来源：有新Newin
纳德拉暗意，跟着耗尽者对AI的需求增加，传统搜索引擎如Bing靠近新挑战，改日将见证从传统搜索到基于AI的问答系统的蜕变。企业级的智能体接口可能会更进攻，微软已在利用AI接入多个系统如Adobe等。
微软 CEO Satya Nadella 在近日与硅谷著名投资东谈主 Brad Gerstner 以及 Bill Gurley 磋磨了微软的战术转型、对 OpenAI 投资以及智能体（Agent）的改日，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脉络的手艺领域张开热烈角逐。
特地是在基础设施（如云计较）和应用（如 AI 模子）之间，他认为微软的 Azure 和其他云服务将在改日的 AI 竞争中占据进攻位置。
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，不再是浅显的无状态查询器具，而是能够保持状态、记取用户历史并提供不竭的互动。
Satya Nadella 提到，跟着耗尽者对 AI 的需求增加，传统搜索引擎（如 Bing）靠近新挑战，改日将见证从传统搜索到基于 AI 的问答系统的蜕变。
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，而不单是是迎阿，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赢得谜底，而是能得到愈加即时和智能的反馈。
对于耗尽者端，智能体的交易模式仍在摸索中，传统的告白和流量驱动模式可能需要蜕变，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进攻，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
很欢腾和你在沿途。当 Bill 和我在磋磨， Satya ，回来你作为 CEO 的任期时，真的是一次很好的学习经历。可以说是十分艰深的，你在 1992 年就加入了微软。对于那些可能不知谈的东谈主，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，有一篇当今仍是相等有名的著作《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晋升到 660 亿好意思元。扫数这个词业务的总收入增长了 2.5 倍，总利润增长了高出 3 倍，股价也简直高涨了 10 倍。你为微软的股东增加了近 3 万亿好意思元的价值。
回来夙昔十年，你认为其时你最能作念出的改变是什么？是怎样解锁价值、改变微软的标的，并取得如斯超卓的告成？
Satya Nadella
嗯。是以，我一直是这样想考的，Brad，从 92 年到当今，某种真义上，它对我来说是一个一语气的阶段，尽管较着，2014 年是一个进攻的逶迤点，伴跟着相应的株连。然而我以为，归根结底，告成和失败的模式是可以匹配的，作念更多的告成，少作念失败的事。
从某种真义上说，就是这样浅显，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，我紧记 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 公司管事，琢磨要去商学院，其后收到了微软的邀请，我蓝本想去商学院，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，一家合营伙伴公司，他们将乘着这股波澜前进。是以这是其时我的琢磨。
然后，蚁集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，浏览器才是最进攻的，因为它更像一个操作系统，但咱们莫得融会新类别的出现，即互联网的组织层是搜索。
然后咱们也参与了出动互联网，但并莫得完全把抓住。较着，iPhone 的出现让咱们错失了契机。而在云计较领域咱们作念对了。是以，如果我回来这些事情，咱们当今也正在经历 AI 的第四次变革。
在这些过程中，我认为最进攻的是不要因为别东谈主作念了某事，咱们就去盲目师法。或然候，奉陪潮水是可以的，罢了也可以，但你不应该因为厌烦而作念事。这是咱们学到的最艰深的教授之一。作念事是因为你有这个权限，而况能够作念得更好，这两者对我来说都很进攻。
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？”我相等可爱这句话，云计较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，好多东谈主告诉我，云计较是赢家通吃，亚马逊仍是赢定了。我从来不信托这少量，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处决议。
从某种真义上说，好多这些转型对我来说，就是确保你能够认清我方在市麇集的结构性位置，真确融会你在那些想要你告成的合营伙伴和客户眼中所领有的权限，并来源去作念那些不言而喻的事情。
我认为，这也许可以称作战术的基础，但对我而言，这就是关键。你提到的那些文化和责任感，都是必要的条件，甚而是完毕想法的前提。但我认为，恰是通过识别你的结构性位置和赢得授权，才可能作念出正确的战术接济。
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，你可能是史上最告成的 CEO 任命之一。我是说，3 万亿好意思元的市值是无与伦比的。来源，我读过一篇著作，提到你为取舍 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 遴荐过程相等公开，坦率地说，其时我并不细则我方会成为 CEO。记取，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，首创东谈主们会退休，会有一个职位空白，我可以请求。”那时我并莫得这样的心态。是以当史蒂夫决定退休时，紧记是 2013 年 8 月，那对我来说是一个相等大的畏惧。
那时，我还在安逸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管事，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，董事会初始琢磨这个问题，也有好多其他的候选东谈主，包括里面的微软高层。
终末，在遴荐过程中，他们要求咱们写备忘录，现实上，那份备忘录相等特地想，里面我提到的好多内容，如果我当今回头看，都很有预理性。举例，我在那份备忘录中使用了“环境智能”和“普适计较”这些术语，我在第一封邮件中也用了这些词，诚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：“这些词太难融会了，没东谈主知谈什么是环境智能，普适计较是什么。”
