[微软] 微软CEO 预言:软件行业将发生天翻地覆的变化
“回到核心点上，即便是现在的 GPT-4，它在企业环境中的函数调用也已经相当不错，比消费者端强太多了。因为消费者端的网络环境太复杂，函数调用很容易出错。在开放的网络上，或许可以在几个网站上实现简单操作，但如果你要求它‘帮我订任意机票’，一旦后端架构有变化，它就很难应对。当然，你可以通过设计一个可验证、可评分的流程，帮助 GPT-4 提高能力。”
“不过，我觉得我们可能还需要一到两年时间，才能真正解决更多问题。但从企业的角度来看，我们其实已经在 Dynamics 系统中开发了 10 到 15 个代理了，比如销售代理、营销代理、供应链代理。这些代理可以完成很多自主任务，比如查看供应商的通信记录、自动处理信息、更新数据库，甚至调整库存。这些功能现在已经可以实现了。”这意味着什么呢？
关于AI的记忆能力
穆斯塔法提到未来AI会拥有近乎无限的记忆能力，萨蒂亚对此做了更详细的解释：
“这个概念的核心是为记忆建立一种类型系统。我们有一个开源项目，虽然名字我一时想不起来，但这是跟TypeScript团队一起开发的。我们想把记忆系统化、模式化。比如，每次我开始处理新的PR时，可以基于之前的所有操作进行聚类分析。用这种类型匹配的方式来构建记忆系统，是个非常有效的方法。”
微软AI业务的现状
关于微软AI业务，萨蒂亚透露了一些细节：
“微软的AI业务据报道已经达到大约100亿美元的规模，主要收入是来自推理工作。因为推理需求太高，我们没有把原始GPU租给别人用于训练。有些人对此持怀疑态度，觉得主要工作负载其实还没有完全转移到AI上。”
“和OpenAI的大部分训练合作更多是从投资逻辑出发——这些不算在季度收入里，而是作为投资收益计算。大部分收入实际上来自API业务，以及ChatGPT的推理成本。现在这个时代最成功的AI应用就是ChatGPT、Copilot、GitHub Copilot，还有OpenAI和Azure OpenAI的API服务。如果让我列出十大最成功的应用，这些可能能占到四五个。”
两年的领先优势
“我们和OpenAI最大的优势是拥有两年的领先时间，而且几乎没有竞争对手。我觉得这样的领先窗口可能不会再有了——当然，也不能完全排除未来有人突然推出令人震惊的产品。但在基础模型方面，要想获得类似的领先优势，几乎是不可能的。”
“在API领域，我们吸引了许多数字原生企业的兴趣，比如 Shopify、Stripe 和 Spotify。这些公司以前不是Azure的客户，更多用的是GCP或者AWS。至于传统企业，它们正在逐步扩大规模——很多人尝试使用Copilot，并用Foundry来构建代理。这些都是设计和产品上的胜利。虽然进展有点慢，但已经开始看到增长了。”
关于硬件和模型选择的谨慎态度
“这也是为什么我们对逆向选择问题一直很谨慎。现在很多科技创业公司都在争抢少量的H100 GPU配额。我担心追逐每个想要构建模型的客户可能会带来问题——毕竟我们都看到过Sun Microsystems的失败案例。现在连投资者的态度都变了，大家更倾向于轻资产模式，在现有的模型基础上开发自己的产品，而不是重新训练模型。”
主要AI产品的现状
“当我看AI产品的数据时，最主要的产品依然是ChatGPT，其次是Gemini。Gemini的数据让我有些意外——虽然它因为分发渠道的原因正在增长，但有趣的是，并没有太多爆款应用。虽然我们经常讨论AI的规模，但实际上，市场上真正有影响力的产品只有四个：ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot和Gemini。”AI 智能体的未来
一个没有界面的世界想象一下，以后我们可能不再需要各种复杂的界面了。AI智能体会直接与数据库交互，一切都变得简单直观。举个例子，你不用再打开Excel、手动创建表格、导入数据、制作图表，只需要说一句：“给我展示按收入排名前五的客户的可视化数据。”剩下的事情，AI智能体会帮你搞定——从访问数据库到分析数据再到生成图表，全程自动化。
更厉害的是，这些AI智能体不仅能处理简单的任务，还能完成复杂的业务逻辑。它们甚至可以编写代码来满足你的需求，跨多个数据库和系统协作无缝运行。这对整个软件行业将是一次颠覆性的改变。
