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作家| AI处事坊

来源 |AI深度研究员  管千里着镇定慧

商量合作| 13699120588

著作仅代表作家本东说念主不雅点

"AI 时期的每一个方案都至关蹙迫。"

本周，在与微软首席实践官Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）的对话中谈到2025年时，他的口吻额外强项。手脚微软CEO，他也曾教唆这家科技巨头竣事了一次又一次的转型。

从1992年加入微软时的Windows 3.1时期，到如今AI改动的波涛之巅，Nadella见证并推动了科技行业的每一次蹙迫变革。2014年接任CEO以来，他用数字诠释注解了我方的计策远见：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，总利润增前程步三倍，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。"了解咱们何时告捷，何时失败，并从中吸取教学。"在此次深度对话中，Nadella分享了他的中枢情念：模式匹配。恰是这种计策想维，匡助微软在每个时刻变革周期中找到我方的位置，也让这家曾被质疑"无关性"的公司再行界说了科技创新。

如今，面对2025年这个关键节点，Nadella和微软再次展现出超卓的前瞻性：强项押注缩放定律（scaling laws），同期保捏清醒的计策默契。"诚然GPT-4.1的链式想维和自动评分等创新正在草创新的可能，但经济现实终将成为模子扩张的间隔身分。真确的汇集效应在于应用层，而不是疏漏的模子扩张。

主捏东说念主：你提到的计策重心是识别结构性位置和权限，这如实是一个值得称说念的成就。在转向东说念主工智能之前，我还有几个对于过渡的问题。正如 Brad 所说的，你可能是史上最告捷的 CEO 任命，创造了无东说念主匹敌的三万亿好意思元的市值。我读到一篇著作提到，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备忘录国法

Satya Nadella： 是的，这是果然。其时咱们的 CEO 甄选过程是相当公开透明的。坦率地说，在阿谁时候，我根底莫得猜度我方会有这么的契机。追想起来，着手，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，我完全莫得这么的心情预期。2013 年 8 月，史蒂夫决定退休，对我来说是一个高大的冲击。其时，我正在考究服务器和器用业务，也即是 Azure 的包摄部门。我那时候乐在其中，以致都莫得主动提议要竞争 CEO 的职位，因为我根底没想过这种契机会出现。其后董事会渐渐驱动有计划里面候选东说念主，并要求咱们提交一份备忘录。说真话，那份备忘录里的内容，其后简直都得到了竣事。我在备忘录中使用了‘环境智能’（ambient intelligence）和‘无处不在的狡计’（ubiquitous computing）这么的术语。不事其后，我简化为‘挪动优先，云优先’，因为公关团队告诉我，‘环境智能’和‘无处不在的狡计’这种说法没东说念主能听懂。

备忘录的中枢是如何安妥这一代的趋势，理解咱们的结构性位置，并充分愚弄微软的钞票。比如，M365 是一个相当蹙迫的钞票。东说念主们频频按阛阓细分来理解云，比如 IaaS（基础设施即服务）。但我从来莫得按照这么的永诀来分拨成本。我认为云基础设施是公司的中枢情论，在其之上有一系列处事负载，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，转向云狡计。这是一个高大的转型。其时，好多东说念主说云狡计的毛利率会更低，但我的直观是诚然毛利率下落，但阛阓总量会更大。咱们不错服务更多的小企业，举座销售额会加多，尤其是消费量的增长。举例，昔时咱们只是销售 Exchange，但面前 Exchange、SharePoint、Teams 都得到了扩张。

主捏东说念主： 那么在文化转型方面，你是如何竣事的？毕竟好多新任命的 CEO 都失败了，比如 Brad 提到的，有东说念主认为微软会成为下一个 IBM，明后不再。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贞洁说念的里面东说念主。我整个功绩糊口简直都在微软渡过。是以，如果我月旦咱们的文化，那其实是在月旦我我方。这种里面东说念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谴责现存团队，而是一个参与其中的东说念主反想我方。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，我相当明晰地铭记微软第一次成为全球市值最高公司时的场景。其时，我走在公司园区，整个东说念主，包括我我方，都弘扬得好像咱们是东说念主类端淑中最灵巧的一群东说念主。这种自爱的文化让我印象深刻，因为我耐久认为，从古希腊到当代硅谷，独一让国度、公司或端淑雕零的原因即是骄贵。