是以，我就用“出动优先，云优先”来表述，怎样收拢大趋势，融会微软的结构性位置，想考微软的云计较业务，咱们有哪些资源，为什么 M365 这样进攻。
事实上，我一直不服市集那种将云计较业务拆分的方式，我从不把我的成老实拨成“这是 Azure 的成本，这里是 M365 的成本，这里是游戏的成本”。我一直认为，微软的中枢是一套基础设施，在其之上有不同的管事负载，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，现实上也都完毕了。其时我也预预料，诚然咱们在服务器和客户端业务中有 98%、99% 的毛利率，但移动到云计较时，毛利率可能会下落，但市集总量会更大。
咱们会卖得更多，尤其是面向中袖珍企业，甚而咱们在上销售方面也会有增长，像 Exchange、SharePoint 和 Teams 等居品，当今都得到了极大的膨大。这就是其时我在备忘录中提到的基本构想。
Bill Gurley
那有莫得什么文化蜕变的元素呢？我想，每年都有好多 CEO 的任命，但其中许多都失败了。就像英特尔当今正在经历第二次重启一样。而且，正如 Brad 指出的，曾经有东谈主认为微软就像 IBM 或数字开荒公司（DEC），认为它的光泽时光仍是夙昔。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，我是一个澈底的“内行”，对吧？我简直扫数这个词行状生存都在微软渡过。是以，从某种真义上讲，如果我月旦咱们的文化，现实上是在月旦我我方。
因此，某种程度上，我赢得的突破是，大众从来莫得以为我像外部的东谈主来月旦在场的这些东谈主，而是更多地把责怪指向我我方，因为我简直是这文化的一部分，你昭着吗？我不可说任何我不参与的事。
紧记 Bill，你提到的这少量，我了了地紧记第一次微软成为市值最大的公司时。我紧记在公司校园里走来走去，咱们扫数东谈主，包括我在内，都显得相等自恃，好像咱们真的是东谈主类的最伟大的创造，咱们的明智奢睿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，唯独能摧残时髦、国度和公司的就是“雕悍”。是以其中一个最进攻的逶迤点，是我的爱妻在我成为 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教训和培养看的，没预料这本书给了我相等大的启发。
我以为，这本书的理念太棒了。咱们一直在磋磨学习和学习型文化，而这恰是咱们能取舍的最好文化理念。因此，我把咱们文化上的告成，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谈主、率领者。是以咱们接纳了这个理念，而我一直用的一句话就是，把“知谈一切的东谈主”蜕变为“学习一切的东谈主”。这是一个长久也到达不了的想法，因为一朝你说我方有了“成长型心态”，那你就不可能真确领有它了。
因此，这个理念对咱们匡助很大。文化变革就像扫数文化蜕变一样，需要时间，需要空间，让它天然滋长。而且这种蜕变既是从上至下的，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，甚而我的高管团队开会时，我都会从“责任”和“文化”初始，这两者是咱们磋磨的两大支持。
至于其他方面，我也一直很有顺次性地对持我的框架，正如我在备忘录中所写的那样，简直夙昔 11 年，我对持的结构和理念是一样的：责任与文化，这就是寰宇不雅。
比如，环境智能、普适计较，接着是具体的居品和战术框架。我会相等严慎地取舍每一个词，极为瞩目性重复它，直到我我方都感到厌倦，但我仍然对持下去。
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，那时市集位置仍是细则了。
我听你说过，微软错失了搜索，也错失了出动，但你也说过，微软收拢了云计较的“终末一班车”。那么，当你初始想考下一个大阶段的变化时，似乎你和团队中的其他东谈主，包括 Kevin Scott，早早就意志到，谷歌在 AI 方面可能率先一步，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，而不是络续鼓舞微软里面的 AI 研究？
Satya Nadella
这个问题提得相等好。因为这里有几个方面。来源，咱们在 AI 领域仍是深入探索了很永劫间了。较着， Bill 在 1995 年创办了微软研究院（MSR），我紧记第一个小组，其实是围绕天然用户界面张开的。
那时，微软研究院里也有好多东谈主，包括 Regret、Kaifu 等，大众一直在试图惩处谈话融会的问题，甚而包括 Hinton 的早期管事，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。
这个让我感到相等缺憾。然而，作为一个率领者，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面孔，因为它相等意思意思——那是第一次咱们看到移动学习的灵验应用。也就是说，咱们可以先在一双谈话上进行磨真金不怕火，然后它能在另一双谈话上也发扬得更好。
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，我就初始对谈话感到陶醉，凯文亦然一样。现实上，我还紧记第一次和 Elon 和 Sam 碰头时，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谈话处理（NLP）。那时他们谈到了 transformers 和天然谈话处理。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略，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，只消一个类别，那就是信息经管”。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相等有名的面孔叫 WinFS，就是想通过给扫数的东西作念 schema 来让扫数的信息都能被理顺。
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，大约通过某种方式把信息整理成谈话，雷同于东谈主类大脑怎样通过谈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 和团队的弘愿亦然促使我作念出决定的另一个原因。
至于“鸿沟程序”，我还紧记，第一次我看到对于“鸿沟程序”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晋升，那为什么不负重致远，给它一个真确的契机呢？”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参加。是以，那就是最初的动机。
Bill Gurley
