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作家| AI服务坊
来源 |AI深度研究员 管缄默慧
盘考合作| 13699120588
著述仅代表作家本东谈主不雅点
"AI 期间的每一个方案都至关紧迫。"
本周，在与微软首席履行官Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）的对话中谈到2025年时，他的口吻畸形顽强。行动微软CEO，他依然指导这家科技巨头扫尾了一次又一次的转型。
从1992年加入微软时的Windows 3.1期间，到如今AI立异的海浪之巅，Nadella见证并推动了科技行业的每一次紧迫变革。2014年接任CEO以来，他用数字证明了我方的政策远见：Azure营收从10亿好意思元跃升至660亿好意思元，公司总收入翻了两番，总利润增长高出三倍，公司市值更是增长了近10倍，为股东创造了近3万亿好意思元的价值。"了解咱们何时胜利，何时失败，并从中吸取告诫。"在此次深度对话中，Nadella分享了他的核神志念：模式匹配。恰是这种政策念念维，匡助微软在每个技巧变革周期中找到我方的位置，也让这家曾被质疑"无关性"的公司重新界说了科技创新。
如今，面对2025年这个要津节点，Nadella和微软再次展现出杰出的前瞻性：顽强押注缩放定律（scaling laws），同期保抓瓦解的政策融会。"天然GPT-4.1的链式念念维和自动评分等创新正在独创新的可能，但经济现实终将成为模子推广的截至身分。确切的蚁集效应在于应用层，而不是粗陋的模子推广。
主抓东谈主：你提到的政策重心是识别结构性位置和权限，这确乎是一个值得称谈的成就。在转向东谈主工智能之前，我还有几个对于过渡的问题。正如 Brad 所说的，你可能是史上最胜利的 CEO 任命，创造了无东谈主匹敌的三万亿好意思元的市值。我读到一篇著述提到，你为 CEO 甄选委员会写了一份 10 页的备忘录。这是果然吗？如果是果然，那备忘录里写了些什么？"
谈CEO备忘录王法
Satya Nadella： 是的，这是果然。那时咱们的 CEO 甄选过程口舌常公开透明的。坦率地说，在阿谁时候，我压根莫得猜度我方会有这么的契机。回顾起来，起首，我从未想过比尔会离开，其次也没猜度史蒂夫会离开。加入微软时，我完全莫得这么的神志预期。2013 年 8 月，史蒂夫决定退休，对我来说是一个雄伟的冲击。那时，我正在认真服务器和用具业务，也等于 Azure 的包摄部门。我那时候乐在其中，以至都莫得主动建议要竞争 CEO 的职位，因为我压根没想过这种契机会出现。自后董事会逐步运行洽商里面候选东谈主，并要求咱们提交一份备忘录。说真话，那份备忘录里的内容，自后险些都得到了扫尾。我在备忘录中使用了‘环境智能’（ambient intelligence）和‘无处不在的计议’（ubiquitous computing）这么的术语。不事自后，我简化为‘出动优先，云优先’，因为公关团队告诉我，‘环境智能’和‘无处不在的计议’这种说法没东谈主能听懂。
备忘录的中枢是如何稳健这一代的趋势，领悟咱们的结构性位置，并充分运用微软的财富。比如，M365 是一个相称紧迫的财富。东谈主们连接按阛阓细分来领悟云，比如 IaaS（基础设施即服务）。但我从来莫得按照这么的差异来分拨老本。我认为云基础设施是公司的核神志论，在其之上有一系列服务负载，比如 Azure、M365、Dynamics、游戏等等。备忘录中还提到，咱们需要从一个高达 98%-99% 毛利率的服务器和客户端业务，转向云计议。这是一个雄伟的转型。那时，好多东谈主说云计议的毛利率会更低，但我的直观是天然毛利率下落，但阛阓总量会更大。咱们不错服务更多的小企业，合座销售额会增多，尤其是消费量的增长。举例，往时咱们只是销售 Exchange，但面前 Exchange、SharePoint、Teams 都得到了推广。
主抓东谈主： 那么在文化转型方面，你是如何扫尾的？毕竟好多新任命的 CEO 都失败了，比如 Brad 提到的，有东谈主认为微软会成为下一个 IBM，光辉不再。你是如何重塑文化，并让公司走向新的标的的？对于行将上任的 CEO，你有什么建议吗？
Satya Nadella： 我认为我最大的上风之一是我是一个地结净谈的里面东谈主。我通盘奇迹生活险些都在微软渡过。是以，如果我月旦咱们的文化，那其实是在月旦我我方。这种里面东谈主的身份给了我一个突破点——我的月旦不会被认为是一个外来者在质问现存团队，而是一个参与其中的东谈主反念念我方。这让我在推动文化转型时更具劝服力。我无法月旦任何我莫得参与的事情，因为我亦然这文化的一部分。Bill，我相称明晰地谨记微软第一次成为全球市值最高公司时的场景。那时，我走在公司园区，悉数东谈主，包括我我方，都进展得好像咱们是东谈主类漂后中最智谋的一群东谈主。这种自夸的文化让我印象深刻，因为我长期认为，从古希腊到当代硅谷，独一让国度、公司或漂后战败的原因等于夸耀。
