实现AI的成功

Judson Althoff在Ignite大会上首次提出AI解决方案的两大核心要素是智能与信任，并在与客户的交流中不断强化这一信念。客户关注三个问题：AI能否放大组织智能并保护知识产权？能否确保投资回报符合治理和安全标准？如何获得成本可见性和控制力？

Althoff建议客户在模型多样化、开放和异构的平台上构建自身IQ。他指出模型正在商品化，任何企业都不应依赖单一模型或模型框架。引用Satya的警告：如果每个行业的企业都将价值让渡给少数“吞噬一切”的模型，将面临风险。AI应放大组织内部智能，使其从内部复合增长。

微软在Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot和Copilot Studio中嵌入智能与信任，通过模型多样化将成本与性能匹配到每个任务。不同模型如GPT-5.5或Claude Opus 4.8扮演不同角色，具有不同经济性。微软IQ平台通过优化工作流，高效路由上下文，减少不必要的计算。

随着代理使用规模扩大，组织需要明确的成本管理杠杆。模型多样化是关键：任何单一推理模型或代理循环都无法帮助组织复合其智能。微软IQ平台将原始数据转化为可用智能，持续构建组织运营的语义理解，为代理提供所需上下文，从而加快执行、提高准确性并降低token使用量。

FinOps在云迁移时变得关键，AI从固定定价转向按用量计费模式后更需重视。微软通过Foundry和Agent 365提供工具帮助客户优化AI成本。

商业模式随AI驱动业务成果而演变。用户订阅许可（USL）成为基础，提供可预测的每用户每月费用。对于长时间运行、多任务的代理，按用量计费模式出现，成本直接与工作量挂钩。

微软提供独特的商业模式灵活性和集成产品体验。Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot同时采用USL和灵活消费模式。今天宣布Copilot Cowork全球可用，需Microsoft 365 Copilot USL，并按用量计费。

模型多样化策略允许客户根据模型优势、经济性和最新创新购买容量。微软Agent Factory提供统一的消费模型，涵盖Microsoft 365 Copilot（包括Cowork）、GitHub Copilot以及在Fabric、Foundry和Copilot Studio中构建的代理。

随着组织采用来自微软或其他提供商的代理，或自行构建代理，控制平面至关重要。Agent 365为IT和安全领导者提供单一位置，以观察、治理、管理和保护整个组织中的代理。它建立在企业信任的微软堆栈上：Entra用于身份、Defender用于威胁防护、Purview用于数据治理、Intune用于端点管理。

微软正在扩展Agent 365以包含成本管理，使组织能够与安全和合规一起监控和管理代理支出。随着前沿企业运营模式的确立，领导者将把人类和代理工作作为单一系统进行管理，并同时了解绩效和成本。