开头：有新Newin

纳德拉暗示，跟着破钞者对AI的需求加多，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的问答系统的转变。企业级的智能体接口可能会更艰巨，微软已在利用AI接入多个系统如Adobe等。

微软 CEO Satya Nadella 在近日与硅谷闻明投资东谈主 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头绪的本领领域张开强烈角逐。

迥殊是在基础设施（如云筹备）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 竞争中占据艰巨位置。

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连续的互动。

Satya Nadella 提到，跟着破钞者对 AI 的需求加多，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 的问答系统的转变。

智能体的出现可能破裂了传统搜索引擎的界限，能够提供径直的谜底，而不单是是贯穿，改变了用户的互动方式。通过 ChatGPT 和访佛的器具，用户不再需要通过屡次查询来得回谜底，而是能得到愈加即时和智能的反馈。

对于破钞者端，智能体的贸易模式仍在摸索中，传统的告白和流量驱动模式可能需要转变，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艰巨，微软曾经在利用 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

很欢畅和你在一谈。当 Bill 和我在磋磨， Satya ，转头你作为 CEO 的任期时，真的是一次很好的学习经历。可以说是异常繁重的，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 年接受了微软的在线业务。

你在 2009 年推出了 Bing 搜索，在 2011 年接受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，有一篇当今曾经尽头闻明的著作《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普及到 660 亿好意思元。通盘业务的总收入增长了 2.5 倍，总利润增长了超越 3 倍，股价也简直高潮了 10 倍。你为微软的股东加多了近 3 万亿好意思元的价值。

转头往日十年，你认为其时你最能作念出的改变是什么？是如何解锁价值、改变微软的主义，并取得如斯超卓的得手？

Satya Nadella 

嗯。是以，我一直是这样想考的，Brad，从 92 年到当今，某种酷爱上，它对我来说是一个一语气的阶段，尽管显然，2014 年是一个艰巨的盘曲点，伴跟着相应的包袱。然则我以为，归根结底，得手和失败的模式是可以匹配的，作念更多的得手，少作念失败的事。

从某种酷爱上说，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，我谨记 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 公司就业，计议要去商学院，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，一家协调伙伴公司，他们将乘着这股波涛前进。是以这是其时我的计议。

然后，集中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，咱们签订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。

但在搜索领域咱们诞妄了，咱们其时以为，浏览器才是最艰巨的，因为它更像一个操作系统，但咱们莫得理会新类别的出现，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。显然，iPhone 的出现让咱们错失了契机。而在云筹备领域咱们作念对了。是以，如果我转头这些事情，咱们当今也正在经历 AI 的第四次变革。

在这些过程中，我认为最艰巨的是不要因为别东谈主作念了某事，咱们就去盲目师法。只怕候，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。这是咱们学到的最繁重的教养之一。作念事是因为你有这个权限，况兼能够作念得更好，这两者对我来说皆很艰巨。

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？”我尽头心爱这句话，云筹备就是一个很好的例子，客户其实曾经期待咱们作念这件事了。

事实上，我第一次交易 Azure 时，好多东谈主告诉我，云筹备是赢家通吃，亚马逊曾经赢定了。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，建议一个有价值的处置决策。

从某种酷爱上说，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，真实理会你在那些想要你得手的协调伙伴和客户眼中所领有的权限，并最先去作念那些了然于目的事情。

我认为，这也许可以称作战术的基础，但对我而言，这就是枢纽。你提到的那些文化和就业感，皆是必要的条件，以致是达成指标的前提。但我认为，恰是通过识别你的结构性位置和得回授权，才可能作念出正确的战术调理。

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，你可能是史上最得手的 CEO 任命之一。我是说，3 万亿好意思元的市值是无与伦比的。最先，我读过一篇著作，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 弃取过程尽头公开，坦率地说，其时我并不肯定我方会成为 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，首创东谈主们会退休，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，谨记是 2013 年 8 月，那对我来说是一个尽头大的忌惮。

那时，我还在崇拜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就业，我也莫得主动建议要成为 CEO，因为其时并莫得这种想法。然后，董事会运行计议这个问题，也有好多其他的候选东谈主，包括里面的微软高层。

终末，在弃取过程中，他们要求咱们写备忘录，履行上，那份备忘录尽头挑升想，里面我提到的好多内容，如果我当今回头看，皆很有预理性。举例，我在那份备忘录中使用了“环境智能”和“普适筹备”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：“这些词太难理会了，没东谈主知谈什么是环境智能，普适筹备是什么。”

是以，我就用“出动优先，云优先”来表述，如何收拢大趋势，理会微软的结构性位置，想考微软的云筹备业务，咱们有哪些资源，为什么 M365 这样艰巨。

事实上，我一直抵御市集那种将云筹备业务拆分的方式，我从不把我的成老实派成“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，在其之上有不同的就业负载，其中之一就是 Azure，另一个是 M365、Dynamics、游戏等。

总的来说，好多内容皆在那份备忘录里，履行上也皆达成了。其时我也料意想，天然咱们在服务器和客户端业务中有 98%、99% 的毛利率，但迁徙到云筹备时，毛利率可能会下跌，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，以致咱们在上销售方面也会有增长，像 Exchange、SharePoint 和 Teams 等家具，当今皆得到了极大的膨胀。这就是其时我在备忘录中提到的基本构想。

