发布日期：2025-06-03 12:32 点击次数：93
起原：有新Newin
纳德拉暗示，跟着消费者对AI的需求加多，传统搜索引擎如Bing面对新挑战，异日将见证从传统搜索到基于AI的问答系统的更正。企业级的智能体接口可能会更蹙迫，微软已在利用AI接入多个系统如Adobe等。
微软 CEO Satya Nadella 在近日与硅谷知名投资东说念主 Brad Gerstner 以及 Bill Gurley 计划了微软的政策转型、对 OpenAI 投资以及智能体（Agent）的异日，全文两万字。
Nadella 认为，当前 AI 领域的竞争将不再是赢家通吃，而是多个企业在不同端倪的时刻领域伸开犀利角逐。
特殊是在基础设施（如云谋略）和应用（如 AI 模子）之间，他认为微软的 Azure 和其他云服务将在异日的 AI 竞争中占据蹙迫位置。
智能体（Agent）被视为比传统搜索引擎更为智能和个性化的器具，不再是简便的无状态查询器具，而是能够保持状态、记着用户历史并提供不息的互动。
Satya Nadella 提到，跟着消费者对 AI 的需求加多，传统搜索引擎（如 Bing）面对新挑战，异日将见证从传统搜索到基于 AI 的问答系统的更正。
智能体的出现可能冲破了传统搜索引擎的界限，能够提供径直的谜底，而不单是是通达，改变了用户的互动方式。通过 ChatGPT 和雷同的器具，用户不再需要通过屡次查询来取得谜底，而是能得到愈加即时和智能的反馈。
对于消费者端，智能体的生意模式仍在摸索中，传统的告白和流量驱动模式可能需要更正，尤其是在智能体能够通过简化的对话来获取和处理数据的情况下。
企业级的智能体接口可能会变得愈加蹙迫，微软仍是在利用 AI 接入多个系统，如 Adobe、SAP 和自家的 CRM（Dynamics）。这种接口可以匡助 AI 获取和整合企业数据，进而提供更高效的服务。
以下为全文内容：
Brad Gerstner
很沸腾和你在沿途。当 Bill 和我在计划， Satya ，转头你作为 CEO 的任期时，真的是一次很好的学习经历。可以说辱骂常贫寒的，你在 1992 年就加入了微软。对于那些可能不知说念的东说念主，你在 2007 年采纳了微软的在线业务。
你在 2009 年推出了 Bing 搜索，在 2011 年采纳了服务器业务并推出了 Azure，而你在 2014 年景为了 CEO。就在那之前，有一篇目下仍辱骂常知名的著述《微软的无关性》刚刚发表。
自那以后，你将 Azure 从 10 亿好意思元的年收入进步到 660 亿好意思元。整个这个词业务的总收入增长了 2.5 倍，总利润增长了非常 3 倍，股价也险些上升了 10 倍。你为微软的股东加多了近 3 万亿好意思元的价值。
转头畴昔十年，你认为其时你最能作念出的改变是什么？是若何解锁价值、改变微软的标的，并取得如斯超卓的得胜？
Satya Nadella
嗯。是以，我一直是这样想考的，Brad，从 92 年到目下，某种道理上，它对我来说是一个连气儿的阶段，尽管昭着，2014 年是一个蹙迫的逶迤点，伴跟着相应的背负。然而我以为，归根结底，得胜和失败的模式是可以匹配的，作念更多的得胜，少作念失败的事。
从某种道理上说，就是这样简便，因为我经历过。当我在 92 年加入微软时，那是刚刚发布了 Windows 3.1，我牢记 Windows 3.1 是在 92 年 5 月发布的，而我是在 92 年 11 月加入的。
事实上，其时我在 Sun 公司服务，商量要去商学院，自后收到了微软的邀请，我原来想去商学院，但最终是因为我的上级劝服我加入微软，这成了我作念过的最好的决定。
其时让我决定加入的原因是 91 年的 PDC 展会，在 Maskoni Center，其时我看到了 Windows NT（那时它还莫得这个名字）和 x86，我心想，客户端上发生的事情最终会在服务器上发生，这是一家平台公司，一家互助伙伴公司，他们将乘着这股波澜前进。是以这是其时我的商量。
然后，集聚的出现让咱们经历了转型，咱们把好多事情作念对了。比如说，咱们意志到浏览器是咱们的竞争敌手，最终咱们作念对了浏览器这件事。
但在搜索领域咱们造作了，咱们其时以为，浏览器才是最蹙迫的，因为它更像一个操作系统，但咱们没专诚会新类别的出现，即互联网的组织层是搜索。
然后咱们也参与了出动互联网，但并莫得完全把合手住。昭着，iPhone 的出现让咱们错失了契机。而在云谋略领域咱们作念对了。是以，如果我转头这些事情，咱们目下也正在经历 AI 的第四次变革。
在这些过程中，我认为最蹙迫的是不要因为别东说念主作念了某事，咱们就去盲目效法。偶而候，随从潮水是可以的，完毕也可以，但你不应该因为妒忌而作念事。这是咱们学到的最贫寒的教养之一。作念事是因为你有这个权限，况且能够作念得更好，这两者对我来说都很蹙迫。
品牌的授权，比如说，Jeffrey Morre 曾经对我说过一句话，他说，“你为什么不作客户期待你作念的事情呢？”我非常心爱这句话，云谋略就是一个很好的例子，客户其实仍是期待咱们作念这件事了。
事实上，我第一次战役 Azure 时，好多东说念主告诉我，云谋略是赢家通吃，亚马逊仍是赢定了。我从来不信赖这少量，因为毕竟，我曾和甲骨文、IBM 等公司竞争过服务器领域，我一直以为，基础设施领域绝对不可能是赢家通吃的。你只需要进入这个领域，提倡一个有价值的惩办决策。
从某种道理上说，好多这些转型对我来说，就是确保你能够认清我方在市集中的结构性位置，实在意会你在那些想要你得胜的互助伙伴和客户眼中所领有的权限，并起程点去作念那些了然于目的事情。
我认为，这也许可以称作政策的基础，但对我而言，这就是关节。你提到的那些文化和职责感，都是必要的条件，以致是达成计划的前提。但我认为，恰是通过识别你的结构性位置和取得授权，才可能作念出正确的政策支持。
Bill Gurley
等一下， Satya ，在咱们谈到 AI 之前，我有几个问题想问对于过渡的事情。就像Brad刚才说的，你可能是史上最得胜的 CEO 任命之一。我是说，3 万亿好意思元的市值是无与伦比的。起程点，我读过一篇著述，提到你为弃取 CEO 的委员会写了一份 10 页的备忘录。这个是真的吗？如果是真的，那份备忘录里写了些什么？
Satya Nadella
是的，的确如斯。因为我以为咱们其时的 CEO 聘用过程非常公开，坦率地说，其时我并不笃定我方会成为 CEO。记着，其时我从来没想过， Bill 会离开，更别提 Steve 也会离开了。
你不可能加入微软就想，“哦，独创东说念主们会退休，会有一个职位空白，我可以肯求。”那时我并莫得这样的心态。是以当史蒂夫决定退休时，牢记是 2013 年 8 月，那对我来说是一个非常大的惊怖。
那时，我还在矜重咱们的服务器和器具业务（Azure 就是在这其中），而我其实很享受那份服务，我也莫得主动提倡要成为 CEO，因为其时并莫得这种想法。然后，董事会开动商量这个问题，也有好多其他的候选东说念主，包括里面的微软高层。
