夜雨聆风
2026年6月16日，微软宣布Copilot Cowork正式面向全球客户开放。这本该是个庆功时刻——这款能让AI自主完成多步骤任务的企业级Agent，是微软押注AI办公的核心武器。
但同一天传出的另一条消息，让整件事的味道完全变了。
据Axios报道，微软正在考虑将中国开源模型DeepSeek V4的微调版本，引入Copilot Cowork，作为OpenAI和Anthropic模型的低成本替代选项。
翻译一下：给OpenAI投了130亿美元的人，嫌它太贵了。
57倍价差：一笔不用算的账
驱动微软作出这个决定的理由非常简单：价差太大，大到没法假装看不见。
Anthropic最新旗舰Fable 5的输出定价为50美元/百万Token。DeepSeek V4 Pro在永久25折优惠后的输出定价是0.87美元/百万Token。两者差了57倍。
据新浪财经报道，高盛Delta-One交易台负责人Rich Privorotsky近日提出了一个核心命题——他将其称为"价值万亿的问题"：更低的智能成本，究竟是在创造需求，还是在摧毁定价权？
微软似乎已经"用脚投了票"。追踪AI Token价格的Silicon Data Token指数已连续13个交易日中有12个交易日下跌，直奔近期低点。
这不是某个小公司精打细算，是全球市值最高的科技公司、OpenAI最大的投资方和合作伙伴，在认真评估一个中国开源模型。信号意义远超事件本身。
Copilot的"算力账单"撑不住了
微软为什么非换不可？因为AI Agent的商业模式，正在从"订阅制想象"撞上"算力账单现实"。
Copilot Cowork和传统Copilot聊天不同，它是一个可以持续执行任务的企业级AI Agent——用户交代目标后，它能调用模型、检索企业上下文、使用工具，并在较长时间内完成多步骤任务。据网易报道，用户可以在Auto模式下让系统自动选择模型，也可以根据任务复杂度手动选择模型。
问题是，每个步骤都在烧Token。微软负责Copilot业务的执行副总裁Charles Lamanna向Axios坦言："我们有用户每周执行数百项任务，效率确实大幅提高——但成本也可能变得非常高。"
这其实就是经济学里的杰文斯悖论：单位使用成本下降后，总使用量反而迅速上升，最终总成本可能更高。AI越能干，用户用得越多，微软的算力账单就越吓人。
为此，微软做了两件事：一是将Copilot Cowork从固定费率转向按实际Token消耗计费，每个Copilot Credit定价0.01美元；二是引入更便宜的模型选项。据太平洋科技报道，微软正在评估DeepSeek V4微调版及其他开源模型，预计将在未来数周内确认最终选择。
同样的事也发生在GitHub Copilot上。今年4月，GitHub宣布所有Copilot计划从6月1日起转向基于AI Credits的使用量计费，原因一样——Agent模式下推理需求暴增，包月模式难以为继。
纳德拉的万字长文：一场战略转向的理论背书
就在微软考虑引入DeepSeek的消息传出前一天，微软CEO萨提亚·纳德拉在X平台发了一篇万字长文《没有生态系统的前沿是不稳定的》，浏览量突破5000万。
据TechWeb报道，纳德拉在文中提出了两个核心概念："人力资本"与"Token资本"。人力资本包含员工的知识、判断力、人际关系、创造力；Token资本代表企业构建并拥有的AI能力。他强调，人力资本不会因Token资本的增长而贬值，反而会变得更有价值——"如果没有人类的引导，计算资源只会在原地打转"。
但更关键的是他的警告。纳德拉用全球化第一阶段的教训作类比：整个工业经济因为外包而被掏空，"GDP数字表面上看很好，但实际的位移是真实的，后果至今仍在延烧"。他担心AI正在走向同样的结构性问题——若所有价值最终都流向少数几个基础模型，"对于一个掏空整个产业的AI未来，社会不会给予许可"。
把纳德拉的长文和微软引入DeepSeek的举动放在一起看，逻辑链条很清晰：
从"堆最强模型"到"按场景选最经济模型"。纳德拉说真正的竞争力不在于挑选"最佳模型"，而在于构建让不同模型协同工作的学习循环。引入DeepSeek作为低成本选项，正是让企业"不浪费钱"的务实选择。
从"单一依赖"到"多模型生态"。纳德拉此前就表示，未来的AI应用不会依赖单一模型，"任何企业都会同时使用多个模型"。
