一年狂砸上千億，微軟的AI虧麻了

最近的美國 AI 新聞是真不少，前有 OpenAI 的千億美元融資計劃，后有 Gemini 3 Deep Think 的全球屠榜。在讓人感慨 AI 市場的資金之充裕和發(fā)展之迅速外，也有些不一樣的聲音出現(xiàn)，而主角恰恰是大家熟悉的微軟。

前段時間，微軟宣布將會在 Windows 系統(tǒng)的開機引導和登錄階段引入 Copilot，讓用戶可以提前體驗 Windows 的 AI 功能。對于微軟的這個決定，不少網(wǎng)友反應激烈：開機階段本來就已經(jīng)夠煩的了，現(xiàn)在還要再加個 Copilot 進來干嘛？

圖源：微軟

倒也不怪網(wǎng)友們有如此激烈的反應，畢竟 Copilot 的使用體驗一直都無法兌現(xiàn)微軟此前的承諾，然后還要被微軟按著頭在各種地方使用這玩意，換誰來都得火大（國內(nèi)用戶可能感受不深，但是海外用戶真是深受其害了）。

海外一些網(wǎng)友對 Copilot 怨念極深，以至于在某個系統(tǒng)補丁出現(xiàn) BUG、意外卸載了 Copilot 后，他們紛紛在論壇發(fā)帖嘲諷：“微軟終于做了一些有用的新功能給我們了”。估計是用戶的呼聲實在太大，微軟在今年年初的更新里增加了永久移除 Copilot 的方法，這個更新甚至讓 PCMag（極具影響力的 PC 媒體）用“終于可以卸載 Copilot”為標題做了一個教程。

說實話，微軟能夠把 Copilot 折騰成這個樣子，也是出乎了不少人的預料。作為最早領投 OpenAI 的巨頭之一，微軟的 Copilot 也是最早接入 GPT 模型的智能助手，一度因為能夠提供免費的 GPT 付費模型體驗而走紅，小雷還記得當時我們做過一次體驗評測。

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按理說，微軟既有著全球最大的 PC 系統(tǒng)生態(tài)，又有著全球最強的 AI 大模型，應該可以贏得很輕松才對。但是事與愿違，微軟在砸了一大筆錢研發(fā) Copilot 后，突然發(fā)現(xiàn)自己的進度似乎還不如一些個人開發(fā)者自己搗鼓的多模態(tài)智能體。

當然，你可以說這涉及到用戶隱私保護、合規(guī)化設計等諸多難題，但是我們所有人都無法否認的一個事實就是：微軟正在 AI 生態(tài)中逐漸掉隊，而且這個“巨人”的伙伴們還有著各自的“小心思”。

作為對比，同為科技巨頭的谷歌就在 AI 領域里“大殺四方”，前段時間更是拿下了與蘋果的合作。這不僅打破了 OpenAI 在蘋果生態(tài)的獨占，成功將 Gemini 塞入這個全球最大的單一智能生態(tài)，再加上谷歌對安卓系統(tǒng)的統(tǒng)治力，說 Gemini 即將一統(tǒng)移動市場都毫不夸張。

同樣是全球科技大廠，同樣都在 AI 領域投入巨大，為什么微軟和谷歌的 AI 業(yè)務卻呈現(xiàn)出截然不同的走向呢？

微軟砸錢，事倍功半

在小雷看來，首要的問題是成本。

微軟的 Copilot 一直都以 GPT 大模型為 AI 底座，這也帶來了非常高的運營成本（OpenAI 的 token 價格全球最高）。即使有著 OpenAI 大股東、云算力供應商等諸多身份，微軟與 OpenAI 也一直在成本等問題上存在分歧。

另外，微軟的算力中心嚴重依賴英偉達的算力卡。在全球需求量激增的情況下，英偉達的算力卡價格也是水漲船高，進一步拉高了微軟的算力成本，這也導致微軟在投入了巨額資金后，卻給人一種事倍功半的感覺。

