OpenAI 终结微软法律困境:2032 年前共享 IP 许可

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OpenAI 终结微软法律困境:2032 年前共享 IP 许可

微软与 OpenAI 重启合作:2032 年前 Azure 继续担任"首选云"但不再独占

本周,微软与 OpenAI 宣布再次修订合作条款。尽管有人将此解读为 ChatGPT 制造商对 Windows 巨头的"胜利",但实际上双方都是这场谈判的赢家。

新协议核心变化

最具实质意义的调整: 新协议解决了自 OpenAI 与亚马逊达成至多 500 亿美元合作以来悬而未决的法律风险。

新协议为合作设定了明确截止时间:微软获得 OpenAI 模型与产品的非独占许可,期限至 2032 年。

Azure 仍是首选,但不再是唯一

双方在公告中仍将微软定位为 OpenAI 的"主要云合作伙伴",这意味着即便 OpenAI 正在与其他合作伙伴共建自有数据中心,未来六年内其大部分云负载仍将运行在 Azure 上。

关键条款包括:

  • OpenAI 产品将"首选 Azure"发布——前提是微软无法或选择不支持相关能力
  • OpenAI 如今可以将产品交付给任意云服务商,打破了此前只能在 Azure 上提供 API 服务的限制

去年 10 月,OpenAI 已同意额外采购价值 250 亿美元的微软云服务,这一承诺是对微软股东发出的明确信号:OpenAI 将继续是 Azure 的超大客户。

亚马逊协议的"绊脚石"终于移除

此次修订最重要的意义在于:解除了微软就 OpenAI 与亚马逊合作提起诉讼的可能性。 回顾这场纠葛的来龙去脉:

  • 2025 年 2 月:OpenAI 宣布接受亚马逊至多 500 亿美元投资(初始 150 亿美元,后续 350 亿美元视条件满足情况而定)
  • 作为交换,OpenAI 承诺在 AWS Bedrock 上共同开发"有状态运行时技术"(Stateful Runtime),该技术是 AI 代理长时间记忆任务和上下文的基础
  • OpenAI 还承诺让 AWS 独占访问其新型 AI 代理构建工具 Frontier

问题在于:OpenAI 与微软的原始协议禁止将 Frontier 独占销售给 AWS,甚至可能完全禁止 AWS 销售该产品。虽然微软此前同意 OpenAI 可以将消费级产品(如 ChatGPT)在其他云平台上运营,但保留了通过 API 访问的所有 OpenAI 产品的独占权。

事实上,就在 OpenAI 宣布 AWS 交易的当天,微软公开发文反驳:

"微软保持对 OpenAI 模型和产品知识产权的独占许可……Azure 是 OpenAI 无状态 API 的独占云提供商……任何通过 OpenAI 与第三方(包括亚马逊)合作产生的无状态 API 调用都必须托管在 Azure 上……包括 Frontier 在内的 OpenAI 第一方产品将继续托管在 Azure 上。"

据《金融时报》报道,微软甚至在考虑在必要时通过法律手段强制执行合同条款。

新协议取消了微软的独占权利,亚马逊 CEO Andy Jassy 随即在 X 上发帖庆祝,并表示 OpenAI 模型将可在 AWS Bedrock 上提供给客户。

微软与 OpenAI 关系生变:排他协议终结,亚马逊 500 亿美元投资悬而未决

背景

微软与 OpenAI 的关系在 2026 年初经历剧烈动荡。从亚马逊宣布注资、到微软公开反驳、再到双方对簿公堂的传闻,最终以一纸新协议落幕。这场科技巨头间的角力,核心围绕两大问题:OpenAI 未来能否自由选择云服务商,以及价值数百亿美元的合作伙伴关系如何重新分割。

亚马逊宣布注资,微软同日反驳

2026 年 2 月,亚马逊宣布将在满足特定条件的前提下,向 OpenAI 投资至多 500 亿美元。这些条件包括获得 Frontier 和 Stateful Tech 的独家技术开发和托管权。

然而就在同一天,微软发表联合声明,明确否认 AWS 将拥有任何独家技术权益。这标志着双方在 OpenAI 未来走向上的公开分歧已经摆上台面。

微软考虑提起诉讼

据英国《金融时报》3 月报道,微软正在考虑对簿公堂。诉讼的核心争议点,可能涉及此前排他性合作协议的条款认定,以及亚马逊入局是否违反了原有约定。

四月新协议:排他时代终结

同年 4 月,OpenAI 与微软宣布达成新版合作伙伴协议,核心变化包括:

  • 排他条款设定期限:双方独家合作有了明确的日历终止日期,不再是无限期排他
  • OpenAI 获得云服务自由:OpenAI 可以将全部产品运行在其他云平台上,不再受限
  • 收入分成终止:微软不再向 OpenAI 支付收入分成
  • 股权保留:微软仍将是 OpenAI 的主要股东

这意味着微软从"独家云提供商"的位置退让,但保留了资本层面的深度绑定。

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