OpenAI上周宣布，正式成為一家非營利基金會(huì)控制一家營利性企業(yè)（PBC）的治理結(jié)構(gòu)，還與微軟簽訂了協(xié)議，劃清了股權(quán)和今后最長7年的合作方式。這一“科技史上最成功的投資與合作”，進(jìn)入了。

微軟CEO納德拉（Satya Nadella）和OpenAI CEO 奧特曼（Sam Altman），接受了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)Altimeter創(chuàng)始人CEO格斯特納（Brad Berstner）的專訪。在前半段，奧特曼談到了未來合作的細(xì)節(jié)，OpenAI的上市可能性、美國在聯(lián)邦層面建立起對AI的監(jiān)管、對OpenAI2026年的展望。精彩的部分在納德拉這一段，他提出了當(dāng)年投資OpenAI的決策邏輯和過程，OpenAI對微軟的業(yè)務(wù)及戰(zhàn)略價(jià)值，尤其是OpenAI對擴(kuò)展（scaling law）定理的執(zhí)念，重構(gòu)了Azure云，并且形成了AI基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模（scale）效應(yīng)。

納德拉提出了兩個(gè)有力的論斷：規(guī)模之上，就不會(huì)有什么是真正的商品 （At scale, nothing is commodity ），超級云計(jì)算（hyperscaler）通過供應(yīng)鏈、成本結(jié)構(gòu)和軟件效率構(gòu)建起運(yùn)營利潤的復(fù)利。在黃仁勛的AI工廠提法之上，納德拉提出了智能體工廠（agent factory），即智能體將重構(gòu)軟件行業(yè)和SaaS商業(yè)模式，能最大效率地利用好token，創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值。

納德拉對于AI的未來是樂觀的，而且認(rèn)為，AI正在引領(lǐng)美國進(jìn)行一場工業(yè)重建。

（來源：采訪視頻截屏）

我們基本編譯了全文，約15000字，如下：

目錄

微軟關(guān)聯(lián)了兩家世界上最大的非營利基金會(huì)

與微軟交易的魔鬼細(xì)節(jié)

我們都被算力和電力卡住了

展望OpenAI的2026

投資OpenAI的決策與價(jià)值

AI基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模效應(yīng)

AI原生軟件的新時(shí)代

AI 工廠與智能體工廠

AI在引領(lǐng)一場史詩級的重建

正文：

Brad：

各位，這真是大新聞滿滿的一周。我從英偉達(dá)的 GTC 講起——它市值剛到 5 萬億美元。Google、Meta、Microsoft……Satya，你們昨天剛發(fā)布財(cái)報(bào)。我們聽到的一直都是：算力不夠、算力不夠、永遠(yuǎn)不夠。周三還有降息，GDP 增速接近 4%。我剛還跟 Sam說，總統(tǒng)在馬來西亞、韓國、日本，聽起來還有中國，達(dá)成了一系列巨額協(xié)議——這些協(xié)議為美國再工業(yè)化提供了驚人的金融火力：比如 800 億美元投向新核裂變——都是你們擴(kuò)大量產(chǎn)算力所需要的。更重要的是，你們周二發(fā)布了澄清雙方合作關(guān)系的重磅公告，恭喜！

我想先從這件事談起。我想用最簡單的語言把交易結(jié)構(gòu)理清，讓我和大家都能明白。先說投資部分吧，Satya。微軟從 2019 年開始投資，到目前大約向 OpenAI 投入了 1340 億美元（注：口述為數(shù)量級），相應(yīng)換得公司全面攤薄后的 27% 股權(quán)。之前大約是三分之一，過去一年隨著新一輪投資被進(jìn)一步攤薄。這個(gè)持股比例大致正確嗎？

微軟關(guān)聯(lián)了兩家世界上最大的非營利基金會(huì)

Satya Nadella：

是的，大致如此。但在談我們持股之前，我想先說一件更獨(dú)特的事：OpenAI 在這次重組中誕生了全球規(guī)模最大的非營利基金會(huì)之一。別忘了，在微軟我們很自豪地與兩個(gè)全球最大非營利組織有關(guān)聯(lián)——蓋茨基金會(huì)，以及現(xiàn)在的OpenAI 基金會(huì)。這才是大新聞。當(dāng)然，我們也非常高興作為投資者和早期支持者參與其中。老實(shí)講，我們當(dāng)年投第一筆 10 億美元時(shí)，并沒想著會(huì)成為百倍股，但今天走到了這里。這是對 Sam 和團(tuán)隊(duì)的最好注腳——他們很早就看到了這項(xiàng)技術(shù)的潛力，并以極高的執(zhí)行力把它做出來了。

Sam Altman：

這一路走來是一次非常出色的合作。正如 Satya 說的，我們一開始也不知道會(huì)走到哪里。我認(rèn)為這是科技史上最偉大的合作之一。若沒有微軟，尤其是 Satya 早期的強(qiáng)烈信念，我們不可能做到現(xiàn)在這樣。在當(dāng)時(shí)的環(huán)境下，愿意下這種賭注的人并不多。我們對技術(shù)會(huì)怎么走并沒有答案——準(zhǔn)確地說，完全不知道。但我們對持續(xù)推進(jìn)深度學(xué)習(xí)這件事有很強(qiáng)的信念，相信只要把它做下去，我們就能做出極佳的產(chǎn)品、創(chuàng)造巨大價(jià)值；同時(shí)，正如 Satya 所說，打造出我們相信會(huì)成為全球最大的非營利機(jī)構(gòu)。我很喜歡現(xiàn)在這種結(jié)構(gòu)：它既讓非營利組織的價(jià)值能夠增長，同時(shí) PBC（公益性公司）也能獲得持續(xù)擴(kuò)張所需的資本。如果沒有這種結(jié)構(gòu)、也沒有愿意支持這種結(jié)構(gòu)的合作伙伴，非營利組織不可能有今天的體量。自我們建立合作以來已 6 年多了，這 6 年里我們?nèi)〉昧肆钊睡偪竦某删�，未來�?huì)有更多。我甚至希望 Satya 最終能在這筆投資上賺到 1 萬億美元，而不只是千億級的回報(bào)。

Brad：

重組的一部分是：上層是非營利基金會(huì)，下層是公益性公司（PBC）。這很驚人。非營利基金會(huì)一開始就用 1300 億美元的 OpenAI 股票完成了資本化，一出場就是全球規(guī)模最大的基金會(huì)之一，將來可能更大。加州總檢察長也表示不會(huì)反對。你們已經(jīng)把這 1300 億與“確保 AGI 造福全人類”的使命綁定在一起。你們宣布首批 250 億美元將用于醫(yī)療健康和 AI 的安全與韌性。

Sam，先恭喜兩位——這對 AI 的未來是巨大貢獻(xiàn)。請你講講為何把重點(diǎn)放在健康和韌性，以及如何確�；饡�(huì)最大化社會(huì)效益、而不被很多非營利機(jī)構(gòu)常見的政治偏見拖累？

Sam Altman：

首先，給世界創(chuàng)造大量價(jià)值的最好方式，就是我們已經(jīng)在做的事：把強(qiáng)大的工具做出來，讓所有人用得上。我認(rèn)為資本主義很好，公司也很好，大家正把先進(jìn)的 AI 帶到更多人和企業(yè)手中，做了很多了不起的事。

但也有一些領(lǐng)域，市場機(jī)制并不總能導(dǎo)向最符合公眾利益的結(jié)果，需要用不同的方式去做。還有一些是這項(xiàng)技術(shù)帶來的全新可能，比如用 AI 以極快速度推進(jìn)科學(xué)、實(shí)現(xiàn)真正意義上的自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)。

