當(dāng)OpenAI 創(chuàng)始人 Sam Altman登上微軟Build 2024開發(fā)者大會(huì)的Keynote舞臺(tái)時(shí)，細(xì)心的觀眾不難發(fā)現(xiàn)：相比于微軟首席技術(shù)執(zhí)行官 Kevin Scott眉飛色舞介紹Sam Altman時(shí)的神情， Sam Altman的雙眉微微低垂，并未像 Kevin Scott一樣亢奮。

 微軟首席技術(shù)執(zhí)行官 Kevin Scott（右），OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman（左）

在美國(guó)時(shí)間5月21日當(dāng)天長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)多小時(shí)的活動(dòng)里，Sam Altman對(duì)于微軟是那樣重要，他被安排在整個(gè)活動(dòng)的“壓軸”階段。而OpenAI于5月14日凌晨發(fā)布的GPT-4o幾乎在微軟每一個(gè)重大發(fā)布時(shí)都會(huì)被“cue”到。

相比于微軟的態(tài)度，Sam Altman顯得淡然許多，他穿著淡棕色T恤、藍(lán)色牛仔褲，全程語(yǔ)氣平靜。

這或許是因?yàn)镾am Altman正被場(chǎng)外輿論影響心情，在活動(dòng)前一天演員Scarlett Johansson針對(duì)“OpenAI聊天機(jī)器人采用酷似其聲音的語(yǔ)音”發(fā)表聲明，對(duì)OpenAI提出質(zhì)疑。

而在更大的視野中，環(huán)顧Sam Altman的“競(jìng)爭(zhēng)因素”也正在變多。2024年初以來(lái)，Google、Meta、Anthropic幾家大模型的頭部公司先后發(fā)布了能力直逼GPT-4的模型，中國(guó)的主流AI公司在模型能力方面也都突飛猛進(jìn)。在AI大模型賽道上，OpenAI雖然仍處在領(lǐng)先位置，但與第二名的差距已開始縮小。

但對(duì)于微軟而言，OpenAI 足夠重要，甚至可以被視為“戰(zhàn)術(shù)基石”。

整個(gè)Build 2024開發(fā)者大會(huì)期間，微軟的主語(yǔ)境一直是“強(qiáng)調(diào)與OpenAI的深度融合，展示各種基于GPT-4o的功能和產(chǎn)品”。

如果考慮到，本次微軟發(fā)布新品的力度，不難看出微軟幾乎想“搭建”可以和OpenAI深度融合的大生態(tài)：微軟一口氣公布了最新Copilot+PC產(chǎn)品，以及Phi-3-vision 、Team Copilot、Copilot Studio等50多項(xiàng)更新，幾乎每3分鐘便公布一個(gè)更新。

猛然看去微軟在Build大會(huì)上發(fā)布的產(chǎn)品、技術(shù)更新，表面上看與2023年中的AI動(dòng)作差別不大，仍是聚焦Copilot。但細(xì)看之下會(huì)發(fā)現(xiàn)，與OpenAI的高調(diào)合作其實(shí)已經(jīng)成為微軟的“明修棧道”，微軟真正的戰(zhàn)略重點(diǎn)正在向AI應(yīng)用產(chǎn)品轉(zhuǎn)移。

微軟是要用Copilot，AI PC這些產(chǎn)品，以及產(chǎn)品構(gòu)筑的生態(tài)，打造一套不管換什么AI大模型都能快速形成產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的AI模式，從而將AI沉淀成自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

躲在OpenAI影子里的微軟小模型

從微軟最新的發(fā)布看，與OpenAI的進(jìn)一步融合，首先可以讓其強(qiáng)化“系統(tǒng)市場(chǎng)”基本盤。

此前OpenAI的GPT-4o發(fā)布會(huì)上，提到了會(huì)推出ChatGPT的桌面產(chǎn)品，不過(guò)這款產(chǎn)品上線后，卻只能支持M芯片的MacOS。

雖然OpenAI沒有為微軟開發(fā)桌面產(chǎn)品，但GPT-4o的能力在Windows端被直接融入了系統(tǒng)。有分析人士向虎嗅表示，相對(duì)于以App形式出現(xiàn)在Mac中，OpenAI在微軟產(chǎn)品中的體驗(yàn)或會(huì)更順滑。

