起源：有新Newin 纳德拉表现，跟着消费者对于AI的需求添加，传统搜寻引擎如Bing面对新挑衅，将来将见证从传统搜寻到基于AI的问答体系的改变。企业级的智能体接口可能会更首要，微软已在应用AI接入多个体系如Adobe等。 微软 CEO Satya Nadella 在近日与硅谷着名投资人 Brad Gerstner 以及 Bill Gurley 探讨了微软的策略转型、对于 OpenAI 投资以及智能体（Agent）的将来，全文两万字。 Nadella 以为，以后 AI 领域的竞争将没有再是赢家通吃，而是多个企业在没有同档次的手艺领域睁开剧烈角逐。 特殊是在根底设备（如云计算）跟利用（如 AI 模子）之间，他以为微软的 Azure 跟其余云效劳将在将来的 AI 竞争中盘踞首要地位。 智能体（Agent）被视为比传统搜寻引擎更为智能跟共性化的对象，没有再是简略的无形态查问对象，而是可以坚持形态、记住用户汗青并提供连续的互动。 Satya Nadella 提到，跟着消费者对于 AI 的需求添加，传统搜寻引擎（如 Bing）面对新挑衅，将来将见证从传统搜寻到基于 AI 的问答体系的改变。 智能体的涌现可能攻破了传统搜寻引擎的界线，可以提供间接的谜底，而不只仅是链接，转变了用户的互动方式。经由过程 ChatGPT 跟相似的对象，用户没有再须要经由过程屡次查问来取得谜底，而是能失去愈加即时跟智能的反馈。 对于于消费者端，智能体的贸易模式仍在探索中，传统的告白跟流量驱动模式可能须要改变，尤其是在智能体可以经由过程简化的对于话来获取跟处置数据的情形下。 企业级的智能体接口可能会变得愈加首要，微软曾经在应用 AI 接入多个体系，如 Adobe、SAP 跟自家的 CRM（Dynamics）。这种接口能够辅助 AI 获取跟整合企业数据，进而提供更高效的效劳。 以下为全文内容： Brad Gerstner 很愉快跟您在一同。当 Bill 跟我在探讨， Satya ，回想您作为 CEO 的任期时，真的是一次很好的学习阅历。能够说是相称艰巨的，您在 1992 年就参加了微软。对于于那些可能没有晓得的人，您在 2神仙道神仙道7 年接收了微软的在线营业。 您在 2神仙道神仙道9 年推出了 Bing 搜寻，在 2神仙道11 年接收了效劳器营业并推出了 Azure，而您在 2神仙道14 年景为了 CEO。就在那之前，有一篇如今曾经十分有名的文章《微软的有关性》刚刚刚刚颁发。 自那当前，您将 Azure 从 1神仙道 亿美元的年收入晋升到 66神仙道 亿美元。整个营业的总收入增长了 2.5 倍，总利润增长了高出 3 倍，股价也多少乎上涨了 1神仙道 倍。您为微软的股东添加了近 3 万亿美元的代价。 回想从前十年，您以为过后您最能做出的转变是什么？是若何解锁代价、转变微软的方向，并获得如斯不凡的胜利？ Satya Nadella  嗯。以是，我不断是这样思考的，Brad，从 92 年到如今，某种意思上，它对于我来说是一个持续的阶段，只管显然，2神仙道14 年是一个首要的转机点，随同着相应的责任。然而我感到，归根结底，胜利跟失利的模式是能够婚配的，做更多的胜利，少做失利的事。 从某种意思上说，便是这么简略，由于我阅历过。当我在 92 年参加微软时，那是刚刚刚刚宣布了 Windows 3.1，我记得 Windows 3.1 是在 92 年 5 月宣布的，而我是在 92 年 11 月参加的。 现实上，过后我在 Sun 公司工作，斟酌要去商学院，起初收到了微软的约请，我原来想去商学院，但终极是由于我的下属压服我参加微软，这成了我做过的最好的抉择。 过后让我抉择参加的起因是 91 年的 PDC 展会，在 Maskoni Center，过后我看到了 Windows NT（那时它还不这个名字）跟 x86，我心想，客户端上产生的事件终极会在效劳器上产生，这是一家平台公司，一家配合搭档公司，他们将乘着这股海潮行进。以是这是过后我的斟酌。 而后，网络的涌现让咱们阅历了转型，咱们把良多事件做对于了。好比说，咱们认识到阅读器是咱们的竞争对于手，终极咱们做对于了阅读器这件事。 但在搜寻领域咱们掉误了，咱们过后感到，阅读器才是最首要的，由于它更像一个操作体系，但咱们不懂得新种别的涌现，即互联网的组织层是搜寻。 而后咱们也介入了挪动互联网，但并不完整掌握住。显然，iPhone 的涌现让咱们错掉了机遇。而在云计算领域咱们做对于了。以是，假如我回想这些事件，咱们如今也正在阅历 AI 的第四次变更。 在这些进程中，我以为最首要的是没有要由于他人做了某事，咱们就去盲目模拟。有时分，跟随潮水是能够的，成果也没有错，但您没有应该由于妒忌而干事。这是咱们学到的最艰巨的经验之一。干事是由于您有这个权限，而且可以做得更好，这两者对于我来说都很首要。 品牌的受权，好比说，Jeffrey Morre 已经对于我说过一句话，他说，“您为什么没有做客户期待您做的事件呢？”我十分喜欢这句话，云计算便是一个很好的例子，客户实在曾经期待咱们做这件事了。 现实上，我第一次打仗 Azure 时，良多人奉告我，云计算是赢家通吃，亚马逊曾经赢定了。我素来没有信任这一点，由于究竟，我曾跟甲骨文、IBM 等公司竞争过效劳器领域，我不断感到，根底设备领域相对没有可能是赢家通吃的。您只要要进入这个领域，提出一个有代价的解决方案。 从某种意思上说，良多这些转型对于我来说，便是确保您可以认清本人在市场中的构造性地位，真正懂得您在那些想要您胜利的配合搭档跟客户眼中所领有的权限，并起首去做那些显而易见的事件。 我以为，这兴许能够称作策略的根底，但对于我而言，这便是要害。您提到的那些文明跟使命感，都是必要的前提，以至是完成目的的条件。但我以为，恰是经由过程辨认您的构造性地位跟取得受权，才可能做出正确的策略调剂。 Bill Gurley 等一下， Satya ，在咱们谈到 AI 之前，我有多少个问题想问关于过渡的事件。就像Brad方才说的，您可能是史上最胜利的 CEO 录用之一。我是说，3 万亿美元的市值是无可比拟的。起首，我读过一篇文章，提到您为取舍 CEO 的委员会写了一份 1神仙道 页的备忘录。这个是真的吗？假如是真的，那份备忘录里写了些什么？ Satya Nadella  是的，确实如斯。由于我感到咱们过后的 CEO 提拔进程十分公然，坦白地说，过后我并没有肯定本人会成为 CEO。记住，过后我素来没想过， Bill 会分开，更别提 Steve 也会分开了。 您没有可能参加微软就想，“哦，开创人们会退休，会有一个职位空白，我能够申请。”那时我并不这样的心态。以是当史蒂夫抉择退休时，记得是 2神仙道13 年 8 月，那对于我来说是一个十分大的震惊。 那时，我还在担任咱们的效劳器跟对象营业（Azure 便是在这个中），而我实在很享用那份工作，我也不自动提出要成为 CEO，由于过后并不这种设法。而后，董事会开端斟酌这个问题，也有良多其余的候选人，包含外部的微软高层。 最后，在提拔进程中，他们要求咱们写备忘录，实际上，那份备忘录十分无意思，外面我提到的良多内容，假如我如今回首看，都很有预感性。