薩提亞·納德拉：微軟的 AI 佈局、超大規模與量子突破

原始影片：https://www.youtube.com/watch?v=AUUZuzVHKdo

Satya Nadella [00:02]

我們可以交給人們哪些工具，讓他們感受到這種賦能的感覺？這正是我希望努力的方向。我不想將人工智慧擬人化。我更視其為一項工具。將會有一種職業叫做軟體工程師，這將會有所不同。當我這樣看時，你實際上是把一位軟體工程師視為現在的軟體架構師。我很高興歡迎微軟的董事長兼首席執行官薩提亞·納德拉。 [掌聲] [音樂] 謝謝。 [音樂] 這是主場觀眾。好吧，伙計。舊金山，你應該搬到西雅圖。我是在西雅圖開始我的職業生涯的。那是一個非常棒的地方。任何成功的人都會從微軟開始。沒錯。所以薩提亞，你之前強調過的 AI 將會影響我們所做的一切。在實踐中這會是什麼樣子？你知道，在微軟，這實際上如何驅動你的策略？特別是考慮到 AI 將如何影響超越目前令人難以置信的產品組合的想法，也就是微軟的更大經濟體系。我感覺我們是一家平台公司，產品公司，和夥伴公司。因此，我想到了這三個維度，在我的 35 年生涯中，我經歷過了客戶-伺服器，網路，行動，雲端，這是第四次變革，這就是我模式匹配的方式。我想的第一件事就是平台的機會，當我看到在場的所有人時，值得注意的是這些平台的綜合效應。這一 AI 的部分，正是我認為其擴散速度如此之快、如此廣泛的原因，因為它建立在上一代的基礎之上。我想到如果沒有雲端，我們就無法建立 AI 超級計算機，這進而導致模型，然後再到產品。因此，這種合成效果對我來說是有趣的，所以這就是為什麼你總是需要利用先前的平台來構建下一個平台，而你希望這能做到正確，然後你必須在其上建立下一代產品。每一次平台的轉變都有一個工作負載，當我第一次回想起看大型訓練任務時，我意識到這與我們為雲端建立的工作負載是完全不同的。這是一種數據並行的同步工作負載，與 Hadoop 任務等有很大的不同，因此平台。

Satya Nadella [03:07]

平台本身會完全重新思考和改變。因此，對我來說，這就是平台方面令人興奮之處。正是系統軟體的黃金時代。坦白說，今天如果我必須思考任何一個在基礎設施層面上建設的人，不僅僅是超大規模的公司，甚至是初創公司，我都認為這是一個巨大的機會。顯然，模型方面和其上的產品也有巨大的機會。因此，我們考慮到這些，最終這一切都是為了什麼？就是促進經濟增長和GDP增長。如果我問我自己，對 AI 的基準是它是否在我們周圍創造了剩餘價值，一個社區，一個國家，一個行業，一個公司。這似乎是在應用層面上，你們為這麼多代人建立了定義性的應用程序。感覺我們處於這種古怪的震盪時刻，模型可能已經出現，我們對正在發生的事情感到驚訝，但然後，計算和應用程序需要實際趕上。而我們在這裡的希望實際上是這個房間裡的人將成為那些構建應用的人。是的，這是一個很好的問題，對吧？問題之一是模型是否像 SQL 一樣，還是 SAS 應用本身和模型？我的意思是，我覺得模型結束的位置和產品開始的位置在哪裡？因為如果你這樣說模型和一些支架以及工具調用在某種無限循環中是產品，那麼我覺得這是有點混淆的，但這就像說一堆 SQL 業務邏輯與 SQL，一個應用就是這樣。因此，我覺得對任何人來說，仍然是有可能在模型上構建應用層，而你必須抽象自己並說，對，模型對我來說就像 SQL 一樣。我一直夢想有一天 AI/機器學習會有一個 SQL 的時刻，因為如果你想一想，我們在過去從未有穩定的平台層，因為一切都是垂直構建和集成的，這次是在這個模型層上。現在我們有像 SQL 引擎這樣的東西，可以用來構建相當複雜的產品，這些技術也是如此。

Satya Nadella [05:47]

