從人類使用者走向 AI 代理人：微軟正在換一種客戶
微軟 CEO 納德拉提出了一個外界至今仍低估的觀點：
微軟的主要客戶，正在從「人類」變成「AI 代理人」。
這句話乍聽抽象，但其實非常務實。如果未來企業的流程由大量 AI Agents 自動運作——審查文件、管理供應鏈、整合財務資料、處理客戶服務——那麼這些代理人需要的不是 Office，也不是 Teams，而是：
- 具備彈性的運算池
- 高安全性的身份系統
- 一致的 API 介面
- 能監控、稽核與限制 AI 行為的治理框架
- 能讓大量代理人協作的「工作場域」
微軟正在做的事情，就是建構一個專為 AI 代理人設計的世界。
它不是把 Copilot 當作主角，而是把 Copilot 視為「第一批入住的租客」，用來測試整個 AI 代理人城市是否規劃完整。
當未來每家公司都要部署「成千上萬」的代理人時，微軟提供的並不是應用軟體，而是：
AI 代理人的雲端城市、交通系統與安全邊境。
這比賣軟體更穩、更深、更不容易被替代。
「模型會變便宜」，但鷹架永遠不會
外界常常把模型視為價值源頭，但納德拉的判斷：
模型迭代得越快，人們越會忽略一件事——模型的同質化速度比想像中快得多。
它們往往只差「一次複製」就能被追上，也就是微軟口中的 one copy away。
這代表什麼？
模型不是護城河，「鷹架」（Scaffolding）才是。
在微軟的語境中，鷹架不是 UI，也不是插件，而是一套真正讓模型變「有用」的中介層：
- 讓模型能理解 Excel 的公式結構
- 讓模型能在 Word 裡熟練地處理文件版本
- 讓模型能在 PowerPoint 裡讀懂敘事節奏
- 讓模型以 API 方式讀寫 Teams 的會議資料
- 讓模型能執行真正的商務工作，而不是停留在聊天層級
也就是說，微軟不是把模型「掛在軟體上」，而是把模型「鑲進軟體裡」。
模型可能類似，但每一家鷹架都不同。
鷹架越深，替代成本就越高。
這是一種極為隱性的戰略：
不是用模型取勝，而是用「工作流本身」綁住全球企業。
在硬體軍備競賽中按下暫停鍵：微軟的克制其實是佈局
在市場熱烈討論「誰買了更多 Nvidia 晶片」時，微軟採取了一項極其罕見的動作——暫停某些資料中心的擴建計畫。
表面上看起來像是慢半拍，但實際上是一種極其精準的風險控制。
（1）避免成為單一模型的傀儡
微軟的基礎架構要服務三種來源的模型：
- OpenAI
- 開源社群
- 自家 MAI 團隊
這代表基礎設施設計必須「通用」，而不是為單一模型品牌調校。
這是避免策略綁架的方式：
微軟不願意把整個雲端未來綁在任何一家模型供應者身上。
（2）避免世代鎖定：硬體迭代快得像跑百米
AI 晶片與散熱技術正以驚人速度迭代
在這種環境下，過度擴建某一代的資料中心，是一種極高的折舊風險。
納德拉的策略像是在說：
「我不搶先出發，我要在最合適的那一刻換上最快的一套裝備。」
這需要耐心，也需要不被外界情緒牽動的紀律。
（3）分散式佈局：不是想蓋哪就蓋哪
歐盟、日本、印度、澳洲等地，都對資料主權提出更嚴格要求。
這意味著微軟不可能全力押在美國或某一地，更不能像傳統雲端時代那樣做全球集中式部署。
全球治理規則改變了，微軟的資料中心策略也必須跟著改。
GitHub 的真正目的：不是 Copilot，而是「接管所有代理人」
外界都以為微軟在推 Copilot，但 GitHub 的策略其實更宏大。
微軟不是要讓 Copilot 成為「唯一的程式碼助手」，而是要讓 GitHub 成為：
所有 AI 程式代理人的「母港、管控中心與流量入口」。
開發者在 GitHub 上，未來可以：
- 同時使用來自不同公司的 AI 代理人
- 協作、監控、設定權限
- 透過同一個訂閱管理多家供應商
- 在同一個 IDE、Repo 或專案流程裡調度不同 AI 工具
納德拉用「有線電視」比喻 GitHub 的未來並不是玩笑，而是一個非常聰明的商業結構：
模型供應商像是頻道，
GitHub 是你付費的那條「必經管線」。
無論最終哪個模型勝出，GitHub 永遠在入口。
這種站位，遠比「做一個最強助手」更具歷史性意義。
結語-微軟玩的不是五年競賽，而是五十年主導權
從代理人基礎設施、到鷹架、到全球數據中心佈局、到 GitHub 的開放策略，微軟呈現出一種極少見的長線思維。它不追求在模型上成為唯一贏家，因為模型的領先太不穩定、太容易被複製、太容易被替換。
微軟追求的是：
- AI 代理人運作的基礎層
- 懂工作流、懂軟體結構的鷹架
- 所有模型供應商都離不開的平台
- 全球企業運作的骨幹
當 AI 代理人成為經濟中的新型「使用者」，真正的價值將不再停留在模型本身。
真正的價值在於：誰提供了代理人賴以生存、運作和治理的世界。
而微軟正在建造的，就是那個世界的地基。
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