由于企业客户对 AI 代理产品的接受度不高，导致销售团队普遍未能完成业绩配额，微软已下调其相关产品的销售增长目标。企业不愿为这些自动化工具支付高价，同时微软的 Copilot 在企业内部也面临着来自 ChatGPT 的激烈竞争。根本问题在于，当前的 AI 代理技术尚不成熟，仍存在生成错误信息的风险，远未达到其所承诺的高效自主业务处理水平。尽管如此，微软仍持续对 AI 基础设施进行巨额投资，为尚未到来的市场爆发做准备。
销售困境与目标下调
微软的 AI 代理产品销售业绩未达到内部的宏大目标，导致公司采取了罕见的措施——下调销售指标。这直接反映出市场对这类新兴技术的实际需求与公司的预期之间存在差距。
- 在一个美国 Azure 销售部门，帮助客户开发 AI 应用的 Foundry 产品的销售增长配额从最初的 50% 大幅下调至约 25%。
- 在该部门中，只有不到五分之一的销售人员完成了最初的增长目标。
- 在另一个 Azure 部门，大部分销售人员未能完成将 Foundry 销售额翻倍的早期配额，因此新财年的目标被直接 削减至 50%。
企业接受度面临双重挑战
销售数据表明，企业对于为 AI 代理工具支付高昂费用持谨慎态度。除此之外，微软的产品在企业内部还面临着直接的品牌竞争。
- 品牌偏好问题： 许多企业员工已经习惯并更倾向于使用 ChatGPT，而不是微软的 Copilot。
- 使用场景受限： 以制药商安进公司为例，尽管为大量员工购买了 Copilot，但许多人仍转向 OpenAI 的聊天机器人。Copilot 的使用场景主要局限于与微软自身产品（如 Outlook 和 Teams）相关的任务。
这些销售数字背后可能隐藏着一个更深层次的根本问题：AI 代理技术可能尚未准备好承担微软所承诺的那种高风险、自主性的商业工作。
技术现实与承诺的差距
当前 AI 代理技术的能力与微软向客户描绘的蓝图之间存在明显的鸿沟。这项技术的核心缺陷使其难以在关键业务中被完全信任。
- 生成错误信息： AI 语言模型的核心问题是它们会“编造事实”，即自信地生成虚假信息并将其表述为事实。
- 不可靠性： 尽管技术有所进步，但现有的 AI 代理在模拟推理时仍可能犯下 灾难性错误，这使得它们在无人监督的自主工作中并不可靠。
- 应对新问题的脆弱性： 当遇到其训练数据之外的新颖问题或独特场景时，AI 代理很容易做出错误的推断，给企业带来高昂的代价。
押注未来的基础设施投资
尽管面临销售困境和技术挑战，微软仍在 AI 基础设施上投入巨资，显示出其对未来的坚定信心。
- 公司报告了创纪录的季度资本支出 349 亿美元，并预警支出将进一步增加。
- 一个关键事实是，微软目前的大部分 AI 收入并非来自传统企业采用其 AI 工具，而是来自 其他 AI 公司租用其云基础设施。
目前，微软似乎正在为一个大多数企业尚未准备好加入的 AI 革命建设基础设施。