我以为，在夙昔的阶段变化中，有些 incumbents 莫得赶紧跟上节律。你甚而提到过，微软可能错失了出动或搜索等契机。可以说，尤其是我这个年事，亲眼见证过这些变化，当今大众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，每个东谈主简直都在同沿途跑线上。
我很想知谈你是否应承这少量，或者你是怎样看待竞争中的关键玩家，比如谷歌、亚马逊、Meta、Llama，还有进入游戏的 Elon。
Satya Nadella
这是个很特地想的不雅点。正如你所说，我也一直在想考这个问题。如果你回来90年代末，其时微软是独占鳌头，简直莫得竞争敌手。但当今，大众辩论的是所谓的“MAG 7”，可能还不啻这些，正如你所说，每个东谈主都仍是意志到这少量了，大众都有鉴定的金钱欠债表。
甚而可以说，OpenAI 从某种真义上可以视为第 8 大玩家。因为这一代的公司仍是在某种真义上成立了——OpenAI 就像是这一期间的谷歌、微软或 Meta。是以，我认为，接下来的竞争会相等热烈。
我也认为这不会是“赢家通吃”的场面，诚然有些领域可能会出现这种情况。比如在超大鸿沟（hyper-scale）方面，绝对不会是赢家通吃。全球甚而包括中国以外的市集，都会需要多个提供前沿模子的供应商，散布在全球各地。
事实上，我认为微软在这方面有一个相等好的结构性上风——你紧记 Azure 吧？它的结构有点不同。咱们为企业管事负载构建了 Azure，关注数据驻留问题，支持高出 60 个地区，甚而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管事负载构建云，我认为这将是改日推理需求的主战场，与数据中心和应用服务器相结合。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，每个超大鸿沟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。现实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，当今有了 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，改日会有多个这样的服务器。
在应用层面，我认为蚁集效应历久会存在于软件层。是以在应用层，会有不同的蚁集效应，既包括耗尽者端，也包括企业端。
是以，从根柢上讲，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相等热烈的竞争，7、8、9、10 大公司会在不同的手艺层面张开热烈角逐。
正如我一直跟咱们的团队说的，要关注那些其后者，阿谁倏得冒出来的创业者。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。到当今为止，它仍是具备了鸿沟和速率。
Brad Gerstner
说到这少量，如果咱们把焦点放在应用层，来源谈谈耗尽者 AI。Bing 是一个相等大的业务，你和我曾经磋磨过，“10 个蓝色迎阿”可能是成本主义历史上最告成的交易模式，但它靠近着一种新模式的巨大威迫，那就是耗尽者当今只想要谜底。
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 能络续在谜底期间中保持增长吗？
Bing 或者你在 Mustafa 率领下的耗尽者业务需要作念什么，才能和 ChatGPT 竞争，毕竟从耗尽者的角度看，ChatGPT 仍是是一个相等隆起的存在。
Satya Nadella
是的，我认为你说的第少量相等对，那就是聊天与谜底的结合，恰是 ChatGPT 这款居品，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，真确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，诚然有历史纪录，但每次搜索都是一次新的查询。而当今，这些智能体会变得愈加直不雅、不竭和“有挂牵”。
因此，这亦然我为什么这样欢腾的原因——我一直在郁闷与苹果达成搜索条约，仍是有 10 年了。是以，当 Tim 最终与 Sam 达成合营时，我果然高亢不已。对咱们来说，ChatGPT 拿下这个条约，比其他任何东谈主都更特地想，因为咱们和 OpenAI 建立了交易和投资关系。
就这少量而言，我认为，分发渠谈仍然相等进攻。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。它们触及到了弘远的用户基础。
然而，民风一朝酿建立很难改变。就像你提到的，即便我当今更偏向使用 Copilot，我的使用民风仍然是在浏览器中径直输入查询，甚而或然候即使是我使用 Copilot，搜索引擎的功能仍然有其独有的价值。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。
我认为这种变化是无边发生的。咱们离某些交易查询完全移动到聊天形式也只差一两步。当交易意图也移动到聊天平台时，传统搜索引擎就可能靠近真确的挑战。
当今，交易意图还莫得完全逶迤，是以传统的搜索引擎业务还在运转。但一朝这种交易意图逶迤，传统搜索就会靠近要紧挑战。因此，我认为，这是一场历久的结构性变化。
咱们在 Mustafa 的团队经管下有三大中枢居品：Bing、MSN 和 Copilot。是以咱们认为，现实上他仍是露出地界说了这三者的变装，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外交契约，咱们需要为他们带来流量，同期可能需要付费墙、告白支持等模式。这就是咱们正在经管的方式，咱们仍是有了我方的分发渠谈。
咱们唯独仍然领有的上风之一就是 Windows。诚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，仍然是一个怒放的系统，这意味着，像 ChatGPT 和 Gemini 都有契机在上头理解我方的上风。微软并不收尾他们的理解，反而可以带来更多的竞争和革命。
Bill Gurley
Satya, 大众都在辩论这些智能体。你如果预测改日，可以瞎想，好多玩家会但愿在其他应用和系统中的数据上采用行动。
微软在这方面的处境很特地想，因为你们戒指着 Windows 生态系统，但你们的应用也出当今 iPhone 和 Android 生态系统中。你怎样看待这种情况？
这其中既有服务层面的问题，也有合营伙伴关系的问题，苹果会允许微软戒指 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？这个问题会延长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交往吗？
Satya Nadella
是的，我认为这个问题相等特地想。某种程度上，当今还不了了这将怎样完毕。的确，有一种相等传统的想维方式，追念一下，企业应用才略怎样完毕中断操作。它们时常通过迎阿器来进行中断，用户需要购买迎阿器许可证。
