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（字母榜）

好消息，微软的AI产品终于上热搜了。

坏消息，被人骂上去的。

事情是这样的，微软的旗舰产品Copilot，在超1.1万个GitHub的代码库中，强行插入合作产品及自家产品的广告。

被抓到现行后，GitHub官方赶紧关停了这个功能并道歉。

Copilot现在的处境相当凄惨。

Copilot在“首选AI工具”的付费用户占比从2025年7月的18.8%，跌到了今天的11.5%，被Google的Gemini超越。

2024年3月，纳德拉花重金挖来了DeepMind的联合创始人苏莱曼（Mustafa Suleyman）担任微软AI CEO，希望他能扭转局面。

结果两年过去，微软在AI上依然没什么太大起色。

其实就在前几天，微软好不容易连着发了三个模型，甚至在性能上还在全球领先。

但无人在意。微软的三个模型淹没在信息流里，甚至连个水花都没激起。

大家当天的焦点全都放在了谷歌的试验性小模型Gemma 4上。

2025年10月至2026年3月，微软股价暴跌30%，创2008年金融危机以来最差季度表现，在“七巨头”（英伟达、苹果等）中垫底。

市场已经把微软放到了AI基础设施那桌，跟甲骨文平起平坐。而非OpenAI、Anthropic这样的技术先锋。

尤其是在AI编程这块，微软几乎全程没有参与。

在三年前，微软还是AI界革命最耀眼的那颗星。

可到了今天，产品付费率下滑、股价下跌、技术跟不上时代。微软再次陷入了危机。

纳德拉能救微软于水火之中，甚至因此引领了全球云的时代。

现在，天又降大任给他了，纳德拉还能救微软第二次吗？

01

从云端王者到AI时代的新人

纳德拉2014年接手微软时，公司市值只有3000亿美元，深陷移动互联网失败的泥潭，Windows Phone已经证明是个失败产品。

纳德拉用“云优先”战略拯救了微软。将Azure这个在微软很边缘的业务，做到了年收入超750亿美元，微软的市值一度突破3万亿美元，重回全球科技之巅。

随后，纳德拉花了130亿美元押注OpenAI，让微软在2023年成为生成式AI的最大赢家。

那时候每一次微软的AI发布会都是全球焦点，Azure成为所有AI创业公司的首选云平台。

然而，在进入agent时代后，微软有点萎靡不振了。

作为微软在agent领域最旗舰的产品，Copilot发布了两年，4.5亿M365用户中仅1500万付费，转化率3.3%。

微软每月向每个用户收30美元，一年360美元。你说你卖这么贵就算了，关键产品体验糟糕到怀疑人生。

最经典的高频翻车案例是在Word上。

大量付费用户反馈，哪怕只是“加粗文档里所有的日期”这样的需求，Copilot也无法执行直接操作，反而洋洋洒洒给出10步复杂的手动操作步骤，让用户自己手动操作。

2024年Copilot推出的Recall功能更是灾难。这个功能每隔几秒截屏并保存，方便用户回溯历史操作。

但开发者发现所有截图以明文形式存储在数据库里，没有任何加密，连银行账户和密码都原封不动保存。微软被迫下线这个功能，花一年时间重做安全机制，最后上线时改成默认关闭。

这是Copilot的第一个重大功能，然后如此草草了事，留下了一地鸡毛。

2025年12月，纳德拉开始亲自接管Copilot产品。他告诉工程师，Outlook和Gmail的集成“基本不能用”。他开始每周召集100个高级工程师开会，逐一拷问产品问题。

他把微软AI首席执行官苏莱曼从统管Copilot的位置上调走，让Snap挖来高管雅各布·安德烈乌（Jacob Andreou）接手。

雅各布在Snap一共做了8年的产品，从苏莱曼手里接下来消费级 + 企业级全Copilot产品线的产品、研发与增长，并且直接向纳德拉汇报。

结果就是，Copilot依然不太行。

纳德拉也算是看清现实了，于是在最关键的agent能力上，他让微软完全依赖外部供应商。

3月底推出的深度研究agent同时调用GPT和Claude。为了在自家的office产品上做原生的Claude Cowork，直接和Anthropic合作了一个Copilot版本的Cowork。核心AI能力“不是OpenAI就是Anthropic的，没有一点是自己的”。

账面上看，微软确实拿到了类似甲骨文那样的天价合同。

2025年9月，OpenAI承诺未来向微软采购2500亿美元的Azure云服务。这笔订单让微软的商业剩余履约义务从3920亿美元跃升至6250亿美元，其中45%来自 OpenAI 这一个客户。

