在 AI 迅速发展的浪潮中，微软与 OpenAI 的关系曾被视为科技行业最具标志性的战略合作之一。双方一度共同引领着全球 AI 技术的发展与应用。然而，随着时间推移，这段曾被誉为"双赢"的合作关系正在发生微妙的变化。

从计算资源争端到技术透明度的质疑，从商业策略的分歧到各自暗中布局的小动作，这对关系密切的合作伙伴正在悄然走向各自的道路。

OpenAI 与微软完美联姻

微软与 OpenAI 的合作始于 2019 年，当时微软向 OpenAI 投资了 10 亿美元，成为了 OpenAI 的独家云计算供应商，并获得了 OpenAI 技术的授权。自此，两家公司建立了一种被行业认为是双赢的战略伙伴关系，这种合作让 OpenAI 获得了急需的资金和计算资源，从而可以推进其雄心勃勃的 AI 研究项目，而微软则获得了优先使用 OpenAI 前沿 AI 技术的权利。这种关系一度被视为传统科技巨头与 AI 创新企业之间的典范性合作模式。

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微软对 OpenAI 的投资使其成为主要股东之一，并建立了一种独特的商业关系。根据协议，双方维持着收入分享计划，微软可以从 OpenAI 的收入中获得 20% 的份额。这种模式使微软能够在不完全控制 OpenAI 的情况下，分享其商业成功带来的经济回报。

在技术整合方面，微软则是将 OpenAI 的模型深度融合进了自家的多个产品生态中，其中包括不少微软核心业务：

• Microsoft 365 Copilot：微软将 OpenAI 的模型集成到了 Microsoft 365 的各种办公应用程序中，例如 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook。可以帮助用户完成各种任务，例如撰写电子邮件、生成文档、创建演示文稿等。

• Bing 搜索引擎与 Edge 浏览器：用户可以使用自然语言提问，Bing 会根据 OpenAI 模型的理解生成更相关的答案。这也推动 Bing 搜索引擎和微软 Edge 浏览器提升了各自的市场占有率。

• GitHub Copilot：由 OpenAI 的模型提供支持，可以根据开发者输入的代码和注释生成代码建议，提升开发效率。

• Azure OpenAI Service：允许开发者通过 Azure OpenAI Service 访问 OpenAI 的模型，并构建各种 AI 应用程序，例如聊天机器人、内容生成器和翻译工具。

彼时 OpenAI 的 AI 技术还处于断层式领先，当微软将 OpenAI 的模型整合进这些产品后，这些 AI 功能成为了关键卖点，也为微软带来了显著的市场优势，使其能够在新兴的 AI 应用领域保持领先地位。

而与此同时，微软和 OpenAI 的强势崛起，让包括 Google 在内的其他科技巨头感受到了前所未有的压力。尤其是在生成式 AI 领域，OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT 系列模型在发布之初就展现出了惊人的能力，迅速吸引了全球用户的关注，也让竞争对手们措手不及。

Google 作为搜索引擎和人工智能领域的长期领导者，虽然拥有深厚的技术积累，但在应对这场突如其来的 AI 变革时，初期显得有些反应迟缓。Google 内部的“红色警报”被拉响，但其早期推出的 Bard 聊天机器人在性能和用户体验上与 ChatGPT 相比存在明显差距，甚至在公开演示中出现了事实性错误，一度引发了公众的质疑和股价的下跌。

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除了 Google，其他科技公司也面临着类似的困境。一时间，整个科技行业似乎都被微软和 OpenAI 的快速发展打了个措手不及。

这种“狼狈”局面的出现，一方面是因为 OpenAI 的技术突破确实具有颠覆性，另一方面也反映出其他科技巨头在战略布局和组织架构上存在一定的滞后性。它们需要时间来调整战略、整合资源，并加速自身的 AI 研发进程。

随着两家公司不断深入合作，2023 年微软对 OpenAI 追加了 130 亿美元的投资。然而，随着时间推移，这种看似牢固的伙伴关系开始显现裂痕。

算力瓶颈：合作关系的裂痕初现

微软与 OpenAI 关系恶化的一个核心因素围绕计算资源争议展开。此前就有消息指出，一些 OpenAI 股东认为微软在为 OpenAI 提供计算能力方面进展太慢。因为先进 AI 模型的训练和运行需要大量的计算资源，这直接影响了 OpenAI 持续创新和扩展服务的能力。