當(dāng)我們思考優(yōu)先方向時(shí)，如果能治愈大量疾病，并讓相關(guān)數(shù)據(jù)與知識廣泛可得，那將是對世界非常好的事。至于AI 韌性，未來有些情況可能會(huì)變得有點(diǎn)陌生，而且并非都能靠公司各自為政來解決。隨著世界跨越這個(gè)過渡期，如果我們能資助一些關(guān)鍵工作——比如網(wǎng)絡(luò)防御、AI 安全研究、經(jīng)濟(jì)研究等，幫助社會(huì)更平穩(wěn)地穿越這段時(shí)期——那就太重要了。我們非常有信心彼岸會(huì)更美好，但路上肯定會(huì)有些波折。

與微軟交易的魔鬼細(xì)節(jié)

Brad：

繼續(xù)回到這份交易。關(guān)于模型與排他性，OpenAI 可以在 Azure上分發(fā)其領(lǐng)先模型；但在未來七年（到 2032 年）之前，不能在其他主流公有云上分發(fā)——除非提前通過 AGI 驗(yàn)證。但你們可以在其他平臺分發(fā)開源模型、Sora、智能體、Codex、可穿戴等。也就是說，ChatGPT 或 GPT-6不會(huì)出現(xiàn)在 Amazon 或Google 上，對嗎？

Sam Altman：

不完全是。首先，我們希望和微軟一起做很多事，為他們創(chuàng)造價(jià)值，也希望他們?yōu)槲覀儎?chuàng)造價(jià)值。這方面會(huì)有很多合作。我們會(huì)把 Satya 曾經(jīng)用過的一個(gè)術(shù)語保留下來——“無狀態(tài)（stateless）API”——這部分到 2030 年前獨(dú)家在 Azure上提供。除此之外，我們會(huì)把很多產(chǎn)品分發(fā)到別處，這對微軟其實(shí)同樣有利�？傊�，很多產(chǎn)品會(huì)在很多平臺出現(xiàn)，而“無狀態(tài) API”這塊只在 Azure，用戶可以通過 Azure 或我們來獲取，我覺得這很好。

Brad：

關(guān)于收入分成：OpenAI 仍需就全部營收向微軟支付分成，這個(gè)分成到 2032 年結(jié)束，或者在 AGI 被驗(yàn)證時(shí)提前結(jié)束。假設(shè)分成比例是 15%，如果 OpenAI 的年?duì)I收為200 億美元，那就向微軟支付 30 億美元，并計(jì)入Azure 的營收，對嗎？

Satya Nadella：

我們確實(shí)有分成安排，正如你說的：要么持續(xù)到 AGI，要么到期結(jié)束。至于它在微軟內(nèi)部計(jì)入 Azure 還是其他口徑，我倒還真記不清了——這個(gè)問題該去問 Amy。

Brad：

既然排他性與分成都在AGI 驗(yàn)證時(shí)提前終止，那 AGI 的判定就非常關(guān)鍵。據(jù)我了解，如果 OpenAI 聲稱達(dá)到 AGI，就會(huì)交由一個(gè)專家小組快速裁定是否達(dá)標(biāo)。Satya，你昨天在財(cái)報(bào)電話會(huì)上說，沒有人接近 AGI，短期內(nèi)也不太可能；你還提到“鋸齒狀的、尖峰式的智能”。Sam 似乎比你更樂觀。你們擔(dān)心未來兩三年真的要請“陪審團(tuán)”來裁定是否到達(dá) AGI 嗎？

Sam Altman：

我理解你想制造點(diǎn)“火花”，但說實(shí)話，設(shè)立一個(gè)清晰的流程是好事。我預(yù)計(jì)技術(shù)還會(huì)經(jīng)歷許多出乎意料的轉(zhuǎn)折。我們會(huì)繼續(xù)做彼此的好伙伴，一起判斷什么最合理。

Satya Nadella：

說得好。這也是我們之所以要建立這一流程的原因。歸根結(jié)底，我相信智能的能力邊界會(huì)不斷提升。我們的真正目標(biāo)，是把能力放到個(gè)人與組織手里，讓他們獲得最大收益——這也是當(dāng)年吸引我與 OpenAI、與 Sam 團(tuán)隊(duì)合作的初心，我們會(huì)繼續(xù)沿這個(gè)使命前進(jìn)。

Sam Altman：

順便說句顯而易見的，就算明天我們真的做出了超級智能，我們?nèi)匀幌Ｍ④泿椭覀儼旬a(chǎn)品大規(guī)模交到用戶手里。

Brad：

當(dāng)然、當(dāng)然。微軟是全球最大的分發(fā)平臺之一，你們一直是出色的伙伴。這些澄清能打破不少外界的誤解。我們稍微換個(gè)話題——顯然，OpenAI 是史上增長最快的公司之一。Satya，你一年前在我們的節(jié)目里說過：每一次技術(shù)范式遷移都會(huì)誕生一個(gè)新的Google，而這一次的Google已經(jīng)出現(xiàn)，那就是 OpenAI。沒有你們當(dāng)初下的那些大賭注，這一切都不可能發(fā)生。話說回來，外界報(bào)道OpenAI 在 2025 年的營收是 130 億美元。Sam，你這周直播里又提到你們對算力的超大承諾：未來四到五年總額 1.44 萬億美元——其中對英偉達(dá) 5000 億、對 AMD 3000 億、對 Azure 2500 億等等。我這周聽到市場上最大的一個(gè)問題是：一家營收 130 億美元的公司，怎么能做出 1.44 萬億美元的支出承諾？你也聽到了這些質(zhì)疑吧，Sam。

Sam Altman：

首先，我們的營收遠(yuǎn)不止那個(gè)數(shù)字。其次，Brad——如果你想賣你的 OpenAI 股份，我能幫你立刻找到買家。我真的是說真的，有很多人很想買 OpenAI的股權(quán)——包括你，也包括我自己。那些在推特上對我們“算力承諾”大呼小叫的人，恐怕會(huì)非常樂意買這只股票。我們完全可以很快把你或別人的股份賣給這些最“吵”的人。

我們的計(jì)劃是讓營收陡峭增長——現(xiàn)在就在陡增。我們是在押注未來，營收會(huì)繼續(xù)快速增長；不僅ChatGPT 會(huì)繼續(xù)增長，我們還會(huì)成為重要的 AI 云之一；我們的消費(fèi)級設(shè)備業(yè)務(wù)會(huì)成為一項(xiàng)重要支柱；而自動(dòng)化科學(xué)研究的 AI 將創(chuàng)造巨大的價(jià)值。說實(shí)話，我并不常想當(dāng)一家上市公司，但在某些時(shí)刻這很誘人——比如當(dāng)有人寫“OpenAI 要破產(chǎn)了”之類的荒唐東西時(shí)，我真想讓他們?nèi)プ隹�，然后看看他們怎么被打臉�?/p>

當(dāng)然，我們的推進(jìn)是精心規(guī)劃的。我們理解技術(shù)與能力會(huì)如何演進(jìn)，也清楚圍繞這些能力我們能做出什么產(chǎn)品、帶來怎樣的營收。我們也可能搞砸——這就是我們在下注、在承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。其中一個(gè)非�，F(xiàn)實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)是：如果沒有算力，我們就做不出這個(gè)規(guī)模的模型，也賺不到相應(yīng)的收入。

Satya Nadella：

沒錯(cuò)。我再補(bǔ)一句，Brad，無論作為合作伙伴還是投資者，我從沒見過 OpenAI 拿出的商業(yè)計(jì)劃沒有達(dá)成甚至沒有超額完成的。坦率地說，大家談?wù)撟疃嗟氖撬麄冊谑褂昧颗c影響力上的成功，但就業(yè)務(wù)執(zhí)行而言，同樣驚人。