试想一下：如果不需要传统的应用程序，那些SaaS公司该怎么办？应用程序开发者的未来又会怎样？甚至我们对“软件”的认知方式都会被重新定义。
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还没人说话啊，我想来说几句
“不过，我觉得我们可能还需要一到两年时间，才能真正解决更多问题。但从企业的角度来看，我们其实已经在 Dynamics 系统中开发了 10 到 15 个代理了，比如销售代理、营销代理、供应链代理。这些代理可以完成很多自主任务，比如查看供应商的通信记录、自动处理信息、更新数据库，甚至调整库存。这些功能现在已经可以实现了。”这意味着什么呢？
关于AI的记忆能力
穆斯塔法提到未来AI会拥有近乎无限的记忆能力，萨蒂亚对此做了更详细的解释：
“这个概念的核心是为记忆建立一种类型系统。我们有一个开源项目，虽然名字我一时想不起来，但这是跟TypeScript团队一起开发的。我们想把记忆系统化、模式化。比如，每次我开始处理新的PR时，可以基于之前的所有操作进行聚类分析。用这种类型匹配的方式来构建记忆系统，是个非常有效的方法。”
微软AI业务的现状
关于微软AI业务，萨蒂亚透露了一些细节：
“微软的AI业务据报道已经达到大约100亿美元的规模，主要收入是来自推理工作。因为推理需求太高，我们没有把原始GPU租给别人用于训练。有些人对此持怀疑态度，觉得主要工作负载其实还没有完全转移到AI上。”
“和OpenAI的大部分训练合作更多是从投资逻辑出发——这些不算在季度收入里，而是作为投资收益计算。大部分收入实际上来自API业务，以及ChatGPT的推理成本。现在这个时代最成功的AI应用就是ChatGPT、Copilot、GitHub Copilot，还有OpenAI和Azure OpenAI的API服务。如果让我列出十大最成功的应用，这些可能能占到四五个。”
两年的领先优势
“我们和OpenAI最大的优势是拥有两年的领先时间，而且几乎没有竞争对手。我觉得这样的领先窗口可能不会再有了——当然，也不能完全排除未来有人突然推出令人震惊的产品。但在基础模型方面，要想获得类似的领先优势，几乎是不可能的。”
“在API领域，我们吸引了许多数字原生企业的兴趣，比如 Shopify、Stripe 和 Spotify。这些公司以前不是Azure的客户，更多用的是GCP或者AWS。至于传统企业，它们正在逐步扩大规模——很多人尝试使用Copilot，并用Foundry来构建代理。这些都是设计和产品上的胜利。虽然进展有点慢，但已经开始看到增长了。”
关于硬件和模型选择的谨慎态度
“这也是为什么我们对逆向选择问题一直很谨慎。现在很多科技创业公司都在争抢少量的H100 GPU配额。我担心追逐每个想要构建模型的客户可能会带来问题——毕竟我们都看到过Sun Microsystems的失败案例。现在连投资者的态度都变了，大家更倾向于轻资产模式，在现有的模型基础上开发自己的产品，而不是重新训练模型。”
主要AI产品的现状
“当我看AI产品的数据时，最主要的产品依然是ChatGPT，其次是Gemini。Gemini的数据让我有些意外——虽然它因为分发渠道的原因正在增长，但有趣的是，并没有太多爆款应用。虽然我们经常讨论AI的规模，但实际上，市场上真正有影响力的产品只有四个：ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot和Gemini。”AI 智能体的未来
一个没有界面的世界想象一下，以后我们可能不再需要各种复杂的界面了。AI智能体会直接与数据库交互，一切都变得简单直观。举个例子，你不用再打开Excel、手动创建表格、导入数据、制作图表，只需要说一句：“给我展示按收入排名前五的客户的可视化数据。”剩下的事情，AI智能体会帮你搞定——从访问数据库到分析数据再到生成图表，全程自动化。
更厉害的是，这些AI智能体不仅能处理简单的任务，还能完成复杂的业务逻辑。它们甚至可以编写代码来满足你的需求，跨多个数据库和系统协作无缝运行。这对整个软件行业将是一次颠覆性的改变。
试想一下：如果不需要传统的应用程序，那些SaaS公司该怎么办？应用程序开发者的未来又会怎样？甚至我们对“软件”的认知方式都会被重新定义。
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