例如，我在那份备忘录中使用了“环境智能”跟“普适计算”这些术语，我在第一封邮件中也用了这些词，虽然我之后把它简化成了“挪动优先，云优先”，由于我的公关团队过来问我：“这些词太难懂得了，没人晓得什么是环境智能，普适计算是什么。” 以是，我就用“挪动优先，云优先”来表述，若何捉住大趋向，懂得微软的构造性地位，思考微软的云计算营业，咱们有哪些资本，为什么 M365 这么首要。 现实上，我不断顺从市场那种将云计算营业拆分的方式，我从没有把我的资源调配成“这是 Azure 的资源，这里是 M365 的资源，这里是游戏的资源”。我不断以为，微软的中心是一套根底设备，在其之上有没有同的工作负载，个中之一便是 Azure，另一个是 M365、Dynamics、游戏等。 总的来说，良多内容都在那份备忘录里，实际上也都完成了。过后我也意料到，虽然咱们在效劳器跟客户端营业中有 98%、99% 的毛利率，但迁徙到云计算时，毛利率可能会降低，但市场总量会更大。 咱们会卖得更多，尤其是面向中小型企业，以至咱们在上贩卖方面也会有增长，像 Exchange、SharePoint 跟 Teams 等产物，如今都失去了极大的扩大。这便是过后我在备忘录中提到的根本构思。 Bill Gurley 那有不什么文明改变的元素呢？我想，每年都有良多 CEO 的录用，但个中许多都失利了。就像英特尔如今正在阅历第二次重启一样。并且，正如 Brad 指出的，已经有人以为微软就像 IBM 或数字设施公司（DEC），以为它的光辉韶光曾经从前。那么，您做了什么，又会给新任 CEO 提供什么倡议，辅助他们重启文明，并推进公司朝着没有同的方向开展？ Satya Nadella  我以为，我的上风之一是，我是一个彻底的“里手”，对于吧？我多少乎整个职业生活都在微软渡过。以是，从某种意思上讲，假如我批驳咱们的文明，实际上是在批驳我本人。 因而，某种水平上，我取得的冲破是，各人素来不感到我像内部的人来批驳在场的这些人，而是更多地把指责指向我本人，由于我多少乎是这文明的一局部，您清楚吗？我没有能说任何我没有介入的事。 记得 Bill，您提到的这一点，我明白地记得第一次微软成为市值最大的公司时。我记得在公司校园里走来走去，咱们一切人，包含我在内，都显得十分自豪，仿佛咱们真的是人类的最伟大的发明，咱们的聪慧才智终于在市值上失去了体现。 我总感到，这种文明是咱们必需防止的，由于从古希腊到古代硅谷，独一能捣毁文化、国度跟公司的便是“狂妄”。以是个中一个最首要的转机点，是我的老婆在我成为 CEO 之前多少年前，给我推举了一本书——Carol Dweck 的《心态》（Mindset），我过后是为了孩子的教育跟培育看的，没想到这本书给了我十分大的启迪。 我感到，这本书的理念太棒了。咱们不断在探讨学习跟学习型文明，而这恰是咱们能取舍的最佳文明理念。因而，我把咱们文明上的胜利，归功于这一理念，由于它不只仅是微软的理念，它实用于生涯中的方方面面。 您能够用这种思维方式去成为更好的怙恃、更好的伴侣、更好的友人、更好的街坊跟更好的司理人、引导者。以是咱们采用了这个理念，而我不断用的一句话便是，把“晓得所有的人”改变为“学习所有的人”。这是一个永远也达到没有了的目的，由于一旦您说本人有了“生长型心态”，那您就没有可能真正领有它了。 因而，这个理念对于咱们辅助很大。文明变更就像一切文明改变一样，须要光阴，须要空间，让它天然成长。并且这种改变既是自上而下的，也有自下而上的推进，它是相反相成的。现实上，每次我跟公司，以至我的高管团队散会时，我城市从“使命”跟“文明”开端，这两者是咱们探讨的两大支柱。 至于其余方面，我也不断很有规律性地保持我的框架，正如我在备忘录中所写的那样，多少乎从前 11 年，我保持的构造跟理念是一样的：使命与文明，这便是世界观。 好比，环境智能、普适计算，接着是详细的产物跟策略框架。我会十分谨严地取舍每一个词，极为仔细地反复它，直到我本人都觉得厌倦，但我仍旧保持上来。 Brad Gerstner  说到这个，您提到过咱们阅历的阶段变动，我听您说过，作为一家大型平台公司，大少数代价的捕捉实在是在阶段变动的前三到四年内就抉择了，那时市场地位曾经肯定了。 我听您说过，微软错掉了搜寻，也错掉了挪动，但您也说过，微软捉住了云计算的“最后一班车”。那么，当您开端思考下一个大阶段的变动时，彷佛您跟团队中的其余人，包含 Kevin Scott，早早就认识到，google在 AI 方面可能当先一步，究竟他们领有 DeepMind。 您们抉择投资 OpenAI。是什么让您确信这个方向，而没有是继续推动微软外部的 AI 研讨？ Satya Nadella  这个问题提得十分好。由于这里有多少个方面。起首，咱们在 AI 领域曾经深化摸索了很永劫间了。显然， Bill 在 1995 年开办了微软研讨院（MSR），我记得第一个小组，实在是环抱天然用户界面睁开的。 那时，微软研讨院里也有良多人，包含 Regret、Kaifu 等，各人不断在试图解决言语懂得的问题，以至包含 Hinton 的晚期工作，在他还在微软研讨院时就做了一些关于 DNS 的研讨，而后他去了google。以是，我以为咱们晚期错过了与google同步加大对于 AI 的投资，错过了在google收购 DeepMind 时的机遇。 这个让我觉得十分遗憾。然而，作为一个引导者，我不断专一于一些其余方向。例如，Skype 翻译便是我存眷的第一个名目，由于它十分乏味——那是第一次咱们看到迁徙学习的无效利用。也便是说，咱们能够先在一对于言语长进行练习，而后它能在另一对于言语上也表示得更好。 这是咱们第一次可以说，“哇，机械翻译也能够是 DNS”，这跟咱们之前做的完整没有一样。以是，从那时起，我就开端对于言语觉得入迷，凯文也是一样。实际上，我还记得第一次跟 Elon 跟 Sam 会晤时，他们次要是想要一些 Azure 的信誉额度，那时他们更多存眷的是强化学习（RL）跟《Dota 2》。 而后一段光阴后，咱们又跟他们谈到了天然言语处置（NLP）。那时他们谈到了 transformers 跟天然言语处置。我过后就感到，这对于咱们来说是中心营业，并且也与咱们恒久以来的构造性定位相符。 我不断感到，假如有某种冲破性的模子架构可以发生非线性增长，展示出相似于咱们曩昔从未见过的才能，那对于咱们来说，可能便是一个极大的机遇。 Bill，您老是说，“在数字领域，只有一个种别，那便是信息治理”。您感到，信息是经由过程某种方式来整顿的。像咱们已经做过一个十分著名的名目叫 WinFS，便是想经由过程给一切的货色做 schema 来让一切的信息都能被理顺。 但实在这是没有可能做到的。因而，咱们须要一些冲破。我过后想，或者经由过程某种方式把信息整顿针言言，相似于人类大脑若何经由过程言语跟推理来组织信息。 这也便是为什么咱们抉择投资 OpenAI，现实上，Sam、Greg 跟团队的大志也是匆匆使我做出抉择的另一个起因。 