掌握AI生态入口、 重塑全球生产力。
OpenAI 成立于 2015 年，宗旨是推动 AI 技术发展，并确保 AI 技术的运用符合 全人类的利益。2017 年 OpenAI 发布了首个基于生成预训练变压器（GPT）的 自然语言处理模型，GPT 神经网络通过模仿人类大脑的结构和功能，接受大量 人类生成的文本训练，从而涌现出一定的通识能力。2019年OpenAI发布 GPT-2， 能够生成连贯的文本段落，并执行基本的阅读理解、机器翻译、问题回答和总结； OpenAI 于 2020 年发布 GPT-3，2021 年发布文生图模型 DALL-E 和视觉模型 CLIP，2022 年发布 DALL-E 2 和基于 GPT-3.5 的聊天机器人 ChatGPT，2023 年发布 GPT-4 和 DALL-E 3。
截至 23M11，微软已向 OpenAI 投资 130 亿美元，在技术和产品研发等方面建 立深厚的合作关系。2019 年，微软向 OpenAI 投资 10 亿美元，为 OpenAI 训练 GPT 模型提供基础设施，共同构建 Azure AI 超级计算技术；2019-2022 年微软 向 OpenAI 投资 20 亿美元。2021 年微软推出 Azure OpenAI 服务，企业客户可 访问包括 GPT-3 在内的 OpenAI 模型服务；2022 年微软推出 Designer、Bing Image Creator 等基于 OpenAI 模型技术的 AIGC 产品。22M11 ChatGPT 的发 布引发了对 AIGC 的广泛关注，微软于 23M1 对 OpenAI 追加 100 亿美元投资， 建立更紧密的合作关系；23M4 OpenAI 推出 GPT-4，微软基于 GPT-4 升级了 Azure Open AI 服务，并发布 New Bing、Microsoft 365 Copilot、Dynamics 365 Copilot 等一系列 AIGC 应用。 微软与 OpenAI 的合作带来了共赢的良好局面。1）OpenAI 的先进大模型技术 赋能微软的产品与服务，帮助微软抢占 AIGC 商业化先机。OpenAI 授权微软在 消费者和企业产品中部署 OpenAI 模型，推动微软云服务及其他产品向 AI 优化 转型，帮助微软建立 AI 生态系统赋能，构筑更加强大的流量护城河。2）微软为 OpenAI 提供基础设施支持，借助微软生态实现 AI 应用落地。微软为 OpenAI 设计和开发超级计算机，为大模型训练提供强大的云计算服务，加速 OpenAI 的研发效率。OpenAI 借助微软的 Azure 云平台触达更多企业客户，加速 GPT-4 等大模型在应用端落地，提升 OpenAI 的影响力。
MaaS 服务与算力租赁需求高度重合，微软、亚马逊、谷歌等云基础设施提供商 持续推进 MaaS 布局。MaaS（Model-as-a-Service）即围绕模型的生命周期设 计产品和服务，包括模型开发、数据处理、训练调优、配套服务等环节。对于想 开发 AIGC 应用的企业来说，自研大模型成本较高，而采取开源模型需考虑微调、 蒸馏、压缩等技术细节。MaaS 将模型封装为云服务，直接为企业提供调用 API 接口和配套服务，节省时间和资源成本，是企业落地 AIGC 应用的关键环节。
微软、谷歌、亚马逊布局 MaaS 服务，通过接入自研或第三方 AI 大模型赋能应 用程序开发，内置 AIGC 工具提升用户工作效率。 1）微软 AzureGPT-4 于 23M4 开启商业化，抢占市场先机。微软云服务平台 Azure 与 OpenAI、Meta 等公司达成合作，23M3 Azure OpenAI 服务开始提供 GPT-4 大模型的 API 接口，并于 4 月 1 日起提供 ToB 付费服务。23M7 微软宣布与 Meta 合作，引入开源模型 Llama2 的 API 接口。 利用 AI 功能快速构建、部署和管理智能云原生应用，使 Azure 的技术门槛降低、 使用效率提升。