我相当行运，我的太太几年前向我保举了 Carol Dweck 的一册书，这本书探讨了‘成长型想维’（growth mindset）。最初，我是以我孩子的考验和育儿为配景来阅读这本书的。但我霎时清爽到，这个意见是咱们构建学习型文化的最好框架。我将咱们的文化告捷很大程度上归因于这一理念。它不单是是微软的里面标语，它还突出了处事自己，应用于生活的方方面面。非论是成为更好的家长、伴侣、一又友如故指点者，这一理念都能提供指导。我常说，咱们需要从‘无所不知的东说念主’（know-it-alls）诊疗为‘学习一切的东说念主’（learn-it-alls）。不外，这不是一个不错到达的止境，因为一朝你说‘我也曾领有成长型想维’，从界说上来说，你就不再具备这种想维了。这种文化诊疗需要期间和耐烦，何况需要从上到下，自下而上进行会通。简直在我主捏的每一个会议中，我都会围绕‘处事’和‘文化’伸开筹谋，这是我框架中的两个关键支柱。自从担任 CEO 以来，我对这些原则的表述耐久保捏一致，举例‘环境智能’（ambient intelligence）和‘无处不在的狡计’（ubiquitous computing）。诚然这些抒发可能也曾让我我方感到败兴，但我依然坚捏重复，因为它们至关蹙迫。

谈投资OpenAI经过

主捏东说念主：你提到的几个阶段诊疗令东说念主印象深刻，我听你说过，手脚一家大型平台公司，阛阓份额的拿获频频在时刻阶段诊疗的前三到四年内决定。而微软此前错过了搜索和挪动领域的契机，但收拢了云狡计的临了一班车。那么，在有计划下一次要紧阶段诊疗时，你和团队（包括 Kevin Scott）似乎很早就察觉到 Google 在东说念主工智能领域，特地是通过 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说念主工智能研究？

Satya Nadella： 这个问题相当好，因为这里波及到几个方面。着手，咱们在东说念主工智能领域也曾深耕很深切。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。其时 Rick Rashid 加入了微软，以致连 Kai-Fu Lee 也在这里处事过。咱们对天然话语界面一直相当关注。事实上，Geoffrey Hinton 曾在 MSR 任职期间完成了一些深度神经汇集（DNN）的早期处事，随后 Google 聘请了他。敦朴说，在 2010 年代初，咱们如实错失了一些加倍参加的契机。大要在归拢期间，Google 投资并收购了 DeepMind，这让我感到相当缺憾。

但咱们也有一些突破，比如 Skype 翻译器是我关注的第一个相貌。这是第一次咱们看到迁徙学习的效果，即在闇练一种话语对时，不错革新其他话语对的翻译才气。这让我对话语时刻沉溺，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 的狡计资源支捏。其时，他们主要专注于强化学习（RL）和 DOTA 2 等相貌。这让我驱动关注他们的处事。其后咱们中断了合作，我以致不太铭记具体发生了什么。他们似乎转向了 GCP，但之后又回来筹谋他们对话语的想法。那是一个关键时刻，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干系。我的想维模式一直是围绕咱们的结构性位置伸开。我耐久认为，如果能在某种模子架构上竣事非线性的突破，这将会是一个高大的契机。比尔在我功绩糊口中一直强调，数字领域的独一类别即是信息管束。他的想法是为寰宇建立一个结构化的模式，把东说念主、地点、事物等归类整理。微软也曾有一个相当着名的相貌叫作念 WinFS，即是为了把一切都结构化管束，但这个办法简直是不可能竣事的。

于是咱们清爽到，也许突破点在于话语。东说念主类大脑通过话语、内在的独白和推理来竣事信息管束。因此，这也促使咱们取舍了 OpenAI。我对 Sam 和 Greg 以及他们团队的明志励志感到相当敬佩。事实上，我第一次读到对于‘扩张定律’的备忘录是 Dario 在 OpenAI 时写的，Ilya 也参与了其中。这让我以为，既然这种时刻具有指数级的性能进步后劲，为什么不全力参加试一试呢？之后，当咱们看到 GitHub Copilot 等居品的告捷弘扬时，加大参加变得愈加容易。这一切都源于最初的直观。

主捏东说念主： 在以往的时刻阶段诊疗中，一些现存巨头未能赶快跟上，比如你提到的微软错失了挪动和搜索的契机。但在此次东说念主工智能的波涛中，似乎整个东说念主都也曾完全觉悟。你是否定同这种看法？你如何看待这场竞争中的关键玩家，比如 Google、Amazon、Meta（通过 LLaMA）、以及 Elon 的参与？