临了，在聘用过程中，他们要求咱们写备忘录，履行上，那份备忘录非常专诚想，里面我提到的好多内容，如果我目下回头看，都很有意象性。举例，我在那份备忘录中使用了“环境智能”和“普适谋略”这些术语，我在第一封邮件中也用了这些词，天然我之后把它简化成了“出动优先，云优先”，因为我的公关团队过来问我：“这些词太难意会了，没东说念主知说念什么是环境智能，普适谋略是什么。”
是以，我就用“出动优先，云优先”来表述，若何收拢大趋势，意会微软的结构性位置，想考微软的云谋略业务，咱们有哪些资源，为什么 M365 这样蹙迫。
事实上，我一直不屈市集那种将云谋略业务拆分的方式，我从不把我的本钱分派成“这是 Azure 的本钱，这里是 M365 的本钱，这里是游戏的本钱”。我一直认为，微软的中枢是一套基础设施，在其之上有不同的服务负载，其中之一就是 Azure，另一个是 M365、Dynamics、游戏等。
总的来说，好多内容都在那份备忘录里，履行上也都达成了。其时我也意象到，天然咱们在服务器和客户端业务中有 98%、99% 的毛利率，但迁徙到云谋略时，毛利率可能会下落，但市集总量会更大。
咱们会卖得更多，尤其是面向中微型企业，以致咱们在上销售方面也会有增长，像 Exchange、SharePoint 和 Teams 等家具，目下都得到了极大的推广。这就是其时我在备忘录中提到的基本构想。
Bill Gurley
那有莫得什么文化更正的元素呢？我想，每年都有好多 CEO 的任命，但其中许多都失败了。就像英特尔目下正在经历第二次重启一样。而且，正如 Brad 指出的，曾经有东说念主认为微软就像 IBM 或数字开拓公司（DEC），认为它的光泽时光仍是畴昔。那么，你作念了什么，又会给新任 CEO 提供什么建议，匡助他们重启文化，并推动公司朝着不同的标的发展？
Satya Nadella
我认为，我的上风之一是，我是一个透彻的“内行”，对吧？我险些整个这个词业绩生存都在微软渡过。是以，从某种道理上讲，如果我月旦咱们的文化，履行上是在月旦我我方。
因此，某种程度上，我取得的突破是，大家从来莫得以为我像外部的东说念主来月旦在场的这些东说念主，而是更多地把责怪指向我我方，因为我险些是这文化的一部分，你明白吗？我不行说任何我不参与的事。
牢记 Bill，你提到的这少量，我清晰地牢记第一次微软成为市值最大的公司时。我牢记在公司校园里走来走去，咱们整个东说念主，包括我在内，都显得非常自重，好像咱们真的是东说念主类的最伟大的创造，咱们的理智醒目终于在市值上得到了体现。
我总以为，这种文化是咱们必须幸免的，因为从古希腊到当代硅谷，唯一能糟蹋讲究、国度和公司的就是“雕悍”。是以其中一个最蹙迫的逶迤点，是我的浑家在我成为 CEO 之前几年前，给我保举了一册书——Carol Dweck 的《心态》（Mindset），我其时是为了孩子的证明和培养看的，没意象这本书给了我非常大的启发。
我以为，这本书的理念太棒了。咱们一直在计划学习和学习型文化，而这恰是咱们能弃取的最好文化理念。因此，我把咱们文化上的得胜，归功于这一理念，因为它不单是是微软的理念，它适用于生活中的方方面面。
你可以用这种想维方式去成为更好的父母、更好的伴侣、更好的一又友、更好的邻居和更好的司理东说念主、带领者。是以咱们继承了这个理念，而我一直用的一句话就是，把“知说念一切的东说念主”更正为“学习一切的东说念主”。这是一个永远也到达不了的计划，因为一朝你说我方有了“成长型心态”，那你就不可能实在领有它了。
因此，这个理念对咱们匡助很大。文化变革就像整个文化更正一样，需要时间，需要空间，让它天然助长。而且这种更正既是从上至下的，也有从下到上的推动，它是相得益彰的。事实上，每次我和公司，以致我的高管团队开会时，我都会从“职责”和“文化”开动，这两者是咱们计划的两大相沿。
至于其他方面，我也一直很有顺序性地相持我的框架，正如我在备忘录中所写的那样，险些畴昔 11 年，我相持的结构和理念是一样的：职责与文化，这就是宇宙不雅。
比如，环境智能、普适谋略，接着是具体的家具和政策框架。我会非常严慎地弃取每一个词，极为注目肠重复它，直到我我方都感到厌倦，但我仍然相持下去。
Brad Gerstner
说到这个，你提到过咱们经历的阶段变化，我听你说过，作为一家大型平台公司，大多数价值的拿获其实是在阶段变化的前三到四年内就决定了，那时市集位置仍是笃定了。
我听你说过，微软错失了搜索，也错失了出动，但你也说过，微软收拢了云谋略的“临了一班车”。那么，当你开动想考下一个大阶段的变化时，似乎你和团队中的其他东说念主，包括 Kevin Scott，早早就意志到，谷歌在 AI 方面可能最初一步，毕竟他们领有 DeepMind。
你们决定投资 OpenAI。是什么让你确信这个标的，而不是络续鼓动微软里面的 AI 研究？
Satya Nadella
这个问题提得非常好。因为这里有几个方面。起程点，咱们在 AI 领域仍是深入探索了很万古间了。昭着， Bill 在 1995 年创办了微软研究院（MSR），我牢记第一个小组，其实是围绕天然用户界面伸开的。
那时，微软研究院里也有好多东说念主，包括 Regret、Kaifu 等，大家一直在试图惩办讲话意会的问题，以致包括 Hinton 的早期服务，在他还在微软研究院时就作念了一些对于 DNS 的研究，然后他去了谷歌。是以，我认为咱们早期错过了与谷歌同步加大对 AI 的投资，错过了在谷歌收购 DeepMind 时的契机。
这个让我感到非常缺憾。然而，作为一个带领者，我一直专注于一些其他标的。举例，Skype 翻译就是我关注的第一个式样，因为它非常意思意思——那是第一次咱们看到迁徙学习的灵验应用。也就是说，咱们可以先在一双讲话上进行教师，然后它能在另一双讲话上也进展得更好。
这是咱们第一次能够说，“哇，机器翻译也可以是 DNS”，这和咱们之前作念的完全不一样。是以，从那时起，我就开动对讲话感到沉进，凯文亦然一样。履行上，我还牢记第一次和 Elon 和 Sam 碰面时，他们主如果想要一些 Azure 的信用额度，那时他们更多关注的是强化学习（RL）和《Dota 2》。
然后一段时间后，咱们又和他们谈到了天然讲话处理（NLP）。那时他们谈到了 transformers 和天然讲话处理。我其时就以为，这对咱们来说是中枢业务，而且也与咱们历久以来的结构性定位相符。
我一直以为，如果有某种突破性的模子架构能够产生非线性增长，展现出雷同于咱们以前从未见过的才气，那对咱们来说，可能就是一个极大的契机。
Bill，你老是说，“在数字领域，唯唯独个类别，那就是信息管束”。你以为，信息是通过某种方式来整理的。像咱们曾经作念过一个非常有名的式样叫 WinFS，就是想通过给整个的东西作念 schema 来让整个的信息都能被理顺。
但其实这是不可能作念到的。因此，咱们需要一些突破。我其时想，大略通过某种方式把信息整理成讲话，雷同于东说念主类大脑若何通过讲话和推理来组织信息。
这也就是为什么咱们决定投资 OpenAI，事实上，Sam、Greg 和团队的宏愿亦然促使我作念出决定的另一个原因。
