微软将 Copilot 转向更便宜的自研 AI
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
微软已经明确表示,希望减少并最终消除向 Anthropic 支付的费用,萨提亚·纳德拉也暗示计费方式可能进一步转向按使用量收费。公司还宣称其 MAI 模型使用的是干净、商业授权的数据,但文章指出微软的技术论文仍提到 Common Crawl,而该数据集用于 AI 训练的法律地位尚未完全明确。
资讯摘要
微软正在稳步把 Copilot 的工作负载从 OpenAI 和 Anthropic 的模型转移到自家的 MAI 模型上。根据彭博社的报道,这些自研模型已经在 Excel 和 Outlook 中每周处理数万次请求,而这两个应用此前更依赖第三方模型。GitHub Copilot 也已经可以使用 MAI 模型,Teams 中预计不久后还会推出微软自研的转录模型。微软的长期目标,是持续减少对外部 AI 供应商的支出。 在 Build 大会上,微软发布了七个新的 AI 模型,其中包括其首个推理模型 MAI-Thinking 1。微软称,基于人工评估,这个模型在代码能力上可以接近 Anthropic 的 Sonnet 4.6 和 Opus 4.6,但其公开的基准测试显示,MAI-Thinking 1 与 OpenAI 和 Anthropic 的顶级模型相比仍有明显差距,大致与 Deepseek V3.2 处于相近水平。
对于客户来说,这意味着他们可能会为同样的价格获得能力更弱的默认 AI,因为微软可以借此降低自己的成本。微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 在 6 月已经明确表示,公司希望减少并最终消除向 Anthropic 支付的费用。文章还指出,微软可能会进一步转向按使用量计费,把 OpenAI 或 Anthropic 的第三方模型作为需要额外付费的高级选项。微软一方面把对 OpenAI 和 Anthropic 的依赖描述为供应商锁定,另一方面又把自己包装成更具平台中立性的替代者。公司还声称自己的模型训练使用了干净的商业授权数据,但文章提醒,微软的技术论文仍然提到了 Common Crawl,而该数据集用于 AI 训练的法律地位仍不明确。

资讯正文
Copilot 走低价路线,微软逐步淘汰 OpenAI 和 Anthropic 模型以削减成本
微软正在用自家的内部模型替换 OpenAI 和 Anthropic 的 AI 模型,覆盖多个 Copilot 产品,包括 Excel 和 Outlook。
彭博社报道,微软内部的 MAI 模型目前已经在 Excel 和 Outlook 中每周处理数万次请求。这两款应用此前更大程度上依赖 OpenAI 和 Anthropic 的模型。
这些内部模型目前仍只处理总请求量中的一小部分,但微软希望随着时间推移继续削减在第三方 AI 上的支出。MAI 模型也已可用于 GitHub Copilot,此外,一款专有转录模型预计很快会在 Teams 中上线。
在 Build 大会上,微软发布了 7 款新的 AI 模型,包括其首个推理模型 MAI-Thinking 1。微软声称,基于人工评估,这款模型在编程能力上可以与 Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 持平。但当时公布的基准测试却给出了不同结果:Thinking-1 在表现上大幅落后于 OpenAI 和 Anthropic 的竞争产品,成绩大致与 Deepseek V3.2 相当。
客户可能要为同样的价格获得能力更弱的 AI
对 Copilot 和 Office 用户来说,这可能意味着他们支付相同费用,却只能使用能力更弱的 AI,以便微软降低自身成本。微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 在 6 月时公开承认了这一计划:“我们要向 Anthropic 支付很多钱——所以我们的目标是减少并最终消除这笔成本。” 这正是那家刚刚还在主张,与 OpenAI 和 Anthropic 的供应商锁定是坏事、并希望成为平台中立替代方案的微软。
微软 CEO Satya Nadella 也暗示,AI 计费模式可能会进一步从统一订阅费转向按使用量计费。一个可能的方案是,让更便宜的 MAI 模型成为默认选项,而 OpenAI 或 Anthropic 的第三方模型则作为需额外付费的高级附加项提供。这样一来,微软就会通过加价把其在 OpenAI 和 Anthropic 上的成本转嫁给客户。
微软还声称,MAI 模型是使用干净、获得商业许可的数据训练的,因此对企业来说是安全的。但根据技术论文,微软使用了 Common Crawl 数据集,这是一套可自由访问的网络数据集合,其用于 AI 训练的法律地位尚未明确。其他所有 AI 公司也都在做同样的事,但微软却将自己的训练数据描绘得格外“干净”。
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来源与参考
收录于 2026-07-08