文 | 字母 AI

过去几年，只要提到微软的 AI 布局，就很难绕开 OpenAI。

从 Azure 云服务，到被塞进 Office、Windows 和搜索产品里的 Copilot，微软在生成式 AI 时代最重要的优势之一，就是它比其他科技巨头更早站到了 OpenAI 身边。

然而到了 2026 年，这已经成为微软和 OpenAI" 分手 " 后的首场 Build 大会——今年 4 月，微软与 OpenAI 修订了双方的合作协议，终止了过去多年依赖的独占性授权和分成机制。

OpenAI 的模型仍然存在于微软产品中，但微软在自研模型、智能代理和底层硬件布局上明显加快了独立发展步伐，显示出希望在关键 AI 能力上减少对合作伙伴依赖的意图。

在这样的背景下，今年的 Build 开发者大会也显得格外特别。

这一次，微软试图打造一整套更属于自己的答案：首个自研推理模型、基于 OpenClaw 打造的个人智能代理 Scout、连接不同设备上的 AI 代理操作系统 Project Solara，以及新一代量子芯片 Majorana 2。

从模型，到代理，再到设备和底层计算能力，微软正在试图证明一件事：即便与 OpenAI 的关系进入新的阶段，它也仍然有能力独立构建下一代 AI 生态。

加入 " 龙虾宇宙 "

在 Build 2026 开发者大会上，微软发布了 Scout，一款基于 OpenClaw 开源技术构建的 " 始终在线 " 个人智能代理。

按照微软的定义，Scout 是其首个 Autopilot agent，也就是一类不需要用户每次发出明确指令、能够在后台持续协助工作的 AI 代理。

它与 Copilot 有什么不同？

Copilot 更像是用户随时叫来的助手：回答你的问题、处理你的生成指令。

Scout 的目标则更接近一名长期在线的助理，可以接入 Teams、Outlook、OneDrive、SharePoint 等 Microsoft 365 应用，读取用户被授权开放的聊天、邮件、日历和联系人信息，在工作流程中主动发现待办事项、协调会议时间、准备会前资料，甚至在项目可能卡住之前提醒风险。

微软 Scout 负责人 Omar Shahine 甚至把它称作微软提供给客户的 " 第一个真正的个人助理 "。

当然，如今一说到 " 龙虾 "，大家也都会想到安全问题。

OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 也出现在 Build 大会现场。

他表示，有了微软提供的安全运行环境，企业终于可以放心地在公司内部运行 OpenClaw 一类的代理。

微软的这个操作，有没有让你觉得有点熟悉？没错，基模不行就先骑在龙虾背上飞一会儿，之前推出龙虾全家桶的腾讯就是这么干的。

微软在推出 Scout 的同时，重点展示了 Microsoft Execution Containers（MXC）。这套机制的作用，简单来说，就是为 AI 代理划出一块受控的执行空间。

开发者和企业可以限制代理能够访问哪些资源、执行哪些操作，把它关在经过授权的 " 笼子 " 里运行，避免它误删文件、泄露敏感数据，或者在用户不知情的情况下越权行动。

目前，Scout 仍处在早期阶段。微软已经将其桌面体验向部分私测客户和 Frontier 组织开放，企业需要主动加入实验项目并完成相关安全配置，才能让员工使用。

在与 OpenAI 的关系逐渐松动之后，微软不仅要推出自己的模型，也要争夺下一阶段 AI 应用最重要的入口。而能够长期驻留在用户身边、理解工作上下文，并开始替人执行任务的智能代理，无疑是一个顺理成章的选择。

首个自主研发的推理人工智能模型

在 Build 2026 上，微软正式展示了其自主研发的 AI 模型战略——不再依赖 OpenAI 的模型，而是推出自家七款全新模型，其中最引人注目的是其首个推理模型 MAI-Thinking-1。

微软专门强调，其 " 完全使用干净的数据从零开始训练该模型，没有借鉴第三方模型的数据 "。

MAI-Thinking-1 拥有约 350 亿个活跃参数和 12.8 万 Token 的上下文窗口，微软官方称其专门设计用于 " 复杂多步骤指令、长上下文推理以及代码生成 "。

这意味着无论是跨文档的逻辑分析、长篇技术文档的理解，还是编程任务的自动生成，该模型都能够在本地或云端高效完成推理计算。

除了 MAI-Thinking-1 之外，微软还对其图像生成、语音处理、代码生成以及转录模型进行了更新。

例如，在图像生成方面，新版本的 MAI-Image 2.5 支持更高分辨率和多样风格的输出；MAI-Voice 2 在语音合成中提升了自然度和多语言覆盖；而 MAI-Transcribe 1.5 则进一步提高了长音频转写的准确率和上下文理解能力。