我相称行运，我的爱妻几年前向我推选了 Carol Dweck 的一册书，这本书探讨了‘成长型念念维’（growth mindset）。最初，我是以我孩子的教练和育儿为布景来阅读这本书的。但我倏得意志到，这个意见是咱们构建学习型文化的最好框架。我将咱们的文化胜利很大程度上归因于这一理念。它不单是是微软的里面标语，它还超越了服务本人，应用于生活的方方面面。无论是成为更好的家长、伴侣、一又友照旧指引者，这一理念都能提供指导。我常说，咱们需要从‘无所不知的东谈主’（know-it-alls）养息为‘学习一切的东谈主’（learn-it-alls）。不外，这不是一个不错到达的极度，因为一朝你说‘我依然领有成长型念念维’，从界说上来说，你就不再具备这种念念维了。这种文化养息需要期间和耐烦，况且需要从上到下，自下而上进行交融。险些在我主抓的每一个会议中，我都会围绕‘责任’和‘文化’张开酌量，这是我框架中的两个要津撑抓。自从担任 CEO 以来，我对这些原则的表述长期保抓一致，举例‘环境智能’（ambient intelligence）和‘无处不在的计议’（ubiquitous computing）。天然这些抒发可能依然让我我方感到枯燥，但我依然坚抓重复，因为它们至关紧迫。
谈投资OpenAI经过
主抓东谈主：你提到的几个阶段养息令东谈主印象深刻，我听你说过，行动一家大型平台公司，阛阓份额的拿获往往在技巧阶段养息的前三到四年内决定。而微软此前错过了搜索和出动领域的契机，但收拢了云计议的终末一班车。那么，在洽商下一次紧要阶段养息时，你和团队（包括 Kevin Scott）似乎很早就察觉到 Google 在东谈主工智能领域，特别是通过 DeepMind，占据了先机。那么，是什么促使你决定投资 OpenAI，而不是完全依赖里面的东谈主工智能研究？
Satya Nadella： 这个问题相称好，因为这里波及到几个方面。起首，咱们在东谈主工智能领域依然深耕很深刻。早在 1995 年，Bill 就创立了微软研究院（MSR），最初的研究标的之一是天然用户界面，首个团队是语音团队。那时 Rick Rashid 加入了微软，以至连 Kai-Fu Lee 也在这里服务过。咱们对天然话语界面一直相称关注。事实上，Geoffrey Hinton 曾在 MSR 任职期间完成了一些深度神经蚁集（DNN）的早期服务，随后 Google 遴聘了他。本分说，在 2010 年代初，咱们确乎错失了一些加倍进入的契机。大致在合并期间，Google 投资并收购了 DeepMind，这让我感到相称缺憾。
但咱们也有一些突破，比如 Skype 翻译器是我关注的第一个神气。这是第一次咱们看到迁徙学习的效果，即在检修一种话语对时，不错纠正其他话语对的翻译智商。这让我对话语技巧沉溺，Kevin Scott 亦然如斯。事实上，第一次与 Elon Musk 和 Sam Altman 互动时，他们正寻找 Azure 的计议资源支抓。那时，他们主要专注于强化学习（RL）和 DOTA 2 等神气。这让我运行关注他们的服务。自后咱们中断了合作，我以至不太谨记具体发生了什么。他们似乎转向了 GCP，但之后又回来酌量他们对话语的想法。那是一个要津时刻，他们谈到了 Transformer 和天然话语处理。对我来说，这和咱们的中枢业务息息磋议。我的念念维方式一直是围绕咱们的结构性位置张开。我长期认为，如果能在某种模子架构上扫尾非线性的突破，这将会是一个雄伟的契机。比尔在我奇迹生活中一直强调，数字领域的独一类别等于信息管束。他的想法是为寰宇建立一个结构化的模式，把东谈主、地点、事物等归类整理。微软也曾有一个相称盛名的神气叫作念 WinFS，等于为了把一切都结构化管束，但这个计划险些是不可能扫尾的。
于是咱们意志到，也许突破点在于话语。东谈主类大脑通过话语、内在的独白和推理来扫尾信息管束。因此，这也促使咱们采纳了 OpenAI。我对 Sam 和 Greg 以及他们团队的志在四方感到相称敬佩。事实上，我第一次读到对于‘推广定律’的备忘录是 Dario 在 OpenAI 时写的，Ilya 也参与了其中。这让我合计，既然这种技巧具有指数级的性能擢升后劲，为什么不全力进入试一试呢？之后，当咱们看到 GitHub Copilot 等产物的胜利进展时，加大进入变得愈加容易。这一切都源于最初的直观。
主抓东谈主： 在以往的技巧阶段养息中，一些现存巨头未能赶紧跟上，比如你提到的微软错失了出动和搜索的契机。但在此次东谈主工智能的海浪中，似乎悉数东谈主都依然完全觉悟。你是否定同这种看法？你如何看待这场竞争中的要津玩家，比如 Google、Amazon、Meta（通过 LLaMA）、以及 Elon 的参与？
Satya Nadella： 这是一个很风趣的表象。在上世纪 90 年代后期，微软是独领风流的，其他公司远远逾期。但面前，东谈主们提到‘MAG 7’（指 Meta、Amazon、Google 等七大科技公司），以至不错说是‘MAG 8’，因为 OpenAI 不错被看作是这一代的重生巨头，就像这个期间的 Google 或 Microsoft。这场竞争会相称热烈，但我并不认为这是‘赢家通吃’的容颜。天然，在某些特定领域可能存在这么的情况，但在超等范畴的基础设施领域皆备不会如斯。全球阛阓，即使不包括中国，也需要多个提供前沿模子的供应商。从结构性位置来看，微软在这方面有很大的上风。Azure 的设计与其他云服务不同，咱们是为企业服务负载构建的，提供多量的数据驻留支抓，分散在高出 60 个区域，比其他提供商更多。咱们并不是为了某一个大应用而构建云，而是为了万般异构的企业服务负载。这种设计将在历久内成为推理需求的中枢，因为这些需求将围绕数据、应用服务器等张开。
