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聊著育兒經、下注 1.4 萬億、揭秘新協議、規劃 AGI……全球最強 AI 搭檔的爐邊談話泄露了什么？
出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）
來源 | youtu.be/Gnl833wXRz0
今天外網最火的播客，毫無疑問是 Brad Gerstner 的 BG2 頻道，能把薩提亞·納德拉（Satya Nadella）和薩姆·奧特曼（Sam Altman）同時請來，坐在一起聊一個小時，這事兒本身就挺不簡單的。
這兩個人，大家都不陌生。一個是微軟的 CEO，一個是 OpenAI 的 CEO。平時看他們各自的采訪，他們倆分開聊，我們都聽得多了。
但坐在一起聊，感覺就不一樣了。他們是當今科技界最重要、最復雜、也最被外界議論紛紛的合作關系里的兩個核心人物。難得同框對話，說的每一句話，甚至每一個表情，都值得玩味。
這場信息量爆炸的對話，開場卻格外“柔軟”。主持人沒問什么 AGI、萬億參數模型，而是先關心起了薩姆剛出生的寶寶。不管你在外面掌管著多大的商業帝國，攪動著多大的技術風云，回到最基本的生活層面，大家面對的喜悅和煩惱，其實都差不多。
這種充滿生活氣息的開場，讓后面的“硬核”內容顯得更加真實可感。因為很快，話題就切入了正題——那個讓整個市場都為之側目的微軟與 OpenAI 的新合作協議。他們把這個合作的里里外外，從股權結構、收入分成，到模型獨家授權的年限，都掰開揉碎了聊。很多外界的猜測和誤解，都在這場對話里得到了澄清。
當然，最勁爆的還是關于錢和算力的部分。
當主持人拋出那個尖銳的問題——OpenAI 一年收入一百多億，憑什么敢承諾未來要花掉 1.4 萬億美元去買算力——薩姆半開玩笑地向那些唱衰者發出挑戰，讓他們盡管去做空 OpenAI 的股票。這種底氣，源于他們對技術和商業增長的極致信念：我們確實就是被算力不足給拖累了。
一邊聊著育兒經，一邊規劃著萬億美元的豪賭；一邊討論如何用AI治愈癌癥、發現新物理定律，一邊又在為現實中找不到足夠電力來建設數據中心而發愁。
奧特曼： “那些對我們算力投入大驚小怪的人，恰恰就是最想買我們股票的人。我真想告訴他們，你們可以直接做空我們的股票，然后我等著看他們是怎么虧錢的?！?/p>
納德拉： “我們現在面臨的最大問題不是算力過剩，而是電力，以及能否在靠近電源的地方足夠快地完成數據中心建設?！?/strong>
納德拉： “商業應用存在的概念，可能在智能體時代會全部瓦解。”
納德拉： (談到對OpenAI的投資) “當我看到代碼補全功能真的能用時——那一刻我覺得，我可以把投資從十億加到一百億。”
奧特曼： “總有一天，我們會制造出一款不可思議的消費級設備，它能夠以低功耗在本地完全運行一個 GPT-5 或 GPT-6 級別的模型。”
納德拉： “智能體就是新的 ‘席位’（seats）?！?/strong>
宏大到近乎科幻的愿景，和具體到每一度電、每一份合同的現實挑戰，交織在一起。這可能就是當下這個 AI 大時代最真實的寫照。以下，是這場對話的完整全文，由 CSDN 編譯整理：
奶爸心得與萬億賭注
主持人：這一周可真不平凡。很高興見到你們二位。薩姆，寶寶怎么樣了？
薩姆·奧特曼：他很棒，這是最美好的事了。那些關于為人父母的老話說的真是一點沒錯，這真的是有史以來最棒的體驗。
薩提亞·納德拉：薩姆一聊起他兒子，臉上的笑容都完全不一樣了。感覺就像……他談論算力的時候是一種表情，談論他兒子的時候是另一種。
主持人：薩提亞，你們倆相處了這么久，有沒有傳授一些“奶爸心得”？
薩提亞·納德拉：我告訴他，盡情享受這個過程吧，真的太美妙了。我們有孩子的時候還很年輕，我甚至希望能重來一次。那真的是最寶貴的時光?？粗麄円惶焯扉L大，那種感覺太奇妙了。我真為薩姆能體驗到這一切感到高興。
薩姆·奧特曼：我現在年紀大一些再經歷這些，也挺開心的。不過有時候確實會想，唉，要是我還有25歲時的精力就好了。體力這方面確實更具挑戰。
主持人：毫無疑問。薩姆，OpenAI 員工的平均年齡大概是多少？有概念嗎？
薩姆·奧特曼：其實并不算特別年輕，不像大多數硅谷的初創公司。我也不太清楚，平均年齡可能三十出頭吧。
主持人：公司里生寶寶的趨勢是上升了還是下降了？
薩姆·奧特曼：生寶寶的趨勢是積極向上的。
主持人：哦，那太好了。二位，這一周意義非凡啊。我回顧了一下，從英偉達的 GTC 大會開始，谷歌、Meta 和微軟三家的市值加起來突破了 5 萬億美元。薩提亞，你們昨天剛發了財報，我們反復聽到的一個聲音就是：算力不夠，算力不夠，算力還是不夠。
周三又迎來了降息，GDP 增速預計接近 4%。而且我剛才還跟薩姆聊，總統在馬來西亞、韓國、日本都達成了重磅協議，聽起來和中國也有合作——這些協議為美國再次工業化提供了強大的資金支持。比如 800 億美元用于新建核裂變發電站，這些都是你們擴建算力所需要的一切。
但在這所有的消息中，最引人矚目的還是你們周二發布的重大公告，進一步明確了雙方的合作關系。恭喜你們。我想我們就從這里開始聊吧。我想用最簡單直白的話來梳理一下這次的協議，確保我的理解沒錯。先從投資說起吧。
薩提亞，微軟從 2019 年開始投資，目前向 OpenAI 的總投資額大概在 130 到 140 億美元之間。作為回報，你們在完全稀釋的基礎上獲得了公司 27% 的股權。我記得之前好像是三分之一左右，去年因為各種投資進來，你們的股份被稀釋了一些。這個股權比例聽起來對嗎？
薩提亞·納德拉：是的，沒錯。不過布拉德，在談我們的股份之前，我認為 OpenAI 最獨特的一點是，在其重組過程中，誕生了一家規模極大的非營利組織。這一點我們不能忘記。在微軟，我們為能與兩家全球最大的非營利組織合作而感到自豪：一個是蓋茨基金會，現在又有了 OpenAI 基金會。
所以，這才是真正的大新聞。我們當然非常激動。這并非我們當初的設想。我們最初投那 10 億美元的時候，可沒想過這會是一筆能跟風險投資家們炫耀的百倍回報的投資，但我們確實做到了。我們為能成為早期投資者和支持者感到無比激動。這真正證明了薩姆和他的團隊所取得的成就。他們很早就對這項技術的潛力有清晰的洞見，并全力以赴，執行得堪稱完美。
薩姆·奧特曼：這次的合作在每個階段都堪稱絕妙。正如薩提亞所說，剛開始時，我們誰也說不準未來會怎樣。但我認為，這絕對是科技史上最偉大的合作之一。沒有微軟，特別是沒有薩提亞早期的遠見卓識，我們不可能做到這一切。
我想，在當時的世界環境下，沒有多少人愿意下這么大的賭注。我們完全不知道技術會如何發展，只是堅信一個理念：持續推動深度學習。我們相信，只要能做到這一點，就一定能找到方法，創造出卓越的產品，釋放巨大的價值，并且，正如薩提亞所說，創建一個我們相信將成為史上規模最大的非營利組織。