因此，某种交易模式就这样出现了。SAP 就是一个经典的例子，你可以通过领有迎阿器来探问 SAP 数据。我以为，当智能体之间的接口出当前，雷同的模式可能会再次出现。但对于耗尽者来说，这种模式还不太明确，因为在耗尽者端，价值交换时常是通过告白和流量等方式完毕的，而在智能体寰宇中，这些方式可能会发生变化。
是以，耗尽者端的交易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：大众都会说，为了让你进入我的操作空间或者从我的架构中索求数据，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，我有迎阿器接入 Adobe、SAP 实例以及咱们的 CRM（Dynamics）。这种模式相等意思意思。事实上，想一想，咱们仍是很久莫得真确去使用那些企业应用才略了。
咱们许可了许多 SaaS 应用才略，但现实上很少有东谈主躬诓骗用它们，更多的是公司里面某些东谈主在输入数据。但在 AI 期间，这种情况发生了变化，因为所少见据变得愈加易于探问。
你可以纯粹地进行查询，比如，“我要和 Bill 开会，告诉我扫数 Benchmark 投资过的公司。”这时，AI 会从蚁集上、CRM 数据库中索求预计信息，整合起来，提供一个总结或札记。
Bill Gurley
从某种程度上来说，这些内容都能通过咱们或这些迎阿器进行货币化。但更明确的少量是，像 ChatGPT 是否能在 Windows 操作系统上径直大开立时应用才略并获取数据，这个问题仍是有好多磋磨了。你怎样看待这个问题？
Satya Nadella
这是个意思意思的问题。谁能允许这种举止呢？是用户，如故操作系统？在 Windows 上，坦率地说，我莫得办法禁锢这种举止，除了通过一些安全驻扎措施。
是以，表面上，我可以通过一些妙技来确保这类举止是安全的。我最大的担忧是安全风险。如果坏心软件被下载，并初始在系统中实行操作，那就是一个巨大的风险。因此，我认为咱们将把这种权限戒指集成到操作系统中，树立一些更高的探问权限和权限经管。
然而，最终，用户将能够在 Windows 这样的怒放平台上戒指这些举止。我信托苹果和谷歌会有更多戒指权限，因此它们不会允许这种举止发生。
从这个角度看，你可以说，怒放平台像 Windows 就有这样的一个上风，而苹果和谷歌的闭塞系统则有它们我方的上风，最终咱们要看各方怎样章程这些国法。
Bill Gurley
咱们可以从另一个角度来看这个问题，然后再络续磋磨。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流露，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，可能会愈加繁重。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。咱们不可让任何智能体进入并作念任何事，因为来源，它不是咱们的数据，而是客户的数据。是以，客户必须应承，而客户的 IT 部门也必须允许。这不是我能璷黫设定的一个开关。
第二点是，它必须具备一个信任范围。是以，我认为咱们会在 M365 上完毕这样的功能，这样的操作就像 Apple 的智能经管一样。瞎想一下，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，我强烈保举大众下载并深入了解，因为这真的诟谇常特地想。
Brad Gerstner
那么，Satya，络续深入这个话题。Mustafa 曾提到 2025 年将是“无尽挂牵”的年代。Bill 和我从本年年头初始就一直磋磨，认为下一个 10 倍的飞跃很可能恰是 ChatGPT 所带来的持久挂牵，而况能在咱们授权下实行操作。
咱们仍是看到挂牵的初步完毕，我也相等信托 2025 年这一问题将基本惩处。然而，对于实行操作的问题，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 和我对此有过屡次磋磨，似乎计较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，是否定为这是一个祸患的问题呢？
Satya Nadella
是的，我应承你的观念，最具怒放性和无尽可能的操作空间仍然相等祸患。但如你所说，确乎有两三点相等高亢东谈主心，超越了模子自身的膨大性和原始才略。其中之一是挂牵，另一个是器具使用或实行操作，还有一个我想提的是权限经管。
就是说，你可以作念什么？比如咱们在微软的 Purview 居品，越来越多的是，你领有哪些权限，你可以安全地探问哪些数据，谁来进行经管和治理。
是以，当你把这些都结合在沿途时，智能体的举止会变得愈加可经管。实行操作时，它是可考证的，而况具有挂牵功能，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，无论在完全自主的寰宇里，咱们仍然会靠近例外情况，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 层来组织这些管事。正因为如斯，咱们将 Copilot 视为管事文档和管事历程的组织层。
但回到你的中枢问题，我认为即即是模子达到 4.0（甚而不是 0.1，4.0 仍是相等好），功能调用也仍然有限。尤其是在耗尽者端，Web 功能调用依然相等祸患。
至少在怒放蚁集上，它可以完成几个网站的操作，但一朝波及到预订机票、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、供应链智能体等管事，仍是有一些进展。举例，在 Dynamics 中，咱们仍是完毕了 10 到 15 个智能体，可以自动处理供应商通信、更新数据库、接济库存等任务。这些都可以在今天完成。
Bill Gurley
Mustafa 提到对于近乎无尽挂牵的批驳，嗯，我信托你们应该听过或在里面磋磨过。你能就此提供一些领略吗？如故这部老实容还未公开？
Satya Nadella
我认为，从某种程度上来说，挂牵系统就像是你有一个类型系统，对吧？这就是关键。它不是每次都从头初始。你得组织起来。
Bill Gurley
我昭着了。他的真义是你们在这方面有手艺突破？
Satya Nadella
是的，现实上咱们作念了一个开源面孔，我紧记是 TypeScript 团队作念的。咱们尝试的是把挂牵进行结构化处理，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挂牵系统。
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，不是租借原始 GPU 进行磨真金不怕火。你怎样看咫尺市集上是否有要紧管事负载逶迤的问题？咫尺你们的收入居品是哪些？
Satya Nadella
是的，现实上大部分与 OpenAI 的磨真金不怕火合营更多是投资层面的内容，不会径直出当今咱们的季度财报中，而是在其他收入面孔中，基于咱们的投资。
