微软二季度自由现金流受高额资本支出拖累 股价回调逾一成
微软公布2026财年第二季度业绩,经营现金流大幅增长,但在人工智能相关资本支出显著上升的背景下,自由现金流同比和环比双双下滑。部分市场测算认为,当前股价跌幅或与基本面变化不完全匹配。
微软据报道放缓在Windows 11中大规模植入人工智能,部分用户表示欢迎
微软在Windows 11上的人工智能推进策略据报道出现调整。多家报道指出,在围绕侵入式体验与可靠性问题的批评持续数月后,微软正缩减Copilot等工具在桌面层面的深度嵌入,并将工作重心更多转向系统基础体验与稳定性改进。部分Windows 11用户对这一变化表示欢迎。 Copilot集成力度据称下降,Recall或被重新定位 报道称,微软此前将Copilot定位为PC交互入口之一,并尝试将其融入开
报道:微软向FBI提供BitLocker恢复密钥以解锁涉案笔记本电脑
福布斯报道,微软在一宗与关岛疫情失业援助计划相关的联邦调查中,依据搜查令向联邦调查局提供了三台笔记本电脑的BitLocker恢复密钥。
微软提示设备不兼容Windows 11:系统要求、绕过方式与更新风险一览
微软为Windows 11设定的硬件门槛,使不少仍具备较好性能的旧电脑在升级时收到“此电脑无法运行Windows 11”的提示。相关限制并非仅围绕处理器性能、内存或存储空间,而是更强调一组与安全相关的硬件与固件能力。 兼容性检查为何更“挑剔” 与以往主要核对内存、磁盘空间等基础条件不同,Windows 11的官方兼容性工具会进一步核查处理器型号是否在支持列表内、是否满足最低内存等要求,同时重点关注
微软重挫拖累美股大盘 科技股分化明显
微软大跌逾10%引发对人工智能相关支出前景的担忧,拖累标普500和纳指走低;Meta、IBM、西南航空等多只个股凭借业绩利好逆势上涨。
AI推高内存门槛:微软将16GB设为Windows AI功能基线,供应链承压
人工智能应用的扩张正把内存从“可选配置”推向关键资源。随着AI模型规模增长、更多AI功能进入日常笔记本电脑,行业对更大容量与更高带宽内存的需求上升。微软在这一变化中扮演重要角色:通过对Windows生态的影响力,公司提高了PC端AI功能的硬件门槛,并推动硬件路线图向更依赖内存吞吐的工作负载倾斜。 微软提高Windows AI功能门槛:16GB成最低要求 据报道,微软已将16GB内存设为Copilo
微软提示部分Windows 11用户:如遇异常可卸载1月安全更新KB5074109
微软近日在官方渠道提示,部分Windows 11设备在安装2026年1月例行安全更新KB5074109后可能出现严重异常。公司表示,若用户已遇到黑屏、应用崩溃、系统冻结甚至无法正常启动等情况,建议先卸载该更新,以避免问题进一步扩大。 1月安全更新被指引发多类故障 据微软在Windows消息中心发布的发布健康说明,KB5074109作为常规月度安全补丁推送后,部分设备出现稳定性问题。微软将相关情况定
科罗拉多州立大学携手微软试点校园级AI系统RamGPT
科罗拉多州立大学与微软合作,在安全封闭环境中部署类似ChatGPT的校园级生成式人工智能系统CSU-GPT与RamGPT,在高等教育领域率先大规模试用AI,同时在校园内引发支持与质疑并存的讨论。
微软 Microsoft 365 出现大面积故障 部分企业用户邮件与文件访问受阻
微软多项云服务在北美出现故障,持续数小时影响企业客户访问电子邮件、文件及视频会议等功能。
清华团队与微软研究人员合作:编码模型仅用合成数据训练,部署于英伟达H20与H200芯片
一支由清华大学牵头、并与微软研究人员合作的团队近日披露,其构建了一套在训练阶段完全不接触真实世界数据的人工智能系统。该系统聚焦于编码任务而非通用对话,并在英伟达H20与H200芯片上完成训练与运行。 仅用合成样本训练的编码系统 据项目描述,该模型在学习阶段使用的训练样本全部由算法生成,未从公共代码库抓取数据。研究团队构建的是一套面向代码生成及相关开发流程的系统,训练语料由人工智能生成的函数、注释与
微软发布Maia 200系列AI芯片,强化Azure一体化以对抗英伟达CUDA生态
微软推出新一代自研人工智能加速器Maia 200系列,试图在数据中心AI算力竞争中进一步向英伟达发起挑战。微软将该产品定位为更快、成本更低的推理硬件,并强调其意义不仅在于芯片本身,还在于与Azure基础设施及AI服务的深度耦合,以构建更垂直整合的技术栈,削弱英伟达在大型模型训练与部署环节的CUDA软件生态优势。 Maia 200:面向大规模推理的第二代加速器 微软表示,Maia 200是面向大规模
微软发布Rho-alpha机器人模型:将自然语言指令转化为动作,并引入触觉与力反馈
机器人在重复性工业流程中应用已久,但在执行日常人类指令时,往往受限于指令的模糊性与环境的不确定性。微软推出的Rho-alpha(常写作ρα)试图缩小这一差距,通过把自然语言转化为可执行的协调动作,使机器人在变化场景中不必依赖脆弱脚本也能完成任务。 基于Phi家族构建,面向“物理人工智能” 微软将Rho-alpha定位为其推进“物理人工智能”的组成部分,目标是让机器人能够在人类周围更安全、更灵活地操