微軟在本週一次將兩款全新自研 AI 模型推入公開預覽，分別是主打高擬真影像的 MAI-Image-2.5-Pro，以及為高流量語音場景設計的 MAI-Voice-2-Flash。值得關注的是，這場發表罕見詳列了這些模型的運行平台，囊括 Bing、PowerPoint、OneDrive、Dynamics 365、Excel、GitHub Copilot 與 Azure，等於向企業用戶、也向 OpenAI 宣告：微軟的自研模型已不再是研究計畫，而是服務數百萬用戶的生產基礎設施。
「微軟的產品，由微軟的模型驅動。」官方部落格這句話，才是這場發表的重點。因為攤開其部署數據會發現，微軟想推銷的，其實不只是這兩款新模型。
部署數據是重點，自研模型逐一頂替 OpenAI
仔細觀察，這兩款新模型刻意站在成本曲線的兩端：MAI-Image-2.5-Pro 走高品質路線，是微軟目前擬真度最高的影像模型；MAI-Voice-2-Flash 則走高量、低成本路線，速度是前一代的 2 倍、成本便宜 32%，主攻客服中心與語音代理等對延遲與每通成本敏感的市場。
據《VentureBeat》整理，微軟的圖像生成器 Bing Image Creator 已 100% 改用自研的 MAI-Image-2.5；在 PowerPoint 產品中，讓 GPU 成本較 OpenAI 的 GPT-Image-2 最多降低 84%；語音端的 MAI-Voice-2-Flash 已用於 Dynamics 365 客服中心（客戶含 T-Mobile、EasyJet），GPU 成本最多降低 89%；服務 17 萬名醫療人員的 Dragon Copilot，跨 58 種語言的多語流程也換上了 MAI-Transcribe-1.5。
微軟模型主管 Mustafa Suleyman 直接告訴《Bloomberg》：「它（MAI 模型）更快、更便宜、品質更好，也帶來更好的用戶留存。」他也透露，MAI 模型已用於超過半數微軟產品，並在所有產品中測試。
關鍵在「爬山」練法：小模型追平 GPT-5.6，用舊晶片就能跑
微軟能一邊替換、一邊壓成本，靠的是一套它稱為「爬山（hill-climbing）」的訓練方法：把資料、模型，以及包住模型運作的產品框架（harness）串成一個飛輪，讓模型在真實產品環境裡一步步往上優化。
第一個例子是今年 6 月上線 GitHub Copilot 的輕量編碼模型 MAI-Code-1-Flash。根據微軟，它在 VS Code 的程式碼採納率，比同級的 GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 高約 10%，token 用量卻更省。
更關鍵的是下一步。微軟把這個模型的檢查點放進 Excel 的強化學習環境再訓練，讓一個原本為寫程式設計的模型，學會了試算表的工作流程。微軟表示，根據產品實際回饋，它在最常見的 Excel 任務上已與 GPT-5.6 相當，體積卻小到能跑在 NVIDIA 前兩個世代的 H100 與 A100 晶片上，而非只能靠最新一代加速器。
這麼做的意義在於，當各家 AI 公司都在搶最新晶片，一個能在舊晶片上交出接近前沿品質的小模型，等於重算了部署的成本帳，也把最珍貴的新硬體釋放出來、專門用於訓練。
從獨家綁定 OpenAI 到自己當調度者
這套做法，被微軟執行長 Satya Nadella 在同日發表的〈Frontier Diffusion & Control（前沿擴散與控制）〉一文提升為公司戰略。他的主張是，把已經「趨於飽和」的前沿能力，用為高使用量產品最佳化的模型低成本、大規模地交付出去，真正需要前沿的任務才留給前沿模型。因此微軟已經在自家產品上，只要某項任務 MAI 模型的表現追平或超越 OpenAI、Anthropic 的前沿模型，就把使用者的請求改交給 MAI 處理。
Nadella 也說明微軟如何確保「控制權」：把記憶、脈絡與工具與評測都做在模型之外、不綁進模型裡，讓模型本身變成一個可隨時抽換的零件。如此一來，即使抽掉任何一個模型，整套系統的表現仍能繼續往上爬。在這個架構下，OpenAI 與 Anthropic 的前沿模型並沒有被踢走，而是成為調度系統裡的一環。
《Bloomberg》點出背後的商業動機：微軟因既有合作關係，目前仍可免費取用 OpenAI 模型，但運行這些模型的昂貴運算得由自己買單，因此換上更有效率的自研模型，才有實質的成本節省。
真正的商品，是這套方法本身
也因此，微軟這次想賣的，其實不只是模型，而是整套「爬山」方法。Nadella 直接把它定位為「一套可供每一家 AI 原生、SaaS 或企業公司套用的範本」，並透過雲端平台 Foundry 與 Frontier Tuning 服務，讓企業能用自己的評測與強化學習環境，訓練專屬的模型。這一步，把微軟原本替自己省成本的內部練習，變成了 Azure 上可賣的商品。
微軟表示，「爬山」做法已延伸到 Copilot Chat、Outlook 與 PowerPoint，兩款新模型也已透過 Foundry 與 MAI Playground 開放公開預覽，並稱「這一切都還不是終點」。
《VentureBeat》指出，七年前，微軟押下逾 130 億美元，賭 OpenAI 會打造出 AI 的未來；如今這場發表透露出它後來學到的一課：打造前沿 AI 的人贏得聲量，但把前沿變成日常的人，才賺得走利潤。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《VentureBeat》、MAI 1、MAI 2、Satya Nadella、《Bloomberg》，首圖來源：MAI