這些技術也是如此，因為推理時間計算加上工具調用讓我們有了一個相當堅固的結構，能夠構建相當複雜的產品。是的，這有點瘋狂，集成部件也成為了應用層。是的，這只是，你知道，單獨坐著的模型非常聰明，但現在它們感覺上似乎有一個巨大的鴻溝，與對商業用戶真正重要的數據之間。這是一個很好的觀察，因為我認為至少我對情況的解讀是模型是一個重要的部分。模型的支架和所有這些工具調用，這就是，實際上你需要一個真正的應用伺服器，才能夠構建複雜的應用。這裡有趣的是反饋循環，數據在產品內部的路徑，然後用來進行後續訓練，以便能夠進行正確的工具選擇。這似乎是產品創造將要發生的地方。 AI 的擴展法律持續有效，對智慧的需求似乎是潛在的無限。昨天，伊隆提到會有 99 名超級智慧生物對 1 名人類，這是一個瘋狂的預測，但考慮到這一點，人工智慧未來的建設實際上點燃了全球計算基礎設施的需求。你如何預期隨著模型不僅變得更大，還變得更聰明，能夠進行複雜的多智能體互動而演變的這些需求？是的，我的意思是，如果你真的退一步並說，你知道，首先，如果你說計算或者智慧是什麼，如果計算的對數，那麼你問的問題是計算消耗的能量有多少？在美國可能今天是2％，最多3％，假設它翻倍，因此達到6％。這是巨大的，因為這樣的話，AI 使用所需的額外能量的產量相當高。我想這就是為什麼我們都必須時刻銘記，如果歷史教會我們一個教訓，那就是如果你要使用能量，你最好擁有社會許可去使用它。因此這意味著你必須確保這個 AI 的輸出是社會有用的。換句話說，如果我們真的沒有創造社會剩餘，經濟剩餘，根據國家和社區來衡量，那麼我們根本無法消耗能量。因此，對我來說，這是更大的一點，今天每個人都在熱衷與困擾著什麼，我該如何應對能源生產？我認為未來五年真正的問題是，我們必須生產足夠創造出巨大價值的產品，我對此非常有信心，尤其是在醫療保健和教育以及生產力方面，還有許多許多領域，但這才是真正的挑戰，對於我們科技行業來說，必須毫不模糊的證明我們所創造的東西是在真實統計數據中顯現的，而不僅僅是 AGI 或 AI 基準。我希望這能以某種方式顯現出來，成為你每日互動中的真實體驗，當你用到某個應用時，例如，你貸款的過程實際上不再需要三個月或兩個月的等待，而且不知道自己是否能獲得批准，或者有很多重要的生活部分被繁瑣的文書工作或官僚主義淹沒，這些東西將可能消失。100%。所以我認為，是的，如果你甚至考慮到一些公共服務，無論你帶的是任何國家的 GDP，還是像美國這樣的醫療保健成本，其實是我們成本的 18% 或 19%，大家都在談論神奇的藥物，但實際上所有的成本都在工作流程中，因此如果你真的考慮到一些簡單的事情，比如出院，取出一個 EMR 系統的後端，然後使用一個 LLM 與一個提示。這本身就會節省大量的時間、金錢和精力，最終彌補自身的成本。我是說，這是一個非常直接的狀況，對吧？你在醫療保健領域花費大量的 GDP，這是毫無疑問的。但每一塊花費在文書工作上的錢，原本都可以用于某種治療，而拯救某人的生命，或者簡單的一項醫生從文書工作中釋放出來，分配給患者的時間，那就在那裡可以被實現。

Satya Nadella [08:39]

