若只問「開會時，哪一個 AI 比較能幹」，到 2026 年 9 月，兩者其實已經相當接近；但若問「會議結束之後，誰比較能把會議變成整個工作的下一步」，我會說：
Teams 的 Microsoft 365 Copilot 比較強；Zoom 的優勢則是更純粹地圍繞「會議、通話、錄音」這個場景，使用上比較直接。
先用一張表講最清楚：
Zoom 現在可以在會議中讓你問「到目前為止談了什麼？」「action items 是什麼？」；會後自動產生 meeting summary、next steps，也能把錄影切成章節、highlight，甚至 Zoom Phone 通話中也能即時問 AI。
Teams Copilot 同樣可以即時摘要、回答會議內容、指出誰說了什麼並找出 action items；2026 年的 recap 又進一步可以自訂摘要格式，甚至把畫面分享的重要時刻放進 recap。
但真正的分水嶺不在「摘要能力」。
Teams Copilot 真正強在：它知道會議之外發生什麼
假設你有一場兩小時 seminar。
Zoom AI 很適合做：
錄音 → transcript → summary → chapters → action items → 問答。
這一串它做得相當漂亮。
但 Teams Copilot 若背後接的是完整 Microsoft 365，事情可以變成：
meeting → Teams chat → Outlook email → Calendar → Word → PowerPoint → OneDrive / SharePoint → organization knowledge。
Microsoft 目前明確把 Teams Copilot 放在 Microsoft 365 的整個 AI 架構中；Teams 裡的 Copilot 可以分析 meeting transcript、chat history、calendar context，而不是只把「這次會議」當成孤島。
所以比如你問：
「剛剛第十三講談到 Guattari 的 transversality，以前團隊有沒有討論過類似問題？」
如果相關資料散在 Teams chats、SharePoint、Word、Outlook 中，Copilot 的理想使用情境就是把這些 Microsoft Graph 裡的脈絡接起來。
這是 Zoom 目前最大的結構性弱點。
不過 Zoom 有一個很有意思的新變化：ZoomMate
這點值得留意。
到 2026 年，Zoom 已經開始把「AI Companion」這個名稱淡化：原本那些 meeting summary、chat compose、call summary 等能力現在直接成為 Zoom Workplace 功能；新的 agentic 層則叫 ZoomMate。Zoom 自己的說法是，ZoomMate 不只是摘要，而是利用 meeting context 完成工作。
而 Custom AI Companion 已能讓 AI：
接 organization’s data sources、建立 custom agents、操作第三方 apps，甚至讓 Zoom AI 去參加 Microsoft Teams 或 Google Meet，進行 transcription / recording。
所以兩家的方向其實正在變得很有趣：
Microsoft：從 office documents 向 meeting 擴張。
Zoom：從 meeting 向 workspace / agent 擴張。
兩軍正從相反方向走向同一個地方。
對你來說，我反而會這樣選
如果你的使用情境是目前這種 seminar——兩三小時談話、很多自由聯想、碎片、學員發言、概念岔出去再回來——我其實偏向 Zoom。
因為你首先需要的不是 AI 幫你「管理企業」，而是：
完整捕捉談話 → transcript → speaker separation → summary → 找概念節點 → 後續拿給 ChatGPT/Astra 再做第二次思想加工。
Zoom 對這個「conversation first」的流程非常自然。
而如果將來你的五十萬字《自體的心理學》、blog archive、Google Drive / OneDrive、所有 seminar、PPT、文件、email 都進入同一套工作系統，那時 Microsoft 365 Copilot 的優勢會變得很大：它不是一個會議秘書，而比較像一個 institutional memory layer。
我會用一句話區分：
Zoom AI Companion 比較像「坐在會議室裡非常能幹的紀錄者」；
Microsoft 365 Copilot 比較像「會後跟著你回辦公室，而且知道檔案櫃在哪裡的助理」。
而你真正期待的那種東西——把十六講、五十萬字、二十多年 blog fragments 串成某種尚未存在的形狀——其實兩者都還不是最理想的工具。那已經不是 meeting AI，而比較接近你先前所說的 creative companion / archive intelligence。