微软不用OpenAI了？自研模型接管Excel，每周处理数万次AI任务

微软悄悄干了一件事，可能会改变整个AI行业的游戏规则。

据新浪财经7月8日报道，微软开始在Excel和Outlook中用自研的MAI模型替代OpenAI和Anthropic的模型。知情人士透露，这两款全球最普及的办公软件里，每周已经有数以万计的AI任务由微软自己的模型完成。

这意味着什么？微软不再只是OpenAI最大的客户，它开始自己动手了。

微软为什么要"另起炉灶"？

先说背景。过去三年，微软在AI上砸了超过130亿美元，换来的是OpenAI模型在Azure、Bing、Office全家桶里的深度集成。Copilot就是这个战略的产物，每月20美元的订阅费让微软从AI热潮中分到了一杯羹。

但问题也来了：成本太高。

OpenAI的模型定价虽然在降，但对于微软这种体量的公司来说，每天处理数百万次AI请求的费用依然是天文数字。更关键的是，微软的核心办公软件（Excel、Outlook、Word）处理的大多是结构化数据和文本任务，根本不需要GPT-4级别的推理能力。

用一个能写小说的大模型来帮你整理表格，就像请一个米其林大厨来煮方便面，技术上没问题，但成本完全不匹配。

所以微软做了一个务实的决定：自己训练一个专门针对办公场景优化的MAI模型。据知情人士透露，这个模型已经在Excel和Outlook中稳定运行，每周处理数万次AI任务。

MAI模型到底能干什么？

根据36氪的报道，MAI模型目前主要处理两类任务：

Excel中的数据分析和公式生成。你输入一句自然语言描述，比如"帮我统计上个季度各区域的销售额并生成图表"，MAI就能理解你的意图，自动编写公式、生成图表。以前这个功能依赖OpenAI的模型，现在切换到了微软自己的模型。

Outlook中的邮件摘要和回复建议。面对一堆邮件，MAI可以快速生成摘要，甚至帮你草拟回复。这个功能之前也是调用外部模型，现在同样切换到了MAI。

从技术角度看，MAI是一个专门针对办公场景微调的模型。它不需要像GPT-4那样"无所不能"，只需要在特定任务上做得足够好。这种"小模型、专任务"的思路，其实是更经济的做法。

这对普通用户意味着什么？

你可能会想：微软用什么模型关我什么事？

关系大了。如果MAI模型确实能胜任这些任务，微软就有可能：

降低Copilot的订阅价格。现在Copilot每月20美元，其中很大一部分成本是支付给OpenAI的模型调用费。如果微软用自己的模型，这部分成本就能省下来。当然，微软会不会把省下来的钱让利给用户，那就是另一回事了。

提升AI功能的响应速度。自研模型意味着微软可以针对自己的硬件和场景做深度优化，不需要通过API调用外部服务，延迟会更低。

增加更多AI功能。成本降低意味着微软可以更激进地在Office中部署AI功能，而不是像现在这样小心翼翼地控制调用量。

但也有一个潜在的风险：数据隐私。用外部模型时，数据至少还有一个"外部方"可以追责。用自家模型时，数据完全在微软内部流转，用户更难知道数据到底怎么被处理了。

行业影响：大厂都在"去OpenAI化"

微软的动作不是孤例。过去几个月，多个大厂都在减少对OpenAI的依赖：

• 谷歌一直在用自己的Gemini模型替代部分GPT功能• 苹果在Siri和Apple Intelligence中坚持用自己的模型• Meta刚发布了Muse Image图像生成模型，集成到Instagram和WhatsApp• 国内的阿里、百度、字节更不用说，几乎全线用自研模型

这背后是一个清晰的趋势：大厂不愿把核心产品的"大脑"交给别人。

道理很简单。如果微软的Excel完全依赖OpenAI，一旦OpenAI涨价、断供、或者模型出了问题，微软的整个办公产品线都会受影响。自研模型虽然前期投入大，但长期来看，自主可控才是大厂的底线。

泼冷水：MAI真的能替代OpenAI吗？

说了这么多好处，也要看到现实的另一面。

首先，MAI目前只覆盖了Excel和Outlook中的部分AI功能，并没有全面替代。Word、PowerPoint、Teams等产品仍然大量依赖外部模型。微软的"去OpenAI化"是一个渐进过程，不是一夜之间的事。

其次，自研模型的通用性肯定不如GPT-4。MAI是专门针对办公场景优化的，在写作、创意、复杂推理等任务上，大概率不如OpenAI的模型。微软的选择是"用合适的工具做合适的事"，而不是"用自己的工具替代所有事"。

最后，成本节省的幅度还有待验证。自研模型需要前期投入大量算力和人力，这些成本是否能在运营中收回，取决于MAI的使用规模和效率提升幅度。

写在最后

微软这步棋，本质上是大厂在AI时代的"自主可控"觉醒。

过去三年，大家都觉得"OpenAI提供模型，大厂提供场景"是一个双赢的模式。但当AI成为核心产品的基础设施时，没有哪家大厂愿意把自己的命脉交给别人。

对普通用户来说，短期内可能感受不到太大变化。但长期来看，大厂纷纷自研模型意味着AI功能会越来越便宜、越来越快、越来越深入到日常工作中。

至于OpenAI，它需要找到新的增长点。如果大厂都开始自己造模型，OpenAI的B端业务可能会受到不小的冲击。这也是为什么OpenAI最近在加速C端产品（ChatGPT、Sora）的原因之一——它需要直接面对消费者，而不仅仅是做大厂的"模型供应商"。

数据来源：新浪财经 · 36氪 · The Information

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