在基础设施层面会有多个赢家，在模子层面亦然如斯。每个超等范畴提供商都会领有我方的模子和应用服务器。每个当代应用，包括 Copilot，施行上都是多模子应用。这种变化带来了一个全新的应用服务器，就像也曾有出动应用服务器和 Web 应用服务器一样，面前咱们有了 AI 应用服务器。对于咱们来说，这等于 Foundry。咱们正在构建我方的，而其他公司也会构建他们的版块。在应用层面，蚁集效应仍将主要体面前软件层，这会是一个相称紧迫的领域。
谈打造ChatGPT类AI产物
主抓东谈主： 在应用层面，消费者和企业领域的蚁集效应会有所不同。从结构上分析，竞争会在技巧堆栈的不同档次间张开。你提到过，要警惕那些倏得出现、对近况进行颠覆的新创业者。我想说，OpenAI 等于这么一家依然获取‘逃遁速率’（escape velocity）的公司。谈到应用层，特别是消费者 AI，咱们不错先聊聊 Bing。你我都酌量过，‘10 蓝色连结’简略是老本办法历史上最好的生意模式，但它正受到新模式的恫吓，比如消费者径直想要谜底。以我的孩子为例，他们会说，‘为什么我要用搜索引擎？我径直获取谜底就不错了。’你认为，在这个谜底为王的期间，Google 和 Bing 是否还能赓续发展传统搜索业务？此外，Bing 或者你在 Mustafa 指引下的消费者 AI 努力需要作念些什么，才气与像 ChatGPT 这么的产物竞争？ChatGPT 从消费者的角度看，似乎依然突破了界限。
Satya Nadella： 你刚才提到的终末少许相称紧迫，那等于‘聊天式谜底’，这恰是 ChatGPT 的中枢。从品牌到产物，它都在养息为一种有情景的用具（stateful）。事实上，传统搜索是无情景的，尽管有搜索历史，但并莫得更深入的情景管束。而这些 AI 代理将变得愈加有情景。因此，当 Tim 和 Sam 最终达成苹果搜索合作契约时，我相称高兴。我合计，与其让其他东谈主拿下这个契约，不如让 ChatGPT 作念到，因为咱们和 OpenAI 有生意和投资关系。同期，分发（distribution）亦然至关紧迫的。这是 Google 的雄伟上风。他们是苹果征战上的默许搜索引擎，亦然安卓上的默许采纳。因此，俗例不会鄙俚改换。比如，用户仍然会在浏览器的地址栏中径直输入查询，即使他们有其他采纳。我我方面前更多使用 Copilot，但在一些导航性的搜索上，我仍然会用 Bing。不外，对于更复杂的查询，我会径直转向 Copilot。这种养息正在全球范围内发生。
咱们距离生意意图（commercial intent）查询全面迁徙到聊天代理上可能唯有一两个要津应用的距离qvod成人，比如购物或旅行。一朝生意意图的查询运行迁徙，那等于传统搜索的‘大坝坍塌’之时。面前，传统搜索业务还能督察，主如果因为生意意图的查询还莫得大范畴迁徙。一朝这种迁徙发生，变化会相称赶紧。对此，咱们的嘱托方式是在 Mustafa 的指引下管束三个主要平台：Bing、MSN 和 Copilot。它们组成了一个生态系统，其中一个是信息流（feed），一个是传统搜索，另一个是新的代理界面。咱们与内容提供商之间需要建立明确的‘社会契约’，比如推动流量、支抓付费墙或者告白模式等等。在分发方面，咱们仍然领有一个私有的上风，那等于 Windows。咱们有契机重新争夺浏览器的主导权。咱们也曾赢过 Netscape，但自后输给了 Google 的 Chrome，这是一个雄伟的缺憾。但面前，通过 Edge 和 Copilot，咱们正在以一种风趣的方式夺回阛阓。
另外，无论是 ChatGPT 照旧 Gemini，都需要在 Windows 平台上争取用户，这是一个怒放的系统。任何优秀的产物都不错脱颖而出，不需要微软的许可。这种怒放性也意味着，天然咱们也曾失去过阛阓，但面前有契机重新赢回来。施行上，我经常说，Google 在 Windows 上赚的钱比微软悉数业务加起来还多。从微软股东的角度来看，这是个好音讯，因为咱们失去了太多阛阓，面前不错重新去争取并夺回一些份额。"
主抓东谈主： 每个东谈主都在辩论这些代理技巧（agents）当咱们臆测异日时，不错遐想万般玩家但愿能够在其他应用方法和系统上的数据中履行操作。微软的处境很风趣，你限度着 Windows 生态系统，但同期你的应用方法也运行在 iPhone 和 Android 生态系统中。你如何看待这个问题？这波及服务条件的问题，也波及合作伙伴关系的问题。比如，苹果会允许微软在 iOS 上限度其他应用吗？微软会允许 ChatGPT 在 Windows 系统上大开其他应用并造访数据吗？这个问题一直延续到搜索和生意领域，比如 Booking.com 是否会允许 Gemini 在未经许可的情况下处理交游？
