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“Windows不再只是面向人类用户的平台。智能体现在已经成为运行时、工具链和分发模型中的‘一等公民’（first-class citizens）。”
美国时间6月2日，微软CEO萨提亚·纳德拉在旧金山梅森堡中心以此论断揭开了Build 2026开发者大会的序幕。这是该会议自2016年以来首次离开西雅图，规模刻意精简至约2500人，但核心议题的野心却远超往届：
微软意图将Windows重新定义为AI智能体的原生运行环境，真正实现从“AI辅助人”到“AI替人干活”的跨越。
战略转向：“Agent优先”的全面落地
如果说2025年的Build大会确立了“AI智能体时代”的方向，那么2026年的Build则给出了一个更激进的答案：Agent优先。纳德拉在主题演讲中描绘了一幅智能体重塑软件开发生命周期的图景，GitHub Copilot的定位从“结对编程伙伴”升级为“对等程序员”，能够独立承担Bug修复、功能开发和代码维护任务。
微软AI部门负责人穆斯塔法·苏莱曼则从模型底层解释了这一转向的技术基础：“MAI的使命是构建一台‘爬山机器’，通过持续投入计算量、更优数据和更精准评估，实现循环往复的自我改进。”他透露，用于训练前沿模型的计算量已增长一万亿倍，预计未来三年还将再增长一千倍。苏莱曼特别强调，微软所有MAI模型均“从零开始爬山，零蒸馏”，不依赖第三方模型输出进行训练。
这一表态的战略逻辑，在当天最受关注的产品发布中得到了直接印证。
北京时间6月3日凌晨0时30分，微软正式发布首个自研推理模型MAI-Thinking-1。该模型拥有350亿活跃参数、128K上下文窗口，最核心的技术特色在于采用了“无蒸馏训练”的设计思路。在业界通行的模型开发路径中，蒸馏训练是将大型模型的知识迁移到小型模型以提升效率的常见手段，但这一做法往往损失模型的原创性与可控性。
微软此次以原生训练框架构建MAI-Thinking-1，依托自有数据集和算法体系完成全链路自主研发，在推理速度与精度的平衡上实现了突破，尤其在企业级应用场景中具备差异化优势。
苏莱曼对此的表述更具冲击力：“微软所有MAI模型均从零开始爬山，零蒸馏。”这标志着微软彻底摆脱了对外部模型输出进行蒸馏训练的依赖，实现了从模型架构设计到训练流程的自主闭环。
除推理模型外，微软同日发布了MAI-Image-2.5及其轻量版MAI-Image-2.5-Flash图像生成模型，进一步完善了自研模型矩阵。
MAI-Image-2.5提升了图像细节的还原度，支持生成4K分辨率内容；Flash版本则针对移动端和低算力设备优化，体积更小、推理更快。加上此前已布局的语音和转录模型，微软已搭建起覆盖文本推理、图像生成、语音交互的完整AI能力体系。
更具想象空间的是智能体的“人格化”演进。微软新任企业副总裁奥马尔·沙欣在介绍常驻AI助手Scout时，给出了一个令人印象深刻的类比：“你的公司本质上就是雇佣了你的助理。拥有私人助理的全部意义在于，当你不在工作时，他们还在工作。”
Scout基于OpenClaw框架构建，能够在Microsoft Teams中像人类同事一样交互，自动整理邮件、重排冲突会议、起草专业回复，目前已有超过3000名微软员工参与内部测试。在应用端，Copilot将整合Scout AI agent等新功能，目标是提升用户在办公场景中的智能辅助效率。
Scout具备多任务协同能力，能自动识别用户需求并联动多个工具完成复杂操作，比如在撰写报告时自动检索数据、生成图表并整理逻辑框架。不过，此次展示的“超级应用”界面仍为演示模型图，相关功能的测试版预计2026年夏末正式上线，用户届时可通过Windows系统和Office 365平台体验。
与之呼应，GitHub首席产品官马里奥·罗德里格斯将全新推出的GitHub Copilot桌面应用定义为“构建在GitHub之上的、Agent原生的桌面体验”。该应用支持多个Agent并行处理跨仓库开发任务，具备自主完成PR审查、检查和合并的Agent Merge功能，标志着AI从代码辅助工具向开发流程自主操作者的角色跃迁。