我們都被算力和電力卡住了

Brad：

我?guī)字芮霸?CNBC 上聽到 Greg Brockman 說過：如果我們的算力能擴(kuò)大 10 倍，營收未必正好擴(kuò)大 10 倍，但肯定會(huì)大增，因?yàn)槟壳熬褪潜凰懔ㄗ×恕?/p>

Sam Altman：

是的。說真的，我們被桎梏得相當(dāng)厲害。過去一年我們的算力大概放大了 10 倍，但如果還能再放大 10 倍，營收未必正好 10 倍，但我不覺得會(huì)差太遠(yuǎn)。

Brad：

昨晚你也說過類似的話，Satya——你們也被算力掣肘，如果有更多算力，增長會(huì)更高。Sam，幫我們量化一下：你們今天被算力約束的程度如何？再看未來兩三年的擴(kuò)建進(jìn)度，你覺得會(huì)不會(huì)有一天不再被算力約束？

Sam Altman：

我們經(jīng)常討論算力是否足夠這回事。我覺得正確的思路類似能源：只能在某個(gè)價(jià)格點(diǎn)上談需求。如果不談價(jià)格水平，談總需求是沒有意義的。

如果單位智能的算力價(jià)格明天驟降 100 倍，使用量會(huì)增加遠(yuǎn)超 100 倍。很多現(xiàn)在從經(jīng)濟(jì)上說不通的用例，在那種成本下都會(huì)涌現(xiàn)出全新需求。

另一方面，隨著模型變得更聰明——比如能用于治愈癌癥、發(fā)現(xiàn)新物理、驅(qū)動(dòng)一大群人形機(jī)器人去建空間站之類的瘋狂事情——那么人們也愿意為更高等級的智能付出更高的單位成本。

所以，談產(chǎn)能，就必須同時(shí)談單位成本曲線與單位能力曲線；沒有這兩條曲線，問題就是偽命題，規(guī)格也不清。

Satya Nadella：

我同意。你（Sam）常說，如果智能 ≈ 計(jì)算量的對數(shù)，那我們的目標(biāo)就是不斷提升效率：讓每美元、每瓦能產(chǎn)出的 token最大化，同時(shí)讓社會(huì)獲得的經(jīng)濟(jì)價(jià)值更大、成本更低。這也對應(yīng)杰文斯悖論的直覺：當(dāng)你把智能成本不斷商品化、壓低，它就會(huì)成為GDP 增長的真正驅(qū)動(dòng)力。

Sam Altman：

遺憾的是，現(xiàn)在更接近“智能的對數(shù)≈計(jì)算量的對數(shù)”。不過我們也許會(huì)找到更好的縮放律，也許能打破它。

Brad：

昨天微軟和谷歌都說了：如果有更多 GPU，云業(yè)務(wù)會(huì)增長更快。我問過黃仁勛：未來五年會(huì)不會(huì)出現(xiàn)算力過剩？他說未來兩三年幾乎不可能。你們同意嗎？

Satya Nadella：

供需周期在這個(gè)領(lǐng)域很難預(yù)測。長期趨勢正如 Sam 所說。但當(dāng)下我們最大的瓶頸不是芯片供應(yīng)，而是電力與連網(wǎng)的建設(shè)速度。如果這兩件事解決不了，你就會(huì)有一堆芯片躺在倉庫*無法上電——這就是我今天的實(shí)際問題：不是芯片不夠，而是沒有地方可以插電。全球擴(kuò)張也使鏈路更復(fù)雜、約束更多，通往目標(biāo)不會(huì)是直線。

Sam Altman：

總有一天會(huì)出現(xiàn)過剩——兩三年后，還是五六年后，我說不準(zhǔn)，但一定會(huì)，而且可能發(fā)生不止一次。這和人類心理、泡沫循環(huán)很有關(guān)；同時(shí)正如 Satya 說的，供應(yīng)鏈極其復(fù)雜、技術(shù)版圖會(huì)劇烈遷移。

如果極廉價(jià)能源在短期內(nèi)大規(guī)模上線，很多人會(huì)被自己簽過的長約反噬。再比如，若我們繼續(xù)把單位智能成本以每年幾十倍的速度壓降，對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來說那是一個(gè)可怕的指數(shù)。我們押注更便宜會(huì)帶來更多需求，但我也擔(dān)心，萬一我們一路突進(jìn)、大家都能在筆記本上跑個(gè)人 AGI，那就會(huì)像歷次基礎(chǔ)設(shè)施周期一樣，有人被狠狠傷到。

Brad：

說得很好。這兩種同時(shí)為真的命題必須同時(shí)握在手里。2001 年我們也經(jīng)歷過類似的事，但互聯(lián)網(wǎng)最終比任何人當(dāng)時(shí)的估計(jì)都大得多、好得多。

Satya Nadella：

還有一點(diǎn)常被忽視：OpenAI 最近在推理?xiàng)＃╥nference stack）上的優(yōu)化，讓同一塊 GPU榨出的效率遠(yuǎn)超摩爾定律的硬件提升；軟件端的提升甚至更快。

Sam Altman：

總有一天，我們會(huì)做出一款令人驚嘆的消費(fèi)設(shè)備，在極低功耗下完全本地運(yùn)行相當(dāng)于 GPT-5或 GPT-6 能力級別的模型。光是想象這件事就讓人難以置信——可那一刻會(huì)到來。而這，恰恰是一些構(gòu)建超大中心化算力的人最感到不安的地方。

Brad：

Satya，你也多次談過要把推理能力分發(fā)到“邊緣”和全球各地。

Satya Nadella：

是的。至少在我的設(shè)想里，關(guān)鍵是打造一支可互換（fungible）的算力機(jī)隊(duì)。在云基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)里，你必須做到兩件事：第一，做一座高效的 token 工廠（在這個(gè)語境中）；第二，高利用率。就這兩點(diǎn)。要想實(shí)現(xiàn)高利用率，你必須能把多種工作負(fù)載排程到同一套資源上，哪怕是訓(xùn)練環(huán)節(jié)也是如此�？凑麠l AI 流水線：有預(yù)訓(xùn)練、中期訓(xùn)練、后訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）……你都得能做。所以，對云服務(wù)商而言，機(jī)隊(duì)的可互換性就是一切。

Brad：

好。Sam，你剛剛提到——而且路透昨天也報(bào)道——OpenAI 可能在 2026 年末或2027 年上市。

Sam Altman：

不不不，我們沒有任何那樣具體的計(jì)劃。我是個(gè)現(xiàn)實(shí)主義者，我假設(shè)總有一天會(huì)發(fā)生，但不知道這些報(bào)道為什么會(huì)寫成那樣。我們沒有確定的日期，也沒有做出那樣的決定。我只是推測終局可能會(huì)走到那一步。

Brad：

但在我看來，如果你們在 2028 或2029 年的營收超過千億美元，那至少就有資格——

Sam Altman：

2027怎么樣？

Brad：

好，2027 更好。那你們就有條件IPO，并達(dá)到傳聞中的一萬億美元市值。給聽眾做個(gè)參照：如果你們以營收的 10 倍上市（比如 1000 億營收，對應(yīng)1萬億市值）——這其實(shí)低于 Facebook 上市時(shí)的倍數(shù)，也低于許多大型消費(fèi)公司上市時(shí)的倍數(shù)——如果再發(fā)行 10%–20%的股份，就能融資1000–2000 億美元，這看上去足以支持你們的擴(kuò)張與上述計(jì)劃。所以你并不反對，只是——