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这从 Sora 视频生成模型自推出以来所经历的波折就能看出一二。Sora 是 OpenAI 继 GPT 系列模型后最具突破性的多模态模型，但这个视频生成模型从 2024 年 2 月技术展示到 12 月正式发布，中间经历了漫长的周期。在 2024 年年初的技术演示中，当时的 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 曾透露，Sora 单次训练周期需要消耗相当于 GPT-4 训练三倍的算力资源，这直接导致其开发进度严重依赖微软 Azure 的 GPU 集群供给能力。

原定于 2024 年 6 月的 Sora 公测计划也被迫推迟，表面原因是模型安全性审核未达预期，实则暴露了深层的计算资源困境。在一份内部备忘录中，OpenAI 的工程团队承认，用于 Sora 推理服务的 GPU 集群建设进度落后原计划四个月。为解决这一问题，OpenAI 于 2024 年 6 月与甲骨文达成了紧急合作协议，租用其云平台的 4000 块 H100 GPU 以缓解算力短缺。

当 2024 年 12 月 15 日 Sora 正式上线后，OpenAI 立即遭遇了持续 72 小时的大规模服务中断，官网的状态页面显示，ChatGPT、Sora 和面向开发者的 API 服务都受到了影响，随后在 2024 年 12 月 26 日又一次遭遇大规模宕机。

不仅是 Sora 视频生成模型，OpenAI 的 GPT-4.5 模型，也被称为 Orion，这个模型的发布之路同样充满了坎坷。最早关于 OpenAI 的 Orion 模型的公开信息可以追溯到 2023 年 9 月。当时，OpenAI 的 CEO Sam Altman 在一次演讲中公开证实了 Orion 正在开发中。

经历了多次延迟之后，直到上个月，也就是 2025 年 2 月底，OpenAI 才正式发布 GPT-4.5。Sam Altman 坦诚道，为了训练 GPT-4.5，他们消耗了大量的计算资源，甚至已经用完了 GPU 资源，这也导致 GPT-4.5 不光训练费用高昂，连带着使用成本都非常高，开发者调用 GPT-4.5 API 的价格相比之前的 GPT-4o 最高上涨了 30 倍。

技术黑箱与控制权之争

除了资源问题，技术透明度和控制权问题也加剧了双方关系的紧张。根据《The Information》的独家报道，在 2024 年的一次会议中，微软 AI 部门首席执行官 Mustafa Suleyman 对 OpenAI 员工不提供关于 o1 模型工作原理的文档表示不满。根据双方之前的投资协议，微软有权使用 OpenAI 的知识产权，但如果缺乏足够的技术文档，这种权利在实践中可能难以充分实现，这种不透明性让微软产生了担忧。

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独立性与控制权的挑战也是双方关系紧张的重要原因。原本作为 OpenAI 的主要投资者，微软自然希望能够指导和影响其战略方向，以确保其巨额投资获得最大回报。

然而， 根据今年 2 月份的消息，日本软银集团即将完成对 OpenAI 的 400 亿美元投资，这笔交易将使 OpenAI 的估值达到 3000 亿美元。这笔资金将在未来 12 至 24 个月内分期支付，首笔付款最早将于今年春季开始。此次投资完成后，使得软银持股比例超过微软此前累计的投资，成为 OpenAI 最大单一股东。

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除此之外，双方还宣布成立名为"SB OpenAI Japan"的合资企业，负责在日本市场推广 OpenAI 的企业技术。软银还承诺每年将投入 30 亿美元采购 OpenAI 的技术，用于自身及旗下公司。

从这其实也能看出微软与软银对待 OpenAI 的战略重点存在根本差异。微软作为早期投资者，其核心诉求在于获取先进 AI 技术的深入理解与应用权。微软虽有权使用 OpenAI 的知识产权，但缺乏充分的技术文档实质上限制了这种权利的实现。

