מדוע מיקרוסופט פונה ל-DeepSeek V4 עבור סוכן ה-AI הארגוני שלה

בפועל, בקשה אחת של משתמש עשויה להפעיל רצף של פעולות: חיפוש מידע, הבנת ההקשר, שימוש בכלים, יצירת פלט ולעיתים גם שינוי מסמכים או תיאום פעולות. כל שלב כזה צורך טוקנים — טקסט שהמודל מקבל, מייצר או משתמש בו מחדש — ולכן משימות מסוג זה יקרות יותר מהרצת שאלה ותשובה קצרה.

מדוע מודל זול יותר הפך לחשוב כל כך

במודל התמחור הקודם, שירותים דומים נמדדו באמצעות יחידות בקשה פרימיום מופשטות. מודל כזה מתקשה לשקף את ההבדל בין בקשה פשוטה לבין משימה אוטונומית שמפעילה שרשרת ארוכה של פעולות.

מיקרוסופט עוברת כעת לחיוב לפי שימוש באמצעות Copilot Credits. במודל זה, עלות השימוש קשורה לצריכת הטוקנים בפועל ולתעריף של המודל שנבחר . עבור מיקרוסופט, המשמעות ברורה: כל ירידה בעלות ההסקה יכולה לשפר את שולי הרווח ולאפשר קצב צריכה נמוך יותר ללקוחות, תוך שמירה על רווחיות .

לפי דיווח Axios, החברה בוחנת גרסה מותאמת של DeepSeek V4 — או מודל קוד פתוח אחר — שתתארח בתשתית Azure ותוצע כאפשרות זולה יותר בשבועות הקרובים . מדובר באפשרות שנבחנת, לא בהכרזה על מוצר שכבר זמין.

שלוש סיבות לבחירה האפשרית ב-DeepSeek V4

1. יעילות תפעולית בקנה מידה גדול

ל-DeepSeek V4 מיוחסת ארכיטקטורת קשב יעילה שמפחיתה את עלויות הפריסה בהיקפים גדולים . זה עשוי להתאים במיוחד לסוכנים ארגוניים שמבצעים מספר רב של משימות מורכבות מדי יום.

בנוסף, גרסאות של DeepSeek כבר מופיעות בקטלוג המודלים של Microsoft AI Foundry, ובהן V4 Pro ו-V4 Flash. הדבר מעניק למיקרוסופט היכרות תפעולית עם המודלים ועם אפשרויות ההרצה שלהם ב-Azure .

2. פחות תלות בספקיות מודלי-עילית

הגרסה הזמינה של Copilot Cowork כוללת בורר מודלים עם מודלי Claude Opus ו-Sonnet של Anthropic, וכן GPT-5.5 של OpenAI . הוספת מודל בעל ביצועים גבוהים ועלות נמוכה יותר, בשליטה ובאירוח של מיקרוסופט, תאפשר לחברה לגוון את מקורות המודלים שלה.

מהלך כזה עשוי גם לשפר את עמדת המיקוח של מיקרוסופט מול ספקיות המודלים הגדולות. במקום להסתמך על מודל חיצוני לכל משימה, היא תוכל לנתב משימות מסוימות למודל מותאם וזול יותר.

3. שליטה טובה יותר במיקום הנתונים

אירוח המודל ב-Azure עשוי להקל על ארגונים שצריכים לשלוט במקום שבו הנתונים מעובדים. מודלי Claude שמופעלים דרך התשתית של Anthropic בארצות הברית עוררו שאלות בקרב ארגונים באירופה בנוגע ל-GDPR ול-EU Data Boundary — מסגרת הגבולות הגאוגרפיים של מיקרוסופט לעיבוד נתונים .

מודל DeepSeek שמתארח על ידי מיקרוסופט ב-Azure יוכל, בהתאם לתצורת השירות ולדרישות הארגון, להשאיר את העיבוד בתוך גבולות הענן והמדיניות של Azure. זו עשויה להיות חלופה פשוטה יותר עבור תעשיות מפוקחות, אך עצם האירוח ב-Azure אינו מבטל את הצורך לבדוק את תנאי השירות, מיקום העיבוד וההגדרות הארגוניות בפועל .

