加入龙虾宇宙，微软抄了腾讯的作业

文 | 字母AI

过去几年，只要提到微软的AI布局，就很难绕开OpenAI。

从Azure云服务，到被塞进Office、Windows和搜索产品里的Copilot，微软在生成式AI时代最重要的优势之一，就是它比其他科技巨头更早站到了OpenAI身边。

然而到了2026年，这已经成为微软和OpenAI“分手”后的首场Build大会——今年4月，微软与OpenAI修订了双方的合作协议，终止了过去多年依赖的独占性授权和分成机制。

OpenAI的模型仍然存在于微软产品中，但微软在自研模型、智能代理和底层硬件布局上明显加快了独立发展步伐，显示出希望在关键AI能力上减少对合作伙伴依赖的意图。

在这样的背景下，今年的Build开发者大会也显得格外特别。

这一次，微软试图打造一整套更属于自己的答案：首个自研推理模型、基于OpenClaw打造的个人智能代理Scout、连接不同设备上的AI代理操作系统Project Solara，以及新一代量子芯片Majorana 2。

从模型，到代理，再到设备和底层计算能力，微软正在试图证明一件事：即便与OpenAI的关系进入新的阶段，它也仍然有能力独立构建下一代AI生态。

加入“龙虾宇宙”

在Build 2026开发者大会上，微软发布了Scout，一款基于OpenClaw开源技术构建的“始终在线”个人智能代理。

按照微软的定义，Scout是其首个Autopilot agent，也就是一类不需要用户每次发出明确指令、能够在后台持续协助工作的AI代理。

它与Copilot有什么不同？

Copilot更像是用户随时叫来的助手：回答你的问题、处理你的生成指令。

Scout的目标则更接近一名长期在线的助理，可以接入Teams、Outlook、OneDrive、SharePoint等Microsoft 365应用，读取用户被授权开放的聊天、邮件、日历和联系人信息，在工作流程中主动发现待办事项、协调会议时间、准备会前资料，甚至在项目可能卡住之前提醒风险。

微软Scout负责人Omar Shahine甚至把它称作微软提供给客户的“第一个真正的个人助理”。

当然，如今一说到“龙虾”，大家也都会想到安全问题。

OpenClaw创始人Peter Steinberger也出现在Build大会现场。

他表示，有了微软提供的安全运行环境，企业终于可以放心地在公司内部运行OpenClaw一类的代理。

微软的这个操作，有没有让你觉得有点熟悉？没错，基模不行就先骑在龙虾背上飞一会儿，之前推出龙虾全家桶的腾讯就是这么干的。

微软在推出Scout的同时，重点展示了Microsoft Execution Containers（MXC）。这套机制的作用，简单来说，就是为AI代理划出一块受控的执行空间。

开发者和企业可以限制代理能够访问哪些资源、执行哪些操作，把它关在经过授权的“笼子”里运行，避免它误删文件、泄露敏感数据，或者在用户不知情的情况下越权行动。

目前，Scout仍处在早期阶段。微软已经将其桌面体验向部分私测客户和Frontier组织开放，企业需要主动加入实验项目并完成相关安全配置，才能让员工使用。

在与OpenAI的关系逐渐松动之后，微软不仅要推出自己的模型，也要争夺下一阶段AI应用最重要的入口。而能够长期驻留在用户身边、理解工作上下文，并开始替人执行任务的智能代理，无疑是一个顺理成章的选择。

首个自主研发的推理人工智能模型

在Build 2026上，微软正式展示了其自主研发的AI模型战略——不再依赖OpenAI的模型，而是推出自家七款全新模型，其中最引人注目的是其首个推理模型MAI-Thinking-1。

微软专门强调，其“完全使用干净的数据从零开始训练该模型，没有借鉴第三方模型的数据”。

MAI-Thinking-1拥有约350亿个活跃参数和12.8万Token的上下文窗口，微软官方称其专门设计用于“复杂多步骤指令、长上下文推理以及代码生成”。

这意味着无论是跨文档的逻辑分析、长篇技术文档的理解，还是编程任务的自动生成，该模型都能够在本地或云端高效完成推理计算。

除了MAI-Thinking-1之外，微软还对其图像生成、语音处理、代码生成以及转录模型进行了更新。

例如，在图像生成方面，新版本的MAI-Image 2.5支持更高分辨率和多样风格的输出；MAI-Voice 2在语音合成中提升了自然度和多语言覆盖；而MAI-Transcribe 1.5则进一步提高了长音频转写的准确率和上下文理解能力。

