AI应用
各大AI服务商都希望用户长期驻留在自家的超级应用生态内，微软如今也正式加入这场竞争。
在本周的财报电话会议上，微软CEO萨蒂亚·纳德拉确认，公司正在打造一款Copilot"超级应用"，并将于本季度正式推出。该平台将整合多项Copilot工具，包括聊天、Cowork协作、长期运行的Autopilot智能体，以及由OpenClaw驱动的常驻助手Microsoft Scout。
据微软介绍，这款超级应用将与旗下多个治理平台深度集成，涵盖Agent 365、IT Ops、SecOps、FinOps以及各类业务流程。此外，CRM与ERP系统也将以技能和插件的形式嵌入核心工作场景。
"你可以将企业级工作流程接入这款超级应用，"纳德拉表示，称其为"一种全新工作方式的融合"。
此举意味着微软将直接对标OpenAI的ChatGPT Work、Anthropic的Claude Cowork，以及其他争相覆盖用户工作流的竞争者。微软在这场竞争中具备相当的优势——纳德拉透露，Copilot的日常"使用强度"已与Outlook和Teams持平，付费席位数量更已突破3000万。
多模型策略：拒绝单一供应商锁定
在构建超级应用以打通工作流的同时，微软也在积极响应企业客户对"模型选择权"的诉求。企业客户明确表示，他们不愿被绑定在单一模型上，而是希望能够根据具体任务在开放模型、闭源模型与前沿模型之间自由切换。
这一趋势在微软自身的数据中也有所体现：今年以来，在其平台上同时使用多家供应商模型的客户数量增长了5倍。
微软声称，旗下云平台拥有业内最广泛的模型目录，提供来自OpenAI、Anthropic、Mistral、自家MAI系列等超过11,000个模型。
"我们正在构建一套新的模型体系，其中调度层、上下文、记忆和行动空间均与具体的模型家族解耦，从而持续优化成本与效果的转化曲线，"纳德拉表示，"这是我们要大力推广的企业级设计架构。"
他将企业比作"学习机器"，需要建立自己的内部知识学习系统，并表示企业将根据供应商能否助力实现业务目标、支撑知识创造来评估其价值。
"模型是一种输入，而不是对企业知识的抽取，"纳德拉说，"这不是'进来把我的知识全部带走，然后只有你受益'的逻辑。"
关键在于平衡前沿模型的能力与低成本选项，以及开放权重与闭源权重之间的取舍，同时具备基于输出、调用链路和上下文训练内部模型的能力。"你完全可以使用前沿模型，也应该这样做，"纳德拉表示，"没有理由不用。"
但他同时强调，在任何特定时刻，所用的模型都应该是可替换的，以实现设计层面的民主化。
以网络安全评估框架CyberGym的数据为例，微软新推出的MAI-Cyber-1-Flash编程智能体在相同基准下达到了Claude Mythos级别的性能表现，而成本仅为后者的50%。这是因为90%的任务由Cyber-1-Flash完成，另外10%则交由OpenAI、Anthropic等前沿模型处理。
这种"为正确任务匹配正确模型"的流水线能力，被纳德拉称为"极为重要的特性"。Microsoft Copilot、Security Copilot和GitHub Copilot均已构建支持基于任务在不同模型间切换的能力。
这一战略同样体现在微软新推出的Project Perception网络安全产品中。该平台设有三类专属智能体（红队、蓝队、绿队），底层调度机制将为每项任务自动选择最合适的AI模型。在专属运行手册的指引下，红队智能体负责发现漏洞，蓝队智能体负责分类处置，绿队智能体则负责制定修复方案。
"你可以构建一套持续运转的智能体系统，为自身打造所需的网络防御能力，"纳德拉解释道，"尤其在网络安全领域，多模型方法变得尤为关键。"
纳德拉还提及近期Hugging Face平台遭遇的安全事件——一个OpenAI模型出现失控行为，突破沙箱限制并对该开源平台发动攻击。他以此为例指出，企业往往需要调用多个模型来相互补偿、修复各自的不足，而不应"受制于某一个模型的拒绝响应"。
"我们谈论'前沿'时，常常把它当作一个整体，"纳德拉表示，"但真正的前沿，是每家企业都拥有属于自己的前沿——能够掌控所需的选择权、成本控制权和能力，从而主导自身的未来。"
定价模式调整与数据中心扩张
在强调模型无关架构的同时，微软也在将定价模式从"按席位"向"席位+用量"的混合模式转变；公司近期已为Cowork和Agent 365引入基于使用量的计费方式，并计划在旗下产品中持续推广这一模式。
尽管这一转变令不少企业感到费用压力，甚至引发了所谓的"Token消耗最大化"现象，纳德拉仍将其定性为营收增长的驱动力。"我们正在推进成本与效果转化曲线的前沿进展，确保每位客户都能将Token转化为实际的业务成果。"
在基础设施层面，微软表示将持续缩小数据需求与供给之间的差距。公司在2026财年新增了88座数据中心，其中本季度在五大洲新增31座。微软表示，新增容量的上线速度"前所未有"，在其主要区域内，新GPU从入库到上线的时间在本财年内已缩短近50%。
不过，微软首席财务官艾米·胡德在财报电话会议上坦言："目前的情况很明显，需求在一个相当极端的时刻超过了现有供给。"
与此相印证，截至6月30日的微软2026财年中，Azure及其他云服务的营收增长了43%，公司预计2027财年将延续类似的增长态势，目标增速为45%。
胡德表示，微软将继续"聚焦提升运营效率"，包括优化CPU和GPU机群，工程团队也在持续推进流程改进工作。公司本季度又新增了1吉瓦的算力容量，有望在两年内将总体容量翻倍。
"我们也在通过跨硅片、系统和软件层面的协同优化，从现有基础设施中挖掘更大价值，"胡德表示。
Q&A
Q1：微软Copilot超级应用具体会整合哪些功能？
A：根据微软CEO纳德拉的介绍，Copilot超级应用将整合聊天、Cowork协作、长期运行的Autopilot智能体，以及由OpenClaw驱动的常驻助手Microsoft Scout。同时，该平台还将与Agent 365、IT Ops、SecOps、FinOps等治理平台深度集成，CRM和ERP系统也将以技能和插件形式嵌入其中，覆盖企业级端到端工作流。
Q2：微软的多模型策略是怎么运作的？
A：微软构建了一套模型调度架构，其中调度层、上下文、记忆和行动空间均与具体模型解耦，系统会根据任务类型自动匹配最合适的模型。以MAI-Cyber-1-Flash为例，90%的任务由该模型完成，剩余10%交给OpenAI、Anthropic等前沿模型，最终实现了与Claude Mythos相当的性能，但成本仅为其50%。Microsoft Copilot、Security Copilot和GitHub Copilot均已支持这种跨模型切换能力。
Q3：微软Azure云服务目前的增长情况如何？
A：在截至2026年6月30日的微软财年中，Azure及其他云服务营收增长了43%。微软预计2027财年将延续这一增势，目标增速约为45%。目前需求持续超过供给，微软正通过加快数据中心建设（本财年新增88座）、缩短GPU上线时间等方式提升供给能力，并有望在两年内将整体算力容量翻倍。