איך עובד התמחור באמצעות Copilot Credits

Copilot Credits הם יחידת המדידה של צריכת Copilot ושל סוכנים שונים בסביבת הארגון .

• ערך הקרדיט: קרדיט אחד מייצג 0.01 דולר של צריכה .
• מה נמדד: החיוב מבוסס על טוקני קלט, טוקני פלט וטוקנים שנשמרו במטמון. התעריף עשוי להשתנות בהתאם למודל ולסוג השימוש .
• תשלום לפי שימוש: הארגון משלם 0.01 דולר לכל קרדיט, ללא רכישה מראש. האפשרות מתאימה לשימוש נמוך או לא צפוי .
• חבילות קרדיטים: ניתן לרכוש חבילות של 25,000 קרדיטים במחיר של 200 דולר לחודש, עבור עומסי עבודה גדולים וצפויים יותר .
• ניהול ובקרה: מנהלי הארגון יכולים לעקוב אחר ההוצאות, להקצות מכסות ולהגדיר מדיניות דרך לוח הבקרה Cost Management במרכז הניהול של Microsoft 365 .

כאשר מודל DeepSeek זול יותר יופיע — אם וכאשר יתווסף — בבורר המודלים של Cowork, העלות הנמוכה יותר של הטוקנים עשויה להתבטא בצריכת קרדיטים נמוכה יותר עבור אותה משימה. בפועל, העלות תהיה תלויה גם במורכבות המשימה, בכמות ההקשר ובמספר הפעולות שהסוכן יבצע.

האבטחה נשארת תלויה בהרשאות הארגון

Copilot Cowork פועל בתוך גבולות האבטחה והממשל של Microsoft 365. הוא מכבד את הרשאות הזהות והגישה הקיימות, וניגש רק לנתונים שהמשתמש מורשה לראות . Microsoft Purview זמין גם הוא לצורכי אבטחה, ביקורת וממשל של Cowork .

עם זאת, היכולת של הסוכן לעבוד במקביל מול Outlook, SharePoint, Teams ו-Excel יוצרת אתגר חדש לצוותי אבטחה. הרשאות לא מדויקות או שיתופים רחבים מדי עלולים להפוך למשמעותיים יותר כאשר סוכן אחד מסוגל לסרוק מידע ממספר שירותים במסגרת תהליך עבודה יחיד . לכן, לפני הפעלה רחבה של Cowork, ארגונים יצטרכו לבחון היטב את מודל ההרשאות, מדיניות הגישה והפעולות שהסוכן רשאי לבצע.

לחץ תחרותי על שוק ה-AI הארגוני

אם מיקרוסופט תציע מודל DeepSeek בעל ביצועים גבוהים במחיר צריכה נמוך יותר, היא תציב רף חדש עבור סוכנים ארגוניים. מתחרות כמו Gemini של Google Workspace ואינטגרציות ה-AI של Slack עשויות להידרש להתמודד לא רק עם שאלת איכות התשובות, אלא גם עם העלות של ביצוע פעולות מורכבות לאורך זמן.

במובן הזה, הבחירה האפשרית ב-DeepSeek היא גם הצבעת אמון במודלים בעלי משקולות פתוחות. היא מדגישה שבמרוץ ה-AI הארגוני, היכולת של מודל לבצע משימה היא רק חלק מהמשוואה. עלות ההסקה, שליטה בתשתית, מיקום הנתונים וגמישות התמחור הופכים לגורמים מרכזיים לא פחות.

השורה התחתונה: מיקרוסופט בוחנת את DeepSeek V4 בעיקר כדי להתמודד עם העלות הגבוהה של תהליכי עבודה רב-שלביים ב-Copilot Cowork, דווקא בזמן שהיא מקשרת את החיוב לצריכת הטוקנים באמצעות Copilot Credits. מודל מותאם שיתארח ב-Azure עשוי להוזיל את ההפעלה, להפחית את התלות בספקיות חיצוניות ולתת לארגונים אפשרות נוספת לשלוט בנתונים — אך הוא עדיין בגדר אפשרות נבחנת, ולא מוצר שהושק.