Microsoft 在 Copilot 中用自研模型取代 OpenAI 和 Anthropic
Microsoft 正在积极调整其 Copilot 生态系统，减少对 OpenAI 和 Anthropic 等第三方巨头的依赖，转而采用其自有的 MAI 专有模型。这一战略转型旨在大幅削减 Excel、Outlook 和 GitHub Copilot 等旗舰产品的巨额授权费用。
向自研 MAI 模型的转型
Microsoft 目前正在执行一项长期战略，以降低对外部 AI 提供商的依赖。根据近期报告，Microsoft 的自研 MAI 模型已在 Excel 和 Outlook 中每周处理数万次请求——而这些应用此前高度依赖 OpenAI 和 Anthropic 的模型。
除了生产力软件，这些专有模型正被集成到 GitHub Copilot 中，此外，一款专门的转录模型也计划在未来部署到 Microsoft Teams 中。Microsoft AI 负责人 Mustafa Suleyman 对此举背后的经济驱动因素表现得十分透明，他表示公司旨在“减少并最终消除”支付给 Anthropic 的高昂成本。
性能基准测试 vs. 营销宣传
在最近的 Build 大会上，Microsoft 推出了七款新模型，其中最受瞩目的是其首个专用推理模型 MAI-Thinking 1。尽管 Microsoft 声称根据人工评估，该模型在编程任务上可以媲美 Anthropic 的 Sonnet 4.6 和 Opus 4.6，但独立的基准测试却呈现出更为谨慎的结果。
技术评估表明，Thinking-1 的表现实际上落后于 OpenAI 和 Anthropic 的领先模型，其性能水平更接近 DeepSeek V3.2。这种差异引发了开发者和企业用户的疑虑：转向自研模型是否会导致推理和编程能力的明显下降。
对定价和用户体验的潜在影响
向自研模型的转型可能会从根本上改变客户为 AI 付费的方式。随着 Microsoft 寻求提高利润率，用户面临着在支付相同订阅价格的情况下，只能获得能力较弱的“默认”模型的风险。
CEO Satya Nadella 已暗示将转向基于使用量的定价模式。这可能会导致生态系统的分层：Microsoft 的 MAI 模型作为标准配置，而来自 OpenAI 或 Anthropic 的高性能模型则被降级为需要额外付费的高级插件。本质上，此前由 Microsoft 承担的成本可能很快会直接转嫁给消费者。
数据透明度与法律细节
Microsoft 将其 MAI 模型定位为“企业级安全”，因为它们是在干净且拥有商业许可的数据上训练的。然而，技术文档显示其使用了 Common Crawl 数据集——这是一个庞大的网络数据集合，其用于 AI 训练的法律地位仍处于激烈争论中。虽然这种做法在整个行业都很普遍，但 Microsoft 对“干净”数据的强调，突显了企业营销与大规模网络抓取法律现实之间的紧张关系。
核心要点
- 成本优化： Microsoft 正在 Excel、Outlook 和 GitHub Copilot 中用自研 MAI 模型取代昂贵的 OpenAI 和 Anthropic 模型，以提高利润率。
- 性能差距： 尽管声称能与顶级模型并驾齐驱，但早期基准测试表明，Microsoft 的推理模型目前仍落后于行业领导者。
- 定价演变： 用户可能会看到向基于使用量定价的转变，届时高端第三方模型将成为付费插件，而非标准功能。