但这种大合同在某种程度上成了沉重的财务包袱。

为了交付这些订单，微软2026财年单季度资本支出就达到375亿美元，创下历史纪录。云业务毛利率从69%下滑至67%，预计下季度还要降至65%。

更要命的是，这笔超级大订单让Azure处于“容量受限”状态。

微软把GPU资源优先分配给自家产品和OpenAI，外部客户的订单积压了800亿美元却无法交付。单一客户占据45%的订单积压，这种集中度风险让投资者开始担忧。

所以资本市场不想再给纳德拉面子了。

2025年10月至2026年3月，微软股价暴跌30%，创2008年金融危机以来最差半年表现，在“七巨头”（英伟达、苹果等）中垫底。

与此同时，Anthropic估值从610亿美元飙升至3800亿美元，年化收入190亿美元。

你说微软到底怎么了？难道是说砸钱砸得少了？

我觉得不应该。

2025年，微软全年总资本支出为887亿美元，官方明确其中超70%的资金投向AI基础设施，对应AI专项实际支出约620 亿美元。

微软CFO明确披露，2026年总资本支出中约三分之二将专项投向AI基础设施。

微软绝对是肯往AI里面砸钱的。

可是当Claude可以直接编辑你的代码库、修改你的电子表格、生成完整的演示文稿时，Copilot连打开浏览器都费劲。

这就说明，微软大概是走错路了。

纳德拉第一次拯救微软时，抓住了云计算这个平台性机会。

但AI时代，这套围绕平台建立的产品逻辑好像说不通了。

02

三款新模型够吗？

先回顾一下微软在4月3日发布的三款自研模型。

MAI-Transcribe-1的语音转录错误率3.9%，优于OpenAI的4.2% 和Gemini的4.9%，批量转录速度提升2.5倍。MAI-Voice-1可以在单GPU上1秒内生成60秒音频，长内容语音一致性强。MAI-Image-2的图像生成速度至少提升了2倍。

这是微软首次在能力上拿出“超越OpenAI”的量化指标，它的象征意义比实际意义要重大。

微软明确表态要在2027年“自主打造大型尖端模型”。这三款模型覆盖企业AI最高频的语音和图像场景。微软已经将一只脚伸进河里，试试水的温度。

为什么这么晚才开始做？微软早干嘛去了？

纳德拉一直信奉平台逻辑，“Windows式平台战略”。

在PC时代，微软控制操作系统和开发工具，让别人的应用在自己平台上跑，这个逻辑非常成功。

他把同样的思路搬到AI时代，控制基础设施Azure、开发工具Copilot Studio和企业入口M365，让别人的模型在自己平台上跑。

2023年这个策略看起来很聪明。微软不需要自己做模型，只要把OpenAI的模型集成进来，就能快速推出产品。Azure成为OpenAI的独家云服务商，微软拿到了最好的模型，OpenAI拿到了算力和分发渠道，双赢。

但现在情况是什么呢？就是你微软想要有什么产品，第一时间不是找公司的产品经理去规划，而是要看Anthropic和OpenAI这两位的脸色。

这就是平台战略的致命缺陷。当产品体验的定义权不在你手里时，你就失去了主动权。

还有一个问题，那就是这三个模型远远不够。

这三个是垂直场景模型，不是通用大模型。

agent的核心能力是推理、规划、多步骤任务执行，在这个版块里，微软仍然没有对标GPT-5或Claude Opus 4.6的产品。

Copilot在执行能力上所欠缺的，这三个模型是解决不了的。语音转录做得再好，图像生成再快，也不能让Copilot变成一个真正的agent。

Anthropic用18个月从610亿冲到3800亿估值，靠的就是产品迭代速度，人家能在52天的时间里发72个产品，比我写稿速度都快。

给微软52天，它就能端上来这三个模型。

原因在于，微软的组织架构决定了它做不到这个速度。

正所谓“上不碰应用，下不碰数据”。一个健康的组织，不需要CEO亲自PM产品。CEO应该做的是战略决策和资源配置，产品应该由产品经理和工程师团队负责。

当纳德拉需要亲自来推动产品，每周亲自拷问100个高级工程师时，证明微软AI板块的中层管理已经失去了产品判断力和执行力。

三个模型是“态度”，不是“答案”。它们证明微软确实还是有技术能力的。纳德拉也知道，没有基座大模型自研能力，就一定会受制于人，慢人一步。

所以微软在2026年4月官宣了核心AI战略目标：由苏莱曼带队，计划在2027年推出自研的行业前沿级多模态大模型，目标是在文本、图像、音频能力上达到全球顶尖水平，直接对标OpenAI、Anthropic的旗舰模型，实现AI核心技术的自主可控，摆脱对外部模型的依赖。