Azure AI 的计算功能针对大型语言模型训练进行了优化，以推动 下一波 AIGC 创新所需的算力；23M8 微软宣布与 NVIDIA（英伟达）达成合作， 将 Azure 与 NVIDIA 的加速计算技术集成，简化了 AIGC 的开发和部署； Omniverse 平台与 Azure 集成，为用户提供工业数字化和 AI 超级计算的工具。 2）谷歌模型训练平台 Vertex AI 持续更新 AIGC 功能。谷歌于 21M5 推出机器学 习模型训练平台 Vertex AI，23M5 推出 Duet AI，23M7 推 AI App Builder，帮 助用户调用和训练大模型，并在代码、应用程序开发等方面提供帮助；23M9 谷 歌推出 Looker 机器学习加速器，提供对机器学习工具的简化访问。 3）亚马逊 AWS Bedrock 为企业提供定制化模型训练服务，23M10 在美国部分 地区开启付费测试。AWS Bedrock 提供亚马逊自研大模型 Titan 以及 Claude2、 Llama2、Stable Diffusion 等第三方大模型的调用接口，仅使用企业客户数据训 练定制化大模型。亚马逊与 Anthropic 深度合作，更注重企业数据安全和隐私 的保护，继续在 AIGC 领域强化相对于 Azure 的安全性优势。
硬件方面，23M11 微软推出自研 AI 芯片 Microsoft Azure Maia。Maia 适用于 OpenAI 模型、Bing、Copilot 等 AI 工作负载运行的云端训练和推理。另外， 微软还发布了基于 Arm 架构的 CPU-Azure Cobalt，针对通用工作负载的性能、 功率和成本效益进行了优化；Azure Boost 可将进程从主机服务器转迁移到专用 硬件上，从而提高存储和网络速度；Azure 中引入 AMD MI300X 加速虚拟机；推 出 NCH100 v5 虚拟机预览，将提高大中型 AI 训练和生成式推理的性能和效率。 微软将持续拓展 AIGC 功能，使 Azure AI 释放更多价值。1）23M11 微软推出 Azure AI Studio 和 Azure AI Search 新功能，提升用户体验。企业可以在 Azure AI Studio 中集中构建部署 AI 应用程序，并利用内部数据构建、训练模型。Azure AI Search 的功能 Vector Search 现在已正式商用。2）Azure 提供的 GPT-3.5 Turbo 模型接口将正式商用，GPT-4 Turbo 将在 Azure OpenAI Service 中公开 预览。能够理解视频并生成文本输出，利用图像实现高级功能，推动下一代企业 解决方案的发展。3）推动构建安全的 AI 部署环境。Microsoft 宣布将 Copilot 版权承诺覆盖至 Azure OpenAI 客户，降低侵权风险。
以“AIGC+办公”为核心理念的 Microsoft 365 Copilot 于 2023 年 11 月 1 日正 式上线。Microsoft 365 Copilot 于 23M3 开启内部测试，将聊天机器人助手嵌 入 Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlook 等办公软件中，实现不同产 品之间的互相调用和跨产品协作。2023 年 7 月 18 日，微软在 Inspire 大会上正 式宣布了 Microsoft 365 Copilot 的定价为 30 美元/用户/月。2023 年 9 月 21 日 的秋季产品发布会上，微软宣布 Microsoft 365 Copilot 将于 11 月 1 日正式上线， 面向 Microsoft 365 企业版用户开放。 Microsoft 365 Copilot 与办公软件产品阵营有机结合，赋能旗下七款应用程序。 自 23M3 首次发布 Microsoft 365 Copilot 以来，微软持续更新 Copilot 功能， 与 Outlook、Word、Excel 等产品的有机结合，并推出 Copilot Lab 交流平台。 Copilot 具体功能可以概括为几大类：1）摘要总结：概括文章、表格、邮件、 视频的核心观点，可进行深入提问；2）信息整合：查找和整合相关信息，根据 摘要总结的关键词定位原文件具体位置；3）修改编辑：根据个人写作风格修改 文章，或直接生成内容；4）数据可视化、跨产品协同等其他功能。
