微软 Office 悄然换装自研 MAI 模型，降低对 OpenAI 依赖

2026年7月8日，彭博社披露了一则看似平静却意义深远的报道：微软已悄然开始在 Excel 和 Outlook 等核心 Office 产品中，用自研 MAI 系列模型替换 OpenAI 和 Anthropic 的第三方 AI 模型。每周数万条 AI 提示——从 Excel 公式自动生成到 Outlook 邮件智能摘要——已经完全由 MAI 模型在后台处理，部署规模此前从未公开披露。

战略转折：不再愿意支付溢价

尽管 MAI 模型目前覆盖的只是微软 AI 总工作负载的一小部分，但这一举措标志着一个明确的战略转折点：微软不再愿意大规模向 OpenAI 和 Anthropic 支付溢价。微软是 OpenAI 的最大投资者，也是其最重要的商业合作伙伴——但在 Copilot 海量 token 消耗的现实面前，商业理性压倒了一切。

据知情人士透露，Mustafa Suleyman 领导的微软 AI 团队正在推动完全模型独立。MAI 系列模型专为 Copilot 场景设计，针对 Office 产品线的高频 token 消耗模式进行了深度优化，运行成本仅为外部模型的一小部分。当前与 OpenAI 的合作关系虽然仍提供折扣访问，但条款正在逐步收紧。

成本对比：GPT-5.6 定价 vs MAI

GPT-5.6 三款模型的定价可以作为参照系：旗舰 Sol 输入每百万 token 5 美元、输出 30 美元；均衡 Terra 输入 2.50 美元、输出 15 美元；轻量 Luna 输入 1 美元、输出 6 美元。对于需要在 Excel 中为数十亿单元格生成公式、在 Outlook 中为海量邮件生成摘要的 Copilot 来说，这些成本累加起来是天文数字。

MAI 模型的内部运行成本远低于此——具体数字虽然未公开，但考虑到微软同时拥有底层芯片（Maia AI 加速器）和上层模型的全栈控制力，成本压缩空间极为可观。

行业风向：大企业客户的「自研+外部」混合策略

微软的动作并非孤例。彭博社同期的另一篇报道指出，一些大型银行的高层已开始对暴涨的 AI Token 账单表示不满。以日均 Token 消耗量 100 亿为例，银行每日 Token 付费已突破 10 万元人民币。部分银行高管认为 Token 支出增速过快，部分业务场景的智能体和大模型应用成效并不显著，需要重新审视投入产出比。

大企业客户正在从「依赖外部 AI」转向「自研 + 外部混合」策略。这不仅是成本驱动的理性选择，更是一种战略性去风险化——当你的核心办公软件的 AI 能力完全依赖另一家公司的模型时，你就将自己的生产力命脉放在了别人的手上。微软自己正在用行动证明：没有人愿意把所有的 AI 鸡蛋放在同一个篮子里。

当 OpenAI 最大的投资者也开始悄悄「去 OpenAI 化」，AI 行业的供应链格局正在经历一场无声但根本性的重构。