Build 2024大会超前瞻：微软再一次定义「AI PC」|ai|arm|pc|windows|微软|插件功能|财务会计|财务报表

5 月 21 日，全球科技界的目光再次聚焦在微软年度开发者大会 Build 2024。作为微软每年最重要的发布会，我们不仅能在 Build 上看到微软最新但又叫好不叫座的软硬件，同时也能窥探到微软对未来的探索。而在 Build 2024 上，微软「对未来的探索」，指的自然是微软的下一代 AI——Copilot。

两款新电脑、两种新架构

按照惯例，我们先来看看那些「没人会关注」的硬件产品。在 3 月 21 日的发布会上，微软已经发布了新的 Surface Pro 10 （SP10）商用版和 Surface Laptop 6 （SL6）商用版。而在 Build 前的预热活动上，微软也非常实诚地展示了 Surface 新产品的信息。

图片来源：微软

首先，微软正式发布了全新一代的 Surface Laptop，这款新笔记本改用了高通骁龙 X 平台，不过并没有像之前的 Surface Pro X 一样拥有专门的 X 后缀，而是直接被称之为 Surface Laptop 7（SL7）。硬件方面， SL7 终于抛弃了过去的 8GB 内存，基础配置升级到 16GB+512GB，最高可以选配到 X Elite 处理器、64GB 内存和 4TB 的存储空间。

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至于「主线产品」Surface Pro，除了改用新的处理器外、内存最高达到 64GB 外，微软也首次对 Surface 的键盘「大改」，推出了可以分体无线工作的 Flex 键盘。值得一提的是，为了响应微软的大 AI 策略，两款 Surface 键盘的右侧 Windows 键都已经改成了微软 Copilot AI 功能按键。

另外，此次发布的两款芯片其实也预示着微软 Surface 产品线中「商用版」和「家庭版」将拥有更明显的硬件差异：两者在硬件上的区别不再是「商用版」提供蜂窝网络的选配功能，而是商用版将继续使用让架构更加成熟、软件生态更加稳定的 X86 架构，而面向个人用户 Surface 产品，则会全面拥抱「ARM 生态」。

但问题是，ARM 生态和 X86 生态在应用架构上有显著的区别。尽管 ARM 设备在功耗，续航时间等方面有着显著的优势，但考虑到 AI PC 对算力的要求，完全改用 ARM 架构，放弃 PCIe 的外部拓展性并不是一个明智的选择。针对这种 ARM 平台算力上限的问题，微软也提出了一个非常有趣的方案——Copilot + PC。

Copilot + PC = AIPC ?

在微软的 AI 体系中，无论是在 Build 预览上提到的，X Elite，还是微软与英特尔合作的 Lunar Lake，平台的身份其实只是算力的提供者，Copilot 才是微软在 AI 领域的「重器」。

在去年的骁龙峰会上，微软向我们介绍到，Copilot 是一个混合模式的 AI 应用，它既有在系统底层的核心框架，也有内置在微软或第三方软件中，负责互通数据的插件，也有在微软服务器中运行，负责提供远端算力的组件。而与用户直接互动的 Copilot 前端，则是这些 Copilot 组件共同的交互窗口。

图片来源：微软

换句话说，在微软看来，Copilot 其实是一个用来给传统 PC 「赋能」的用例。无论 Windows PC 运行在什么架构下，微软多层级的 Copilot 组件都能深入到对应用层之中：得益于独立 NPU，Copilot 可以以低功耗的的状态「潜伏」在系统中，利用敏捷的本地小模型对用户的语音唤醒或敏感请求作出响应。而内置了 Copilot 组件的应用，也可以将各自的关键信息公布到电脑本地的信息池中，供本地 AI 在设定的资料边界内脱敏学习。

当用户请求超出了本地模型的能力边界后，Copilot 也会寻求远端服务器的算力支持，利用已经习得的用户信息进行大型 AI 运算，比如视频生成等高强度 AIGC 应用。

以微软公布的新功能为例，Windows 11 中内置的 Copilot 不仅可以用于大型的 AIGC 项目，同时也可以根据用户的使用习惯，为用户在开始、设置菜单中提供建议、在文件管理器中为用户智能搜索、排序，又或者为用户提供快捷回复。

此外，微软也发布了一个名为「Recall」（回溯）的新功能——基于应用中的 Copilot 组件，微软可以提供一个统一的应用「时间轴」，允许用户对过去的应用和操作进行回顾。很显然，Recall 的中的信息也会被 Copilot 取用，以提供更准确的本地模型。

图片来源：The Verge

为了进一步扩展 Colipot 生态，微软也会与多个大型软件开发商合作，比如在 Build 预览中，微软就正式宣布 Adobe 将在未来加入到 Copilot 生态中，为微软的 AI 添砖加瓦。

从软件公司到服务公司

但问题是，为什么微软要如此急切的推进自己在 AIPC 领域的影响力呢？现阶段绝大多数的 AI 用例，其本质其实都是基于网页的 WebBase 甚至是 WebOnly 服务，对 CUDA 算力的高效运用也让 Windows 成为了当前算力铺设最顺畅的操作系统，为什么微软还要推翻 CUDA 时代积累的算力财富，重构用户侧的 AI 生态呢？

在我看来，微软在 AI 领域的急速推进背后有着多重战略考量。首先，微软希望在 AI 领域建立更多的技术控制权。

尽管 CUDA 和其他现有的 AI 基础设施为微软的操作系统提供了强大的算力支持，但这些技术大多由其他公司掌控。推动自有的 AI 技术和生态可以减少对外部技术的依赖，增强自主研发能力，从而在技术发展方向上拥有更多的话语权和控制力。

图片来源：微软

其次，微软的战略转型旨在扩大市场影响力和用户覆盖面。通过构建一体化的 AI 生态系统，微软不仅能更好地服务现有的企业客户，还能吸引更多的新用户和开发者。AI 技术的普及和应用需要强大的生态支持，微软通过 Azure AI、Copilot AI 等服务，打造了从云端到终端的全方位 AI 解决方案。

凭借 Azure 的行业影响力，微软可以将 AI 技术作为核心组件融入多个云服务，为企业和开发者提供强大的计算和数据分析能力。这样的平台不仅降低了AI技术的应用门槛，也促进了AI技术在各行业的广泛应用，更为微软带来了海量的 AI 训练数据。

这种从软件供应商到服务供应商的转变也体现在微软自己的 App 中：Office 365 引入 AI 技术，实现了智能文档分析、自动总结和语音识别等功能，大幅提升了用户的办公效率和体验。此次 Build 的主角——Copilot，也为用户提供更加个性化和智能化的操作体验，降低了用户接触 AI 技术的门槛，提高了 AI 的用户感知和用户覆盖面。