微軟在GPT-4o的集成方面比蘋果更具優(yōu)勢(shì)，但與此前的Microsoft 365 Copilot不一樣，GPT-4o并非微軟獨(dú)占。

擺在微軟面前的挑戰(zhàn)是，如果不做出上述“防守動(dòng)作”，隨著OpenAI“搖擺程度加大”，微軟在系統(tǒng)市場(chǎng)的壓力有可能變大。如果未來(lái)Windows中的OpenAI能力也能遷移到蘋果系統(tǒng)，那么微軟在PC和操作系統(tǒng)市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力很可能出現(xiàn)下滑。

目前Mac OS的市場(chǎng)份額在16%左右。不過(guò)，IDC稱2024年第一季度Mac電腦的出貨量增長(zhǎng)了14.8%，成為五大個(gè)人電腦制造商中增長(zhǎng)最快的公司。隨著Mac出貨量上漲，蘋果系統(tǒng)對(duì)微軟亦開始形成威脅。

反觀微軟，Windows約占全球桌面操作系統(tǒng)市場(chǎng)60%-70%的份額，但微軟的PC產(chǎn)品Surface在全球市場(chǎng)中的占比并不高，且在過(guò)去一年中出現(xiàn)持續(xù)下滑，2024年第一季度Surface銷量下降了17%，在Build大會(huì)公布Copilot+PC產(chǎn)品之前，分析師普遍認(rèn)為這種衰退可能會(huì)持續(xù)到下一季度。

一味依賴OpenAI顯然不是微軟想要的，它渴望在Windows、Surface中構(gòu)建獨(dú)特的AI能力，從而給傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)更大的“確定性”。

OpenAI沒關(guān)注到的輕量化AI“小”模型，是微軟的一步明棋。

目前市場(chǎng)上的主流廠商普遍認(rèn)為，超大規(guī)模的AI模型不能完全滿足設(shè)備端的AI需求，當(dāng)下最好的AI硬件應(yīng)該是端云結(jié)合的。

云端模型通常會(huì)選擇類似GPT-4o的通用能力較強(qiáng)的超大參數(shù)模型，而端側(cè)則會(huì)選擇輕量化的“小”模型，這也正是微軟一直以來(lái)的發(fā)力方向。

2023年6月，微軟首次發(fā)布了輕量化語(yǔ)言模型Phi-1。到2024年4月，微軟將這款模型更新到了Phi-3，其中包括3款模型：參數(shù)量為38億的Phi-3-mini；參數(shù)量為70億Phi-3-small；參數(shù)量為140億Phi-3-medium。

輕量化模型對(duì)于算力和能耗的需求更低，也更適合本地化運(yùn)行。微軟在Build大會(huì)期間更新的Windows Copilot Runtime中就包括一組API，由Windows附帶的40多個(gè)端側(cè)AI模型提供支持，其中包括專為Copilot+ PC中的NPU設(shè)計(jì)的輕量化模型Phi-Silica，可以用于智能搜索、實(shí)時(shí)翻譯、圖像生成和處理等任務(wù)。

Phi-Silica基于NPU進(jìn)行推理，首個(gè)token的輸出速度為650 tokens/s，耗電量約1.5瓦，后續(xù)生成速度為27 tokens/s。由于推理在NPU完成，CPU和GPU可以同時(shí)處理其他計(jì)算任務(wù)。

目前，在UC伯克利的lmsys大語(yǔ)言模型排位賽中，2023年10月推出的phi-3-mini-4k-instruct版本，模型排位已經(jīng)超越了GPT-3.5-turbo-1106。

不過(guò)，在Phi-3-medium的一些開源測(cè)試中，有開發(fā)者反饋其處理復(fù)雜編程問(wèn)題，中文處理能力亦不理想。

在復(fù)雜任務(wù)和通用性方面存在局限是輕量化模型普遍存在的問(wèn)題，這就需要云端大模型的配合。但模型參數(shù)量較小，訓(xùn)練調(diào)優(yōu)的成本更低、效率更高，也可以專門為特定任務(wù)訓(xùn)練特定模型。

Phi-3除了具備三款語(yǔ)言模型之外，在Build大會(huì)上還公布了多模態(tài)模型Phi-3-vision。Phi-3-vision擁有42億參數(shù)，目前處于預(yù)覽階段，能夠執(zhí)行如圖表或圖像相關(guān)的常規(guī)視覺推理任務(wù)。

除輕量化模型以外，為了盡力克制自己對(duì)OpenAI的“依賴程度”，微軟也在投重注“升級(jí)”超大規(guī)模AI模型的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，持續(xù)加碼大模型的研發(fā)。

