当AI不再需要Office,微软靠什么收钱?

大概半年前，在微软的财报电话会上，分析师基思·韦斯问了一个很尖锐的问题。

| AI需求很旺盛，微软也在不断扩张。但在他观察到的企业支出预期里，IT预算并没有同步上涨。

蛋糕没有变大，AI这一块却要越切越多。那么，企业花在AI上的每一分钱，就得从别的软件开支里挤出来，其中很可能也包括微软自己的软件许可。

“最终，这些钱从哪里来？”

纳德拉让首席财务官艾米·胡德先回答。胡德把话题引向微软最熟悉的生意：按用户购买软件许可。随后，她给这门生意加上了另一部分，按使用量付费。

纳德拉接着确认，生产力、编程、安全这些按用户收费的业务，都将走向“用户加使用量”的模式。

| 五个多月后，这段对话开始有了具体的指向。

9月25日，微软公布新版Copilot及相应定价调整。10月12日，微软宣布新一代自研芯片Maia 300，计划从2027年起扩大Maia系列部署，达到数吉瓦规模。

一边改变软件如何工作和收费，另一边建设支撑这些工作的计算系统。

两条新闻之间，藏着微软对自身未来的安排。

微软给Autopilot安排了一套颇像入职的手续。

| 名字、角色、目标，以及自己的身份、记忆和工作空间。按照微软的产品介绍，这个仍处于预览阶段的Agent，可以跟进讨论、执行周期性任务，几天后继续推进同一个项目。人暂时离开，云端的工作仍可继续。

同一轮更新里，Word、Excel和PowerPoint被放进Copilot。用户可以直接提出目标，让系统生成或修改真实的文档、表格和演示文件。

这让Office处在一个微妙的位置。

一份表格仍然需要计算逻辑、数据连接、格式和协作能力。只是坐在屏幕前、逐个点击菜单的人，可以将更多操作交出去。

假如这一趋势继续，Office作为人机界面的存在感可能下降，作为执行工具的作用却未必减弱。功能藏到后台，入口交给负责理解任务的系统。

实际上，微软已经在主动推动这件事。

| 纳德拉将Copilot称为“工作的新操作系统”。这一说法表达的是商业上的位置：用户先将工作交给谁、随后由谁组织模型和工具完成。

熟悉的图标可以退到后面。微软希望接住的，是图标之前的那句话。

按席位收费的软件，有一个天然的增长参照：多少人使用，需要多少份许可。

Agent则给这一参照带来了压力。

| 倘若一个团队借助AI，以更少的人完成同样的工作，软件的价值可能增加，付费席位却未必跟着增加。对软件公司来说，客户获得的效率与自己获得的收入，开始出现分岔。

微软为此准备了两种收费方式。

| 问答、摘要、初稿等日常功能，继续放在用户订阅里。Cowork、Code、Autopilot等需要持续执行的高级任务，则消耗Copilot Credits，按使用量计费。高级功能仍以订阅为基础，并由企业管理员设置预算和使用政策。

如此一来，微软就有机会从人数之外获得增长。

一家企业没有新增员工，也可以让Agent分析更多材料、处理更多项目、运行更多流程。工作量增加，计算消耗与收入也可能增加。

但客户不会因为机器忙碌就持续付钱。客户关心的仍是，项目有没有完成、成本有没有下降、收入有没有增加……

| 因此，微软试图争取的，是企业用于完成工作的预算。这个范围，比购买办公工具的预算更宽，也更难拿到。

“席位”证明有人在使用，“使用量”证明机器在运行。只是两者都还需要由结果来证明价值。

至此，我认为Maia的意义才变得具体。

| 一个短问答，收到回复后通常就结束了。一个Agent任务，则可能要读取材料、制定步骤、调用工具、检查结果，再反复修改。运行时间更长，上下文也不断积累。

这些差异会改变基础设施的要求。

| 长上下文需要保存更多运行状态；连续生成需要高效读取数据；多个模型与工具协作，还要处理等待、通信和资源闲置。只增加峰值算力，未必能让整项工作更快、更便宜。

Maia 300的设计重点，恰好包括长上下文、解码密集的负载和持续、多步骤的Agent任务。微软从内存、数据搬运、互连到机架一起优化，尽量让数据靠近使用这些数据的计算单元。