你認為今天 AI 部署最大的速度限制器是什麼？你看，這是很有趣的一點，對吧？而這個觀眾群是如此年輕，我的隱喻可能都不會奏效。但不管怎樣，如果你在上世紀80年代的早期說是某種外星智慧來了，看到我們怎麼工作的方式，非常驚訝，哇，這些人類在辦公室裡工作，他們擁有打字員，有滑行池，人們那時候使用紙張工作。然後，如果他們今天回來看到，老天，他們會說所有80億人都是打字員，對吧？這就是他們會得出的結論。因此，我認為發生的事情是我們所有人將會開始創建軟體，但會有一個叫做軟體工程師的職位，這將會有所不同，但我這樣看，你實際上是把一位軟體工程師看作現在的軟體架構師。這裡我還保留著你的元認知的意義，我的意思是，對我來說，最重要的一點是，手動編碼是太棒了，直到其做的事情讓我無法理解發生了什麼。因此這意味著我必須需要有我倉庫的元模型，正確知道發生了什麼，我正在查看變更日誌。因此，當我查看我的 GitHub 的時候，我最喜歡的功能就是能夠查看所有在我的代碼庫上工作的代理的完整變更日誌。我覺得這是在許多軟體開發中就像是一個偉大的開發經理一樣，我不知道你在微軟工作過的開發經理是誰，但我真的認為，開發經理的工作就是確保不會破壞構建，確保代碼質量好。對我來說這仍然是件事情，所以在所有 AI 代理的世界中，會出現一個抽象提升的階段，因為一件我們不談的事還有法律責任，直到一些真正的法律改變，法律責任將與人類和機構有關，人類構建的東西。因此，只要這一點存在，我們就必須確保人類在基本層面做到這些，這意味著我們需要許多工具來確保人類參與其中，以了解這些東西在做什麼。在 AI 開發中，你會看到許多的東西，你認為科技行業從你所站的立場上怎麼樣被低估的，還有被過分炒作的東西。毫無疑問，這方面的過度炒作。讓我這樣說，我們在這個行業中總是身處 AI 的熱潮之中。對我們所有人來說，我們的生存與獲得對新事物的狂熱是息息相關的，對吧？那就是史蒂夫·喬布斯的說法或鮑勃·迪倫的說法，你不是忙著誕生就是忙著死亡。最好是忙著誕生，這是好的。我認為我們作為技術社區最需要擔心和努力的事情是，我們如何獲得這種社會許可。如果有一件事情我覺得，對我來說，其中一個我看到的演示完全令我震驚，這發生在23年初，當時我在印度，看到一位當地開發者使用連鎖技術，基本上是把GPD3或GPD35與一些印度堆棧的語音到文本、文本到語音的開源項目連接起來，然後展示一下當地的印度農民如何能夠使用一個在 WhatsApp 中建構的聊天機器人，以便能夠獲得一些農業補貼，通過進入政府網站。這對我來說真是不可思議，我覺得，哇，怎麼會有這樣一個在美國西海岸上構建的東西能夠如此迅速地達到一個實際的用例，這要歸功於擴散的速度和實際上到處都互動的人們。這就是需要告訴的故事，實際上市面行情的故事。這是我認為被低估的故事，因為現在過度炒作的事情是模型能力，模型能力固然精彩，但如果我們能夠讓世界認識到這在每個人的生活中都產生了真實的變化，那麼我們的形勢就良好。如果這並未發生，那就只是我們公司的估值的問題，而這與行業重複，這不會有好結果。我喜歡這個例子。我的意思是，微軟似乎充滿了這樣的例子，能夠降低門檻，讓更多人能接觸到技術。你可以說，GitHub Copilot 便是其中最突出的之一。對，還有另一個你提到的例子。世界銀行在尼日利亞進行了一項研究，然後他們將其推廣到秘魯或智利，南美的某個地方。你知道，我們在微軟一直在努力尋求如何能對教育進行干預，這一直是一個夢想，我們在這方面努力十多年，確實有些成效。但這項研究表明，像 co-pilot 這樣的介入可能是非洲或拉丁美洲教育上最佳的科技干預，這就是我們所有在科技界心中夢想著的事情，現在這就在我們的掌握之中。

Satya Nadella [11:24]

