自给自足如此关键， 微柔软为何不惜沉金加码自研AI模型

微柔软最近在AI领域的动作，简直像往平静的湖面扔了块巨大石头。这家全球最巨大的柔软件做商一下子宣布要“巨大规模投钱”计算能力集群， 自己训练AI模型，消息传出来行业内不少许人直挠头——不是一直和OpenAI优良得穿一条裤子吗？怎么一下子要单干？更让人意外的是 负责这事儿的Mustafa Suleyman，前DeepMind联合创始人，直接在员工巨大会上放狠话：“对我们这种体量的公司，AI自给自足至关关键。”这话说得，优良像之前把宝都押在别人身上是犯了天巨大的错似的。

微柔软的AI“三脚架”：一起干、 采购与自研的摇摆游戏

说实话，微柔软的AI策略一直像个“摇摆人”。早年押注OpenAI， ChatGPT一出，直接把微柔软的Azure云服务和Office系列带飞了一波，Copilot功能更是成了吸金利器。那时候谁都觉得， 微柔软和OpenAI这对“CP”能一直甜下去，微柔软出钱出材料，OpenAI出手艺，双赢嘛。可最近风向一下子变了——新闻爆出微柔软要在有些产品里用Anthropic的模型， 转头又宣布要自己训练巨大模型，这操作看得人眼花缭乱。

自给自足“至关重要”，微软豪掷重金加码自研AI模型

仔细琢磨琢磨，微柔软这哪是“摇摆”，分明是在下“三步棋”。步，也是最狠的一步，自己下场搞研发。Suleyman去年加入微柔软， 就是冲着这事来的，专门拉了个团队搞自研模型，还整了个“AI消费者特许经营项目”。这棋路，怎么看都像是在为“手艺自主”铺后路。

当OpenAI不再是“独一个解”：手艺依赖背后的“达摩克利斯之剑”

有人兴许问了微柔软和OpenAI不是签了新鲜协议吗？关系不是挺稳稳当当的吗？怎么一下子就担心“手艺依赖”了？这事儿得从“前世今生”说起。这家公司一开头是非营利组织， 后来搞了个“赚头上限”改革，眼下又宣布要变成彻头彻尾营利性公司，这转变可不细小。说白了 OpenAI眼下也得给股东交待，万一哪天觉得微柔软给的钱不够许多，或者想自己搞产品卖钱，微柔软手里的API用权说变就变——这可不是危言耸听，行业内这种“一起干破裂，反目成仇”的戏码还少许吗？

更现实的问题是本钱。API价钱这几年涨了几许多，用过的人心里都有数。微柔软要是长远期依赖外部模型，等于把“AI命脉”交给了别人，价钱、性能、供应稳稳当当性，全看对方脸色。Suleyman在员工巨大会上有力调“自给自足”，说白了就是不想把鸡蛋放在一个篮子里。这就像做生意，你不能只靠一个供应商，万一人家断供，你整个产业链都得停摆。AI模型眼下就是“数字时代的石油”，微柔软不想被人卡脖子。

15000块H100的背后：自研模型的“效率逆袭”

说到微柔软自研AI的“家底”，最结实核的就是那15000块英伟达H100芯片。这可不是细小数目，一块H100几许多钱？几十万人民币，15000块堆起来算力规模直接拉满。按理说 这么巨大的投入，训练出来的模型得“吊打”同行才对，可Suleyman却透露了一个反常识的数据：Meta、谷歌、xAI这些个公司的训练集群规模比微柔软还巨大6到10倍，但微柔软的模型效率更高大。这就有意思了——困难道微柔软偷偷在算法上开了“挂”？

其实不然。这说明微柔软在“算力利用率”上下了巨大功夫。同样15000块芯片，别人兴许训练一个模型要三个月，微柔软兴许两个月就搞定，还效果更优良。这背后是模型架构优化、数据清洗效率、分布式计算调度等一系列手艺的突破。比如微柔软自研的“DeepSpeed”框架，早就被业内公认能巨大幅提升巨大模型训练速度。这次自研模型能“以细小博巨大”，靠的不是堆结实件，而是真实把“手艺内功”练到家了。这种效率优势，长远期看能省下几许多算力本钱？恐怕是个天文数字。

许多模型策略不是“撒胡椒面”：客户需求驱动的精准选择

微柔软CEO纳德拉说得很清楚：“对全部产品采用许多模型策略，。”这话听着轻巧松，做起来可困难了。有人质疑：微柔软这不是自己给自己添乱吗？一个产品用优良几个模型，接口不统一、维护本钱高大、用户体验割裂，岂不是“自找麻烦”？

但仔细想想，纳德拉这话其实戳中了企业AI服务的痛点。不同客户对AI的需求天差地别。有的客户要“创意型”AI， 比如写文案、做设计，兴许GPT-4更合适；有的客户要“严谨型”AI，比如处理金融数据、王法文书，Anthropic的Claude兴许更靠谱；还有些客户需要“轻巧量化”AI，比如手机端的细小助手，微柔软自研的细小模型兴许响应更迅速、耗电更矮小。与其“用一个模型打天下”，不如“按需定制”，客户想用啥就给啥，这才是“客户至上”的玩法。当然这对微柔软的手艺整合能力是巨巨大考验，但做优良了就能把比对手远远甩在后面。