内置于 Windows 11 操作系统的 AIGC 工具 Windows Copilot 于 23M9 正式上 线。23M5 微软在 Build 大会上首次发布了 Copilot 与 Windows 操作系统集成 的模式，在 2023 年 9 月 21 日的秋季产品发布会上，微软宣布 Windows Copilot 测试版于 2023 年 9 月 26 日随 Windows11 的版本更新正式在美国地区上线。 1）Windows Copilot 可以与 ChatGPT、New Bing 等产品互相调用，实现数据 互联互通。借助 Windows Copilot 自带的 ChatGPT 和 Bing 插件，用户无需打 开对应网页或软件进行操作，只需点击任务栏中的图表或使用快捷键 WIN+C， 即可唤出 Windows Copilot，使 AIGC 工具更易触达，提高使用效率。 2）Windows Copilot 将 AIGC 工具融入日常使用体验中，实现“AIGC+操作系 统”的体验升级。相比其他聊天机器人、平台内置 AIGC 工具等应用端产品， Windows Copilot 可以从系统层改变交互体验。例如在鼠标右键工具栏中添加 Copilot 功能、选中文字和截屏时自动弹出 Copilot 窗口等。
Windows Copilot 有望成为微软产品生态的桥梁，强化以操作系统为基础的生 态壁垒，强化微软的长期竞争力。截至 23M9，微软已发布多款 Copilot 产品， 包括“AI+办公”Microsoft 365 Copilot、“AI+编程”GitHub Copilot、“AI+ 企业管理”Dynamics 365 Copilot 等。而 Windows Copilot 可作为系统工具调 用微软旗下丰富的产品阵营，成为所有 Copilot 工具的中枢。 从“AI+产品”过渡到“AI+操作系统”，是用户体验的量变到质变。对于单个产 品来说，Copilot 对生产效率和使用体验的提升固然可观，但用户消费心智的培 养需要时间，对于已经形成固定使用习惯的用户来说，需要面临习惯转移成本和 体验改善程度之间的权衡，而 Windows Copilot 使 New Bing、ChatGPT 等生 成式体验触手可及，大幅降低了使用习惯转移的门槛。
23M11 微软进一步加强了以 Copilot 为核心的生态互通能力。1）Copilot for Microsoft 365 正式面向企业开放商用。将 Copilot 全面接入 Microsoft 365， Teams、Outlook 等套件同步升级。同时推出 Microsoft Copilot for Service， 能够为用户提供定制化回复，加快客户服务的 AI 转型。2）推出低代码工具 Microsoft Copilot Studio，构建企业定制 Copilot。支持用编程语言执行复杂数 学分析，能够增强 Copilot 的数学和逻辑能力。通过集成关键业务数据，辅助构 建专供企业使用的定制 Copilot。
微软在 AIGC 应用端面临诸多竞争对手，AIGC+操作系统将成为关键差异化优势。 伴随着 ChatGPT 走入公众视野，微软和 OpenAI 达成深度合作，推出 New Bing、 Azure OpenAI、Copilot 等产品，但依然未能建立起足够深的护城河，谷歌等大 厂紧随其后，其他软件公司同样基于原有业务推出了丰富的 AIGC 应用端功能。 1）头部互联网大厂中，谷歌同样在 AI 领域技术积累深厚，微软在产品端难以维 持独特性和优势。谷歌基于自研 PaLM2 大模型推出聊天机器人 Bard，对标微 软 Copilot 推出 Workspace 的 AIGC 功能，并推出 AIGC 工具集 Duet AI 与谷 歌丰富的产品阵营有机结合。在 AIGC 应用端的各个领域，谷歌均对微软造成了 一定的压力。