這些辦公室內的備忘錄會被註解，並且希望在季度結束前能有預測。然後突然人們說，透過電子郵件、個人電腦和Excel，他們開始說，讓我來寄送一份Excel電子表格，讓人們輸入數字，然後你就有了預測。結果發生的是工作的產物和工作流程發生了變化。這正是AI需要發生的事情。當人們說，我現在要用我指派的99個代理來做我的工作時，工作流程不會是固定的。也就是說，你現在真的必須改變你的工作範疇，這會導致變革管理成為一個真實的限制因素，因為你現在正在改變一家保險公司、金融服務公司、醫療保健公司或軟體公司的生產方式，並說我們要從根本上改變我們的工作方式，事實上，我們要改變工作的性質。你知道，在LinkedIn，我認為他們將多個功能，如設計功能、前端工程師功能和產品功能，整合在一起，並說我們將擁有全棧開發者。這就是職位範疇的變化，那麼你如何重建產品團隊以適應新的角色和範疇呢？這對我來說是更大的社會限制因素。而不是部署這項技術，將其推向世界的各種其他問題，權力是一個問題，還有其他問題，但我會說變革管理，當我看到很多AI初創公司時，我們討論的就是，每個人現在都有前方部署的工程師。這是讓人興奮的事情，是Palunteer模型，我認為這是個了不起的模型，為什麼呢？那是因為變革管理。因为我認為你真的需要幫助客戶和合作夥伴真正理解你所創造的任何產品的好處，但不僅僅是技術，還有如何在工作流程中使用這項技術。在YC，我們有這個有趣的說法，我們告訴很多人在做的事情是，你知道，這些是一些最聰明的AI研究人員和計算機科學家，他們剛開始自己的職業生涯。我們告訴他們，去做秘密調查。去當一名醫療帳單員，了解在多大程度上這些所謂的知識工作工作其實是從瀏覽器復制粘貼到電子表格，然後再到電子郵件中。

Satya Nadella [13:59]

到電子郵件中，然後點擊發送，這樣做一段時間後，你會意識到，實際上這些工作不一定是在使用你的前額葉皮質和你的高層思維，這些工作根本不是，你能想像有那麼多人，他們的生活基本上就是這樣的嗎？我們以前在我們這個年紀的時候會稱之為“推紙”，但他們現在不再是推紙了，而是在發送電子郵件。你知道，他們不再發送傳真，但他們試圖通過附加檔案達成業務。這似乎其實是一個相當大的變化。是的。我是說，我認為對任何創造產品或基本突破的人來說，最被低估的機會之一，即使在模型層級，也是知識工作中存在的繁瑣程度。對我來說，這是軟體工程中看到的現象，我是說，越來越多的工作正在剝奪軟體工程的樂趣，因為你會脫離工作流程，你必須保持在流程中才能完成任務。這本身就是我認為所有知識工作將會經歷的很好的例子。你是完全正確的。你在邊界外花費多少時間來收集信息，因為如果你考慮到前額葉皮質和綜合部分，你花在那裡的時間現在相對較少，擁有一個複雜的推理模型和前額葉皮質共同工作。而許多日常瑣碎的工作則由某些代理或其他方式完成。我認為這絕對是前沿。因此，除了單純採用AI工具外，您在這個領域看到的最大轉變是什麼？對我來說，甚至像，我的意思是，這個領域變化如此之快，我去年甚至沒有想到會在強化學習方面走得這麼遠，基本上是測試時間計算。看起來似乎是相當無限的。我是這樣思考的，預訓練是可以的。所有後續的訓練技術都非常出色。接著，這個推理時間計算似乎真正增加了巨大的增長法律。因此，現在我對是否有某種新的算法突破感興趣。因為我總是說，這整個體系可能會被一個提出更有效的方法的人所改變，所以你必須開放思維。

Satya Nadella [16:34]

所以你必須開放思維，最後一個重大的算法突破尚未被找到。所以這是一個原因，我總是對這個感興趣。另一個是下一步是什麼？對吧，因為預訓練到強化學習的過程，這個端到端的訓練循環是下一個，我認為在明年也會發生的。因此，我會說，如果那是另一個增長法律突破，因為如果你考慮到任何實驗室，我認為我們都會在思考我們可以建立什麼樣的更整合的響應推理模型。這將是一個有趣的部分，我認為這裡有一些非常有趣的點，如果你把LLM實例視為一種意識，這是我認為某些人開始提出的觀點，你知道，它某種程度上被實現，你與它做了一堆工作，然後它似乎就消失了，你打開一個新的聊天窗口，我我好奇的是，你認為這是否可能是需要完成的循環之一？對吧，我的意思是，我不是說，我對人工智慧的評價是不幸的是我們所選擇的最糟糕的名字。因此，我對人性化AI毫不在意。我的意思是，我更是把它當作一個工具。它不是在試圖複製我們的思考方式。它確實显示出智能的跡象，但這不是我擁有的智慧。我認為人類的能動性仍然至關重要，將會存在，而我們將以這些作為工具使用。所以我的立場就是這樣。話雖如此，讓我們假設，哦，是的，記憶系統是一個好東西。如果我看下一個前沿，我會說有三個東西，對吧？第一個是記憶。另一個是工具的使用。然後第三個我認為可能是最重要的事情是授權。這意味著如果我要採取行動，我有哪些授權？所以這三個系統必須作為模型周圍的優先級建立，才能讓我們構建更複雜的應用程序。人們現在對軟體未來開始提出的一個爭論是，嗯，我們有數據庫，然後你將擁有一個中介軟體，我認為，你知道，所謂的授權，它有點像訪問控制列表，你知道，業務邏輯是什麼，誰可以做什麼，然後你知道，基本上把代理放在上面。