Satya Nadella： 这是一个相称风趣的问题。面前来看，这方面的模式尚不表露。有一种比较传统的念念路不错模仿，等于回顾一下以往万般业务应用方法如何扫尾互操作性（interoperability）。那时，通过使用谀媚器（connectors）和谀媚器许可（connector licenses），酿成了一种生意模式。SAP 等于一个经典的例子，你不错造访 SAP 的数据，只消你有谀媚器。我认为在企业领域可能会出现肖似的情况。也等于说，如果一个代理（agent）需要进入另一个代理的操作空间，或者造访其数据模式（schema），那么可能需要某种接口传权（licensed interface）。举个例子，比如我在使用 Microsoft 的 Copilot 时，不错通过谀媚器造访 Adobe、SAP 以及 Dynamics CRM 的实例。这种方式相称风趣，因为咱们险些不需要再径直使用这些 SaaS 应用方法，而是通过 AI 将其数据整合并操作。
谈 AI 的操作系统
主抓东谈主： 反过来看，你会允许 Android 系统的 AI 或 iOS 系统的 AI 通过 Microsoft 客户端造访智高东谈主机上的电子邮件吗？"
Satya Nadella： 这确乎是一个值得深念念的问题。比如，面前咱们依然允许苹果邮件通过许可契约造访 Outlook 的同步服务。这是否导致了价值流失，照旧对咱们有匡助呢？从某种角度看，这可能确乎导致了一些价值的流失。但另一方面，这亦然咱们能够保住 Exchange 的原因之一。如果那时咱们不这么作念，可能情况会更糟。因此，咱们正在努力构建一个围绕 Microsoft 365 的信任体系。咱们不可纵欲允许任何代理进入并履行任何操作，因为这些数据不是咱们的，而是客户的数据。咱们需要确保客户数据的安全性，同期在怒放性和限度之间找到均衡点。因此，最终照旧需要客户的许可，企业的 IT 部门需要批准。这并不是我不错和谐树立的某种全局记号。此外，还需要一个真实的范围。咱们在 M365 上正在作念的事情不错类比苹果智能系统所作念的服务。我强烈推选众人去体验一下，这口舌常风趣的尝试。
主抓东谈主：Mustafa 提到，2025 年将是‘无穷牵记’（infinite memory）的一年。Bill 和我从本年头就一直在酌量这个问题。咱们认为下一个 10 倍的功能增长可能会是来自 GPT 的抓久牵记，以及代咱们履行某些操作的智商。咱们依然运行看到牵记功能的初步扫尾。我信赖，2025 年牵记的部分可能会得到很好管束。但对于‘步履’，比如我对 ChatGPT 说，‘帮我不才周二以最廉价钱预订西雅图的四季旅社’，这种智商何时能扫尾？你怎样看这件事，面前这是否仍然是一个周折？"
Satya Nadella： 最怒放的‘步履空间’仍然相称具有挑战性。但你提到的几个方面相称令东谈主振作：牵记、用具使用（或步履智商），以及权限管束。这三个要素结合起来，不错让 AI 代理变得更可控、更具步履智商，并具备牵记功能。以步履为例，如果代理能够在履行任务时作念到可考据，况且领有牵记系统，那么它不错处理更多自主服务。我仍然认为，即使在一个完全自主的寰宇中，无意也需要建议畸形、肯求许可或进行调用。这等于为什么咱们将 Copilot 界说为‘东谈主工智能的用户界面’（UI）。它不仅是一个组织层，亦然服务、文档和服务流的整合用具。
至于现时的模子，比如 GPT-4.0，即使不洽商 GPT-4.1，它依然具备很强的函数调用智商。在企业环境中，这种智商比在消费者环境中更有上风，因为消费者网页上的函数调用相称复杂，特别是当后端模式发生变化时。而 GPT-4.1 简略不错通过一种可考据、可自动调控的历程来扫尾更好的驱散。我认为，这方面的进一步突破可能需要一到两年期间。在企业环境中，咱们依然不错在 Dynamics 中集成 10 到 15 个这么的代理，比如销售代理、营销代理、供应链代理等。这些代理不错自主处理更多任务，比如与供应商的通讯、更新数据库、养息库存等。
主抓东谈主： Mustafa 提到‘近乎无穷的牵记’（near-infinite memory），你是否不错对此提供一些真切？是否有里面的技巧突破？"
Satya Nadella：某种道理上，这个意见等于为牵记系统建立一种‘类型系统’。这并不是每次启动时从零运行，而是不错证据已有的历史纪录进行分类和匹配。我认为 Mustafa 的真理可能是咱们在这方面确乎取得了一些技巧突破。施行上，咱们确乎有一个开源神气，可能是由开发 TypeScript 的团队完成的。他们正在努力将牵记系统结构化，使其不错被更浮浅地使用。比如，当我在新神气上服务时，它不错证据我以往的操作进行聚类，并通过类型匹配建立牵记系统。我认为这是构建牵记系统的一种很好的方法。
主抓东谈主：谈到企业 AI，微软的 AI 业务据报谈依然达到约 100 亿好意思元的范畴。你提到这些收入险些全部来自推理（inference）需求，而不是通过出租 GPU 给他东谈主进行模子检修。你认为，面前哪些主要的收入产物正在推动推理收入的增长？它们与 Amazon 或 Google 的模式有何相似或不同？