2）美股软件公司普遍在自身业务的基础上添加了 AIGC 功能，强化在各自领域 的优势。例如，Salesforce 自 23M3 推出 Einstein GPT 以来，推出了基于 CRM 云平台的 AI Cloud、基于旗下产品的 Slack GPT 等，并陆续推出了定价方案； 2023 年 9 月 12 日 Dreamforce 发布会上，Salesforce 进一步推出 Einstein Copilot 和 Einstein 1platform，进一步强化 CRM 生态壁垒。
对于 AIGC 应用市场的前期开拓和用户积累，低获客成本和先发优势是关键。 1）操作系统内置功能先天具备获客成本低的优势。类比其他领域的营销逻辑， 功能相近的互联网平台在抢占用户时往往会采取价格战的模式，前期付出一定成 本来培养用户的消费习惯，待市场份额稳定后再逐渐减少补贴额度。对于微软， Windows 操作系统具备先天的市场份额优势，不需要额外成本。 2）在新兴产品发展早期，先发优势比获客成本更加重要。以移动支付为例，微 信作为社交软件与支付场景契合度并不高，但却凭借着先发优势快速拓展市场。 微软 AIGC 商业化进展在大厂中相对较快，有利于抢占市场先机。 我们认为，微软“AI+操作系统”的战略与上述两个关键点契合，在竞争激烈的 AIGC 应用领域有望成为天平倾斜的关键筹码。
以领先的大模型性能为基础，以建立 AI 生态入口为起点，有望创造与操作系统 和搜索引擎相媲美的商业价值。类比软件时代微软对操作系统的垄断，互联网时 代谷歌对搜索引擎、Meta 对社交网络的垄断，新业态的生态入口往往能产生极 高的商业价值。GPTs 拉开了 AIGC 应用生态的帷幕，美股科技巨头争相布局 AIGC 的重要目的是把握 AI 时代的流量入口。 操作系统、搜索引擎、社交平台等传统生态入口的形成中，先发优势相对重要。 而随着规模效应的到来，公司往往无需保持技术和产品的绝对领先，也能长久地 维持对生态入口的垄断优势。在微软与苹果对电脑操作系统的竞争中，起决定性 作用的不是谁的操作系统使用体验更好，而是哪个操作系统能兼容更多的软件； 同样，在社交软件的选择过程中，用户考虑的往往不是哪个社交产品更好用，而 是其他人在用什么社交产品，这也是 Facebook、微信等国内外知名社交平台持 续拓展用户的原因。
生态壁垒的重要性在软件产品竞争日益激烈的时代更为突出。苹果的 IPhone、 IPad、Mac 等产品拥有极强的协同能力，却和 Windows、安卓等系统相互隔离， 当用户将所有电子产品都换成 IOS 系统时将达到最佳用户体验，苹果凭借这一 策略开辟了可观的市场空间，其底层逻辑是生态壁垒的建设。同理，Copilot 的 用户为获得更好的使用体验，会倾向于在功能相近的同类产品中选择微软产品。 相比传统生态入口，AI 生态入口的形成更依赖技术壁垒，而微软与 OpenAI 的 合作使其把握住了前期技术优势。区别于操作系统、搜索引擎、社交平台等同质 化严重的生态入口，AIGC 应用产品并不是一个新生的市场需求，而更偏向于对 原有需求的赋能和提升，因此 AIGC 用户对大模型性能的要求非常高，只有大模 型性能达到某个阈值，才能产生较强的付费意愿。这决定了 AIGC 的生态入口与 大模型性能高度绑定，因此 OpenAI 及与其深度合作的微软更有望抢占市场先 机。而随着基于 OpenAI 大模型开发的 AIGC 应用越来越多，AI 生态基本成熟后， 即便 OpenAI 无法一直维持大模型性能的超前优势，也可以凭借对生态入口的掌 握和对用户消费习惯的培养来维持可观的市场份额。
