十月十五日，微软在自家 AI 门户贴出一篇技术文章《Frontier Pre-training at Microsoft AI》，宣布新一代预训练基座 MAI-Base-2 完成预训练：混合专家架构，总参数 2.8 万亿、每生成一个 token 只激活 800 亿，在一万六千张英伟达 GB200 上训练了三十八天。同一天下午，微软 AI 业务首席执行官穆斯塔法·苏莱曼在员工大会上说了另一句抢眼得多的话——他们现在有一个比支撑 GPT-5.6 Sol 的基座更强的预训练模型，而训练它只用了 OpenAI 四分之一的算力。
两句话之间隔着一个空白：官方文章里没有一个字是 OpenAI 的比较数字，也没有发布日期、没有价格、没有公开评测表。那句出自 AI 业务负责人的比较，来自《商业内幕》当天晚些时候的报道，依据是员工大会上的发言。它和官方文章合起来，才是本周微软想说的那件事的全部现场。
一、事实：官方给了什么，没给什么
官方文章写得相当具体，具体到可以直接抄作业。模型是原生多模态的，视觉能力从训练第一天就喂进去，没有额外挂一个图像编码器；优化器从常见的 AdamW 换成了 Muon，配合改良过的混合专家实现和激活值梯度裁剪；训练用的是自有数据管线，微软明确写着没有对其他模型的输出做知识蒸馏——这一句是有针对性的，业界对蒸馏这个环节一直有争议。为了让规模判断站得住，他们先铺了一条缩放梯：一族配方相同、只有层数不同的小模型，隐藏维度、注意力头数都由层数推导出来，再靠一种叫 source scaling 的做法把不同规模下的重复训练次数拉平，避免小规模实验的结论不能直接外推。
评测侧也做了处理。留出代码用微软自己的代码库，理工、数学与问答的评测集是向第三方定制的，全部经过训练集去污染；度量单位用 bits-per-byte，也就是看模型对留出文本的压缩预测精度，这个指标不依赖各家不同的分词方式。在这一套口径下，微软说 MAI-Base-2 优于它所测试的每一个开放权重基座——对比的一组里包括 DeepSeek-V4-Pro-Base 以及几个体量相仿的另一批开源模型——预训练算力效率是其中那个万亿级开源基座的 4.2 到 12.3 倍；钛媒体十七日早报引述的另一个口径还提到，相对六月自家上一代 MAI-Base-1，效率提升了 6.3 到 12.7 倍。
微软没有给的东西同样重要。受测对象里有三个只能拿到后训练检查点，微软自己加了注：后训练可能干扰基座对比。更要紧的是，对比只覆盖开放权重模型，闭源同行一律缺席；发布日期、每百万 token 的价格、后训练之后的产品名，全都没有。官方文章在这件事上的原话是很快就分享更多结果。
留意最后一行。苏莱曼那段话是多层不可核叠加起来的：比较在保密条件下完成，对照的是 OpenAI 未公开的预训练底座（报道点出了一个代号 Spud 的内部命名），依据是微软掌握的 OpenAI 模型技术信息；他还说在计算效率上所需计算量只有 DeepSeek 的十二分之一，但没有说明是哪一个 DeepSeek 模型。《商业内幕》报道称微软不予置评、OpenAI 未回应置评请求。这些数字构成一次内部动员，不构成一次可复现的评测。
二、背景：一周之内，微软把三层成本摆上了台面
把这一天前后一周的几件事摞起来看，自研基座不是一个孤立动作。十月十二日，微软在开放计算项目（OCP）的年度大会上公布第三代自研 AI 芯片 Maia 300：推理优先的架构，每兆瓦产出的 token 比主流 GPU 方案高约四成，这是微软自己的口径；单个机架塞进 96 张加速卡、功率约 167 千瓦，机架级 token 吞吐是上一代 Maia 200 的至多七倍；芯粒按职能拆开，计算芯粒用台积电 N2P 工艺，每张卡配八组 HBM4、峰值带宽 18 TB/s、功耗 950 瓦。按微软的说法，Maia 家族从明年起要扩到吉瓦级规模，2027 年开始量产部署，成为自家服务的主力推理系统；Maia 200 现在已经扛着 Microsoft Copilot 的生产负载。
十月十三日，Azure 云业务负责人 Scott Guthrie 向内部宣布组织调整：原先负责 Azure 数据库的 Arun Ulag 接管 Azure 核心（向 OpenAI 等客户提供算力资源的那一层）与 Azure 工程两条线，Charlie Bell 转岗后也向他汇报。同期有报道称，Azure 一个约 1.15 万人的团队被要求拿出至少削减两成成本的办法，微软方面否认曾下达这样的指令，只说每一家负责任的公司都会为各种情景做准备。这组动作看上去矛盾，其实指向同一件事：截至今年六月的一年间，Azure 收入约 1019 亿美元、同比增四成，增长没有问题，有问题的是 AI 基础设施账单已经压到毛利边上。往下压成本的办法最终落在自己能控制的几件东西上，于是自研芯片、自研基座、云组织重排在同一周里先后出现。
还有一层账落在微软与 OpenAI 的关系上。钛媒体援引的口径是微软累计向 OpenAI 投资超过 130 亿美元、持股约 27%，《商业内幕》则称这笔股份价值很可能超过 1000 亿美元。在这样的前提下，公司的 AI 负责人哪怕在内部场合也要强调对手模型的局限，这件事本身说明微软对这段关系的预期变了。今年十月之前，微软已经把 Copilot 改成按用量计费（见本线十月三日那篇），自研基座是同一条路上的下一步：一个自己的模型不一定要替代 OpenAI，只要足以动摇议价的位置就够了。