Satya Nadella [19:11]

基本上把代理放在上面，你就是這樣。所以我認為，這就是為什麼在想架構層時，人們會說，你有一個模型加上框架，現在框架變得更加重要，因為要考慮這三個因素，工具的使用是一個，記憶是一個，然後是授權，將這些東西結合在一起，然後你就可以創建代理，代理擁有一個ID，擁有管理和配置控制，擁有，這就是我認為的思考方式。你擔心代碼生成嗎？你認為用戶會在某個時候更喜歡即時製作軟體，而不是使用包裝軟體嗎？我是說，這是我們在這裡經常討論的事情，因為這裡有很多人在這個房間裡，YC實際上會資助很多SaaS，並將繼續這樣做，但在背景中，我們開始感到擔憂。我的一些風險投資朋友們在場，他們實際上像我其實不知道是否能繼續資助B2B SaaS。你是如何看待這個問題的？是的，這是一個好問題。我的意思是，這是很有趣的。與此同時，我看到有多少人正在分叉VS Code，我說，我們一定做對了什麼。因此，這是一個建立出色的集成開發環境（IDE）的過程。事實上，當我想到Excel時，我把它視為一個IDE。因此，事實上有一個很棒的畫布，你可以把我們稱之為最佳分析模型帶進這個IDE，然後在畫布和模型之間創建一個循環。因此，我認為，是的，你可以即時生成應用程序，你可以擁有一個預製的應用程序，它實際上幫助到模型的反饋循環，我認為這兩者將共同存在。你認為設計在這一切中有角色嗎？我的意思是，基本上一個人坐在VS Code前，成為了軟體與最終用戶真正想要的東西之間的翻譯者。我認為這種軟體會消失的想法預設了普通人會想創造軟體。我不知道這是否可行。我認為這是一個好觀點。因此，我認為我所言的方式是，因為你所問的基本問題是，軟體工程會發生什麼。

Satya Nadella [21:46]

