合作伙伴会看到,客户购买了 Microsoft 堆栈中的组件,却未能将它们有效整合起来。客户在更新硬件时,可能会忽略需要配套的云端工作负载和安全控制机制。有的客户可能会投资于云服务,但忽视了会影响 AI 性能和用户体验的终结点需求。
Windows 11 的更新周期使这种脱节问题变得更加紧迫。许多合作伙伴能够解释许可和云的基础知识,但难以将终结点决策与 AI 成效清晰关联 - 例如设备为何重要、Copilot+ PC 的差异化优势是什么,以及为何更强大的终结点功能能够减少后续返工。由于更新周期通常长达三到五年,如今采购“勉强够用”的硬件,可能很快就会在未来演变成成本问题。正因如此,设备功能如今变得尤为关键(例如,通过具备更高 TOPS 的本地 NPU,进行加速 AI 运算),可帮助客户在 AI 工作负载不断扩展的过程中避免过早进行设备更新。
与此同时,安全性是决定能否推进的关键门槛。谈及 AI 时,客户往往会第一时间询问其是否安全。他们希望清楚了解潜在风险,并找到一种在不显著拖慢采用进程的情况下有效降低风险的方法。