不過，OpenAI 是微軟目前還能保持“AI 優(yōu)勢”的唯一依仗。所以即使有著各種矛盾，最終微軟也是做了讓步，不僅將重組持股降到 27%，還允許 OpenAI 引入其他算力供應商。

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而 OpenAI 也承諾增加采購微軟的算力資源，至少在明面上保持著和諧。不過小雷覺得兩者多少有點“貌合神離”的味道。因為在前段時間，微軟的 AI 首席執(zhí)行官 Mustafa Suleyman 明確表示，微軟正在加速訓練自己的基礎模型，目標是實現(xiàn)“自給自足”，擺脫對 OpenAI 的依賴。

反觀谷歌，雖然也在四處出擊，投資那些 AI 獨角獸，卻也在持續(xù)加碼自研的基礎大模型 Gemini。并且在 AI 浪潮到來之前，谷歌就已經(jīng)開始大規(guī)模部署自研的算力芯片，用來降低數(shù)據(jù)中心的建設成本。這讓谷歌在全球算力卡緊缺的情況下，仍然能以更低的成本搭建算力中心。

此外，谷歌自研的 TPU 集群在能效上的出色表現(xiàn)，也使其能夠用更低的成本應付上億用戶的持續(xù)訪問。所以谷歌才能在 OpenAI、Claude 等 AI 大廠上線高價會員后，通過“免費 Pro 會員”來瘋狂搶占市場。

不僅如此，針對企業(yè)的辦公需求，谷歌還在 Workspace 辦公套件里用低訂閱價格提供進階版的 AI 服務。以最多企業(yè)訂購的 Business Standard 方案為例，雖然基礎月費上谷歌比微軟貴了 2-4 美元/月（微軟將在 7 月份漲到同價格），但是微軟的 AI 插件功能需要額外支付 21 美元/月，谷歌則是免費提供。

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每人每月數(shù)十美元的支出差距可不是小數(shù)目，特別是對于本身利潤就單薄的中小型企業(yè)來說，只要兩者的體驗區(qū)別不是很大，那么谷歌無疑是更好的選擇。而且，谷歌還把 AI 基礎服務直接打包進 Workspace 的原有高階訂閱計劃里，用戶無需再支付額外的費用即可使用。

說白了，谷歌就是用免費使用來潛移默化地影響用戶，當你習慣了 Gemini 在 Gmail 等一系列日常工具中的存在時，就很難再轉到別的 AI 生態(tài)了（特別是對于企業(yè)而言）。而谷歌之所以能夠用低價搶占市場，其根本原因就是“自研模型 + 自研算力集群”，這一點是微軟難以企及的。

單槍匹馬，不如團隊作戰(zhàn)

首先必須要肯定的是，在 OpenAI 的大模型加持下，Copilot 的日常體驗其實還可以，特別是在問答、解析以及輔助寫作等方面都表現(xiàn)不錯。而且用戶現(xiàn)在仍然可以通過 Copilot 獲得免費的 GPT-5 模型額度，甚至提供了深入研究等選項ChatGPT 里付費用戶才能使用的功能，微軟的“慷慨”讓 Copilot 至今仍有過億的月活。

雖然從體驗和用戶活躍度來看，Copilot 并不算失敗，但是它的表現(xiàn)顯然沒有達到大家的預期。用戶希望擁有的是一個可以幫忙干活、做事、甚至直接操作電腦的 AI 助手，而非一個“看著屏幕指揮我點哪里”的語音助手。

對，微軟確實上線了支持屏幕分析的模式，但是該模式下 AI 只能告訴你屏幕上有什么，然后根據(jù)你的需求幫你分析屏幕上的文字含義和按鈕的用途，再指揮你操作電腦。

喔，我的上帝，這真是一個偉大的發(fā)明。你說我們是否可以給這個模式加入一些協(xié)助點擊功能呢？那么就不用坐在電腦前等著 AI 慢悠悠地把話說完，然后再操作。考慮到微軟從 2024 年開始到現(xiàn)在已經(jīng)投入了一千多億美元，這個要求應該不過分吧？