至于“领域法例”，我还牢记，第一次我看到对于“领域法例”的备忘录时，恰是 Dario 和 Ilia 在 OpenAI 时写的。
那时候我就想，“如果这个领域真的能带来指数级的性能进步，那为什么不任重道远，给它一个实在的契机呢？”然后，当咱们在 GitHub Copilot 上看到了它的效果，以为真的行得通，之后咱们就决定加大干涉。是以，那就是最初的动机。
Bill Gurley
我以为，在畴昔的阶段变化中，有些 incumbents 莫得速即跟上节拍。你以致提到过，微软可能错失了出动或搜索等契机。可以说，尤其是我这个年岁，亲目击证过这些变化，目下大家似乎都仍是清醒过来了，或者说这一轮的变化就像是悉心编排的，每个东说念主险些都在同沿途跑线上。
我很想知说念你是否答应这少量，或者你是若何看待竞争中的关节玩家，比如谷歌、亚马逊、Meta、Llama，还有进入游戏的 Elon。
Satya Nadella
这是个很专诚想的不雅点。正如你所说，我也一直在想考这个问题。如果你转头90年代末，其时微软是独占鳌头，险些莫得竞争敌手。但目下，大家计划的是所谓的“MAG 7”，可能还不啻这些，正如你所说，每个东说念主都仍是意志到这少量了，大家都有刚烈的财富欠债表。
以致可以说，OpenAI 从某种道理上可以视为第 8 大玩家。因为这一代的公司仍是在某种道理上成立了——OpenAI 就像是这一时间的谷歌、微软或 Meta。是以，我认为，接下来的竞争会非常犀利。
我也认为这不会是“赢家通吃”的景色，天然有些领域可能会出现这种情况。比如在超大领域（hyper-scale）方面，绝对不会是赢家通吃。全球以致包括中国除外的市集，都会需要多个提供前沿模子的供应商，散播在全球各地。
事实上，我认为微软在这方面有一个非常好的结构性上风——你牢记 Azure 吧？它的结构有点不同。咱们为企业服务负载构建了 Azure，关注数据驻留问题，维持非常 60 个地区，以致比其他云服务商还多。
是以，咱们不是为了一个大应用构建云，而是为了多种异构的企业服务负载构建云，我认为这将是异日推理需求的主战场，与数据中心和应用服务器相聚合。因此，我认为在基础设施方面会有多个赢家，在模子方面也一样，每个超大领域云提供商都会有一堆模子，围绕这些模子会有一个应用服务器。
像今天的每个应用，包括 Copilot，都是一个多模子应用。履行上会出现一个全新的应用服务器，就像曾经有出动应用服务器和 web 应用服务器一样，目下有了 AI 应用服务器。
对于咱们来说，这个就是 Foundry，咱们正在构建它，其他公司也会构建雷同的东西，异日会有多个这样的服务器。
在应用层面，我认为集聚效应永远会存在于软件层。是以在应用层，会有不同的集聚效应，既包括消费者端，也包括企业端。
是以，从根蒂上讲，我认为你必须从结构性层面进行分析，不同的层级之间会有非常犀利的竞争，7、8、9、10 大公司会在不同的时刻层面伸开犀利角逐。
正如我一直跟咱们的团队说的，要关注那些自后者，阿谁须臾冒出来的创业者。你们要密切关注哪些新兴公司会给你们带来改变，至少 OpenAI 就是其中之一。到目下为止，它仍是具备了领域和速率。
Brad Gerstner
说到这少量，如果咱们把焦点放在应用层，起程点谈谈消费者 AI。Bing 是一个非常大的业务，你和我曾经计划过，“10 个蓝色通达”可能是本钱主见历史上最得胜的生意模式，但它面对着一种新模式的巨大威迫，那就是消费者目下只想要谜底。
举个例子，我的孩子们就说，为什么我要去搜索引擎，径直得到谜底不好吗？那么，你认为谷歌和 Bing 能络续在谜底时间中保持增长吗？
Bing 或者你在 Mustafa 带领下的消费者业务需要作念什么，才能和 ChatGPT 竞争，毕竟从消费者的角度看，ChatGPT 仍是是一个非常凸起的存在。
Satya Nadella
是的，我认为你说的第少量非常对，那就是聊天与谜底的聚合，恰是 ChatGPT 这款家具，正如你所说，它不单是是一个搜索引擎，如故一种状态化的智能体，实在冲破了传统搜索的局限。
传统搜索引擎是无状态的，你进行搜索时，天然有历史记载，但每次搜索都是一次新的查询。而目下，这些智能体会变得愈加直不雅、不息和“有驰念”。
因此，这亦然我为什么这样沸腾的原因——我一直在长途与苹果达成搜索左券，仍是有 10 年了。是以，当 Tim 最终与 Sam 达成互助时，我果真高亢不已。对咱们来说，ChatGPT 拿下这个左券，比其他任何东说念主都更有道理，因为咱们和 OpenAI 建立了生意和投资关系。
就这少量而言，我认为，分发渠说念仍然非常蹙迫。谷歌在这方面有巨大的上风，毕竟他们在苹果上是默许搜索引擎，在 Android 上亦然。它们触及到了纷乱的用户基础。
然而，俗例一朝变配置很难改变。就像你提到的，即便我目下更偏向使用 Copilot，我的使用俗例仍然是在浏览器中径直输入查询，以致偶而候即使是我使用 Copilot，搜索引擎的功能仍然有其专有的价值。像我在处理导航信息时，会去 Bing 搜索，而其他问题我更倾向于使用 Copilot。
我认为这种变化是广大发生的。咱们离某些生意查询完全迁徙到聊天形式也只差一两步。当生意意图也迁徙到聊天平台时，传统搜索引擎就可能面对实在的挑战。
目下，生意意图还莫得完全逶迤，是以传统的搜索引擎业务还在运转。但一朝这种生意意图逶迤，传统搜索就会面对要紧挑战。因此，我认为，这是一场历久的结构性变化。
咱们在 Mustafa 的团队管束下有三大中枢家具：Bing、MSN 和 Copilot。是以咱们认为，履行上他仍是清晰地界说了这三者的扮装，它们共同组成了一个生态系统。
一个是传统的搜索引擎，一个是新闻和信息流，一个是新的智能体界面。它们和内容提供商有着酬酢契约，咱们需要为他们带来流量，同期可能需要付费墙、告白维持等模式。这就是咱们正在管束的方式，咱们仍是有了我方的分发渠说念。
咱们唯一仍然领有的上风之一就是 Windows。天然咱们错失了浏览器市集，Chrome 仍是成为主导浏览器，这对咱们来说是一次失败，但咱们正在通过 Edge 和 Copilot 从头赢回市集。Windows 对咱们来说，至少在某些方面，仍然是一个绽放的系统，这意味着，像 ChatGPT 和 Gemini 都有契机在上头阐扬我方的上风。微软并不限制他们的阐扬，反而可以带来更多的竞争和立异。
Bill Gurley
Satya, 大家都在计划这些智能体。你如果瞻望异日，可以设想，好多玩家会但愿在其他应用和系统中的数据上选用行为。
微软在这方面的处境很专诚想，因为你们法子着 Windows 生态系统，但你们的应用也出目下 iPhone 和 Android 生态系统中。你奈何看待这种情况？
这其中既有服务层面的问题，也有互助伙伴关系的问题，苹果会允许微软法子 iOS 上的其他应用吗？微软会允许 ChatGPT 在 Windows 上启动应用并获取应用数据吗？这个问题会延迟到搜索和电商等领域——比如，像 Booking.com 会允许 Gemini 在莫得他们的许可或知情下进行往复吗？
