A curated timeline of microsoft frontier AI releases, research, and strategic moves.
Ed Zitron 拿到的审计文件、FT 复核：OpenAI 营收从 2024 年 37 亿美元涨到 2025 年 131 亿美元，但同年研发单项就花掉 192 亿，运营亏损扩大到 209 亿。真正的信号不是发现了亏损，而是亏损规模被研发和算力承诺锁死。问题从「何时盈利」变成「IPO 前谁继续每年填上约 200 亿缺口，以及亏损率从 237% 收窄到 160% 的速度够不够说服公开市场」。给建设者的判断在正文。
阅读全文微软自研推理模型发布,真正的目标是摆脱对 OpenAI 推理能力的依赖。能力是否追平 GPT/o 系是其次,从数据到加速器全栈自有才是这步棋的底牌。
阅读全文微软下架了 70 多个 GitHub 仓库，因为攻击者把窃取凭证的恶意代码注入了 Azure 和 AI 编码工具的依赖里。这对建设者意味着该重做哪几件事。
阅读全文MAI-Code-1-Flash 表面是一个轻量编码模型，真正值得跟踪的是它进入 GitHub Copilot 和 VS Code 后，微软有了让低成本自研模型获得默认路径曝光的机会。
阅读全文微软把 MAI 模型、Frontier Tuning、Azure/GitHub 工作流放到一起，核心信号是把企业调优路径和反馈回路沉淀进自家模型体系；这会增加内部路由选项，也会加深客户对微软栈的绑定。
阅读全文Build 2026 上微软一口气发了 7 个 MAI 模型，反复强调不蒸馏任何第三方、从干净授权数据从头训。这不是追平谁，是系统性减少对 OpenAI 的依赖。Azure 上的模型供应链和绑定逻辑该重估了。
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