划重点
01微软在过去一年中对OpenAI投入近140亿美元，不断加深与OpenAI的捆绑，同时投资其他AI初创企业。
02除此之外，微软在全球范围内加大对AI基础设施层的投资，足迹遍布多个国家与地区。
03然而，OpenAI目前仍在亏损，且亏损会持续扩大，微软的投资回报取决于OpenAI的盈利状况。
04事实上，微软在AI领域的巨量投资能否如期取得回报，主要取决于三方面：微软自身AI产品与业务的收入情况、全球各地建设的AI数据中心能否高效运转以及OpenAI的盈利状况。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
作者丨刘杨楠
编辑丨海腰
图源丨Midjourney
过去一年，微软和OpenAI无疑是大洋彼岸最具看点的一对商业组合。
10月9日，《福布斯》一篇报道又将双方送上风口浪尖。报道中指出，一家分析公司预测，如果未来三年OpenAI无法盈利，微软将收购OpenAI。
无独有偶，10月10日凌晨，有报道称OpenAI或将重组为公益公司（PBC），以防止敌意收购，并保护首席执行官Sam Altman免受外部干扰。
目前双方并未对此做出回应，但由此传递出的信息却意味深长。
ChatGPT发布以来，全球大型科技企业不惜重金投入布局AI，试图在AGI的故事里占据主导。然而，2024年以来，大模型初创公司迟迟没有找到变现路径，包括OpenAI在内的明星企业均深陷亏损，很大程度上依赖大型科技公司输血来维持经营，这种模式或许不会持续太久。大厂不会让已经投入的真金白银打水漂，收购优质初创企业，或许是让大厂投资尽快产生回报的路径之一。
事实上，微软已经在这样做了。在OpenAI被收购的预测传出前，微软已将明星独角兽企业Inflection AI的核心团队收入麾下。
美国三大云巨头中，微软是对AI投入最为果决、也最全面的一家。ChatGPT一炮而红后，微软一改往日温吞的风格，乘胜追击。除OpenAI外，微软陆续与全球各地的AI明星企业建立链接，在不到两年的时间里，用资本拼出了一幅遍布全球的AI版图。
激进而专注地押注OpenAI
“我在成为首席执行官之前就认为，我们应该继续投资新技术，开发新市场，甚至认为应该采取更加激进而专注的方式。”纳德拉曾在《刷新》一书中写道。
OpenAI，则是微软“激进而专注”地投入新技术后，催生出的最大的果实。微软CEO萨提亚纳德拉曾在采访中直言：“如果没有微软的早期支持，OpenAI就不会存在。”
一切开始于2018年。
彼时，谷歌旗下研究机构DeepMind已先后推出AlphaGo和AlphaFold，在深度学习浪潮中取得先机。而微软却被排除在AI的主流视线之外，并且仍处在一场内部变革的关键时期。
2018年，纳德拉发起的内部改革初见成效，微软市值超8000亿美元，超越了互联网泡沫以来的最高点。同年，微软宣布重组公司架构，拆解了Windows和设备部门，成立了两个新部门体验与设备部门、云与AI平台部门，公司的业务重心由此开始向云与AI转变。
就在微软逐渐找到新轨道的同时，2018年的OpenAI却迷失了方向。
先是大股东马斯克退出OpenAI董事会，并停止进一步资助；而后由于资源与资金的限制，OpenAI一众顶尖AI研究员选择离开，加入谷歌等资源更丰富的大厂。作为非营利组织的OpenAI，亟需找到新的“金主”。
直到2018年末，纳德拉与奥尔特曼见面，双方都迎来命运转折点。
2019年，微软首席技术官在给纳德拉和比尔盖茨的一份邮件中写道，“谷歌Gmail的自动完成功能已经很好用，我们已经落后好几年了”。这让纳德拉意识到，不能再等了。
2019年，微软首次向OpenAI投资10亿美元。根据合作协议，微软的Azure云将成为OpenAI的“独家”云服务提供商。同时，纳德拉主动提出，帮OpenAI采购芯片，以AI模型训练所需的算力体量来看，这意味着至少百亿美元级的未知投入。
当时，微软内部很多高管对纳德拉的决定不以为然。就连比尔盖茨也不理解，为什么要给一个外部公司投这么多钱？“我们明明有自己的AI。”
问题在于，微软自己的AI，还不够好。