在過(guò)去幾個(gè)月中，微軟斥資 6.5 億美元收購(gòu)了明星AI初創(chuàng)公司Inflection的大量知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并從該公司挖走了一批員工，包括三位聯(lián)創(chuàng)中的兩位，首席科學(xué)家 Karén Simonyan 和首席執(zhí)行官 Mustafa Suleyman。

如今有外媒報(bào)道稱，這些人正在微軟內(nèi)部研發(fā)一款名為MAI-1的5000億參數(shù)規(guī)模的大語(yǔ)言模型，為日后替代OpenAI做準(zhǔn)備。

簡(jiǎn)言之，當(dāng)下微軟的戰(zhàn)術(shù)思路是：在大模型+小模型的策略中，將不同模型搭配一處。

這種模式看似符合大模型行業(yè)趨勢(shì)，但其中也存在一些隱憂。

比如，多模型的配合問(wèn)題。在未來(lái)的AI PC、Windows環(huán)境，或是其他客戶場(chǎng)景中，可能會(huì)因?yàn)槟Ｐ筒煌黾庸δ芑蛳到y(tǒng)集成的復(fù)雜性，尤其是在跨平臺(tái)或跨系統(tǒng)的應(yīng)用中。

同時(shí)，這種模式在開發(fā)和運(yùn)維階段可能需要更多的成本，不同模型之間的性能和響應(yīng)時(shí)間也不一致，在需要高度同步的應(yīng)用場(chǎng)景中，這種不一致性將大大影響用戶體驗(yàn)，并增加優(yōu)化的難度。 

更麻煩的是，由于模型來(lái)自不同的開發(fā)者和平臺(tái)，可能會(huì)導(dǎo)致模型的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生割裂。開發(fā)者和用戶，可能需要在多個(gè)平臺(tái)和工具之間來(lái)回切換，從而增加了學(xué)習(xí)成本和使用難度。 

不過(guò)，這種模式也有好處。微軟和OpenAI分別訓(xùn)練不同參數(shù)量的模型（超大規(guī)模和輕量化），則兩家公司可以在各自的架構(gòu)上進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化。這樣雖然需要分別投入資源，但可以針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行更有針對(duì)性的訓(xùn)練，可能會(huì)在特定領(lǐng)域中更加高效。

芯片夢(mèng)，少不了OpenAI？ 

除了要用好OpenAI的模型能力，微軟也正試圖借力OpenAI擺脫英偉達(dá)的“控制”。

2023年底，微軟正在研發(fā)的AI芯片Maia 100首次曝光。到2024的Build大會(huì)上，微軟正式宣布了自研芯片Azure Maia 100 和 Cobalt 100 芯片的最新信息。

目前，這兩款芯片中的CPU芯片Cobalt 100 已經(jīng)開始向 Azure 云計(jì)算服務(wù)的客戶提供預(yù)覽版。

除了自研芯片外，微軟也在嘗試搭建不依賴于NVIDIA的服務(wù)器架構(gòu)。

3月29日，微軟剛剛被爆出正在與OpenAI合作開發(fā)價(jià)值 1000 億美元的AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)“星際之門”。

據(jù)外媒報(bào)道，星際之門的關(guān)鍵特性之一就是不受限于NVIDIA顯卡，在 Stargate 超級(jí)計(jì)算機(jī)中很可能不會(huì)使用NVIDIA專有的 InfiniBand 線，而是使用同樣以太網(wǎng)線。

雖然谷歌，亞馬遜，甚至是中國(guó)的很多廠商都在自研AI芯片，但相對(duì)來(lái)說(shuō)，Google和微軟的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

谷歌在上周的Google I/O大會(huì)上宣布了最新的六代TPU（Tensor Processing Unit）。TPU在Google中的應(yīng)用，相對(duì)于GPU具有一定的優(yōu)勢(shì)。一方面，TPU與Gemini同根同源，不管是基于模型優(yōu)化芯片，還是基于芯片優(yōu)化模型，都可以在公司內(nèi)部“消化”。

另一方面，TPU在處理深度學(xué)習(xí)任務(wù)，特別是大規(guī)模矩陣運(yùn)算方面表現(xiàn)出色。由于Transformer架構(gòu)依賴于大量的矩陣乘法和點(diǎn)積運(yùn)算，TPU的設(shè)計(jì)非常適合這種計(jì)算模式。谷歌自第四代TPU開始，進(jìn)一步優(yōu)化了其硬件和軟件，使其更高效地支持Transformer模型，比如BERT和GPT系列。

不過(guò)，GPT模型主要用到的深度學(xué)習(xí)框架是Pytorch，而Google的很多AI項(xiàng)目主要使用的TensorFlow框架，在模型優(yōu)化方面也可能存在一些適配問(wèn)題。