Sam Altman：

我們更想用營收增長來為公司輸血。這是我所期望的。但我并不否認(rèn)你說的路徑。

Brad：

我也說過，在我看來這是家極其重要的公司。很多人（包括我的孩子）都有自己的小賬戶在交易，他們天天用 ChatGPT。我覺得讓散戶也能買到這樣一家最重要、也可能是最大規(guī)模的公司之一的股票——老實(shí)說，這對我來說可能是最具吸引力的一點(diǎn)。

展望OpenAI的2026

Brad：

Sam，我想把視角拉遠(yuǎn)一點(diǎn)。你的團(tuán)隊(duì)提到過很多令人振奮的項(xiàng)目。當(dāng)你開始考慮幾乎無限算力、ChatGPT-6 及更遠(yuǎn)期版本、機(jī)器人、實(shí)體設(shè)備、科學(xué)研究時(shí)——展望 2026 年，你認(rèn)為最讓人意外的是什么？哪些是你最興奮、最期待的方向？

Sam Altman：

你剛好提到了其中很多關(guān)鍵點(diǎn)。我覺得 CodeX是今年最令人驚喜的成果之一。隨著任務(wù)從多小時(shí)延長到多日級（我預(yù)計(jì)明年就會(huì)出現(xiàn)這種情況），人們將能以前所未有的速度、用全新的方式創(chuàng)造軟件。

這讓我非常興奮。我相信這種變化也會(huì)擴(kuò)散到其他行業(yè)。只是我對編程領(lǐng)域更熟悉，所以感觸更深。它會(huì)真正改變?nèi)祟惸茏龅氖虑榈纳舷蕖?/p>

我還希望 2026 年能出現(xiàn)一些很小的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。哪怕只是小突破，只要實(shí)現(xiàn)了，就能為后續(xù)帶來更大的進(jìn)展。想象一下——AI 在 2026 年首次獨(dú)立發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)原理，哪怕只是微小的——這將是極具意義的一刻。

此外，還有機(jī)器人、計(jì)算機(jī)乃至新型計(jì)算架構(gòu)的發(fā)展。這些都非常關(guān)鍵。但對我個(gè)人來說，如果AI 真能參與科學(xué)研究，那幾乎就是通往超級智能的一步。因?yàn)槟且馕吨_始擴(kuò)展人類知識的總量——這太驚人了。

Satya Nadella：

我覺得你舉的 CodeX 例子非常典型。模型能力的演進(jìn)和交互界面的結(jié)合就像當(dāng)初 ChatGPT 的魔法時(shí)刻，UI 與智能結(jié)合，一瞬間讓一切爆發(fā)式起飛——令人難以置信。而其中的關(guān)鍵，就是模型的指令跟隨能力（instruction following）終于成熟。

CodeX 以及這些編程智能體（coding agents）正在推動(dòng)下一次飛躍——一個(gè)智能體可以長時(shí)間自主工作，然后再回來讓用戶進(jìn)行微調(diào)式指導(dǎo)（micro steering）。

我們正朝著一種新交互形態(tài)前進(jìn)，宏觀授權(quán) + 微觀引導(dǎo)（macro delegation & micro steering）。

當(dāng)這種新智能能力遇上新的用戶界面（UI），那將是人機(jī)交互的一次重大變革。

我現(xiàn)在在 GitHub Copilot 里使用 CodeX，就已經(jīng)能看到這種雛形——它不是傳統(tǒng)聊天界面，而是一種全新的交互方式。我認(rèn)為這可能比聊天式界面更革命——甚至可能成為新計(jì)算設(shè)備形態(tài)出現(xiàn)的起點(diǎn)。

畢竟，傳統(tǒng)電腦根本不是為這種工作流設(shè)計(jì)的；“聊天窗口”式 UI 明顯也不適合。但如果我們擁有一種隨身設(shè)備，它既能在你身邊，又能在后臺長時(shí)間執(zhí)行任務(wù)，并在需要時(shí)主動(dòng)向你請求微調(diào)指導(dǎo)，同時(shí)對你的生活和工作情境有極強(qiáng)的上下文感知——那將是令人振奮的未來。

Brad：

而你們兩位都沒提到——消費(fèi)者場景。我常在想：如今我們依然要在設(shè)備上一層層點(diǎn)開上百個(gè)應(yīng)用、手動(dòng)填寫表單，這種交互二十年來幾乎沒變。但如果能讓人類擁有一個(gè)個(gè)人助理——真正意義上的、幾乎免費(fèi)的數(shù)字助理，幫助全球數(shù)十億人改善生活，不論是為孩子訂尿布、預(yù)定酒店、還是修改日程——這些看似平凡的小事，反而會(huì)帶來最深遠(yuǎn)的影響。

當(dāng)我們從回答問題進(jìn)化到擁有記憶與行動(dòng)力，再到可以通過耳機(jī)或可穿戴設(shè)備直接交互，而不必整天盯著這塊矩形玻璃屏幕，那將是非常了不起的轉(zhuǎn)變。

Satya Nadella：

沒錯(cuò)，這正是 Sam 剛才暗示的方向。希望我們能把它做好。

（奧特曼先離開了對話）

投資OpenAI的決策與價(jià)值

Brad：

正如 Sam 知道的，我們當(dāng)然是買方而非賣方。但有時(shí)我們需要意識到——我們這一小群人每天都在研究這些前沿問題，花了上萬小時(shí)去思考，所以有很強(qiáng)的信念；但世界上絕大多數(shù)人并沒有花一萬小時(shí)來理解這些東西。

他們看到的，往往只是一些雄心過大的目標(biāo)，因而懷疑我們能否做到。

我想請你回顧一下——你在 2019 年把投資 OpenAI 的提案（10 億美元）帶進(jìn)董事會(huì)時(shí)，過程是怎樣的？這是否是一次輕而易舉的決定？你是否花了政治資本來說服董事會(huì)？我想知道那個(gè)時(shí)刻的情景——因?yàn)槟强赡懿粌H改變了微軟，也改變了這個(gè)國家，甚至整個(gè)世界。

Satya Nadella：

這真是個(gè)有意思的問題�；仡^看，這段旅程其實(shí)從2016 年就開始了——那時(shí)微軟就已與 OpenAI 合作。事實(shí)上，Azure 是最早的贊助方之一。當(dāng)時(shí)他們主要研究的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL），我還記得 Dota 2 的比賽就是在 Azure 上舉辦的。后來他們的研究方向擴(kuò)展了。

我當(dāng)時(shí)就對 RL 感興趣，但正如你說的，這其實(shí)也與一萬小時(shí)的準(zhǔn)備有關(guān)。

微軟自 1995 年以來一直癡迷于自然語言——那是 Bill（蓋茨）對公司最核心的執(zhí)念。畢竟我們是家編程公司，也是信息工作公司。

所以當(dāng) Sam 在 2019 年開始談?wù)撐谋�、自然語言、Transformer 和擴(kuò)展定律（scaling laws）時(shí)，我心想：“哇，這非常有意思——他們的方向與我們的興趣幾乎完全重疊�！�

從那一刻起，這個(gè)合作在戰(zhàn)略上就變得順理成章。

當(dāng)然，當(dāng)你走進(jìn)董事會(huì)，說“我打算拿 10 億美元投給一個(gè)我們都還不太明白的結(jié)構(gòu)——一個(gè)非營利組織加上某種奇怪的公司層級”，自然會(huì)引發(fā)討論。

Bill 當(dāng)時(shí)非常謹(jǐn)慎——這是理性的。但在看到 GPT-4 的演示后，他立刻改變了看法。他后來公開說，那是他自從看到 Charles Simonyi 在 Xerox PARC 向他演示圖形界面以來，最令人震撼的 demo。