Satya Nadella： 这是一个很好的问题。对咱们来说，这一切的开展方式需要先领悟咱们的检修行径。咱们与 OpenAI 的合作东如果投资逻辑，是以这些并莫得径直反馈在咱们的季度收入中，而是以其他收入或损失的式样体现。至于施行的收入来源，面前主如果咱们的 API 业务，以及 OpenAI 在 Azure 上的推理需求。换句话说，面前这个期间的热点应用包括 ChatGPT、Copilot、GitHub Copilot，以及 OpenAI 和 Azure OpenAI 的 API。如果列出现时最热点的十款应用，其中四到五个可能都与这些技巧关联。这是咱们最大的收入驱上路分。咱们与 OpenAI 的合作让咱们有了两年的率先期间，这是一项雄伟的上风。在这个两年中，咱们险些莫得竞争敌手，这种情况可能再也不会出现。天然，也可能有东谈主倏得发布一些惊东谈主的模子冲破近况，但这种契机相称荒僻。咱们运用这段期间，与 OpenAI 一齐胜利建立了 ChatGPT 的‘逃遁速率’。
在 API 方面，咱们获取了许多新客户，比如 Shopify、Stripe 和 Spotify。这些公司以前都是 GCP 或 AWS 的客户，但面前运行在某种程度上使用 Azure。这匡助咱们大开了更多‘数字原生’客户的大门。对于传统企业来说，咱们看到 Copilot 在一端被试用，另一端客户通过 Foundry 构建我方的代理。这些设计和神气的鼓舞速率较慢，但正在冉冉推广。这亦然咱们为何更可爱这种业务模式，因为与技巧初创公司比拟，它减少了资源分拨的风险。往时，许多技巧初创公司都在争抢 H100 GPU 的小批次分拨，这让我想起了 Sun Microsystems 的逆境。如果你追逐每一个试图构建模子的公司，风险会相称高。但面前，投资者的情怀正在变化，更多东谈主但愿接收老本轻量化的方式，运用他东谈主的模子进行构建。这使咱们能够更有采纳性地开展业务。
主抓东谈主： 是以，你的真理是，其他公司的 AI 收入中，模子检修和集群可能占据了更大的比例，而微软更多依赖推理收入？
Satya Nadella： 我不祥情，我只可就咱们的业务进行阐发。对于其他公司，我不知谈它们的热点应用有哪些，模子在那里运行，或者它们的范畴有多大。从咱们这边来看，面前最闻名的应用有 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Copilot。至于 Google 的 Gemini，我对其用户数据感到诧异。天然，凭借其分发智商，Gemini 的增长后劲很大，但从面前来看，确切具有大范畴用户量的 AI 应用并未几。如果让我列举，有哪些应用的日活跃用户数（DAU）高出 500 万，起首猜度的照旧 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Copilot，以及 Gemini。除此除外，你还能猜度其他应用吗？
谈 构建‘AI 优先’的原则
主抓东谈主： 确乎，还有一些初创公司的用例运行从底层冉冉获取一些发展契机，其中许多构建在 LLaMA 之上，但如果你要列举十大热点应用，确乎拆开易猜度更多。在企业 AI 领域，微软的 AI 业务依然取得了权贵的胜利，比如 Copilot 的应用相称受宽容。不外，对于 Copilot 的方法论，比如 Mark Benioff 对此的月旦（称其为 Clippy 2），你怎样看？是否系念有东谈主从零运行构建‘AI 优先’的产物，而不是基于现存基础设施，举例 Excel 或 CRM？
Satya Nadella： 这是一个相称紧迫的问题。咱们在业务应用（Biz Apps）上的方法至少是基于这么的领悟：传统业务应用的逻辑可能会在代理（agent）期间透顶改换。如果你念念考这些应用方法的施行，它们基本上是带有多量业务逻辑的 CRUD 数据库（创建、读取、更新、删除）。但异日，这些业务逻辑可能会被转机到 AI 层，而 AI 代理将能够跨多个数据库操作，而无需关注后端的具体扫尾。一朝逻辑层迁徙到 AI 代理，东谈主们可能会冉冉替换后端系统。面前咱们看到 Dynamics 在这一领域的进展相称苍劲，无论是 CRM 照旧财务与运营（finance and operations），咱们都看到了更多‘AI 原生’业务应用的需求。这些应用但愿逻辑层由 AI 代理进行编排，从 Copilot 到 AI 代理再到业务应用的联贯变得无缝联贯。
至于 Excel，你可能会问，‘咱们还需要 Excel 吗？’但令东谈主振作的是，面前的 Excel 加入了 Python，就像 GitHub 的 Copilot 一样。Excel 不再只是一个粗陋的数字用具，而是一个数据分析师的可视化用具。Copilot 不错在 Excel 中生成计划，履行计划，并将其用作数据分析的草稿本。咱们的方法是将 Copilot 定位为 AI 的组织层（UI）。它不错集成悉数代理，包括 Excel 和 Word 等特定用具。Excel 是 Copilot 的代理，Word 亦然代理，它们是特地为特定任务设计的‘画布’。无论是处理法律文档照旧数据分析，Copilot 都不错无缝相助。这是一种全新的服务与服务流模式。"