微軟的優(yōu)勢(shì)則在于與OpenAI的緊密合作。在研發(fā)AI芯片的過(guò)程中則可能會(huì)與OpenAI更加緊密配合，從而獲得更有價(jià)值的提升。

不過(guò)，想徹底逃離英偉達(dá)的強(qiáng)勢(shì)狀態(tài)恐非易事。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月22日，在英偉達(dá)2025財(cái)年一季報(bào)的電話會(huì)上，該公司CEO黃仁勛透露，Blackwell架構(gòu)之后還將繼續(xù)推出新芯片，還將加快芯片架構(gòu)更新速度，從兩年更新一次，加速至一年一更。

黃仁勛說(shuō)：“我們將以非?？斓乃俣热嫱七M(jìn)。新的CPU、新的GPU、新的網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)卡、新的交換機(jī)，大量芯片正在路上。”

在4月的英偉達(dá)GTC大會(huì)上，微軟和英偉達(dá)共同宣布了Azure 將成為首批引入 NVIDIA Grace Blackwell GB200 以及 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 的云服務(wù)商。

近日有外媒報(bào)道稱，AWS已經(jīng)開始用英偉達(dá)最新的Grace Blackwell架構(gòu)芯片訂單代替之前訂購(gòu)的Grace Hopper 芯片。由此推斷，作為首批云服務(wù)商的Azure，很可能也正在開展大規(guī)模換芯工程。

雖然主流AI公司和云廠商都在高喊與英偉達(dá)緊密合作，但他們也同時(shí)在加速AI芯片、算力的研發(fā)。

與Google優(yōu)先爭(zhēng)奪開發(fā)者？

在Build 2024開發(fā)者大會(huì)上，微軟下出的另外幾步棋，更似似劍指Google。

過(guò)去一年中，Google在模型能力和AI產(chǎn)品方面一直呈現(xiàn)追趕態(tài)勢(shì)，但在最近的GoogleI/O上，Google更新的AI功能看起來(lái)似乎比微軟的一系列Copilot更炫酷、更有吸引力。

針對(duì)這一點(diǎn)，微軟的思路是“優(yōu)先穩(wěn)固住開發(fā)者” 。

微軟在本次Build大會(huì)中推出了Copilot Studio功能，允許用戶創(chuàng)建自定義的Copilot，作為AI Agents獨(dú)立工作。

微軟將Windows Copilot Runtime融入了Windows Copilot堆棧，以內(nèi)置AI驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)革新，加速開發(fā)者在Windows平臺(tái)上的AI開發(fā)進(jìn)程。

微軟還推出了Windows語(yǔ)義索引提升了Windows搜索體驗(yàn)，引入Recall等新功能。且還會(huì)利用Vector Embeddings API給Windows的應(yīng)用提供矢量存儲(chǔ)與RAG功能。

同時(shí)，微軟還推出了可以直接在Windows上運(yùn)行DirectML、PyTorch及Web神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能。開發(fā)者可以直接調(diào)用Hugging Face模型庫(kù)，基于NPU加速任務(wù)處理。

DirectML作為Windows核心低層API，是與DirectX相似的產(chǎn)品，專為機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化，兼容多硬件平臺(tái)，包括GPU、NPU，未來(lái)還將集成CPU。它與ONNX Runtime、PyTorch、WebNN等框架無(wú)縫對(duì)接，推動(dòng)AI技術(shù)應(yīng)用。

這幾步明棋，其實(shí)都是微軟試圖通過(guò)AI生態(tài)工具，鞏固其在開發(fā)者生態(tài)中的技術(shù)地位，如同DirectX鞏固了微軟在圖形處理中的主導(dǎo)地位，DirectML也可能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域產(chǎn)生類似的效果。

對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)，如今的Copilot戰(zhàn)略核心在于通過(guò)建立一個(gè)開放且高度融合的生態(tài)系統(tǒng)，將AI的力量滲透到每一個(gè)開發(fā)環(huán)節(jié)和應(yīng)用場(chǎng)景中，從而以增強(qiáng)AI生態(tài)的形式，固化AI應(yīng)用能力。