Windows 365最大规模更新：为智能体打造“安全底座”
战略方向的落地，需要产品底座支撑。大会次日，微软宣布了Windows 365云PC服务推出以来最大规模的一次更新，覆盖Enterprise和Flex两个核心版本，从开发效率、计算性能到AI安全三个维度完成了全面升级。
预配置镜像缩短开发准备时间。长期以来，企业开发者的环境搭建是团队效率的核心瓶颈之一。此次推出的Windows 11预配置开发者镜像，整合了Visual Studio 2025、Docker Desktop、Kubernetes工具链以及Python、Node.js等常用运行时，企业开发者可通过Azure Compute Gallery直接调用。微软内部测试数据显示，这平均能为每位开发者节省约40分钟的环境准备时间；与第三方机构的联合测试则进一步表明，使用预配置镜像的开发团队项目交付周期缩短了18%。
Azure Compute Gallery的集成则解决了企业镜像管理的规模化难题。管理员可自定义镜像版本并推送给指定用户组，镜像部署时间从此前的约20分钟压缩至5分钟以内。这意味着一个百人规模的开发团队，单次环境更新即可节省超过24小时的总等待时间。
高性能配置覆盖AI训练与渲染场景。新增的最高32vCPU云电脑配置与GPU Select选项，为计算密集型任务提供了云端解决方案。GPU Select支持NVIDIA A10G与AMD MI250X显卡配置，单实例FP32算力可达12 TFLOPS，能够满足AI模型训练、3D渲染等高性能场景需求。值得关注的是，部分语言模型已可直接运行在Windows 365 Cloud PC上，开发者无需依赖外部云GPU集群即可完成模型应用的原型构建与迭代。
Windows 365 for Agents填补企业AI安全空白。本次更新最具行业影响力的产品，当属Windows 365 for Agents平台。随着AI智能体从问答场景向实际业务操作延伸，如何在保证安全的前提下让智能体操作浏览器、桌面应用和传统系统，成为企业级AI落地的关键瓶颈。
微软的解决方案是构建一个“隔离运行环境+动态权限控制”的双层安全架构。每台Cloud PC均集成Entra身份服务、Intune设备管理和Defender威胁防护能力，IT部门可统一制定智能体的安全策略。技术上，Context-Based Redirection通过动态识别用户操作场景，对数据传输路径进行加密与权限控制：当智能体访问企业内部数据库时，系统自动启用端到端加密通道，防止数据泄露；智能体间的低延迟通信也被控制在50ms以内。
“安全是智能体商业化的前提。”微软Windows和设备执行副总裁帕万·达武鲁里在会后交流中强调，系统级安全沙箱MXC（Microsoft Execution Containers）对于使AI Agent具有商业可行性至关重要，它“围绕安全性、包含、隔离和让用户控制”，将使Agent对企业和普通消费者部署来说足够安全。
截至2026年6月，已有120家企业参与Windows 365 for Agents的测试，其中85%的企业反馈智能体运行安全性提升超过30%。金融、医疗等对数据合规要求严苛的行业，被视为该平台的首批核心应用场景。
Majorana 2：量子计算“可靠性跃迁”
AI不是本次Build大会上唯一的硬科技主角。微软技术研究员、量子硬件企业副总裁切坦·纳亚克在大会期间正式发布了Majorana 2，即第二代拓扑量子处理器。
如果说Majorana 1在2025年2月的亮相证明了拓扑量子比特的物理可行性，那么Majorana 2的核心突破在于一个数字：可靠性提升1000倍。
这一量级的跃迁源于材料体系的根本性重构。Majorana 1采用铝基超导材料，量子比特平均寿命仅为1至12毫秒；Majorana 2改用铅基超导材料，配合砷化铟与锑化砷化铟复合材料作为半导体有源区，将量子比特平均寿命提升至20秒，部分场景下可超过1分钟。与此同时，拓扑保护间隙，即屏蔽环境噪声与错误的能量屏障，较上一代提升超过一倍。