Bill Gurley

那有莫得什么文化转变的元素呢？我想，每年皆有好多 CEO 的任命，但其中许多皆失败了。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 或数字开发公司（DEC），认为它的光芒时光曾经往日。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主义发展？

Satya Nadella 

我认为，我的上风之一是，我是一个透澈的“内行”，对吧？我简直通盘事业糊口皆在微软渡过。是以，从某种酷爱上讲，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，我得回的突破是，行家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，而是更多地把斥责指向我我方，因为我简直是这文化的一部分，你明白吗？我不可说任何我不参与的事。

谨记 Bill，你提到的这少量，我暴露地谨记第一次微软成为市值最大的公司时。我谨记在公司校园里走来走去，咱们扫数东谈主，包括我在内，皆显得尽头自爱，好像咱们真的是东谈主类的最伟大的创造，咱们的明智灵巧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，唯一能败坏文静、国度和公司的就是“炫夸”。是以其中一个最艰巨的盘曲点，是我的细君在我成为 CEO 之前几年前，给我推选了一册书——Carol Dweck 的《心态》（Mindset），我其时是为了孩子的素养和培养看的，没意想这本书给了我尽头大的启发。

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，而这恰是咱们能弃取的最好文化理念。因此，我把咱们文化上的得手，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、带领者。是以咱们采用了这个理念，而我一直用的一句话就是，把“知谈一切的东谈主”转变为“学习一切的东谈主”。这是一个永远也到达不了的指标，因为一朝你说我方有了“成长型心态”，那你就不可能真实领有它了。

因此，这个理念对咱们匡助很大。文化变革就像扫数文化转变一样，需要时间，需要空间，让它天然孕育。而且这种转变既是从上至下的，也有从下到上的推动，它是相反相成的。事实上，每次我和公司，以致我的高管团队开会时，我皆会从“就业”和“文化”运行，这两者是咱们磋磨的两大因循。

至于其他方面，我也一直很有法式性地相持我的框架，正如我在备忘录中所写的那样，简直往日 11 年，我相持的结构和理念是一样的：就业与文化，这就是宇宙不雅。

比如，环境智能、普适筹备，接着是具体的家具和战术框架。我会尽头严慎地弃取每一个词，极为着重肠重复它，直到我我方皆感到厌倦，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，那时市集位置曾经肯定了。

我听你说过，微软错失了搜索，也错失了出动，但你也说过，微软收拢了云筹备的“终末一班车”。那么，当你运行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，早早就签订到，谷歌在 AI 方面可能最先一步，毕竟他们领有 DeepMind。

你们决定投资 OpenAI。是什么让你确信这个主义，而不是赓续鼓励微软里面的 AI 研究？

Satya Nadella 

这个问题提得尽头好。因为这里有几个方面。最先，咱们在 AI 领域曾经深入探索了很永劫间了。显然， Bill 在 1995 年创办了微软研究院（MSR），我谨记第一个小组，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，行家一直在试图处置话语理会的问题，以致包括 Hinton 的早期就业，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。

这个让我感到尽头缺憾。然则，作为一个带领者，我一直专注于一些其他主义。举例，Skype 翻译就是我关注的第一个名目，因为它尽头酷爱——那是第一次咱们看到迁徙学习的灵验应用。也就是说，咱们可以先在一双话语上进行考查，然后它能在另一双话语上也进展得更好。

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，我就运行对话语感到陶醉，凯文亦然一样。履行上，我还谨记第一次和 Elon 和 Sam 碰头时，他们主若是想要一些 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话语处理（NLP）。那时他们谈到了 transformers 和天然话语处理。我其时就以为，这对咱们来说是中枢业务，而且也与咱们持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，展现出访佛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，唯唯独个类别，那就是信息管理”。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尽头有名的名目叫 WinFS，就是想通过给扫数的东西作念 schema 来让扫数的信息皆能被理顺。

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，大意通过某种方式把信息整理成话语，访佛于东谈主类大脑如何通过话语和推理来组织信息。

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“领域律例”，我还谨记，第一次我看到对于“领域律例”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普及，那为什么不负重致远，给它一个真实的契机呢？”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过问。是以，那就是最初的动机。

Bill Gurley 

我以为，在往日的阶段变化中，有些 incumbents 莫得飞速跟上节拍。你以致提到过，微软可能错失了出动或搜索等契机。可以说，尤其是我这个年事，亲眼见证过这些变化，当今行家似乎皆曾经清爽过来了，或者说这一轮的变化就像是悉心编排的，每个东谈主简直皆在团结谈跑线上。

我很想知谈你是否得意这少量，或者你是如何看待竞争中的枢纽玩家，比如谷歌、亚马逊、Meta、Llama，还有进入游戏的 Elon。

Satya Nadella 

这是个很挑升想的不雅点。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，简直莫得竞争敌手。但当今，行家考虑的是所谓的“MAG 7”，可能还不啻这些，正如你所说，每个东谈主皆曾经签订到这少量了，行家皆有刚毅的财富欠债表。

以致可以说，OpenAI 从某种酷爱上可以视为第 8 大玩家。因为这一代的公司曾经在某种酷爱上成立了——OpenAI 就像是这一时期的谷歌、微软或 Meta。是以，我认为，接下来的竞争会尽头强烈。

