维度网讯，微软在Build 2026大会上发布了旗下MAI品牌的七个内部模型，推出针对智能体优化的新型服务器处理器，展示了下一代量子芯片，并整合了横跨Windows、Azure和GitHub的智能体平台。该公司将这一定位描述为“自给自足”，强调其能够提供自己的智能、自己的芯片和自己的运行时，但此举并非与OpenAI决裂，而是构建可控的替代方案，合作关系得以继续。

微软AI业务负责人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）展示了这七个模型，涵盖推理、编码、图像生成、语音和转录等功能。旗舰推理模型MAI-Thinking-1采用稀疏混合专家设计，拥有约350亿活跃参数和256,000个token的上下文窗口，目前通过Microsoft Foundry提供私人预览，而非全面发布。微软称，盲测人类评估者更偏爱该模型而非Anthropic的Claude Sonnet 4.6，在SWE-bench Pro编码基准测试中与Claude Opus 4.6表现相当。另一个更小、更高效的编码模型MAI-Code-1-Flash将进入GitHub Copilot用户的编辑器中。这些模型均使用授权数据从头训练，未从其他实验室进行知识蒸馏。

微软表示，这些模型采用名为“爬山机”的训练流水线，该流水线可随全球计算能力扩展而持续循环改进。公司与Maia 200推理加速器共同设计了MAI模型，并报告了将两者配对带来的效率提升。微软还推出了Frontier Tuning技术，该技术允许在客户自身的合规边界内应用强化学习，使模型适应特定业务。微软引用了一个内部案例，显示任务完成率从13%提升至87%，并称一个针对Excel工作适配的版本以高达10倍更低的成本匹配了前沿的OpenAI模型，但上述数据均来自微软，尚未经过独立验证。

在基础设施方面，微软发布了基于Arm的Azure Cobalt 200虚拟机，现已提供预览，根据工作负载可实现高达50%的处理器性能提升，并针对基于Linux的智能体AI。它还增加了Azure HorizonDB，这是一个兼容Postgres的AI应用服务，具备向量搜索等功能，并可连接Foundry和Fabric。配备GPU加速的Fabric数据仓库版本，在微软5月份的内部测试中，运行速度比三个竞品云仓库快七倍，但公司未公开与指名竞争对手进行基准测试。

在智能体领域，微软将Agent 365软件开发工具包推向全面上市，并围绕Foundry IQ（现已全面上市）重组了知识层，统一了Work IQ、Fabric IQ、Azure SQL、文件搜索和外部数据源，并为实时网络基础新增了Web IQ。一款新的GitHub Copilot桌面应用将Copilot从聊天推向管理任务和拉取请求，Visual Studio正迁移到GitHub Copilot软件基础之上。微软还展示了MDASH，这是一个扩展私人预览中的多模型扫描系统，将Defender与GitHub配对以发现和修复漏洞，同时提供Windows容器，用于在策略下隔离智能体。

在硬件方面，与英伟达合作打造的Surface RTX Spark Dev Box可提供约1 petaflop的本地AI算力，名为Project Solara的概念设备则设想运行智能体替代应用程序的机器。微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）与英伟达的黄仁勋（Jensen Huang）和高通的克里斯蒂亚诺·阿蒙（Cristiano Amon）一同亮相。在量子计算领域，微软发布下一代量子芯片Majorana 2，声称平均量子比特寿命为20秒，可靠性比上一代提高1000倍，并有望在手掌大小的芯片上实现100万个量子比特，目标是在2029年推出可扩展量子计算机。

自2023年以来，微软对OpenAI的依赖定义了其AI战略，而通过拥有自研模型并与Maia和Cobalt芯片共同设计，微软获得了谈判成本的空间。目前，MAI仍无法取代Copilot中的OpenAI或Anthropic，这些模型仍处理大部分生产流量。公司在训练算力上仍依赖英伟达，在运行智能体的设备上依赖芯片合作伙伴。微软分享的每项性能数据均来自其自身评估。MAI-Thinking-1处于私人预览，Cobalt 200虚拟机处于预览，MDASH处于扩展私人预览，Project Solara是一个概念设备，买家目前无法用自己的工作负载测试这些说法中的大多数。Frontier Tuning的结果基于一个内部案例，尚需独立验证。量子时间表还需要数年，整个行业的量子路线图长期存在延迟。

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