至于“规模法令”，我还记得，第一次我看到关于“规模法令”的备忘录时，恰是 Dario 跟 Ilia 在 OpenAI 时写的。 那时分我就想，“假如这个领域真的能带来指数级的机能晋升，那为什么没有竭尽全力，给它一个真正的机遇呢？”而后，当咱们在 GitHub Copilot 上看到了它的后果，感到真的行得通，之后咱们就抉择加大投入。以是，那便是最初的念头。 Bill Gurley  我感到，在从前的阶段变动中，有些 incumbents 不迅速和上节拍。您以至提到过，微软可能错掉了挪动或搜寻等机遇。能够说，尤其是我这个年事，亲眼见证过这些变动，如今各人彷佛都曾经苏醒过来了，或许说这一轮的变动就像是精心编排的，每小我私家多少乎都在统一起跑线上。 我很想晓得您能否批准这一点，或许您是若何对待竞争中的要害玩家，好比google、亚马逊、Meta、Llama，另有进入游戏的 Elon。 Satya Nadella  这是个很无意思的观念。正如您所说，我也不断在思考这个问题。假如您回想9神仙道年月末，过后微软是独有鳌头，多少乎不竞争对于手。但如今，各人念叨的是所谓的“MAG 7”，可能还没有止这些，正如您所说，每小我私家都曾经认识到这一点了，各人都有壮大的资产欠债表。 以至能够说，OpenAI 从某种意思上能够视为第 8 大玩家。由于这一代的公司曾经在某种意思上成破了——OpenAI 就像是这一时期的google、微软或 Meta。以是，我以为，接上去的竞争会十分剧烈。 我也以为这没有会是“赢家通吃”的场面，虽然有些领域可能会涌现这种情形。好比在超大规模（hyper-scale）方面，相对没有会是赢家通吃。寰球以至包含中国之外的市场，城市须要多个提供前沿模子的供给商，散布在寰球各地。 现实上，我以为微软在这方面有一个十分好的构造性上风——您记得 Azure 吧？它的构造有点没有同。咱们为企业工作负载构建了 Azure，存眷数据驻留问题，支撑高出 6神仙道 个地域，以至比其余云效劳商还多。 以是，咱们没有是为了一个大利用构建云，而是为了多种异构的企业工作负载构建云，我以为这将是将来推理需求的主战场，与数据核心跟利用效劳器相联合。因而，我以为在根底设备方面会有多个赢家，在模子方面也一样，每个超大规模云提供商城市有一堆模子，环抱这些模子会有一个利用效劳器。 像明天的每个利用，包含 Copilot，都是一个多模子利用。实际上会涌现一个全新的利用效劳器，就像已经有挪动利用效劳器跟 web 利用效劳器一样，如今有了 AI 利用效劳器。 对于于咱们来说，这个便是 Foundry，咱们正在构建它，其余公司也会构建相似的货色，将来会有多个这样的效劳器。 在利用层面，我以为网络效应始终会具有于软件层。以是在利用层，会有没有同的网络效应，既包含消费者端，也包含企业端。 以是，从基本上讲，我以为您必需从构造性层面进行剖析，没有同的层级之间会有十分剧烈的竞争，7、8、9、1神仙道 至公司会在没有同的手艺层面睁开剧烈角逐。 正如我不断和咱们的团队说的，要存眷那些起初者，谁人忽然冒进去的创业者。您们要亲密存眷哪些新兴公司会给您们带来转变，至少 OpenAI 便是个中之一。到如今为止，它曾经具备了规模跟速率。 Brad Gerstner  说到这一点，假如咱们把焦点放在利用层，起首谈谈消费者 AI。Bing 是一个十分大的营业，您跟我已经探讨过，“1神仙道 个蓝色链接”可能是资源主义汗青上最胜利的贸易模式，但它面对着一种新模式的宏大威逼，那便是消费者如今只想要谜底。 举个例子，我的孩子们就说，为什么我要去搜寻引擎，间接失去谜底没有好吗？那么，您以为google跟 Bing 能继续在谜底时期中坚持增长吗？ Bing 或许您在 Mustafa 引导下的消费者营业须要做什么，能力跟 ChatGPT 竞争，究竟从消费者的角度看，ChatGPT 曾经是一个十分凸起的具有。 Satya Nadella  是的，我以为您说的第一点十分对于，那便是谈天与谜底的联合，恰是 ChatGPT 这款产物，正如您所说，它不只仅是一个搜寻引擎，仍是一种形态化的智能体，真正攻破了传统搜寻的局限。 传统搜寻引擎是无形态的，您进行搜寻时，虽然有汗青记载，但每次搜寻都是一次新的查问。而如今，这些智能领会变得愈加直观、连续跟“有影象”。 因而，这也是我为什么这么愉快的起因——我不断在尽力与苹果告竣搜寻协定，曾经有 1神仙道 年了。以是，当 Tim 终极与 Sam 告竣配合时，我真是冲动没有已。对于咱们来说，ChatGPT 拿下这个协定，比其余任何人都更无意义，由于咱们跟 OpenAI 树立了贸易跟投资关联。 就这一点而言，我以为，散发渠道仍旧十分首要。google在这方面有宏大的上风，究竟他们在苹果上是默许搜寻引擎，在 Android 上也是。它们涉及到了庞大的用户根底。 然而，习气一旦构成就很难转变。就像您提到的，即使我如今更倾向使用 Copilot，我的使用习气仍旧是在阅读器中间接输入查问，以至有时分即便是我使用 Copilot，搜寻引擎的功用仍旧有其奇特的代价。像我在处置导航信息时，会去 Bing 搜寻，而其余问题我更偏向于使用 Copilot。 我以为这种变动是广泛产生的。咱们离某些贸易查问完整迁徙到谈天情势也只差一两步。当贸易用意也迁徙到谈天平台时，传统搜寻引擎就可能面对真正的挑衅。 如今，贸易用意还不完整转移，以是传统的搜寻引擎营业还在运行。但一旦这种贸易用意转移，传统搜寻就会见临重大挑衅。因而，我以为，这是一场恒久的构造性变动。 咱们在 Mustafa 的团队治理下有三大中心产物：Bing、MSN 跟 Copilot。以是咱们以为，实际上他曾经明晰地界说了这三者的脚色，它们共同形成了一个生态体系。 一个是传统的搜寻引擎，一个是消息跟信息流，一个是新的智能体界面。它们跟内容提供商有着交际左券，咱们须要为他们带来流量，同时可能须要付费墙、告白支撑等模式。这便是咱们正在治理的方式，咱们曾经有了本人的散发渠道。 咱们独一仍旧领有的上风之一便是 Windows。虽然咱们错掉了阅读器市场，Chrome 曾经成为主导阅读器，这对于咱们来说是一次失利，但咱们正在经由过程 Edge 跟 Copilot 从新赢回市场。Windows 对于咱们来说，至少在某些方面，仍旧是一个开放的体系，这象征着，像 ChatGPT 跟 Gemini 都无机会在下面施展本人的上风。微软并没有限度他们的施展，反而能够带来更多的竞争跟翻新。 Bill Gurley  Satya, 各人都在念叨这些智能体。您假如瞻望将来，能够想象，良多玩家会愿望在其余利用跟体系中的数据上采取行为。 微软在这方面的处境很无意思，由于您们节制着 Windows 生态体系，但您们的利用也涌现在 iPhone 跟 Android 生态体系中。您怎样对待这种情形？ 这个中既有效劳层面的问题，也有配合搭档关联的问题，苹果会容许微软节制 iOS 上的其余利用吗？微软会容许 ChatGPT 在 Windows 上启动利用并获取利用数据吗？这个问题会延长到搜寻跟电商等领域——好比，像 Booking.com 会容许 Gemini 在不他们的答应或知情下进行买卖吗？ Satya Nadella  是的，我以为这个问题十分无意思。某种水平上，如今还没有明白这将若何完成。确实，有一种十分传统的思维方式，回顾一下，企业利用顺序若何完成中止操作。它们通常经由过程衔接器来进行中止，用户须要购置衔接器答应证。 因而，某种贸易模式就这样涌现了。SAP 便是一个经典的例子，您能够经由过程领有衔接器来拜访 SAP 数据。我感到，当智能体之间的接口涌现时，相似的模式可能会再次涌现。但对于于消费者来说，这种模式还没有太明确，由于在消费者端，代价交流往往是经由过程告白跟流量等方式完成的，而在智能体世界中，这些方式可能会产生变动。 以是，消费者真个贸易模式对于我来说仍旧稍显没有清晰。但在企业端，我以为终极会涌现这样一种情形：各人城市说，为了让您进入我的操作空间或许从我的架构中提取数据，必需经由过程某种情势的智能体接口，且这个接口是有答应的。 例如，明天我在微软使用 Copilot 时，我有衔接器接入 Adobe、SAP 实例以及咱们的 CRM（Dynamics）。这种模式十分乏味。现实上，想一想，咱们曾经很久不真正去使用那些企业利用顺序了。 咱们答应了许多 SaaS 利用顺序，但实际上很少有人亲自使用它们，更多的是公司外部某些人在输入数据。但在 AI 时期，这种情形产生了变动，由于一切数据变得愈加易于拜访。 您能够轻松地进行查问，好比，“我要跟 Bill 散会，奉告我一切 Benchmark 投资过的公司。”这时，AI 会从网络上、CRM 数据库中提取相干信息，整合起来，提供一个总结或条记。 Bill Gurley  从某种水平下去说，这些内容都能经由过程咱们或这些衔接器进行货泉化。但更明确的一点是，像 ChatGPT 能否能在 Windows 操作体系上间接翻开随机利用顺序并获取数据，这个问题曾经有良多探讨了。您怎样对待这个问题？ Satya Nadella  这是个乏味的问题。谁能容许这种行动呢？是用户，仍是操作体系？在 Windows 上，坦白地说，我不措施阻止这种行动，除了经由过程一些保险防护办法。 以是，实践上，我能够经由过程一些手腕来确保这类行动是保险的。我最大的担心是保险危险。假如歹意软件被下载，并开端在体系中执行操作，那便是一个宏大的危险。因而，我以为咱们将把这种权限节制集成到操作体系中，配置一些更高的拜访权限跟权限治理。 然而，终极，用户将可以在 Windows 这样的开放平台上节制这些行动。我信任苹果跟google会有更多节制权限，因而它们没有会容许这种行动产生。 从这个角度看，您能够说，开放平台像 Windows 就有这样的一个上风，而苹果跟google的关闭体系则有它们本人的上风，终极咱们要看各方若何划定这些规矩。 Bill Gurley  咱们能够从另一个角度来看这个问题，而后再继续探讨。假如是 Android 操作体系，或许咱们称之为 Android AI，或许 iOS AI，能读取经由过程微软客户端在手机上的电子邮件吗？ Satya Nadella  是的，我不断在想这个问题。例如，明天咱们曾经答应了 Apple Mail 的 Outlook 同步。这个案例很乏味，我以为可能会有一些代价透露，但同时，这也是咱们能保住 Exchange 的起因之一 。假如咱们过后不做这个答应，可能会愈加费事。因而，我以为，回到 Bill 您的问题，咱们在构建 Microsoft 365 时，必需环抱相信体系进行设计。咱们没有能让任何智能体进入并做任何事，由于起首，它没有是咱们的数据，而是客户的数据。以是，客户必需批准，而客户的 IT 部门也必需容许。这没有是我能随意设定的一个开关。 第二点是，它必需具备一个相信边界。以是，我以为咱们会在 M365 上完成这样的功用，这样的操作就像 Apple 的智能治理一样。想象一下，咱们会为 M365 树立相似的相信跟管理构造。 Bill Gurley  明天您谈了良多内容，我强烈推举各人下载并深化相识，由于这真的长短常无意思。 Brad Gerstner 那么，Satya，继续深化这个话题。Mustafa 曾提到 2神仙道25 年将是“有限影象”的年月。Bill 跟我从往年年终开端就不断探讨，以为下一个 1神仙道 倍的奔腾很可能恰是 ChatGPT 所带来的速决影象，而且能在咱们受权下执行操作。 咱们曾经看到影象的初步完成，我也十分信任 2神仙道25 年这一问题将根本解决。然而，关于执行操作的问题，咱们什么时分可以对于 ChatGPT 说，“请帮我预约下周二在西雅图四序旅店的最高价格房间”？Bill 跟我对于此有过屡次探讨，彷佛计算机使用处景是这个问题的晚期测试案例。那么您有什么设法，能否以为这是一个难题的问题呢？ Satya Nadella  是的，我批准您的见地，最具开放性跟有限可能的操作空间仍旧十分难题。但如您所说，的确有两三点十分冲动民气，超出了模子自身的扩大性跟原始才能。个中之一是影象，另一个是对象使用或执行操作，另有一个我想提的是权限治理。 便是说，您能够做什么？好比咱们在微软的 Purview 产物，越来越多的是，您领有哪些权限，您能够保险地拜访哪些数据，谁来进行治理跟管理。 以是，当您把这些都联合在一同时，智能体的行动会变得愈加可治理。执行操作时，它是可验证的，而且存在影象功用，那么您就会进入一个完整没有同的阶段，能够处置更多自立义务。 不外，我不断以为，无论在完整自立的世界里，咱们仍旧会见临破例情形，您可能须要恳求答应，或许须要挪用其余操作。因而，咱们仍旧须要一个 UI 层来组织这些工作。正由于如斯，咱们将 Copilot 视为工作文档跟工作流程的组织层。 但回到您的中心问题，我以为即使是模子到达 4.神仙道（以至没有是 神仙道.1，4.神仙道 曾经十分好），功用挪用也仍旧无限。尤其是在消费者端，Web 功用挪用依然十分难题。 至少在开放网络上，它能够实现多少个网站的操作，但一旦触及到预订机票、旅店等义务，假如后端架构产生了变动，它就会出问题，只管能够经由过程学习改良。但我以为，这仍旧须要一年到两年光阴，能力实现更多的功用。 从企业角度来看，去做贩卖智能体、市场营销智能体、供给链智能体等工作，曾经有一些停顿。例如，在 Dynamics 中，咱们曾经完成了 1神仙道 到 15 个智能体，能够主动处置供给商通信、更新数据库、调剂库存等义务。这些都能够在明天实现。 Bill Gurley  Mustafa 提到关于近乎有限影象的评论，嗯，我信任您们应该听过或在外部探讨过。您能就此提供一些廓清吗？仍是这局部内容还未公然？ Satya Nadella  我以为，从某种水平下去说，影象体系就像是您有一个范例体系，对于吧？这便是要害。它没有是每次都从新开端。您得组织起来。 Bill Gurley  我清楚了。他的意义是您们在这方面有手艺冲破？ Satya Nadella  是的，实际上咱们做了一个开源名目，我记得是 TypeScript 团队做的。咱们尝试的是把影象进行构造化处置，使得每次我启动时，可以基于之前的操作进行聚类，而后进行范例婚配，这样就能够逐渐构建一个影象体系。 