从"卖席位"到"卖用量"。纳德拉曾将AI定性为"消费驱动的生意"，追求的是"高强度的用户和高强度的使用"。Copilot Cowork从固定订阅转向按量计费，正是这一理念的落地。
DeepSeek正在"渗透"美国企业市场
微软不是孤例。据星岛环球网报道，美国企业支出管理平台Ramp发布的2026年6月报告显示，DeepSeek登顶该平台月度热门软件趋势榜榜首。Ramp首席经济学家Ara Kharazian坦言："我没想到的是，美国企业会开始使用DeepSeek——这家对标OpenAI、Anthropic的中国AI企业，本月一举登上Ramp热门软件趋势榜单榜首。"
他特别强调，这些美国企业并非单纯地本地部署开源模型，而是直接与DeepSeek进行数据交互与线上调用。
另一组数据来自Vercel平台：在美国企业级市场，DeepSeek的使用份额从4月的1%跃升至5月的17%。一个月涨了16倍。
高盛援引OpenRouter的最新实验结果更值得关注：由Gemini 3 Flash、Kimi K2.6和DeepSeek V4 Pro组成的多模型组合，在基准测试中全面超越单独运行的GPT-5.5和Opus 4.8，并以约一半的成本，将性能差距缩小至距Fable 5不足1%以内。
这不是"勉强能用"，是"一半的价格，99%的效果"。
一个悖论：投资方兼客户的双重身份
微软和OpenAI的关系，可能是科技史上最复杂的合作伙伴关系之一。微软前后向OpenAI投资超过130亿美元，是OpenAI最大的资金来源。Copilot系列产品也长期以OpenAI模型为核心驱动。
但微软现在要做的，恰恰是稀释对OpenAI的依赖。
据快科技报道，微软强调，若最终选择DeepSeek，该模型将仅作为客户的可选方案，并且完全托管于Azure云平台，客户数据全程留在微软云环境内，受Azure企业级安全与合规管控的保护。微软还表示已对DeepSeek V4进行了微调，并增加了减少偏见的安全防护措施。
但业内人士分析，DeepSeek属于中国本土研发的开源大模型，微软若大规模采用中国AI模型承载海量企业商业数据，大概率会引发美国监管部门的关注与质疑。
这是整个故事里最值得玩味的部分：经济账很清楚——57倍价差，90%以上的成本下降；但政治账还没算——美国商务部刚把Anthropic的Fable 5和Mythos 5列入出口管制清单，理由是"国家安全风险"。在这样的政策氛围下，微软选择中国开源模型，无异于在两堵墙之间挤过去。
纳德拉在长文里写了一句话："我们最不想要的，是一个每家公司都把价值拱手让给少数几个吞噬一切的模型的世界。"但现实是，不管选谁，价值都在向模型层集中。区别只在于，这个"吞噬者"是美国的还是中国的。
对中国AI意味着什么？
过去两年，中国AI的叙事主线是"技术追赶"——参数量追上来了，跑分追上来了，特定任务追上来了。但微软考虑用DeepSeek这件事，把叙事推到了一个新阶段：不是追上了，是便宜到没法拒绝。
57倍价差不是微调能弥补的。高盛的实验已经证明，多模型组合能以一半成本追平Fable 5至1%以内；而日常办公场景中，大量任务的复杂度远低于基准测试，开源模型的实际差距只会更小。当成本不到闭源旗舰的2%，企业采购决策就不再是一个技术问题，而是一个算术问题。
这也是为什么Ramp和Vercel的数据值得重视——它们追踪的不是benchmark分数，而是真实的付费行为。美国企业正在用真金白银投票，而且投给了中国公司。
但这不代表乐观。微软的选项仍然面临政策不确定性。DeepSeek首轮融资超500亿元、估值突破500亿美元，但中美AI脱钩的趋势也在加速。Fable 5被禁、美国AI人才管制升级、非美国籍员工不得参与高阶模型研发——这些政策信号说明，经济理性在政治现实面前随时可能被按下暂停键。
高盛提出的"价值万亿的问题"有两面：更低的智能成本可能在创造需求，也可能在摧毁定价权。对中国AI来说，这个问题同样存在——当价格成为最大竞争优势，你到底是在定义市场，还是在卷死自己？
微软还没有做出最终决定，预计将在未来数周内公布。但不管结果如何，这件事本身已经撕开了一道口子：**AI行业的定价逻辑，正在被重新书写。**而这次执笔的，不是硅谷。