圖源：雷科技

你說用戶隱私必須得到確保？那請問 Recall 是什么情況？保存并記錄用戶過去的所有瀏覽和操作記錄豈不是更加離譜？說白了，微軟的開發(fā)者就給我一種左右腦互搏的感覺，他們既可以在 Recall 上給出恐怖的高權限，又能在 Copilot 這樣的常用助手上鎖死操作權限。

曾經(jīng)還有人嘲諷谷歌船大難掉頭，現(xiàn)在看來微軟才是真的“難掉頭”的那個。Copilot 的功能開發(fā)明顯受限于 Windows 系統(tǒng)的安全保障，作為用戶對于微軟的謹慎態(tài)度自然是支持的，但是這也無疑減緩了他們在 AI 生態(tài)層面的進度。

作為對比，谷歌并沒有在這些吃力不討好的 AI 功能上花費太多心思，而是將研發(fā)資金投入到基礎模型的迭代升級上，然后做好 API 接口，自然會有別的開發(fā)者來幫谷歌解決軟件生態(tài)層面的問題。

谷歌的自信則是源自 Gemini，作為首個真正的“原生多模態(tài)”AI 大模型，Gemini 可以更簡單地處理多模態(tài)信息，這也是其在 AI 生圖、AI 生視頻等領域可以快速彎道超車的原因。

圖源:谷歌

而對于開發(fā)者來說，Gemini 的這個特性也讓他們不需要處理復雜的多模態(tài)轉化問題，并且不需要使用 GPT-4o 以上的模型就能得到原生多模態(tài)模型的性能，其背后的成本差距就更大了。

另外，把合規(guī)化和隱私等問題丟給第三方開發(fā)者解決，雖然有甩鍋的嫌疑，但是對于谷歌這樣的科技巨頭來說顯然可以省去很多麻煩。或許是意識到了純云端架構與系統(tǒng)深度捆綁的局限性，從去年開始，微軟也與聯(lián)想、惠普等頭部 PC 企業(yè)展開合作，部署深度優(yōu)化的端側 AI 軟件來完善體驗。

可見再難掉頭的船，在撞了“冰山”后，還是懂得另尋出路的。

現(xiàn)在論勝敗還為時過早

不過，若是因為微軟在最近兩年的 AI 競賽中表現(xiàn)不佳，就斷言微軟失敗的話，恐怕有點操之過急了。

在小雷看來，目前微軟的種種碰壁，一是因為成本過高，二是因為智能體技術還不成熟，而這兩個問題的解法都已經(jīng)有了苗頭。

首先是算力問題，目前 Copilot 的最大問題是對云端算力的高度依賴，導致算力成本居高不下。想要解決這個問題，關鍵在于兩點：1、優(yōu)化云端成本；2、強化端側算力。

前者微軟已經(jīng)在著手解決，這里就不再重復；后者則主要依靠英特爾等芯片廠商。而從去年開始，他們就已經(jīng)推出了多款具備高算力特性的處理器。特別是 AMD，直接把平臺綜合端側算力干到了接近 200 TOPS，已經(jīng)滿足中輕度的 AI 大模型本地運行需求。

另一方面，英偉達的顯卡端側算力也在飛快膨脹。以 RTX 5070 為例，其稀疏算力對比前代直接翻倍，在桌面端就已經(jīng)擁有接近 1000 TOPS 的算力，超過了前代的 RTX 4080 Super。單從算力來說，已經(jīng)可以滿足多數(shù) AI 模型的推理需求，唯一的問題只在于顯存。

對于微軟來說，他們只需要等到硬件廠商把端側算力卷上來，就可以大幅度縮減云端算力的占比，而端側算力甚至可以說是“零成本”的。當然，端側算力并非微軟專用，但是作為 Windows 系統(tǒng)的掌舵者，微軟依然是各家都繞不開的核心節(jié)點。

所以，現(xiàn)在就談論勝敗還為時尚早。只要微軟還手握 PC 終端這個最大的 AI 算力分發(fā)入口，就隨時保留著重回棋桌的入場券。