​豪掷千亿美元布局AI，微软不止有OpenAI

豪掷千亿美元布局AI，微软不止有OpenAI

作者丨刘杨楠

编辑丨海腰

图源丨 Midjourney

过去一年，微软和 OpenAI 无疑是大洋彼岸最具看点的一对商业组合。

10 月 9 日，《福布斯》一篇报道又将双方送上风口浪尖。报道中指出，一家分析公司预测，如果未来三年 OpenAI 无法盈利，微软将收购 OpenAI。

无独有偶，10 月 10 日凌晨，有报道称 OpenAI 或将重组为公益公司（PBC），以防止敌意收购，并保护首席执行官 Sam Altman 免受外部干扰。

目前双方并未对此做出回应，但由此传递出的信息却意味深长。

ChatGPT 发布以来，全球大型科技企业不惜重金投入布局 AI，试图在 AGI 的故事里占据主导。然而，2024 年以来，大模型初创公司迟迟没有找到变现路径，包括 OpenAI 在内的明星企业均深陷亏损，很大程度上依赖大型科技公司输血来维持经营，这种模式或许不会持续太久。大厂不会让已经投入的真金白银打水漂，收购优质初创企业，或许是让大厂投资尽快产生回报的路径之一。

事实上，微软已经在这样做了。在 OpenAI 被收购的预测传出前，微软已将明星独角兽企业 Inflection AI 的核心团队收入麾下。

美国三大云巨头中，微软是对 AI 投入最为果决、也最全面的一家。ChatGPT 一炮而红后，微软一改往日温吞的风格，乘胜追击。除 OpenAI 外，微软陆续与全球各地的 AI 明星企业建立链接，在不到两年的时间里，用资本拼出了一幅遍布全球的 AI 版图。

激进而专注地押注 OpenAI

" 我在成为首席执行官之前就认为，我们应该继续投资新技术，开发新市场，甚至认为应该采取更加激进而专注的方式。" 纳德拉曾在《刷新》一书中写道。

OpenAI，则是微软 " 激进而专注 " 地投入新技术后，催生出的最大的果实。微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉曾在采访中直言：" 如果没有微软的早期支持，OpenAI 就不会存在。"

一切开始于 2018 年。

彼时，谷歌旗下研究机构 DeepMind 已先后推出 AlphaGo 和 AlphaFold，在深度学习浪潮中取得先机。而微软却被排除在 AI 的主流视线之外，并且仍处在一场内部变革的关键时期。

2018 年，纳德拉发起的内部改革初见成效，微软市值超 8000 亿美元，超越了互联网泡沫以来的最高点。同年，微软宣布重组公司架构，拆解了 Windows 和设备部门，成立了两个新部门——体验与设备部门、云与 AI 平台部门，公司的业务重心由此开始向云与 AI 转变。

就在微软逐渐找到新轨道的同时，2018 年的 OpenAI 却迷失了方向。

先是大股东马斯克退出 OpenAI 董事会，并停止进一步资助；而后由于资源与资金的限制，OpenAI 一众顶尖 AI 研究员选择离开，加入谷歌等资源更丰富的大厂。作为非营利组织的 OpenAI，亟需找到新的 " 金主 "。

直到 2018 年末，纳德拉与奥尔特曼见面，双方都迎来命运转折点。

2019 年，微软首席技术官在给纳德拉和比尔盖茨的一份邮件中写道，" 谷歌 Gmail 的自动完成功能已经很好用，我们已经落后好几年了 "。这让纳德拉意识到，不能再等了。

2019 年，微软首次向 OpenAI 投资 10 亿美元。根据合作协议，微软的 Azure 云将成为 OpenAI 的 " 独家 " 云服务提供商。同时，纳德拉主动提出，帮 OpenAI 采购芯片，以 AI 模型训练所需的算力体量来看，这意味着至少百亿美元级的未知投入。

当时，微软内部很多高管对纳德拉的决定不以为然。就连比尔盖茨也不理解，为什么要给一个外部公司投这么多钱？" 我们明明有自己的 AI。"

问题在于，微软自己的 AI，还不够好。

早在 2009 年，微软研究院就开始开发用于语音识别和文本生成的 AI 模型，10 年来并未有突破性进展。而当时的 OpenAI 只有约 40 人，微软研究院的上千名研究员们自然不会、更不愿相信，这个名不见经传的小团队能做到微软投入多年却无果的事情。