微软强调，这些模型不仅在功能上有所突破，更是战略上的里程碑。

它标志着微软在AI领域从依赖外部大模型，转向自主可控、可直接部署于企业与开发者生态的阶段。这一布局不仅为未来企业级办公、开发者工具和跨平台AI代理提供基础，也为后续的量子计算和边缘AI应用奠定了算力和算法支持。

一款旨在连接不同设备上的 人工智能代理的操作系统

在Build 2026大会上，微软首次公开展示了Project Solara的概念设备和设计思路。Solara是一个基于安卓系统的操作系统，专为跨设备运行AI代理而设计，旨在实现同一智能代理在不同设备间无缝切换任务，从而提供跨设备的工作协作体验。

微软展示了两款Solara概念设备：

桌面型概念设备（Desk concept）：类似Amazon Echo Show，可通过面部识别解锁，并访问AI代理，用于集中处理高性能或需要长时间交互的任务。

徽章式概念设备（Badge concept）：轻量便携的小屏终端，可在移动场景下提供通知、提醒和轻量交互，方便用户随时获得代理服务。

Solara的设计理念是“设备即工作节点，代理随处可用”：AI代理可以在每个设备上访问允许的资源，执行日程管理、文件处理、跨设备通知同步等任务，而用户无需重复操作。

通过这种方式，微软希望让AI代理真正成为跨设备的统一工作助手。

微软还特别强调，Project Solara并非单纯的移动操作系统，而是一个面向开发者和企业的代理操作平台。

Solara与高通和联发科合作，优化硬件兼容性，同时在PC端集成Microsoft 365应用，实现代理跨平台的深度集成和高度一致的用户体验。

Project Solara的发布，标志着微软在AI生态布局上的勃勃野心——不仅要在单台设备上提供智能代理，还要实现跨设备、跨场景的无缝协作，为未来企业办公、开发者工具以及个人生产力应用提供统一的操作和体验平台。

更稳定的量子计算芯片

去年，微软声称其在量子计算领域取得了关键突破，推出了公司首款量子处理器Majorana 1。

尽管物理学家对微软的这一说法立即持怀疑态度，但这家软件巨头今天宣布了Majorana 2，即其下一代拓扑量子芯片。

微软表示，这款升级后的芯片采用了一种新型材料堆叠结构，由铅和其他化合物构成，能够显著提高量子比特的精度和稳定性，使量子计算操作更可靠。

据官方介绍，Majorana 2的量子比特精度比前一代提高了约1000倍，大幅降低了量子态在计算过程中的噪声和错误率。这种技术进步有望加速微软在量子算法、企业级量子计算服务以及量子模拟等方向的研发应用。

微软表示，照目前的发展趋势，公司预计将在2029年实现实用量子计算机的制造目标，为科学研究、复杂优化和大规模数据分析提供全新算力基础。

此次发布的Majorana 2也将与公司现有的AI与云计算平台协同，为未来量子-AI混合计算提供支持。

一口气看看其他

除了前面几项重磅发布，微软在Build 2026上还更新了多项产品。

Surface RTX Spark Dev Box

这是一款面向AI开发者的小型桌面设备，搭载黄仁勋刚刚发布的NVIDIA RTX Spark芯片，拥有128GB统一内存，最高可在本地运行1200亿参数规模的模型。

前一天在台北Computex大会上，黄仁勋刚刚宣布了RTX Spark，并将其称为PC四十年来最重要的变化之一。到了Build大会，微软便拿出了搭载这款芯片的开发者设备，显示出双方希望将AI代理和本地大模型能力进一步塞进个人电脑的野心。

Windows本地AI模型

Aion 1.0 Instruct用于摘要、改写和意图识别，Aion 1.0 Plan支持推理和工具调用，可直接在Windows设备上执行任务。

Microsoft Discovery

面向科研的智能代理平台正式商用，可处理知识、生成假设并验证理论，适用于科研和工程场景。

GitHub Copilot桌面应用与Web IQ

Copilot进入独立桌面应用，支持多会话任务管理；Web IQ提供AI联网检索和信息grounding，为代理生成答案和决策提供实时外部数据。

从自研模型到智能代理，从专属设备到本地算力，微软在这场Build大会上释放出的信号已经很清晰。

OpenAI仍然重要，甚至仍然出现在微软新产品的底层能力中。但在模型、代理、操作系统和硬件入口上，微软已经开始给自己准备另一套答案。