主抓东谈主： 对于 AI 的投资答复率，许多东谈主对此感到疑虑。微软领有高出 22.5 万名职工，AI 是否匡助你们擢升坐蓐力、缩短成本或推动收入增长？你能举一些最权贵的例子吗？比如，当 Jensen Huang 收受采访时，他提到通过领有 10 万个代理，他臆测营收增长 2-3 倍时，职工数目只会增多 25%。那么当 Azure 的收入增长 2-3 倍时，你是否也渴望看到肖似的杠杆效应？"
Satya Nadella： 这是一个相称要津的问题，不仅对微软如斯，对咱们的客户亦然如斯。我最近在研究工业公司如何通过精益（lean）扫尾增长。这些优秀的工业公司通过精益实践，扫尾 GDP 增长的同期还能附加 2-3 个百分点的尾风效应。他们的精益方法是‘增涨价值，减少糜掷’，这让我猜度 AI 对常识服务的影响。我认为 AI 是常识服务的精益用具。咱们正在学习如何重新设计业务历程，提高历程效率并扫尾自动化。这让我想起 1990 年代的‘业务历程再造’（business process re-engineering）。面前，这种方法以全新的方式记忆。企业需要从端到端疑望历程，念念考如何通过 AI 优化效率、自动化操作，并擢升合座效用。
谈AI应用场景
主抓东谈主： 客户服务似乎是一个不言而喻的 AI 应用领域。你们进入了大致 40 亿好意思元用于从 Xbox 支抓到 Azure 支抓的悉数服务。AI 的前端欺压率带来了权贵的变化，而最大的克己在于代理的效率擢升。代理更高效，客户更缓和，同期成本也下落了。这似乎是一个相称明确的领域。还有哪些应用场景对 AI 的接收起到了推动作用？
Satya Nadella： 确乎，客户服务是一个相称明确的应用场景，咱们的合资中心应用进展相称出色。另一个紧迫的领域是 GitHub Copilot，特别是 Copilot Workspace。这是代理（agent）功能初度全面展示的地点。你不错从一个问题运行，生成计划和纪律，然后履行多文献裁剪。这透顶改换了团队的服务历程。M365 Copilot 是另一个要津领域，它险些涵盖了悉数场景。比如，我我方每次与客户会面时，通盘准备历程都依然完全不同。我不错径直在 Copilot 中发出查询，让它告诉我对于客户的一切信息，包括我的 CRM、电子邮件、Teams 会议纪录以及蚁集上的信息。这些数据被整合并生成一个页面，我不错及时与我的团队分享。这种方式完全改换了以往从零运行准备简报的历程，面前只需一个查询就不错完成。
另一个例子是供应链管束。有东谈主将供应链比作交游平台，但衰败及时信息。通过 AI，这些及时信息变得垂手而得，比如告诉你一个数据中心的合同应该包含哪些条件。悉数这些及时谍报正在改换服务历程和服务后果。咱们的计划是通过 AI 扫尾运营杠杆作用。我信赖，咱们的总东谈主力成本会下落，而东谈主均成本会高潮，同期研究东谈主员的东谈主均 GPU 成就也会增多。这等于我对异日的设计。
主抓东谈主：你之前提到对于模子推广和老本开销的不雅点。微软的老本开销从 2020 年的约 200 亿好意思元可能增长到 2025 年的 700 亿好意思元。天然老本开销与收入之间的关联性很高，但一些东谈主系念这种关联可能会被冲破。你对此有何看法？这么的老本开销水平是否让你感到不安？增长速率何时会运行放缓？
Satya Nadella： 这是一个紧迫的问题。有几点需要安宁：起首，行动一个超等范畴服务商（hyperscaler），咱们在这一领域依然有很历久间的实践阅历。数据中心的人命周期是 20 年，电力开销是按使用付费的，征战的使用周期是 6 年。通过优化运用率，咱们不错权贵提高老本答复率（ROIC）。更紧迫的是，超等范畴服务商的私有上风在于软件驱动智商。早期，有东谈主质疑超等范畴服务商如何赢利，而咱们的谜底是软件。软件是区分传统托管服务与超等范畴服务的要津。这少许同样适用于 GPU 的老本开销。面前，咱们处于‘追逐’阶段。往时 15 年，咱们树立了云计议基础设施，但倏得间，一个新的计量单元出现了，那等于 AI 加快器。每个应用面前都需要数据库、Kubernetes 集群和运行在 AI 加快器上的模子。这使得咱们必须赶紧树立这些 AI 加快器以知足需求。这种增长会逐步正常化。一朝建成，这些负载会冉冉沉稳，就像云计议的增长旅途一样。咱们还需要确保需求的万般化，而不是单纯依赖供应侧树立。此外，利润率会有所不同，比如原始 GPU 的利润率与添加了 Foundry 或 Copilot 的 GPU 的利润率会完全不同。因此，构建一个万般化的投资组合是要津。
主抓东谈主： 微软在云计议领域今天的溢价进展相称隆起。你们范畴比亚马逊更大，增长速率也更快，利润率也更高。这披露与微软在多个档次的进入关联。在 AI 领域，也有好多对于模子推广和推理成本的酌量。往时有种说法是模子集群的范畴会抓续扩大，比如每次推广 10 倍。然则，最近有东谈主提到，这种模式可能不再抓续，推理成本的缩短让东谈主们更关注于推理而非检修。你怎样看待大范畴话语模子的推广和检修成本？异日的发展标的是什么？