我相信它會成就非凡。我非常喜歡這個組織架構，因為它讓非營利組織能夠不斷增值，同時“公益公司”又能獲得持續擴張所需的資金。如果我們沒有設計出這個架構，如果沒有合作伙伴愿意支持這種運作方式，我認為這個非營利組織不可能達到今天這樣的價值。我們最初建立合作關系至今已經超過六年了，六年里取得的成就相當驚人。我相信未來還會有更多精彩。我希望薩提亞能從這筆投資中賺到一萬億美元，而不只是什么一千億。
AGI 的規則
主持人：作為你們提到的重組的一部分，你們構建了一個“非營利組織在上，公益公司在下”的結構。這相當了不起。這個非營利組織一成立，就已經擁有了價值 1300 億美元的 OpenAI 股票，一躍成為全球最大的非營利組織之一，而且未來規?？赡苓€會大得多。加州的司法部長也表示他們不會反對。
你們已經將這 1300 億美元用于確保通用人工智能（AGI）能夠造福全人類。你們還宣布，首批 250 億美元將投向健康、人工智能安全和韌性（AI resilience）這三個領域。
薩姆，首先，作為這個生態系統的一員，請允許我向你們二位致敬。這對人工智能的未來是無與倫比的貢獻。但是薩姆，能不能跟我們談談，為什么選擇健康和韌性這兩個領域如此重要？另外，也請幫我們理解一下，如何確保這些資金能發揮最大效益，而不會像許多非營利組織那樣，被自身的政治偏見所拖累？
薩姆·奧特曼：為世界創造價值的最佳方式，希望就是我們一直在做的事情：打造這些強大的工具，然后讓人們去使用它們。我認為資本主義很棒，公司也很棒，人們正在努力地將先進的人工智能技術交到大眾和企業手中，并且取得了令人矚目的成就。
但在某些領域，市場力量并不能完全服務于人們的最佳利益，你需要用不同的方式來做事。這項新技術也帶來了一些前所未有的可能性，比如利用人工智能來加速科學研究，實現真正意義上的自動化探索。當我們思考首要關注的領域時，很顯然，如果我們能治愈大量疾病，并讓相關的醫療數據和信息被廣泛獲取，那將是對世界的一大貢獻。
至于人工智能韌性這一點，我確實認為未來有些事情可能會變得有點棘手，而這些問題并不能完全由公司自行解決。因此，當世界需要度過這個轉型期時，如果我們能資助一些工作來提供幫助——比如網絡防御、人工智能安全研究或經濟學研究，所有這些都有助于社會平穩過渡。我們堅信，渡過難關后，未來將無比美好，但我確信，這個過程必然會伴隨著一些波折。
主持人：我們繼續來拆解這個協議。接下來談談模型和獨家授權。薩姆，OpenAI 的頂尖模型部署在 Azure 上，但在七年內，也就是 2032 年之前，你們似乎不能在其他任何大型云平臺上分發它們。不過，如果 AGI 被驗證實現，這個期限會提前結束。這個話題我們稍后可以再談。但你們可以在其他平臺上分發開源模型、Sora、智能體、Codex、可穿戴設備以及其他所有產品。所以薩姆，我是否可以理解為，ChatGPT 或 GPT-6 不會出現在亞馬遜或谷歌的云平臺上？
薩姆·奧特曼：我們希望與微軟共同完成許多事情，為微軟創造價值，也為我們自己創造價值。在這個范疇內，會有很多合作。我們會將薩提亞曾經稱之為——我覺得這個說法很棒——“無狀態 API”在 2030 年之前獨家保留在 Azure 上，而其他所有產品我們都會在別的平臺分發。這顯然也符合微軟的利益。所以，我們會把大量產品部署到各種地方，而這個核心服務則放在 Azure 上，人們可以通過 Azure 或者直接通過我們來獲取。
主持人：我覺得這很棒。然后是收入分成。OpenAI 需要向微軟支付所有收入的一部分，這個協議同樣持續到 2032 年，或者直到 AGI 被驗證實現。為了方便討論，我們姑且假設收入分成是 15%，我知道這可能有點俗氣，但很重要。那么，這就意味著如果你們有 200 億美元的收入，就要支付 30 億美元給微軟，并且這筆錢會計為 Azure 的收入。這么理解大致對嗎？
薩提亞·納德拉：我們確實有收入分成協議，正如你所描述的，它要么持續到 AGI 實現，要么到合同期滿。坦白說，我其實不太清楚這筆收入具體會計在哪里，是計入 Azure 還是其他部門。這是個好問題，得問我們的首席財務官艾米。
主持人：考慮到獨家授權和收入分成都會在 AGI 被驗證實現后提前終止，這似乎讓 AGI 的定義變得至關重要。據我理解，如果 OpenAI 聲稱實現了 AGI，似乎會交由一個專家小組來裁定，你們雙方基本上是選出一個評審團，他們必須在相對較短的時間內決定 AGI 是否已經達成。
薩提亞，你在近日的財報電話會上說，目前沒有人接近實現 AGI，你也不認為短期內會發生。你談到的是一種“參差不齊、時強時弱”的智能。我聽你對 AGI 可能到來的時間似乎要樂觀一些。所以我想問你們二位，你們是否擔心在未來兩三年內，我們最終不得不召集那個評審團，來對我們是否達到 AGI 做出裁決？
薩姆·奧特曼：我明白你想在我們倆之間制造點戲劇性。但我認為，為此建立一個流程是件好事。我預計技術發展會經歷幾次出人意料的轉折，而我們會繼續作為彼此的好伙伴，共同找出最合理的解決方案。
薩提亞·納德拉：說得好。這也是為什么我認為我們建立的這個流程是明智的。歸根結底，我堅信智能的能力會持續提升。我們真正的目標，其實是如何將這種能力交到個人和組織手中，讓他們從中獲得最大收益。這正是 OpenAI 最初吸引我、吸引我與薩姆和團隊合作的使命。我們計劃繼續沿著這條路走下去。
薩姆·奧特曼：我很樂意告訴大家，即便我們明天就擁有了超級智能，我們仍然需要微軟的幫助，才能將這個產品送到用戶手中。
瘋狂的算力投入與收入預期
主持人：顯然，微軟是全球最大的分銷平臺之一，你們也一直是很好的合作伙伴。我想這澄清了外界的一些誤解。
不過，我們換個話題。顯然，OpenAI 是歷史上增長最快的公司之一。薩提亞，你一年前在這個播客上說，每一次技術范式轉移都會催生一個新的谷歌，而這個時代的谷歌已經出現，它就是 OpenAI。如果你們沒有下這些巨大的賭注，這一切都不可能發生。盡管如此，據報道 OpenAI 的收入是 130 億美元。而薩姆，你在這周的直播中談到了對算力的巨大投入，對吧？未來四五年內投入 1.4 萬億美元，其中有明確的承諾：5000 億給英偉達，3000 億給 AMD 和甲骨文，2500 億給 Azure。所以，我想我這周聽到的、縈繞在市場上的最大一個問題是：一家年收入 130 億美元的公司，如何能做出 1.4 萬億美元的支出承諾？ 你應該也聽到了這些批評。
薩姆·奧特曼：首先，我們的收入遠不止那個數。其次，布拉德（主持人），如果你想賣掉你的股份，我幫你找個買家。有大把的人想買 OpenAI 的股票。那些對我們算力投入大驚小怪的人，恰恰就是最想買我們股票的人。所以，我想我們可以把你或者其他任何人的股份，賣給那些在推特上叫得最兇的人。
我們確實計劃讓收入急劇增長，而且收入也正在急劇增長。我們是在下注未來，賭它會繼續增長，不僅 ChatGPT 會持續增長，我們還將成為重要的人工智能云服務商之一，我們的消費級設備業務將成為一個重要且有影響力的業務，能夠自動化科學研究的人工智能將創造巨大價值。我很少有希望成為上市公司的時刻，但有一個罕見的情況讓我覺得上市很有吸引力，那就是當那些人寫著“OpenAI 即將倒閉”的荒謬文章時。我真想告訴他們，你們可以直接做空我們的股票，然后我等著看他們是怎么虧錢的。
