直以来的发力偏向。

2023年6月，微软首次宣布了轻量化语言模子Phi-1。到2024年4月，微软将这款模子更新到了Phi-3，其中包罗3款模子：参数目为38亿的Phi-3-mini；参数目为70亿Phi-3-small；参数目为140亿Phi-3-medium。

轻量化模子对于算力和能耗的需求更低，也更适合内陆化运行。微软在Build大会时代更新的Windows Copilot Runtime中就包罗一组API，由Windows附带的40多个端侧AI模子提供支持，其中包罗专为Copilot PC中的NPU设计的轻量化模子Phi-Silica，可以用于智能搜索、实时翻译、图像天生和处置等义务。

Phi-Silica基于NPU举行推理，*token的输出速率为650 tokens/s，耗电量约1.5瓦，后续天生速率为27 tokens/s。由于推理在NPU完成，CPU和GPU可以同时处置其他盘算义务。

现在，在UC伯克利的lmsys大语言模子排位赛中，2023年10月推出的phi-3-mini-4k-instruct版本，模子排位已经逾越了GPT-3.5-turbo-1106。

不外，在Phi-3-medium的一些开源测试中，有开发者反馈其处置庞大编程问题，中文处置能力亦不理想。

在庞大义务和通用性方面存在局限是轻量化模子普遍存在的问题，这就需要云端大模子的配合。但模子参数目较小，训练调优的成本更低、效率更高，也可以专门为特界说务训练特定模子。

Phi-3除了具备三款语言模子之外，在Build大会上还宣布了多模态模子Phi-3-vision。Phi-3-vision拥有42亿参数，现在处于预览阶段，能够执行如图表或图像相关的通例视觉推理义务。

除轻量化模子以外，为了全力阻止自己对OpenAI的“依赖水平”，微软也在投重注“升级”超大规模AI模子的研发团队，连续加码大模子的研发。

在已往几个月中，微软斥资 6.5 亿美元收购了明星AI初创公司Inflection的大量知识产权，并从该公司挖走了一批员工，包罗三位联创中的两位，首席科学家 Karén Simonyan 和首席执行官 Mustafa Suleyman。

现在有外媒报道称，这些人正在微软内部研发一款名为MAI-1的5000亿参数规模的大语言模子，为日后替换OpenAI做准备。

简言之，当下微软的战术思绪是：在大模子 小模子的战略中，将差异模子搭配一处。

这种模式看似相符大模子行业趋势，但其中也存在一些隐忧。

好比，多模子的配合问题。在未来的AI PC、Windows环境，或是其他客户场景中，可能会由于模子差异增添功效或系统集成的庞大性，尤其是在跨平台或跨系统的应用中。

同时，这种模式在开发和运维阶段可能需要更多的成本，差异模子之间的性能和响应时间也纷歧致，在需要高度同步的应用场景中，这种纷歧致性将大大影响用户体验，并增添优化的难度。 

更穷苦的是，由于模子来自差其余开发者和平台，可能会导致模子的生态系统发生割裂。开发者和用户，可能需要在多个平台和工具之间往返切换，从而增添了学习成本和使用难度。 

不外，这种模式也有利益。微软和OpenAI划分训练差异参数目的模子（超大规模和轻量化），则两家公司可以在各自的架构上举行自力优化。这样虽然需要划分投入资源，但可以针对差其余应用场景举行更有针对性的训练，可能会在特定领域中加倍高效。

2、芯片梦，少不了OpenAI？ 

除了要用好OpenAI的模子能力，微软也正试图借力OpenAI脱节英伟达的“控制”。

2023年底，微软正在研发的AI芯片Maia 100首次曝光。到2024的Build大会上，微软正式宣布了自研芯片Azure Maia 100 和 Cobalt 100 芯片的最新信息。现在，这两款芯片中的CPU芯片Cobalt 100 已经最先向 Azure 云盘算服务的客户提供预览版。

