實體: Microsoft
所有提到 Microsoft 的 AI 新聞與動態。
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OpenAI 過去因 Amazon 達成 50 億美元交易而陷入的 Microsoft 法律風險已解除
微軟與 OpenAI 於週一重新談判並簽署新協議，解決了雙方長期存在的合約糾紛。此前，OpenAI 與 Amazon 達成高達 500 億美元的投資協議，並約定在 AWS Bedrock 上獨家開發「有狀態運算技術」及 Frontier 工具，這與微軟此前保留的獨家授權條款產生衝突，甚至引發微軟可能對 Amazon 提起訴訟的風險。新協議明確設定合作期限至 2032 年，結束了原本以達成通用人工智慧（AGI）為終點的模糊條款。雖然微軟仍被稱為 OpenAI 的主要雲端合作伙伴，且 OpenAI 產品將優先部署於 Azure，除非微軟無法支援必要功能，但 OpenAI 獲得了在所有雲端供應商處部署產品的權利。此舉消除了微軟因 Amazon 獨家條款而面臨的訴訟威脅。在財務方面，微軟將不再向 OpenAI 支付收入分成，但 OpenAI 需向微軟支付分成至 2030 年，且微軟仍持有 OpenAI 約 27% 的股份，持續從其成長中獲利。此新協議讓企業客戶能根據需求選擇模型與雲端服務，而微軟與 OpenAI 的競爭對手 Anthropic 也建立了新的合作關係。
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Meta 的虧損是 Thinking Machines 的獲利
Weiyao Wang 在 Meta 工作了八年，從大學畢業後的第一份工作開始，協助建立多模態感知系統並參與開放世界分割專案，包括 SAM3D。他於上週結束在 Meta 的任期，隨後加入 Thinking Machines Lab（TML）。隨著 AI 創業公司的多面向擴張，TML 剛剛與 Google 簽署了數億美元的雲端合約，獲得使用 Nvidia 最新 GB300 晶片的機會，使其成為首批能在該硬體上運作的創業公司之一。此協議於上週二在 Google Cloud Next 上宣佈，遵循了與 Nvidia 的早期合作，並將 TML 的基礎設施層級與 Anthropic 和 Meta 並列。據報，Meta 去年此時曾與 TML 洽談收購事宜，近期更逐一挖角 TML 的創始人。人才流動情況依然活躍，Wang 和 Kenneth Li 是人才雙向流動的最新例子。Business Insider 上週報導，Meta 已挖角 TML 七名創始成員。近期僱傭審查顯示，TML 正在反向挖角 Meta。根據 LinkedIn 檔案審查，TML 似乎從 Meta 招聘的研究人員數量超過任何其他單一僱主。最顯著的例子是 TML 的技術長 Soumith Chintala，他在 Meta 工作了 11 年並共同創立了 PyTorch，該開源深度學習框架現在支撐著全球大部分 AI 研究。他於 2025 年底離開 Meta，並於今年初被任命為 CTO。另一位在 Meta 工作了 11 年的資深研究員 Piotr Dollár，曾擔任研究總監並共同撰寫了具有影響力的 Segment Anything 模型，現已加入 TML 技術團隊。Meta FAIR 部門專注於多模態語言模型的研究科學家 Andrea Madotto 於十二月加入 TML。擁有近九年 Meta 經驗、從事 LLM 預訓練和後訓練的軟體工程師 James Sun 也轉投 TML。TML 也從 Meta 以外招募人才，包括三屆國際資訊學奧林匹克金牌得主、Cognition 創業公司創始成員 Neal Wu；來自 Waymo、Windsurf 和 OpenAI 的 Jeffrey Tao；曾在 Anthropic 擔任研究 fellowship 的 Muhammad Maaz；來自 Apple 的 Erik Wijmans；以及曾在 Microsoft AI Superintelligence 團隊預訓練 OpenAI 程式碼模型、於三月加入