我們都經過了周密的規劃。我們清楚技術和能力將如何發展，以及我們能圍繞這些技術構建什么樣的產品來創造收入。我們可能會搞砸，這是我們正在下的賭，我們也在承擔風險。但一個確定的風險是，如果我們沒有足夠的算力，我們就無法創造收入，也無法制造出這種規模的模型。
薩提亞·納德拉：布拉德，請允許我補充一點，作為合作伙伴和投資者，我從未見過 OpenAI 提交的任何一份商業計劃，是他們沒有超額完成的。在增長和業務方面，他們的執行力簡直令人難以置信。當然，大家都在談論他們在用戶增長方面的巨大成功，但我想說，總的來看，他們的商業執行力實在是太驚人了。
主持人：我幾周前在 CNBC 上聽到格雷格·布羅克曼說，如果我們能把算力增加 10 倍，收入或許不會增加 10 倍，但肯定會增加很多。
薩姆·奧特曼：我們確實就是被算力不足給拖累了。每當看到我們受限的程度，我都覺得很瘋狂。過去一年，我們的算力大概擴展了 10 倍，但如果我們能再多 10 倍算力，我不知道收入會不會也增加 10 倍，但我認為差距不會太大。
算力是永恒的瓶頸嗎？
主持人：薩提亞，昨晚我們也從你那里聽到了同樣的話，說你們受到算力限制，否則增長會更高。所以薩姆，請幫我們具體分析一下，你今天感覺算力有多受限？展望未來兩三年的建設，你認為會不會有一天你們不再受算力限制？
薩姆·奧特曼：我們經常討論這個問題：算力到底有沒有夠用的時候？最好的思考方式是把它比作能源。你可以討論在某個價位上對能源的需求，但你不能脫離不同價格水平來談論能源需求。如果明天每單位智能的算力成本下降 100 倍，你會看到使用量增長遠超 100 倍。人們會愿意用這些算力去做很多在當前成本下毫無經濟意義的事情，還會催生出新的需求。
另一方面，隨著模型變得更加智能，你可以用它們來治愈癌癥、發現新的物理定律，或者驅動一群人形機器人去建造空間站，無論你想做什么瘋狂的事，那么人們或許就愿意為更高水平的智能支付高得多的單位成本。我們還不知道，但我敢打賭會的。所以，當你談論算力容量時，必須結合單位成本和單位能力來看，脫離了這些曲線，這個問題就沒法說清楚。
薩提亞·納德拉：薩姆提到的一個觀點，我認為是思考這個問題的正確方式：如果智能的增長與算力的對數（log）成正比，那么你就需要努力確保效率不斷提升。這意味著我們應該最大化每美元、每瓦特算力產生的 token 數量以及社會從中獲得的經濟價值，同時降低成本。這樣你就會看到類似“杰文斯悖論”的現象：你不斷降低成本，讓智能商品化，從而使其成為 GDP 增長的真正驅動力。
薩姆·奧特曼：不幸的是，現實情況更接近于“智能的對數等于算力的對數”，但我們或許能找到更好的規模法則。
主持人：我們昨天從微軟和谷歌都聽到了同樣的消息，兩家都表示，如果 GPU 更多，他們的云業務增長會更快。我曾在這個播客上問過黃仁勛，未來五年內有沒有可能出現算力過剩，他說未來兩三年內幾乎沒有可能。我想你們二位應該都同意黃仁勛的看法，雖然我們看不透五、六、七年之后，但至少在未來兩三年內，基于我們剛才討論的原因，出現算力過剩的可能性幾乎為零。
薩提亞·納德拉：嗯，在這個特定情況下，供需周期確實很難預測。關鍵在于，長期趨勢是什么？長期趨勢就是薩姆所說的。坦白說，我們現在面臨的最大問題不是算力過剩，而是電力以及能否在靠近電源的地方足夠快地完成數據中心建設。如果做不到這一點，你可能實際上會有一堆芯片閑置在倉庫里，因為沒地方插。事實上，這正是我今天面臨的問題。不是芯片供應不足，而是我沒有現成的、可以隨時安裝設備的數據中心機房。
所以，供應鏈的瓶頸會如何出現是很難預測的，因為需求本身就難以預測。薩姆和我也不想坐在這里說：“天啊，我們算力短缺了。”這只是因為我們沒能那么精準地預測出真實的需求會是怎樣。在全球范圍內，談論一個國家某個細分市場是一回事，但要真正把算力部署到世界各地又是另一回事。所以，瓶頸總會存在，如何克服它們將是最重要的事情。這條路肯定不會是一帆風順的。
薩姆·奧特曼：算力過剩肯定會到來。至于是在兩三年后還是五六年后，我說不準，但總會在某個時間點發生，甚至可能在發展過程中發生好幾次。這里面有關于人類心理和泡沫的深層原因，而且正如薩提亞所說，這是一個極其復雜的供應鏈。各種奇怪的東西被建造出來，技術格局也會發生巨大變化。所以，如果一種非常便宜的能源很快就能大規模應用，那么很多人會因為他們現有的合同而損失慘重。如果我們能繼續保持這種令人難以置信的單位智能成本下降速度——比如說平均每年下降 40 倍——從基礎設施建設的角度來看，這是一個非?？膳碌闹笖怠?/p>
當然，我們還是在賭，隨著成本降低，需求會大幅增加。但我也有點擔心，如果我們不斷取得技術突破，每個人都可以在筆記本電腦上運行一個私人的 AGI，那我們現在做的這些瘋狂投入就可能變成一場空。有些人會損失慘重，就像在過去每一次科技基礎設施周期中發生過的那樣。
主持人：我覺得這說得非常好，你必須同時接受這兩種可能性。我們在 2000-2001 年就經歷過類似的事情，但最終互聯網變得比當時任何人預想的都要龐大得多，并為社會創造了更大的價值。
薩提亞·納德拉：薩姆提到的有一點沒有被充分討論，那就是，舉個例子，OpenAI 在推理堆棧上針對特定 GPU 所做的優化。我們總在談論一端摩爾定律帶來的硬件提升，但軟件層面的改進其實比硬件的指數級增長還要快。
薩姆·奧特曼：總有一天，我們會制造出一款不可思議的消費級設備，它能夠以低功耗在本地完全運行一個 GPT-5 或 GPT-6 級別的模型。這簡直超出了我的想象。
主持人：那將是不可思議的。我想，正是這種可能性讓一些正在構建大型中心化算力集群的人感到擔憂。薩提亞，你也多次談到，要將算力分布到邊緣設備，同時也要在全球范圍內分布推理能力。
薩提亞·納德拉：我的想法是，要真正構建一個“可互換的算力集群”。在云基礎設施業務中，你必須做好兩件事：一是擁有一個高效的“token 工廠”，二是實現高利用率。這是你需要達成的兩個簡單目標。為了實現高利用率，你必須有多種可以調度的不同工作負載。即使在人工智能的流程中，也有預訓練、中間訓練、后訓練、強化學習等等。你希望能夠靈活處理所有這些任務。所以，對于云服務提供商來說，思考算力集群的可互換性就是一切。
關于上市的傳聞
主持人：薩姆，你提到了——路透社昨天也在報道——OpenAI 可能計劃在 2026 年底或 2027 年上市。
薩姆·奧特曼：不，我們沒有這么具體的計劃。我猜總有一天會上市，但我不知道為什么人們會寫這些東西。我們并沒有做出什么重大決定要這么做。我只是覺得這會是最終的走向。
主持人：但在我看來，如果你們在 28 年或 29 年的收入超過 1000 億美元……
薩姆·奧特曼：不如說是 27 年？