Brad Gerstner
是以这意味着你们的收入或耗费主要体当今其他收入或耗费部分，对吧？
Satya Nadella
没错，就是这样。是以，大部分的收入或者扫数的收入简直都来自于咱们的 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。当今，期间中的“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接待的应用，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，简直莫得竞争敌手，正如 Bill 提到的，大众都仍是醒过来了，但我以为可能再也不会有像这样的两年率先的契机了。谁知谈呢？
你说得对，总会有其他团队放出什么样本倏得冲破寰宇。不外，我认为要通过某个基础模子建立这种率先地位诟谇常谢绝易的。但咱们有这个上风，尤其是 OpenAI，能够借此建立起 ChatGPT 的加快轨谈。
Brad Gerstner
你认为其他公司磨真金不怕火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
我不细则。我只可说，望望其他公司有哪些“爆款”应用，我不了了它们具体运行哪些模子，在哪些地点运行。我猜像 Google 的 Gemini 亦然其中之一。凭证任何 AI 居品的 DAU 数字，ChatGPT 是其中之一，甚而 Gemini 也让我很诧异。
诚然我认为它会因为自身的分发才略而增长，但很特地想的少量是，尽管大众都在辩论 AI 的鸿沟，但真确的“爆款”应用并未几。比如，ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot 以及 Gemini，这些应该是最为东谈主熟知的几个。
Brad Gerstner
嗯，确乎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，有高出 500 万 DAU 的，能列出若干？
Brad Gerstner
我认为 Zuckerberg 可能会争诡辩 Meta 的 AI 肯定也有高出 500 万 DAU，但就你提到的孤苦应用来说，确乎如你所说，Zach 的手艺都备运行在自家平台上。
Satya Nadella
他不依赖环球云。
Bill Gurley
Satya，说到企业端，编程空间也仍是初始加快了，你们在这方面发扬可以，市集也很感兴味。我有个问题对于 Copilot 的作念法。我知谈 Mark Benioff 在这方面有些月旦，叫它“Clippy 版”，或者其他的。
你是否牵记有东谈主认为 AI 应该从零初始，从头构建扫数这个词基础设施，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 来源的居品来不详掉这些无用要的元素？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
这个问题相等进攻。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，跟着智能体期间的到来，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，它们骨子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。扫数的业务逻辑将汇注在 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，扫数的后端都将被替代。
咱们咫尺在 Dynamics 上的告成率很高，尤其是在智能体使用方面。咱们正积极鼓舞这项管事，想把它整合进扫数这个词历程。不单是是 CRM，现实上咱们的财务和运营部分也在经历雷同的变化，因为大众但愿看到更具 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 和智能体来调遣，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？现实上，我最忻悦的一件事就是，Excel 与 Python 结合的效果，简直就像 GitHub 与 Copilot 的结合一样。咱们作念的就是将 Excel 与 Copilot 配合使用，不再只是浅显地处理数据，而是让它能像一个数据分析师一样为你酌量扫数这个词过程。
它能自动生成酌量，然后实行这些酌量。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，更是可以完毕现实操作的“器具”。
Brad Gerstner
我今天听到一个东谈主们磋磨最多的问题，就是这些投资的 ROI 问题。你们有高出 22.5 万职工。你们在里面是否利用 AI 来提高出产力、缩小成本，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，预计职工东谈主数增长 25%。如果 Azure 的营收增长 2 到 3 倍，你们是否也预期职工东谈主数会呈现雷同的增长？
Satya Nadella
是的，现实上这是咱们当今微软相等关注的内容，亦然客户相等温煦的话题。我是这样来看待的，我相等可爱从工业公司精益经管的阅历中学习。对吧？这少量真的很特地想。比如，这些公司的增永劫时都高出 GDP 增长，相等了不得。
这些好的工业公司可以通过精益经管提高 200 到 300 个基点，增涨价值、减少奢侈。这就是精益经管的作念法。是以我以为 AI 就像是常识管事中的精益经管。
咱们真的在向这些工业公司学习，比如说，怎样去不雅察历程的遵循，怎样找到可以自动化的部分，怎样让历程更高效。是以，客户服务就是最彰着的例子之一。
咱们在这方面参加了大要 40 亿好意思元，从 Xbox 支持到 Azure 支持都涵盖其中。事实上，这诟谇常严肃的参加。通过前端的指令率，咱们能够提高智能体的管事遵循，最进攻的是，智能体更快乐，客户更好意思瞻念，咱们的成本也鄙人降。
这是最彰着的例子之一，另外就是 GitHub Copilot。它亦然一个相等典型的例子。在 GitHub Copilot 管事空间中，你从一个问题初始，到一个酌量，然后实行或指定一个酌量，接着是多文献剪辑。它完全改变了团队的管事历程。
再来是 365，M365 的 Copilot，也可以作为一个规范。比如，以我个东谈主的阅历来看，每次与客户会面时，CEO 办公室的准备管事自 1990 年以来简直莫得发生什么变化。
现实上，我这样看待它——瞎想一下，电脑出现之前，怎样作念财务预测？咱们使用传真机，里面备忘录，直到个东谈主电脑初始普及，东谈主们才初始用 Excel 表格发送电子邮件，大众交换数字、酿成预测。
当今，AI 期间仍是驾临，事情发生了改变。我我方准备客户会议时，我会进入 Copilot，究诘：“请告诉我我需要了解的对于这个客户的扫数信息。”它会从我的 CRM、邮件、Teams 会议纪录以及蚁集上采集信息并提供给我。我可以凭证这些信息创建页面，并及时辰享给我的团队。