Satya Nadella： 我对缩放定律（scaling laws）治服不疑。事实上，咱们在 2019 年的投资等于基于推广定律的赌注，我于今仍然坚抓这少许。也等于说，不要低估推广定律的后劲。但同期也要相识到，推广的难度会跟着集群范畴的增大而增多。比如，跟着集群范畴的增长，分散式计议的问题变得愈加复杂。这是挑战的一方面。不外，我仍然认为检修模子并莫得扫尾。OpenAI 的后果，比如他们在 GPT-4.1 上展示的链式念念维（chain of thought）和自动评分（auto-grading），是令东谈主振作的进展。这种方法运用推理阶段的计议智商（test-time compute），将生成的 token 反馈到预检修中，从而进一步增强模子智商。这种推理阶段的计议有两个克己。一方面，当用户使用 GPT-4.1 时，他们正在生成 token 供预检修使用，这肖似于检修。另一方面，客户在使用 GPT-4.1 时会消耗更多资源，这为咱们提供了经济模式上的支抓。这种方法让推理变得不单是是成本，而是一个新的经济契机。
微软的上风在于咱们在全球 60 多个数据中心的布局。这些数据中心有不同的硬件架构，分别支抓检修和推理。这种方法的中枢是扫尾一种沉稳的比例情景（stable state），就像 Jensen Huang 提到的，你需要每年都进行一些采购，而不是汇注采购。通过这么的方式，咱们不错冉冉老化征战，比如先用最新的硬件进行检修，第二年用于推理，从而优化运用率和老本答复率（ROIC）。最终，经济现实也会成为模子推广的截至身分。即使你每年将智商翻倍，但如果无法销售这些资源，就会产生‘赢家的吊唁’（winner’s curse）。更恶运的是，即使你领有了率先的智商，其他东谈主也不错通过蒸馏或逆向工程扫尾肖似的效果，况且可能愈加高效。这种表象会让东谈主们更严慎地追逐模子推广。此外，蚁集效应主要体面前应用层（app layer）。与其在模子智商上浮滥巨资，我更得意投资那些能带来应用层蚁集效应的地点。
谈百万 GPU 的集群
主抓东谈主： 是以，Elon Musk 提到要构建一个领有一百万 GPU 的集群，Meta 也提到了肖似的计划。但你提到，这种推广可能会受到经济感性的截至。你是否容或？
Satya Nadella： 是的，我容或。天然面前众人都想争第一，但跟着期间的推移，经济现实会让每个东谈主都愈加感性。最终，投资的重心将转向那些确切能带来蚁集效应和经济价值的领域，而不是单纯地追求更大的模子范畴。
主抓东谈主： 与年头比拟，基于你在预检修和推广方面的不雅察，你是否养息了基础设施计划？另外，你提到 o1 的推理和后检修（post-training）服务，这是否标明微软不会参与最大范畴的模子检修竞争？
Satya Nadella： 这是个好问题。咱们确乎在努力均衡这种‘10 倍推广’的需求。这里的要津是保抓经济模子的合感性，比如如何计帐库存并让征战的折旧周期与需求匹配。你不可提前无截至地购买征战，除非 GPU 的物感性能能径直反馈在 P&L（利润和耗损表）中，况且能保抓与超大范畴服务商（hyperscaler）迥殊以至更好的利润率。是以咱们的计划是抓续鼓舞推理需求，同期高效地擢升智商。我完全支抓 OpenAI 的 Sam Altman，他可能会有不同的计划，比如更专注于 AGI 的发展。因此，在某些方面咱们可能存在一些张力。Mustafa 说过，微软不会参与最大的模子检修竞争，这其实是合理的。咱们与 OpenAI 的合作依然汇注化了咱们的计议资源。莫得事理重复检修同样的模子集，因为咱们依然领有了 IP 的悉数权。咱们的政策是专注于后检修和模子考据，同期针对不同的使用场景开发特定的模子权重和模子类别。
主抓东谈主： 你提到与 CoreWeave 的合作是为了嘱托 ChatGPT 带来的需求激增。这是否也与 GPU 答复率（ROI）的均衡关联？
户外勾引Satya Nadella： 确乎如斯。咱们悉数东谈主都被 ChatGPT 的需求海浪打了个措手不足。2022 年 11 月的情况完全出乎预见，那是一次雄伟的冲击。咱们莫得期间进行传统的供应链计划，是以咱们不得不快速遴选步履。无论是与 CoreWeave 的合作照旧其他供应商的采购，都是为了嘱托需求的快速增长。这是一次性事件，而面前咱们依然基本赶上了需求的增长。面前在电力方面咱们仍然靠近一些敛迹，但芯片供应依然不再是问题。咱们确乎在 2024 年靠近过芯片供应的截至，但正如咱们向外界暗示的那样，咱们对 2025 财年上半年感到乐不雅，并臆测到 2026 年及以后会有更好的发展。"
主抓东谈主：对于 o1 的测试时计议（test-time compute）和后检修服务，你提到这带来了相称积极的驱散。这种方法生成了多量 token，并将这些 token 重新轮回到高下文窗口中，这个过程会快速叠加，权贵增多计议需求。Jensen Huang 提到，他臆测推理需求会呈现‘百万倍或十亿倍’的增长。你是否定为你们的历久计划足以支抓这种推理需求的推广？
