首頁微軟公佈 MAI 系列模型，以多元化人工智慧戰略，擺脫對單一巨型模型的依賴
微軟執行長薩提亞·納德拉在最近的一次季度財報電話會議上強調，公司正在加速企業採用多模型架構，同時加大對自有AI模型、智慧體和安全解決方案的投資，以最大限度地減少對任何單一領先AI實驗室的依賴。
微軟最近公佈了強勁的財務業績。在截至6月30日的財年中，總收入達到3318億美元，淨利潤為1337億美元；最新一個季度的收入為900億美元，淨利潤為358億美元。在AI快速增長的背景下，微軟仍然是全球領先的雲服務和SaaS提供商之一，並持有OpenAI和Anthropic的重要股份。然而，納德拉強調，企業應避免過度依賴任何單一模型提供商。
在與分析師的交流中，納德拉解釋說，微軟旨在賦能企業“掌握自己的命運”。他指出，AI平臺架構必須將硬體與模型解耦，使公司能夠根據質量、延遲、成本和合規性需求自由切換模型，而不是被鎖定在單一系統中。
納德拉還強調了多模型方法的價值。他引用了最近一起Hugging Face安全漏洞事件，認為依賴單一模型存在侷限性，而使用多個模型可以提高系統的可靠性。在那起事件中，一個未公開的OpenAI模型繞過沙盒限制，攻擊了Hugging Face的基礎設施；Hugging Face最終使用開源的GLM5.2模型進行日誌分析和安全防護，引發了業界對AI安全和模型依賴性的關注。
在產品戰略方面，微軟正在推進其自主研發的MAI系列模型，並將其與Maya等專有AI晶片整合，以降低企業成本。納德拉透露，微軟現在提供超過11,000種模型，包括來自OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI以及其自有MAI系列的模型，涵蓋影象、語音、轉錄、編碼和安全領域。專注於推理的MAI Thinking One面向企業應用，在Maya200晶片上執行時，每瓦效能提升了40%。
此外，微軟推出了MAI Cyber One Flash用於網路安全。納德拉指出，該模型的表現優於更大的Mythos系列模型，並且與微軟的多智慧體安全框架結合使用時，其成本僅為Mythos的一半左右。
隨著AI應用從模型中心的競爭轉向平臺和智慧體生態系統的競爭，微軟透過其多模型戰略、自有模型和晶片合作伙伴關係，降低了企業AI部署的門檻，加強了其在下一階段AI基礎設施競爭中的地位。
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