微軟的 AI 獨立日：深入解析 7 款 MAI 模型、Scout 代理與 Solara 平台如何重繪企業版圖

其中的旗艦模型是 MAI-Thinking-1，這是微軟首款專為推理打造的模型。它是一款中型模型，擁有 350 億個活躍參數和高達 256,000 個 token 的上下文視窗，完全從零開始，在商業授權的企業資料上進行訓練，且未使用任何第三方模型的知識蒸餾技術 。微軟表示，在獨立盲測評估中，評分者對 MAI-Thinking-1 的偏好度超越了 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6，並且在 SWE-bench 程式碼基準測試上的表現與 Claude Opus 4.6 旗鼓相當 。該模型支援函式呼叫、多步驟指令遵循，並相容於 Chat Completions API ，目前已在 Microsoft Foundry 平台提供私人預覽版 。

完整的 MAI 陣容包括：

• MAI-Thinking-1 — 旗艦推理模型，未使用第三方蒸餾技術訓練
• MAI-Code-1-Flash — 一款輕量級、擁有 50 億參數的程式碼生成模型，專為 GitHub Copilot 和 Visual Studio Code 最佳化，能以低延遲將文字描述轉換為原始碼
• MAI-Image-2.5 與 MAI-Image-2.5 Flash — 用於創意和企業用途的圖像生成模型；MAI-Image-2.5 在業界領先的基準測試中排名第二
• MAI-Transcribe-1.5 — 語音轉文字模型，涵蓋全球前 25 大語言，並已針對客服中心和會議室的噪音環境進行測試
• MAI-Voice-2 與 MAI-Voice-2 Flash — 語音生成模型，可透過簡短的音訊樣本建立自訂語音
• 醫療保健專用 MAI 模型 — 一款專為醫療保健 AI 工作負載量身打造的模型，與通用型陣容一同發布

最關鍵的是，所有 MAI 模型都採用微軟所謂的「零蒸餾」技術進行訓練——這意味著它們完全依賴原創、合法取得的訓練資料，而非來自 OpenAI 的 GPT 模型或任何其他第三方系統的輸出結果 。這種資料來源策略，正是為了解決企業對智慧財產權污染和法律風險的擔憂 。

Microsoft Scout：首款自動駕駛代理

微軟推出了一種名為「Autopilots」的全新 AI 助理類別，而打頭陣的就是 Microsoft Scout 。有別於需要明確提示的傳統助理，Scout 被設計為能在背景持續運作，利用來自 Microsoft 365 的電子郵件、行事曆、聊天記錄和文件等資訊，來理解使用者情境並主動提供協助 。

Scout 建構在開源的 OpenClaw 框架上，並以 Work IQ 作為其情境引擎，深度整合了 Outlook、OneDrive、Teams、OneNote 和 SharePoint 等服務 。在現場展示中，Scout 能夠自動處理會議準備、行事曆管理、報銷單處理和電子郵件草擬，完全無需使用者下達指令 。微軟將 Scout 定位為具備內建安全性的企業級代理，目前透過早期實驗版本，提供給已註冊的前瞻（Frontier）組織使用，並需搭配 Intune 原則設定和選擇性加入證明 。

業界觀察家指出，Scout 直接與 Anthropic 的 Claude Cowork 競爭 。這種以代理為優先的框架，顯示微軟認為下一個運算典範將是自主且全天候運作的代理，而非聊天機器人。

Project Solara：代理優先的硬體平台

除了軟體，微軟還預覽了 Project Solara，一個專為代理優先運算設計的晶片到雲端平台 。Solara 的原型機外型類似智慧音箱和鑰匙卡大小的徽章，而非傳統的 PC 或手機 。這些裝置雖然配備螢幕和麥克風，但它們運行的是能與雲端系統溝通的 AI 代理，而非傳統的在地應用程式 。

Project Solara 由微軟與高通（Qualcomm）和聯發科（MediaTek）共同開發，基於 Android 系統，但設計目的是在不同裝置上託管多個 AI 代理 。微軟的願景是將 Solara 作為一個伴侶平台，最終能將日常物品轉變為 AI 連接的端點 。

AI 開發者硬體與基礎設施

微軟也針對開發者工作站推出了 Surface RTX Spark Dev Box，這是一款由 NVIDIA 全新 Arm 架構的 Spark RTX 晶片驅動的迷你 PC，配備 128GB 的統一記憶體 。該裝置可提供高達 1 petaflop 的 AI 運算能力，能在本地端運行高達 1200 億參數的模型 ，並預先安裝了 Visual Studio Code 和 GitHub Copilot，使其成為一套隨開即用的 AI 開發機器 。

其他重要的基礎設施發布還包括：

• MXC 安全沙箱 — 一個用於 Windows 的系統級 AI 安全容器，能將代理的操作與系統的其他部分隔離開來
• Majorana 2 — 微軟的下一代量子晶片，與 AI 消息一同亮相
• 開發者治理工具 — 包含 Microsoft IQ、Rayfin、ASSERT 和 ACS 等框架，用於 AI 行為測試和存取控制

戰略背景：為何 Build 2026 至關重要

Build 2026 的舉行，正值競爭格局劇變之際。Anthropic 在企業 AI 聊天機器人市場的市占率，從 2025 年 2 月的 10% 飆升至 2026 年 2 月的超過 60%，而同期 OpenAI 的市占率則從 90% 暴跌至 35% 。OpenAI 隨即在 2026 年 5 月推出了 Deployment Company，這是一家由 TPG、Brookfield 和 Bain Capital 等 19 家投資者支持、資本額達 40 億美元的諮詢與整合子公司 。同月，OpenAI 還發布了其 Frontier Governance Framework（前沿治理框架），並啟動了 Rosalind 生物防禦計畫，顯示其多線並進的企業級攻勢 。

微軟 Build 2026 的發布內容，正是對這種環境的直接反擊。透過推出不依賴 OpenAI 的自家模型，微軟不僅降低了對外部 AI 供應商的依賴，也控制了成本——這點尤其重要，因為 GitHub Copilot 一直以來都是依賴 OpenAI 和 Anthropic 的模型運行，成本相當可觀 。程式碼模型 MAI-Code-1-Flash 的設計初衷之一，就是為了縮減這筆開銷 。

雖然 OpenAI 並未在 Build 2026 同日舉辦任何大會，但競爭態勢已經相當明確：微軟正在模型、代理、開發者硬體和裝置平台上進行垂直整合 。MAI 家族、Scout 代理、Project Solara、Surface RTX Spark Dev Box 和 MXC 安全沙箱，共同代表了一項從晶片到使用者體驗，全面掌控 AI 堆疊的協同攻勢 。

對企業 AI 競賽的意義

微軟 Build 2026 預示了三大戰略轉變：

1. 模型獨立：MAI 模型從零開始訓練，未使用 OpenAI 的知識蒸餾，這讓微軟得以掌控成本、安全保證和授權條款 。
2. 代理優先運算：Scout 和 Project Solara 是一項豪賭，賭的是下一個運算時代將由代理驅動，而非應用程式驅動——且作業層的重要性不亞於模型層 。
3. 垂直整合：從 Surface RTX Spark Dev Box、Azure Foundry 到 MXC 安全機制，微軟正在打造一個企業可端到端部署的閉環 AI 生態系 。

Fort Mason 中心傳遞出的訊息毫不含糊：微軟不再只是 OpenAI 的最大投資者和雲端合作夥伴——它現在已經成為橫跨模型、代理和硬體的直接競爭者 。