摘要： 微軟在 4 月 29 日 FY26 Q3 財報會表示，付費企業 Copilot 席位突破 2,000 萬，人均查詢量季增近 20%，AI 業務年營收跑速超過 370 億美元。Accenture 單筆合約帶來逾 74 萬席。新版 OpenAI 協議讓微軟到 2032 年免權利金使用前沿模型 IP，OpenAI 則承諾採購逾 2,500 億美元微軟雲服務。
微軟在 4 月 29 日的 FY26 Q3 財報電話會上，用幾個關鍵數據正面回應外界的疑慮：付費企業版 Copilot 的席位數跨過 2,000 萬大關，使用者的人均查詢量比上一季增加將近 20%，AI 業務更以年增 123% 的速度，把年營收推上超過 370 億美元的跑速。同一個場合裡，CEO Satya Nadella 也頭一次完整交代新版 OpenAI 協議——到 2032 年為止，微軟都能免權利金使用 OpenAI 的前沿模型 IP——並直白表示微軟「完全打算充分利用它」。
單看任何一件都不夠完整，兩件事合起來才是全貌。整整一季，投資圈反覆爭論兩道題目：Copilot 究竟有沒有真的被使用？告別 OpenAI 獨家夥伴地位之後，微軟手上還握有哪些籌碼？席次規模、活躍程度加上 IP 條款，微軟在同一場會議裡把兩題一次答完。
拆開來看 2,000 萬席的組成
比起總數，Nadella 攤開的明細更有看頭：採購規模達 5 萬席以上的企業客戶，數量已經變成先前的四倍；Bayer、Johnson & Johnson、Mercedes 與 Roche 這四家公司，各自坐擁 9 萬席以上；而 4 月 27 日對外公布的 Accenture 合約，一筆就帶來超過 74 萬席，Nadella 形容這是「迄今最大的 Copilot 訂單」。換句話說，Copilot 的生意已經離開部門層級的小規模測試，轉進大型企業整個公司層面的採購。
使用率爭議：用得跟 Outlook 一樣勤
「授權賣了、卻乏人使用」一直是外界對 Copilot 揮之不去的批評。這一回，微軟拿行為面數據當反駁：人均查詢量較前一季度增加將近 20%，每週的使用投入程度已達到與 Outlook 電子郵件相同的水準——用 Nadella 自己的說法，這是「像每日習慣一樣的高強度使用」。
來自 Morgan Stanley 的分析師 Keith Weiss 更在電話會中直接點出，這批 Microsoft 365 Copilot 的數據「超級驚人，我認為遠超多數人的預期」。
Agent 模式成為內建，模型可跨供應商調度
在產品端，就在財報出爐的前一週，Agent 模式已經內建為 Copilot、Word、Excel 和 PowerPoint 的預設體驗；而能夠在文件裡跑完多步驟工作的 agentic 功能，也已在 4 月 22 日正式 GA。Nadella 一句話給出定位：「你現在有了一種用 Copilot 分派並完成工作的新方式。」
模型這一層其實更關鍵。Copilot 從預設值開始就走多模型路線，由 Nadella 口中的「智慧自動路由」負責挑模型，並沒有跟 OpenAI 綁在一起；Microsoft 365 現在也支援 Anthropic 的 Claude。他還特別點出，微軟手上有「任何超大規模雲端業者中最廣的模型選擇」，而且已經有超過 1 萬家客戶用上不只一種模型。
改版後的 OpenAI 協議：IP 免權利金一路用到 2032
新版 OpenAI 協議是這場電話會的另一齣重頭戲。核心條款是這樣的：獨家取用資格畫下句點，但微軟照樣能取得 OpenAI 模型與代理產品的 IP，而且這部分再也不用付錢——形同免權利金一路用到 2032 年；換個方向看，OpenAI 承諾要向微軟採購超過 2,500 億美元的雲服務，微軟手上還握有 OpenAI 約 27% 的股權。Nadella 講得毫不遮掩：「我們擁有一個前沿模型，連同所有 IP 權利……一路到 2032 年，而我們完全打算充分利用它。」
時間背景是這樣的：協議塵埃落定後，OpenAI 隨即和 Amazon 聯手推出 AWS 獨家產品，市場一度把這解讀成微軟丟掉 AI 領先地位，股價跟著受壓。而本季這條 370 億美元的 AI 營收跑速，剛好是舊約時代的收尾季度——新約會把財務數字帶往何處，要等下一季才看得到。
企業採購 AI 時該讀出的三個訊號
三點觀察。首先，辦公室 AI 的合約規模正由小型的「席位試點」升級成涵蓋整個企業的合約，Accenture 那 74 萬席是目前為止最明白不過的指標。再者，「到底有沒有人在用」這道題，答案已經從口頭承諾轉成量得出來的行為數據，往後的採購判斷會愈發看重使用率指標，而不是授權張數。最後，跨供應商的模型路由在大廠之間已是基本配備——Copilot 現在能同時調度 OpenAI、Anthropic 以及微軟自己打造的模型，企業真正該做的功課是設計工作負載的路由策略，而非把寶押在某一家模型供應商身上。