對我來說，真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是看到 GitHub Copilot 里早期的 CodeX——看到代碼自動(dòng)補(bǔ)全的那一刻，我心想：“我們可以從 1 走到 10 了。” “1” 是最具爭議的階段，而“1→10” 讓整個(gè)新時(shí)代成為可能。

之后就是團(tuán)隊(duì)的執(zhí)行力、產(chǎn)品化落地——他們和我們都做得非常出色。如果你現(xiàn)在把 GitHub Copilot、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Edge Copilot 加在一起，那就是當(dāng)今世界上最完整、最具影響力的 AI 產(chǎn)品體系。正是它支撐了這一切。

Brad：

沒錯(cuò)，而且我想很多人不知道，你們的 CTO Kevin Scott（前谷歌工程師）就住在硅谷，

微軟曾錯(cuò)過搜索，錯(cuò)過移動(dòng)。等你成為 CEO 時(shí)，幾乎又要錯(cuò)過云計(jì)算——你自己也形容那是趕上了最后一班車。而這次，你似乎非常堅(jiān)定地要在硅谷安上眼睛和耳朵，確保不會(huì)再錯(cuò)過下一個(gè)時(shí)代。所以我想 Kevin（微軟 CTO Kevin Scott）對你來說也起了關(guān)鍵作用吧？

Satya Nadella：

完全正確。實(shí)際上我會(huì)說，Kevin 的信念是整個(gè)過程的關(guān)鍵之一。起初他也是懷疑的——我特別關(guān)注那些從懷疑轉(zhuǎn)為信任的人。因?yàn)閷ξ襾碚f，那是一種信號。一個(gè)最初不信的人，突然有一天變得興奮、投入，這讓我非常好奇“為什么？怎么變的？”

Kevin 一開始跟我們所有人一樣都是懷疑派。畢竟，這一切似乎挑戰(zhàn)了我們在學(xué)校里學(xué)到的思維方式——我們被訓(xùn)練成相信世界上一定有一個(gè)算法能解開問題，而不是靠縮放定律（scaling laws）+算力堆疊。但Kevin 的信念——這件事值得去做——成為推動(dòng)我們前進(jìn)的關(guān)鍵力量之一。

Brad：

我們談到那筆如今價(jià)值 1300 億美元的投資——也許未來能漲到一萬億，就像 Sam 說的。但那其實(shí)低估了這段合作的價(jià)值。

除了股權(quán)收益，你們還有每年數(shù)十億美元的營收分成；OpenAI 向 Azure 承諾了 2500 億美元的算力采購，你們也從中獲得利潤；再加上獨(dú)家 API 分發(fā)權(quán)帶來的巨額銷售額。

能不能談?wù)勀阍趺纯催@幾個(gè)層面的價(jià)值，尤其是這種獨(dú)家合作如何吸引了原本在 AWS 上的客戶轉(zhuǎn)向 Azure？

Satya Nadella：

當(dāng)然。對我們來說，除了股權(quán)層面的收益，真正的戰(zhàn)略價(jià)值在于那個(gè)Azure 上的無狀態(tài)（stateless）API 獨(dú)家權(quán)。它幫助了 OpenAI，也幫助了我們和客戶。因?yàn)樵谄髽I(yè)場景中，客戶希望使用的 API 是無狀態(tài)的——這樣他們就能把它與算力、存儲(chǔ)結(jié)合起來，在下層放置數(shù)據(jù)庫以保存狀態(tài)，從而構(gòu)建完整的工作負(fù)載。

而這正是 Azure 與 OpenAI API 結(jié)合的優(yōu)勢所在。比如我們現(xiàn)在在做的 Azure Foundry*，本質(zhì)上是為開發(fā)者提供一個(gè)能讓他們輕松構(gòu)建 AI 應(yīng)用的平臺。關(guān)鍵不只是訓(xùn)練模型，還要保證模型的評估與反饋循環(huán)（evals）足夠好——因此需要一個(gè)完整的應(yīng)用服務(wù)器（app server）。Foundry 正是為此設(shè)計(jì)的。所以我認(rèn)為，這就是我們未來基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)的核心上市路徑。

另一方面，對微軟而言，價(jià)值獲取的另一面在于我們可以把 OpenAI 的所有知識產(chǎn)權(quán)（IP）整合進(jìn)來。不僅我們在 Azure 上獨(dú)享這些模型，還能訪問它們的 IP。哪怕撇開經(jīng)驗(yàn)、know-how 等不談，單就未來七年無專利稅（royalty-free）訪問權(quán)這一點(diǎn)，就讓我們的商業(yè)模式擁有極大靈活性。

換句話說，如果你是微軟股東，可以把這看作我們擁有了一個(gè)免費(fèi)使用的前沿模型——我們能在GitHub、Microsoft 365、消費(fèi)者端的Copilot 等產(chǎn)品中自由部署，結(jié)合我們的自有數(shù)據(jù)做后訓(xùn)練（post-training），直接將智能嵌入權(quán)重里。因此，我們不僅能在 Azure 和基礎(chǔ)設(shè)施層創(chuàng)造價(jià)值，也能在高價(jià)值領(lǐng)域——比如醫(yī)療、知識工作、編程、安全——全面釋放潛力。

Brad：

不過你們也在合并 OpenAI 的虧損，對吧？昨天公布的財(cái)報(bào)顯示，微軟本季度合并了 40 億美元的虧損。你是否覺得投資者在定價(jià)時(shí)有些誤判？他們可能甚至給 OpenAI 的部分資產(chǎn)打了負(fù)*，因?yàn)樘潛p影響了每股收益。但從我角度看，你們獲得的利益遠(yuǎn)超這些損失——包括前面說的分成、算力、獨(dú)家分銷，還有潛在的股權(quán)市值。你認(rèn)為市場是不是低估了 OpenAI 對微軟的整體價(jià)值？

Satya Nadella：

這是個(gè)好問題。Amy（微軟 CFO）現(xiàn)在采取的策略是完全透明。我不是會(huì)計(jì)專家，所以最好的方式就是讓外界看得清清楚楚。

這也是為什么我們采用 non-GAAP 與 GAAP 并列披露——至少能讓大家看到真實(shí)的每股收益（EPS）。

我看得很簡單：如果我們投資了 135 億美元，理論上我們最多只能虧 135 億，不會(huì)虧得更多；但另一方面，我們這筆投資目前在賬面上雖然不流動(dòng)、沒有出售計(jì)劃，但確實(shí)伴隨風(fēng)險(xiǎn)。

不過，真正的重點(diǎn)是你提到的那些間接收益。比如 Azure 的增長，如果沒有 OpenAI 合作，Azure 會(huì)有現(xiàn)在這樣的增長嗎？我們吸引了多少第一次從其他云平臺遷移過來的客戶？這是真正的受益點(diǎn)。

再比如 Microsoft 365。大家之前都在問，E5 套件之后的下一個(gè)增長引擎是什么？答案是——Copilot。它的滲透率、使用頻次、增長速度——都超過了微軟歷史上任何一款信息工作類產(chǎn)品。

所以我們對為股東創(chuàng)造價(jià)值充滿信心，同時(shí)也會(huì)讓外界透明看到損益結(jié)構(gòu)。會(huì)計(jì)規(guī)則怎么規(guī)定我們就怎么做，但人們能清楚地看到事情的本質(zhì)。

AI基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模效應(yīng)