更让人难解的是，纳德拉对 OpenAI 的 " 偏爱 " 挤掉了微软其他部门的预算空间，微软硬件部门的负责人还因此跳槽到了亚马逊。

这些微小的动荡并未撼动纳德拉押注新技术的决心：

2021 年，微软对 OpenAI 进行了额外的 10 亿美元投资，进一步加深了合作关系，并签署了长期合作协议，将 GPT-3 模型作为微软云计算服务 Azure 的独家许可方；

2023 年 1 月，ChatGPT 推出 2 个月后，微软宣布了对 OpenAI" 多年、数十亿美元 " 的投资计划；

2023 年 4 月，微软再次加码，对 OpenAI 额外投资 100 亿美元，持股比例达到 49%，并规定了微软能够获得 OpenAI 利润的一定比例，直到收回投资为止；

在 OpenAI 最新一轮高达 66 亿美元的融资中，微软再度出资 7.5 亿美元。

2019 年至今，微软已向 OpenAI 投资近 140 亿美元，不断与 OpenAI 加深捆绑的同时，也开始对一些和 OpenAI 路线不同的大模型初创企业抛出橄榄枝。

遍地开花，为我所用

过去两年，微软对 Inflection AI 情有独钟。

Inflection AI 由 DeepMind 的联合创始人 Mustafa Suleyman 等人于 2022 年创立，成立不久便获得了 2.25 亿美元天使轮融资，迅速成长为生成式 AI 领域的黑马。

技术路线上，Inflection AI 是 " 情感 AI" 领域的代表。2023 年 5 月，Inflection AI 发布了自研大语言模型 Inflection-1 驱动的聊天机器人 Pi，定位为 " 朋友对话者 "，而非当时主流的辅助工具。

仅 1 个月后，2023 年 6 月，Inflection AI 宣布完成 13 亿美元的最新一轮融资，由微软、英伟达和三位亿万富翁 ( LinkedIn 联合创始人里德 · 霍夫曼、微软联合创始人比尔 · 盖茨和谷歌前首席执行官埃里克 · 施密特）牵头投资，投后估值达 40 亿美元。

但谁也没想到，9 个月后，Inflection AI 的故事戛然而止。

今年 3 月，微软宣布向 Inflection AI 支付 6.5 亿美元，以获得其 AI 软件的授权；同时，Inflection AI 联合创始人 Mustafa Suleyman 和 Kar é n Simonyan 以及约 70 名员工集体加入微软，微软甚至为其组建了一个全新的部门—— Microsoft AI，负责 Copilot 和其他消费者 AI 产品。

作为交易的一部分，Inflection 表示将停止开发其推出不到一年的 Pi 聊天机器人的消费者版本，并集中精力为企业客户开发定制聊天机器人。

Inflection AI 的境遇也向外界传递出一个信号——微软显然不满足于仅仅通过外部投资参与这轮 AI 浪潮，最终还是要充实内部团队，强大微软自身的 AI 实力。

只是，目前大模型技术尚在早期，技术路线尚未统一，对巨头而言，最低成本的试错方式就是把鸡蛋放进多个篮子里。

今年 2 月，微软向Mistral AI投资 1600 万美元，并建立合作伙伴关系。

Mistral AI 成立于 2023 年 5 月，由前 DeepMind 和 Meta 的科学家共同组建。不同于 OpenAI 的闭源路线及其对 Scaling law 的坚持，Mistral AI 是开源模式与 MoE 架构的代表。差异化的技术路径也让 Mistral AI 颇受市场青睐，目前估值已飙升至 60 亿欧元（约合 64 亿美元）。

4 月，微软又宣布向阿联酋 AI 公司 G42 投资 15 亿美元，双方还将支持设立 10 亿美元的基金。

事实上，在不断向外投资的同时，微软始终没有停止内部的 AI 研发。

今年 4 月，微软透露，已建立了自己的 Phi-3 模型系列，这是一个小型开放 AI 模型家族，运行成本低于 OpenAI 的 GPT-4 等大型语言模型。微软还表示，Phi-3 模型已被包括贝莱德、Epic 在内的企业采用，且在性能上超越了 OpenAI 的 GPT-3.5。在最新的 Phi-3.5 系列中，微软还首次推出了基于 MoE 架构的模型 Phi-3.5-MoE-instruct。

在模型之上，微软也广泛投资 AI 应用，涉及 AI Agent（Adept AI）、低代码 / 无代码应用开发（Builder.ai）、机器人 ( Figure Robotics ) 、AI 内容创作（Typeface）、AI 角色创作（Inworld AI）等热门方向。

AI 界的 " 基建狂魔 "

