3月28日消息，今年 1 月，微软首席执行官萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）迅速把 DeepSeek 的 R1 人工智能模型部署到 Azure 云平台。显然，纳德拉早已预见到像 R1 这样的突破性技术会兴起，如今他表示这为微软的人工智能工作设立了新标杆。
DeepSeek因其在底层系统方面的诸多创新而备受关注。通过架构变革，DeepSeek对英伟达的CUDA架构进行了深度优化，从而显著提升了其人工智能模型的计算效率。这种高效性，结合其对预训练模型的巧妙运用，以及完成这一壮举的小型团队，都成功吸引了纳德拉的目光。
据微软内部人士透露，在上个月一场仅限员工参加的全体会议上，纳德拉及其高级管理团队详细讨论了深度求索公司，以及微软对人工智能领域800亿美元的巨额投资。
当被问及微软如何在持续的人工智能竞争中保持优势时，纳德拉回应道：“DeepSeek最令人惊叹之处在于，它完美诠释了200人团队专注同一目标所能创造的奇迹。更重要的是，他们没有停留在研究项目或开源项目阶段，而是将其转化为登顶应用商店榜首的产品——这在我看来就是新的行业标杆。”
相比之下，尽管微软的Copilot智能助手在市场上取得了显著进展，但其市场表现仍与DeepSeek存在一定差距。ChatGPT长期稳居免费应用榜首，但Copilot却常徘徊在百名之外。这种市场表现与微软掌握的OpenAI最新模型、超级碗广告巨额投入，以及新增语音视觉功能的界面革新形成反差。纳德拉因此将目光投向自主研发，而非单纯依赖OpenAI。
微软在今年2月发布的Muse模型就体现出了微软的自主创新。该模型通过《尖峰战队》（Bleeding Edge）游戏数据进行训练，具备生成游戏玩法的能力。微软期望Muse能帮助Xbox开发者进行游戏原型设计，甚至用于经典游戏的翻新。
依托Muse技术，微软即将在Copilot实验室推出一系列的AI交互体验。此举能否提升Copilot的关注度需要等待市场的验证。
除打造爆款应用外，微软面临的更大挑战在于保持敏捷性——既要快速整合DeepSeek R1这样的新模型，又需自主实现关键技术突破。新成立的CoreAI工程团队负责人杰伊·帕里克（Jay Parikh）当时在会上表示：“DeepSeek 200人团队的成就，确实启示我们需要突破内部组织壁垒，加强跨部门协作。”
800亿美元砸向AI
除加速自有人工智能模型研发外，微软在本财年将豪掷800亿美元加码数据中心基础设施建设，以支撑指数级增长的算力需求。在内部会议上，有员工质疑这笔巨额投资的合理性。对此，纳德拉强调这是构建人工智能时代基础设施的关键布局。
他表示：“从某种意义上说，我们正致力于将微软打造成能够承载所有ChatGPT级工作负载的基础平台。观察ChatGPT的技术架构，其底层不仅调用人工智能加速器，更深度整合了Cosmos DB分布式数据库、Azure认知搜索等十余项云服务。如何在人工智能加速器、存储资源和计算能力之间建立黄金配比，是我们需要把握的平衡点。”
微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）用财务数据佐证战略必要性：“目前我们已锁定近3000亿美元的待履约合同金额，这些订单都需要在未来1-3年内完成交付。客户对智能云服务的旺盛需求，构成了基础设施扩建的核心驱动力。”
不过行业分析师警告，全球科技巨头掀起的“数据中心军备竞赛”已显现泡沫化迹象。
根据第三方数据显示，当前在建的数据中心容量若全部投入使用，可能超出实际算力需求30%-40%，这给微软带来了不容忽视的运营风险。胡德对此表示：“投资决策始终以价值创造为导向。只要客户能通过我们的基础设施获得真实商业回报，800亿美元就是物有所值的战略投入；但若客户未能收获实质性价值，或竞争对手在创新赛道上实现超越，这样的投入就将失去意义。”