微軟與OpenAI從「甜蜜牵手」到「開放式關係」,最終将分道揚鑣?

發布 2025-6-20 下午05:31

《華爾街日報》本周一報道,OpenAI 與微軟(NASDAQ:MSFT)的關係漸趨緊張,這個發展不令人意外。消息指,OpenAI 正設法透過聯邦監管機構審查反壟斷問題,藉此擺脫與微軟的獨家合約。

若 OpenAI 真的採取反壟斷投訴這一極端手段,無疑會徹底斷送雙方關係。

然而,美國聯邦機構的決定可能與英國的立場不同。英國競爭及市場管理局(CMA)在 2025 年 3 月曾表示,微軟與 OpenAI 的合作關係「不屬於《2002 年企業法》中需要調查的併購範疇」。

假如美國的反壟斷調查也得出類似結論,OpenAI 這次行動或許是另有打算,目的是重新談判雙方的合作條款,特別是爭取微軟同意讓 OpenAI 由非牟利機構轉為公益企業。

The Information 早前披露,OpenAI 打算在重組後給予微軟 33% 的股權,但要求微軟放棄未來的利潤分成。同時,微軟也不能再在 Azure 平台上獨家使用 OpenAI 的模型。 OpenAI 與微軟及其他公司的互動變化可見,該公司正努力拓展合作對象,爭取更大的自主權。

微軟、OpenAI 與甲骨文:錯綜複雜的合作關係

自從 OpenAI 的 ChatGPT 將人工智能推上風口浪尖後,微軟率先在科技巨頭中大舉投資。事實上,早在人工智能熱潮興起之前,微軟已於 2019 年向 OpenAI 投資 10 億美元,其後在 2021 年 3 月再度注資,並於 2023 年 1 月作出 100 億美元的重大承諾。

2024 年 9 月,微軟披露對 OpenAI 的總投資達 130 億美元,換取 20% 的營收分成。這項合作對雙方都有利:微軟提供現成的 Azure 雲端基建,並將人工智能無縫整合到旗下眾多傳統軟件中。

2023 年 11 月,微軟行政總裁納德拉曾表示,若 OpenAI 不復存在,微軟將擁有該機構的所有資源。

然而,微軟的獨家地位逐漸動搖。2024 年 6 月,OpenAI 與甲骨文(NYSE:ORCL)簽訂合作協議,使用其雲端基建(OCI),同時維持與微軟的合作關係,這是首個明顯跡象。

2025 年 1 月,微軟與 OpenAI 的戰略合作關係正式改變,不再獨佔後者直至 2030 年的知識產權。在原有安排下,OpenAI 的應用程式介面(API)專屬於 Azure 平台,並隨着新模型推出而更新。

此外,微軟的雲端基建將支援所有 OpenAI 產品,包括大語言模型訓練。通過引入優先拒絕權(ROFR),微軟允許 OpenAI「建立額外運算能力,主要用於研究和模型訓練」。

2025 年 1 月的協議為 OpenAI 在微軟以外拓展運算能力開闢了道路,很可能指向甲骨文。特朗普總統就職後不久,甲骨文創辦人埃里森便與 OpenAI 行政總裁奧特曼和軟銀行政總裁孫正義一同在白宮展示「星門計劃」。

從 OpenAI 與微軟的雲端競爭對手甲骨文的合作來看,當時已清晰顯示 OpenAI 不願只依附於微軟及其 Copilot 人工智能產品系列。就在本月,OpenAI 更與 Alphabet 旗下的 Google Cloud Platform 達成協議,儘管後者的 Gemini 模型與之直接競爭。

同時,微軟也在分散其人工智能投資。

微軟的後 OpenAI 時代

OpenAI 透過《華爾街日報》釋出強烈信號,表明需要改變與微軟的關係,但微軟似乎早有準備。今年 5 月底,這家科技巨頭已開放 Azure 雲端基建,讓馬斯克旗下開發 Grok 模型的 xAI 使用。

微軟更強調支持「開放多元的人工智能生態系統,而非依賴單一模型供應商」。這明顯是在發揮該公司作為中立雲端服務供應商的優勢。

在 2025 財年第三季度(截至 4 月底),微軟的智能雲端部門收入同比增長 21%,達 268 億美元。在三大超大規模雲端服務商中——亞馬遜(NASDAQ:AMZN)的 AWS、微軟的 Azure 和 Alphabet(NASDAQ:GOOGL)的 GCP——微軟佔全球市場份額 22%。這遠超谷歌的 12% 和甲骨文的 3%,但低於市場龍頭亞馬遜的 29%。

除了 Grok 外,在新興的人工智能代理領域,微軟還將 Azure 的 AI Foundry 服務擴展至 Anthropic。有趣的是,谷歌和亞馬遜都向 Anthropic 投入了數十億美元,這表明微軟願意與競爭對手支持的人工智能公司合作,以鞏固 Azure 在人工智能基建競賽中的地位。

除了拓展合作關係,微軟也有充足的資源和人才開發自家模型,如參數規模為 140 億的小型語言模型(SML)Phi-4。2024 年底,Phi-4 在數學測試中擊敗了其他大語言模型對手。

最終,微軟可能會根據不同模型的專長進行整合。對最終用戶而言,重要的是系統表現,而非背後採用哪個人工智能模型。

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