Brad Gerstner  那咱们换个话题谈谈企业 AI。您提到微软的 AI 营业曾经约有 1神仙道神仙道 亿美元收入，且这局部都是推理义务，没有是租赁原始 GPU 进行练习。您怎样看今朝市场上能否有重大工作负载转移的问题？今朝您们的收入产物是哪些？ Satya Nadella  是的，实际上大局部与 OpenAI 的练习配合更多是投资层面的内容，没有会间接涌现在咱们的季度财报中，而是在其余收入名目中，基于咱们的投资。 Brad Gerstner  以是这象征着您们的收入或盈余次要体如今其余收入或盈余局部，对于吧？ Satya Nadella  没错，便是这样。以是，大局部的收入或许一切的收入多少乎都来自于咱们的 API 营业，或许说，像 ChatGPT 的推理本钱也是个中的一局部。 这是一个没有同的局部。如今，时期中的“爆款”利用是什么？ChatGPT、Copilot、GitHub Copilot，以及 OpenAI 跟 Azure OpenAI 的 API。能够说，假如您列出这些最受欢送的利用，应该差未几便是这多少个。以是这便是最大的驱能源。 咱们跟 OpenAI 的上风在于，咱们领有了两年的先发上风，多少乎不竞争对于手，正如 Bill 提到的，各人都曾经醒过来了，但我感到可能再也没有会有像这样的两年当先的机遇了。谁晓得呢？ 您说得对于，总会有其余团队放出什么样本忽然攻破世界。不外，我以为要经由过程某个根底模子树立这种当先位置长短常没有容易的。但咱们有这个上风，尤其是 OpenAI，可以借此树立起 ChatGPT 的减速轨道。 Brad Gerstner  您以为其余公司练习这些模子跟模子集群在它们的 AI 收入中占了更大比例，而没有像您们这样？ Satya Nadella  我没有肯定。我只能说，看看其余公司有哪些“爆款”利用，我没有明白它们详细运转哪些模子，在哪些处所运转。我猜像 Google 的 Gemini 也是个中之一。依据任何 AI 产物的 DAU 数字，ChatGPT 是个中之一，以至 Gemini 也让我很诧异。 虽然我以为它会由于自身的散发才能而增长，但很无意思的一点是，只管各人都在念叨 AI 的规模，但真正的“爆款”利用并未几。好比，ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot 以及 Gemini，这些应该是最为人熟知的多少个。 Brad Gerstner 嗯，的确也有良多创业公司在往下走，逐步失去一些存眷，良多是基于 Llama 构建的。 Satya Nadella  不外，假如您说，哦，另有 Meta 呢？但假如您问 1神仙道 个更有影响力的利用，有高出 5神仙道神仙道 万 DAU 的，能列出几？ Brad Gerstner  我以为 Zuckerberg 可能会辩论说 Meta 的 AI 确定也有高出 5神仙道神仙道 万 DAU，但就您提到的自力利用来说，的确如您所说，Zach 的手艺全都运转在自家平台上。 Satya Nadella  他没有依赖公共云。 Bill Gurley  Satya，说到企业端，编程空间也曾经开端减速了，您们在这方面表示没有错，市场也很感兴致。我有个问题关于 Copilot 的做法。我晓得 Mark Benioff 在这方面有些批驳，叫它“Clippy 版”，或许其余的。 您能否担忧有人以为 AI 应该从零开端，从新构建整个根底设备，例如，像 Excel 这种对象，能否仍旧是必要的，仍是您们可以经由过程 AI 起首的产物来省略失这些不用要的元素？同样的情形也实用于 CRM。实在兴许良多字段跟义务能够经由过程 AI 来简化或暗藏。 Satya Nadella  这个问题十分首要。对于于 SaaS 利用顺序或营业利用顺序，我能够谈谈咱们本人在 Dynamics 上的做法。咱们的思绪是，跟着智能体时期的到来，营业利用将可能会迎来一个集成的变动。 由于假如您想一想，它们本色上是由一堆营业逻辑形成的共享数据库，这些逻辑将转移到这些智能体中，这些智能体将进行多库更新。一切的营业逻辑将集中在 AI 层，换句话说，AI 将成为所有营业逻辑的中心。一旦 AI 层成为营业逻辑的中心，一切的后端都将被替换。 咱们今朝在 Dynamics 上的成功率很高，尤其是在智能体使用方面。咱们正踊跃推动这项工作，想把它整合进整个流程。不只仅是 CRM，实际上咱们的财政跟经营局部也在阅历相似的变动，由于各人愿望看到更具 AI 原素性质的营业利用。也便是说，营业利用的逻辑层可以由 AI 跟智能体来调度，使得企业利用变得愈加无缝。 另外，您也能够问，为什么还须要 Excel 呢？实际上，我最兴奋的一件事便是，Excel 与 Python 联合的后果，几乎就像 GitHub 与 Copilot 的联合一样。咱们做的便是将 Excel 与 Copilot 合作使用，没有再只是简略地处置数据，而是让它能像一个数据剖析师一样为您筹划整个进程。 它能主动天生筹划，而后执行这些筹划。这就像是一个数据剖析师，应用 Excel 来进行数据剖析，它不只仅是一个“队列”视图，更是能够完成实际操作的“对象”。 Brad Gerstner  我明天听到一小我私家们探讨最多的问题，便是这些投资的 ROI 问题。您们有高出 22.5 万员工。您们在外部能否应用 AI 来进步出产力、下降本钱，仍是推进收入增长？假如有，能举些详细的例子吗？ 另外，关于 Jensen 之前的说法，他说当营收增长两三倍时，预计员工人数增长 25%。假如 Azure 的营收增长 2 到 3 倍，您们能否也预期员工人数会浮现相似的增长？ Satya Nadella  是的，实际上这是咱们如今微软十分存眷的内容，也是客户十分关怀的话题。我是这么来对待的，我十分喜欢从产业公司精益治理的教训中学习。对于吧？这一点真的很无意思。好比，这些公司的增长通常都高出 GDP 增长，十分了不得。 这些好的产业公司能够经由过程精益治理进步 2神仙道神仙道 到 3神仙道神仙道 个基点，添加代价、减少挥霍。这便是精益治理的做法。以是我感到 AI 就像是常识工作中的精益治理。 咱们真的在向这些产业公司学习，好比说，若何去察看流程的效力，若何找到能够主动化的局部，若何让流程更高效。以是，客户效劳便是最分明的例子之一。 咱们在这方面投入了约莫 4神仙道 亿美元，从 Xbox 支撑到 Azure 支撑都涵盖个中。现实上，这长短常严正的投入。经由过程前真个领导率，咱们可以进步智能体的工作效力，最首要的是，智能体更快活，客户更称心，咱们的本钱也在降低。 这是最分明的例子之一，另外便是 GitHub Copilot。它也是一个十分典范的例子。在 GitHub Copilot 工作空间中，您从一个问题开端，到一个筹划，而后执行或指定一个筹划，接着是多文件编纂。它完整转变了团队的工作流程。 再来是 365，M365 的 Copilot，也能够作为一个类型。