主持人：好，27 年，那就更好了。你們將有能力進行 IPO。按傳聞中的萬億美元估值，我給聽眾們解釋一下，如果你們以 1000 億美元收入的 10 倍市銷率上市——這個倍數比 Facebook 上市時要低，也比很多其他大型消費品公司上市時要低——那你們的市值就會達到一萬億美元。如果你們發行 10% 到 20% 的股份，就能融資 1000 億到 2000 億美元，這似乎是為我們剛才討論的那些增長和項目提供資金的好辦法。所以你并不反對上市，對吧？
薩姆·奧特曼：但你的前提是賭這家公司的收入會增長，這也是我希望我們能做到的。
主持人：嗯，我也說過，我認為這是一家如此重要的公司。有很多人，包括我的孩子們，都喜歡用他們的小賬戶做點交易，他們也用 ChatGPT。我覺得讓散戶投資者有機會購買一家最重要、規模最大的公司的股票……
薩姆·奧特曼：老實說，這可能對我來說是上市最吸引人的一點。那會非常棒。
主持人：我們再換個話題。我跟你們二位都聊過，在一項重要法案中，參議員克魯茲曾加入了“聯邦優先管轄權”條款，以避免出現 50 個州各自為政、法律五花八門的局面，那會讓整個行業陷入不必要的合規和監管泥潭。不幸的是，這個條款在最后一刻被參議員布萊克本否決了，坦率地說，我認為華盛頓對人工智能的理解非常有限，很多悲觀論調在那里很有市場。
所以現在我們面臨著各州的法律，比如科羅拉多州的《人工智能法案》，我相信它將在二月份全面生效，這會催生出一類全新的訴訟者。任何聲稱因聊天機器人中的算法歧視而受到不公平影響的人，都可以以無數理由提出索賠。薩姆，你有多擔心這種各州拼湊出的 AI 法律，會對我們持續加速發展和在全球競爭的能力構成真正的挑戰？
薩姆·奧特曼：我不知道我們該如何遵守科羅拉多州的法律。我倒是希望他們能告訴我們。我們很想遵守，但從我讀到的法案內容來看，我真的不知道我們該怎么做。我非常擔心出現50個州各自為政的局面，我認為這是一個巨大的錯誤。通常我們處理這類事情不會這樣做，是有原因的。我覺得這會很糟糕。
薩提亞·納德拉：這種各自為政的做法，根本問題在于，對于 OpenAI 和微軟來說，我們總能找到辦法去應對。我們能搞定。但問題在于那些初創公司。這完全違背了立法的初衷。當然，安全非常重要，確保人們的擔憂得到解決也很重要。但完全可以在聯邦層面做到這一點。如果我們不這樣做，歐洲就會去做，然后又會引發他們自己的問題。所以我認為，如果美國能率先推出一個統一的監管框架，那肯定會更好。
主持人：需要澄清的是，我們并不是主張不要監管，只是說讓我們在聯邦層面達成一致的監管，而不是 50 個州相互沖突的法律，那無疑是對 AI 初創行業的毀滅性打擊。而且我認為，即使對你們這樣有能力應對所有這些案件的公司來說，這也極具挑戰性。
薩提亞·納德拉：我希望這一次，即使是歐盟和美國之間，也能進行協調。那將是夢想成真的時刻，對任何歐洲的初創公司來說也是如此。
薩姆·奧特曼：我不認為那會發生。如果能實現當然很好，但你最好別抱太大希望，盡管那會很棒。
薩提亞·納德拉：不，但我真的認為，如果歐洲有人在思考他們的公司如何參與到這場 AI 經濟中，這應該也是他們最關心的問題。所以我希望大家能采取一種更開明的態度，但我同意你的看法，就今天而言，我不會賭那會發生。
主持人：我確實認為，至少你們有一位總統，他可能會努力推動 AI 政策的協調，利用貿易作為杠桿，確保我們不會最終陷入歐洲那種過度限制性的政策。但我們拭目以待吧。我認為當務之急，是在美國實現聯邦層面的統一管轄，這是至關重要的。
薩姆，我們剛才聊得有點細節了，我想把視角拉遠一些。我聽你團隊的人談論過所有即將到來的偉大創新。當你開始設想擁有近乎無限的算力、GPT-6 及之后的模型、機器人、實體設備、科學研究時——展望 2026 年，你認為最讓我們驚訝的會是什么？在規劃中的項目里，你最期待的是什么？
薩姆·奧特曼：你剛才提到了很多關鍵點。我認為 Codex 今年的發展非常酷。我預計明年，這些 AI 任務將從持續數小時升級到持續數天。屆時，人們將能夠以前所未有的速度和全新的方式創造軟件——我對此非常期待。我想我們也會在其他行業看到類似的變化。我個人對編程有偏好，對這個領域理解更深，但我認為這種變革將真正開始改變人們的能力邊界。
我希望在 2026 年能看到一些非常微小的科學發現。但只要我們能實現這些微小的突破，未來幾年就會有更大的發現。說 AI 將在 2026 年做出全新的科學發現，這本身就是一件非常瘋狂的事情。即使只是一個很小的發現，也具有極其重要的意義。所以我對此很期待。當然，機器人和未來新型的計算設備也將非常重要。但我個人傾向于認為，如果我們真的能讓 AI 來做科學研究，那在某種意義上就是超級智能，因為它擴展了人類知識的總和。
薩提亞·納德拉：那絕對是一件驚天動地的大事。我認為，對于 Codex 來說，模型能力和用戶界面的結合是關鍵?；叵胍幌?ChatGPT 帶來的那個神奇時刻，正是用戶界面與智能的完美結合，才讓它一飛沖天。當然，一部分原因也是模型遵循指令的能力已經為聊天做好了準備。
我認為，Codex 和這些編程智能體即將幫助我們實現這一點。當一個編程智能體離開很長一段時間再回來時會發生什么？我們都在努力實現一個比喻：我做“宏觀授權”，然后進行“微觀引導”。什么樣的用戶界面能匹配這種新的智能能力？你可以在 Codex 中看到這種模式的雛形。我在 GitHub Copilot 里使用它的方式，就和聊天界面不同。我認為這將成為人機交互的新方式，甚至可能比這更重要，或許是一個新的起點。
薩姆·奧特曼：這也是我非常興奮我們正在開發新形態計算設備的原因之一，因為傳統的計算機并不是為那種工作流程而設計的。像 ChatGPT 這樣的用戶界面顯然不適合。但是，想象一下，你有一個設備能一直陪著你，能夠自主去完成任務，在需要時接受你的微觀引導，并且對你的整個生活和工作流程有非常好的情境感知——我覺得那會非常酷。
主持人：你們倆都沒談到的是消費者應用場景。我經常在想，我們現在用這個設備，必須在一百個不同的應用程序里翻找，填寫各種小小的網頁表單，這些東西 20 年來幾乎沒變過。但是，如果能有一個我們習以為常的個人助理——嗯，我們現在確實有個人助理了——但我是說，能為全球數十億人提供一個幾乎免費的個人助理，來改善他們的生活，無論是給孩子訂尿布、預訂酒店，還是修改日程，我認為有時候最平凡的應用才是最具影響力的。當我們從提供答案，發展到擁有記憶和執行動作的能力，并且能夠通過耳機或其他設備與之交互，不再需要我一直盯著這塊長方形的玻璃，我認為那將是非同凡響的。
薩提亞·納德拉：我想薩姆剛才暗示的就是這個。
薩姆·奧特曼：好了，不好意思，我得先下線了。
主持人：薩姆，很高興見到你。感謝你的參與。再次祝賀你們邁出了這重要的一步。
關鍵時刻的百億投資
主持人：薩姆很清楚我們當然是買家，不是賣家。但有時候，把話說清楚很重要，因為我們身處的這個圈子很小。我們整天都在思考這些事情，所以我們的信念來自于我們投入的一萬個小時。但現實是，我們必須帶動世界其他人和我們一起前進，而他們并沒有花一萬個小時來思考這些。坦率地說，他們看到一些看起來過于宏偉的目標，就會擔心我們是否能實現。
