7月27日消息，微软正优先将有限的AI算力分配给自家产品，如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot，Azure云客户的需求则被置于次要位置。据Business Insider报道，这一分配策略使微软CEO萨蒂亚·纳德拉面临上任以来罕见的压力：尽管微软正大力投资建设AI基础设施，但仍难以满足内部产品和外部客户的算力需求。微软首席财务官艾米·胡德今年1月曾表示，公司将优先满足自家AI产品的算力需求，其次是长期研发和创新，最后才是Azure客户。这意味着Azure客户在购买微软云服务时，可能无法优先获得最紧缺的AI资源。微软当前的核心矛盾是AI需求的快速增长超过了数据中心和芯片容量的扩张速度。胡德曾举例称，如果将某财年上半年上线的GPU全部分配给Azure，其增长率本可超过40%，而非实际的39%。这一差距暴露了微软在算力分配上的艰难抉择：是优先支撑Azure客户，还是自家产品如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot。Azure销售团队今年的销售配额虽上调了30%，但算力供应仍是内部平衡的难题。GitHub经历故障后，微软曾借助亚马逊云容量缓解压力，并探索租用甲骨文基础设施，但因安全和合规问题未能推进。这对Azure客户的影响在于，AI时代的云资源变得更为稀缺，企业在训练模型和部署AI应用时，可能需与微软自家产品竞争算力资源。微软三年前因押注OpenAI被视为AI浪潮的领先者，但随着AI从发布会走向日常使用，压力也从“有无产品”转变为“产品能否稳定、便宜、持续运行”。办公软件领域，Microsoft 365虽为微软稳定的现金来源，但越来越多用户开始使用AI工具撰写文档、做总结等，微软需为Copilot分配足够算力以保持其竞争力。开发者工具领域，GitHub Copilot虽有先发优势，但也面临Cursor、Anthropic的Claude Code等工具的竞争。在AI使用量快速增长的背景下，微软需同时应对扩充基础设施和保持稳定性的挑战。算力短缺也迫使微软重新调整组织分工，纳德拉将更多商业业务交给贾德森·阿尔托夫，自己则与核心工程团队聚焦AI。然而，对微软而言，真正的挑战在于资源分配：既要保证自家Copilot产品不掉队，又不能让Azure客户长期得不到所需容量。纳德拉曾因提前押注AI获得赞誉，如今却需面对AI成功后的资源难题：当自家Copilot、研发团队和Azure客户争夺同一批GPU时，微软必须决定有限算力首先服务于哪一方。