微软强调，这些模型不仅在功能上有所突破，更是战略上的里程碑。

它标志着微软在 AI 领域从依赖外部大模型，转向自主可控、可直接部署于企业与开发者生态的阶段。这一布局不仅为未来企业级办公、开发者工具和跨平台 AI 代理提供基础，也为后续的量子计算和边缘 AI 应用奠定了算力和算法支持。

一款旨在连接不同设备上的 人工智能代理的操作系统

在 Build 2026 大会上，微软首次公开展示了 Project Solara 的概念设备和设计思路。Solara 是一个基于安卓系统的操作系统，专为跨设备运行 AI 代理而设计，旨在实现同一智能代理在不同设备间无缝切换任务，从而提供跨设备的工作协作体验。

微软展示了两款 Solara 概念设备：

桌面型概念设备（Desk concept）：类似 Amazon Echo Show，可通过面部识别解锁，并访问 AI 代理，用于集中处理高性能或需要长时间交互的任务。

徽章式概念设备（Badge concept）：轻量便携的小屏终端，可在移动场景下提供通知、提醒和轻量交互，方便用户随时获得代理服务。

Solara 的设计理念是 " 设备即工作节点，代理随处可用 "：AI 代理可以在每个设备上访问允许的资源，执行日程管理、文件处理、跨设备通知同步等任务，而用户无需重复操作。

通过这种方式，微软希望让 AI 代理真正成为跨设备的统一工作助手。

微软还特别强调，Project Solara 并非单纯的移动操作系统，而是一个面向开发者和企业的代理操作平台。

Solara 与高通和联发科合作，优化硬件兼容性，同时在 PC 端集成 Microsoft 365 应用，实现代理跨平台的深度集成和高度一致的用户体验。

Project Solara 的发布，标志着微软在 AI 生态布局上的勃勃野心——不仅要在单台设备上提供智能代理，还要实现跨设备、跨场景的无缝协作，为未来企业办公、开发者工具以及个人生产力应用提供统一的操作和体验平台。

更稳定的量子计算芯片

去年，微软声称其在量子计算领域取得了关键突破，推出了公司首款量子处理器 Majorana 1。

尽管物理学家对微软的这一说法立即持怀疑态度，但这家软件巨头今天宣布了 Majorana 2，即其下一代拓扑量子芯片。

微软表示，这款升级后的芯片采用了一种新型材料堆叠结构，由铅和其他化合物构成，能够显著提高量子比特的精度和稳定性，使量子计算操作更可靠。

据官方介绍，Majorana 2 的量子比特精度比前一代提高了约 1000 倍，大幅降低了量子态在计算过程中的噪声和错误率。这种技术进步有望加速微软在量子算法、企业级量子计算服务以及量子模拟等方向的研发应用。

微软表示，照目前的发展趋势，公司预计将在 2029 年实现实用量子计算机的制造目标，为科学研究、复杂优化和大规模数据分析提供全新算力基础。

此次发布的 Majorana 2 也将与公司现有的 AI 与云计算平台协同，为未来量子 -AI 混合计算提供支持。

一口气看看其他

除了前面几项重磅发布，微软在 Build 2026 上还更新了多项产品。

Surface RTX Spark Dev Box

这是一款面向 AI 开发者的小型桌面设备，搭载黄仁勋刚刚发布的 NVIDIA RTX Spark 芯片，拥有 128GB 统一内存，最高可在本地运行 1200 亿参数规模的模型。

前一天在台北 Computex 大会上，黄仁勋刚刚宣布了 RTX Spark，并将其称为 PC 四十年来最重要的变化之一。到了 Build 大会，微软便拿出了搭载这款芯片的开发者设备，显示出双方希望将 AI 代理和本地大模型能力进一步塞进个人电脑的野心。

Windows 本地 AI 模型

Aion 1.0 Instruct 用于摘要、改写和意图识别，Aion 1.0 Plan 支持推理和工具调用，可直接在 Windows 设备上执行任务。

Microsoft Discovery

面向科研的智能代理平台正式商用，可处理知识、生成假设并验证理论，适用于科研和工程场景。

GitHub Copilot 桌面应用与 Web IQ

Copilot 进入独立桌面应用，支持多会话任务管理；Web IQ 提供 AI 联网检索和信息 grounding，为代理生成答案和决策提供实时外部数据。

从自研模型到智能代理，从专属设备到本地算力，微软在这场 Build 大会上释放出的信号已经很清晰。

OpenAI 仍然重要，甚至仍然出现在微软新产品的底层能力中。但在模型、代理、操作系统和硬件入口上，微软已经开始给自己准备另一套答案。