从芯片到云端的全面融合：微软Build 2026大会上，与英伟达共同定义的智能体AI全栈蓝图

除了这款Surface设备，统一技术栈还包含了 面向Windows的Nvidia DGX Station 等桌面级DGX系统。这为开发者提供了一条清晰的算力扩展路径：他们可以先在本地RTX Spark PC上创建原型，然后将相同的智能体工作负载无缝地扩展到更强大的本地工作站，或直接迁移到Azure的AI基础架构上 。这便是该硬件蓝图的核心承诺：一个从边缘到云端的加速计算连续体。

🧠 模型层：从自研到开源的一站式选择

统一技术栈在模型层面秉持“模型多样性”的设计理念。此次合作中，两家公司都发布了重大的模型公告。

微软的AI超级智能团队一次性发布了七个全新的内部模型家族，其中的明星产品是 MAI-Thinking-1，这是微软的首个推理模型 。作为其性能的初步证明，在盲测中，独立评审员对其表现的偏好超过了 Claude Sonnet 4.6，并且它在 SWE Bench Pro 编程基准测试中的能力已与 Opus 4.6 相当 。这些MAI模型与微软自研的 Maia 200 芯片协同设计，通过软硬件联合优化，实现了 1.4倍 的效率提升 。同时，微软还公布了 Project Polaris，这是一个自研的AI编程模型，并计划在 2026年8月 前用它取代 GPT-4，成为 GitHub Copilot 的驱动核心 。

对此，英伟达也拿出了自己的开源产品作为回应。大会上，英伟达发布了包含 5500亿参数 的混合专家模型（MoE）Nemotron 3 Ultra。英伟达的整个开源模型家族，现在都能通过 Microsoft Foundry 平台直接获取，用于开发和部署 。

🛡️ 为自主式智能体重塑安全标准

对于个人AI智能体来说，最关键的挑战是信任。一个强大到能在应用程序和文件之间代表你采取行动的智能体，同样需要强大的安全控制。Build 2026的公告正是从操作系统层面来应对这一挑战 。

微软发布了全新的 Windows安全原语，专门用于智能体的隔离、身份识别和可管理性。这些是操作系统底层的基石能力，而非事后打补丁的应用防护。其核心是 微软执行容器 (MXC) 框架，这是一个用于定义和规范智能体进程的隔离与策略执行的策略层 。

在此之上，英伟达推出了 OpenShell，这是一个构建于 MXC 之上的安全 Windows 运行时。OpenShell 运用内核级别控制来隔离智能体的进程，并根据任务上下文限制其权限，将零信任模型引入这些自主运行、永不离线的智能体 。

此外，还有行业级的治理工具作为补充。微软发布了 智能体控制协议 (ACS)，这是一项新的开源标准，允许安全团队定义细粒度的策略文件，明确规定智能体能做什么、绝对不能做什么，包括在何种情况下需要人类批准 。面向企业用户，Agent 365 SDK 已正式可用，它将可观测性、访问控制和合规性执行直接集成到了智能体的开发生命周期中 。

🤝 串联一切的开发者平台

硬件、模型和安全层的统一，最终由一系列全新或更新的开发者平台来串联落地。

• Windows Agent Framework 1.0 已正式发布，它是用于构建本地个人智能体的原生运行时 。
• Azure Agent Mesh 被宣布为一项新的云服务，用于在 Azure 上编排和联邦执行智能体任务 。
• Microsoft Foundry 现在充当着统一的入口，开发者可以在一个具有企业级安全性和生命周期管理的平台中，同时访问英伟达的 Nemotron 模型和微软的 MAI 模型以及部署基础设施 。
• Microsoft Agent Platform 由全新的 Microsoft IQ 上下文引擎驱动，它让开发者可以在 GitHub 上构建一个智能体，将其部署到 Foundry，并让它在最佳可用模型之间自动优化 。

总而言之，Build 2026 的一系列发布代表了一个决定性的转变。微软与英伟达共同打造的统一技术栈，并不仅仅是提供工具；它更是为一个即将到来的“智能体时代”，精心设计了一个安全、可扩展且与模型无关的操作系统 。