微软发展历程及商业化落地情况如何？

作为破坏性创新者，在算力+算法+应用生态上已呈现完整布局。

1.强大的算力为微软在 AI领域奠定了良好基础

自 2019 年注资 OpenAI 开始，微软便成为了 OpenAI 的独家云计算服务商。微软的云 服务一直为 OpenAI 的产品、API 服务和研究中所有的工作负载提供支持，同时双方在 Azure 上合作研发人工智能超级计算技术。此后，微软于 20 年便推出了用于在 Azure 上训练超大规模人工智能模型的超级计算机，其拥有超过 28.5 万个 CPU 核心和 1 万 个 GPU，其中每 GPU 拥有400Gbps 网络带宽。根据微软20 年Build 开发者大会介绍，此超算平台性能位居全球前五，并且得益于在 Azure 上托管，这台超级计算机拥有现 代云计算基础设施的各种优点，包括快速部署、可持续发展的数据中心并可以访问所 有 Azure 服务。

强大的算力是ChatGPT不断迭代进化的基础：从数据需求看，GPT 3.0 使用了 1750 亿 个参数进行训练，而 GPT-4 使用 1.8 万亿参数，预示着更多的算力需求以及高集中度 的云服务。从专注于感知型（图像、声音和视频等感官数据的解读）人工智能进化到 生成型人工智能（新内容的创建），这将需要成倍增长的计算能力。我们认为，微软 的强大的算力叠加生态服务，为公司在 AIGC 领域奠定了良好基础，且这一优势已在 过去云基础服务市场所验证：在全球云基础设施服务市场，根据 Synergy Research Group 数据显示，微软Azure 在 2Q22 市场份额已达到 21%，仅次于亚马逊 AWS，并呈 节节上升之势。

AIGC 算法层面，微软在自研与合作上同时进行： 1）与 OpenAI 紧密合作：后者已在为微软定向研发下一代大型语言模型（LLM ）-根 据 2 月 8 日微软发布会介绍，这一模型专为搜索服务定制，其吸取了ChatGPT和 GPT3.5 的重要经验，而且速度更快、更准确，这一模型将搭载在全新的 Bing 服务上。此 外，微软与 Open AI 合作研发的“Prometheus Model”也将应用在新的Bing搜索服务上, 其可提高搜索结果相关性，同时更加安全； 2）联手英伟达推出威震天-图灵自然语言生成模型（Megatron Turing-NLG）：包含 5300 亿参数，几乎三倍于ChatGPT 3 的参数数量。 3）自研视觉基础模型 Florence：该模型将表征从粗粒度（场景）扩展到细粒度（对 象），从静态（图像）扩展到动态（视频），从RGB 扩展到多模态。通过结合来自 Web 规模图像 - 文本数据的通用视觉语言表征，Florence 模型可以轻松地适应各种计 算机视觉任务，包括分类、检索、目标检测、视觉问答（VQA）、图像描述、视频检 索和动作识别；

2.应用上，微软完成产品生态升级，商业化落地全面开展，搜索市场份额有望提升

微软在 Build 2023 大会已发布一系列涵盖从 Azure OpenAI、Copilot Stack、开发工具到 协作应用等领域的 AI“全家桶”，将 ChatGPT 整合进入自身的软件与服务生态之中。其 代表产品为 Windows Copilot（智能副驾），即在Windows 11 中加入一个AI 助手，可 以帮助用户完成内容摘要、重写、解释等各种任务。此外，微软还宣布采用与OpenAI ChatGPT 相同的开放插件（Plugin）标准，从而确保今后 ChatGPT 与微软一系列“智能 副驾”产品服务之间的互操作性。 2023 年 2 月，微软推出由 OpenAI 提供技术支持的新版 Bing 搜索引擎，开启 AI 应用 商业化落地。根据微软CEO 纳德拉在 2 月 8 日的发布会上所言，传统搜索引擎痛点主 要在于结果不准确，而新的Bing搜索引擎将有效解决这一痛点。