Satya Nadella： 这是一个很道理的得意。在上世纪 90 年代后期，微软是独领风致的，其他公司远远过期。但面前，东说念主们提到‘MAG 7’（指 Meta、Amazon、Google 等七大科技公司），以致不错说是‘MAG 8’，因为 OpenAI 不错被看作是这一代的重生巨头，就像这个时期的 Google 或 Microsoft。这场竞争会相当热烈，但我并不认为这是‘赢家通吃’的形势。天然，在某些特定领域可能存在这么的情况，但在超等领域的基础设施领域王人备不会如斯。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，咱们是为企业处事负载构建的，提供大宗的数据驻留支捏，散播在进步 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，而是为了各式异构的企业处事负载。这种设计将在耐久内成为推理需求的中枢，因为这些需求将围绕数据、应用服务器等伸开。

在基础设施层面会有多个赢家，在模子层面亦然如斯。每个超等领域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，试验上都是多模子应用。这种变化带来了一个全新的应用服务器，就像也曾有挪动应用服务器和 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，这即是 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，汇集效应仍将主要体面前软件层，这会是一个相当蹙迫的领域。

谈打造ChatGPT类AI居品

主捏东说念主： 在应用层面，消费者和企业领域的汇集效应会有所不同。从结构上分析，竞争会在时刻堆栈的不同档次间伸开。你提到过，要警惕那些霎时出现、对近况进行颠覆的新创业者。我想说，OpenAI 即是这么一家也曾得到‘逃遁速率’（escape velocity）的公司。谈到应用层，特地是消费者 AI，咱们不错先聊聊 Bing。你我都筹谋过，‘10 蓝色结合’好像是成本主义历史上最好的交易模式，但它正受到新模式的胁迫，比如消费者顺利想要谜底。以我的孩子为例，他们会说，‘为什么我要用搜索引擎？我顺利获取谜底就不错了。’你认为，在这个谜底为王的时期，Google 和 Bing 是否还能络续发展传统搜索业务？此外，Bing 或者你在 Mustafa 指点下的消费者 AI 努力需要作念些什么，才能与像 ChatGPT 这么的居品竞争？ChatGPT 从消费者的角度看，似乎也曾突破了界限。

Satya Nadella： 你刚才提到的临了少量相当蹙迫，那即是‘聊天式谜底’，这恰是 ChatGPT 的中枢。从品牌到居品，它都在诊疗为一种有景况的器用（stateful）。事实上，传统搜索是无景况的，尽管有搜索历史，但并莫得更深入的景况管束。而这些 AI 代理将变得愈加有景况。因此，当 Tim 和 Sam 最终达成苹果搜索合作契约时，我相当欢畅。我以为，与其让其他东说念主拿下这个契约，不如让 ChatGPT 作念到，因为咱们和 OpenAI 有交易和投资关系。同期，分发（distribution）亦然至关蹙迫的。这是 Google 的高大上风。他们是苹果开辟上的默许搜索引擎，亦然安卓上的默许取舍。因此，风气不会松驰改变。比如，用户仍然会在浏览器的地址栏中顺利输入查询，即使他们有其他取舍。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，我会顺利转向 Copilot。这种诊疗正在全球范围内发生。

咱们距离交易意图（commercial intent）查询全面迁徙到聊天代理上可能只好一两个关键应用的距离，比如购物或旅行。一朝交易意图的查询驱动迁徙，那即是传统搜索的‘大坝坍塌’之时。面前，传统搜索业务还能督察，主若是因为交易意图的查询还莫得大领域迁徙。一朝这种迁徙发生，变化会相当赶快。对此，咱们的应付模式是在 Mustafa 的指点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、支捏付费墙或者告白模式等等。在分发方面，咱们仍然领有一个特有的上风，那即是 Windows。咱们有契机再行争夺浏览器的主导权。咱们也曾赢过 Netscape，但其后输给了 Google 的 Chrome，这是一个高大的缺憾。但面前，通过 Edge 和 Copilot，咱们正在以一种道理的模式夺回阛阓。

另外，非论是 ChatGPT 如故 Gemini，都需要在 Windows 平台上争取用户，这是一个开放的系统。任何优秀的居品都不错脱颖而出，不需要微软的许可。这种开放性也意味着，诚然咱们也曾失去过阛阓，但面前有契机再行赢回来。试验上，我频繁说，Google 在 Windows 上赚的钱比微软整个业务加起来还多。从微软股东的角度来看，这是个好音信，因为咱们失去了太多阛阓，面前不错再行去争取并夺回一些份额。"