我也认为这不会是“赢家通吃”的场地，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。全球以致包括中国以外的市集，皆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尽头好的结构性上风——你谨记 Azure 吧？它的结构有点不同。咱们为企业就业负载构建了 Azure，关注数据驻留问题，扶直超越 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就业负载构建云，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，每个超大领域云提供商皆会有一堆模子，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，皆是一个多模子应用。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，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，其他公司也会构建访佛的东西，改日会有多个这样的服务器。

在应用层面，我认为集中效应永远会存在于软件层。是以在应用层，会有不同的集中效应，既包括破钞者端，也包括企业端。

是以，从根底上讲，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尽头强烈的竞争，7、8、9、10 大公司会在不同的本领层面张开强烈角逐。

正如我一直跟咱们的团队说的，要关注那些自后者，阿谁片刻冒出来的创业者。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，它曾经具备了领域和速率。

Brad Gerstner 

说到这少量，如果咱们把焦点放在应用层，最先谈谈破钞者 AI。Bing 是一个尽头大的业务，你和我曾经磋磨过，“10 个蓝色贯穿”可能是成本主义历史上最得手的贸易模式，但它靠近着一种新模式的巨大阻止，那就是破钞者当今只想要谜底。

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 能赓续在谜底时期中保持增长吗？

Bing 或者你在 Mustafa 带领下的破钞者业务需要作念什么，能力和 ChatGPT 竞争，毕竟从破钞者的角度看，ChatGPT 曾经是一个尽头凸起的存在。

Satya Nadella 

是的，我认为你说的第少量尽头对，那就是聊天与谜底的结合，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，真实破裂了传统搜索的局限。

传统搜索引擎是无状态的，你进行搜索时，天然有历史记载，但每次搜索皆是一次新的查询。而当今，这些智能体会变得愈加直不雅、连续和“有顾忌”。

因此，这亦然我为什么这样欢畅的原因——我一直在尽力与苹果达成搜索条约，曾经有 10 年了。是以，当 Tim 最终与 Sam 达成协调时，我确凿激昂不已。对咱们来说，ChatGPT 拿下这个条约，比其他任何东谈主皆更挑升想，因为咱们和 OpenAI 建立了贸易和投资关系。

就这少量而言，我认为，分发渠谈仍然尽头艰巨。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。它们触及到了庞杂的用户基础。

然则，俗例一朝造成就很难改变。就像你提到的，即便我当今更偏向使用 Copilot，我的使用俗例仍然是在浏览器中径直输入查询，以致只怕候即使是我使用 Copilot，搜索引擎的功能仍然有其私有的价值。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。

我认为这种变化是浩荡发生的。咱们离某些贸易查询完全迁徙到聊天面容也只差一两步。当贸易意图也迁徙到聊天平台时，传统搜索引擎就可能靠近真实的挑战。

当今，贸易意图还莫得完全升沉，是以传统的搜索引擎业务还在运转。但一朝这种贸易意图升沉，传统搜索就会靠近紧要挑战。因此，我认为，这是一场持久的结构性变化。

咱们在 Mustafa 的团队管理下有三大中枢家具：Bing、MSN 和 Copilot。是以咱们认为，履行上他曾经暴露地界说了这三者的脚色，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、告白扶直等模式。这就是咱们正在管理的方式，咱们曾经有了我方的分发渠谈。

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 曾经成为主导浏览器，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，仍然是一个灵通的系统，这意味着，像 ChatGPT 和 Gemini 皆有契机在上头阐述我方的上风。微软并不戒指他们的阐述，反而可以带来更多的竞争和转变。

Bill Gurley 

Satya, 行家皆在考虑这些智能体。你如果预测改日，可以假想，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挑升想，因为你们约束着 Windows 生态系统，但你们的应用也出当今 iPhone 和 Android 生态系统中。你怎么看待这种情况？

这其中既有服务层面的问题，也有协调伙伴关系的问题，苹果会允许微软约束 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？这个问题会蔓延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易吗？

Satya Nadella 

是的，我认为这个问题尽头挑升想。某种程度上，当今还不暴露这将如何达成。的确，有一种尽头传统的想维方式，纪念一下，企业应用要道如何达成中断操作。它们常常通过联结器来进行中断，用户需要购买联结器许可证。

因此，某种贸易模式就这样出现了。SAP 就是一个经典的例子，你可以通过领有联结器来造访 SAP 数据。我以为，当智能体之间的接口出当前，访佛的模式可能会再次出现。但对于破钞者来说，这种模式还不太明确，因为在破钞者端，价值交换频频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，破钞者端的贸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：行家皆会说，为了让你进入我的操作空间或者从我的架构中索要数据，必须通过某种面容的智能体接口，且这个接口是有许可的。

举例，今天我在微软使用 Copilot 时，我有联结器接入 Adobe、SAP 实例以及咱们的 CRM（Dynamics）。这种模式尽头酷爱。事实上，想一想，咱们曾经很久莫得真实去使用那些企业应用要道了。

咱们许可了许多 SaaS 应用要道，但履行上很少有东谈主躬期骗用它们，更多的是公司里面某些东谈主在输入数据。但在 AI 时期，这种情况发生了变化，因为所少见据变得愈加易于造访。

