[微軟] 微軟財報會精華版:納德拉銳評中國 AI 局勢
問：你們如何看待DeepSeek？它是否標志著AI已接近或即將實現以更低成本進行規模化應用的節點？
納德拉：從某種意義上講，AI的發展與常規計算周期類似，都涉及到優化和提高效率的問題。在摩爾定律、縮放定律的推動下，AI的性能正在逐步提升，而成本則在下降。尤其是在推理領域，軟件優化帶來了每個周期10倍的性能提升。我認為，DeepSeek的確有一些創新成果，部分成果也出現在OpenAI的o1模型中。這些成果都已商品化，並且會得到廣泛應用，而在這樣的軟件發展周期中，最大的受益者就是客戶。
從客戶服務器模式到雲計算轉變的過程，其實是更多的人購買了服務器，只不過這些服務器換成了“雲”。隨著token價格下降，推理計算的成本也隨之降低，這意味著人們可以使用到更多的計算資源，也會有更多的應用程序開發出來。到了2025年年初，個人電腦上也能運行曾經需要龐大基礎設施支持的模型。這意味著AI應用會變得更加無處不在，而微軟作為超大規模雲服務提供商和PC平台提供商，正處於這一變革的前沿。
問：微軟參與星際之門項目及其與OpenAI關系調整的戰略決策，對未來幾年資本支出有何影響？
納德拉：微軟與OpenAI的合作關系非常成功，Azure業務得到了強力支持，目前確認的只是合作的初步成果，未來還會有更多好處。微軟正在構建靈活且兼容的計算資源體系，以確保訓練和推理之間達到恰當的平衡，並實現地理分布式布局。同時，微軟致力於通過軟件優化，並利用Deepseek所取得的成果，降低GPT模型的推理成本。在推理優化方面，降低成本是推動AI業務增長的關鍵，且不應過度采購資源，因為摩爾定律每年會提升性能，而優化可帶來10倍的提升。
問：微軟Copilot系列後續發展如何，將如何整合產品並推廣以滿足客戶多樣化需求？
納德拉：微軟最近發布了兩項重要更新。首先，微軟推出了微軟365 Copilot Chat企業AI助手服務，並廣泛部署到所有已安裝產品中，用戶可以通過 IT 部門開啟這一功能，大家可以立即開始使用具備企業控制功能的網頁聊天服務。此外，該功能內置了Copilot Studio，這意味著我們可以開始構建智能體。結合完整的 Copilot，這是一個不錯的組合，它將加速席位使用量的增長和智能體的構建。
其次，在消費者一端，微軟發布了Copilot的Think Deeper功能，由OpenAI o1模型提供技術支持，並且在全球范圍內可用。由此可見，推理優化和成本降低使得一些原本高端的功能得以更廣泛應用，這一趨勢也在GitHub Copilot和Security Copilot等產品中得到體現。
問：在Azure上運行的推理任務中，專有模型與開源模型各自所占的比例有多大？這對微軟有何影響？
納德拉：在任何應用中，通常都會使用多種不同的模型。例如，Copilot或GitHub Copilot背後就有許多不同的模型，包括構建、微調和蒸餾的模型，其中一些可能會被蒸餾成開源模型。因此，未來將會是多種模型的結合。擁有前沿模型非常重要，因為開發者總是希望用最好的模型來構建應用，並在此基礎上進行優化。隨著時間的推移，初始的成本結構（COGS）也會改變，因為開發者會持續優化延遲和成本，並在不同模型下進行調整。
為了管理這些復雜性，新的應用服務器需要具備強大的能力。微軟正在大量投資於Foundry，以確保應用開發者能夠跟上不斷湧現的模型趨勢，使應用能夠持續受益於創新，同時避免過高的開發或運維成本（如AIOps成本）。微軟也在大力投資於應用服務器，確保任何工作負載都能從不同的模型中受益，無論是開源、閉源還是不同權重級別的模型。同時，從運維角度來看，這會讓你的工作更快、更輕松。
問：Copilot在哪些領域表現強勁？常見使用場景是什麼，為何有巨大的未來盈利潛力？
納德拉：我認為最初的席位分配是針對那些更相信即時生產力的部門，比如銷售團隊、財務或供應鏈部門，這些地方有很多像 SharePoint 這樣的數據，用戶希望能夠結合網絡數據使用，並產生有益的結果。但隨後發生的情況，非常像我們在上一代生產力工具中看到的那樣，人們開始跨部門、跨職能協作。例如，在我自己的日常習慣中，我會使用聊天功能，通過工作標簽獲取結果，然後立刻通過頁面分享給同事。我稱之為“用 AI 思考，與人協作”。這種模式要求你在整個企業中更廣泛地推廣它。
這也是我們目前所看到的，雖然它可能從部門層面開始，但快速的協作效應會推動它在整個組織中推廣。你可以按團隊或其他方式進行部署。我們甚至通過將Copilot Chat與其他功能結合使用，進一步簡化了這一過程，為企業客戶提供了更大的靈活性，讓這一工具在企業中更加普及。