瞎想一下，以前 CEO 办公室的讲演方式就不再需要了，这些内容仅需通过查询生成，甚而可以及时分享页面，团队成员可以径直在上头作念标注。因此，我与 AI 协同管事，及时与我的共事合营。这是新的管事流，正在各个领域普及。
比如有个供应链领域的例子：有东谈主说供应链就像一个交往台，只是穷乏及时信息。你必须比及财务季度收尾，然后 CFO 才会来责问你之前的罪状。
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 可能会请示你该琢磨哪些条件。扫数这些及时的智能反馈正在改变管事历程和管事产物。是以，咱们看到好多雷同的案例。
我想你的中枢问题是，怎样通过 AI 完毕运营杠杆。这就是咱们但愿达到的想法。咱们盼望通过 AI 缩小东谈主力成本，但每个东谈主的产出会更高。我的研究东谈主员，可能他们每东谈主的 GPU 使用遵循都会更高。这就是我对这件事的观念。
Brad Gerstner
这很有道理。好，咱们换个话题，谈谈之前你提到的模子膨大和成本支拨的问题。我听你说过对于微软的成本支拨。瞎想一下在 2014 年你采纳时，你可能没预料成本支拨会变成今天这个样子。
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成本支拨，而不像传统的软件公司。你的成本支拨从 2020 年的 200 亿增长到 2025 年可能达到 700 亿。你们的成本支拨与收入之间的关联相等高，这很特地想。
一些东谈主牵记这种关联可能会冲破，甚而你我方曾经提到，改日可能会出现“成本支拨需要先行”这种情况，咱们可能需要为这种弹性作念好准备。那么你怎样看待这个成本支拨的水平？它是否让你晚上睡不着觉？这种增长率会在什么时候初始放缓？
Satya Nadella
嗯，这里有几个方面。来源，作为一个超大鸿沟的公司，现实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永劫间了。数据中心有 20 年的人命周期，只消在使用开荒时你才需要支付电力用度，而硬件的使用周期大要是 6 年，你知谈怎样提高开荒的利用率。
这些都是咱们已知的。而且好音讯是，这不仅是成本密集型的，它同样亦然软件密集型的。你可以通过软件来提高成本陈诉率（ROIC）。
现实上，最初好多东谈主都在想，像微软这样的超大鸿沟公司怎样能赢利？和旧式的托管公司比拟，新的超大鸿沟公司有什么离别？谜底就是：软件。这少量在 AI 加快器的确立中也同样适用——通过率先的手艺确立，咱们能够更好地利用成本。
事实上，当前一个趋势是所谓的“赶超”。夙昔 15 年里，咱们束缚确立和膨大基础设施，但倏得间，一个新的需求出当今云计较中，这个需求就是 AI 加快器。因为当今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，你就必须大鸿沟确立 AI 加快器。这种需求将会缓缓标准化。来源是建造，之后是管事负载的标准化。最终，这一切就会像云计较一样，络续增长。
是以，咱们会络续增长，确保这些管事负载的需求万般化，幸免出现不利取舍，只是单纯基于供给方面确立，咱们确保全球各地都能产生确切的需求。我会关注这些要素。这就是怎样经管成本陈诉率的方法。
另外，对于利润率，肯定会有所不同。咱们早期磋磨过，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 和应用才略相结合的脉络，像 GitHub Copilot 或 M365 等。这些都有不同的利润率。是以，在 AI 期间，咱们的战术亦然络续保持多元化的居品组合，确保利润的最大化。
事实上，微软在云计较中的上风之一就是，咱们不仅鸿沟比亚马逊大，而且增长速率也高出亚马逊，利润率还比亚马逊高。这恰是因为咱们在多个脉络上进行了深度的布局。这恰是咱们但愿在 AI 期间延续的策略。
Bill Gurley
因为最近对于模子膨大的磋磨好多，较着历史上曾经磋磨过怎样屡次膨大集群鸿沟，而不是一次性膨大到某个鸿沟。最近有一档播客中，他们澈底改变了想路，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，而且不需要破耗多数的成本支拨。我很好奇，这两种不雅点诚然是吞并枚硬币的两面，但你怎样看大鸿沟 LLM 模子的膨大和磨真金不怕火成本，改日会怎样发展？
Satya Nadella
嗯，你知谈的，我诟谇常信托鸿沟程序的。来源我得说，事实上，咱们在 2019 年作念的赌注就是基于鸿沟程序，而且我依然投诚这少量。
换句话说，不要反对鸿沟程序，但同期咱们也要基于几个不同的要素保持现实。一个是，跟着集群鸿沟的增大，鸿沟程序的指数增长将变得更祸患，因为散布式计较问题在进行大鸿沟磨真金不怕火时会变得愈加复杂。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理解他们的作念法，但他们依然在络续进行预磨真金不怕火，我认为这不会住手，仍然在不竭进行。
但令东谈主忻悦的是，OpenAI 曾公开辩论过的，以及 Sam 也提到过的，就是他们在 0 和 1 上的管事。这个想路链条通过自动分级和测试推理，现实上是一个巨大的高出。基本上，推理计较时间自身亦然一种鸿沟程序。
是以你有了预磨真金不怕火，然后你灵验地通过这个测试时间采样来生成令牌，再将其送回预磨真金不怕火，创造出更鉴定的模子，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，可以晋升模子的才略。
测试时间或者推理时间的计较克己在于，运行这些 O1 模子时，可能波及两个孤苦的事情：采样雷同于磨真金不怕火，使用它生成磨真金不怕火用的令牌；而且客户在使用 O1 时，现实上也在用更多的资源。是以你从中赢得了报恩。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，这是一个精湛的结构性上风。
Bill Gurley
这两个膨大标的的硬件架构不一样，对吗？一个是预磨真金不怕火，另一个是推理。
Satya Nadella
是的，我认为最好的融会方式是它们之间有比例关系。是以回到 Brad 所说的 ROIC，现实上这就是你必须建立一个褂讪状态的地点。
事实上，我每次跟 Jensen 谈时，他的观念都很对：你想要每年都买一些，而不是一次性购买。你想一想，当你把开荒折旧周期定为 6 年时，最好的方式就是每年买少量，渐渐积蓄，对吧？
你用率先的节点来作念磨真金不怕火，第二年它就进入推理阶段。这就是褂讪状态。我认为咱们最终会在扫数这个词开荒群体中完毕这种褂讪状态，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，大众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，每个东谈主都会疑望并作念出经济上理性的决策，即便我每年都在双倍晋升才略，但如果我不可卖掉这些居品，那就没真义了。