你可以纵情地进行查询，比如，“我要和 Bill 开会，告诉我扫数 Benchmark 投资过的公司。”这时，AI 会从集中上、CRM 数据库中索要磋商信息，整合起来，提供一个总结或条记。

Bill Gurley 

从某种程度上来说，这些内容皆能通过咱们或这些联结器进行货币化。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时应用要道并获取数据，这个问题曾经有好多磋磨了。你怎么看待这个问题？

Satya Nadella 

这是个酷爱的问题。谁能允许这种步履呢？是用户，如故操作系统？在 Windows 上，坦率地说，我莫得办法阻碍这种步履，除了通过一些安全防御措施。

是以，表面上，我可以通过一些技能来确保这类步履是安全的。我最大的担忧是安全风险。如果坏心软件被下载，并运行在系统中实施操作，那就是一个巨大的风险。因此，我认为咱们将把这种权限约束集成到操作系统中，竖立一些更高的造访权限和权限管理。

然则，最终，用户将能够在 Windows 这样的灵通平台上约束这些步履。我信托苹果和谷歌会有更多约束权限，因此它们不会允许这种步履发生。

从这个角度看，你可以说，灵通平台像 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，最终咱们要看各方如何章程这些法则。

Bill Gurley 

咱们可以从另一个角度来看这个问题，然后再赓续磋磨。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，今天咱们曾经许可了 Apple Mail 的 Outlook 同步。这个案例很酷爱，我认为可能会有一些价值泄漏，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，可能会愈加辛勤。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，因为最先，它不是咱们的数据，而是客户的数据。是以，客户必须得意，而客户的 IT 部门也必须允许。这不是我能粗率设定的一个开关。

第二点是，它必须具备一个信任规模。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 的智能管理一样。假想一下，咱们会为 M365 建立访佛的信任和治理结构。

Bill Gurley 

今天你谈了好多内容，我强烈推选行家下载并深入了解，因为这真的长短常挑升想。

Brad Gerstner

那么，Satya，赓续深入这个话题。Mustafa 曾提到 2025 年将是“无尽顾忌”的年代。Bill 和我从本年年头运行就一直磋磨，认为下一个 10 倍的飞跃很可能恰是 ChatGPT 所带来的持久顾忌，况兼能在咱们授权下实施操作。

咱们曾经看到顾忌的初步达成，我也尽头信托 2025 年这一问题将基本处置。然则，对于实施操作的问题，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酒店的最廉价钱房间”？Bill 和我对此有过屡次磋磨，似乎筹备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，是否定为这是一个困难的问题呢？

Satya Nadella 

是的，我得意你的见识，最具灵通性和无尽可能的操作空间仍然尽头困难。但如你所说，照实有两三点尽头激昂东谈主心，超越了模子本人的膨胀性和原始才略。其中之一是顾忌，另一个是器具使用或实施操作，还有一个我想提的是权限管理。

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，你可以安全地造访哪些数据，谁来进行管理和治理。

是以，当你把这些皆结合在一谈时，智能体的步履会变得愈加可管理。实施操作时，它是可考据的，况兼具有顾忌功能，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 层来组织这些就业。正因为如斯，咱们将 Copilot 视为就业文档和就业过程的组织层。

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 曾经尽头好），功能调用也仍然有限。尤其是在破钞者端，Web 功能调用依然尽头困难。

至少在灵通集中上，它可以完成几个网站的操作，但一朝触及到预订机票、酒店等任务，如果后端架构发生了变化，它就会出问题，尽管可以通过学习校正。但我认为，这仍然需要一年到两年时间，能力完成更多的功能。

从企业角度来看，去作念销售智能体、市集营销智能体、供应链智能体等就业，曾经有一些进展。举例，在 Dynamics 中，咱们曾经达成了 10 到 15 个智能体，可以自动处理供应商通信、更新数据库、调理库存等任务。这些皆可以在今天完成。

Bill Gurley 

Mustafa 提到对于近乎无尽顾忌的驳倒，嗯，我信托你们应该听过或在里面磋磨过。你能就此提供一些暴露吗？如故这部天职容还未公开？

Satya Nadella 

我认为，从某种程度上来说，顾忌系统就像是你有一个类型系统，对吧？这就是枢纽。它不是每次皆从头运行。你得组织起来。

Bill Gurley 

我明白了。他的酷爱是你们在这方面有本领突破？

Satya Nadella 

是的，履行上咱们作念了一个开源名目，我谨记是 TypeScript 团队作念的。咱们尝试的是把顾忌进行结构化处理，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，这样就可以厚重构建一个顾忌系统。

Brad Gerstner 

那咱们换个话题谈谈企业 AI。你提到微软的 AI 业务曾经约有 100 亿好意思元收入，且这部分皆是推理任务，不是租借原始 GPU 进行考查。你怎么看面前市集上是否有紧要就业负载升沉的问题？面前你们的收入家具是哪些？

Satya Nadella 

是的，履行上大部分与 OpenAI 的考查协调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，而是在其他收入名目中，基于咱们的投资。

Brad Gerstner 

是以这意味着你们的收入或亏本主要体当今其他收入或亏本部分，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皆来自于咱们的 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，时期中的“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，行家皆曾经醒过来了，但我以为可能再也不会有像这样的两年最先的契机了。谁知谈呢？