Brad：

不過一年前有很多報(bào)道說，微軟在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施上收縮投資。不論公正與否，外界確實(shí)這么傳。有人說你們當(dāng)時(shí)態(tài)度比較保守、甚至有些懷疑。而昨晚 Amy 在電話會(huì)上說，你們在過去多個(gè)季度都電力與基礎(chǔ)設(shè)施不足，預(yù)計(jì)會(huì)追上，但一直沒追上——因?yàn)樾枨蟛粩嘣黾印Ｋ袁F(xiàn)在回看，你覺得那時(shí)是不是過于保守了？接下來你們的路線圖是怎樣的？

Satya Nadella：

這是個(gè)很棒的問題。其實(shí)我們當(dāng)時(shí)的認(rèn)識，現(xiàn)在看來是正確的。我們意識到必須構(gòu)建一支真正可互換（fungible）的算力機(jī)隊(duì)——能在 AI 生命周期的各個(gè)階段互換、能跨地域互換、還能跨硬件代際互換。

舉個(gè)例子：看看 Jensen（黃仁勛）團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在的迭代速度——幾乎是“光速級”。GB300 已經(jīng)在上線測試。你可不想剛把一大批 GB200 插上電，就發(fā)現(xiàn) GB300 已經(jīng)全面量產(chǎn)。所以我們必須持續(xù)現(xiàn)代化，讓集群分布全球、能按工作負(fù)載靈活調(diào)度，再疊加前面提到的軟件優(yōu)化。

因此我們當(dāng)時(shí)做出的決定是，有時(shí)必須對部分需求說“不”，哪怕是來自 OpenAI 的。

比如 Sam 可能會(huì)要求我們?yōu)樗ㄒ粋�(gè)專用的多GW級數(shù)據(jù)中心，用來訓(xùn)練大模型——這在 OpenAI 的角度合理，但從 Azure 長期基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃看并不合理。

所以我們選擇讓他們?nèi)テ渌⿷?yīng)商那里采購部分資源，同時(shí)維持我們在 OpenAI 那里的大額業(yè)務(wù)份額，更重要的是，保持對其他客戶乃至我們自己內(nèi)部的靈活調(diào)度。

換句話說，我們要確保永遠(yuǎn)不會(huì)讓 Azure 自己的算力短缺——這是我們最不能出錯(cuò)的地方。

事實(shí)上，我們的投資者有時(shí)過于執(zhí)著于 Azure的單一數(shù)字。但請記住，對我來說，高毛利業(yè)務(wù)是Copilot——包括 ecurity Copilot、GitHub Copilot、Healthcare Copilot。所以我們希望用更均衡的方式來看待股東回報(bào)。這點(diǎn)在我們的投資者群體中也許常被*誤解——我覺得既奇怪又好笑。大家持有微軟，不正是因?yàn)槲覀兌嘣漠a(chǎn)品組合嗎？可他們卻盯著一個(gè)叫 Azure 的“小東西”的增長數(shù)字不放。

Brad：

說到這點(diǎn)，本季Azure在930 億美元的年化規(guī)模上增長了39%。相比之下，GCP（谷歌云）增長 32%，AWS接近 20%。但考慮到你們把一部分算力分配給了 自有業(yè)務(wù)和研究，聽上去如果你們有更多算力可供外部，Azure 本可以增長到 41%～42%？

Satya Nadella：

完全正確，毫無疑問。這也是我們內(nèi)部要做的權(quán)衡：既要符合股東的長期利益，也要**服務(wù)好客戶；同時(shí)還要避免集中度風(fēng)險(xiǎn)。我們當(dāng)然想要更多的 OpenAI 業(yè)務(wù)，但也需要其他客戶。目前我們是供給受限而非需求受限，所以我們在塑造需求，讓它與供給在長期視角下達(dá)到最優(yōu)匹配。

Brad：

說到積壓訂單（RPO），你提到還有 4000億美元的合同負(fù)債，這是當(dāng)前已鎖定的業(yè)務(wù)；隨著銷售繼續(xù)進(jìn)入，這個(gè)數(shù)字會(huì)進(jìn)一步上升。你也說過，為了服務(wù)這部分積壓需求，你們必須擴(kuò)充產(chǎn)能。就多元化程度而言，這個(gè)4000 億有多分散？你們對這筆訂單在未來兩年轉(zhuǎn)化為營收有多大信心？

Satya Nadella：

這 4000 億的平均期限約兩年，這是Amy已解釋過的。所以我們的意圖非常明確——這也是我們進(jìn)行高確定性資本開支、盡快清理積壓的原因。按你的問題，它在 1P（自有）和 3P（第三方）之間都相當(dāng)分散。我們的自有需求本身就很高；第三方方面，我們也看到越來越多公司在構(gòu)建可擴(kuò)展的真實(shí)工作負(fù)載。因此我們很有信心。老實(shí)說，RPO 的好處就在于可以有計(jì)劃地推進(jìn)建設(shè)。此外，這還不包含我們即將看到的新增需求，比如那 2500 億（更長周期），我們也會(huì)相應(yīng)按計(jì)劃擴(kuò)建。

Brad：

如今賽道里有很多新進(jìn)入者在擴(kuò)充算力——Oracle、CoreWeave、Crusoe等。通常這會(huì)壓低行業(yè)利潤，但你們一邊大規(guī)模建設(shè)，一邊還能維持 Azure 健康的運(yùn)營利潤率。問題是，微軟如何在一個(gè)大家都在舉債擴(kuò)張、壓低利潤的世界里競爭，同時(shí)平衡利潤與風(fēng)險(xiǎn)？你是否看到有競爭對手在做讓你撓頭的交易，仿佛在為下一輪繁榮—蕭條循環(huán)埋下伏筆？

Satya Nadella：

從某種意義上說，好消息是我們每天都在與超大規(guī)模對手競爭——與 Amazon、Google在各方面都激烈競爭。表面看，一切都是商品化——算力、存儲(chǔ)……我記得大家以前都說，“哇，這里怎么可能有利潤？”但在規(guī)模之上，沒有什么是真正的商品。因此，我們必須持續(xù)在成本結(jié)構(gòu)、供應(yīng)鏈效率、軟件效率上復(fù)利，才能確保利潤空間。

而且這里是一個(gè)規(guī)模游戲。我非常喜歡與 OpenAI 的合作，因?yàn)樗屛覀兊搅苏嬲囊?guī)模。當(dāng)最大的工作負(fù)載跑在你的云上，不僅運(yùn)營學(xué)習(xí)曲線更快，你的成本結(jié)構(gòu)也會(huì)比別人更快地下行——這會(huì)讓我們在價(jià)格上更有競爭力。所以我對我們的利潤能力很有信心。

這時(shí)產(chǎn)品組合的優(yōu)勢也體現(xiàn)出來了。老實(shí)講，我一直被迫單列Azure 數(shù)字，但在我的資本配置里，我并不會(huì)把Xbox 云游戲、Microsoft 365、Azure分開看——是這同一筆“云與 AI”的資本投入。從微軟角度看，后面只是一只總表的計(jì)量表：我們要做的是讓組合后的平均回報(bào)，達(dá)到公司所需的運(yùn)營利潤率。畢竟我們不是一個(gè)松散的聯(lián)合企業(yè)，而是一家擁有統(tǒng)一平臺邏輯的公司。我們涉足這五六個(gè)業(yè)務(wù)，只是為了在云與 AI 投資上不斷復(fù)利回報(bào)。

Brad：

我特別喜歡你剛才那句話——“在規(guī)�；�，沒有任何東西是真正的商品”。這點(diǎn)真是太妙了。我們在播客里和 Bill Gurley 花了不少時(shí)間討論“循環(huán)營收（circular revenues）”，包括微軟給 OpenAI 的 Azure 額度（credits）計(jì)入營收的問題�，F(xiàn)在也有很多類似的案例，比如AMD 的交易——他們拿出 10% 的股權(quán)去換算力合作；還有 NVIDIA 的交易。我并不是想渲染風(fēng)險(xiǎn)，但想直接談一談——如今 CNBC、彭博上天天都在討論這些交叉投資與循環(huán)合作。