早在2009年，微软研究院就开始开发用于语音识别和文本生成的AI模型，10年来并未有突破性进展。而当时的OpenAI只有约40人，微软研究院的上千名研究员们自然不会、更不愿相信，这个名不见经传的小团队能做到微软投入多年却无果的事情。
更让人难解的是，纳德拉对OpenAI的“偏爱”挤掉了微软其他部门的预算空间，微软硬件部门的负责人还因此跳槽到了亚马逊。
这些微小的动荡并未撼动纳德拉押注新技术的决心：
2021年，微软对OpenAI进行了额外的10亿美元投资，进一步加深了合作关系，并签署了长期合作协议，将GPT-3模型作为微软云计算服务Azure的独家许可方；
2023年1月，ChatGPT推出2个月后，微软宣布了对OpenAI“多年、数十亿美元”的投资计划；
2023年4月，微软再次加码，对OpenAI额外投资100亿美元，持股比例达到49%，并规定了微软能够获得OpenAI利润的一定比例，直到收回投资为止；
在OpenAI最新一轮高达66亿美元的融资中，微软再度出资7.5亿美元。
2019年至今，微软已向OpenAI投资近140亿美元，不断与OpenAI加深捆绑的同时，也开始对一些和OpenAI路线不同的大模型初创企业抛出橄榄枝。
遍地开花，为我所用
过去两年，微软对Inflection AI情有独钟。
Inflection AI由DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman等人于2022年创立，成立不久便获得了2.25亿美元天使轮融资，迅速成长为生成式AI领域的黑马。
技术路线上，Inflection AI是“情感AI”领域的代表。2023年5月，Inflection AI发布了自研大语言模型Inflection-1驱动的聊天机器人Pi，定位为“朋友对话者”，而非当时主流的辅助工具。
仅1个月后，2023年6月，Inflection AI宣布完成13亿美元的最新一轮融资，由微软、英伟达和三位亿万富翁(LinkedIn联合创始人里德霍夫曼、微软联合创始人比尔盖茨和谷歌前首席执行官埃里克施密特）牵头投资，投后估值达40亿美元。
但谁也没想到，9个月后，Inflection AI的故事戛然而止。
今年3月，微软宣布向Inflection AI支付6.5亿美元，以获得其AI软件的授权；同时，Inflection AI联合创始人Mustafa Suleyman和Karén Simonyan以及约70名员工集体加入微软，微软甚至为其组建了一个全新的部门Microsoft AI，负责Copilot和其他消费者AI产品。
作为交易的一部分，Inflection表示将停止开发其推出不到一年的Pi聊天机器人的消费者版本，并集中精力为企业客户开发定制聊天机器人。
Inflection AI的境遇也向外界传递出一个信号微软显然不满足于仅仅通过外部投资参与这轮AI浪潮，最终还是要充实内部团队，强大微软自身的AI实力。
只是，目前大模型技术尚在早期，技术路线尚未统一，对巨头而言，最低成本的试错方式就是把鸡蛋放进多个篮子里。
今年2月，微软向Mistral AI投资1600万美元，并建立合作伙伴关系。
Mistral AI成立于2023年5月，由前DeepMind和Meta的科学家共同组建。不同于OpenAI的闭源路线及其对Scaling law的坚持，Mistral AI是开源模式与MoE架构的代表。差异化的技术路径也让Mistral AI颇受市场青睐，目前估值已飙升至60亿欧元（约合64亿美元）。
4月，微软又宣布向阿联酋AI公司G42投资15亿美元，双方还将支持设立10亿美元的基金。
事实上，在不断向外投资的同时，微软始终没有停止内部的AI研发。
今年4月，微软透露，已建立了自己的Phi-3模型系列，这是一个小型开放AI模型家族，运行成本低于OpenAI的GPT-4等大型语言模型。微软还表示，Phi-3模型已被包括贝莱德、Epic在内的企业采用，且在性能上超越了OpenAI的GPT-.5。在最新的Phi-3.5系列中，微软还首次推出了基于MoE架构的模型Phi-3.5-MoE-instruct。