你说得对，总会有其他团队放出什么样本片刻破裂宇宙。不外，我认为要通过某个基础模子建立这种最先地位长短常阻拦易的。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 

你认为其他公司考查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 

我不肯定。我只可说，望望其他公司有哪些“爆款”应用，我不暴露它们具体运行哪些模子，在哪些场所运行。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本人的分发才略而增长，但很挑升想的少量是，尽管行家皆在考虑 AI 的领域，但真实的“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，照实也有好多创业公司在往下走，渐渐得到一些关注，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，有超越 500 万 DAU 的，能列出若干？

Brad Gerstner 

我认为 Zuckerberg 可能会争辩论 Meta 的 AI 肯定也有超越 500 万 DAU，但就你提到的安详应用来说，照实如你所说，Zach 的本领实足运行在自家平台上。

Satya Nadella 

他不依赖寰球云。

Bill Gurley 

Satya，说到企业端，编程空间曾经经运行加快了，你们在这方面进展可以，市集也很感风趣。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。

你是否驰念有东谈主认为 AI 应该从零运行，从头构建通盘基础设施，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 最先的家具来不详掉这些不消要的元素？相同的情况也适用于 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 

这个问题尽头艰巨。对于 SaaS 应用要道或业务应用要道，我可以谈谈咱们我方在 Dynamics 上的作念法。咱们的想路是，跟着智能体时期的到来，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，这些逻辑将升沉到这些智能体中，这些智能体将进行多库更新。扫数的业务逻辑将荟萃在 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，扫数的后端皆将被替代。

咱们面前在 Dynamics 上的告捷率很高，尤其是在智能体使用方面。咱们正积极鼓励这项就业，想把它整合进通盘过程。不单是是 CRM，履行上咱们的财务和运营部分也在经历访佛的变化，因为行家但愿看到更具 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 和智能体来转变，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，我最感奋的一件事就是，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通盘过程。

它能自动生成计划，然后实施这些计划。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 

我今天听到一个东谈主们磋磨最多的问题，就是这些投资的 ROI 问题。你们有超越 22.5 万职工。你们在里面是否利用 AI 来提高坐褥力、镌汰成本，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访佛的增长？

Satya Nadella 

是的，履行上这是咱们当今微软尽头关注的内容，亦然客户尽头存眷的话题。我是这样来看待的，我尽头心爱从工业公司精益管理的阅历中学习。对吧？这少量真的很挑升想。比如，这些公司的增长常常皆超越 GDP 增长，尽头了不得。

这些好的工业公司可以通过精益管理提高 200 到 300 个基点，增涨价值、减少铺张。这就是精益管理的作念法。是以我以为 AI 就像是常识就业中的精益管理。

咱们真的在向这些工业公司学习，比如说，如何去不雅察过程的着力，如何找到可以自动化的部分，如何让过程更高效。是以，客户服务就是最显然的例子之一。

咱们在这方面过问了梗概 40 亿好意思元，从 Xbox 扶直到 Azure 扶直皆涵盖其中。事实上，这长短常严肃的过问。通过前端的诱导率，咱们能够提高智能体的就业着力，最艰巨的是，智能体更得志，客户更舒畅，咱们的成本也不才降。

这是最显然的例子之一，另外就是 GitHub Copilot。它亦然一个尽头典型的例子。在 GitHub Copilot 就业空间中，你从一个问题运行，到一个计划，然后实施或指定一个计划，接着是多文献剪辑。它完全改变了团队的就业过程。

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 办公室的准备就业自 1990 年以来简直莫得发生什么变化。

履行上，我这样看待它——假想一下，电脑出现之前，如何作念财务预测？咱们使用传真机，里面备忘录，直到个东谈主电脑运行普及，东谈主们才运行用 Excel 表格发送电子邮件，行家交换数字、造成预测。

当今，AI 时期曾经驾临，事情发生了改变。我我方准备客户会议时，我会进入 Copilot，筹商：“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 会议记载以及集中上网罗信息并提供给我。我可以凭证这些信息创建页面，并实期间享给我的团队。

假想一下，以前 CEO 办公室的文书方式就不再需要了，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 协同就业，及时与我的共事协调。这是新的就业流，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易台，只是枯竭及时信息。你必须比及财务季度完毕，然后 CFO 才会来捏造你之前的裂缝。

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 可能会指示你该计议哪些要求。扫数这些及时的智能反馈正在改变就业过程和就业产物。是以，咱们看到好多访佛的案例。

我想你的中枢问题是，如何通过 AI 达成运营杠杆。这就是咱们但愿达到的指标。咱们盼望通过 AI 镌汰东谈主力成本，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 使用着力皆会更高。这就是我对这件事的见识。

Brad Gerstner 

这很有风趣。好，咱们换个话题，谈谈之前你提到的模子膨胀和成本开销的问题。我听你说过对于微软的成本开销。假想一下在 2014 年你接受时，你可能没意想成本开销会变成今天这个式样。

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开销，而不像传统的软件公司。你的成本开销从 2020 年的 200 亿增长到 2025 年可能达到 700 亿。你们的成本开销与收入之间的关联尽头高，这很挑升想。