具体来讲，全新Bing 在技术上有四重突破：1）模型上：Bing 将在 Open AI 的下一代 LLM （大型语言模型） 上运行，其专为搜索定制，带来全新的交互体验；2）搜索算法上，微软与Open AI 合 作的“ Prometheus Model”可提高搜索结果相关性，同时更加安全；3）将人工智能应用 于核心搜索算法。微软将 AI 模型应用于其核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年 来相关性的最大跃升。有了这个AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关； 4）用户体验设计上，新的 Bing 将带来集答案、聊天和浏览一体的搜索体验。 公司对搭载了全新 AI 功能的 Bing 搜索商业化前景充满信心。事实上，公司本身的广 告业务已连续两年快于市场增长（微软 22 年搜索与新闻广告收入约 180 亿美金，两 年 CAGR 为 24%，快于全球数字广告市场19%增速）。根据 eMarketer 数据，全球数字 广告市场 22 年规模为 5700 亿美金，其中 40%为搜索广告，据此计算可得知微软仅占 搜索市场 6%份额，而谷歌份额高达 70%。未来来看，公司认为不断优化的 Bing 搜索 体验将助力其获得市场份额，尤其是国际市场份额（考虑到公司在大型语言模型上的 优势将助力渗透海外当地市场）。

2024 年 5 月的微软 Build 2024 开发者大会上，微软发布了60 种 AI 新产品和解决方 案，涵盖了从AI 基础设施的搭建，到模型产品的落地方向的工具和生产力工具。主要 新产品包括： 1. Team Copilot：新的 Copilot 从个人助理变成以企业服务、微软设备终端一同的团队 助理，用户可以在Teams、Loop、Planner 等协作工具中调用Copilot。2. Microsoft Copilot Studio 推出全新的Agent 代理功能，让开发者能够根据特定任务和 功能，可以让任何人构建具有代理能力的 Copilot，并可以异步工作，构建主动响应数 据和事件的“智能 Copilot”。同时，Copilot Studio 中的 Copilot 连接器可以将Copilot 与 数据连接，从而快速将组织知识融入数据。 3.推出开发者工具 GitHub Copilot、Copilot Extensions 和 Copilot Workspace，更新的 GitHub Copilot 可帮助开发者在非编码方面的工作，如收集需求、编写规范和创建计 划；同时，Windows Copilot Runtime 使 Windows 成为最佳 AI 平台，支持 PyTorch 和 WebNN 框架；此外，微软推出WebNN，为开发者提供直接访问GPU 和NPU 的机器学 习框架。 4.向开发者开放 Phi-3 轻量级 AI 模型：Phi-3 系列包含三种规模的模型，即 Phi-3-mini （38 亿参数）、Phi-3-small（70 亿参数）和Phi-3-medium（140 亿参数），其中Phi-3- mini 已被纳入Azure AI 平台。微软还特别推出了Phi-3-vision，这是一款具有42 亿参数的多模态小模型变种，能够支持通用视觉推理任务以及图表、图形的推理。Phi-3 系列 是一个拥有 30 亿参数的语言模型，它针对个人设备进行了优化，旨在以较低的成本 提供与大型模型相匹敌的推理能力。

5.微软 Fabric 升级，推出实时智能（real-time intelligence），提供端到端软件即服务解 决方案，能够为用户提供实时的数据分析服务，帮助用户快速处理和响应海量且详细 的数据。此外，微软Azure AI Studio 也全面更新，包含API 集成、完整的工具链及部署 全家桶等。 6.自研 AI 芯片更新。微软宣布推出专为云端规模化应用性能优化的Cobalt 芯片，目前 已经为 Microsoft Teams 等服务提供了数十亿次对话的支持；同时，微软还预览了自研 Azure Maia 100，以及与 AMD 共同合作，使得微软成为第一个提供最新 ND MI300X v5 虚拟机的云服务供应商；另外，纳德拉还宣布，英伟达关键平台产品，都会引入微软 的云中。纳德拉强调，截止 2024 年 5 月，微软 Azure 超算能力已经实现了 30 倍 （3000%）的增长。微软提供了世界上最先进的 AI 加速器，开发者可以拥有最完整的 AI 加速器进行选择。