會發生什麼。我是說，讓我們進行以下的思維實驗。對吧，如果你說某種火星智慧來到1980年代，觀察我們所有的工作模式，哦，哇，這些人類在辦公室工作，他們有打字員池，還有幻燈片池，人們與紙張一起工作。如果他們今天回來，他們會說，天哪，所有80億人現在都是打字員了，你知道，這是他們的推論。因此，我認為我們會發生的事情是，我們所有人都在創建軟體，但會有一個職位稱為軟體工程師，這會有所不同。我看著你的角色，實際上你是在說，你現在是軟體架構師。對吧，我仍然感覺到你的元認知。我最大的事情之一是，傻瓜編碼是驚人的，直到它做某些我完全不知道發生了什麼的事情。因此，這意味著我必須擁有我的倉庫的元模型，確切地瞭解發生了什麼，並查看變更日誌。因此，當我查看GitHub的最愛功能時，我真的很喜歡查看所有在我的倉庫上工作的代理的完整變更日誌。我認為這是許多軟體工程的一部分，就像一個好的開發經理一樣。對吧，我不知道你在微軟工作時的開發經理是誰，但我確實看過，而且開發經理的工作就是確保構建不會出錯且代碼具有良好的品質。因此，這對我來說仍然是一件事，因此，即使在所有AI代理的世界中，也會有一個抽象的提升層次。因為我們不討論的一件事是法律責任，這一點在真實法律改變之前會與人類和機構有關。人類是創建的。只要這個事實存在，我們就必須確保人類在基本層面上保持在循環中。這意味著我們需要許多工具，以便人類能夠保持在循環中，以便弄清楚這些東西在做什麼。在AI開發中，你看到了這麼多，你認為什麼被低估了，什麼又被更廣泛的科技行業過度炒作？它不缺乏過度炒作。讓我這樣說吧，我們處於一個“所有事物都是AI”的時代。所以，這對我們這個行業來說，是好事。我們活在一種對新事物瘋狂的需求中。對吧？這是史蒂夫·喬布斯的說法，或鮑勃·迪倫的說法，即你要麼忙著誕生，要麼忙著死亡。選擇忙著誕生會更好。所以，這很不錯。我認為我們作為科技社群最需要擔心和最需要努力的事情是如何贏得社會許可？如果有一件事情讓我感受到的話，我覺得有一個我看到的示範，這真的讓我感到震驚。 我是在23年初在印度時看到的，我看到一位當地開發者實際上鏈接了當時的GPD3或35，以及其中一種印度語音轉文本，文本轉語音的開源技術，然後向一位當地的印度農民展示，他能夠使用一個在WhatsApp上構建的聊天機器人來獲得一些農業補貼，通過訪問一個政府網站。對我來說，這是令人難以置信的。我感覺到，天啊，居然在美國西岸開發的東西能如此快速地轉變為真實的用例，這要歸功於擴散速率，還有無處不在的人們。這是需要被大規模講述的故事。這是我認為被低估的故事，因為現在被過度炒作的東西是模型的能力，模型的能力確實很棒，但如果我們能以某種方式讓世界認識到這在全球人民生活中產生了真正的差異，那我們就有良好的未來。如果這不發生，這一切都是我們的公司及行業的估值，而這反复重演，不會有好的結果。 我喜歡這個例子。我是說，微軟似乎充滿了降低門檻的例子，以便讓更多人能夠接觸到技術。我是說你可以認為GitHub Copilot是一個最大的例子。對了，另外一個你提到的例子。我記得有一項世界銀行的研究，他們在尼日利亞進行過，我想現在已經帶到秘魯或智利，這些南美國家。你知道，我們在微軟工作了一段時間，目標是看是否可以對教育進行干預，對吧？這一直是我們的夢想，我們在這方面努力了十年又十年，確實產生了影響。但是這項研究指出，像Copilot這樣的接觸對非洲或拉丁美洲的教育而言，可能是最佳的技術干預，而這就是我們在科技界的共同夢想，它就在那裡。

Satya Nadella [24:14]

就像 Steve Jobs 或 Bob Dylan 說的：你要嘛忙著出生，要嘛忙著死去。最好是忙著出生。這是好的。我認為作為一個科技社群，我們最需要擔心和努力的是：我們如何贏得社會的許可？有一個讓我真正驚嘆的 demo——我想是在 2023 年初，我在印度，看到一個當地開發者基本上把 GPT-3 或 3.5 串連上印度技術堆棧裡的語音轉文字、文字轉語音的開源工具，然後展示了一個當地印度農民如何使用一個建在 WhatsApp 上的聊天機器人，去一個政府網站申請農業補貼。這對我來說太不可思議了。我心想：天啊，一個在美國西海岸建造的東西怎麼能這麼快就到達一個真實的使用場景——這要感謝擴散速度，以及世界各地的人們。這才是需要大規模講述的故事。我認為這是被低估的故事，因為現在被過度炒作的是模型能力——模型能力確實很棒，但如果我們能讓世界認識到這正在為各地的人們帶來真正的改變，我們就沒問題。如果做不到這一點，這一切就只是關於我們公司和產業的估值，那就是重蹈覆轍，不會有好結局。我喜歡那個例子。感覺 Microsoft 充滿了降低門檻的例子，讓更多人能接觸到技術。你可以說 GitHub Copilot 是最大的例子之一。順便說一下，你提到的另一個——世界銀行做了一項研究，我想是在奈及利亞，現在他們已經擴展到秘魯或智利。你知道，我們在 Microsoft 永遠在努力的事情是：教育能不能有技術介入？這一直是夢想。我們一個十年又一個十年地在做，也產生了影響。但這項研究說，接觸像 Copilot 這樣的東西，可能是非洲或拉丁美洲教育領域最好的技術介入。這就是我認為我們在科技界一直以來的夢想，而它就在眼前。

Satya Nadella [27:01]