Satya Nadella
是的，我认为这个问题非常专诚想。某种程度上，目下还不清晰这将若何达成。的确，有一种非常传统的想维方式，追思一下，企业应用才略若何达成中断操作。它们往往通过联接器来进行中断，用户需要购买联接器许可证。
因此，某种生意模式就这样出现了。SAP 就是一个经典的例子，你可以通过领有联接器来探听 SAP 数据。我以为，当智能体之间的接口出面前，雷同的模式可能会再次出现。但对于消费者来说，这种模式还不太明确，因为在消费者端，价值交换时时是通过告白和流量等方式达成的，而在智能体宇宙中，这些方式可能会发生变化。
是以，消费者端的生意模式对我来说仍然稍显不解晰。但在企业端，我认为最终会出现这样一种情况：大家都会说，为了让你进入我的操作空间或者从我的架构中索要数据，必须通过某种形式的智能体接口，且这个接口是有许可的。
举例，今天我在微软使用 Copilot 时，我有联接器接入 Adobe、SAP 实例以及咱们的 CRM（Dynamics）。这种模式非常意思意思。事实上，想一想，咱们仍是很久莫得实在去使用那些企业应用才略了。
咱们许可了许多 SaaS 应用才略，但履行上很少有东说念主躬运用用它们，更多的是公司里面某些东说念主在输入数据。但在 AI 时间，这种情况发生了变化，因为所迥殊据变得愈加易于探听。
你可以削弱地进行查询，比如，“我要和 Bill 开会，告诉我整个 Benchmark 投资过的公司。”这时，AI 会从集聚上、CRM 数据库中索要连络信息，整合起来，提供一个总结或条记。
Bill Gurley
从某种程度上来说，这些内容都能通过咱们或这些联接器进行货币化。但更明确的少量是，像 ChatGPT 是否能在 Windows 操作系统上径直掀开立地应用才略并获取数据，这个问题仍是有好多计划了。你奈何看待这个问题？
Satya Nadella
这是个意思意思的问题。谁能允许这种行为呢？是用户，如故操作系统？在 Windows 上，坦率地说，我莫得办法按捺这种行为，除了通过一些安全防卫措施。
是以，表面上，我可以通过一些技巧来确保这类行为是安全的。我最大的担忧是安全风险。如果坏心软件被下载，并开动在系统中实践操作，那就是一个巨大的风险。因此，我认为咱们将把这种权限法子集成到操作系统中，诞生一些更高的探听权限和权限管束。
然而，最终，用户将能够在 Windows 这样的绽放平台上法子这些行为。我信赖苹果和谷歌会有更多法子权限，因此它们不会允许这种行为发生。
从这个角度看，你可以说，绽放平台像 Windows 就有这样的一个上风，而苹果和谷歌的禁闭系统则有它们我方的上风，最终咱们要看各方若何章程这些执法。
Bill Gurley
咱们可以从另一个角度来看这个问题，然后再络续计划。如果是 Android 操作系统，或者咱们称之为 Android AI，或者 iOS AI，能读取通过微软客户端在手机上的电子邮件吗？
Satya Nadella
是的，我一直在想这个问题。举例，今天咱们仍是许可了 Apple Mail 的 Outlook 同步。这个案例很意思意思，我认为可能会有一些价值走漏，但同期，这亦然咱们能保住 Exchange 的原因之一
。如果咱们其时莫得作念这个许可，可能会愈加进攻。因此，我认为，回到 Bill 你的问题，咱们在构建 Microsoft 365 时，必须围绕信任系统进行遐想。咱们不行让任何智能体进入并作念任何事，因为起程点，它不是咱们的数据，而是客户的数据。是以，客户必须答应，而客户的 IT 部门也必须允许。这不是我能削弱设定的一个开关。
第二点是，它必须具备一个信任鸿沟。是以，我认为咱们会在 M365 上达成这样的功能，这样的操作就像 Apple 的智能管束一样。设想一下，咱们会为 M365 建立雷同的信任和治理结构。
Bill Gurley
今天你谈了好多内容，我强烈保举大家下载并深入了解，因为这真的曲直常专诚想。
Brad Gerstner
那么，Satya，络续深入这个话题。Mustafa 曾提到 2025 年将是“无穷驰念”的年代。Bill 和我从本年年头开动就一直计划，认为下一个 10 倍的飞跃很可能恰是 ChatGPT 所带来的持久驰念，况且能在咱们授权下实践操作。
咱们仍是看到驰念的初步达成，我也非常信赖 2025 年这一问题将基本惩办。然而，对于实践操作的问题，咱们什么时候能够对 ChatGPT 说，“请帮我预定下周二在西雅图四季货仓的最廉价钱房间”？Bill 和我对此有过屡次计划，似乎谋略机使用场景是这个问题的早期测试案例。那么你有什么想法，是否定为这是一个难熬的问题呢？
Satya Nadella
是的，我答应你的倡导，最具绽放性和无穷可能的操作空间仍然非常难熬。但如你所说，如实有两三点非常高亢东说念主心，超越了模子自己的推广性和原始才气。其中之一是驰念，另一个是器具使用或实践操作，还有一个我想提的是权限管束。
就是说，你可以作念什么？比如咱们在微软的 Purview 家具，越来越多的是，你领有哪些权限，你可以安全地探听哪些数据，谁来进行管束和治理。
是以，当你把这些都聚合在沿途时，智能体的行为会变得愈加可管束。实践操作时，它是可考证的，况且具有驰念功能，那么你就会进入一个完全不同的阶段，可以处理更多自主任务。
不外，我一直认为，非论在完全自主的宇宙里，咱们仍然会面对例外情况，你可能需要请求许可，或者需要调用其他操作。因此，咱们仍然需要一个 UI 层来组织这些服务。正因为如斯，咱们将 Copilot 视为服务文档和服务经过的组织层。
但回到你的中枢问题，我认为即就是模子达到 4.0（以致不是 0.1，4.0 仍辱骂常好），功能调用也仍然有限。尤其是在消费者端，Web 功能调用依然非常难熬。
至少在绽放集聚上，它可以完成几个网站的操作，但一朝触及到预订机票、货仓等任务，如果后端架构发生了变化，它就会出问题，尽管可以通过学习更正。但我认为，这仍然需要一年到两年时间，才能完成更多的功能。
从企业角度来看，去作念销售智能体、市集营销智能体、供应链智能体等服务，仍是有一些进展。举例，在 Dynamics 中，咱们仍是达成了 10 到 15 个智能体，可以自动处理供应商通信、更新数据库、支持库存等任务。这些都可以在今天完成。
Bill Gurley
Mustafa 提到对于近乎无穷驰念的褒贬，嗯，我信赖你们应该听过或在里面计划过。你能就此提供一些明白吗？如故这部天职容还未公开？
Satya Nadella
我认为，从某种程度上来说，驰念系统就像是你有一个类型系统，对吧？这就是关节。它不是每次都从头开动。你得组织起来。
Bill Gurley
我明白了。他的真谛是你们在这方面偶而刻突破？
Satya Nadella
是的，履行上咱们作念了一个开源式样，我牢记是 TypeScript 团队作念的。咱们尝试的是把驰念进行结构化处理，使得每次我启动时，能够基于之前的操作进行聚类，然后进行类型匹配，这样就可以渐渐构建一个驰念系统。