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除了自研芯片外，微软也在实验搭建不依赖于NVIDIA的服务器架构。

3月29日，微软刚刚被爆出正在与OpenAI互助开发价值 1000 亿美元的AI 超级盘算机“星际之门”。

据外媒报道，星际之门的要害特征之一就是不受限于NVIDIA显卡，在 Stargate 超级盘算机中很可能不会使用NVIDIA专有的 InfiniBand 线，而是使用同样以太网线。

虽然谷歌，亚马逊，甚至是中国的许多厂商都在自研AI芯片，但相对来说，Google和微软的优势加倍显著。

谷歌在上周的Google I/O大会上宣布了最新的六代TPU（Tensor Processing Unit）。TPU在Google中的应用，相对于GPU具有一定的优势。一方面，TPU与Gemini同根同源，不管是基于模子优化芯片，照样基于芯片优化模子，都可以在公司内部“消化”。

另一方面，TPU在处置深度学习义务，稀奇是大规模矩阵运算方面显示精彩。由于Transformer架构依赖于大量的矩阵乘法和点积运算，TPU的设计异常适合这种盘算模式。谷歌自第四代TPU最先，进一步优化了其硬件和软件，使其更高效地支持Transformer模子，好比BERT和GPT系列。

不外，GPT模子主要用到的深度学习框架是Pytorch，而Google的许多AI项目主要使用的TensorFlow框架，在模子优化方面也可能存在一些适配问题。

微软的优势则在于与OpenAI的慎密互助。在研发AI芯片的历程中则可能会与OpenAI加倍慎密配合，从而获得更有价值的提升。

不外，想彻底逃离英伟达的强势状态恐非易事。

当地时间5月22日，在英伟达2025财年一季报的电话会上，该公司CEO黄仁勋透露，Blackwell架构之后还将继续推出新芯片，还将加速芯片架构更新速率，从两年更新一次，加速至一年一更。黄仁勋说：“我们将以异常快的速率周全推进。新的CPU、新的GPU、新的网络网卡、新的交流机，大量芯片正在路上。”

在4月的英伟达GTC大会上，微软和英伟达配合宣布了Azure 将成为首批引入 NVIDIA Grace Blackwell GB200 以及 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 的云服务商。

克日有外媒报道称，AWS已经最先用英伟达最新的Grace Blackwell架构芯片订单取代之前订购的Grace Hopper 芯片。由此推断，作为首批云服务商的Azure，很可能也正在开展大规模换芯工程。

虽然主流AI公司和云厂商都在高喊与英伟达慎密互助，但他们也同时在加速AI芯片、算力的研发。

3、与Google优先争取开发者？

在Build 2024开发者大会上，微软下出的另外几步棋，更似似剑指Google。

已往一年中，Google在模子能力和AI产物方面一直出现追赶态势，但在最近的GoogleI/O上，Google更新的AI功效看起来似乎比微软的一系列Copilot更炫酷、更有吸引力。

针对这一点，微软的思绪是“优先稳固住开发者” 。

微软在本次Build大会中推出了Copilot Studio功效，允许用户确立自界说的Copilot，作为AI Agents自力事情。

微软将Windows Copilot Runtime融入了Windows Copilot客栈，以内置AI驱动系统刷新，加速开发者在Windows平台上的AI开发历程。

微软还推出了Windows语义索引提升了Windows搜索体验，引入Recall等新功效。且还会行使Vector Embeddings API给Windows的应用提供矢量存储与RAG功效。

同时，微软还推出了可以直接在Windows上运行DirectML、PyTorch及Web神经网络的功效。开发者可以直接挪用Hugging Face模子库，基于NPU加速义务处置。DirectML作为Windows焦点低层API，是与DirectX相似的产物，专为机械学习优化，兼容多硬件平台，包罗GPU、NPU，未来还将集成CPU。它与ONNX Runtime、PyTorch、WebNN等框架无缝对接，推动AI手艺应用。