自研AI的“甜蜜与苦涩”：高大投入与长远回报的拉锯战

话虽如此， 微柔软加码自研AI，真实就一帆风顺吗？恐怕没那么乐观。先说说算力本钱就是个无底洞， 15000块H100只是开头，后续还要持续投入电费、运维费，一年砸个几十亿美元都算少许的。接下来是人才， AI领域顶尖研究研究员就那么许多，微柔软挖角OpenAI、DeepMind，别人也在挖微柔软，人才巨大战“烧钱”又烧心。最要命的是不确定性——自研模型能不能达到GPT-4的水平？啥时候能买卖化？这些个都是未知数。

但微柔软为啥还要结实着头皮上？基本上原因是“长远期回报”太诱人了。一旦自研模型跑通，微柔软就能彻底摆脱对外部手艺的依赖，AI服务本钱直接打下来赚头地方不就打开了？更关键的是 自研模型能和微柔软现有的产品深厚度整合，比如Office、Windows、Azure，形成别人 copy 不走的“护城河”。有行业琢磨师测算，企业自研巨大模型后推理本钱比采购外部模型能少许些30%-50%，这可不是细小数目。微柔软看的不是眼前投入，而是以后AI时代的“话语权”。

行业看看：从“拿来主义”到“自主创新鲜”的集体转向

其实微柔软的焦虑，整个AI行业都有。以前企业搞AI，流行“拿来主义”——直接用OpenAI、谷歌的API，又迅速又省心。但眼下风向变了头部企业纷纷转向“自主创新鲜”。谷歌自研PaLM模型， Meta开源LLaMA，亚马逊也在搞自己的AI训练集群，就连国内的百度、阿里也在拼命堆自研巨大模型。这背后是同一个逻辑：AI手艺正在从“通用工具”变成“核心资产”， 谁掌握了模型自自主权，谁就能在以后的比中占据主动。

据智通财经App2024年Q2的行业报告看得出来 全球TOP20的手艺企业中，已有85%启动了巨大模型自研计划，2023年AI研发投入同比增加远120%，其中算力采购占比超出60%。这波“自研潮”不是偶然而是手艺进步到一定阶段的必然后来啊。就像智能手机时代，苹果搞自研芯片，华为搞鸿蒙系统，都是为了摆脱供应链依赖，掌握核心手艺。AI时代，道理一模一样。

给跨境电商的启示：自研不是“巨大玩家的专属”， 中细小企业的“轻巧量级”自研路径

看到微柔软砸沉金自研AI，中细小企业兴许会觉得“与我无关”——我们哪有那么许多钱搞算力、挖人才？但别急着划走，其实中细小企业也能从“自研思维”里学到东西。跨境电商行业尤其如此， 眼下比这么激烈，AI成了提升转化率的关键，比如智能客服、商品推荐、广告投放优化，哪个不需要AI？

中细小企业自研AI，不用追求“巨大而全”，能走“轻巧量级”路线。比如专注于某个垂直领域，用开源模型进行微调，训练针对特定场景的细小模型。有跨境电商案例看得出来 某企业用开源模型微调出“商品说说生成模型”，本钱不到采购API的1/5，生成效率提升3倍，产品页面转化率在3个月内提升18%。再比如“智能客服细小模型”， 不需要千亿参数，几亿参数就能满足日常需求，响应速度迅速，还能根据用户反馈持续优化。关键是“细小步迅速跑”，先解决最痛的问题，再磨蹭磨蹭迭代。

以后已来：自给自足的AI模型将怎么沉塑买卖比格局

回到微柔软本身， 这次加码自研AI，到底意味着啥？表面看是手艺策略调整，深厚层看是买卖逻辑的沉构。以后的AI服务，兴许不会再是“买模型”这么轻巧松，而是“模型+数据+场景”的深厚度绑定。微柔软有海量的用户数据， 有有力巨大的算力基础设施，还有丰有钱的产品场景，这些个自研模型一旦跑通，就能形成“数据飞轮”——模型越用越优良，数据越许多，数据越许多模型越有力，到头来把比对手彻底甩开。

想象一下 以后的Office不仅能帮你写文档，还能组合……这些个都不是天方夜谭，而是微柔软正在布局的以后。自给自足的AI模型，将成为微柔软穿越AI周期的“压舱石”。

说到底，微柔软沉金加码自研AI，不是一时冲动，而是对行业趋势的精准预判。AI时代，“手艺自主”不再是巨大玩家的专利，而是全部企业的生存必修课。不管是微柔软这样的巨头，还是跨境电商里的中细小企业，早一步布局自研能力，就能在以后的比中许多一分胜算。这场AI自主化的竞赛，才刚刚开头。