2019 年，你把投資 OpenAI 十億美元的想法提交給了董事會。在董事會里，這是一個毫無爭議的決定嗎？你是否需要動用一些政治資本才促成此事？給我透露點當時的情景吧，因為我認為那是一個關鍵時刻，不僅對微軟，不僅對這個國家，甚至對整個世界都至關重要。
薩提亞·納德拉：回過頭看，這很有趣。我們其實早在 2016 年 OpenAI 剛成立時就參與了。事實上，Azure 還是他們最初的贊助商。我記得那時候他們主要在做強化學習。Dota 2 的人機大戰就是在 Azure 上進行的，后來他們轉向了其他領域。我對強化學習很感興趣，但這多少也印證了你說的“一萬小時定律”或者說“有備無患”。
微軟從 1995 年起就一直癡迷于自然語言——這是比爾（蓋茨）為公司設定的一個執念。我們是一家編程公司，一家信息工作公司。所以當薩姆在 2019 年開始談論文本、自然語言、Transformer 模型和規模法則時，我當時就想：“哇！”這支團隊前進的方向已經非常清晰，而且與我們的興趣高度重合。所以從這個角度看，投資是顯而易見的決定。
當然，你走到董事會面前說：“嘿，我有個想法，拿出十億美元給一個我們自己都搞不懂的瘋狂架構，它是個非營利組織，等等等等”，然后讓他們說：“去干吧。”當時確實有過爭論。比爾起初理所當然地持懷疑態度。但在他看了 GPT-4 的演示后，就徹底信服了。比爾也公開談過這件事，他說那是他在施樂帕克研究中心看到查爾斯·西蒙尼的演示之后，見過的最棒的演示。
對我來說，那個關鍵時刻就是決定“讓我們去試一試”。然后，當我看到早期的 Codex 集成在 GitHub Copilot 里，看到代碼補全功能真的能用時——那一刻我覺得，我可以把投資從十億加到一百億。那才是一個重大的決定。十億美元的投資已經很有爭議了，但從十億到一百億的跨越，才真正開啟了我們現在這個時代。
當然，之后就是團隊出色的執行力以及雙方在產品化上的努力。如果我盤點一下，GitHub Copilot、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot 以及 Copilot——這四個產品的商業化覆蓋范圍加起來，就是地球上最大的人工智能產品矩陣了。正是這些支撐了我們所有的投入。
主持人：我想很多人不知道，你們的首席技術官凱文·斯科特（Kevin Scott），一位前谷歌員工，就住在硅谷這里。說個背景，微軟錯過了搜索，錯過了移動互聯網。你成為 CEO 后，也差點錯過了云計算——你曾形容那是“趕上了最后一班車”。我想你當時肯定下定決心，要在這里安插“眼線”，確保不會錯過下一個大浪潮。所以我猜，凱文在 DeepMind 和 OpenAI 這件事上，也為你扮演了重要角色。
薩提亞·納德拉：毫無疑問。其實凱文最初也是持懷疑態度的。這正是我一直關注的信號：那些原本懷疑的人后來改變了看法。對我來說，這是一個信號。我總是在尋找那些原本不相信某件事，然后突然改變并為之興奮的人。我愿意花所有時間去了解他們，因為我會好奇原因是什么。凱文和我們所有人一樣，一開始都持懷疑態度。這違背了我們在學校學到的一切，我們總以為必須有一個算法來破解這個問題。而這只是靠規模法則和堆砌算力。但凱文堅信這值得一試，這是推動這件事的一大動力。
微軟的 AI 賬本
主持人：我們談到那筆投資，現在價值 1300 億美元，或許有一天，如薩姆所說，會值一萬億。但這其實低估了這次合作的價值。你們有收入分成，每年有數十億流向微軟；你們從 OpenAI 承諾的 2500 億美元 Azure 算力中獲利；當然，你們還通過獨家分發 API 獲得了巨大的銷售額。所以，請談談你如何看待這些領域帶來的綜合價值，特別是這種獨家合作關系如何吸引了許多原本可能在 AWS 上的客戶轉向 Azure。
薩提亞·納德拉：確實如此。對我們來說，除了所有股權部分，真正具有戰略意義并且將持續下去的，就是無狀態 API 在 Azure 上的獨家授權。這對 OpenAI 和客戶都有利。因為當企業客戶試圖構建一個應用時，他們需要無狀態 API，需要將其與計算和存儲結合，在底層加上數據庫來捕獲狀態，從而構建一個完整的工作負載。這就是 Azure 與這個 API 結合的價值所在。我們甚至在 Azure Foundry（基礎平臺）上也是這么做的。如果你想構建一個 AI 應用，關鍵是如何確保你用 AI 所做的事情評估效果出色？這就需要像 Foundry 這樣的完整應用服務器。我們已經做到了這一點。所以，我覺得這是我們在基礎設施業務上進入市場的方式。
對我們來說，價值捕獲的另一面是將所有這些知識產權整合進來。我們不僅在 Azure 上擁有模型的獨家授權，還能接觸到其知識產權。未來七年免版稅的授權給了我們在商業模式上極大的靈活性。這就像免費擁有一個前沿模型。如果你是微軟的股東，你應該從這個角度看：我們有一個前沿模型，可以部署在 GitHub、Microsoft 365 或我們的消費者版 Copilot 中。然后我們可以加入自己的數據進行后訓練，這樣就可以將其嵌入到模型權重中。因此，我們對在 Azure 和基礎設施端，以及在我們的高價值領域——無論是健康、知識工作、編程還是安全領域——創造價值感到非常興奮。
主持人：你們一直在合并 OpenAI 的虧損。我記得你們昨天剛公布財報，本季度合并了 40 億美元的虧損。你認為投資者是否——因為這些虧損，在計算市盈率時——甚至可能給這部分業務賦予了負值？而我聽到這些，想到的是我們剛才描述的所有好處，更不用說你們在一家可能價值萬億的公司中所擁有的股權價值。你認為市場是否誤解了 OpenAI 作為微軟一部分的價值？
薩提亞·納德拉：這是個好問題。艾米（微軟 CFO）的做法是完全透明，因為在某種程度上，我不是會計專家，所以最好的辦法就是提供所有透明的信息。我想這次也是一樣，這就是為什么我們有非公認會計準則（non-GAAP）和公認會計準則（GAAP）的數字，這樣至少人們可以看到每股收益（EPS）的數據。布拉德（主持人），我用常識來看待這個問題，很簡單。
如果你投資了，比如說，135 億美元，你當然最多也就虧掉 135 億美元，你不可能虧得更多。至少據我所知，你的風險敞口就是這么多。你也可以說，我們今天持有的 1350 億美元股權缺乏流動性，但我們也不打算出售，所以它確實有風險。但真正的故事是所有其他正在發生的事情。
Azure 的增長怎么樣了？如果沒有與 OpenAI 的合作，Azure還會增長嗎？就像你說的，有多少客戶是第一次從其他云服務商那里轉過來的——這是我們真正受益的地方。Microsoft 365 又怎么樣了？關于 Microsoft 365，一個問題是，在 E5 訂閱套餐之后，下一個增長點是什么？
我們在 Copilot 中找到了答案。它比任何套件都大。
我們談論滲透率、使用率和增長速度——它比我們在信息工作領域幾十年來做的任何事情都大。所以我們對為股東創造價值的機會感到非常樂觀，同時也會保持完全透明，讓人們能夠看透這些虧損。誰知道會計規則是什么樣的，但我們會做所有必要的事情，然后人們就能看到真實的情況。