一些东谈主驰念这种关联可能会破裂，以致你我方曾经提到，改日可能会出现“成本开销需要先行”这种情况，咱们可能需要为这种弹性作念好准备。那么你怎么看待这个成本开销的水平？它是否让你晚上睡不着觉？这种增长率会在什么时候运行放缓？

Satya Nadella 

嗯，这里有几个方面。最先，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，因为咱们曾经在实践这一切很永劫间了。数据中心有 20 年的生命周期，唯独在使用开发时你才需要支付电力用度，而硬件的使用周期梗概是 6 年，你知谈如何提高开发的利用率。

这些皆是咱们已知的。而且好音书是，这不仅是成本密集型的，它相同亦然软件密集型的。你可以通过软件来提高成本酬报率（ROIC）。

履行上，最初好多东谈主皆在想，像微软这样的超大领域公司怎么能赢利？和旧式的托管公司比拟，新的超大领域公司有什么隔离？谜底就是：软件。这少量在 AI 加快器的设立中也相同适用——通过最先的本领设立，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”。往日 15 年里，咱们不断设立和膨胀基础设施，但片刻间，一个新的需求出当今云筹备中，这个需求就是 AI 加快器。因为当今每个应用皆需要一个数据库、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，你就必须大领域设立 AI 加快器。这种需求将会渐渐措施化。最先是建造，之后是就业负载的措施化。最终，这一切就会像云筹备一样，赓续增长。

是以，咱们会赓续增长，确保这些就业负载的需求种种化，幸免出现不利弃取，只是单纯基于供给方面设立，咱们确保全球各地皆能产生真实的需求。我会关注这些成分。这就是如何管理成本酬报率的方法。

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 和应用要道相结合的头绪，像 GitHub Copilot 或 M365 等。这些皆有不同的利润率。是以，在 AI 时期，咱们的战术亦然赓续保持多元化的家具组合，确保利润的最大化。

事实上，微软在云筹备中的上风之一就是，咱们不仅领域比亚马逊大，而且增长速率也超越亚马逊，利润率还比亚马逊高。这恰是因为咱们在多个头绪上进行了深度的布局。这恰是咱们但愿在 AI 时期延续的策略。

Bill Gurley 

因为最近对于模子膨胀的磋磨好多，显然历史上曾经磋磨过如何屡次膨胀集群领域，而不是一次性膨胀到某个领域。最近有一档播客中，他们透澈改变了想路，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，而且不需要破耗大量的成本开销。我很好奇，这两种不雅点天然是团结枚硬币的两面，但你怎么看大领域 LLM 模子的膨胀和考查成本，改日会如何发展？

Satya Nadella 

嗯，你知谈的，我长短常信托领域律例的。最先我得说，事实上，咱们在 2019 年作念的赌注就是基于领域律例，而且我依然敬佩这少量。

换句话说，不要反对领域律例，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，领域律例的指数增长将变得更困难，因为散布式筹备问题在进行大领域考查时会变得愈加复杂。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阐述他们的作念法，但他们依然在赓续进行预考查，我认为这不会罢手，仍然在连续进行。

但令东谈主感奋的是，OpenAI 曾公开考虑过的，以及 Sam 也提到过的，就是他们在 0 和 1 上的就业。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高出。基本上，推理筹备时间本人亦然一种领域律例。

是以你有了预考查，然后你灵验地通过这个测试时间采样来生成令牌，再将其送回预考查，创造出更刚毅的模子，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，可以普及模子的才略。

测试时间或者推理时间的筹备克己在于，运行这些 O1 模子时，可能触及两个安详的事情：采样访佛于考查，使用它生成考查用的令牌；而且客户在使用 O1 时，履行上也在用更多的资源。是以你从中得回了报酬。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，这是一个细腻的结构性上风。

Bill Gurley

这两个膨胀主义的硬件架构不一样，对吗？一个是预考查，另一个是推理。

Satya Nadella 

是的，我认为最好的理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结识状态的场所。

事实上，我每次跟 Jensen 谈时，他的见识皆很对：你想要每年皆买一些，而不是一次性购买。你想一想，当你把开发折旧周期定为 6 年时，最好的方式就是每年买少量，厚重积蓄，对吧？

你用最先的节点来作念考查，第二年它就进入推理阶段。这就是结识状态。我认为咱们最终会在通盘开发群体中达成这种结识状态，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，行家说指数增长是否罢手了，经济现实也会发生作用。到某个时候，每个东谈主皆会注释并作念出经济上理性的决策，即便我每年皆在双倍普及才略，但如果我不可卖掉这些家具，那就没酷爱了。

另一个问题是赢家的吊祭。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。你可以章程各式使用要求，但履行上这些东西很难约束。蒸馏就是这样，另外，你不消作念什么，只需逆向工程你的才略，并以更高效的筹备方式达成。

因此，计议到这一切，我认为会有一个上限，行家当今皆在追逐少量最先，但最终扫数经济现实皆会显现出来，集中效应是在应用层。是以如果集中效应皆在应用层，那我为什么还要在某个模子才略上过问大量资金呢？