这几步明棋，实在都是微软试图通过AI生态工具，牢固其在开发者生态中的手艺职位，犹如DirectX牢固了微软在图形处置中的主导职位，DirectML也可能在机械学习领域发生类似的效果。

对于开发者来说，现在的Copilot战略焦点在于通过确立一个开放且高度融合的生态系统，将AI的气力渗透到每一个开发环节和应用场景中，从而以增强AI生态的形式，固化AI应用能力。

除了小我私人Copilot，微软还着重强调了Team Copilot。

在GPT-4的加持下，微软是最早在办公软件中提出Copilot看法的公司之一。此次更新的Team Copilot主要功效包罗：集会主持人，通过治理议程和纪录集会条记，使集会讨论加倍高效；小组协作，辅助团队成员从谈天中提取主要信息，跟踪行动项目，并解决未解决的问题；项目司理，确立和分配义务，跟踪停止日期，通知团队成员需要输入的时间，确保项目顺遂举行。

这三大主要功效与Google I/O大会上刚刚提过的的“数字员工”险些重叠。

而更有价值的是，微软允许企业和开发者构建AI驱动的Copilot，这些Copilot可以像虚拟员工一样自动执行义务。这一改变意味着Copilot不仅仅是被动守候查询的工具，它将能够执行如监控电子邮件收件箱、自动化数据录入等一系列通常由员工手动完成的义务。

此外，微软的Copilot Connectors功效可以为企业实现数据的无缝连系，且支持多种数据源的整合，如公共网站、SharePoint、OneDrive、Microsoft Dataverse表、Microsoft Fabric OneLake和Microsoft Graph等。这使得Copilot能够行使厚实的数据资源，提供更为精准和个性化的服务，进一步增强了其在企业应用中的价值。

微软现在正在向一小部门早期接见测试者预览这一新功效，并设计在2024年晚些时刻在Copilot Studio中举行公然预览。企业将能够确立一个处置IT辅助台服务义务、员工入职等义务的Copilot署理。微软在一篇博客文章中示意：“Copilots正在从与你一起事情的助手演变为为你事情的助手。”

相比于Google上周提到的AI Teammate，微软的Copilot Studio似乎能提供更高的天真性。允许企业凭证自身需求定制Copilot，使其能够执行特定的营业流程。自界说的天真性使企业能够更好地行使Copilot来提升营业效率。但也可能设置了较高的使用门槛。

谷歌的优势则在于借助于Google Cloud和Google的搜索引擎手艺，Gemini能够高效地处置和剖析大量数据，提供精准和实时的营业洞见。

企业对AI手艺的依赖水平增添，也可能导致对手艺提供商（如微软）的高度依赖。不外，现在两家都是要深度融合自身办公软件生态以及云营业，拼到最后，可能照样要卷价钱。

结语

与OpenAI的绑定，现在仍是微软的主要竞争力，但微软已经最先思索若何削减对外部的依赖。

从投资自研AI芯片到优化用户体验，微软着力于解决手艺落地的现实难题，追求在通用性和个性化需求间找到平衡点。通过跨行业互助与自家产物线的AI集成，微软旨在深化其在各领域的影响力并拓宽营业局限，同时促进办公软件及云服务的智能化升级。

AI手艺的深度整合与定制化服务，如Copilot Studio和Team Copilot等也在推动微软牢固并扩展其在开发者和企业市场的影响力，将AI从辅助工具转变为驱动营业的焦点动力。

微软一系列产物整合的产物，正是当下市场的事态AI PC，这也正是微软为了*的时机。基于模子能力，操作系统的自然优势，以及生态中沉淀的AI应用产物，微软的AI PC相对于其他市场中已有的PC产物险些是最易乐成的。

然而，微软的多模子战略与生态构建也并非坦途，仍要面临模子协同、成本控制及生态系统割裂等一系列挑战。