主持人：但是一年前，薩提亞，有很多頭條新聞說微軟正在縮減 AI 基礎設施的投入。這些報道確實存在。也許你們當時確實更謹慎、更懷疑一些。但艾米近日在電話會議上說，你們在電力和基礎設施方面已經短缺好幾個季度了。她原以為你們能趕上，但并沒有，因為需求一直在增長。所以問題是，以你現在所知，你們當時是不是太保守了？以及接下來的路線圖是什么？
薩提亞·納德拉：這是個很好的問題。我們意識到的一點，而且我很高興我們意識到了，那就是構建一個真正可互換的算力集群的概念——這個集群要能適應 AI 生命周期的所有階段，跨越不同地理區域，并且兼容不同代際的硬件。因為一個關鍵問題是，當你面對——就拿黃仁勛和他的團隊正在做的事情來說，他們的節奏……事實上，我喜歡的一個比喻是“光速”。我們現在有了 GB200，并且正在部署 GB300。你總不希望訂購了一大批 GB200，剛裝上去就發現 GB300 已經全面投產了。所以你必須確保在持續地進行現代化升級，將集群遍布各處，真正實現工作負載的可互換，并且還要加上我們之前討論的軟件優化。
這就是我們做出的決定。我們說，有時候你可能不得不拒絕一些需求，包括一些來自 OpenAI 的需求。有時候薩姆可能會說：“在一個地方給我一個專用的、巨大的、數千兆瓦的數據中心用于訓練?！睆?OpenAI 的角度來看這很合理，但從 Azure 長期的基礎設施建設來看，這并不合理。我認為他們做出了正確的決定，給了他們靈活性去從其他地方采購算力，同時我們仍然保留了 OpenAI 的大量業務，但更重要的是，這給了我們自己服務其他客戶和我們自身第一方業務需求的靈活性。
記住，有時候我們的投資者過度關注 Azure 的數字。但對我來說，高利潤的業務是 Copilot：安全 Copilot、GitHub Copilot、醫療 Copilot。所以我們希望確保能以一種平衡的方式為投資者帶來回報。這也許是我們的投資者群體中一個被誤解的地方，我覺得這很奇怪也很有趣，因為我認為他們持有微軟股票是因為我們擁有的產品組合，但天啊，他們卻死盯著一個叫做 Azure 的小東西的增長數字。
主持人：關于這一點，Azure 本季度在 930 億美元的驚人營收基礎上增長了 39%。相比之下，谷歌云增長了 32%，AWS接近 20%。但是，如果你們有更多的算力可以分配，Azure 的增長率是否能達到 41-42%？因為你們確實把算力分配給了第一方業務和研究。
薩提亞·納德拉：毫無疑問，絕對可以。這就是為什么我們內部的策略是要平衡我們認為符合股東長遠利益的事情，既要服務好客戶，又要避免集中風險。我們當然希望有很多來自 OpenAI 的業務，但我們也想要其他客戶。我們不是需求受限，而是供給受限。所以我們正在調整需求，使其以一種著眼于長遠的最佳方式與供給相匹配。
主持人：那么說到這一點，薩提亞，你昨晚談到了一個驚人的數字，4000 億美元的剩余履約義務（RPO）。你說這是你們今天已經鎖定的業務，隨著銷售的持續進行，明天肯定還會增加，你們需要建設產能來滿足這些積壓的訂單。就你剛才說的，這個積壓訂單的多元化程度如何？你有多大信心這 4000 億美元能在未來幾年內轉化為收入？
薩提亞·納德拉：這 4000 億美元的履約周期非常短。正如艾米解釋的，平均周期是兩年。所以這絕對是我們的目標。這也是我們投入大量資本支出的原因之一，因為我們有很高的確定性，只需要清理積壓的訂單。就你說的多元化，無論是在第一方還是第三方業務上，都相當多元化。我們自己第一方產品的需求就非常高。即使在第三方客戶中，我們現在也看到所有其他公司正在構建真正規模化的工作負載。鑒于此，我們感覺非常好。RPO 最好的事情之一就是你可以為它做計劃。所以我們對建設產能感到非常、非常有信心。這還不包括我們已經開始看到的額外需求，比如來自 OpenAI 的 2500 億美元，那將是一個更長的周期，我們會相應地進行建設。
規模游戲與價值鏈重塑
主持人：在算力建設的賽道上有很多新玩家：甲骨文、CoreWeave、Crusoe 等等。通常，我們會認為這會壓縮利潤空間。但你們不知何故在進行所有這些建設的同時，還能保持 Azure 健康的營業利潤率。所以問題是，微軟如何在一個人們都在加杠桿、接受更低利潤率的世界里競爭，同時平衡利潤和風險？你是否看到任何競爭對手的交易讓你撓頭，覺得我們這又是在為下一次的繁榮-蕭條周期埋下伏筆？
薩提亞·納德拉：在某種程度上，對我們來說好消息是，作為一家超大規模云服務商，我們每天都在競爭。我們、亞馬遜和谷歌之間在所有這些方面都有很多競爭。一切都是商品——計算、存儲。我記得每個人都說：“怎么可能還有利潤？”
但事實是，在規模效應下，沒有什么是真正的商品。我們必須擁有一個成本結構、供應鏈效率和軟件效率，所有這些都持續地復合增長，才能確保有利潤。
但規?！湍阏f的，我非常喜歡與 OpenAI 合作的一點是，它給我們帶來了規模。這是一個規模游戲。當你擁有世界上最大的工作負載在你的云上運行時，這不僅意味著你會更快地學會如何大規模運營，你的成本結構也會比任何人都下降得更快。你猜怎么著？這將使我們在價格上更具競爭力。所以我對我們保持利潤率的能力非常有信心，而我們的產品組合也對此有所幫助。
我一直說，我是被迫公布 Azure 的數字的，因為我從來沒有那樣分配過資本。我的資本分配是針對整個云業務的——從 Xbox 云游戲到 Microsoft 365 再到 Azure。這是一筆統一的資本支出，之后的一切在我看來都是一個計量表。從微軟的角度來看，問題在于混合平均值要符合我們作為一家公司所需的營業利潤率。我們不是一個企業集團；我們是一家擁有統一平臺邏輯的公司。我們涉足這五六個不同的業務，只是為了讓云和 AI 投資的回報復合增長。
主持人：我喜歡你這句“在規模效應下，沒有什么是真正的商品”。
有很多文章如今都在討論“循環收入”，包括微軟給 OpenAI 的 Azure 額度被計為收入。你看到像 AMD 那樣用 10% 的股權換取交易，或者英偉達的交易那樣的情況嗎？我不想過度糾結于擔憂，但我確實想正面回應一下 CNBC 和彭博每天都在討論的問題。有很多這種錯綜復雜的交易正在發生。當你從微軟的角度思考這個問題時，你是否會擔心我們看到的 AI 收入的可持續性或持久性？
薩提亞·納德拉：首先，那筆大約 135 億美元的投資，全部是用于訓練的投資，并沒有被記為收入。這就是我們擁有那個股權比例的原因，也是我們擁有 27% 或價值 1350 億美元股份的原因。那筆錢并沒有以某種方式進入 Azure 的收入。如果有的話，Azure 的收入純粹是 ChatGPT 和他們推出的任何其他商業化 API 的消耗收入。
至于其他公司，在某種程度上，供應商融資一直都存在。當有人在構建某樣東西，而他們的客戶也在構建某樣東西但需要融資時，這不是一個新概念……它們現在采取了一些奇特的形式，這當然需要投資界仔細審查。但話雖如此，供應商融資并不是一個新概念。有趣的是，我們從未需要做任何類似的事情。我們要么是投資了 OpenAI，用算力換取了股權，要么是以優惠的價格向他們出售算力來幫助他們起步。但其他公司選擇了不同的做法。而這種循環性最終將受到需求的檢驗，因為所有這一切只有在最終產品有需求的情況下才能運轉。到目前為止，情況確實如此。