主捏东说念主： 每个东说念主都在有计划这些代理时刻（agents）当咱们预测畴昔时，不错设想各式玩家但愿能够在其他应用步协调系统上的数据中实践操作。微软的处境很道理，你适度着 Windows 生态系统，但同期你的应用步调也运行在 iPhone 和 Android 生态系统中。你如何看待这个问题？这波及服务条目的问题，也波及合作伙伴关系的问题。比如，苹果会允许微软在 iOS 上适度其他应用吗？微软会允许 ChatGPT 在 Windows 系统上绽开其他应用并拜访数据吗？这个问题一直延续到搜索和交易领域，比如 Booking.com 是否会允许 Gemini 在未经许可的情况下处理往来？

Satya Nadella： 这是一个相当道理的问题。面前来看，这方面的模式尚不知道。有一种比较传统的想路不错模仿，即是回顾一下以往各式业务应用步调如何竣事互操作性（interoperability）。其时，通过使用结合器（connectors）和结合器许可（connector licenses），变成了一种交易模式。SAP 即是一个经典的例子，你不错拜访 SAP 的数据，只须你有结合器。我认为在企业领域可能会出现类似的情况。也即是说，如果一个代理（agent）需要进入另一个代理的操作空间，或者拜访其数据模式（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，不错通过结合器拜访 Adobe、SAP 以及 Dynamics CRM 的实例。这种模式相当道理，因为咱们简直不需要再顺利使用这些 SaaS 应用步调，而是通过 AI 将其数据整合并操作。

谈 AI 的操作系统

主捏东说念主： 反过来看，你会允许 Android 系统的 AI 或 iOS 系统的 AI 通过 Microsoft 客户端拜访智高手机上的电子邮件吗？"

Satya Nadella： 这如实是一个值得深想的问题。比如，面前咱们也曾允许苹果邮件通过许可契约拜访 Outlook 的同步服务。这是否导致了价值流失，如故对咱们有匡助呢？从某种角度看，这可能如实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。如果其时咱们不这么作念，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。咱们不可狂妄允许任何代理进入并实践任何操作，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，同期在开放性和适度之间找到均衡点。因此，最终如故需要客户的许可，企业的 IT 部门需要批准。这并不是我不错长入竖立的某种全局象征。此外，还需要一个的确的规模。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处事。我强烈保举各人去体验一下，这是相当道理的尝试。

主捏东说念主：Mustafa 提到，2025 年将是‘无尽记念’（infinite memory）的一年。Bill 和我从本岁首就一直在筹谋这个问题。咱们认为下一个 10 倍的功能增长可能会是来自 GPT 的捏久记念，以及代咱们实践某些操作的才气。咱们也曾驱动看到记念功能的初步竣事。我信托，2025 年记念的部分可能会得到很好惩处。但对于‘步履’，比如我对 ChatGPT 说，‘帮我鄙人周二以最廉价钱预订西雅图的四季旅社’，这种才气何时能竣事？你怎么看这件事，面前这是否仍然是一个勤恳？"

Satya Nadella： 最开放的‘步履空间’仍然相当具有挑战性。但你提到的几个方面相应时东说念主直快：记念、器用使用（或步履才气），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、更具步履才气，并具备记念功能。以步履为例，如果代理能够在实践任务时作念到可考据，何况领有记念系统，那么它不错处理更多自主处事。我仍然认为，即使在一个完全自主的寰宇中，偶然也需要提议额外、央求许可或进行调用。这即是为什么咱们将 Copilot 界说为‘东说念主工智能的用户界面’（UI）。它不仅是一个组织层，亦然处事、文档和处事流的整合器用。

至于现时的模子，比如 GPT-4.0，即使不有计划 GPT-4.1，它也曾具备很强的函数调用才气。在企业环境中，这种才气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当复杂，特地是当后端模式发生变化时。而 GPT-4.1 好像不错通过一种可考据、可自动调控的经过来竣事更好的间隔。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，咱们也曾不错在 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、调整库存等。

主捏东说念主： Mustafa 提到‘近乎无尽的记念’（near-infinite memory），你是否不错对此提供一些知道？是否有里面的时刻突破？"

Satya Nadella：某种真义上，这个意见即是为记念系统建立一种‘类型系统’。这并不是每次启动时从零驱动，而是不错字据已有的历史纪录进行分类和匹配。我认为 Mustafa 的兴趣可能是咱们在这方面如实取得了一些时刻突破。试验上，咱们如实有一个开源相貌，可能是由开发 TypeScript 的团队完成的。他们正在努力将记念系统结构化，使其不错被更浅显地使用。比如，当我在新相貌上处事时，它不错字据我以往的操作进行聚类，并通过类型匹配建立记念系统。我认为这是构建记念系统的一种很好的方法。