從微軟的角度看，你是否擔(dān)心這種趨勢會(huì)影響到AI 收入的可持續(xù)性與穩(wěn)定性？

Satya Nadella：

首先，我們那筆135 億美元投資（主要用于訓(xùn)練階段的算力支持）并未計(jì)入營收。

正是因?yàn)檫@筆投資，我們才獲得了 OpenAI 27% 的股權(quán)，對應(yīng)約 1350 億美元的估值部分。

這部分資金完全沒有進(jìn)入 Azure 的營收。Azure 的收入主要來自 ChatGPT 的算力消耗、API 使用等按使用計(jì)費(fèi)的部分，也就是 OpenAI 向終端客戶變現(xiàn)、我們再分成的那部分。

當(dāng)然，從更廣義上講，廠商融資（vendor financing）一直存在，這不是新鮮事。一個(gè)公司在構(gòu)建產(chǎn)品時(shí)，可能客戶也在構(gòu)建相關(guān)業(yè)務(wù)，而客戶需要資金支持——這種結(jié)構(gòu)早在傳統(tǒng)行業(yè)就有。如今這些模式出現(xiàn)了更復(fù)雜的變體，有些確實(shí)值得投資界關(guān)注與審慎看待。但有趣的是，我們并沒有采用那種“循環(huán)融資”模式。我們要么直接投資 OpenAI，換取股權(quán)+算力合作權(quán)，要么以更優(yōu)惠的算力價(jià)格支持他們，讓他們“自舉”起來。別的公司選擇不同路徑，那沒問題。

我認(rèn)為，最終決定這種循環(huán)模式能否成立的，仍是終端需求。只要對最終產(chǎn)出的 AI 產(chǎn)品和服務(wù)存在真實(shí)的市場需求，這一切就能自洽——而目前，確實(shí)如此。

AI原生軟件的新時(shí)代

Brad：

非常好。那我們來談?wù)勡浖c智能體（agent）。你之前在節(jié)目里說過，大多數(shù)企業(yè)應(yīng)用其實(shí)就是一層“薄薄的外殼”——覆蓋在一個(gè)CRUD數(shù)據(jù)庫之上。從本質(zhì)上講，傳統(tǒng)商業(yè)軟件就是圍繞數(shù)據(jù)庫運(yùn)行的一套業(yè)務(wù)邏輯。而在 Agent時(shí)代，這一層邏輯可能全面坍塌。因?yàn)檫@些邏輯都會(huì)被智能體接管。

現(xiàn)在上市的軟件公司普遍的市銷率大約是 5.2 倍，低于十年平均的 7 倍，即便股市在歷史高位。市場擔(dān)心 SaaS 訂閱模式和 利潤率會(huì)被 AI 侵蝕。你怎么看 AI 對微軟核心軟件業(yè)務(wù)增長率的影響？特別是 Database、Fabric、Security、Office 365等產(chǎn)品。第二個(gè)問題是：微軟如何確保軟件業(yè)務(wù)不是被 AI 顛覆，而是被它增強(qiáng)？

Satya Nadella：

上次我們談到這一點(diǎn)時(shí)，我的意思其實(shí)是，SaaS 應(yīng)用的架構(gòu)正在重塑——傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯層正在被智能體層（agent tier）所取代。

過去我們構(gòu)建 SaaS 的方式，是把 數(shù)據(jù)層、邏輯層和界面層（UI）緊密耦合在一起。但 AI 天生不尊重這種耦合——它要求我們解耦結(jié)構(gòu)，讓上下文工程（context engineering）成為新的核心。

以 Office 365為例：我最喜歡它的一點(diǎn)是——低客單價(jià)（low ARPU）+高使用率（high usage）。Outlook、Teams、SharePoint、Word、Excel——用戶每天都在用，創(chuàng)造出大量數(shù)據(jù)流入Microsoft Graph。這給了我極大信心——AI 層可以直接“讀取”這些數(shù)據(jù)，從而更智能地服務(wù)用戶。

事實(shí)上，無論是 GitHub還是 Microsoft 365，我們都在見證史上最高的數(shù)據(jù)活躍度。AI 讓每一次代碼生成（來自 CodeX、Claude 等模型）、每一個(gè) PowerPoint、Excel、聊天內(nèi)容——都變成新的語義文檔（semantic docs），進(jìn)入 Graph 或 Repo，成為 AI 的語義錨點(diǎn)。這些內(nèi)容都會(huì)轉(zhuǎn)化為向量索引（embeddings），讓智能體具備語義落地的基礎(chǔ)。

因此，下一代 SaaS 應(yīng)用將出現(xiàn)明顯分化：

* 如果你是高客單價(jià)、低使用率的應(yīng)用，未來會(huì)更艱難；

* 如果你像我們一樣是低客單價(jià)、高使用率，AI 將成為你的增長加速器。

比如 M365 Copilot 的價(jià)格是我們產(chǎn)品線中最高的之一，但它的部署速度和使用率反而最快。

或者看 GitHub，過去 10 年積累的代碼量，如今 一年就能實(shí)現(xiàn)同等增長，因?yàn)榇a創(chuàng)作本身已經(jīng)從工具變成生產(chǎn)力的替代。這意味著整個(gè)軟件堆棧（stack）與價(jià)值分配邏輯正在變化。

直到最近，云計(jì)算還主要運(yùn)行預(yù)編譯軟件（pre-compiled software）——不需要太多 GPU，大部分價(jià)值都留在軟件層、數(shù)據(jù)庫層、CRM、Excel 等應(yīng)用中。但未來，所有這些界面如果不是智能的（intelligent），就毫無價(jià)值。傳統(tǒng)的靜態(tài)軟件會(huì)顯得愚鈍——未來的軟件必須能思考、行動(dòng)、建議，能生成 token，能實(shí)時(shí)處理上下文變化。

而這，就是AI 原生軟件的新時(shí)代。

AI 工廠與智能體工廠

Brad

AI 的價(jià)值會(huì)不會(huì)更多地流向所謂的AI工廠（比如英偉達(dá)這樣的算力生產(chǎn)者）？他們負(fù)責(zé)以最低成本生產(chǎn) token，而模型或應(yīng)用層（智能體、軟件）未來分得的價(jià)值會(huì)比過去少？請你幫我?guī)臀艺撟C為什么這種看法是錯(cuò)的。

SatyaNadella：

我認(rèn)為 AI 價(jià)值的形成，需要兩種工廠共同作用，第一種是你剛才說的token 工廠。但要拆開看，這不僅是硬件和芯片系統(tǒng)的問題，更重要的是如何通過系統(tǒng)軟件、資源可互換性（fungibility）與最大化利用率，實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行——這正是超大規(guī)模云廠商（hyperscaler）的核心價(jià)值所在。

很多人以為做 hyperscaler 很簡單：買一堆服務(wù)器、接上線就行。但如果真這么簡單，現(xiàn)在不會(huì)只有三家能做到（微軟、亞馬遜、谷歌）。真正的關(guān)鍵是——最大化利用率的運(yùn)營能力。

這包括如何在異構(gòu)硬件體系中（NVIDIA、AMD、Broadcom 等各家芯片）實(shí)現(xiàn)調(diào)度、互通與負(fù)載優(yōu)化，從而組成一個(gè)高效的異構(gòu)算力機(jī)隊(duì)——最大化token 吞吐率與能效。