Satya Nadella： 这是一个很紧迫的问题。要领悟这种需求，必须洽商通盘服务负载。特别是在代理（agentic）寰宇中，推理的服务负载不单是是模子运行，还包括其他增长快速的服务，比如 OpenAI 的容器服务。这些代理需要一个‘暂存区’（scratch pad）来处理自动评分（auto-grading）和样本生成等任务。这些需求推动了计议资源的快速推广。
主抓东谈主： 你提到在 AI 应用中，代码解释器运行在 Azure Kubernetes 集群上。你还提到在推理需求的布景下，AI 其实依然成为云计议的中枢部分。尤其是在一个每个 AI 应用都具有情景化（stateful）和代理（agentic）特色的寰宇中，经典的应用服务器、AI 应用服务器和数据库都需要协同服务。这是否是微软为 60 多个 Azure 区域准备 AI 应用的原因？"
Satya Nadella： 完全正确。咱们建立的 60 多个 Azure 区域不单是是为传统云计议准备的，更是为全面的 AI 应用作念好了准备。每个区域都支抓经典的应用服务器、AI 应用服务器和数据库的协同服务，这是当代 AI 应用所需要的齐备基础设施。这使得咱们能够嘱托异日的 AI 应用需求，同期也让云计议与 AI 深度交融。"
谈微软与 OpenAI合作
主抓东谈主： 让咱们聊聊 OpenAI。你们之间有无数的投资和深度合作，同期也在某些领域存在竞争。微软如何均衡这种关系？你是否定为 ChatGPT 会在消费者阛阓上占主导地位，而微软则在企业阛阓上与 OpenAI 单干合作？"
Satya Nadella： 面前，OpenAI 依然是一家相称进修且胜利的公司，领有多个业务线和细分阛阓。在这种情况下，我从几个角度看待咱们与 OpenAI 的关系。起首，行动投资者，咱们需要确保两边的利益对皆。其次，行动 IP 合作伙伴，咱们通过提供系统 IP，获取 OpenAI 的模子 IP。这种深度合作对两边的胜利都至关紧迫。第三，OpenAI 亦然咱们的一个大客户，咱们竭力于像服务其他紧迫客户一样支抓他们。终末，在某些领域，咱们是竞合关系（coopetition）。比如，在消费者阛阓上的 Copilot 和 M365 中的 Copilot，咱们有一些重迭，但也有明确的单干。即使在这种竞合关系中，像 OpenAI 与苹果的合作契约，施行上从微软股东的角度来看亦然有益的。因为这些合作推动了 OpenAI 的 API 使用，而这反过来也会惠及微软的成本和收益。
主抓东谈主："硅谷和通盘生意界对微软与 OpenAI 的关系相称感敬爱。比如，在最近的 DealBook 峰会上，Sam Altman 被问到对于公司利润化（conversion to profit）的重组，以及 Elon Musk 的一些驳斥。你能分享一些对于这种动态关系的看法吗？
Satya Nadella： 这些问题主要由 OpenAI 的董事会、Sam、Sarah、Brad 和他们的团队来决定，咱们的扮装是支抓他们。咱们相称关注 OpenAI 的胜利，因为这合适咱们的利益。从更平日的视角来看，OpenAI 是这一平台转型中的记号性公司，它的胜利对通盘行业和寰宇都是有益的。因此，咱们的态度是支抓他们，并但愿他们赓续取班师利。天然，在这种合作关系中总会有张力。这种张力一部分来源于竞合关系，另一部分可能来自 Sam 行动一位具有远见和弘愿的企业家，他但愿以更快的步履鼓舞计划。在这种布景下，咱们会努力保抓合作，同期支抓 OpenAI 的愿景。因此，咱们需要在均衡中找到谜底，也等于说，Sam 的计划需要微软的支抓，而咱们也需要确保自身的规律性和敛迹力得以体现。往时五年对两边来说都相称紧迫，咱们依然取得了很大的进展。从我的角度看，我但愿这种合作关系能够尽可能长期地抓续下去。历久沉稳的合作对两边都有益。
主抓东谈主： OpenAI 的孤独融资和异日的旅途，微软是否但愿推动这一程度加快？你是否定为 OpenAI 成为一家公开上市的公司是一个好的标的，照旧督察现存的合作关系更为合适？
Satya Nadella： 在这少许上，我但愿审慎行事，幸免越界。毕竟，咱们既不是董事会成员，也只是投资者。最终的决定权在于 OpenAI 的董事会和管束团队。我的态度很明确，我会支抓他们的任何决定。对咱们来说，最紧迫的是保护咱们在生意和 IP 合作中的利益，并确保 OpenAI 的胜利。我认为，Sarah、Brad 和 Sam 口舌常智谋的东谈主，他们会证据 OpenAI 的责任和计划，作念出最恰当他们的决定
主抓东谈主： 相称感谢你今天抽出期间与咱们相似。
Satya Nadella： 相称感谢你们的期间与支抓，祝一切得手。
AI期间的三个小建议
拥抱改换从"无所不知的东谈主"养息为"学习一切的东谈主"。在AI期间，保抓开宽解态，学会与AI相助而不是叛逆，这将匡助咱们走得更远。疼爱基础AI用具再壮健，也无法替代东谈主类的逻辑念念维和创造力。培养这些基础智商，让AI成为咱们的牛逼助手而不是竞争敌手。抓续学习从Windows到云计议，再到AI，每次技巧立异都是新机遇。保抓好奇心，抓续学习，你就能在变革中收拢属于我方的契机。
原视频连结：https://www.youtube.com/watch?v=9NtsnzRFJ_o&t=420s&ab_channel=Bg2Pod