Brad Gerstner

我听到你的酷爱是，Elon 曾说他要建一个百万 GPU 的集群，我认为 Meta 也说过访佛的话。

Bill Gurley 

我谨记他讲的是预考查要用 200 个，之后又开打趣说是百万。

Brad Gerstner 

但我谨记他是开打趣说的一个十亿的集群。但事实上，Satya，基于你对预考查和膨胀的见识，你是否曾经改变了你们的基础设施策动？

Satya Nadella 

我面前的设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，皆有一个经济模子。我认为这里需要一种相对有法式的方式来想考如何清算库存，使其变得挑升想，或者你也可以从开发的折旧周期来计议。

你不可一下子买进大量开发，除非你能找到 GPU 的物理特质能够与我的财务景色匹配，况兼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，赓续建立如何驱动推理需求，然后提高我的才略，况兼保持高效。

我天然知谈 Sam 可能有不同的指标，他对 AGI 有深刻的信念，或者其他方面有深刻的见识，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考查竞争，这样说准确吗？

Satya Nadella 

嗯，咱们不会作念重复的就业。毕竟，鉴于咱们与 OpenAI 的协调，微软当今进行第二次考查是没挑升想的。

Bill Gurley 

对，没错。

Satya Nadella 

是以咱们尽头严慎。这亦然咱们战术上的一种法式。履行上，这就是我一直强调给 Sam 的那点：咱们把扫数赌注压在 OpenAI 上，说咱们要荟萃筹备资源，况兼因为咱们领有扫数 IP 权柄，是以咱们作念了这样的弃取，感到尽头好。

因此，Mustafa 说的酷爱是，咱们会在考查之后，以致在考据等方面，荟萃更多资源。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考查就业，这样可以使咱们在里面有才略作念出相应的调理。咱们会赓续开发得当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，你的恢复是否也评释了为什么你们会将部分基础设施外包给 Core Weave 并建立协调伙伴关系呢？

Satya Nadella 

咱们之是以这样作念，是因为行家皆被 ChatGPT 和 OpenAI 的影响搞得措手不足。是的，完全是的。我是说，根底没办法进行供应链策动，什么皆没法料想。二十多年前，谁能意想 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程度。咱们其时就说，不会过度驰念着力问题。是以，非论是 Core Weave 如故其他公司，咱们皆在各地购买。可以理会吧？这是一次性的事情，当今咱们曾经在追逐程度了。是以，这更像是追逐的过程。

Brad Gerstner 

那么当今你们还有供应戒指吗，Satya？

Satya Nadella 

不再有芯片供应的戒指了。咱们在 2024 年照实经历了一些供应经管。咱们对外文牍过，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 

我外传，对于你们在 O1、测试时间筹备、后考查就业的过问，取得了尽头积极的完毕。你提到的这些也尽头筹备密集，因为你们需要生成大量的令牌，然后将这些令牌回填到高下文窗口中，反复进行。这种筹备需求会飞速累积。

Jensen 曾暗示，他认为 O1 推理筹备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持久计划来膨胀推理筹备，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。某种酷爱上，理会通盘就业负载尽头有匡助。全体就业负载中，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“临时就业区”，用于实施一些自动分级，以致是生成样本。这就是他们运行代码评释器的场所。趁机说一下，这个就是尺度的 Azure Kubernetes 集群。是以从某种角度看，旧例的 Azure 筹备与 GPU 的比例以及一些数据服务的比例，也可以看作是通盘筹备模子的一部分。

因此，回到你的问题，咱们考虑推理时，履行上是说这些事情的组合。正因如斯，我才会认为，AI 不再是与云筹备分开的领域，它当今曾经成为云筹备的中枢部分。

在每个 AI 应用皆是有状态的、智能表情的应用的时期，这些智能体实施具体操作时，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，就是咱们曾经设立了 60 多个 AI 区域，扫数的 Azure 区域皆曾经准备好扶直全面的 AI 应用。这就是改日所需的基础设施。

Brad Gerstner

这听起来很有风趣。咱们在此次对话中曾经提到了好多对于 OpenAI 的内容，但你正在管理的是你们在 OpenAI 的巨大投资与你们自身“燃烧”计划之间的均衡。你展示了一张幻灯片，凸起了 Azure、OpenAI 和 OpenAI Enterprise 之间的各异，其中好多内容皆触及企业级的功能，是你们所带来的私有上风。

那么，当你看到这种竞争关系时，你是如何想考的？你是否定为 ChatGPT 在破钞端可能是最终赢家？你们也会有我方的破钞端应用，之后可能会在企业市集进行单干协调。你是如何看待与 OpenAI 的竞争关系的？

Satya Nadella 

到面前为止，我的见识是，OpenAI 作为一个大领域的公司，它曾经不再是单纯的初创公司了。它当今是一个尽头得手的公司，曾经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协调伙伴一样，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如何对接。我把它们算作 IP 协调伙伴，因为咱们提供系统的 IP，他们则提供模子的 IP。是以这亦然咱们相互深度存眷对方得手的一个方面。

第三，我把它们算作一个大客户来看待，因此，我但愿像对待其他大客户一样为它们提供服务。

终末是协调。非论是破钞端的 Copilot，如故与 M365 等家具的协调，咱们皆会在这里进行深入协调。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 领有苹果的协调条约，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 各异，客户可以凭证我方的需要弃取使用。比如，如果你是 Azure 的客户况兼想使用 Azure 的其他服务，那么使用 Azure 的 API 和磋商服务会更便捷。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，从某种酷爱上讲，领有这两种分发方式对微软来说亦然故意的。