Brad Gerstner
那咱们换个话题谈谈企业 AI。你提到微软的 AI 业务仍是约有 100 亿好意思元收入，且这部分都是推理任务，不是租出原始 GPU 进行教师。你奈何看目下市集上是否有要紧服务负载逶迤的问题？目下你们的收入家具是哪些？
Satya Nadella
是的，履行上大部分与 OpenAI 的教师互助更多是投资层面的内容，不会径直出目下咱们的季度财报中，而是在其他收入式样中，基于咱们的投资。
Brad Gerstner
是以这意味着你们的收入或赔本主要体目下其他收入或赔本部分，对吧？
Satya Nadella
没错，就是这样。是以，大部分的收入或者整个的收入险些都来自于咱们的 API 业务，或者说，像 ChatGPT 的推理成本亦然其中的一部分。
这是一个不同的部分。目下，时间中的“爆款”应用是什么？ChatGPT、Copilot、GitHub Copilot，以及 OpenAI 和 Azure OpenAI 的 API。可以说，如果你列出这些最受原谅的应用，应该差未几就是这几个。是以这就是最大的驱能源。
咱们和 OpenAI 的上风在于，咱们领有了两年的先发上风，险些莫得竞争敌手，正如 Bill 提到的，大家都仍是醒过来了，但我以为可能再也不会有像这样的两年最初的契机了。谁知说念呢？
你说得对，总会有其他团队放出什么样本须臾冲破宇宙。不外，我认为要通过某个基础模子建立这种最初地位曲直常断绝易的。但咱们有这个上风，尤其是 OpenAI，能够借此建立起 ChatGPT 的加快轨说念。
Brad Gerstner
你认为其他公司教师这些模子和模子集群在它们的 AI 收入中占了更大比例，而不像你们这样？
Satya Nadella
我不笃定。我只可说，望望其他公司有哪些“爆款”应用，我不清晰它们具体运行哪些模子，在哪些处所运行。我猜像 Google 的 Gemini 亦然其中之一。凭证任何 AI 家具的 DAU 数字，ChatGPT 是其中之一，以致 Gemini 也让我很讶异。
天然我认为它会因为自己的分发才气而增长，但很专诚想的少量是，尽管大家都在计划 AI 的领域，但实在的“爆款”应用并未几。比如，ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot 以及 Gemini，这些应该是最为东说念主熟知的几个。
Brad Gerstner
嗯，如实也有好多创业公司在往下走，缓缓得到一些关注，好多是基于 Llama 构建的。
Satya Nadella
不外，如果你说，哦，还有 Meta 呢？但如果你问 10 个更有影响力的应用，有非常 500 万 DAU 的，能列出若干？
Brad Gerstner
我认为 Zuckerberg 可能会争辩论 Meta 的 AI 肯定也有非常 500 万 DAU，但就你提到的零丁应用来说，如实如你所说，Zach 的时刻皆备运行在自家平台上。
Satya Nadella
他不依赖群众云。
Bill Gurley
Satya，说到企业端，编程空间也仍是开动加快了，你们在这方面进展可以，市集也很感意思意思。我有个问题对于 Copilot 的作念法。我知说念 Mark Benioff 在这方面有些月旦，叫它“Clippy 版”，或者其他的。
你是否惦念有东说念主认为 AI 应该从零开动，从头构建整个这个词基础设施，举例，像 Excel 这种器具，是否仍然是必要的，如故你们能够通过 AI 起程点的家具来不祥掉这些不消要的元素？同样的情况也适用于 CRM。其实也许好多字段和任务可以通过 AI 来简化或荫藏。
Satya Nadella
这个问题非常蹙迫。对于 SaaS 应用才略或业务应用才略，我可以谈谈咱们我方在 Dynamics 上的作念法。咱们的想路是，跟着智能体时间的到来，业务应用将可能会迎来一个集成的变化。
因为如果你想一想，它们本色上是由一堆业务逻辑组成的分享数据库，这些逻辑将逶迤到这些智能体中，这些智能体将进行多库更新。整个的业务逻辑将聚积在 AI 层，换句话说，AI 将成为一切业务逻辑的中枢。一朝 AI 层成为业务逻辑的中枢，整个的后端都将被替代。
咱们目下在 Dynamics 上的到手率很高，尤其是在智能体使用方面。咱们正积极鼓动这项服务，想把它整合进整个这个词经过。不单是是 CRM，履行上咱们的财务和运营部分也在经历雷同的变化，因为大家但愿看到更具 AI 原素性质的业务应用。也就是说，业务应用的逻辑层能够由 AI 和智能体来调节，使得企业应用变得愈加无缝。
另外，你也可以问，为什么还需要 Excel 呢？履行上，我最得意的一件事就是，Excel 与 Python 聚合的效果，简直就像 GitHub 与 Copilot 的聚合一样。咱们作念的就是将 Excel 与 Copilot 配合使用，不再只是简便地处理数据，而是让它能像一个数据分析师一样为你计划整个这个词过程。
它能自动生成计划，然后实践这些计划。这就像是一个数据分析师，利用 Excel 来进行数据分析，它不单是是一个“行列”视图，更是可以达成履行操作的“器具”。
Brad Gerstner
我今天听到一个东说念主们计划最多的问题，就是这些投资的 ROI 问题。你们有非常 22.5 万职工。你们在里面是否利用 AI 来提高坐蓐力、缩短成本，如故推动收入增长？如果有，能举些具体的例子吗？
另外，对于 Jensen 之前的说法，他说当营收增长两三倍时，忖度职工东说念主数增长 25%。如果 Azure 的营收增长 2 到 3 倍，你们是否也预期职工东说念主数会呈现雷同的增长？
Satya Nadella
是的，履行上这是咱们目下微软非常关注的内容，亦然客户非常和顺的话题。我是这样来看待的，我非常心爱从工业公司精益管束的阅历中学习。对吧？这少量真的很专诚想。比如，这些公司的增长往往都非常 GDP 增长，非常了不得。
这些好的工业公司可以通过精益管束提高 200 到 300 个基点，增涨价值、减少浪费。这就是精益管束的作念法。是以我以为 AI 就像是常识服务中的精益管束。
咱们真的在向这些工业公司学习，比如说，若何去不雅察经过的服从，若何找到可以自动化的部分，若何让经过更高效。是以，客户服务就是最显著的例子之一。
咱们在这方面干涉了粗陋 40 亿好意思元，从 Xbox 维持到 Azure 维持都涵盖其中。事实上，这曲直常严肃的干涉。通过前端的迷惑率，咱们能够提高智能体的服务服从，最蹙迫的是，智能体更快乐，客户更怡悦，咱们的成本也鄙人降。
这是最显著的例子之一，另外就是 GitHub Copilot。它亦然一个非常典型的例子。在 GitHub Copilot 服务空间中，你从一个问题开动，到一个计划，然后实践或指定一个计划，接着是多文献裁剪。它完全改变了团队的服务经过。
再来是 365，M365 的 Copilot，也可以作为一个范例。比如，以我个东说念主的阅历来看，每次与客户会面时，CEO 办公室的准备服务自 1990 年以来险些莫得发生什么变化。
