結論先行，微軟啟動自研大型語言模型測試加速Copilot自主化
Microsoft(微軟)(MSFT)宣布自研基礎模型MAI-1-preview進入公開測試，顯示公司正降低對OpenAI依賴、強化Copilot核心能力的戰略決心。市場把此舉視為與OpenAI「合作中競爭」的新階段，短線焦點鎖定Copilot接入進度與模型品質提升，微軟股價收在506.74美元，上漲0.57%。
自研模型上線，微軟加速Copilot獨立性
微軟表示MAI-1-preview已在LMArena平台進行公開評測，並將於數週內針對Copilot部分文字情境逐步導入，以收集用戶回饋優化體驗。公司同步開放開發者申請早期存取，目標在消費端與企業端取得更快的產品學習曲線與商業化節奏。
與OpenAI關係重塑，深度合作轉向競合並行
微軟仍是OpenAI的主要資金與雲端夥伴，投資超過130億美元，並以OpenAI模型支援Bing、Windows 11與多項產品。但公司去年已在年報中將OpenAI列為競爭對手之一，顯示戰略定調為雙線並進。另一方面，OpenAI近月為滿足龐大需求，亦擴大使用CoreWeave、Google與Oracle等雲端資源，雙方關係更趨市場化。
初期排名居中，品質尚有進步空間但路徑清晰
LMArena最新榜單顯示，微軟新模型在文字工作負載排名第13，落後Anthropic、DeepSeek、Google、Mistral、OpenAI與xAI等對手。雖短線評分不占優勢，但公開測試與快速迭代有助縮短差距，市場將以實測表現與更新頻率作為觀察指標。
運算資源大舉投入，從輝達H100到GB200全面布局
微軟指出MAI-1-preview在約1.5萬顆輝達H100協助下精煉，並已建置可運行的輝達GB200叢集，展現對高階AI算力的持續投入。龐大資本開支短期壓力可期，但長期若能以自研模型降低推論成本、優化雲端毛利，將有助強化Azure與Copilot的經濟性。
產品與商業化相互牽引，Copilot成為營收槓桿
微軟以軟體訂閱與雲端服務為主軸，Copilot作為AI協作入口，可驅動Microsoft 365、開發工具與Azure使用時數的多重變現。自研基礎模型若能在特定任務場景達到足夠品質，將降低對第三方模型的成本依賴，同時保留高端任務導入外部SOTA模型的彈性，兼顧品質與成本曲線。
技術與人才疊代加速，Suleyman團隊擴編成關鍵推手
微軟AI部門由Mustafa Suleyman領導，他曾共同創辦DeepMind，並於Inflection建立生成式AI團隊。近月微軟吸納多名來自Google DeepMind與Inflection的人才，形成跨研究與產品落地的執行陣列。Suleyman強調公司在模型研發、算力路線圖與透過微軟產品觸達數十億用戶方面「野心龐大」。
開源小模型經驗積累，首個端到端自研基礎模型具指標意義
微軟過去以Phi家族打造開源輕量模型生態，本次MAI-1-preview被定位為首個「端到端在內部訓練」的自研基礎模型。此轉變象徵微軟不僅要做應用與平台，更要在模型層握有主導權，對長期競爭力與議價能力具戰略價值。
產業競局加劇，雲端與AI雙主軸成勝負手
超大型科技公司與獨角獸正以模型、資料與算力競速，OpenAI的ChatGPT每週觸及約7億人，顯示終端應用需求旺盛。對微軟而言，自研模型結合Azure雲端與Windows生態可形成閉環，對抗Amazon、Google與Meta等同級對手，同時緩解對單一供應方的技術與成本風險。
企業IT情緒分化，AI主題續強但選股更重基本面
同日企業IT族群表現分化，Nutanix公布年經常性收入略低市場預期且財測保守，股價盤中重挫約8%，但多數企業IT類股偏穩。此情境顯示投資人對AI相關基本面更趨挑剔，對微軟而言，Copilot滲透率、Azure AI工作負載成長與模型效能改進將是能否持續獲得溢價評價的關鍵。
財務與風險權衡並進，成本曲線與監管仍是變數
自研與外部模型並行將推升訓練與推論費用，短期可能壓抑雲端毛利率改善幅度；但若模型質量達標，長期可望以自研替代率提升來降低單位成本。需留意生成式AI的著作權、資料使用與安全合規風險，一旦監管收緊或授權成本上升，可能影響產品推進節奏與費用結構。
股價趨勢偏多，消息面主導短線波動
微軟股價位於長期多頭結構中，AI產品線擴張提供基本面想像，短線波動將受Copilot導入進度與模型評測結果牽動。投資焦點將轉向下季財報中的Copilot採用數據、Azure AI成長動能與資本開支節奏，若實證顯示成本效率改善，評價空間仍有上修機會。
中性偏多操作思維，等待產品力與數據落地驗證
整體而言，微軟透過MAI-1-preview釋出「自研即戰力」訊號，戰略方向清晰且具協同效益。惟模型目前排名仍居中，須以連續迭代與實際Copilot體驗拉近與頂尖模型差距。對中長線投資人，關鍵在觀察自研模型導入比重、雲端毛利率走勢與AI應用的付費轉化率；在數據與產品證據逐步明朗前，維持中性偏多評估。
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