Microsoft 考慮用 DeepSeek V4 降低 Copilot Cowork 成本，新 Copilot Credits 計費模式曝光

核心問題：企業 AI 助理係「食 Token 怪獸」

要明白點解 Microsoft 會考慮用 DeepSeek V4，首先要了解 Copilot Cowork 係做乜。佢唔係一個簡單嘅聊天機械人，而係一個可以喺整個 Microsoft 365 系統入面，完成複雜、多步驟任務嘅 AI 助理——可以一次過處理 Outlook、SharePoint、Teams 同 Excel 嘅工作 。呢種「代理型」嘅行為同簡單嘅問答好唔同，佢需要連結好多個動作，每個動作都會消耗輸入、輸出同快取 Token。

Microsoft 以前對類似服務嘅收費模式係用抽象嘅「高級請求單位」，但呢種模式去到處理多步驟嘅 AI 助理時就頂唔順，因為單一個用戶請求可能會引發一連串昂貴嘅運算。轉用 Copilot Credits 嘅按用量收費模式——大約每 $0.01 美金就對應返一次互動嘅實際 Token 用量——直接將推理成本暴露畀客戶 。喺呢個透明嘅計費環境下，任何降低底層模型推理成本嘅做法，都會直接幫 Microsoft 赚钱，因為佢可以同時提供更低嘅 Credit 消耗率，又 keep 到利潤 。

DeepSeek V4 登場：點解 Microsoft 咁有興趣？

Axios 報導指 Microsoft 正考慮一個經過微調、由 Azure 托管嘅 DeepSeek V4 模型，背後有三個策略性原因：

1. 架構成本效益： DeepSeek V4 用咗一個好高效嘅注意力機制，可以大規模降低部署成本，好適合處理高流量嘅企業 AI 工作量 。DeepSeek 模型（包括 V4 Pro 同 V4 Flash 版本）本身已經喺 Microsoft 嘅 Azure AI Foundry 目錄入面有得用，所以 Microsoft 對佢哋嘅操作已經好熟悉 。
2. 供應鏈多元化： Copilot Cowork 推出時，模型選擇入面包括 Anthropic 嘅 Claude Opus 同 Sonnet 模型，仲有 OpenAI 嘅 GPT-5.5 。如果再加多一個自家提供、高效能又低成本嘅開源選項，Microsoft 就可以減少對其他頂尖 AI 模型供應商嘅依賴，同時喺議價時有更多話語權。
3. 合規同數據主權： 將所有推理過程放喺 Azure 入面，係一個好重要嘅合規優勢。Anthropic 嘅 Claude 模型係喺 Anthropic 自己嘅美國基礎設施上運行，呢個做法引起咗歐洲企業對 GDPR 同歐盟數據邊界合規嘅關注 。一個由 Microsoft 托管嘅 DeepSeek V4 就可以將所有數據同處理過程保留喺 Azure 嘅主權雲端邊界內，大大簡化咗受監管行業嘅合規要求 。

Copilot Credits 計費模式點樣運作？

隨住新嘅按用量收費模式而家已經生效，每次同 Copilot Cowork 互動都要俾錢。以下係新貨幣 Copilot Credits 嘅詳細解釋：

• 單位價值： 1 個 Copilot Credit 等於 $0.01 美金嘅消費價值 。
• 計算方式： 用量係按 Token 層面計算，包括輸入 Token、輸出 Token 同快取 Token，每個項目嘅費用係根據每個模型嘅公開 API 價格而定 。
• 付款選項：
  • 按量付費： 每個 Credit 收 $0.01 美金，唔需要預先付款，適合用量低或者唔穩定嘅情況 。
  • Credit 套裝： 預先購買，每個月 $200 美金可以買到 25,000 個 Credits，適合用量比較穩定同高嘅情況 。
• 管理： 所有開支都可以透過 Microsoft 365 系統管理中心嘅中央成本管理面板進行監控同控制 。

當平價嘅 DeepSeek 模型最終加入 Copilot Cowork 嘅模型選擇時，佢嘅低 Token 成本就會直接轉化為執行同一項企業任務時消耗更少嘅 Credits。

新嘅競爭同安全格局

呢個動作唔單止影響 Microsoft 內部嘅會計部門。對於企業嘅資訊安全總監嚟講，可以話係好壞參半。Copilot Cowork 本身已經會遵守現有嘅 Microsoft 365 安全控制，只會存取用戶有權限睇到嘅數據，並整合咗 Microsoft Purview 嚟做審計同管治 。一個由 Azure 托管嘅模型自然可以配合呢個架構。不過，Cowork 可以同時存取 SharePoint、Teams 同 Excel 嘅數據，呢個能力要求公司必須確保佢哋嘅權限模型係滴水不漏，呢個本身就係一個新嘅管治挑戰 。

從市場角度睇，喺全球最大嘅企業生產力套裝入面，將一個高效能嘅開源模型作為頭號選項，係對開放權重 AI 運動嘅一個巨大肯定。呢個做法直接對競爭對手，例如 Google Workspace 嘅 Gemini 同 Slack 嘅 AI 整合，構成價格壓力，因為佢哋而家要同 Microsoft 提供平價、複雜嘅大規模 AI 代理能力作比較。呢個動作標誌住，企業 AI 嘅競賽而家唔單止係睇模型本身有幾勁，更加係睇推理成本有幾低。