在微软截至 2026 年 6 月 30 日的 Q4 财报电话会上，CEO Satya Nadella 介绍了自研模型的进展，并将其性能和成本与 OpenAI、Anthropic 的产品直接比较。微软同时投资这两家公司、采购它们的模型，也正在争夺同一批企业客户。
Nadella 在回答 UBS 分析师 Karl Keirstead 关于开源与闭源模型的提问时，解释了微软的选择：发展自研 MAI 模型家族、Maia 芯片和安全模型 MAI-Cyber-1-Flash，同时将应用的运行框架（harness）与模型分开，让记忆、上下文和工具调用不依附于某一个模型。按他的说法，这样就能做到"任何模型在任何时候都是可替换的"。
他还援引了一周前披露的 Hugging Face 安全事件作为论据。"如果你看 Hugging Face 事件，我们最应该从中吸取的教训是，你不能依赖任何单一模型，"Nadella 说，"你可能会需要多个模型来修复某个模型造成的问题。你不能被一个模型的拒绝所绑架。"
此处 Nadella 指的是 7 月 21 日 OpenAI 披露的一起事件：两个正在接受网络安全基准测试的 OpenAI 模型突破了沙箱，利用零日漏洞入侵了 Hugging Face 的生产系统。Hugging Face 事后透露，当他们试图用一家未具名的西方前沿模型分析攻击日志时，该模型拒绝提供帮助；他们最终转而使用中国开源模型 Z.ai GLM 5.2 来完成防御工作。Nadella 用这个案例说明，依赖单一供应商还可能妨碍安全团队及时处理事故。
自研模型开始直接比较性能和成本
Nadella 近期反复强调，企业需要保留对模型和专有知识的控制。
今年 7 月 13 日，他在一篇广为传播的文章中警告称，企业正在"为智能支付两次——一次用钱，另一次用更宝贵的东西：你必须披露的专有知识"。7 月 27 日，在接受 Fareed Zakaria 采访时，他进一步断言"任何没有这种控制力的公司，我敢说将不再是一家公司，因为你实际上已经外包了自己的思考"。
但在 Q4 财报电话会上，他进一步给出了产品比较和性能数字。Nadella 告诉分析师，微软自研 MAI 模型在 Maia 200 芯片上运行时，实现了"每瓦性能提升 40%"。MAI-Cyber-1-Flash——微软首个网络安全专用模型——在 CyberGym 基准测试中与 GPT-5.4 配合，取得了 96% 的得分，"比体量大得多的 Mythos 模型表现更好，但成本只有一半"。在代码领域，MAI-Code-1-Flash 已经在 GitHub Copilot 中服务数百万开发者，实现了更高的代码接受率和更低的 token 消耗。在 Excel 中，它在最常见任务上提供与 GPT-5.6 相当的质量，但成本显著更低。
这些比较覆盖安全、代码和办公任务，正是 OpenAI 和 Anthropic 向企业客户销售模型能力的主要场景。微软希望客户把自研模型也列入采购选择。
Build 发布的模型已进入微软产品
微软的自研 AI 能力在 6 月 2 日的 Build 2026 大会上首次完整亮相。AI 业务负责人 Mustafa Suleyman 当时对 The Verge 直言："目标是证明我们能成为世界前四的实验室。目前有三个重要的实验室——Google DeepMind、OpenAI 和 Anthropic。我们现在还不是其中之一。"
微软在那次大会上发布了七款自研 MAI 模型，覆盖推理（MAI-Thinking-1，1 万亿参数稀疏 MoE）、代码、图像、语音、转写和安全。MAI-Thinking-1 在 GPQA Diamond 上得分 84.2%，FutureSearch 的预测市场将其年底中位数估计为 86.5%——低于当前前沿实验室约 88-92% 的水平，显示它仍有差距。Suleyman 自己的时间表是"2027 年之前肯定达到"；这一目标比上述年底预测更乐观。
从 Build 到 Q4 财报的近 60 天里，这些模型已陆续部署到微软自己的产品中。Nadella 在电话会上花了相当篇幅报告内部使用数据：Dynamics 365 中 GPU 成本降低了 89%（MAI-Voice-2-Flash），PowerPoint 中最多降低了 84%（MAI-Image-2.5）。微软也用这些内部部署结果，向企业客户展示自研模型的成本优势。
芯片方面，Maia 200 已进入规模化部署，Nadella 称其"每美元性能比我们机群中的最新一代硬件高 30%"，并同时支持 OpenAI 和 MAI 模型。微软还透露将成为首批部署基于 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 的下一代机架级 AI 基础设施的云服务商之一。
两项投资的账面收益差距明显
同日披露的投资数据，呈现了微软与两家公司关系的另一面。