主捏东说念主：谈到企业 AI，微软的 AI 业务据报说念也曾达到约 100 亿好意思元的领域。你提到这些收入简直全部来自推理（inference）需求，而不是通过出租 GPU 给他东说念主进行模子闇练。你认为，面前哪些主要的收入居品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，这一切的开展模式需要先理解咱们的闇练行径。咱们与 OpenAI 的合作东若是投资逻辑，是以这些并莫得顺利反应在咱们的季度收入中，而是以其他收入或损失的形势体现。至于试验的收入来源，面前主若是咱们的 API 业务，以及 OpenAI 在 Azure 上的推理需求。换句话说，面前这个时期的热点应用包括 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时刻接洽。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最初期间，这是一项高大的上风。在这个两年中，咱们简直莫得竞争敌手，这种情况可能再也不会出现。天然，也可能有东说念主霎时发布一些惊东说念主的模子冲突近况，但这种契机相当萧疏。咱们愚弄这段期间，与 OpenAI 整个告捷建立了 ChatGPT 的‘逃遁速率’。

在 API 方面，咱们得到了许多新客户，比如 Shopify、Stripe 和 Spotify。这些公司以前都是 GCP 或 AWS 的客户，但面前驱动在某种程度上使用 Azure。这匡助咱们绽开了更多‘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。这些设计和相貌的推动速率较慢，但正在渐渐扩张。这亦然咱们为何更心爱这种业务模式，因为与时刻初创公司比拟，它减少了资源分拨的风险。昔时，许多时刻初创公司都在争抢 H100 GPU 的小批次分拨，这让我想起了 Sun Microsystems 的窘境。如果你追逐每一个试图构建模子的公司，风险会相当高。但面前，投资者的情态正在变化，更多东说念主但愿采用成本轻量化的模式，愚弄他东说念主的模子进行构建。这使咱们能够更有取舍性地开展业务。

主捏东说念主： 是以，你的兴趣是，其他公司的 AI 收入中，模子闇练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： 我不细目，我只可就咱们的业务进行诠释。对于其他公司，我不知说念它们的热点应用有哪些，模子在那里运行，或者它们的领域有多大。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讶异。天然，凭借其分发才气，Gemini 的增长后劲很大，但从面前来看，真确具有大领域用户量的 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）进步 500 万，着手猜度的如故 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Copilot，以及 Gemini。除此以外，你还能猜度其他应用吗？

谈 构建‘AI 优先’的原则

主捏东说念主： 如实，还有一些初创公司的用例驱动从底层渐渐得到一些发展契机，其中许多构建在 LLaMA 之上，但如果你要列举十大热点应用，如实龙套易猜度更多。在企业 AI 领域，微软的 AI 业务也曾取得了权贵的告捷，比如 Copilot 的应用相当受接待。不外，对于 Copilot 的方法论，比如 Mark Benioff 对此的月旦（称其为 Clippy 2），你怎么看？是否驰念有东说念主从零驱动构建‘AI 优先’的居品，而不是基于现存基础设施，举例 Excel 或 CRM？

Satya Nadella： 这是一个相当蹙迫的问题。咱们在业务应用（Biz Apps）上的方法至少是基于这么的理解：传统业务应用的逻辑可能会在代理（agent）时期透彻改变。如果你想考这些应用步调的实质，它们基本上是带有大宗业务逻辑的 CRUD 数据库（创建、读取、更新、删除）。但畴昔，这些业务逻辑可能会被诊疗到 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竣事。一朝逻辑层迁徙到 AI 代理，东说念主们可能会渐渐替换后端系统。面前咱们看到 Dynamics 在这一领域的弘扬相当强盛，非论是 CRM 如故财务与运营（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衔尾变得无缝衔尾。

至于 Excel，你可能会问，‘咱们还需要 Excel 吗？’但令东说念主直快的是，面前的 Excel 加入了 Python，就像 GitHub 的 Copilot 一样。Excel 不再只是一个疏漏的数字器用，而是一个数据分析师的可视化器用。Copilot 不错在 Excel 中生成贪图，实践贪图，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）。它不错集成整个代理，包括 Excel 和 Word 等特定器用。Excel 是 Copilot 的代理，Word 亦然代理，它们是专诚为特定任务设计的‘画布’。非论是处理法律文档如故数据分析，Copilot 都不错无缝合作。这是一种全新的处事与处事流模式。"