相比之下，软银采取的是典型的金融投资者姿态。软银似乎并不关注深入的技术细节或对研发方向的微观把控，而是着眼于商业价值的释放。

微软的 Plan B：自研大模型

微软 CEO Satya Nadella 曾在 2022 年底的一次采访中表示，当微软可以直接使用 OpenAI 的模型时，为什么需要开发自己的基础模型。然而，近期的发展表明微软的策略已经转变，正在积极开发自己的 AI 大模型。

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面对可能出现的不确定因素，微软正在实施全面的战略转变，其核心是建立自主 AI 能力。这一转变最显著的表现是微软正在开发自己的 AI 推理模型，名为 MAI，而且模型的性能已经接近 OpenAI 和 Anthropic 等竞争对手的领先模型。

Mustafa Suleyman 领导的微软 AI 部门还在尝试使用 MAI 替代 Copilot 中的 OpenAI 技术。MAI 模型显著大于微软早期开发的 Phi 模型，与此同时微软还计划将 MAI 模型作为 API 提供给开发者，这将使其直接与 OpenAI 在 AI 服务市场上竞争。这不仅表明微软希望减少对 OpenAI 的依赖，还打算在 AI 模型提供商领域建立自己的市场地位。这种策略与微软过去作为软件和云服务提供商的角色一致，但进一步将其业务范围扩展到了 AI 基础模型领域。

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同时，微软还在实施多元化 AI 供应商策略，测试来自多家公司的模型。这种多元化策略有几个优势：它减少了对单一供应商的依赖风险，提供了更多的技术选择，并可能增强微软在与 AI 模型提供商谈判时的议价能力。例如 GitHub（微软的子公司）已经添加了 Claude 和 Gemini 模型作为 OpenAI 的替代品；微软还为 Microsoft 365 Copilot 整合自己的小型模型（Phi-4），都进一步表明这种多元化策略正在整个微软生态系统中推行。

OpenAI 的“去微软化”之路

在微软做出改变的同时，OpenAI 也在追求自己的独立发展路径，特别是在基础设施方面，其中最重大一项计划就是与软银、Arm、英伟达、甲骨文等合作伙伴建立合资企业，在美国建立名为 Stargate 的数据中心系统。这一雄心勃勃的计划初始投资为 1000 亿美元，最终可能达到 5000 亿美元，表明 OpenAI 正在为其未来的模型训练和运行建设大规模的独立基础设施，而不再只依赖于微软。

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众所周知，GPU 资源短缺且价格高昂 ，这也促使 OpenAI 寻求替代方案，并开始与博通合作开发自研 AI 芯片。通过自研芯片，OpenAI 可以降低对英伟达 GPU 的依赖，提高议价能力。自研芯片不光可以降低 AI 模型运行成本，定制化的 AI 芯片还可以针对 OpenAI 的模型进行优化，提升性能和效率，首批芯片预计将于 2026 年开始量产。

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除了这些稍早的消息，本周 OpenAI 还与 CoreWeave 签署了一份为期五年，价值 119 亿美元的合作协议。根据协议，CoreWeave 将为 OpenAI 提供 AI 基础设施，包括数据中心和高性能芯片。作为回报，OpenAI 将获得 CoreWeave 价值约 3.5 亿美元的股份。以上这些举措都在逐步降低对微软的依赖，微软与 OpenAI 之间的关系将会变得更加微妙。

结尾

尽管竞争态势加剧，双方仍存在深度依存。至少在短期内，微软 Azure 依然是 OpenAI 最大的单一算力来源，承担着大量的模型训练任务。微软的全球销售网络也能继续为 OpenAI 提供企业客户触达，这种渠道优势难以被新兴合作伙伴快速替代。

但博弈维度也在不断拓展。微软通过投资 Mistral、Inflection AI 等 OpenAI 竞争对手，构建替代性技术储备。而 OpenAI 则通过 Stargate 项目培育新的合作伙伴生态，这种"双向备份"策略使得任何一方都无法完全掌控合作关系。

在这种趋势下，或许双方的关系将逐步转向"选择性合作"模式，也就是在基础研究、安全伦理等非竞争领域保持协作，而在应用产品和商业服务层面展开竞争。

微软能否成功打造出与 OpenAI 竞争的 AI 模型？OpenAI 又能否在独立发展的道路上保持领先地位？微软与 OpenAI 的故事远未结束。