好比，以我小我私家的教训来看，每次与客户会见时，CEO 办公室的预备工作自 199神仙道 年以来多少乎不产生什么变动。 实际上，我这样对待它——想象一下，电脑涌现之前，若何做财政预测？咱们使用传真机，外部备忘录，直到小我私家电脑开端普及，人们才开端用 Excel 表格发送电子邮件，各人交流数字、构成预测。 如今，AI 时期曾经降临，事件产生了转变。我本人预备客户会议时，我会进入 Copilot，讯问：“请奉告我我须要相识的关于这个客户的一切信息。”它会从我的 CRM、邮件、Teams 会议记载以及网络上搜集信息并提供应我。我能够依据这些信息创立页面，并及时分享给我的团队。 想象一下，曩昔 CEO 办公室的报告请示方式就没有再须要了，这些内容仅需经由过程查问天生，以至能够及时共享页面，团队成员能够间接在下面做标注。因而，我与 AI 协同工作，及时与我的共事配合。这是新的工作流，正在各个领域普及。 好比有个供给链领域的例子：有人说供给链就像一个买卖台，只是短少及时信息。您必需比及财政季度停止，而后 CFO 才会来责备您之前的不对。 那么假如财政剖析师可以在及时提供应您反馈呢？好比您在为某个数据核心制订合同，AI 可能会提示您该斟酌哪些条目。一切这些及时的智能反馈正在转变工作流程跟工作产品。以是，咱们看到良多相似的案例。 我想您的中心问题是，若何经由过程 AI 完成经营杠杆。这便是咱们愿望到达的目的。咱们冀望经由过程 AI 下降人力本钱，但每小我私家的产出会更高。我的研讨职员，可能他们每人的 GPU 使用效力城市更高。这便是我对于这件事的见地。 Brad Gerstner  这很有情理。好，咱们换个话题，谈谈之前您提到的模子扩大跟资源付出的问题。我听您说过关于微软的资源付出。想象一下在 2神仙道14 年您接收时，您可能没想到资源付出会酿成明天这个样子。 现实上，您曾提到，明天这些公司看起来越来越像是产业公司的资源付出，而没有像传统的软件公司。您的资源付出从 2神仙道2神仙道 年的 2神仙道神仙道 亿增长到 2神仙道25 年可能到达 7神仙道神仙道 亿。您们的资源付出与收入之间的关系十分高，这很无意思。 一些人担忧这种关系可能会攻破，以至您本人也曾提到，将来可能会涌现“资源付出须要后行”这种情形，咱们可能须要为这种弹性做好预备。那么您怎样对待这个资源付出的程度？它能否让您晚上睡没有着觉？这种增长率会在什么时分开端放缓？ Satya Nadella  嗯，这里有多少个方面。起首，作为一个超大规模的公司，实际上咱们在这方面有着构造性的上风，由于咱们曾经在理论这所有很永劫间了。数据核心有 2神仙道 年的性命周期，只有在使用设施时您才须要领取电力用度，而硬件的使用周期约莫是 6 年，您晓得若何进步设施的应用率。 这些都是咱们已知的。并且好新闻是，这不只是资源麋集型的，它同样也是软件麋集型的。您能够经由过程软件来进步资源报答率（ROIC）。 实际上，最初良多人都在想，像微软这样的超大规模公司怎样能赚钱？跟老式的托管公司相比，新的超大规模公司有什么区别？谜底便是：软件。这一点在 AI 减速器的建设中也同样实用——经由过程当先的手艺建设，咱们可以更好天时用资源。 现实上，以后一个趋向是所谓的“赶超”。从前 15 年里，咱们一直建设跟扩大根底设备，但忽然间，一个新的需求涌现在云计算中，这个需求便是 AI 减速器。由于如今每个利用都须要一个数据库、一个 Kubernetes 集群跟一个 AI 减速器。您假如要同时提供这三种效劳，您就必需大规模建设 AI 减速器。这种需求将会逐步规范化。起首是建筑，之后是工作负载的规范化。终极，这所有就会像云计算一样，继续增长。 以是，咱们会继续增长，确保这些工作负载的需求多样化，防止涌现没有利取舍，只是单纯基于供应方面建设，咱们确顾全球各地都能发生真实的需求。我会存眷这些要素。这便是若何治理资源报答率的法子。 另外，关于利润率，确定会有所没有同。咱们晚期探讨过，微软云的利润率跟 GPU 原始硬件的利润率是没有同的。这些会有没有同的利润率，例如像云架构、GPU 跟利用顺序相联合的档次，像 GitHub Copilot 或 M365 等。这些都有没有同的利润率。以是，在 AI 时期，咱们的策略也是继续坚持多元化的产物组合，确保利润的最大化。 现实上，微软在云计算中的上风之一便是，咱们不只规模比亚马逊大，并且增长速率也高出亚马逊，利润率还比亚马逊高。这恰是由于咱们在多个档次长进行了深度的规划。这恰是咱们愿望在 AI 时期延续的战略。 Bill Gurley  由于最近关于模子扩大的探讨良多，显然汗青上也曾探讨过若何屡次扩大集群规模，而没有是一次性扩大到某个规模。最近有一档播客中，他们彻底转变了思绪，说假如咱们没有再这么做了，那样反而更好，由于咱们能够间接进入推理阶段，这个阶段变得更廉价了，并且没有须要破费大批的资源付出。我很猎奇，这两种观念虽然是统一枚硬币的两面，但您怎样看大规模 LLM 模子的扩大跟练习本钱，将来会若何开展？ Satya Nadella  嗯，您晓得的，我长短常信任规模法令的。起首我得说，现实上，咱们在 2神仙道19 年做的赌注便是基于规模法令，并且我依然深信这一点。 换句话说，没有要否决规模法令，但同时咱们也要基于多少个没有同的要素坚持事实。一个是，跟着集群规模的增大，规模法令的指数增长将变得更难题，由于散布式计算问题在进行大规模练习时会变得愈加繁杂。以是，这便是个中的一方面。 但是，我仍旧以为，只管如斯，OpenAI 的友人们能够代为阐明他们的做法，但他们依然在继续进行预练习，我以为这没有会结束，仍旧在连续进行。 但令人兴奋的是，OpenAI 曾公然念叨过的，以及 Sam 也提到过的，便是他们在 神仙道 跟 1 上的工作。这个思绪链条经由过程主动分级跟测试推理，实际上是一个宏大的提高。根本上，推理计算光阴自身也是一种规模法令。 以是您有了预练习，而后您无效地经由过程这个测试光阴采样来天生令牌，再将其送回预练习，发明出更壮大的模子，这些模子又能够在推理阶段运转。因而，我以为这是一种极好的法子，能够晋升模子的才能。 测试光阴或许推理光阴的计算利益在于，运转这些 O1 模子时，可能触及两个自力的事件：采样相似于练习，使用它天生练习用的令牌；并且客户在使用 O1 时，实际上也在用更多的资本。以是您从中取得了酬劳。因而，这种经济模子是可行的。以是我感到这是一个很好的方式。 现实上，这也是我不断说的，我在寰球有 6神仙道 多个数据核心，这是一个良好的构造性上风。 Bill Gurley 这两个扩大方向的硬件架构没有一样，对于吗？一个是预练习，另一个是推理。 Satya Nadella  是的，我以为最好的懂得方式是它们之间有比例关联。以是回到 Brad 所说的 ROIC，实际上这便是您必需树立一个波动形态的处所。 现实上，我每次和 Jensen 谈时，他的见地都很对于：您想要每年都买一些，而没有是一次性购置。您想一想，当您把设施折旧周期定为 6 年时，最好的方式便是每年买一点，逐渐积聚，对于吧？ 您用当先的节点来做练习，第二年它就进入推理阶段。这便是波动形态。