這就是第一部分的工作。

第二種工廠，我稱為 Agent 工廠�，F(xiàn)代的 SaaS 應(yīng)用已經(jīng)不只是工具，而是能驅(qū)動(dòng)具體業(yè)務(wù)結(jié)果的智能體。它們知道如何最有效地使用token 來創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。一個(gè)典型例子是 GitHub Copilot。它會(huì)根據(jù)輸入內(nèi)容（prompt）智能選擇最合適的模型來完成代碼補(bǔ)全或任務(wù)分配，這個(gè)選擇不是隨機(jī)的，而是基于測試與數(shù)據(jù)的反饋循環(huán)（evals, data loops）。

因此，新一代 SaaS 應(yīng)用本質(zhì)上是智能應(yīng)用，它們通過評測與反饋體系持續(xù)優(yōu)化，能最有效地利用token 工廠的產(chǎn)出。在某些場景下延遲更重要，在另一些場景下性能或成本更重要——能在這些因素間聰明地取舍，就是 SaaS 的新價(jià)值所在。

不過，總體上要承認(rèn)一點(diǎn)，這一次的軟件確實(shí)存在真實(shí)的邊際成本。早年賣 CD-ROM 的軟件幾乎沒這問題，云時(shí)代開始有了，到了 AI 時(shí)代，邊際成本更高。因此，商業(yè)模式必須調(diào)整——要分別優(yōu)化 Agent 工廠和token 工廠。

Brad：

你們其實(shí)有個(gè)巨大的搜索業(yè)務(wù)——這是史上最賺錢的商業(yè)模式之一。因?yàn)槿蛎刻煊袔资畠|次搜索，而完成一次搜索的成本，對微軟來說只需要幾分錢的一小部分。但現(xiàn)在用聊天模型（chatbot）的查詢，計(jì)算開銷完全不同。

假設(shè)未來這兩種業(yè)務(wù)營收相當(dāng)，聊天交互的單位經(jīng)濟(jì)（unit economics）能達(dá)到搜索的水平嗎？

SatyaNadella：

很好的問題。搜索的魅力在于，它的廣告單元與成本結(jié)構(gòu)極其高效：索引是固定成本，可以反復(fù)攤銷。而聊天每次交互都要重新計(jì)算，既有意圖識別又有信息檢索，要消耗更多 GPU 周期，所以經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯完全不同。

因此，聊天早期的商業(yè)模式大多是高級訂閱制（premium / subscription）。未來可能會(huì)出現(xiàn)Agentic Commerce（智能體商務(wù)）或新的廣告形態(tài)，但還未定型。

我個(gè)人的使用也變了。我現(xiàn)在用搜索主要是為了導(dǎo)航性查詢，很多以往的購物類或任務(wù)類查詢都轉(zhuǎn)向了 Copilot 模式。在 Edge 或Bing 的 Copilot 里，這兩者開始融合。這意味著，我們正處于類似當(dāng)年 SaaS 顛覆的早期階段——消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)模型正在被個(gè)人智能體交互重新塑造。而這恰恰是過去二十年來推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)萬億美元價(jià)值的核心引擎。當(dāng)“搜索經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向個(gè)人助理經(jīng)濟(jì)，總價(jià)值會(huì)更大，但單位經(jīng)濟(jì)模型將完全不同——不再依賴單一索引廣告。

Brad：

那對消費(fèi)者來說，單位經(jīng)濟(jì)是不是更糟？而企業(yè)端似乎更清晰？

SatyaNadella：

確實(shí)，消費(fèi)市場的競爭是贏家通吃（winner-take-all）的，因?yàn)槿祟惖淖⒁饬τ邢蓿坏髽I(yè)市場不同：企業(yè)不是贏家通吃的格局；企業(yè)天然更適合智能體交互。

在企業(yè)里，智能體就是新的席位（Agents are the new seats）。因此企業(yè)的貨幣化路徑比消費(fèi)者側(cè)更清晰、可持續(xù)。消費(fèi)者側(cè)則更模糊——新的經(jīng)濟(jì)單元和互動(dòng)形態(tài)還在被探索。

AI在引領(lǐng)一場史詩級的重建

Brad：

最近大型科技公司裁員頻繁，雖然收入增長很強(qiáng)。AI 是否部分導(dǎo)致了這種人少事多？AI 是凈增崗位還是凈減崗位？它會(huì)長期提升微軟的生產(chǎn)率嗎？

SatyaNadella：

我認(rèn)為我們正進(jìn)入利潤率擴(kuò)張的黃金時(shí)代（golden age of margin expansion）。

AI 會(huì)重塑工作流程，人們在任務(wù)層級擁有更多“代理權(quán)（agency）”，更容易完成工作。

微軟內(nèi)部也在全面推行——每位員工都配備完整版本的 M365 Copilot和GitHub Copilot，以最大化生產(chǎn)力。

但我們也在學(xué)習(xí)新的工作方式，如何與智能體協(xié)作。這就像當(dāng)年 Office 套件剛出現(xiàn)時(shí)，大家重新學(xué)習(xí)了如何做預(yù)測、匯報(bào)。今天，每個(gè)項(xiàng)目的起點(diǎn)都是 AI：你用 AI 調(diào)研，用 AI 規(guī)劃，再與同事協(xié)作。新的工作流與AI 能力曲線同步進(jìn)化，這才是生產(chǎn)率提升的根源。能掌握這一點(diǎn)的組織，無論在科技業(yè)還是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，都會(huì)成為最大贏家。

Brad：

假設(shè)五年后微軟營收翻倍，你們的員工會(huì)增加多少？

SatyaNadella：

我們會(huì)增加員工，但增長會(huì)有更高杠桿。比如有個(gè)負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的同事，她要管理全球 400 家光纖運(yùn)營商、成千上萬公里光纜。即使批準(zhǔn)預(yù)算，也根本招不到足夠人。于是她干脆自己用智能體自動(dòng)化 DevOps 流程。這就是AI 工具讓團(tuán)隊(duì)更高效的典范。所以未來我們會(huì)*以更高杠桿擴(kuò)張人力。眼下的調(diào)整并不是裁員，而是大家都在學(xué)習(xí)如何重新思考自己的工作方式。

Brad：

聽起來你認(rèn)為我們正站在歷史性生產(chǎn)率躍升的邊緣。

SatyaNadella：

沒錯(cuò)。企業(yè)們才剛剛進(jìn)入AI 工作流改造的第一局第一棒。未來兩三年內(nèi)，大部分增長都將來自這一轉(zhuǎn)變。我堅(jiān)信這是凈就業(yè)增長的過程——公司整體上會(huì)更快增長營收，而員工數(shù)量增長更慢，這就是生產(chǎn)率提升的表現(xiàn)。聚合到宏觀層面，就是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率的提升。由此釋放的消費(fèi)者剩余又會(huì)投入到新產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造前所未有的事物。

在軟件開發(fā)中也是一樣——我們并不缺程序員，缺的是能消化掉堆積如山的 IT backlog（技術(shù)債）的能力。智能體將幫助我們真正實(shí)現(xiàn)“常青軟件（evergreen software）”。未來的知識工作層次會(huì)提升，工作流會(huì)適應(yīng)這種新抽象層。這會(huì)反過來增加對軟件產(chǎn)品的需求。

而從宏觀角度看，未來幾年美國的再工業(yè)化正在發(fā)生。微軟和其他大型科技公司未來四五年投入的資本開支約 4 萬億美元，按通脹調(diào)整后相當(dāng)于曼哈頓計(jì)劃的 10 倍規(guī)模。這將是一場史詩級的經(jīng)濟(jì)重建。