履行上，我这样看待它——设想一下，电脑出现之前，若何作念财务预测？咱们使用传真机，里面备忘录，直到个东说念主电脑开动普及，东说念主们才开动用 Excel 表格发送电子邮件，大家交换数字、变成预测。
目下，AI 时间仍是莅临，事情发生了改变。我我方准备客户会议时，我会进入 Copilot，绸缪：“请告诉我我需要了解的对于这个客户的整个信息。”它会从我的 CRM、邮件、Teams 会议记载以及集聚上集聚信息并提供给我。我可以凭证这些信息创建页面，并及时刻享给我的团队。
设想一下，以前 CEO 办公室的陈说方式就不再需要了，这些内容仅需通过查询生成，以致可以及时分享页面，团队成员可以径直在上头作念标注。因此，我与 AI 协同服务，及时与我的共事互助。这是新的服务流，正在各个领域普及。
比如有个供应链领域的例子：有东说念主说供应链就像一个往复台，只是穷乏及时信息。你必须比及财务季度收尾，然后 CFO 才会来责难你之前的舛错。
那么如果财务分析师能够在及时提供给你反馈呢？比如你在为某个数据中心制定合同，AI 可能会教导你该商量哪些条件。整个这些及时的智能反馈正在改变服务经过和服务产物。是以，咱们看到好多雷同的案例。
我想你的中枢问题是，若何通过 AI 达成运营杠杆。这就是咱们但愿达到的计划。咱们祈望通过 AI 缩短东说念主力成本，但每个东说念主的产出会更高。我的研究东说念主员，可能他们每东说念主的 GPU 使用服从都会更高。这就是我对这件事的倡导。
Brad Gerstner
这很有道理。好，咱们换个话题，谈谈之前你提到的模子推广和本钱开销的问题。我听你说过对于微软的本钱开销。设想一下在 2014 年你采纳时，你可能没意象本钱开销会变成今天这个情势。
事实上，你曾提到，今天这些公司看起来越来越像是工业公司的本钱开销，而不像传统的软件公司。你的本钱开销从 2020 年的 200 亿增长到 2025 年可能达到 700 亿。你们的本钱开销与收入之间的关联非常高，这很专诚想。
一些东说念主惦念这种关联可能会冲破，以致你我方曾经提到，异日可能会出现“本钱开销需要先行”这种情况，咱们可能需要为这种弹性作念好准备。那么你奈何看待这个本钱开销的水平？它是否让你晚上睡不着觉？这种增长率会在什么时候开动放缓？
Satya Nadella
嗯，这里有几个方面。起程点，作为一个超大领域的公司，履行上咱们在这方面有着结构性的上风，因为咱们仍是在实践这一切很万古间了。数据中心有 20 年的生命周期，唯独在使用开拓时你才需要支付电力用度，而硬件的使用周期粗陋是 6 年，你知说念若何提高开拓的利用率。
这些都是咱们已知的。而且好音问是，这不仅是本钱密集型的，它同样亦然软件密集型的。你可以通过软件来提高本钱呈报率（ROIC）。
履行上，最初好多东说念主都在想，像微软这样的超大领域公司奈何能收获？和旧式的托管公司比较，新的超大领域公司有什么分离？谜底就是：软件。这少量在 AI 加快器的建筑中也同样适用——通过最初的时刻建筑，咱们能够更好地利用本钱。
事实上，当前一个趋势是所谓的“赶超”。畴昔 15 年里，咱们握住建筑和推广基础设施，但须臾间，一个新的需求出目下云谋略中，这个需求就是 AI 加快器。因为目下每个应用都需要一个数据库、一个 Kubernetes 集群和一个 AI 加快器。你如果要同期提供这三种服务，你就必须大领域建筑 AI 加快器。这种需求将会缓缓范例化。起程点是建造，之后是服务负载的范例化。最终，这一切就会像云谋略一样，络续增长。
是以，咱们会络续增长，确保这些服务负载的需求各样化，幸免出现不利弃取，只是单纯基于供给方面建筑，咱们确保全球各地都能产生真实的需求。我会关注这些成分。这就是若何管束本钱呈报率的方法。
另外，对于利润率，肯定会有所不同。咱们早期计划过，微软云的利润率和 GPU 原始硬件的利润率是不同的。这些会有不同的利润率，举例像云架构、GPU 和应用才略相聚合的端倪，像 GitHub Copilot 或 M365 等。这些都有不同的利润率。是以，在 AI 时间，咱们的政策亦然络续保持多元化的家具组合，确保利润的最大化。
事实上，微软在云谋略中的上风之一就是，咱们不仅领域比亚马逊大，而且增长速率也非常亚马逊，利润率还比亚马逊高。这恰是因为咱们在多个端倪上进行了深度的布局。这恰是咱们但愿在 AI 时间延续的策略。
Bill Gurley
因为最近对于模子推广的计划好多，昭着历史上曾经计划过若何屡次推广集群领域，而不是一次性推广到某个领域。最近有一档播客中，他们透彻改变了想路，说如果咱们不再这样作念了，那样反而更好，因为咱们可以径直进入推理阶段，这个阶段变得更低廉了，而且不需要虚耗多数的本钱开销。我很好奇，这两种不雅点天然是合并枚硬币的两面，但你奈何看大领域 LLM 模子的推广和教师成本，异日会若何发展？
Satya Nadella
嗯，你知说念的，我曲直常信赖领域法例的。起程点我得说，事实上，咱们在 2019 年作念的赌注就是基于领域法例，而且我依然肯定这少量。
换句话说，不要反对领域法例，但同期咱们也要基于几个不同的成分保持现实。一个是，跟着集群领域的增大，领域法例的指数增长将变得更难熬，因为散播式谋略问题在进行大领域教师时会变得愈加复杂。是以，这就是其中的一方面。
关联词，我仍然认为，尽管如斯，OpenAI 的一又友们可以代为证据他们的作念法，但他们依然在络续进行预教师，我认为这不会住手，仍然在不息进行。
但令东说念主得意的是，OpenAI 曾公开计划过的，以及 Sam 也提到过的，就是他们在 0 和 1 上的服务。这个想路链条通过自动分级和测试推理，履行上是一个巨大的非常。基本上，推理谋略时间自己亦然一种领域法例。
是以你有了预教师，然后你灵验地通过这个测试时间采样来生成令牌，再将其送回预教师，创造出更刚烈的模子，这些模子又可以在推理阶段运行。因此，我认为这是一种极好的方法，可以进步模子的才气。
测试时间或者推理时间的谋略公正在于，运行这些 O1 模子时，可能触及两个零丁的事情：采样雷同于教师，使用它生成教师用的令牌；而且客户在使用 O1 时，履行上也在用更多的资源。是以你从中取得了酬劳。因此，这种经济模子是可行的。是以我以为这是一个很好的方式。
事实上，这亦然我一直说的，我在全球有 60 多个数据中心，这是一个讲究的结构性上风。
Bill Gurley
这两个推广标的的硬件架构不一样，对吗？一个是预教师，另一个是推理。
Satya Nadella
是的，我认为最好的意会方式是它们之间有比例关系。是以回到 Brad 所说的 ROIC，履行上这就是你必须建立一个领略状态的处所。
事实上，我每次跟 Jensen 谈时，他的倡导都很对：你想要每年都买一些，而不是一次性购买。你想一想，当你把开拓折旧周期定为 6 年时，最好的方式就是每年买少量，渐渐蕴蓄，对吧？
你用最初的节点来作念教师，第二年它就进入推理阶段。这就是领略状态。我认为咱们最终会在整个这个词开拓群体中达成这种领略状态，不单是是利用率，还有 ROIC。最终需求与供给会匹配。