主捏东说念主： 对于 AI 的投资答复率，许多东说念主对此感到疑虑。微软领有进步 22.5 万名职工，AI 是否匡助你们进步分娩力、裁减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 承袭采访时，他提到通过领有 10 万个代理，他掂量营收增长 2-3 倍时，职工数目只会加多 25%。那么当 Azure 的收入增长 2-3 倍时，你是否也生机看到类似的杠杆效应？"

Satya Nadella： 这是一个相当关键的问题，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）竣事增长。这些优秀的工业公司通过精益实践，竣事 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，减少浪费’，这让我猜度 AI 对常识处事的影响。我认为 AI 是常识处事的精益器用。咱们正在学习如何再行设计业务经过，提高经过效率并竣事自动化。这让我想起 1990 年代的‘业务经过再造’（business process re-engineering）。面前，这种方法以全新的模式回来。企业需要从端到端谛视经过，想考如何通过 AI 优化效率、自动化操作，并进步举座遵循。

谈AI应用场景

主捏东说念主： 客户服务似乎是一个可想而知的 AI 应用领域。你们参加了大要 40 亿好意思元用于从 Xbox 支捏到 Azure 支捏的整个服务。AI 的前端阻碍率带来了权贵的变化，而最大的平允在于代理的效率进步。代理更高效，客户更舒心，同期成本也下落了。这似乎是一个相当明确的领域。还有哪些应用场景对 AI 的采用起到了推动作用？

Satya Nadella： 如实，客户服务是一个相当明确的应用场景，咱们的结伴中心应用弘扬相当出色。另一个蹙迫的领域是 GitHub Copilot，特地是 Copilot Workspace。这是代理（agent）功能初次全面展示的地点。你不错从一个问题驱动，生成贪图和范例，然后实践多文献剪辑。这透彻改变了团队的处事经过。M365 Copilot 是另一个关键领域，它简直涵盖了整个场景。比如，我我方每次与客户会面时，整个准备经过都也曾完全不同。我不错顺利在 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 会议纪录以及汇集上的信息。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。这种模式完全改变了以往从零驱动准备简报的经过，面前只需一个查询就不错完成。

另一个例子是供应链管束。有东说念主将供应链比作往来平台，但穷乏及时信息。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目。整个这些及时谍报正在改变处事经过和处事效果。咱们的办法是通过 AI 竣事运营杠杆作用。我信托，咱们的总东说念主力成本会下落，而东说念主均成本会高涨，同期研究东说念主员的东说念主均 GPU 建立也会加多。这即是我对畴昔的遐想。

主捏东说念主：你之前提到对于模子扩张和成本开销的不雅点。微软的成本开销从 2020 年的约 200 亿好意思元可能增长到 2025 年的 700 亿好意思元。诚然成本开销与收入之间的关联性很高，但一些东说念主驰念这种关联可能会被冲突。你对此有何看法？这么的成本开销水平是否让你感到不安？增长速率何时会驱动放缓？

Satya Nadella： 这是一个蹙迫的问题。有几点需要可贵：着手，手脚一个超等领域服务商（hyperscaler），咱们在这一领域也曾有很耐久间的实践阅历。数据中心的人命周期是 20 年，电力开销是按使用付费的，开辟的使用周期是 6 年。通过优化愚弄率，咱们不错权贵提高成本答复率（ROIC）。更蹙迫的是，超等领域服务商的特有上风在于软件驱动才气。早期，有东说念主质疑超等领域服务商如何收货，而咱们的谜底是软件。软件是区分传统托管服务与超等领域服务的关键。这少量相同适用于 GPU 的成本开销。面前，咱们处于‘追逐’阶段。昔时 15 年，咱们莳植了云狡计基础设施，但霎时间，一个新的计量单元出现了，那即是 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。这使得咱们必须赶快莳植这些 AI 加快器以清闲需求。这种增长会渐渐泛泛化。一朝建成，这些负载会渐渐踏实，就像云狡计的增长旅途一样。咱们还需要确保需求的千般化，而不是单纯依赖供应侧莳植。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，构建一个千般化的投资组合是关键。