主持人：當然。嗯，我想轉換一下話題。正如你所說，你們超過一半的業務是軟件應用。我想談談軟件和智能體。去年在這個播客上，你說很多應用軟件只是建立在 CRUD 數據庫之上的一個“薄薄的應用層”，引起了一點轟動。
薩提亞·納德拉：商業應用存在的概念，可能在智能體時代會全部瓦解。因為如果你仔細想想，它們本質上就是帶有一堆業務邏輯的 CRUD 數據庫。而所有的業務邏輯都將轉移到這些智能體上。
主持人：上市軟件公司目前的市銷率大約是未來收入的 5.2 倍，低于它們十年平均的 7 倍，盡管市場正處于歷史高位。很多人擔心 SaaS 訂閱和利潤率可能會受到 AI 的威脅。那么今天，AI 是如何影響你們軟件產品——那些核心產品——的增長率的？具體來說，當你思考數據庫、Fabric、安全、Office 365 時。其次，你們正在做什么來確保軟件不被顛覆，而是被 AI 賦能？
薩提亞·納德拉：沒錯。我們上次談論這個時，我的觀點是 SaaS 應用的架構正在改變，因為智能體層正在取代舊的業務邏輯層。過去我們構建 SaaS 應用的方式是，數據、邏輯層和 UI 都是緊密耦合的。AI 不尊重這種耦合，因為它要求你解耦，但上下文工程將變得非常重要。
以 Office 365 為例。我非常喜歡我們的 Microsoft 365 產品的一點是，它是低 ARPU（每用戶平均收入），高使用率。你想想，Outlook、Teams、SharePoint、Word 或 Excel——人們一直在使用它們，創造了大量的數據，這些數據都進入了微軟圖譜（Graph），而我們的 ARPU 很低。這給了我真正的信心，我可以通過開放所有數據來迎接這個 AI 層。
GitHub 和 Microsoft 365 都發生了一件非常有趣的事情：由于 AI 的出現，我們看到進入圖譜或代碼倉庫的數據量達到了歷史新高。無論是由 Codex、Claude 還是其他模型生成的代碼，最終都流向了哪里？GitHub。更多被創建的 PPT、Excel 模型，所有這些文件和聊天對話——聊天對話本身就是新文檔。它們都進入了圖譜，而所有這些都是落地（grounding）所必需的。你把它變成一個正向索引，變成一個嵌入向量，這種語義正是你用來處理任何智能體請求的基礎。
所以我認為，下一代的 SaaS 應用必須做出調整。如果你是高 ARPU、低使用率，那你就有麻煩了。但我們恰恰相反：我們是低 ARPU、高使用率。我認為任何能夠構建這種結構，然后利用 AI 作為加速器的人……你看看 Microsoft 365 Copilot 的價格，它比我們賣的任何其他東西都高，但它的部署速度和使用率卻更高?；蛘吣镁幊虂碚f，誰能想到呢？以 GitHub 為例。GitHub 在它存在的前 10 年或 15 年所做的事情，基本上在過去一年就完成了，僅僅因為編程不再只是一個工具，它更像是對某處工資的替代。這是一種非常不同的商業模式。
主持人：從價值鏈的角度思考價值如何分配。直到最近，云服務主要運行預編譯的軟件。你不需要很多 GPU，大部分價值都歸于軟件層——數據庫、CRM 和 Excel 等應用。但未來似乎這些界面只有在智能化的情況下才有價值。如果它們是預編譯的，它們就有點“傻”。軟件必須能夠思考、行動和提供建議。這就需要生產這些 token，處理不斷變化的上下文。在那個世界里，似乎更多的價值將歸于“AI 工廠”，也就是歸于幫助以最低成本生產這些 token 的黃仁勛，以及歸于模型本身。而智能體或軟件在未來獲得的價值可能會比過去少一些。你來反駁我一下，說說我這個觀點最強的漏洞在哪里？
薩提亞·納德拉：驅動 AI 價值需要兩個必要條件。一個是你首先描述的，也就是“token 工廠”。即使你拆解這個 token 工廠，它包括硬件、芯片和系統，但更重要的是如何用系統軟件以最高利用率最高效地運行它。
這就是超大規模云服務商的角色。什么是超大規模云服務商？每個人都說，如果你想運營一個，很簡單：我買一堆服務器，把它們連接起來，然后運行。但不是那樣的。如果那么簡單，現在就不會只有三家超大規模云服務商了。超大規模云服務商的核心是知道如何以最高利用率運行，而且這個環境將是異構的。顯然，黃仁勛的競爭力超強，蘇姿豐也會跟上，博通的 Hock 也會生產產品，我們自己也都會做。所以這將是一個組合。你想要運行一個異構的集群，為 token 的吞吐量和效率進行最大化優化。這是一項工作。
另一項工作我稱之為“智能體工廠”。現代世界中的 SaaS 應用是為了驅動一個商業結果。它知道如何最有效地使用 token 來創造一些商業價值。GitHub Copilot 就是一個很好的例子。GitHub Copilot 的自動模式是我們做過的最聰明的事情。它會根據提示選擇使用哪個模型來完成代碼補全或任務交接。你這樣做不是通過某種輪詢方式來選擇；你這樣做是因為你有反饋循環、評估體系、數據循環等等。正如你正確指出的，新的 SaaS 應用是智能應用，它們為一系列評估和結果進行了優化。它們知道如何最有效地使用 token 工廠的產出。有時候延遲很重要，有時候性能很重要，知道如何巧妙地做這種權衡，就是 SaaS 應用的價值所在。
但總的來說，這一次軟件確實有了真正的邊際成本。在云時代也有，但這次要多得多。商業模式必須調整，你必須分別為智能體工廠和 token 工廠做這些優化。
主持人：你有一個很多人不知道的大型搜索業務，但事實證明，這可能是世界歷史上最賺錢的業務之一，因為人們每天進行數十億次搜索，而微軟完成一次搜索的成本只有幾分錢的幾分之一。但今天使用聊天機器人時，相應的查詢或提示堆?？雌饋聿煌＜僭O未來這兩個業務的收入水平相似，你認為聊天交互的單位經濟效益能達到像搜索那樣有利的程度嗎？
薩提亞·納德拉：這是一個很好的觀點。搜索在其廣告單位和成本效益方面確實很神奇，因為有索引這個固定成本，你可以用一種更有效的方式來攤銷。而對于聊天，正如你所說，無論是在理解意圖還是在檢索信息時，你都必須消耗更多的 GPU 周期。經濟模型是不同的。這就是為什么很多早期的聊天經濟模型都是免費增值模式和訂閱制，即使在消費者端也是如此。
我們還沒有發現它的廣告單位是什么，是智能體商務還是其他什么。但同時，我使用搜索是為了非常具體的導航查詢。我過去也經常用它來購物，但這也正在改變。我看到 Edge 和 Bing 中的 Copilot 模式，或者 Copilot 現在正在融入各種場景。所以，是的，我認為就像我們討論 SaaS 顛覆一樣，這個領域的消費者經濟學格局正在悄然改變。
主持人：考慮到搜索是驅動整個互聯網經濟的數萬億美元引擎，當你們和谷歌的搜索經濟模式發生變化，并趨向于某種更像個人智能體或個人助理的東西時，這最終可能在為人類提供的總價值方面大得多。但單位經濟效益……你不再是攤銷一次性的固定索引成本了。
