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文 |无言
萨提亚・纳德拉最近的一次深度访谈 ，直接给当下火热的AI模型军备竞赛泼了盆冷水 。
这位微软CEO直言，模型本身离被商品化只有一次复制的距离 ，纯粹靠模型打天下的公司 ，怕是要栽在他口中的“赢家诅咒 ”里 。
在整个行业都扎堆砸钱训练大模型的时候，纳德拉能说出这话 ，确实够清醒。
模型竞赛的致命陷阱
当下的AI圈 ，几乎所有科技巨头都在往模型研发里砸钱，OpenAI、谷歌、Meta一个比一个激进 。
本来想 ，谁先练出最牛的模型 ，谁就能霸占市场，但后来发现，纳德拉的判断戳中了要害 。
模型这东西 ，仿制的门槛远比想象中低 ，Meta的Llama3开源后，不过一个月时间 ，上百家企业都完成了适配 ，之前砸进去的真金白银，可能转眼就没了优势。
摩根大通的一份报告把微软的心思扒得明明白白 ，纳德拉根本没想过靠单一模型赢到底 ，他要的是搭一个能扛50年的AI基础设施架构 。
这和市场上多数人的想法对着干，大家都觉得AI的价值全在前沿模型实验室里 ，可微软偏要做通用的算力基座 ，不把宝押在某一个模型或者某一个客户身上 。
我倒觉得，纳德拉的这个判断 ，其实是踩过坑的经验。
要是只为一个模型优化基础设施 ，等混合专家模型这类新技术出来，整个网络拓扑都得作废，之前的投入全打了水漂 。
如此看来 ，那些一门心思扑在模型上的公司 ，怕是最有体会这种风险，毕竟投入越多 ，被复刻替代后的损失就越大 ，这“赢家诅咒 ”，可不是说着玩的 。
双轨策略不做无用功
微软没傻到只靠合作或者只靠自研 ，他们走的是双轨路线 ，这一点确实聪明。
一方面，微软把OpenAI的GPT系列用透了 ，手里还攥着七年的使用权 ，Azure更是OpenAI无状态API平台的独家云服务商 。
毫无疑问，这波合作让微软少走了不少弯路 ，不用自己从头砸钱练模型 。
另一方面 ，微软也没放弃自研，MustafaSuleyman带着的MAI部门，被打造成了前沿实验室。
但纳德拉说了 ，不想浪费计算资源做重复工作 ，MAI的重心放在了微软有优势的领域，比如能看懂Excel公式的ExcelAgent ，还有管GitHub代码任务的AgentHQ。
搞不清的人可能觉得 ，又合作又自研，是不是有点矛盾？其实不然 ，这就是微软的资本纪律 ，既借了OpenAI的力，又在专属场景里搞差异化 ，总比瞎烧钱强 。
我觉得这种策略 ，放在任何行业都适用，不把鸡蛋放一个篮子里 。
要是只靠合作 ，哪天OpenAI变了卦 ，微软就被动了；要是只靠自研，重复造轮子，成本高还没效率。
并非明智之举 ，微软的做法 ，算是把风险和收益平衡到了极致 。
50年布局的基建逻辑
纳德拉的眼光，不是盯着未来五年 ，而是未来五十年 。
这一点 ，体现在微软的数据中心建设上。
去年下半年，微软暂停了数据中心的建设 ，不少人以为是微软怂了 ，其实是一次战略性的路线修正 。
英伟达的芯片一代一个样，GB200和之前的H100 ，功率密度差了不少 ，过早锁定建设方案，新芯片出来就用不了了 。
微软搞的是模块化建设 ，90天就能让数据中心从动工到承载工作负载 ，还能靠AI-WAN网络把跨区域的算力聚到一起。
很显然，这种灵活度，是亚马逊AWS比不了的 ，AWS的架构偏固定 ，今年就有不少机房因为硬件迭代要改造 。
微软想做的，是通用计算集群 ，不是某一家公司的托管商 。
他们的Azure平台 ，能适配GPT 、MAI 、Anthropic，还有各种开源模型。
更何况 ，微软的野心不止于工具 ，而是要从按Office365用户收费，变成按企业部署的AIAgent数量收费 。
AIAgent要运行 ，得有身份认证、数据存储这些“脚手架” ，而这些恰好是微软的老本行，CosmosDB 、M365存储系统刚好能派上用场 。
在我看来 ，微软的这套打法 ，本质上是换了个赛道。
别人在模型上卷，他在基建上铺，不管上面跑什么模型 ，底层的钱都被微软赚了。
无奈之下 ，那些只做模型的公司，要么依附微软的基建 ，要么自己搭 ，可搭基建的成本，不是谁都扛得住的 。
纳德拉的这套逻辑 ，其实给整个AI行业提了个醒 。
模型的优势是暂时的 ，基建的优势才是长久的。
微软这步棋，看似慢 ，实则稳 ，毕竟50年的布局，不是靠短期的模型竞赛就能赢的 。
在追求快节奏的科技圈 ，能沉下心做长期基建的公司 ，才是真的想在AI领域站稳脚跟 。
市场总喜欢追着短期的热点跑，但真正能穿越周期的，永远是那些把底层逻辑打牢的玩家 ，微软这次 ，显然摸透了这个道理。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“山菱”！
希望本篇文章《告别烧钱竞赛：微软双轨模型策略深耕AI基建生态》能对你有所帮助！
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