被AI代码“淹没”，微软也扛不住了？不到一个月两度“自曝家丑”：Bug修不过来，插件也审不过来

近段时间，微软频繁强调 AI 的作用，比如 Copilot 写代码、AI 找 Bug、用自动化提升效率等。然而，最近微软内部发布的两篇博客却呈现出截然不同的画风：不再是“AI 真香”，而是“AI 太多，我们快撑不住了”。

一方面，Exchange 团队表示，AI 发现 Bug 的效率过高，导致他们无法及时发布累积更新；另一方面，Edge 团队承认，AI 生成的浏览器扩展数量激增，审核工作已应接不暇——在不到一个月的时间里，微软两次“自曝家丑”，而问题的核心都是 AI。

AI 找 Bug 太猛，CU1 被“卡”在路上

事情始于 8 月 13 日。当时，微软 Exchange 团队发布了一篇题为《Exchange SE CU1 到底在哪？》的帖子，坦承收到了大量客户追问：Exchange Server 订阅版（Exchange Server Subscription Edition，简称 Exchange SE）的累积更新 CU1，究竟何时发布？

这个问题之所以被反复提及，是因为微软最初承诺在 2026 日历年上半年结束前发布，后来悄悄调整为“2026 年下半年”，再之后便没有了具体时间。

简单来说：Exchange SE 是微软邮件服务器的订阅版，而累积更新（CU）是一种“打包式”更新，包含近期所有 Bug 修复、新功能以及过时代码移除等内容。微软每年会发布一到两次 CU，一些用户也更倾向于直接安装 CU，而非逐个打补丁。

对于 CU 延迟的原因，微软给出的理由有些出乎意料：AI 工具发现了太多 Bug。

过去几个月，微软一直使用各种 AI 工具寻找产品中的 Bug，但找到 Bug 并非终点，反而意味着一长串工作的开始：工程师需要先确认 Bug 是否真实存在，再尝试复现；确认后，要修改代码、测试修复效果，并进行回归测试，确保“修复一个 Bug，不会制造三个新 Bug”；然后，还需将这些修复打包成安全更新并发布。

然而，安全 Bug 并不会排队等待处理，新的 Bug 仍在不断涌现，安全更新每个月都需要发布。于是Exchange 团队陷入了一种相当尴尬的境地：一边修复新的安全 Bug，一边推进 CU1 的工作。

更棘手的是，微软还不敢轻易将 CU1 推出去。因为 CU1 一旦发布，如果紧接着出现一个紧急安全 Bug，企业管理员很可能需要立即安装另一个大型更新，因此微软宁愿继续等待。

Exchange 团队表示，他们会将每个月的安全更新持续整合进内部 CU1 版本，待版本足够稳定，同时遇到一个没有“必须优先处理的紧急安全更新”的月份，再正式推出 CU1。

听起来很稳妥，唯一的问题是：到底哪个月才能没有紧急安全更新？

博客最后写道：“简而言之，Exchange SE CU1 肯定会发布，我们没有忘记，但目前还不能给出具体日期。”——这句话说得很得体，但信息量几乎为零。

还没缓过来，Edge 又被 AI“挤爆”了

这边 Exchange 的事还没结束，隔壁 Edge 团队又出了问题。

9 月 8 日，微软 Edge 团队在一篇博客中承认，自己也有点被 AI 压垮了。博客写道：“随着 AI 辅助编程快速普及，开发者如今可以比过去更快地构建浏览器扩展。”

以前开发一个浏览器插件，多少还得自己写代码、调 Bug、测试，再一步步迭代；现在不同了：有了 AI 工具，开发者可以让模型生成代码，再不断修改、迭代，快速制作出大量以前根本不会动手尝试的小工具。

于是，Edge 扩展生态迎来了一个微软可能没预料到的副作用：提交量开始猛涨。

但插件进入 Edge Add-ons 商店之前，微软不能允许它们“写完即上架”，还需要对扩展进行审核，检查是否违反平台政策、是否存在安全问题，以及是否符合相关质量要求。微软自己也承认，此前推出的“高质量、高价值扩展加速审核流程”，已开始承受新的压力。

说白了就是：开发者那边的 AI 油门越踩越深、插件提交量持续增加，微软的审核流水线负担越来越大，最终导致扩展审核的周转时间变长。

面对这个问题，微软没有选择简单粗暴地扩大人工审核规模，而是继续给审核流程加入 AI。Edge 团队表示，已经为审核流程中许多可重复的验证检查引入自动化，并简化了审核在流水线中的流转方式。微软特别强调，这并不意味着降低审核标准，也不会减少扩展需要通过的检查，只是把审核过程拆开：AI 负责“标准答案”，人类负责“需要判断”的复杂案例。

至于这些自动化流程究竟用了多少 AI，微软没有说得特别清楚。但逻辑其实已经非常明显了：既然 AI 让前面的生产速度快了，那后面的审核也得想办法自动化，否则整个系统迟早会堵。

AI 编码 ≠ 代码安全

在不到一个月的时间里，微软两个团队已接连遇到类似困境。

● Exchange：让 AI 发现 Bug → Bug 数量增加 → 工程师验证、修复、测试 → 安全更新不断插队 → CU1 迟迟无法发布。

● Edge：让 AI 生成代码 → 开发者制作插件更快 → 提交量增加 → 人工审核压力暴涨 → 审核周期变长。

开发者可以一口气生成 10 个插件，审核团队却不能一口气审核 10 个插件；AI 可以一次找到一批漏洞，但安全工程师还是得一个个确认、复现、修复。虽然一个卡在发布，一个卡在审核，但都有一个共同点：AI 把上游的生产效率拉起来了，但下游没有同步提速。

这其实也是 AI Coding 发展到今天，一个越来越值得注意的变化。

过去程序员最大的烦恼可能是“写不出来”，但当代码生成从“一个程序员一天写多少”，变成“一个 Agent 几个小时能写多少”之后，问题就变成了：这么多代码谁来测？Bug 找出来之后谁来修？插件写出来之后谁来审？改完之后谁来验证？上线之后出了问题谁来负责……

毕竟，虽然 AI 让写代码变得更容易了，但并没有让代码变得更安全——这两件事，是两码事，目前 AI 无法自动消除审核、验证等这些后续工作。

那么，微软 Exchange 和 Edge 团队遇到的这个问题，你在日常工作中是否也遇到过类似的，又是如何解决的呢？

本文来自微信公众号“CSDN”，整理：郑丽媛，36氪经授权发布。