GPT-5.6系列采用天体命名体系（Sol/Terra/Luna），旗舰Sol的上下文窗口扩展到150万Token，原生集成"Ultra多子智能体并行工作流"和五模态统一训练。代码生成能力首次超越Claude Mythos 5。同日发布的还有自研推理芯片Jalapeño，与博通合作实现了从模型到芯片的全栈闭环。但"首选模型"的公关光环下，一个关键事实没变：GPT-5.6在SWE-bench上的改进幅度有限，国产DeepSeek V4在该基准的得分91%仍领先GPT-5的82%。

微软自研MAI模型的步子远比外界想象的大。2026年6月Build大会上，微软一口气发布7款MAI模型，从推理(MAI-Thinking-1)到图像、语音、代码全覆盖。其中MAI-Thinking-1被CNBC直接解读为「微软正在降低对OpenAI的依赖」。背后的成本逻辑很直接：企业通过Azure调用外部模型，微软要在云资源、模型费和合作分成之间层层拆账；调用自研MAI，模型、云、产品入口都握在自己手里，利润不必再分出一份。

同一笔账，两边算出来的答案完全不同。OpenAI在4月与亚马逊AWS达成合作，微软随即对500亿美元云交易发出法律威胁。到4月底，双方官宣终止独家合作——微软不再独享OpenAI模型，OpenAI获准在多云上卖产品，收入分成设上限到2030年。微软视角：从「拿独家模型锁客户」转向「做模型+云的组合卖家」，自研MAI就是砝码。OpenAI视角：终于摆脱被单一云绑死的增长天花板，首席营收官直言独家关系「限制了我们满足企业需求的能力」。

微软内部已经开始测试把DeepSeek V4的微调版搬进Copilot Cowork，作为OpenAI和Anthropic模型的低成本替代。高盛提出的「价值万亿美元的问题」是：当AI能力不再稀缺、价格大幅下降，是在创造新需求还是摧毁原有定价权？微软给出的答案可能是——企业需要的不是单一最强模型，而是「按任务成本最优」的动态调度。GPT-5.6挂着「首选模型」的头衔，但MAI、DeepSeek、Claude可能同时在后台为不同任务待命。

微软130亿投资OpenAI看起来像风险投资，实际是一套精密的基础设施锁定玩法：钱以算力额度的形式给出去，OpenAI必须用它采购Azure GPU训练模型。2023-2025年，OpenAI累计向微软支付约230亿美元算力费；再加上Office Copilot等产品增值、API转售差价、20%营收分成，微软从「房东」变成每层都收租的整栋楼业主。现在MAI模型崛起，微软在「自己当房东」和「继续收OpenAI的租」之间怎么选？