像你提到的，大家说指数增长是否住手了，经济现实也会发生作用。到某个时候，每个东说念主都会注释并作念出经济上感性的决策，即便我每年都在双倍进步才气，但如果我不行卖掉这些家具，那就没道理了。
另一个问题是赢家的辱骂。你不一定需要发布论文，其他东说念主只是需要望望你的才气，之后就能进行蒸馏或者其他方式复制。这就像是盗版一样。你可以章程各式使用条件，但履行上这些东西很难法子。蒸馏就是这样，另外，你不消作念什么，只需逆向工程你的才气，并以更高效的谋略方式达成。
因此，商量到这一切，我认为会有一个上限，大家目下都在追逐少量最初，但最终整个经济现实都会显现出来，集聚效应是在应用层。是以如果集聚效应都在应用层，那我为什么还要在某个模子才气上干涉多数资金呢？
Brad Gerstner
我听到你的真谛是，Elon 曾说他要建一个百万 GPU 的集群，我认为 Meta 也说过雷同的话。
Bill Gurley
我牢记他讲的是预教师要用 200 个，之后又开打趣说是百万。
Brad Gerstner
但我牢记他是开打趣说的一个十亿的集群。但事实上，Satya，基于你对预教师和推广的倡导，你是否仍是改变了你们的基础设施策动？
Satya Nadella
我目下的建筑方式是选用一种相对接近 10x 的想路。就是说，咱们可以计划周期，比如每两年一次，每三年一次，或者每四年一次，都有一个经济模子。我认为这里需要一种相对有顺序的方式来想考若何清算库存，使其变得有道理，或者你也可以从开拓的折旧周期来商量。
你不行一下子买进多数开拓，除非你能找到 GPU 的物理特色能够与我的财务景色匹配，况且它的利润率和超大领域运营商一样好。简便来说，我的作念法是，络续建立若何驱动推理需求，然后提高我的才气，况且保持高效。
我天然知说念 Sam 可能有不同的计划，他对 AGI 有深刻的信念，或者其他方面有深刻的倡导，那么就去作念吧。是以，我认为这亦然咱们关注的一部分。
Bill Gurley
但我听 Mustafa 在播客中提到，微软不会参与当前的大型模子教师竞争，这样说准确吗？
Satya Nadella
嗯，咱们不会作念重复的服务。毕竟，鉴于咱们与 OpenAI 的互助，微软目下进行第二次教师是莫得道理的。
Bill Gurley
对，没错。
Satya Nadella
是以咱们非常严慎。这亦然咱们政策上的一种顺序。履行上，这就是我一直强调给 Sam 的那点：咱们把整个赌注压在 OpenAI 上，说咱们要聚积谋略资源，况且因为咱们领有整个 IP 权力，是以咱们作念了这样的弃取，感到非常好。
因此，Mustafa 说的真谛是，咱们会在教师之后，以致在考证等方面，聚积更多资源。是以，咱们会专注于添加更多模子适配和才气，同期确保咱们也有原则性的预教师服务，这样可以使咱们在里面有才气作念出相应的支持。咱们会络续开发适合不同使用场景的模子权重和模子类别。
Bill Gurley
对于 Brad 提到的均衡 GPO 和 Gpuroi 的问题，你的恢复是否也解释了为什么你们会将部分基础设施外包给 Core Weave 并建立互助伙伴关系呢？
Satya Nadella
咱们之是以这样作念，是因为大家都被 ChatGPT 和 OpenAI 的影响搞得措手不足。是的，完全是的。我是说，根蒂没办法进行供应链策动，什么都没法意象。二十多年前，谁能意象 2022 年 11 月发生的事呢？那简直是好天轰隆。是以咱们不得不赶上进程。咱们其时就说，不会过度惦念服从问题。是以，无论是 Core Weave 如故其他公司，咱们都在各地购买。可以意会吧？这是一次性的事情，目下咱们仍是在追逐进程了。是以，这更像是追逐的过程。
Brad Gerstner
那么目下你们还有供应限制吗，Satya？
Satya Nadella
不再有芯片供应的限制了。咱们在 2024 年如实经历了一些供应敛迹。咱们对外告示过，因此咱们对 2025 年上半年持乐不雅作风，那将是咱们财年的剩余部分。之后，我认为到 2026 年，咱们的景色会更好。是以咱们有很好的供应链。
Brad Gerstner
我传说，对于你们在 O1、测试时间谋略、后教师服务的干涉，取得了非常积极的服从。你提到的这些也非常谋略密集，因为你们需要生成多数的令牌，然后将这些令牌回填到高下文窗口中，反复进行。这种谋略需求会速即累积。
Jensen 曾暗示，他认为 O1 推理谋略的需求会达到百万倍以致十亿倍的增长。对于你来说，是否以为我方有实足的历久计划来推广推理谋略，以跟得上这些新模子的需求呢？
Satya Nadella
是的，我认为这里有两点需要关注，Brad。某种道理上，意会整个这个词服务负载非常有匡助。举座服务负载中，在智能体模子的应用中，必须领有 AI 加快器。事实上，OpenAI 我方的容器服务是增长最快的部分。
毕竟，这些智能体需要一个“临时服务区”，用于实践一些自动分级，以致是生成样本。这就是他们运行代码解释器的处所。趁便说一下，这个就是轨范的 Azure Kubernetes 集群。是以从某种角度看，惯例的 Azure 谋略与 GPU 的比例以及一些数据服务的比例，也可以看作是整个这个词谋略模子的一部分。
因此，回到你的问题，咱们计划推理时，履行上是说这些事情的组合。正因如斯，我才会认为，AI 不再是与云谋略分开的领域，它目下仍是成为云谋略的中枢部分。
在每个 AI 应用都是有状态的、智能容貌的应用的时间，这些智能体实践具体操作时，经典的应用服务器加上 AI 应用服务器再加数据库就是所需的一切。
是以，我回到我的基本不雅点，就是咱们仍是建筑了 60 多个 AI 区域，整个的 Azure 区域都仍是准备好维持全面的 AI 应用。这就是异日所需的基础设施。
Brad Gerstner
这听起来很有道理。咱们在此次对话中仍是提到了好多对于 OpenAI 的内容，但你正在管束的是你们在 OpenAI 的巨大投资与你们自身“点火”计划之间的均衡。你展示了一张幻灯片，凸起了 Azure、OpenAI 和 OpenAI Enterprise 之间的各别，其中好多内容都触及企业级的功能，是你们所带来的专有上风。
那么，当你看到这种竞争关系时，你是若何想考的？你是否定为 ChatGPT 在消费端可能是最终赢家？你们也会有我方的消费端应用，之后可能会在企业市集进行单干互助。你是若何看待与 OpenAI 的竞争关系的？
Satya Nadella
到目下为止，我的倡导是，OpenAI 作为一个大领域的公司，它仍是不再是单纯的初创公司了。它目下是一个非常得胜的公司，仍是有了多个业务线和多个市集领域。
是以我从原则上来想考这个问题，就像我对待任何其他大型互助伙伴一样，因为我不认为它们是竞争敌手，我认为它们是一个投资伙伴，望望咱们之间的利益若何对接。我把它们手脚 IP 互助伙伴，因为咱们提供系统的 IP，他们则提供模子的 IP。是以这亦然咱们互相深度和顺对方得胜的一个方面。
第三，我把它们手脚一个大客户来看待，因此，我但愿像对待其他大客户一样为它们提供服务。