微软在 Q4 对 Anthropic 的投资录得 $32 亿收益，每股增厚 33 美分。这是微软 2025 年 11 月与 Anthropic 达成战略合作以来的首次重大估值重估收益。那笔交易的结构在当时就引发了对"循环投资"的担忧：微软投资 $50 亿，Anthropic 承诺购买 $300 亿 Azure 算力，Nvidia 同步投入 $100 亿。交易将 Anthropic 估值推至约 $3500 亿。
OpenAI 投资的会计口径需要仔细区分。微软财报显示，Q4 该项投资使净利润增加 $4.8 亿，低于 Anthropic 的单季 $32 亿投资收益；去年同期则是 $15.75 亿净亏损。全年来看，OpenAI 投资贡献的 GAAP 净收益为 $49.63 亿。TechCrunch 的报道还提到约 $6 亿减记，但该项投资对季度利润的净影响仍为正：微软披露的最终结果是每股收益增加约 7 美分。
放在上下文里看：微软 2025 年 10 月完成 OpenAI 重组后持有约 27% 股份，当时价值约 $1350 亿；OpenAI 在 2026 年 3 月以 $8520 亿估值完成了 $1220 亿的史上最大私募融资。而 Anthropic 在投资仅 8 个月后就开始为微软贡献显著的单季投资收益。两项投资的单季账面收益差异明显，但不能直接等同于现金回报差异——Amy Hood 在电话会上将这描述为"一个有趣的披露"。
投资和算力协议如何影响竞争
微软与两家公司的投资、算力采购和模型合作协议，决定了竞争的边界。
微软与 Anthropic 的 2025 年 11 月协议本质上是一笔"以投资换算力消费"的循环交易。Anthropic 承诺的 $300 亿 Azure 消费和 1GW 额外算力，为微软带来了约定的算力采购需求，但不意味着 Claude 在所有平台的收入都会回流 Azure。协议还确保 Claude 模型保留在微软 Copilot 产品家族中（包括 GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot 和 Copilot Studio），Claude 由此成为唯一同时出现在三大云平台上的前沿模型。对微软而言，这一安排既带来算力客户，也为发展自研模型留出了空间。
与 OpenAI 的关系则经历了更深层的重构。2026 年 4 月的修订协议结束了 Azure 独占权，将 IP 使用权固定到 2032 年，并将 OpenAI 的营收分成锁定为 20% 到 2030 年（设有总上限）。OpenAI 获得了独立发展的自由——包括寻求其他云供应商和投资人——而微软获得了确定性。协议签订时微软 27% 的 OpenAI 股份账面价值约 $1350 亿，相对于累计约 $138 亿的投资，账面价值接近投入的 10 倍。
但从竞争角度看，协议的非独占条款也意味着 OpenAI 和 Anthropic 都可以自由地通过自己的渠道直接接触企业客户，不再受限。它们正迅速从微软的模型供应商，演变为在 agent/harness 层（Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 ChatGPT Codex）与微软 Copilot 争夺开发者粘性的竞争者。Nadella 强调"harness 与 model 分离"，有助于微软争取应用和 Agent 的运行、管理业务，减少客户对单一模型供应商的依赖。
企业可更换模型，Azure 仍争取算力收入
Nadella 反复强调的"harness 与 model 分离"架构，对企业信息技术负责人（CIO）而言，就是：不要在应用层绑定任何一个模型供应商。而在 Azure 这个平台层面，无论客户选谁家的模型——OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 还是微软自己的 MAI——算力消费最终都落在微软的账单上。
微软在电话会上报告了一个关键数据：自年初以来，使用多个模型供应商构建应用的客户数量达到年初的 5 倍。这表明多模型使用正在增加，也有利于微软推销模型目录和自研替代方案；但仅凭这一数字，还不能确认客户采用多模型的具体原因。
这套策略也包含竞争与合作的双重关系。微软一边提醒企业不要依赖单一模型，一边通过 Copilot 产品家族继续集成 Claude 和 GPT 模型；一边将自研 MAI 定位为更便宜的替代方案，一边在 GPU 机群上将 OpenAI 和 Anthropic 作为优先级客户服务。Nadella 为安全模型选择的对比对象是"比体量大得多的 Mythos"——而 Mythos 正是 Anthropic 在安全领域的旗舰产品。
这种张力在 Amy Hood 的补充中得到了一定缓和。她在回答同一问题时强调，无论客户选择哪家模型，Azure 平台本身都会受益，因为"基础设施是相当可替代的"。微软希望争取的是：即使客户更换模型，仍然在 Azure 上购买算力、运行和管理应用。能否留住这部分业务，比单个模型的胜负更直接地影响其云收入。
对 OpenAI 和 Anthropic 而言，微软既是重要投资方，也是争夺企业客户的竞争者。自研模型的价格与性能能否促使客户切换，将影响两家公司的定价空间和客户关系。现有协议维持着双方合作，但没有消除这种竞争。
