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微軟「前沿擴散與控制」策略：MAI 模型如何以更低成本打敗 OpenAI 與 Anthropic

微軟執行長 Satya Nadella 正式將自家 AI 策略命名為「前沿擴散與控制」，將例行任務導向輕量、專用的 MAI 模型，僅複雜問題才交由 GPT 或 Claude 等昂貴前沿模型處理。 Excel 已上線的 MAI 模型在常見任務上「與 GPT 5.6 並駕齊驅」，但成本遠低於租用第三方模型。

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微軟正在低調執行企業 AI 領域最重大的變革之一：系統性地以更小、專為特定用途打造的內部模型，取代昂貴的第三方前沿模型，而且這些內部模型在日常任務上的表現絲毫不遜色，甚至更優。執行長 Satya Nadella 將這套方法稱為 「前沿擴散與控制」（Frontier Diffusion and Control），而 GitHub Copilot、Excel 與 Outlook 的早期生產成果已經公開。

什麼是「前沿擴散與控制」？

過去，微軟會將使用者的每一個 AI 請求都送進 GPT-5 或 Claude 這類大型前沿模型；現在，微軟加入了一層路由機制：日常、明確的任務交給較小、專為特定任務訓練的 MAI（Microsoft AI）模型，只有真正複雜的問題才向上呼叫大型前沿模型。Nadella 在 2026 年 7 月 23 日的部落格文章中正式為這套策略命名。

日常任務用小模型： 這套策略的本質是「擴散」前沿智慧——用產品專屬資料訓練小型內部模型，直到它們在常見任務上達到與前沿模型相同的品質，但消耗的 token 數量卻少很多。

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