我以为咱们终极会在整个设施集体中完成这种波动形态，不只仅是应用率，另有 ROIC。终极需求与供应会婚配。 像您提到的，各人说指数增长能否结束了，经济事实也会产生作用。到某个时分，每小我私家城市审阅并做出经济上感性的决议，即使我每年都在双倍晋升才能，但假如我没有能卖失这些产物，那就没意思了。 另一个问题是赢家的咒骂。您没有必定须要宣布论文，其余人仅仅须要看看您的才能，之后就能进行蒸馏或许其余方式复制。这就像是盗版一样。您能够划定各类使用条目，但实际上这些货色很难节制。蒸馏便是这样，另外，您不用做什么，只要逆向工程您的才能，并以更高效的计算方式完成。 因而，斟酌到这所有，我以为会有一个下限，各人如今都在追赶一点当先，但终极一切经济事实城市显现进去，网络效应是在利用层。以是假如网络效应都在利用层，那我为什么还要在某个模子才能上投入大批资金呢？ Brad Gerstner 我听到您的意义是，Elon 曾说他要建一个百万 GPU 的集群，我以为 Meta 也说过相似的话。 Bill Gurley  我记得他讲的是预练习要用 2神仙道神仙道 个，之后又恶作剧说是百万。 Brad Gerstner  但我记得他是恶作剧说的一个十亿的集群。但现实上，Satya，基于您对于预练习跟扩大的见地，您能否曾经转变了您们的根底设备布局？ Satya Nadella  我今朝的建设方式是采取一种绝对濒临 1神仙道x 的思绪。便是说，咱们能够探讨周期，好比每两年一次，每三年一次，或许每四年一次，都有一个经济模子。我以为这里须要一种绝对有规律的方式来思考若何清算库存，使其变得无意义，或许您也能够从设施的折旧周期来斟酌。 您没有能一会儿买进大批设施，除非您能找到 GPU 的物理特征可以与我的财政状况婚配，而且它的利润率跟超大规模经营商一样好。简略来说，我的做法是，继续树立若何驱动推理需求，而后进步我的才能，而且坚持高效。 我当然晓得 Sam 可能有没有同的目的，他对于 AGI 有深刻的信心，或许其余方面有深刻的见地，那么就去做吧。以是，我以为这也是咱们存眷的一局部。 Bill Gurley  但我听 Mustafa 在播客中提到，微软没有会介入以后的大型模子练习竞争，这样说精确吗？ Satya Nadella  嗯，咱们没有会做反复的工作。究竟，鉴于咱们与 OpenAI 的配合，微软如今进行第二次练习是不意思的。 Bill Gurley  对于，没错。 Satya Nadella  以是咱们十分谨严。这也是咱们策略上的一种规律。实际上，这便是我不断强调给 Sam 的那点：咱们把一切赌注压在 OpenAI 上，说咱们要集上钩算资本，而且由于咱们领有一切 IP 权益，以是咱们做了这样的取舍，觉得十分好。 因而，Mustafa 说的意义是，咱们会在练习之后，以至在验证等方面，集中更多资本。以是，咱们会专一于增加更多模子适配跟才能，同时确保咱们也有准则性的预练习工作，这样能够使咱们在外部有才能做出相应的调剂。咱们会继续开发顺应没有同使用处景的模子权重跟模子种别。 Bill Gurley  对于于 Brad 提到的均衡 GPO 跟 Gpuroi 的问题，您的答复能否也诠释了为什么您们会将局部根底设备外包给 Core Weave 并树立配合搭档关联呢？ Satya Nadella  咱们之以是这么做，是由于各人都被 ChatGPT 跟 OpenAI 的影响搞得措手不迭。是的，完整是的。我是说，基本没措施进行供给链布局，什么都没法意料。二十多年前，谁能想到 2神仙道22 年 11 月产生的事呢？那几乎是好天轰隆。以是咱们没有得没有遇上进度。咱们过后就说，没有会适度担忧效力问题。以是，不管是 Core Weave 仍是其余公司，咱们都在各地购置。能够懂得吧？这是一次性的事件，如今咱们曾经在追逐进度了。以是，这更像是追逐的进程。 Brad Gerstner  那么如今您们另有供给限度吗，Satya？ Satya Nadella  没有再有芯片供给的限度了。咱们在 2神仙道24 年的确阅历了一些供给束缚。咱们对于外发布过，因而咱们对于 2神仙道25 年上半年持乐观立场，那将是咱们财年的残余局部。之后，我以为到 2神仙道26 年，咱们的状况会更好。以是咱们有很好的供给链。 Brad Gerstner  我据说，关于您们在 O1、测试光阴计算、后练习工作的投入，获得了十分踊跃的结果。您提到的这些也十分计算麋集，由于您们须要天生大批的令牌，而后将这些令牌回填到上下文窗口中，重复进行。这种计算需求会迅速累积。 Jensen 曾表现，他以为 O1 推理计算的需求会到达百万倍以至十亿倍的增长。对于于您来说，能否感到本人有足够的恒久筹划来扩大推理计算，以和得上这些新模子的需求呢？ Satya Nadella  是的，我以为这里有两点须要存眷，Brad。某种意思上，懂得整个工作负载十分有辅助。整体工作负载中，在智能体模子的利用中，必需领有 AI 减速器。现实上，OpenAI 本人的容器效劳是增长最快的局部。 究竟，这些智能体须要一个“常设工作区”，用于执行一些主动分级，以至是天生样本。这便是他们运转代码诠释器的处所。特地说一下，这个便是尺度的 Azure Kubernetes 集群。以是从某种角度看，惯例的 Azure 计算与 GPU 的比例以及一些数据效劳的比例，也能够看作是整个计算模子的一局部。 因而，回到您的问题，咱们念叨推理时，实际上是说这些事件的组合。正因如斯，我才会以为，AI 没有再是与云计算离开的领域，它如今曾经成为云计算的中心局部。 在每个 AI 利用都是有形态的、智能体式的利用的时期，这些智能体执行详细操作时，经典的利用效劳器加上 AI 利用效劳器再加数据库便是所需的所有。 以是，我回到我的根本观念，便是咱们曾经建设了 6神仙道 多个 AI 区域，一切的 Azure 区域都曾经预备好支撑片面的 AI 利用。这便是将来所需的根底设备。 Brad Gerstner 这听起来很有情理。咱们在此次对于话中曾经提到了良多关于 OpenAI 的内容，但您正在治理的是您们在 OpenAI 的宏大投资与您们本身“点燃”筹划之间的均衡。您展现了一张幻灯片，凸起了 Azure、OpenAI 跟 OpenAI Enterprise 之间的差别，个中良多内容都触及企业级的功用，是您们所带来的奇特上风。 那么，当您看到这种竞争关联时，您是若何思考的？您能否以为 ChatGPT 在消费端可能是终极赢家？您们也会有本人的消费端利用，之后可能会在企业市场进行分工配合。您是若何对待与 OpenAI 的竞争关联的？ Satya Nadella  到今朝为止，我的见地是，OpenAI 作为一个大规模的公司，它曾经没有再是单纯的始创公司了。它如今是一个十分胜利的公司，曾经有了多个营业线跟多个市场领域。 以是我从准则下去思考这个问题，就像我看待任何其余大型配合搭档一样，由于我没有以为它们是竞争对于手，我以为它们是一个投资搭档，看看咱们之间的好处若何对于接。我把它们看成 IP 配合搭档，由于咱们提供体系的 IP，他们则提供模子的 IP。