另一个问题是赢家的追到。你不一定需要发布论文，其他东谈主只是需要望望你的才略，之后就能进行蒸馏或者其他方式复制。这就像是盗版一样。你可以章程万般使用条件，但现实上这些东西很难戒指。蒸馏就是这样，另外，你无用作念什么，只需逆向工程你的才略，并以更高效的计较方式完毕。
因此，琢磨到这一切，我认为会有一个上限，大众当今都在追逐少量率先，但最终扫数经济现实都会显现出来，蚁集效应是在应用层。是以如果蚁集效应都在应用层，那我为什么还要在某个模子才略上参增加数资金呢？
Brad Gerstner
我听到你的真义是，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
我紧记他讲的是预磨真金不怕火要用 200 个，之后又开打趣说是百万。
Brad Gerstner
但我紧记他是开打趣说的一个十亿的集群。但事实上，Satya，基于你对预磨真金不怕火和膨大的观念，你是否仍是改变了你们的基础设施经营？
Satya Nadella
我咫尺的确立方式是采用一种相对接近 10x 的想路。就是说，咱们可以磋磨周期，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次的方式来想考怎样计帐库存，使其变得特地想，或者你也可以从开荒的折旧周期来琢磨。
你不可一下子买进多数开荒，除非你能找到 GPU 的物理特质能够与我的财务气象匹配，而况它的利润率和超大鸿沟运营商一样好。浅显来说，我的作念法是，络续建立怎样驱动推理需求，然后提高我的才略，而况保持高效。
我天然知谈 Sam 可能有不同的想法，他对 AGI 有深刻的信念，或者其他方面有深刻的观念，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磨真金不怕火竞争，这样说准确吗？
Satya Nadella
嗯，咱们不会作念重复的管事。毕竟，鉴于咱们与 OpenAI 的合营，微软当今进行第二次磨真金不怕火是没特地想的。
Bill Gurley
对，没错。
Satya Nadella
是以咱们相等严慎。这亦然咱们战术上的一种顺次。现实上，这就是我一直强调给 Sam 的那点：咱们把扫数赌注压在 OpenAI 上，说咱们要汇注计较资源，而况因为咱们领有扫数 IP 职权，是以咱们作念了这样的取舍，感到相等好。
因此，Mustafa 说的真义是，咱们会在磨真金不怕火之后，甚而在考证等方面，汇注更多资源。是以，咱们会专注于添加更多模子适配和才略，同期确保咱们也有原则性的预磨真金不怕火管事，这样可以使咱们在里面有才略作念出相应的接济。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，你的恢复是否也解说了为什么你们会将部分基础设施外包给 Core Weave 并建立合营伙伴关系呢？
Satya Nadella
咱们之是以这样作念，是因为大众都被 ChatGPT 和 OpenAI 的影响搞得措手不足。是的，完全是的。我是说，根柢没办法进行供应链经营，什么都没法料想。二十多年前，谁能预料 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，不会过度牵记遵循问题。是以，无论是 Core Weave 如故其他公司，咱们都在各地购买。可以融会吧？这是一次性的事情，当今咱们仍是在追逐进程了。是以，这更像是追逐的过程。
Brad Gerstner
那么当今你们还有供应收尾吗，Satya？
Satya Nadella
不再有芯片供应的收尾了。咱们在 2024 年确乎经历了一些供应敛迹。咱们对外告示过，因此咱们对 2025 年上半年持乐不雅格调，那将是咱们财年的剩余部分。之后，我认为到 2026 年，咱们的气象会更好。是以咱们有很好的供应链。
Brad Gerstner
我传闻，对于你们在 O1、测试时间计较、后磨真金不怕火管事的参加，取得了相等积极的效果。你提到的这些也相等计较密集，因为你们需要生成多数的令牌，然后将这些令牌回填到险阻文窗口中，反复进行。这种计较需求会赶紧累积。
Jensen 曾暗意，他认为 O1 推理计较的需求会达到百万倍甚而十亿倍的增长。对于你来说，是否以为我方有填塞的历久酌量来膨大推理计较，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。某种真义上，融会扫数这个词管事负载相等有匡助。举座管事负载中，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“打散管事区”，用于实行一些自动分级，甚而是生成样本。这就是他们运行代码解说器的地点。趁便说一下，这个就是圭臬的 Azure Kubernetes 集群。是以从某种角度看，通例的 Azure 计较与 GPU 的比例以及一些数据服务的比例，也可以看作是扫数这个词计较模子的一部分。
因此，回到你的问题，咱们辩论推理时，现实上是说这些事情的组合。正因如斯，我才会认为，AI 不再是与云计较分开的领域，它当今仍是成为云计较的中枢部分。
在每个 AI 应用都是有状态的、智能形式的应用的期间，这些智能体实行具体操作时，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，就是咱们仍是确立了 60 多个 AI 区域，扫数的 Azure 区域都仍是准备好支持全面的 AI 应用。这就是改日所需的基础设施。
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，但你正在经管的是你们在 OpenAI 的巨大投资与你们自身“点火”酌量之间的均衡。你展示了一张幻灯片，隆起了 Azure、OpenAI 和 OpenAI Enterprise 之间的各异，其中好多内容都波及企业级的功能，是你们所带来的独有上风。
那么，当你看到这种竞争关系时，你是怎样想考的？你是否定为 ChatGPT 在耗尽端可能是最终赢家？你们也会有我方的耗尽端应用，之后可能会在企业市集进行单干合营。你是怎样看待与 OpenAI 的竞争关系的？
Satya Nadella
到咫尺为止，我的观念是，OpenAI 作为一个大鸿沟的公司，它仍是不再是单纯的初创公司了。它当今是一个相等告成的公司，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合营伙伴一样，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怎样对接。我把它们手脚 IP 合营伙伴，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温煦对方告成的一个方面。
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。