某种程度上，GPU、数据中心等基础设施决定了模型训练的下限，其中也蕴藏了一个万亿美元的市场。作为云服务商，微软自然不会放过这块蛋糕。

2023 年，微软共投资了两家芯片公司：6 月，微软宣布将在未来数年内向 GPU 云计算公司 CoreWeave 投资数十亿美元，用于建设云计算基础设施；9 月，微软的 M12 风险基金参与了 AI 芯片企业 D-Matrix 的 B 轮融资，正式布局 AI 推理。

进入 2024 年后，微软便开始在全球范围内加大对 AI 基础设施层的投资，足迹遍布日本、东南亚、欧洲、中东、北美、拉美、非洲等多个国家与地区，还出现了多起 " 历史之最 " 的大手笔：

今年 4 月，微软宣布将在未来两年将对日本投资 29 亿美元，这是微软 46 年来对日本单笔投资最大的项目。

同月，微软又宣布向阿联酋AI 公司 G42 投资 15 亿美元，以获得该公司的少数股权。此外，微软和 G42 还将支持设立 10 亿美元的基金，以便开发人员在阿联酋和更广泛的地区提升 AI 技能。

5 月 2 日，纳德拉在曼谷做出 " 重大承诺 "，称微软将在泰国建设新的云计算和 AI 基础设施，为超过 10 万人提供 AI 技能机会，并支持该国不断增长的开发社区。

纳德拉还宣布，微软将在未来四年内投资 22 亿美元，以支持马来西亚的数字化转型，包括建设云和 AI 基础设施、为 20 万人创造 AI 技能机会、建立马来西亚国家 AI 卓越中心等。这是微软在该国 32 年历史上最大的单笔投资。

此外，微软未来还将向印度尼西亚投资 17 亿美元，扩建数据中心。

5 月 9 日，微软又宣布了一项面向美国威斯康星州的 AI 投资计划，包括 33 亿美元的云计算和人工智能基础设施，创建该地首个以制造业为重点的人工智能联合创新实验室，以及一项人工智能技能计划，为该州 10 万多名居民提供必要的人工智能技能。

此外，微软还与美国国家电网合作，在威斯康星州建立一个新的 250 兆瓦太阳能项目，该项目将于 2027 年开始运营。

5 月 14 日，微软宣布将在法国进行一项重大投资，计划在未来几年内投入高达 40 亿欧元 ( 约合 43.88 亿美元 ) ，聚焦人工智能领域，并计划在法国东部的米卢斯市设立新的数据中心。这是微软在法国运营 41 年以来最大的单笔投资。

6 月 3 日，微软宣布将在未来两年内对瑞典进行有史以来最大的一笔投资，金额达 32 亿美元（约合 337 亿瑞典克朗）。同时，未来三年内，微软将确保 25 万瑞典企业员工接受如何使用生成式 AI 培训。

9 月 18 日，微软宣布与贝莱德、全球基础设施合作伙伴（GIP）、和 MGX 宣布联合成立全球 AI 基础设施伙伴关系 ( GAIIP），以投资新建、扩建数据中心和能源设施。该基金最初寻求释放 300 亿美元资本，是全球最大的 AI 投资基金，未来总投资潜力高达 1000 亿美元。

9 月 25 日，微软 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉在访问墨西哥城期间宣布，微软计划未来三年内在墨西哥投资 13 亿美元，以提升墨西哥 AI 基础设施水平。通过这项投资，微软计划在未来三年内在墨西哥培训 500 万掌握人工智能技能的人才。

10 月 2 日，微软宣布将在未来三年内在巴西投资 147 亿雷亚尔（27 亿美元），以加强其在巴西的云计算和人工智能基础设施，并为约 500 万人提供人工智能相关的培训。

10 月 4 日，微软宣布，自 2025 年起，未来的 2 年内，微软将在意大利投资 43 亿欧元，用于加强意大利人工智能基础建设和建设超大规模云数据中心的基础设施，并在 2025 年年底为 100 万意大利人提高人工智能的技能。

一场价值千亿美元的豪赌

除上述已经正式宣布的合作外，微软依然在 " 激进而专注 " 地跑马圈地。

今年 3 月，微软和 OpenAI 计划建设一个名为 " 星际之门 " 的 AI 超级计算机，预计最快在 2028 年推出，由微软承担大部分资金投入。

对微软而言，这不是一个容易的任务。" 星际之门 " 项目总成本或将超过 1150 亿美元，是微软去年一整年服务器、建筑物和其他设备资本支出的三倍多。该项目将分为五个阶段，当前正处于第三阶段，第四阶段的超算预计将在 2026 年投入使用。