現在這就在我們的掌握之中。我很好奇，因為你知道，你的 co-pilot 在 Windows 中是一個常見的事情，在科技界，有人可能對最新的前沿模型非常著迷，但卻容易忘了，Windows 與 Windows 的整合實際上是人們第一次接觸到的 / 前 AGI 類似的 AI 的互動。從人們使用這一切中，有沒有什麼觀察？是的，不，我們對 Clippy 作為 co-pilot 重出江湖非常興奮。但認真說，我的意思是，對我來說，儘管我們使用的形式似乎老土，像是一台舊電腦搭配滑鼠和鍵盤，但夢想一直是，實際上，比爾在1995 年建立的微軟研究第一個研究小組是語音。自那時以來，我們一直在思考，天啊，何時語音才能在 PC 上成為一流技術。但現在，借助 Copilot，對我來說，兩件事是相當超現實的，就像是新的瀏覽器時刻，對吧？同時存在著視覺和語音。 我把它總是開著。它能看見我所見，而我可以跟它講話。這對我來說就像是一種精確的滑鼠運動。因此，我認為即使在現有的形式上，也可以改變整個電腦的使用，然後會有新的形式出現。這是令人興奮的時刻，讓我們可以構建和修改現有的硬體，以便在計算使用方面看到可能性。是的，計算使用的迷人之處在於，你擁有智慧，而計算使用實際上是你所有數據的超集，像是你的個人數據、工作數據，你所有的辦公文檔，所有的一切都能触及。那麼，電影《她》的描述是正確的嗎，操作系統會嵌入你最信任的代理中？是的，我認為這一直是夢想，那就是這些代理能否成為你的電腦，並為你執行計算。這絕對是我認為未來的方向。我覺得你提到的最核心的點就是信任。可以相信這個去委託我想要的東西，而這意味著精準性，這通常涉及隱私，這也是諸多考量的一部分，我認為這一切最終都有必要解決。

Satya Nadella [29:53]

我是說，在這方面，你知道，當你看看你們的公司，還有你可以說蘋果，他們必須在保護全世界電腦用戶的隱私方面站在前線。是的，對我們來說，這裡有許多問題，隱私、安全、主權，這三個是非常重大的考量，對每位用戶來說，隱私是他們所關心的，安全則是每個租戶或客戶在隱私之外所關心的，然後每個國家會關心主權、安全和隱私。因此，這是思考的方式。因此，你要建造任何產品或系統，必須能夠回答人們、組織和國家在這三個邊界之間如何運作的問題。薩奇，你在微軟的旅程非常不凡，從工程師一直做到首席執行官。你會跟下一代建設者分享哪些旅程中的教訓？沒有一個人會在某段旅程開始時就有一個明確的目標，想要達到哪裡，但你開始的時候，的確有一個目標，就是在首位取得成功，並讓自己享有最高的抱負來完成你想做的事。對吧？我總是說，這不意味著我在等待成為 CEO 才能做出我最好的工作。我在'92 年進入公司時，第一份工作給我的感覺是我能有的最棒的工作。我覺得如果我這樣就這樣退休，那也太好了。當我回想起來，這是一個很好的心理模型。事實上，我並不在等待下一個升遷去做某事，而是利用我所獲得的機會去完成所有我能做的事情。我認為這正是那些正在起步或是創業者、研究者、學生在今天所擁有的。所以我會說，將這份抱負保持在心中。不要等到下個大事情出現，善用擁有的事情，把它變得更大。然後我還想說，大事情是要透過你的團隊來實現的。學會如何在團隊中工作，讓團隊變得優秀。我覺得我在微軟學到的一件事就是如何參與一個項目，什麼是合作。事實上，這就是學校和工作的最大區別。當你加入團隊後，需要弄明白如何讓團隊成功。而激勵措施其實是相當明確的，除了我認為最少考慮到的事情是，如何確保你能夠組建一個團隊，而在這個團隊中的角色是什麼。每個人都會望著其他人的工作，認為是其他人的責任去調整團隊，其實是你的工作去調整這個團隊。如果我要總結這兩個要素，就是對自己影響的高抱負，以及如何在團隊中工作，使團隊變得有效，這就是魔法。這邊有個有趣的故事，其實我學會了如何作為 Windows Mobile 的 PM 進行產品管理和項目管理。當我在 Palunteer 工作的時候，我是第 10 位員工，我教他們如何運行零缺陷項目，所有的 PM 訓練轉變成創建 Palunteer 如今的產品組織，這相當神奇。因此，就此感謝微軟。

