微软的AI战略核心 - 在AI时代，公司的战略重心不在于是否拥有单一“基础模型”，而在于算力基础设施、模型编排能力以及企业知识的深度嵌入 [1][11] - 公司当前最核心的AI战略并非只做一个模型，而是有更重要的战略选择 [4][14] 核心战略一：构建“Token工厂”与算力基础设施 - 公司当前最核心的AI战略之一是将Azure打造成大规模的“Token工厂” [3][13] - 随着AI应用全面铺开，算力需求呈指数级增长，云服务商必须具备建设异构基础设施集群、并通过软件提升利用率和降低总体拥有成本的能力 [3][13] - Azure已经是公司最大的业务，未来AI带来的算力需求规模巨大，要求公司极其擅长建设本地化的“算力工厂” [5][15] - 这意味着构建一个高度异构的基础设施集群，并通过软件最大化利用率、降低总体拥有成本，这是所有超大规模云服务商一直在做的事 [5][15] 核心战略二：应用服务层与模型编排 - 公司AI战略的第二部分是应用服务层，如果所有人都在构建AI Agent、强化学习环境、评测系统，那么就必然需要一个“应用服务器层”，这正是公司在Foundry所做的事情 [5][16] - 未来的AI应用不会依赖单一模型，任何企业都会同时使用多个模型，甚至针对同一任务编排多个模型协同完成 [3][13] - 公司在医疗领域推出的“决策编排”实践表明，通过为模型分配不同角色并进行编排，其效果显著优于任何单一前沿模型 [3][5][13][16] 对模型生态的展望 - 对于开源与闭源模型之争，其演变类比于数据库市场，未来模型生态将高度多样化，既有闭源前沿模型，也会出现达到前沿水平的开源模型 [3][6][13][17] - 真正的竞争力在于企业能否将自身的隐性知识嵌入到自己可控的模型权重中 [3][7][13][18] - 对于未来模型的数量，公司的极端答案是：世界上有多少家公司，就应该有多少个模型，这正是知识经济向AI经济转变的方式 [3][8][9][13][19][20] 终端侧与桌面计算战略 - 公司确认已经拥有可在Windows桌面本地运行、充分利用NPU与GPU资源的模型 [3][10][13][21] - 高性能工作站正在回归，桌面计算形态将在AI时代重新获得战略价值，而公司在桌面生态上具有天然优势 [3][10][13][21]