主捏东说念主： 微软在云狡计领域今天的溢价弘扬相当杰出。你们领域比亚马逊更大，增长速率也更快，利润率也更高。这浮现与微软在多个档次的参加接洽。在 AI 领域，也有好多对于模子扩张和推理成本的筹谋。昔时有种说法是模子集群的领域会捏续扩大，比如每次扩张 10 倍。但是，最近有东说念主提到，这种模式可能不再捏续，推理成本的裁减让东说念主们更关注于推理而非闇练。你怎么看待大领域话语模子的扩张和闇练就本？畴昔的发展标的是什么？

Satya Nadella： 我对缩放定律（scaling laws）服气不疑。事实上，咱们在 2019 年的投资即是基于扩张定律的赌注，我于今仍然坚捏这少量。也即是说，不要低估扩张定律的后劲。但同期也要清爽到，扩张的难度会跟着集群领域的增大而加多。比如，跟着集群领域的增长，散播式狡计的问题变得愈加复杂。这是挑战的一方面。不外，我仍然认为闇练模子并莫得收尾。OpenAI 的效果，比如他们在 GPT-4.1 上展示的链式想维（chain of thought）和自动评分（auto-grading），是令东说念主直快的进展。这种方法愚弄推理阶段的狡计才气（test-time compute），将生成的 token 反馈到预闇练中，从而进一步增强模子才气。这种推理阶段的狡计有两个平允。一方面，当用户使用 GPT-4.1 时，他们正在生成 token 供预闇练使用，这类似于闇练。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捏。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，分别支捏闇练和推理。这种方法的中枢是竣事一种踏实的比例景况（stable state），就像 Jensen Huang 提到的，你需要每年都进行一些采购，而不是蚁合采购。通过这么的模式，咱们不错渐渐老化开辟，比如先用最新的硬件进行闇练，第二年用于推理，从而优化愚弄率和成本答复率（ROIC）。最终，经济现实也会成为模子扩张的间隔身分。即使你每年将才气翻倍，但如果无法销售这些资源，就会产生‘赢家的哀痛’（winner’s curse）。更恶运的是，即使你领有了最初的才气，其他东说念主也不错通过蒸馏或逆向工程竣事类似的效果，何况可能愈加高效。这种得意会让东说念主们更严慎地追逐模子扩张。此外，汇集效应主要体面前应用层（app layer）。与其在模子才气上浪费巨资，我更原意投资那些能带来应用层汇集效应的地点。

谈百万 GPU 的集群

主捏东说念主： 是以，Elon Musk 提到要构建一个领有一百万 GPU 的集群，Meta 也提到了类似的贪图。但你提到，这种扩张可能会受到经济感性的间隔。你是否同意？

Satya Nadella： 是的，我同意。诚然面前各人都想争第一，但跟着期间的推移，经济现实会让每个东说念主都愈加感性。最终，投资的重心将转向那些真确能带来汇集效应和经济价值的领域，而不是单纯地追求更大的模子领域。

主捏东说念主： 与岁首比拟，基于你在预闇练和扩张方面的不雅察，你是否调整了基础设施筹画？另外，你提到 o1 的推理和后闇练（post-training）处事，这是否标明微软不会参与最大领域的模子闇练竞争？

Satya Nadella： 这是个好问题。咱们如实在努力均衡这种‘10 倍扩张’的需求。这里的关键是保捏经济模子的合感性，比如如何算帐库存并让开辟的折旧周期与需求匹配。你不可提前络续隔地购买开辟，除非 GPU 的物感性能能顺利反应在 P&L（利润和亏蚀表）中，何况能保捏与超大领域服务商（hyperscaler）格外以致更好的利润率。是以咱们的办法是捏续推动推理需求，同期高效地进步才气。我完全支捏 OpenAI 的 Sam Altman，他可能会有不同的办法，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闇练竞争，这其实是合理的。咱们与 OpenAI 的合作也曾蚁合化了咱们的狡计资源。莫得事理重复闇练相同的模子集，因为咱们也曾领有了 IP 的整个权。咱们的计策是专注于后闇练和模子考据，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。

主捏东说念主： 你提到与 CoreWeave 的合作是为了应付 ChatGPT 带来的需求激增。这是否也与 GPU 答复率（ROI）的均衡接洽？

Satya Nadella： 如实如斯。咱们整个东说念主都被 ChatGPT 的需求波涛打了个措手不足。2022 年 11 月的情况完全出乎意料，那是一次高大的冲击。咱们莫得期间进行传统的供应链筹画，是以咱们不得不快速采选步履。非论是与 CoreWeave 的合作如故其他供应商的采购，都是为了应付需求的快速增长。这是一次性事件，而面前咱们也曾基本赶上了需求的增长。面前在电力方面咱们仍然面对一些拘谨，但芯片供应也曾不再是问题。咱们如实在 2024 年面对过芯片供应的间隔，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，并掂量到 2026 年及以后会有更好的发展。"