按微软的预计，Maia 300相比领先GPU系统，每兆瓦可提供多40%的Token。当然，这项比较尚缺完整测试条件，也不能直接换算成收入或利润增长。但微软已经明确部署目标：让Maia成为自家产品和服务的主要推理系统。

| 上面的软件开始承接持续运行的任务，下面的系统就要将这些任务的成本控住。

于是，自研芯片就提供了一种可能：微软既能调整产品流程，也能调整模型部署、任务调度和底层硬件。软硬件之间多了几处可以共同优化的地方。

不过，代价也会随之增加。芯片研发需要数年，模型和工作负载却在不断变化。设计越贴近某种需求，需求变化后重新适应的压力就越大。

换言之，微软的巨额部署计划，也是一场对未来工作形态的押注。

10月8日，纳德拉写下了一段值得细读的话。

Agent越多，维护信息、协调修改、管理状态的可靠系统就越重要。他希望将Copilot、多种模型、企业应用中的业务逻辑，以及存放业务记录的系统连接起来。

| 这段话回答了一个问题：模型越来越强，微软还有什么位置？

企业里的工作，总是带着具体条件。客户是谁？合同处于哪个阶段？哪些材料可以读取？哪些修改需要审批？模型要行动，就得进入这些条件之中。

微软长期经营的办公、身份、安全和企业服务，提供了连接这些条件的基础。新推出的Copilot Managed Runtime又向前一步，为AI生成的应用和代码提供托管运行环境，沿用企业的身份与访问政策。

模型负责提供能力，企业决定目标与边界，平台组织执行。

| 由此看，微软正在为一种位置铺路：模型可以更换，任务仍然从微软的环境出发；应用可以重新生成，数据、权限和运行过程仍有统一的管理基础。

这种优势也构成迁移成本。企业换掉一个模型，可能比迁走整套工作环境容易得多。竞争者因此需要争取的不只是用户的下一次提问，还包括提问之后的执行过程。

于是，软件行业的新竞争，正在伸向工作怎样被组织。

Maia则将这套安排继续向下延伸，让微软有机会掌握更多供给节奏和成本空间。

写到这里，我意识到一个颇为有趣的历史循环。

| 1976年，20岁的比尔·盖茨写下一封《致电脑爱好者的公开信》，抱怨许多人复制他们的BASIC程序却不付钱。信里的道理，后来成了整个软件行业的地基：程序写一次，就能复制无数份，每多卖一份，几乎不增加成本。

微软就建立在这条规律之上。1989年，微软推出首版Office，将Word、Excel、PowerPoint装进同一个套件，按份、按人出售。同一套代码装进一百万台电脑，成本几乎不变，利润随用户数一同上涨。

Agent松动的，正是这块地基。

用户打开一次Word，微软几乎不必多花一分钱。单Agent替用户连续工作几个小时，每一步推理、每一次调用，都要消耗芯片和电力。软件第一次有了明显的边际成本：干的活越多，用掉的电越多。

| 软件生意由此带上了制造业和公用事业的影子。收入要按用量来算，利润要靠每一度电、每一块芯片的产出来守。Copilot Credits和吉瓦级的Maia，说到底是同一件事的两面：前者让收入跟着工作量走，后者让成本别跟得太紧。

历史在这里绕了一个圈。

个人电脑普及之前，“计算”本来就是按时间出售的。上世纪六七十年代，企业通过分时系统租用大型机，按占用的计算时间付费。微软那一代公司则将软件变成了可以买断、可以复制的商品，才终结了那个计时收费的年代。

半个世纪后的如今，微软亲手将计时器装了回去。

软件掌管世界的五十年，靠的是复制不花钱。接下来，软件要为自己的每一次劳动付出成本。

（声明：本文仅作产业分析，不构成投资建议。）