除了個(gè)人Copilot，微軟還著重強(qiáng)調(diào)了Team Copilot。

在GPT-4的加持下，微軟是最早在辦公軟件中提出Copilot概念的公司之一。

此次更新的Team Copilot主要功能包括：會(huì)議主持人，通過(guò)管理議程和記錄會(huì)議筆記，使會(huì)議討論更加高效；小組協(xié)作，幫助團(tuán)隊(duì)成員從聊天中提取重要信息，跟蹤行動(dòng)項(xiàng)目，并解決未解決的問(wèn)題；項(xiàng)目經(jīng)理，創(chuàng)建和分配任務(wù)，跟蹤截止日期，通知團(tuán)隊(duì)成員需要輸入的時(shí)間，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。

這三大主要功能與Google I/O大會(huì)上剛剛提過(guò)的的“數(shù)字員工”幾乎重疊。

而更有價(jià)值的是，微軟允許企業(yè)和開發(fā)者構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的Copilot，這些Copilot可以像虛擬員工一樣自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。這一改變意味著Copilot不僅僅是被動(dòng)等待查詢的工具，它將能夠執(zhí)行如監(jiān)控電子郵件收件箱、自動(dòng)化數(shù)據(jù)錄入等一系列通常由員工手動(dòng)完成的任務(wù)。

此外，微軟的Copilot Connectors功能可以為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)縫結(jié)合，且支持多種數(shù)據(jù)源的整合，如公共網(wǎng)站、SharePoint、OneDrive、Microsoft Dataverse表、Microsoft Fabric OneLake和Microsoft Graph等。

這使得Copilot能夠利用豐富的數(shù)據(jù)資源，提供更為精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了其在企業(yè)應(yīng)用中的價(jià)值。

微軟目前正在向一小部分早期訪問(wèn)測(cè)試者預(yù)覽這一新功能，并計(jì)劃在2024年晚些時(shí)候在Copilot Studio中進(jìn)行公開預(yù)覽。企業(yè)將能夠創(chuàng)建一個(gè)處理IT幫助臺(tái)服務(wù)任務(wù)、員工入職等任務(wù)的Copilot代理。微軟在一篇博客文章中表示：“Copilots正在從與你一起工作的助手演變?yōu)闉槟愎ぷ鞯闹?。?/p>

相比于Google上周提到的AI Teammate，微軟的Copilot Studio似乎能提供更高的靈活性。允許企業(yè)根據(jù)自身需求定制Copilot，使其能夠執(zhí)行特定的業(yè)務(wù)流程。自定義的靈活性使企業(yè)能夠更好地利用Copilot來(lái)提升業(yè)務(wù)效率。但也可能設(shè)置了較高的使用門檻。

谷歌的優(yōu)勢(shì)則在于借助于Google Cloud和Google的搜索引擎技術(shù)，Gemini能夠高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)，提供精準(zhǔn)和實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)洞見。

企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的依賴程度增加，也可能導(dǎo)致對(duì)技術(shù)提供商（如微軟）的高度依賴。不過(guò)，目前兩家都是要深度融合自身辦公軟件生態(tài)以及云業(yè)務(wù)，拼到最后，可能還是要卷價(jià)格。

結(jié)語(yǔ)

與OpenAI的綁定，目前仍是微軟的重要競(jìng)爭(zhēng)力，但微軟已經(jīng)開始思考如何減少對(duì)外部的依賴。

從投資自研AI芯片到優(yōu)化用戶體驗(yàn)，微軟著力于解決技術(shù)落地的實(shí)際難題，尋求在通用性和個(gè)性化需求間找到平衡點(diǎn)。通過(guò)跨行業(yè)合作與自家產(chǎn)品線的AI集成，微軟旨在深化其在各領(lǐng)域的影響力并拓寬業(yè)務(wù)范圍，同時(shí)促進(jìn)辦公軟件及云服務(wù)的智能化升級(jí)。

AI技術(shù)的深度整合與定制化服務(wù)，如Copilot Studio和Team Copilot等也在推動(dòng)微軟鞏固并擴(kuò)展其在開發(fā)者和企業(yè)市場(chǎng)的影響力，將AI從輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的核心動(dòng)力。

微軟一系列產(chǎn)品整合的產(chǎn)物，正是當(dāng)下市場(chǎng)的大勢(shì)AI PC，這也正是微軟為了最大的機(jī)會(huì)。基于模型能力，操作系統(tǒng)的天然優(yōu)勢(shì)，以及生態(tài)中沉淀的AI應(yīng)用產(chǎn)品，微軟的AI PC相對(duì)于其他市場(chǎng)中已有的PC產(chǎn)品幾乎是最易成功的。

然而，微軟的多模型策略與生態(tài)構(gòu)建也并非坦途，仍要面臨模型協(xié)同、成本控制及生態(tài)系統(tǒng)割裂等一系列挑戰(zhàn)。