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又一項AI晶片的重大進展，Meta簽約取得數百萬顆Amazon AI CPU
亞馬遜與 Meta 達成重要協議，將使用數百萬顆自研的 AWS Graviton 晶片來滿足其日益增長的 AI 需求。AWS Graviton 是一款基於 ARM 架構的中央處理器，專門用於處理通用計算任務，而非用於訓練大型模型的 GPU。儘管 GPU 仍是訓練模型的首選，但基於這些模型構建的 AI 代理在執行即時推理、程式設計、搜尋及多步驟任務協調等密集型運算時，對晶片提出了新要求。亞馬遜表示，其最新版本的 Graviton 正是為應對 AI 相關運算需求而設計。此協議有助於將 Meta 的資金迴流至亞馬遜，而非其競爭對手如 Google Cloud。去年八月，Meta 曾與 Google Cloud 簽訂一份六年期、價值十億美元的合約，此前 Meta 主要使用 AWS 與 Microsoft Azure 的服務。值得注意的是，亞馬遜選擇在 Google Cloud Next 會議結束時宣佈此協議，彷彿在向雲端計算競爭對手發出虛無的微笑。Google 在該會議上展示了其自研 AI 晶片的新版本。亞馬遜雖也擁有自研 AI GPU Trainium，該晶片可用於訓練與推理階段，但 Anthropic 公司此前已與亞馬遜簽訂協議，承諾在未來十年內投入一百億美元執行其工作負載，並特別聚焦於 Trainium 晶片，亞馬遜則同意額外投資五億美元（總投資達十三億美元）以換取合作。Meta 與亞馬遜的協議使亞馬遜得以將 Meta 作為其自研 CPU 的成功案例，這些晶片與 Nvidia 新推出的 Vera CPU 競爭，後者同樣基於 ARM 架構且專為 AI 代理運算設計。Nvidia 向企業和雲提供商銷售晶片與系統，而亞馬遜僅透過其雲服務提供晶片訪問。本月早些時候，亞馬遜執行長 Andy Jassy 在股東信中批評 Nvidia 與 Intel，指出企業希望獲得更好的 AI 價格效能比，並表示亞馬遜將以此為基礎爭取合約。這也意味著亞馬遜內部晶片團隊面臨巨大壓力，必須交付符合市場需求的產品。
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Google 將 Chrome 變成職場 AI 副手
Google 在 Google Cloud Next 活動中宣佈，將為企業版 Chrome 使用者引入「自動瀏覽」代理功能，並結合增強的安全措施。此功能利用 Gemini AI 理解使用者開啟的瀏覽器標籤頁中的即時情境，協助處理預訂行程、輸入資料、安排會議等網頁相關任務。使用者可將資訊輸入公司首選的 CRM 系統、比對供應商價格、總結候選人履歷或抓取競爭對手產品關鍵資料。Google 強調，工作流程仍需「人在環中」，使用者必須手動審查並確認 AI 輸入後才能執行最終動作，旨在節省繁瑣時間讓員工專注於更具戰略性的工作。 該功能初期僅供美國 Workspace 使用者使用，可透過政策啟用，且組織的提示詞不會用於訓練 AI 模型。使用者可儲存常用工作流程為「技能」，透過輸入斜線或點選加號呼叫。此外，Google 透過 Chrome Enterprise Premium 擴充對未經授權 AI 工具的檢測能力，協助 IT 團隊識別受損的瀏覽器擴充功能或異常代理活動，此舉被稱為「陰影 IT 風險檢測」，能監控組織內所有受許與未受許的生成式 AI 及 SaaS 網站使用情況。IT 團隊還將獲得 Gemini 生成的 Chrome 企業版更新摘要，包含關鍵變更、新政策及設定建議。Google 同時擴大與 Okta 的夥伴關係，以減少會話劫持等威脅，並升級擴充功能安全控制，整合 Microsoft Information Protection 以協助組織執行一致的安全政策。