Bill Gurley 

可以说，这照实是硅谷社区，以致更泛泛的贸易社区中一个颇具诱骗力的话题。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 对这个问题的见识。

天然有好多事情可能你不可线路，但你能线路点什么吗？对于 OpenAI 是否正在进行重组，是否有转变为盈利模式的计划？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，而咱们会提供扶直。从咱们的角度来看，咱们长远存眷的，最先是 OpenAI 赓续得手，因为这对咱们故意。我也认为 OpenAI 是这个平台转型中的记号性公司，宇宙因 OpenAI 的得手而变得更好。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风景。就像在扫数这种协调关系中，一部分是协调的弥留，另一部分则是 Sam 作为一个极具远见和宏愿的企业家，他有着尽头明确的指标和行动速率。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经管条件下，去理会和扶直他所要作念的事，而他也需要理会和得当咱们在一些方面所需要的法式。是以我信托咱们会找到均衡点。

然则我以为好音书是，咱们在这个协调框架内曾经走了很长的路。往日五年对他们和对咱们皆尽头好。而从我的角度来看，我会赓续相持这少量，并但愿能尽可能延续这种协调关系。咱们唯独持久结识的协调伙伴关系，能力使两边受益。

Brad Gerstner 

当你们计议到安详融资、解开两家公司之间的磋商时，你们是否野心尽快鼓励？我曾经提到，大意下一步，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，具有如斯记号性的业务，这对他们的改日发展有着积极的影响。你怎么看待这种可能性？你认为 OpenAI 改日的发展会赓续保持面前的协调关系吗，如故会有更大的变动？

Satya Nadella 

我想我要留意，不要越过界限。因为从某种酷爱上说，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理层作念出。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，我尽头明确的是，咱们但愿扶直他们所作念出的任何决定。对我来说，作为投资者，最艰巨的是咱们之间的贸易协和洽常识产权伙伴关系。咱们需要确保在这个过程中保护好咱们的利益，并在改日不断强化这些协调。

但我认为，像 Sarah、Brad 和 Sam 这样的明智东谈主，他们会作念出最合适他们就业指标的决定。咱们也会扶直他们在这一过程中作念出的决策。

Brad Gerstner 

那么，也许咱们该完毕了。尽头感谢你今天的时间。我想以“灵通”与“闭塞”的话题来作念一个总结，谈谈咱们如何协调来确保 AI 的安全性。大意我可以给你一个灵通式的问题，谈谈你如何看待灵通源代码和闭塞源代码之间的隔离，以及在推动安全 AI 时的协调。

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 和我这样扶直开源的东谈主，也听到了一些月旦声息。

而你也提到过，行家可以索要模子进行考查，最终一些模子的应用可能是咱们不肯意看到的。那你如何看待，如何作为一个国度，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。最先，我一直认为灵通源代码和闭塞源代码是创建集中效应的两种不同阶梯。我从来莫得把它们看作是单纯的“宗教战斗”，而是更多地从贸易战术的角度来看待它们，认为它们是两种不同的弃取。

这亦然为什么我认为 Meta 和 Mark 所作念的事情尽头明智。某种酷爱上，他试图将我方的上风进行商品化。这对我来说尽头有风趣，如果我是 Meta 的话，我也会这样作念。他很公开、也尽头有劝服力地谈到，我方想让 Meta 成为 LLM（诳言语模子）的“Linux”。

我以为这是一个尽头奥密的模子，事实上，这里照实有一个潜在的贸易模式。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，孝敬者的主要资金开头是运营开销。

我一直说，Linux 能够得手，不单是是因为它本人的开源精神，也离不开像微软、IBM、Oracle 等公司的扶直。灵通源代码为这种协调提供了很好的机制，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，咱们也经历了好多得手的闭塞源家具。至于安全性，这是一个尽头艰巨的问题，但它是一个安详的问题。毕竟，法律和安全尺度皆适用于扫数家具，非论是开源如故闭塞源。

是以，我认为在成本主义体系下，最好是保持多种贸易模式并允许竞争，让不同的公司弃取妥贴我方的旅途。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作风。因此，这些 AI 安全机构会对扫数模子设定长入的尺度。如果存在国度安全泄漏问题，行家也会对此尽头关注。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艰巨影响，监管轨制也会相应制定。

Brad Gerstner

真的很难信托咱们曾经进入 ChatGPT 时期只是 22 个月了。回头望望，你对于阶段性转型的框架，微软无疑处于一个尽头故意的位置，跟着咱们进入 AI 时期。是以，往日 10 年的进展尽头值得祝福，真的是令东谈主能干。

与此同期，我以为，Bill 和我看到你、Elon、Mark、Sundar 等东谈主的带领力时，皆会感到尽头激昂，因为你们照委果推动“好意思国团队”在 AI 领域的前进。咱们俩皆对改日如安在全球范围内定位我方充满了信心。是以，尽头感谢你花时间与咱们调换。

本文开头：有新Newin，原文标题：《深度｜微软 CEO 纳德拉最新两万字瞻念察：C 端 Agent 贸易模式仍需摸索，告白流量模式或靠近转变，B 端枢纽在生态集成》

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