薩提亞·納德拉：沒錯。消費者領域……你正在觸及一個我思考很多的問題。在這些顛覆時期，你必須對品類的經濟學有真正的感覺。它是贏家通吃嗎？兩者都很重要。消費者領域的問題永遠是有限的時間。如果我沒在做一件事，我就會在做另一件事。如果你的商業化是建立在某種人類互動上的……如果即使在消費者端也有真正由智能體驅動的東西，那情況可能會不同。而在企業領域，它不是贏家通吃，而且對智能體交互會友好得多。智能體就是新的“席位”（seats）。企業的商業化路徑更清晰。消費者的商業化路徑則更模糊一些。
生產力的黃金時代
主持人：我們最近看到了一系列裁員潮，亞馬遜本周也宣布了一些大規模裁員。盡管營收非常強勁，“科技七巨頭”在過去三年里幾乎沒有增加就業崗位。你們從 24 年到 25 年員工總數也基本沒增長，大約在 22.5 萬人。許多人將此歸因于疫情后變得更精簡、更高效，我認為這很有道理。
你認為這部分原因是否與 AI 有關？你認為 AI 最終會成為就業的凈創造者嗎？你認為這對微軟的生產力來說是一個長期的積極因素嗎？我感覺就像蛋糕變大了，但你可以更有效地做所有這些事情，這要么意味著你的利潤率擴大，要么你將這些利潤再投資，從而實現更長時間的更快增長。我稱之為“利潤擴張的黃金時代”。
薩提亞·納德拉：我堅信生產力曲線確實會、也必將發生改變。我們將開始看到工作的性質，特別是工作流程發生變化。由于你手中這些工具的力量，你在任務層面將有更多的自主權來完成工作。這就是為什么即使在內部，比如你談到我們分配 token 時，我們希望確保微軟的每個人都能以最不受限制的方式使用 Microsoft 365 和 GitHub Copilot，這樣他們才能真正提高生產力。
但布拉德，我們正在學習的另一個有趣的事情是：有一種與智能體合作的新方式。這就像 Word、Excel 和 PowerPoint 最初出現在 Office 中時，我們學會了重新思考做事的方式。比如我們如何做預測。在 80 年代，預測是通過辦公室備忘錄和傳真完成的。然后突然有人說：“這里有一個 Excel 電子表格。我們把它放在電子郵件里，發給大家，人們填上數字”，然后就有了預測。
同樣，現在，任何規劃、任何執行都始于 AI。你用 AI 做研究，用 AI 思考，與同事分享。一種新的工作產物和新的工作流程正在被創造出來。業務流程的變革速度必須與 AI 的能力相匹配。這才是生產力效率的來源。能夠掌握這一點的組織將成為最大的受益者，無論是在我們的行業還是在現實世界中。
主持人：那么微軟是否從中受益呢？讓我們設想五年后。以目前的增長率，可能會更早，但我們就說是五年后，你們的營收是現在的兩倍。你們會增加多少員工？
薩提亞·納德拉：現在最好的事情之一，就是我每天都能從微軟員工那里聽到這樣的例子。有個人負責我們的網絡運營。你想想，為了我們剛在費爾沃特建成的那個兩千兆瓦的數據中心，我們鋪設了多少光纖，簡直是瘋了。這是一個現實世界的資產。我想我們正在與全球 400 家不同的光纖運營商打交道。
每次出問題，我們實際上都在處理所有這些開發運維（DevOps）流程。負責這個的人告訴我：“我永遠不可能得到足夠的人手來做所有這些事。即使預算批準了，我也招不到這么多人?！庇谑撬隽舜蝺炦x擇：她為自己構建了一大堆智能體，來自動化處理維護工作的 DevOps 流程。
這是一個團隊利用工具提高生產力的例子。所以回到你的問題，我會說我們會增加員工數量，但我們增加的員工將比 AI 時代之前的員工擁有更大的杠桿效應。我認為你首先看到的，就是你所說的“變得精簡”。我更多地認為這是進入一個每個人都在學習如何重新思考工作方式的階段。是“如何做”，甚至不是“做什么”。即使“做什么”保持不變，你如何去做也必須重新學習。我認為這個“打破舊習、學習新知”的過程將需要未來一年左右的時間。然后，員工數量的增長將伴隨著最大的杠桿效應。
主持人：是的，我認為我們正處于經濟生產力驚人增長的前夜。當我與你或邁克爾·戴爾交談時，確實感覺大多數公司甚至還沒有真正進入第一局，也許只是第一局的第一個擊球手，在重新設計工作流程以從這些智能體中獲得最大杠桿方面。但可以肯定的是，在未來兩三年內，很多收益將開始從這里產生。我當然是一個樂觀主義者。我認為所有這些最終會帶來凈就業增長，但對于那些公司來說，他們只是能夠讓底線和員工數量的增長速度慢于頂線的增長。這對公司來說就是生產力的提升。把所有這些加起來，就是對經濟的生產力提升，然后我們就可以把這些消費者剩余投資于創造許多以前不存在的東西。
薩提亞·納德拉：完全正確。即使在軟件開發領域，也沒有人會說我們的社會將面臨更多軟件工程師貢獻不足的挑戰，因為現實是，你看看任何組織的 IT 積壓工作。所有這些軟件智能體都有望幫助我們去解決我們所有的 IT 積壓。想想那個“常青軟件”（evergreen software）的夢想——那將成為現實。然后想想對軟件的需求。正如你所說，知識工作的抽象層次將會改變。我們將適應這一點，然后工作和工作流程本身也會調整，甚至在這個行業產品的需求方面也是如此。
主持人：我將以此作為結尾，這確實是關于美國的再工業化。我說過，如果你把未來四五年里你和許多美國大型科技公司投資的 4 萬億美元資本支出加起來，按通脹或 GDP 調整后的基數計算，這大約是曼哈頓計劃規模的 10 倍。這對美國來說是一項巨大的工程。但總統已將重新談判貿易協議作為其政府的真正優先事項，現在看來我們已經有了數萬億美元的資金。就在今天，韓國承諾向美國投資 3500 億美元。當你思考美國在電力方面——包括生產、電網等——正在發生的事情，以及你看到的這種再工業化時，你認為這一切進展如何？也許可以反思一下我們在這里的討論將如何收尾，以及你對未來幾年的樂觀程度。
薩提亞·納德拉：我感到非常、非常樂觀。因為史密斯（微軟總裁）告訴過我關于我們威斯康星州數據中心周圍的經濟情況。這很有趣。大多數人認為數據中心只是一個巨大的、完全自動化的倉庫。很多情況確實如此。但首先，建造那個數據中心以及數據中心的本地供應鏈所投入的一切——這也是美國的再工業化，甚至在你談論亞利桑那州的臺積電工廠、美光在存儲器上的投資，或者英特爾的晶圓廠之前就已經發生了。我們將來會想要開始建造很多東西。這并不意味著我們不會與別國簽訂對美國有利的貿易協議，但正如你所說，為了新經濟的再工業化，并確保從電力到所有技能和產能都到位，這對我們來說非常重要。
布拉德，我還要說的另一件重要的事情是，我們作為美國的超大規模云服務商，也在世界各地進行投資。美國是全球計算工廠或 token 工廠的最大投資者。我們不僅吸引外國資本來投資我們的國家，以便我們能夠再工業化，我們還在幫助歐洲、亞洲、拉丁美洲和非洲，用我們的資本投資，將最好的美國技術帶給世界，讓他們可以在此基礎上進行創新和信任。我認為這兩方面都對美國的長期發展有利。
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