核心要点👉
- 🚀 双引擎驱动模式：战略级技术储备与现有生态协同发展
- 🧩 模块化模型架构：为Dynamics 365/Teams打造自主迭代智能内核
- 💻 算力集约化部署：专项团队突破多模态模型资源效率瓶颈
- 🛡️ 技术冗余体系：动态调控关键参数保障商业数据主权
- 🤖 基础模型突破：未来三年聚焦自主AI架构底层研发
数智朋克获悉，微软首席执行官萨提亚·纳德拉近日向《日经》披露，公司正加速推进生成式AI领域异构化技术布局，计划构建自主可控的AI基础架构体系。尽管当前Azure云服务已深度整合OpenAI的GPT系列模型，但微软技术团队发现，专有平台的底层算法优化能力将显著提升商业软件服务的垂直场景调优效率。
纳德拉在访谈中强调，该计划并非替代现有合作生态，而是通过构建战略级技术储备形成「双引擎驱动」模式。技术路线图显示，微软研究院正探索模块化模型架构，旨在为Dynamics 365、Teams等核心产品线打造可自主迭代的智能内核。决策机制将遵循价值创造原则，只有当自研模型通过企业级SLA验证时，才会通过Microsoft 365等渠道实现商业化落地。
值得注意的是，微软工程院已组建专项攻坚团队，重点突破多模态模型的算力资源集约化部署。纳德拉特别指出，AI技术演进轨迹需与全球数字化转型进程形成共振，微软将在保持技术前瞻性的同时，严格控制模型训练边际成本。
这种「能力互补+场景驱动」的混合开发策略，或将重塑企业级AI市场的竞争格局。
据内部备忘录显示，微软正着手建立生成式AI的「技术冗余体系」，通过自主平台实现关键模型参数的动态调控能力。这种技术路径既能保障商业客户的数据主权，又可针对垂直行业需求快速实施定制化解决方案。纳德拉重申，微软将维持与OpenAI的深度协同创新，但在基础模型层的自主突破将成为未来三年核心战略方向。
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