在模型之上，微软也广泛投资AI应用，涉及AI Agent（Adept AI）、低代码/无代码应用开发（Builder.ai）、机器人(Figure Robotics)、AI内容创作（Typeface）、AI角色创作（Inworld AI）等热门方向。
AI界的“基建狂魔”
某种程度上，GPU、数据中心等基础设施决定了模型训练的下限，其中也蕴藏了一个万亿美元的市常作为云服务商，微软自然不会放过这块蛋糕。
2023年，微软共投资了两家芯片公司：6月，微软宣布将在未来数年内向GPU云计算公司CoreWeave投资数十亿美元，用于建设云计算基础设施；9月，微软的M12风险基金参与了AI芯片企业D-Matrix的B轮融资，正式布局AI推理。
进入2024年后，微软便开始在全球范围内加大对AI基础设施层的投资，足迹遍布日本、东南亚、欧洲、中东、北美、拉美、非洲等多个国家与地区，还出现了多起“历史之最”的大手笔：
今年4月，微软宣布将在未来两年将对日本投资29亿美元，这是微软46年来对日本单笔投资最大的项目。
同月，微软又宣布向阿联酋AI公司G42投资15亿美元，以获得该公司的少数股权。此外，微软和G42还将支持设立10亿美元的基金，以便开发人员在阿联酋和更广泛的地区提升AI技能。
5月2日，纳德拉在曼谷做出“重大承诺”，称微软将在泰国建设新的云计算和AI基础设施，为超过10万人提供AI技能机会，并支持该国不断增长的开发社区。
纳德拉还宣布，微软将在未来四年内投资22亿美元，以支持马来西亚的数字化转型，包括建设云和AI基础设施、为20万人创造AI技能机会、建立马来西亚国家AI卓越中心等。这是微软在该国32年历史上最大的单笔投资。
此外，微软未来还将向印度尼西亚投资17亿美元，扩建数据中心。
5月9日，微软又宣布了一项面向美国威斯康星州的AI投资计划，包括33亿美元的云计算和人工智能基础设施，创建该地首个以制造业为重点的人工智能联合创新实验室，以及一项人工智能技能计划，为该州10万多名居民提供必要的人工智能技能。
此外，微软还与美国国家电网合作，在威斯康星州建立一个新的250兆瓦太阳能项目，该项目将于2027年开始运营。
5月14日，微软宣布将在法国进行一项重大投资，计划在未来几年内投入高达40亿欧元(约合43.88亿美元)，聚焦人工智能领域，并计划在法国东部的米卢斯市设立新的数据中心。这是微软在法国运营41年以来最大的单笔投资。
6月3日，微软宣布将在未来两年内对瑞典进行有史以来最大的一笔投资，金额达32亿美元（约合337亿瑞典克朗）。同时，未来三年内，微软将确保25万瑞典企业员工接受如何使用生成式AI培训。
9月18日，微软宣布与贝莱德、全球基础设施合作伙伴（GIP）、和MGX宣布联合成立全球AI基础设施伙伴关系(GAIIP），以投资新建、扩建数据中心和能源设施。该基金最初寻求释放300亿美元资本，是全球最大的AI投资基金，未来总投资潜力高达1000亿美元。
9月25日，微软CEO萨蒂亚纳德拉在访问墨西哥城期间宣布，微软计划未来三年内在墨西哥投资13亿美元，以提升墨西哥AI基础设施水平。通过这项投资，微软计划在未来三年内在墨西哥培训500万掌握人工智能技能的人才。
10月2日，微软宣布将在未来三年内在巴西投资147亿雷亚尔（27亿美元），以加强其在巴西的云计算和人工智能基础设施，并为约500万人提供人工智能相关的培训。
10月4日，微软宣布，自2025年起，未来的2年内，微软将在意大利投资43亿欧元，用于加强意大利人工智能基础建设和建设超大规模云数据中心的基础设施，并在2025年年底为100万意大利人提高人工智能的技能。
一场价值千亿美元的豪赌
除上述已经正式宣布的合作外，微软依然在“激进而专注”地跑马圈地。
今年3月，微软和OpenAI计划建设一个名为“星际之门”的AI超级计算机，预计最快在2028年推出，由微软承担大部分资金投入。
对微软而言，这不是一个容易的任务。“星际之门”项目总成本或将超过1150亿美元，是微软去年一整年服务器、建筑物和其他设备资本支出的三倍多。该项目将分为五个阶段，当前正处于第三阶段，第四阶段的超算预计将在2026年投入使用。