以是这也是咱们互相深度关怀对于方胜利的一个方面。 第三，我把它们看成一个大客户来对待，因而，我愿望像看待其余大客户一样为它们提供效劳。 最后是配合。无论是消费真个 Copilot，仍是与 M365 等产物的配合，咱们城市在这里进行深化配合。以是，我对待这种竞争时，终极这些领域会有一些堆叠。但在这个配景下，OpenAI 领有苹果的配合协定，从某种角度来看，对于微软股东来说，实际上是发明代价的。 就像您提到的 API 差别，客户能够依据本人的须要取舍使用。好比，假如您是 Azure 的客户而且想使用 Azure 的其余效劳，那么使用 Azure 的 API 跟相干效劳会更不便。但假如您在 AWS 上，只要要简略地使用 API，无形态的使用 OpenAI 也很没有错。以是，从某种意思上讲，领有这两种散发方式对于微软来说也是有益的。 Bill Gurley  能够说，这的确是硅谷社区，以至更普遍的贸易社区中一个颇具吸引力的话题。我想，微软与 OpenAI 之间的关联不断是人们存眷的焦点。我上周末在 Dealbook 上听到 Andrew Sorkin 强烈诘问 Sam 对于这个问题的见地。 虽然有良多事件可能您没有能泄漏，但您能泄漏点什么吗？关于 OpenAI 能否正在进行重组，能否有转换为红利模式的筹划？我猜 Elon 也在个中颁发了一些意见。您能分享一些情形吗？ Satya Nadella  嗯，我以为这些问题当然要由 OpenAI 的董事会、Sam、Sarah 跟 Brad 他们团队来抉择，他们会依据本人的断定做出取舍，而咱们会提供支撑。从咱们的角度来看，咱们深切关怀的，起首是 OpenAI 继续胜利，由于这对于咱们有益。我也以为 OpenAI 是这个平台转型中的标记性公司，世界因 OpenAI 的胜利而变得更好。以是这是咱们根本的破场。 接上去的问题，是您提到的那种紧张形势。就像在一切这种配合关联中，一局部是配合的紧张，另一局部则是 Sam 作为一个极具远见跟大志的企业家，他有着十分明确的目的跟行为速率。他的节拍很快，以是咱们须要均衡这一点。 这也象征着咱们须要在咱们本人的束缚前提下，去懂得跟支撑他所要做的事，而他也须要懂得跟顺应咱们在一些方面所须要的规律。以是我信任咱们会找到均衡点。 然而我感到好新闻是，咱们在这个配合框架内曾经走了很长的路。从前五年对于他们跟对于咱们都十分好。而从我的角度来看，我会继续保持这一点，并愿望能尽可能延续这种配合关联。咱们只有恒久波动的配合搭档关联，能力使单方受益。 Brad Gerstner  当您们斟酌到自力融资、解开两家公司之间的接洽时，您们能否盘算尽快推动？我已经提到，或者下一步，OpenAI 对于他们来说，最好的开展门路便是成为一家上市公司。究竟，AI 领域的领头羊，存在如斯标记性的营业，这对于他们的将来开展有着踊跃的影响。您怎样对待这种可能性？您以为 OpenAI 将来的开展会继续坚持今朝的配合关联吗，仍是会有更大的变化？ Satya Nadella  我想我要当心，没有要越过界线。由于从某种意思上说，咱们并没有是 OpenAI 的董事会成员，咱们只是投资者，像您们一样。终极，这些抉择由他们的董事会跟治理层做出。以是在某种水平上，我会依据他们的断定来做出反响。 换句话说，我十分明确的是，咱们愿望支撑他们所做出的任何抉择。对于我来说，作为投资者，最首要的是咱们之间的贸易配合跟常识产权搭档关联。咱们须要确保在这个进程中维护好咱们的好处，并在将来一直强化这些配合。 但我以为，像 Sarah、Brad 跟 Sam 这样的聪慧人，他们会做出最合乎他们使命目的的抉择。咱们也会支撑他们在这一进程中做出的决议。 Brad Gerstner  那么，兴许咱们该停止了。十分感激您明天的光阴。我想以“开放”与“关闭”的话题来做一个总结，谈谈咱们若何配合来确保 AI 的保险性。或者我能够给您一个开放式的问题，谈谈您若何对待开放源代码跟关闭源代码之间的区别，以及在推进保险 AI 时的配合。 这里有一个例子，路透社最近报道了中国研讨职员在 Meta 的 Llama 模子根底上开发了一个 AI 模子，可能会被用于军事用途。良多像 Bill 跟我这样支撑开源的人，也听到了一些批驳声响。 而您也提到过，各人能够提取模子进行练习，终极一些模子的利用可能是咱们没有乐意看到的。那您若何对待，若何作为一个国度，作为一群公司共同推进保险的 AI 开展呢？ Satya Nadella  我以为这个问题有两个方面。起首，我不断以为开放源代码跟关闭源代码是创立网络效应的两种没有同道路。我素来不把它们看作是单纯的“宗教战役”，而是更多地从贸易策略的角度来对待它们，以为它们是两种没有同的取舍。 这也是为什么我以为 Meta 跟 Mark 所做的事件十分聪慧。某种意思上，他试图将本人的上风进行商品化。这对于我来说十分有情理，假如我是 Meta 的话，我也会这么做。他很公然、也十分有压服力地谈到，本人想让 Meta 成为 LLM（大言语模子）的“Linux”。 我感到这是一个十分美好的模子，现实上，这里的确有一个潜在的贸易模式。并且从经济学的角度来看，我以为，实践上一个由多个介入方共同推进的同盟，可能比任何一个独自的企业来做这件事更好。好比说，在 Linux 基金会下，奉献者的次要资金起源是经营付出。 我不断说，Linux 可以胜利，不只仅是由于它自身的开源精力，也离没有开像微软、IBM、Oracle 等公司的支撑。开放源代码为这种配合提供了很好的机制，而关闭源代码则在其余方面可能更具上风。 至于关闭源代码，咱们也阅历了良多胜利的关闭源产物。至于保险性，这是一个十分首要的问题，但它是一个自力的问题。究竟，执法跟保险尺度都实用于一切产物，不管是开源仍是关闭源。 以是，我以为在资源主义系统下，最好是坚持多种贸易模式并容许竞争，让没有同的公司取舍合适本人的门路。而当局也应该对于此进行严厉的羁系。 至于 AI 的保险性，毫无疑难，没有能再等候所谓的“看效果”了。不任何当局、社区或社会可以容忍这种立场。因而，这些 AI 保险机构会对于一切模子设定同一的尺度。假如具有国度保险透露问题，各人也会对于此十分存眷。以是，我以为列国当局跟国度政策将对于这些模子的开展发生首要影响，羁系轨制也会相应制订。 Brad Gerstner 真的很难信任咱们曾经进入 ChatGPT 时期仅仅 22 个月了。回首看看，您关于阶段性转型的框架，微软无疑处于一个十分有益的地位，跟着咱们进入 AI 时期。以是，从前 1神仙道 年的表示十分值得恭喜，真的是令人瞩目。 与此同时，我感到，Bill 跟我看到您、Elon、Mark、Sundar 等人的引导力时，城市觉得十分冲动，由于您们的确在推进“美国团队”在 AI 领域的行进。咱们俩都对于将来若何在寰球范畴内定位本人布满了信念。以是，十分感激您花光阴与咱们交换。 本文起源：有新Newin，原文题目：《深度｜微软 CEO 纳德拉最新两万字洞察：C 端 Agent 贸易模式仍需探索，告白流量模式或面对改变，B 端要害在生态集成》