终末是合营。无论是耗尽端的 Copilot，如故与 M365 等居品的合营，咱们都会在这里进行深入合营。是以，我看待这种竞争时，最终这些领域会有一些重迭。但在这个布景下，OpenAI 领有苹果的合营条约，从某种角度来看，对微软股东来说，现实上是创造价值的。
就像你提到的 API 各异，客户可以凭证我方的需要取舍使用。比如，如果你是 Azure 的客户而况想使用 Azure 的其他服务，那么使用 Azure 的 API 和预计服务会更便捷。但如果你在 AWS 上，只需要浅显地使用 API，无状态的使用 OpenAI 也很可以。是以，从某种真义上讲，领有这两种分发方式对微软来说亦然有意的。
Bill Gurley
可以说，这确乎是硅谷社区，甚而更无为的交易社区中一个颇具引诱力的话题。我想，微软与 OpenAI 之间的关系一直是东谈主们关注的焦点。我上周末在 Dealbook 上听到 Andrew Sorkin 强烈追问 Sam 对这个问题的观念。
诚然有好多事情可能你不可自大，但你能自大点什么吗？对于 OpenAI 是否正在进行重组，是否有转机为盈利模式的酌量？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取舍，而咱们会提供支持。从咱们的角度来看，咱们长远温煦的，来源是 OpenAI 络续告成，因为这对咱们有意。我也认为 OpenAI 是这个平台转型中的秀丽性公司，寰宇因 OpenAI 的告成而变得更好。是以这是咱们基本的态度。
接下来的问题，是你提到的那种病笃时局。就像在扫数这种合营关系中，一部分是合营的病笃，另一部分则是 Sam 作为一个极具远见和弘愿的企业家，他有着相等明确的想法和行动速率。他的节律很快，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，去融会和支持他所要作念的事，而他也需要融会和适合咱们在一些方面所需要的顺次。是以我信托咱们会找到均衡点。
然而我以为好音讯是，咱们在这个合营框架内仍是走了很长的路。夙昔五年对他们和对咱们都相等好。而从我的角度来看，我会络续对持这少量，并但愿能尽可能延续这种合营关系。咱们只消历久褂讪的合营伙伴关系，才能使两边受益。
Brad Gerstner
当你们琢磨到孤苦融资、解开两家公司之间的预计时，你们是否诡计尽快鼓舞？我曾经提到，大约下一步，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，具有如斯秀丽性的业务，这对他们的改日发展有着积极的影响。你怎样看待这种可能性？你认为 OpenAI 改日的发展会络续保持咫尺的合营关系吗，如故会有更大的变动？
Satya Nadella
我想我要防止，不要越过界限。因为从某种真义上说，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经管层作念出。是以在某种程度上，我会凭证他们的判断来作念出反映。
换句话说，我相等明确的是，咱们但愿支持他们所作念出的任何决定。对我来说，作为投资者，最进攻的是咱们之间的交易合营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，并在改日束缚强化这些合营。
但我认为，像 Sarah、Brad 和 Sam 这样的明智东谈主，他们会作念出最相宜他们责任想法的决定。咱们也会支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。相等感谢你今天的时间。我想以“怒放”与“闭塞”的话题来作念一个总结，谈谈咱们怎样合营来确保 AI 的安全性。大约我可以给你一个怒放式的问题，谈谈你怎样看待怒放源代码和闭塞源代码之间的离别，以及在推动安全 AI 时的合营。
这里有一个例子，路透社最近报谈了中国研究东谈主员在 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 和我这样支持开源的东谈主，也听到了一些月旦声息。
而你也提到过，大众可以索求模子进行磨真金不怕火，最终一些模子的应用可能是咱们不肯意看到的。那你怎样看待，怎样作为一个国度，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。来源，我一直认为怒放源代码和闭塞源代码是创建蚁集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”，而是更多地从交易战术的角度来看待它们，认为它们是两种不同的取舍。
这亦然为什么我认为 Meta 和 Mark 所作念的事情相等明智。某种真义上，他试图将我方的上风进行商品化。这对我来说相等有道理，如果我是 Meta 的话，我也会这样作念。他很公开、也相等有劝服力地谈到，我方想让 Meta 成为 LLM（大谈话模子）的“Linux”。
我以为这是一个相等私密的模子，事实上，这里确乎有一个潜在的交易模式。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，孝敬者的主要资金来源是运营支拨。
我一直说，Linux 能够告成，不单是是因为它自身的开源精神，也离不开像微软、IBM、Oracle 等公司的支持。怒放源代码为这种合营提供了很好的机制，而闭塞源代码则在其他方面可能更具上风。
至于闭塞源代码，咱们也经历了好多告成的闭塞源居品。至于安全性，这是一个相等进攻的问题，但它是一个孤苦的问题。毕竟，法律和安全圭臬都适用于扫数居品，无论是开源如故闭塞源。
是以，我认为在成本主义体系下，最好是保持多种交易模式并允许竞争，让不同的公司取舍妥当我方的旅途。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，不可再恭候所谓的“看后果”了。莫得任何政府、社区或社会能够容忍这种格调。因此，这些 AI 安全机构会对扫数模子设定斡旋的圭臬。如果存在国度安全流露问题，大众也会对此相等关注。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进攻影响，监管轨制也会相应制定。
Brad Gerstner
真的很难信托咱们仍是进入 ChatGPT 期间只是 22 个月了。回头望望，你对于阶段性转型的框架，微软无疑处于一个相等有意的位置，跟着咱们进入 AI 期间。是以，夙昔 10 年的发扬相等值得道喜，真的是令东谈主细心。
与此同期，我以为，Bill 和我看到你、Elon、Mark、Sundar 等东谈主的率领力时，都会感到相等高亢，因为你们确乎在推动“好意思国团队”在 AI 领域的前进。咱们俩都对改日如安在全球范围内定位我方充满了信心。是以，相等感谢你花时间与咱们相似。
本文来源：有新Newin，原文标题：《深度｜微软 CEO 纳德拉最新两万字洞悉：C 端 Agent 交易模式仍需摸索，告白流量模式或靠近蜕变，B 端关键在生态集成》
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