要支撑如此庞大的数据中心运行，必须要有大量的 GPU 储备，微软已经有所行动。

今年 4 月，据外媒报道，微软计划到今年年底前囤积 180 万块 AI 芯片。此前，基于英伟达披露的相关信息，瑞银分析师 Timothy Arcuri 分析认为，微软是英伟达最大的客户，为英伟达 2024 财年贡献了 19% 的收入，多达 115.71 亿美元（838 亿元人民币）。

这个数目在微软 2024 财年的资本支出中也占据不小的比例。据 2024 财年财报数据，2024 财年资本支出共 560 亿美元，约一半用于数据中心和土地等基础设施，其余用于芯片和服务器容量。其中，2024 财年第四季度（即 2023 年 4 月至 6 月）资本支出高达 190 亿美元，同比增长 77.6%，主要用于基础设施需求和服务器投资。

而关于这些投资产生回报的时间，微软首席财务官 Amy Hood 给出了一个大多数投资人很难接受的答案——"15 年甚至更长时间 "。尽管如此，Hood 还表示，这笔支出对于支持人工智能服务的需求是必要的，并预计 2025 财年的资本支出将超过本财年。

目前来看，微软在 AI 领域的巨量投资能否如期取得回报，主要取决于三方面——

首先，微软自身 AI 产品与业务的收入情况。

迄今为止，微软并未披露其 Copilot 工具等生成式 AI 产品的具体收入。但此前曾有报道分析认为，尽管 GitHub Copilot 每月收费 10 美元，但微软依然平均每月为每个用户倒贴超过 20 美元，可见其变现的难度。

相比之下，Azure 的 AI 服务增长较为乐观。2024 财年第三季度的财报会上，Hood 透露，微软 Azure 云服务最新季度收入同比增长 29%，其中 8 个百分点来自 AI 服务。

其次，全球各地建设的 AI 数据中心能否高效运转。

近期有知情人士透露，从 2024 财年到 2027 财年（到 2027 年 6 月 30 日结束），微软预计将在 GPU 和数据中心上花费约 1000 亿美元。由于微软很多支出用于采购 GPU 和建设数据中心，其中涉及大量土地、设备的投入，微软还将面临更高的折旧费用，从而在一定程度上限制其利润增长。

最后，OpenAI 的盈利状况也将直接影响到微软的投资回报。

OpenAI 此前一直采用一种独特的组织架构，这种架构下，OpenAI 并不会给投资者分配股权，而是分发 " 利润参与单位（PPU）"，即 OpenAI 盈利后，投资者们会根据手中的 PPU 分得 OpenAI 相应比例的利润。

换言之，如果 OpenAI 不盈利，投资者手中的 PPU 就是一张废纸。而一个致命的问题在于，OpenAI 至今仍在亏损，且亏损会持续扩大。OpenAI 近期流出的财务文件中显示，仅今年上半年，OpenAI 已经烧掉 3.4 亿美元，预计到 2026 年时，OpenAI 亏损将高达 140 亿美元。

事实上，不只 OpenAI，对于从预训练做起的所有模型厂商而言，变现都是一个巨大的挑战。人们在一年前畅想的 AGI、Super App 并未如期出现，而训练所需的资金基本都来自于大厂输血。长期来看，这并非健康的模式。

这种情况下，AGI 的主导权或许最终会回到科技巨头手中。从这个层面来说，今天的微软已经没有退路。

作为微软现任掌舵人，萨提亚 · 纳德拉已经见过太多微软因犹豫而败北的教训，他在《刷新》中犀利指出：

" 我们在 iPad 推出之前就开始做平板电脑，早在 Kindle 出现之前就开始开发电子阅读器。但有的时候，我们虽然开发出了软件，但成功所需的必要元件却尚未出现，例如触摸屏和宽带网。另外有的时候，我们还缺乏端对端的设计思路，无法为市场提供完整的解决方案。我们也对自己快速跟进竞争对手的能力有点过于自信，忘记了这种策略存在与生俱来的风险。我们在颠覆自己极其成功的商业模式时显得畏首畏尾。我们已经从中吸取教训。"

在这些教训之上，当微软再一次面对颠覆性的技术变革，果断出手或许是唯一选择。在纳德拉看来，" 在创造未来的道路上并没有一定之规。一家公司必须对它所擅长的事情规划完整的愿景，然后用信念和能力将其变成现实。"

不过，看着微软迅速扩张的 AI 投资版图，你已经很难分清，这究竟是 FOMO 心理在蠢蠢欲动，还是微软真的提前一步看到了未来。

但退一步讲，这个答案或许并不重要。毕竟，今天站在大模型浪尖上的人，有谁不是在赌呢？

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