微软现在是一步都不敢慢下来。

因为每过几个礼拜，Anthropic、OpenAI的产品就会更好一点，用户的期待就会更高一点，微软追赶的难度就会更大一点。

三个垂直模型只是开始，但留给微软的时间不多了。

03

为什么阿里腾讯字节能冲，微软却被困？

你觉得微软这样是因为它得了大公司病吗？

不是“大”的问题，是“老”的问题。

微软49岁，阿里25岁，字节12岁，腾讯26岁。但年龄不是关键，关键是权力结构的僵化程度。

为什么Copilot推出这么长时间还能发现“基本功能不能用”？因为向上汇报的链条太长了。

向上汇报链条长，会让一线问题被过滤、弱化、延迟，这是大公司常见问题。

很多时候不是“没汇报上去”，而是汇报上去了，却在优先级排序里输给了增长、发布节奏、兼容性或更大的客户需求。

阿里之前的林俊旸、腾讯的姚顺雨、月之暗面的杨植麟，年轻人主导研发方向、主导产品。这种生存压力和年轻人独有的认知，让公司仍然保持着“创业公司式决策速度”。

有什么问题直接沟通去和你的最高Leader沟通，BUG当天修复。

年轻人还有一个很重要的优势，他们是AI的重度用户，他们知道用户真正想要什么。他们不会满足于“能聊天的AI”，他们要的是“能做事的agent”。

他们在产品设计时，就会从用户体验出发。他们的内心OS是“这个产品我用起来哪里觉得不爽”，而不是从技术可行性出发。

更重要的是，这群年轻人敢于推翻上一代的决策，不会被“老规矩”的惯性束缚。

贾扬清在2023年3月正式官宣从阿里离职，结果2023年4月阿里的通义千问大模型就放了出来，前后间隔不到一个月。

微软的组织架构围绕“大客户关系”和“许可证销售”优化。产品好坏由销售团队的话术决定，而非用户体验。

不只是如此，比起做更好的产品，微软的销售团队更愿意找到为烂产品付钱的客户，所以Copilot的E7套餐才敢卖到99美元/月。

字节的豆包之所以能快速迭代，因为它直接面向C端用户，每个功能的数据反馈是实时的。产品经理能看到用户的每一次点击、每一次放弃、每一次投诉。

这种“产品-数据-迭代”的闭环，让豆包能够快速调整方向，淘汰不好用的功能，强化用户喜欢的功能。

如果一个功能上线后使用率很低，下个版本就会被砍掉。如果大家都需要某一个功能，下个版本就会加进来。这种快速试错的机制，让产品能够快速进化。

微软在企业软件模式下很难建立这种闭环，因为它的客户是企业的CIO，不是最终用户。CIO关心的是合同条款和价格，并非产品体验。

微软没有这种“产品-数据-迭代”的闭环。它的反馈链条是最终用户→IT部门→CIO→微软销售→产品团队。等反馈到达产品团队时，可能已经过了几个月，问题早就积重难返。

微软的晋升体系奖励“管理大团队”而非“做出好产品”，导致技术人才要么离开，要么被边缘化。

在微软，一个工程师想要晋升到高级别，虽然也有技术专家（IC）这条路，但是最快的路径是成为管理者，管理越来越大的团队。做出一个改变世界的产品，不如管理1000个人的团队更容易升职。

这种激励机制导致管理岗位越来越多，产品创新越来越少。

前文提到的Copilot现在的主管雅各布就是如此，他是研究产品设计的，专注消费级产品。即便关注AI赛道，核心视角也是产品落地与商业价值，而非AI算法、大模型训练等底层研究工作。

相反，阿里、腾讯、字节在AI上的领导者，都是技术背景的高管直接负责AI产品。他们能看懂代码，能判断技术路线，能在周会上直接拍板“这个方案不行”。

这种决策效率是微软欠缺的。在微软，一个技术决策可能需要经过多层审批，等决策下来时，市场已经变了。

微软的做法是All In一款产品。Cortana失败以后就换Copilot，Copilot再失败就再换别的。这种“押注式创新”风险很高，因为一旦失败，整个公司的AI战略就要推倒重来。

微软的这种模式会导致团队倾向于保守，不敢做激进的创新。

阿里内部曾同时有多个大模型项目在跑，最后通义千问胜出。字节的豆包也是内部竞争的产物。腾讯更狠，QClaw和WorkBuddy这两个功能有重叠的产品更是同期发布。

这种赛马机制更容易竞争出真正的好产品，因为它允许试错，允许多个方案并行，最后让市场和用户决定谁活下来。

失败的项目不会影响整个公司的战略，成功的项目会获得更多资源。

微软还缺少一些生存压力。即使Copilot失败，微软还有Azure、Office、Windows的现金流。股价跌30%很痛，但不致命。

这种“有退路”的状态让微软缺乏紧迫感。

抖音的核心竞争力是算法，能够精准推荐用户喜欢的内容。字节如果慢了，抖音的推荐算法优势会消失，变成垃圾短视频分发平台。

腾讯如果不跟进，微信的入口价值会贬值。微信是中国互联网的超级入口，但如果微信不能提供OpenClaw的连接服务，用户会使用飞书。这个过程是不可逆的。

中国互联网的竞争环境很残酷，慢一步就可能被淘汰，这种压力让大公司保持了“准战时状态”。

当一个公司大到“即使犯错也不会死”时，它就失去了快速纠错的动力。员工知道，即使产品失败，公司也不会倒闭，自己也不会失业，那为什么要冒险创新？为什么要加班加点？为什么要挑战上司的决策？

中国大厂能在agent上冲到前列，不是因为它们“小”或“灵活”，而是因为它们仍然活在“一个决策失误可能致命”的竞争环境中。

压力是最强大的武器，它让公司保持警惕，让员工保持斗志，让决策保持高效。

纳德拉能否第二次拯救微软？答案可能在于他能否让一个市值3万亿美元的巨头，重新找回“背水一战”的感觉。

三个新模型是开始，但远不是答案。