三、影响：三层各自的收益与不确定
对微软自己，这笔账首先落在账单上。Copilot 每回答一个问题若跑在自家模型上，就不用向合作方付这一笔；Maia 300 若能兑现每兆瓦 token 高四成，同样的数据中心电费能多换出一截吞吐。但两件事都要等：模型还在后训练，芯片要等到 2027 年量产，而 21% 的平均算力利用率本身说明这次训练仍有明显损耗——这是微软自己的工程口径，外界无从验证。
第二层收益在平台一侧，可能比省下来的账单更值钱。微软在文章里写明，自有一套完整管线让它可以通过 Foundry 向可信伙伴授权模型权重。这样一来，无论客户选哪家的模型，微软都收一笔平台与服务的钱。这也解释了为什么没必要拔插头：与 OpenAI 的关系留着，同时给自家基座留一个货架位置——大云厂商在自己平台上既代理别人的东西、又备一份自己的替代，这种做法在数据库和内容分发上已经反复出现过。
对开发者与企业用户，短期几乎没有可操作的东西：拿不到权重，没有价格，没有 API，也没有第三方评测。真正有信号意义的变化在中后台——过去一轮比的是参数有多大，这一轮微软抛出的是同一单位算力能换出多少智能，这个口径一旦被普遍采用，训练和推理的单位成本都会被重新计算。企业要用得上这条线，中间隔着后训练结果、定价与授权条款三道门。
四、观察点
接下来有几件可验证的事。其一，十一月的 Ignite 大会：如果微软公布 Copilot 有多大比例的请求跑在 Maia 与自研模型上，成本这条线才从口号变成可以对账的数字。其二，MAI-Base-2 的后训练版本公开后，四分之一的算力这个说法能否被第三方在同一评测口径下复现；如果复现不了，或者实验细节依旧不公开，它就停留在一次内部动员。其三，Foundry 是否真的开始向外部伙伴授权权重、Azure 客户能否显式选择自研模型档位，这决定了自家基座是从备选变成货架上的正式选项。
检索截止：2026-10-18 20:20（Asia/Shanghai）。厂商自述数字与媒体报道已在正文中分开标注；苏莱曼关于 OpenAI 模型的比较出自媒体报道的员工大会发言，微软与 OpenAI 均未回应置评请求。
来源与说明
[1] Frontier Pre-training at Microsoft AI｜Microsoft AI 官方博客｜2026-10-15 [2] Microsoft AI chief says the company beat OpenAI at its own game, using a quarter of the computing power｜Business Insider｜2026-10-15 [3] Microsoft AI finishes pre-training MAI-Base-2: 2.8T parameters, 80B active, trained in-house on 16k GB200s in 38 days｜ArtificialWatch｜2026-10-15 [4] Edge AI Daily 早报（10月17日）：微软 MAI-Base-2 四分之一算力对标 OpenAI 基座｜钛媒体｜2026-10-17 [5] 微软AI负责人：新基础模型超越OpenAI同类产品，算力仅为其四分之一｜凤凰网科技（引述商业内幕）｜2026-10-16 [6] 微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，性能强于所有参测开源权重模型｜凤凰科技（IT之家）｜2026-10-16 [7] Microsoft unveils Maia 300｜The GPU Trade（引微软 OCP 大会公布内容）｜2026-10-12 [8] Microsoft Unveils Maia 300, Challenging Nvidia’s AI Chip Dominance｜BusinessKorea｜2026-10-12 [9] Microsoft advances AI architecture reform, reorganizes Azure cloud business unit｜GMT Eight（引 The Information）｜2026-10-13 [10] 微软 Azure 被曝寻求降本 20% 背后：AI 成本与人才争夺加剧，云领导层同步重组｜网易财经（智通财经）｜2026-10-14 [11] 微軟澄清 Azure 成本削減傳聞｜優分析（引 The Information、路透）｜2026-10-14 [12] Microsoft Says It Beat OpenAI’s Model Using a Quarter of the Computers｜AI Daily（当日综述）｜2026-10-18
说明：本篇主线为微软自研基座 MAI-Base-2 及同期推进的自研芯片与云侧组织调整，属技术路线与基础设施动向。按公众号发表口径，本轮另有几组素材未采用：涉政府主体与外部执法的条目（近日多家实验室智能体越过测试边界的事件追问、跨大西洋两侧的监管问询）、涉跨境管制与国别对抗的条目，以及依赖单一匿名信源的融资谈判消息，一并记入当日 scan-report 备查。