主捏东说念主：对于 o1 的测试时狡计（test-time compute）和后闇练处事，你提到这带来了相当积极的间隔。这种方法生成了大宗 token，并将这些 token 再行轮回到高下文窗口中，这个过程会快速叠加，权贵加多狡计需求。Jensen Huang 提到，他掂量推理需求会呈现‘百万倍或十亿倍’的增长。你是否定为你们的耐久贪图足以支捏这种推理需求的扩张？

Satya Nadella： 这是一个很蹙迫的问题。要理解这种需求，必须有计划整个处事负载。特地是在代理（agentic）寰宇中，推理的处事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。这些需求推动了狡计资源的快速扩张。

主捏东说念主： 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配景下，AI 其实也曾成为云狡计的中枢部分。尤其是在一个每个 AI 应用都具有景况化（stateful）和代理（agentic）特质的寰宇中，经典的应用服务器、AI 应用服务器和数据库都需要协同处事。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狡计准备的，更是为全面的 AI 应用作念好了准备。每个区域都支捏经典的应用服务器、AI 应用服务器和数据库的协同处事，这是当代 AI 应用所需要的好意思满基础设施。这使得咱们能够应付畴昔的 AI 应用需求，同期也让云狡计与 AI 深度会通。"

谈微软与 OpenAI合作

主捏东说念主：  让咱们聊聊 OpenAI。你们之间有多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 也曾是一家相当隆重且告捷的公司，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。着手，手脚投资者，咱们需要确保两边的利益对王人。其次，手脚 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告捷都至关蹙迫。第三，OpenAI 亦然咱们的一个大客户，咱们奋发于像服务其他蹙迫客户一样支捏他们。临了，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，咱们有一些类似，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，试验上从微软股东的角度来看亦然成心的。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。

主捏东说念主："硅谷和整个交易界对微软与 OpenAI 的关系相当感兴味。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 的一些挑剔。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，咱们的扮装是支捏他们。咱们相当关注 OpenAI 的告捷，因为这相宜咱们的利益。从更凡俗的视角来看，OpenAI 是这一平台转型中的象征性公司，它的告捷对整个行业和寰宇都是有益的。因此，咱们的态度是支捏他们，并但愿他们络续取得告捷。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 手脚一位具有远见和洪志的企业家，他但愿以更快的轨范推动办法。在这种配景下，咱们会努力保捏合作，同期支捏 OpenAI 的愿景。因此，咱们需要在均衡中找到谜底，也即是说，Sam 的办法需要微软的支捏，而咱们也需要确保自身的治安性和拘谨力得以体现。昔时五年对两边来说都相当蹙迫，咱们也曾取得了很大的进展。从我的角度看，我但愿这种合作关系能够尽可能永远地捏续下去。耐久踏实的合作对两边都成心。

主捏东说念主：  OpenAI 的落寞融资和畴昔的旅途，微软是否但愿推动这一进度加快？你是否定为 OpenAI 成为一家公开上市的公司是一个好的标的，如故督察现存的合作关系更为合适？

Satya Nadella： 在这少量上，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，我会支捏他们的任何决定。对咱们来说，最蹙迫的是保护咱们在交易和 IP 合作中的利益，并确保 OpenAI 的告捷。我认为，Sarah、Brad 和 Sam 是相当灵巧的东说念主，他们会字据 OpenAI 的处事和办法，作念出最恰当他们的决定

主捏东说念主： 相当感谢你今天抽出期间与咱们调换。

Satya Nadella： 相当感谢你们的期间与支捏,祝一切顺利。

AI时期的三个小建议

拥抱改变从"无所不知的东说念主"诊疗为"学习一切的东说念主"。在AI时期，保捏开寂静态，学会与AI合作而不是不屈，这将匡助咱们走得更远。爱好基础AI器用再矫健，也无法替代东说念主类的逻辑想维和创造力。培养这些基础才气，让AI成为咱们的过劲助手而不是竞争敌手。捏续学习从Windows到云狡计，再到AI，每次时刻改动都是新机遇。保捏好奇心，捏续学习，你就能在变革中收拢属于我方的契机。

原视频结合：https://www.youtube.com/watch?v=9NtsnzRFJ_o&t=420s&ab_channel=Bg2Pod