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納德拉：從某種意義上講，AI的發展與常規計算周期類似，都涉及到優化和提高效率的問題。在摩爾定律、縮放定律的推動下，AI的性能正在逐步提升，而成本則在下降。尤其是在推理領域，軟件優化帶來了每個周期10倍的性能提升。我認為，DeepSeek的確有一些創新成果，部分成果也出現在OpenAI的o1模型中。這些成果都已商品化，並且會得到廣泛應用，而在這樣的軟件發展周期中，最大的受益者就是客戶。
從客戶服務器模式到雲計算轉變的過程，其實是更多的人購買了服務器，只不過這些服務器換成了“雲”。隨著token價格下降，推理計算的成本也隨之降低，這意味著人們可以使用到更多的計算資源，也會有更多的應用程序開發出來。到了2025年年初，個人電腦上也能運行曾經需要龐大基礎設施支持的模型。這意味著AI應用會變得更加無處不在，而微軟作為超大規模雲服務提供商和PC平台提供商，正處於這一變革的前沿。
問：微軟參與星際之門項目及其與OpenAI關系調整的戰略決策，對未來幾年資本支出有何影響？
納德拉：微軟與OpenAI的合作關系非常成功，Azure業務得到了強力支持，目前確認的只是合作的初步成果，未來還會有更多好處。微軟正在構建靈活且兼容的計算資源體系，以確保訓練和推理之間達到恰當的平衡，並實現地理分布式布局。同時，微軟致力於通過軟件優化，並利用Deepseek所取得的成果，降低GPT模型的推理成本。在推理優化方面，降低成本是推動AI業務增長的關鍵，且不應過度采購資源，因為摩爾定律每年會提升性能，而優化可帶來10倍的提升。
問：微軟Copilot系列後續發展如何，將如何整合產品並推廣以滿足客戶多樣化需求？
納德拉：微軟最近發布了兩項重要更新。首先，微軟推出了微軟365 Copilot Chat企業AI助手服務，並廣泛部署到所有已安裝產品中，用戶可以通過 IT 部門開啟這一功能，大家可以立即開始使用具備企業控制功能的網頁聊天服務。此外，該功能內置了Copilot Studio，這意味著我們可以開始構建智能體。結合完整的 Copilot，這是一個不錯的組合，它將加速席位使用量的增長和智能體的構建。
其次，在消費者一端，微軟發布了Copilot的Think Deeper功能，由OpenAI o1模型提供技術支持，並且在全球范圍內可用。由此可見，推理優化和成本降低使得一些原本高端的功能得以更廣泛應用，這一趨勢也在GitHub Copilot和Security Copilot等產品中得到體現。
問：在Azure上運行的推理任務中，專有模型與開源模型各自所占的比例有多大？這對微軟有何影響？
納德拉：在任何應用中，通常都會使用多種不同的模型。例如，Copilot或GitHub Copilot背後就有許多不同的模型，包括構建、微調和蒸餾的模型，其中一些可能會被蒸餾成開源模型。因此，未來將會是多種模型的結合。擁有前沿模型非常重要，因為開發者總是希望用最好的模型來構建應用，並在此基礎上進行優化。隨著時間的推移，初始的成本結構（COGS）也會改變，因為開發者會持續優化延遲和成本，並在不同模型下進行調整。
為了管理這些復雜性，新的應用服務器需要具備強大的能力。微軟正在大量投資於Foundry，以確保應用開發者能夠跟上不斷湧現的模型趨勢，使應用能夠持續受益於創新，同時避免過高的開發或運維成本（如AIOps成本）。微軟也在大力投資於應用服務器，確保任何工作負載都能從不同的模型中受益，無論是開源、閉源還是不同權重級別的模型。同時，從運維角度來看，這會讓你的工作更快、更輕松。
問：Copilot在哪些領域表現強勁？常見使用場景是什麼，為何有巨大的未來盈利潛力？
納德拉：我認為最初的席位分配是針對那些更相信即時生產力的部門，比如銷售團隊、財務或供應鏈部門，這些地方有很多像 SharePoint 這樣的數據，用戶希望能夠結合網絡數據使用，並產生有益的結果。但隨後發生的情況，非常像我們在上一代生產力工具中看到的那樣，人們開始跨部門、跨職能協作。例如，在我自己的日常習慣中，我會使用聊天功能，通過工作標簽獲取結果，然後立刻通過頁面分享給同事。我稱之為“用 AI 思考，與人協作”。這種模式要求你在整個企業中更廣泛地推廣它。
這也是我們目前所看到的，雖然它可能從部門層面開始，但快速的協作效應會推動它在整個組織中推廣。你可以按團隊或其他方式進行部署。我們甚至通過將Copilot Chat與其他功能結合使用，進一步簡化了這一過程，為企業客戶提供了更大的靈活性，讓這一工具在企業中更加普及。
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