“Majorana 2包含的量子比特可靠性是我们上一代量子处理单元的1000倍，”纳亚克在技术博客中写道，“AI带来的快速进展，让我们交付可扩展量子计算机的时间线缩短了一半，现在预计2029年实现这一目标。”
值得注意的是，Majorana 2的研发全流程引入了AI辅助设计，通过微软Discovery智能体加速材料筛选与架构优化。AI不仅是被研发的对象，更已成为前沿科研的加速引擎。在工程化验证层面，Majorana 2已通过DARPA量子基准计划的最终阶段评审，是美国国防高级研究计划局“实用级量子计算未被充分探索系统”项目中仅有的两家进入最终阶段的企业之一。DARPA联合美国空军研究实验室及多个国家级实验室的评审结论，为微软的2029路线图提供了外部权威背书。
拓扑量子比特的另一个结构性优势是可扩展性。其“数字控制+测量式操作”的架构天然适配大规模集成：通过数字脉冲即可控制量子比特的开关状态，无需复杂的模拟控制电路。四极子（tetron）单元可模块化拼接，当前已验证4量子比特阵列的稳定运行，后续可通过阵列扩展实现更大规模的量子处理器。
云桌面加速AI化：竞争格局重塑
Windows 365的这一轮更新，本质上是对一个更宏观行业趋势的响应。
Gartner 2026年第一季度报告指出，全球云桌面市场正加速向AI集成方向发展，预计到2027年，AI赋能的云桌面占比将超过60%。麦肯锡2025年全球云桌面市场报告则显示，Windows 365企业用户数量较2024年同比增长45%，在全球云桌面市场中占比达32%。
但竞争不会留出喘息空间。在云桌面层面，亚马逊WorkSpaces在2026年4月推出了AI优化的云桌面方案，支持TensorFlow与PyTorch一键部署；谷歌云也在同年5月更新了Chrome OS Flex，新增AI智能助手集成功能，与Windows 365形成直接竞争。三巨头的布局高度趋同：将AI能力从独立工具嵌入云桌面基础设施，使其成为企业AI工作负载的默认运行环境。
而在更底层的AI模型自主化赛道，竞争烈度有过之而无不及。
麦肯锡最新报告指出，2026年全球AI自主研发投入预计同比增长35%，其中推理模型和生成式AI是重点投入方向。竞争对手方面，谷歌已宣布将在2026年I/O开发者大会推出下一代自研推理模型Gemini-4，目标是在推理效率上超越现有行业标杆；Meta则持续迭代LLaMA系列模型，重点优化开源生态和边缘设备的适配能力。微软此次以MAI-Thinking-1入局，将进一步加剧全球AI底层技术的竞争密度，推动行业朝着更高的自主化水平演进。
与竞争对手相比，微软的差异化策略在于“操作系统层级的智能体原生支持”。亚马逊和谷歌的路径更多是在云桌面之上叠加AI工具，而微软通过Windows Agent Runtime、MXC安全沙箱和Agent 365治理体系的组合，试图在操作系统内核层面为智能体建立起与人类用户平等的“一等公民”身份。这一路径的护城河更深，但技术复杂度也更高。
从Build 2026的整体发布节奏来看，微软正将智能体战略从概念验证阶段推向规模化生产阶段。
纳德拉的“一等公民”论断、苏莱曼的“爬山机器”模型哲学、达武鲁里的“安全是商业化前提”，三者共同勾勒出一条清晰的战略逻辑链：模型能力是引擎，安全治理是底盘，而Windows是承载一切的道路。
英伟达CEO黄仁勋在同期举行的Computex 2026上提出“PC迎来四十年来最大变革”的论断，而微软Build 2026的系列发布，恰好为这一变革补齐了软件和生态环节的拼图。当算力、模型、操作系统三者同时进入新的代际，智能体从“能做”到“能放心用”的跨越，可能比市场预期的来得更快。
正如纳德拉在本次大会上反复传递的一个信号：如果过去的计算时代属于软件股票能配资吗，那么微软押注的下一个时代，属于智能体。作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 秦聪慧）
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