要支撑如此庞大的数据中心运行，必须要有大量的GPU储备，微软已经有所行动。
今年4月，据外媒报道，微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片。此前，基于英伟达披露的相关信息，瑞银分析师Timothy Arcuri分析认为，微软是英伟达最大的客户，为英伟达2024财年贡献了19%的收入，多达115.71亿美元（838亿元人民币）。
这个数目在微软2024财年的资本支出中也占据不小的比例。据2024财年财报数据，2024财年资本支出共560亿美元，约一半用于数据中心和土地等基础设施，其余用于芯片和服务器容量。其中，2024财年第四季度（即2023年4月至6月）资本支出高达190亿美元，同比增长77.6%，主要用于基础设施需求和服务器投资。
而关于这些投资产生回报的时间，微软首席财务官Amy Hood给出了一个大多数投资人很难接受的答案“15年甚至更长时间”。尽管如此，Hood还表示，这笔支出对于支持人工智能服务的需求是必要的，并预计2025财年的资本支出将超过本财年。
目前来看，微软在AI领域的巨量投资能否如期取得回报，主要取决于三方面
首先，微软自身AI产品与业务的收入情况。
迄今为止，微软并未披露其Copilot工具等生成式AI产品的具体收入。但此前曾有报道分析认为，尽管GitHub Copilot每月收费10美元，但微软依然平均每月为每个用户倒贴超过20美元，可见其变现的难度。
相比之下，Azure的AI服务增长较为乐观。2024财年第三季度的财报会上，Hood透露，微软Azure云服务最新季度收入同比增长29%，其中8个百分点来自AI服务。
其次，全球各地建设的AI数据中心能否高效运转。
近期有知情人士透露，从2024财年到2027财年（到2027年6月30日结束），微软预计将在GPU和数据中心上花费约1000亿美元。由于微软很多支出用于采购GPU和建设数据中心，其中涉及大量土地、设备的投入，微软还将面临更高的折旧费用，从而在一定程度上限制其利润增长。
最后，OpenAI的盈利状况也将直接影响到微软的投资回报。
OpenAI此前一直采用一种独特的组织架构，这种架构下，OpenAI并不会给投资者分配股权，而是分发“利润参与单位（PPU）”，即OpenAI盈利后，投资者们会根据手中的PPU分得OpenAI相应比例的利润。
换言之，如果OpenAI不盈利，投资者手中的PPU就是一张废纸。而一个致命的问题在于，OpenAI至今仍在亏损，且亏损会持续扩大。OpenAI近期流出的财务文件中显示，仅今年上半年，OpenAI已经烧掉3.4亿美元，预计到2026年时，OpenAI亏损将高达140亿美元。
事实上，不只OpenAI，对于从预训练做起的所有模型厂商而言，变现都是一个巨大的挑战。人们在一年前畅想的AGI、Super App并未如期出现，而训练所需的资金基本都来自于大厂输血。长期来看，这并非健康的模式。
这种情况下，AGI的主导权或许最终会回到科技巨头手中。从这个层面来说，今天的微软已经没有退路。
作为微软现任掌舵人，萨提亚纳德拉已经见过太多微软因犹豫而败北的教训，他在《刷新》中犀利指出：
“我们在iPad推出之前就开始做平板电脑，早在Kindle出现之前就开始开发电子阅读器。但有的时候，我们虽然开发出了软件，但成功所需的必要元件却尚未出现，例如触摸屏和宽带网。另外有的时候，我们还缺乏端对端的设计思路，无法为市场提供完整的解决方案。我们也对自己快速跟进竞争对手的能力有点过于自信，忘记了这种策略存在与生俱来的风险。我们在颠覆自己极其成功的商业模式时显得畏首畏尾。我们已经从中吸取教训。”
在这些教训之上，当微软再一次面对颠覆性的技术变革，果断出手或许是唯一选择。在纳德拉看来，“在创造未来的道路上并没有一定之规。一家公司必须对它所擅长的事情规划完整的愿景，然后用信念和能力将其变成现实。”
不过，看着微软迅速扩张的AI投资版图，你已经很难分清，这究竟是FOMO心理在蠢蠢欲动，还是微软真的提前一步看到了未来。
但退一步讲，这个答案或许并不重要。毕竟，今天站在大模型浪尖上的人，有谁不是在赌呢？