临了是互助。非论是消费端的 Copilot，如故与 M365 等家具的互助，咱们都会在这里进行深入互助。是以，我看待这种竞争时，最终这些领域会有一些重迭。但在这个配景下，OpenAI 领有苹果的互助左券，从某种角度来看，对微软股东来说，履行上是创造价值的。
就像你提到的 API 各别，客户可以凭证我方的需要弃取使用。比如，如果你是 Azure 的客户况且想使用 Azure 的其他服务，那么使用 Azure 的 API 和连络服务会更便捷。但如果你在 AWS 上，只需要简便地使用 API，无状态的使用 OpenAI 也很可以。是以，从某种道理上讲，领有这两种分发方式对微软来说亦然有益的。
Bill Gurley
可以说，这如实是硅谷社区，以致更闲居的生意社区中一个颇具眩惑力的话题。我想，微软与 OpenAI 之间的关系一直是东说念主们关注的焦点。我上周末在 Dealbook 上听到 Andrew Sorkin 强烈追问 Sam 对这个问题的倡导。
天然有好多事情可能你不行知道，但你能知道点什么吗？对于 OpenAI 是否正在进行重组，是否有逶迤为盈利模式的计划？我猜 Elon 也在其中发表了一些意见。你能分享一些情况吗？
Satya Nadella
嗯，我认为这些问题天然要由 OpenAI 的董事会、Sam、Sarah 和 Brad 他们团队来决定，他们会凭证我方的判断作念出弃取，而咱们会提供维持。从咱们的角度来看，咱们真切和顺的，起程点是 OpenAI 络续得胜，因为这对咱们有益。我也认为 OpenAI 是这个平台转型中的标记性公司，宇宙因 OpenAI 的得胜而变得更好。是以这是咱们基本的态度。
接下来的问题，是你提到的那种弥留时事。就像在整个这种互助关系中，一部分是互助的弥留，另一部分则是 Sam 作为一个极具远见和宏愿的企业家，他有着非常明确的计划和行为速率。他的节拍很快，是以咱们需要均衡这少量。
这也意味着咱们需要在咱们我方的敛迹条件下，去意会和维持他所要作念的事，而他也需要意会和适合咱们在一些方面所需要的顺序。是以我信赖咱们会找到均衡点。
然而我以为好音问是，咱们在这个互助框架内仍是走了很长的路。畴昔五年对他们和对咱们都非常好。而从我的角度来看，我会络续相持这少量，并但愿能尽可能延续这种互助关系。咱们唯独历久领略的互助伙伴关系，才能使两边受益。
Brad Gerstner
当你们商量到零丁融资、解开两家公司之间的连络时，你们是否策画尽快鼓动？我曾经提到，大略下一步，OpenAI 对他们来说，最好的发展旅途就是成为一家上市公司。毕竟，AI 领域的领头羊，具有如斯标记性的业务，这对他们的异日发展有着积极的影响。你奈何看待这种可能性？你认为 OpenAI 异日的发展会络续保持目下的互助关系吗，如故会有更大的变动？
Satya Nadella
我想我要小心，不要越过界限。因为从某种道理上说，咱们并不是 OpenAI 的董事会成员，咱们只是投资者，像你们一样。最终，这些决定由他们的董事会和管束层作念出。是以在某种程度上，我会凭证他们的判断来作念出响应。
换句话说，我非常明确的是，咱们但愿维持他们所作念出的任何决定。对我来说，作为投资者，最蹙迫的是咱们之间的生意互助和常识产权伙伴关系。咱们需要确保在这个过程中保护好咱们的利益，并在异日握住强化这些互助。
但我认为，像 Sarah、Brad 和 Sam 这样的理智东说念主，他们会作念出最适应他们职责计划的决定。咱们也会维持他们在这一过程中作念出的决策。
Brad Gerstner
那么，也许咱们该收尾了。非常感谢你今天的时间。我想以“绽放”与“禁闭”的话题来作念一个总结，谈谈咱们若何互助来确保 AI 的安全性。大略我可以给你一个绽放式的问题，谈谈你若何看待绽放源代码和禁闭源代码之间的分离，以及在推动安全 AI 时的互助。
这里有一个例子，路透社最近报说念了中国研究东说念主员在 Meta 的 Llama 模子基础上开发了一个 AI 模子，可能会被用于军事用途。好多像 Bill 和我这样维持开源的东说念主，也听到了一些月旦声息。
而你也提到过，大家可以索要模子进行教师，最终一些模子的应用可能是咱们不肯意看到的。那你若何看待，若何作为一个国度，作为一群公司共同推动安全的 AI 发展呢？
Satya Nadella
我认为这个问题有两个方面。起程点，我一直认为绽放源代码和禁闭源代码是创建集聚效应的两种不同路线。我从来莫得把它们看作是单纯的“宗教战斗”，而是更多地从生意政策的角度来看待它们，认为它们是两种不同的弃取。
这亦然为什么我认为 Meta 和 Mark 所作念的事情非常理智。某种道理上，他试图将我方的上风进行商品化。这对我来说非常有道理，如果我是 Meta 的话，我也会这样作念。他很公开、也非常有劝服力地谈到，我方想让 Meta 成为 LLM（大讲话模子）的“Linux”。
我以为这是一个非常高明的模子，事实上，这里如实有一个潜在的生意模式。而且从经济学的角度来看，我认为，表面上一个由多个参与方共同推动的定约，可能比任何一个单独的企业来作念这件事更好。比如说，在 Linux 基金会下，孝顺者的主要资金起原是运营开销。
我一直说，Linux 能够得胜，不单是是因为它自己的开源精神，也离不开像微软、IBM、Oracle 等公司的维持。绽放源代码为这种互助提供了很好的机制，而禁闭源代码则在其他方面可能更具上风。
至于禁闭源代码，咱们也经历了好多得胜的禁闭源家具。至于安全性，这是一个非常蹙迫的问题，但它是一个零丁的问题。毕竟，法律和安全轨范都适用于整个家具，无论是开源如故禁闭源。
是以，我认为在本钱主见体系下，最好是保持多种生意模式并允许竞争，让不同的公司弃取适应我方的旅途。而政府也应该对此进行严格的监管。
至于 AI 的安全性，毫无疑问，不行再恭候所谓的“看后果”了。莫得任何政府、社区或社会能够容忍这种作风。因此，这些 AI 安全机构会对整个模子设定协调的轨范。如果存在国度安全走漏问题，大家也会对此非常关注。是以，我认为列国政府和国度政策将对这些模子的发展产生蹙迫影响，监管轨制也会相应制定。
Brad Gerstner
真的很难信赖咱们仍是进入 ChatGPT 时间只是 22 个月了。回头望望，你对于阶段性转型的框架，微软无疑处于一个非常有益的位置，跟着咱们进入 AI 时间。是以，畴昔 10 年的进展非常值得道喜，真的是令东说念主隆重。
与此同期，我以为，Bill 和我看到你、Elon、Mark、Sundar 等东说念主的带领力时，都会感到非常高亢，因为你们如实在推动“好意思国团队”在 AI 领域的前进。咱们俩都对异日如安在全球范围内定位我方充满了信心。是以，非常感谢你花时间与咱们雷同。
本文起原：有新Newin，原文标题：《深度｜微软 CEO 纳德拉最新两万字知悉：C 端 Agent 生意模式仍需摸索，告白流量模式或面对更正，B 端关节在生态集成》
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