Satya Nadella [32:41]

我很好奇，你在尋找什麼樣的品質，因為 AI 正在成為創意工作和工程工作的關鍵一環，這也在改變你面試某人的方式及評估他們的技術或較廣泛的技能。是的，我的意思是，我總在尋找人們的三種品質。首先，實際上你知道，比爾讓我了解到這一點，他曾在某個時候描述過什麼是好建築師，什麼是壞建築師。他有一種很好的方式進行概述，就是好建築師帶來清晰，而壞建築師帶來混淆，即使他們同樣聰明。我尋找的人是那些能夠天然在不確定和模糊的情況下進入並帶來清晰度的人，這是一種被低估的素質。你只需思考一下你每天進行的討論數量，關於某些困難的情況，困難的背景，能夠帶來關於下一步該做什麼的清晰度的人是稀缺的，所以我總是在尋找那些在不確定時期能夠帶來清晰度的人。第二， 我所尋找的是能夠創造能量的人。換句話說，我不是說他們僅僅帶來了能量，也是真正能夠使各種相關方聯結在一起的人。任何如果有誰來對我說他們的團隊很棒，其他人都不如他，那樣的人其實是毫無意義的。我需要能夠在公司內部、外部建立聯繫並創造能量的人，這是我的需求。最後，我所尋找的是能夠解決過度約束問題的人。因此，我最喜歡的面試問題就是問某人描述他們參與過的一個項目，真的走不通了，但他們找到了路徑。同樣，問題嘗試的方式，因為本質上，成功的人是如何行動的，他們能將過度約束問題轉化為可解決的問題。這三個魔法般的元素，帶來清晰度、創造能量及解決過度約束問題所帶來的成功正是我認為領導力的精髓。但領導力並不是你在生活晚期才展現的，你在每一步中都在做著。因此，我想簡要講講量子。我是說，你們剛剛在二月推出了 Majorana 1。這與 AI 的未來有沒有關聯？我估計這裡可能有一些量子研究者非常感興趣。因此，我很好奇未來會怎樣。對我來說，看到正在發生的事情是非常令人興奮的。我們參與了這項工作，已經快20年了，我是微軟第三位對量子技術進行投資的 CEO。我們一直在朝著量子的目標發展，夢想或集中在一個方向上，就是如果我們真想建立一台量子電腦，它是一台通用計算機，那麼你必須解決非常穩定的量子位和自錯誤量子位。因此，一個容錯的量子計算機，我們對這一基本物理特性進行了投資，而這是由意大利物理學家Majorana想出來的。因此，這促使我們對此戰略進行努力，現在我們能夠成功製造這種粒子。所以我們感覺我們需要達成的巨大成就已經實現。而我的想法是，如果你想理解自然的語言，那就是仿真。我認為理解最好的方法是通過量子計算，畢竟，物理和自然本身就是量子。因此，我認為 AI 就是這個模擬器的仿真器，這也是一個方式去使用 AI，結合高性能計算。事實上，我們所看到的很多進展，包括使用 HPC 加上 AI 來加速化學、物理和材料科學的進步。而量子技術將是下一步。但我們對 AI 與量子以及 HPC 組合的潛力非常激動。非常酷！我們的時間不多了，我感覺如果我們再有一個小時，我們可以討論更多的問題，要結束了，我想聽聽你的看法。讓我們模擬一下，你現在22歲，在微軟的level 59，你剛剛畢業。考慮到2025年，你會做什麼呢？如果你重新開始，知道你現在知道的內容，你會專注於什麼？你會如何著手，對什麼感到興奮？如果回頭看看微軟的歷史，Office 的建立是一個令人難以置信的故事，考慮到這些工具，一個文字處理器、一個電子表格，一個幻燈片工具，這些工具對我們的意義。我一直這麼說，如果有人問我我最喜歡的產品，那就是 VS code 和 excel。我就是對這些工具的使用感覺良好。一切都是關於你擁有的賦能感，數字的感覺，以及透過這些簡單的表格獲得的分析能力，多麼的突破。因此，我想要工作於接下來的工具，看到像 Copilot 這樣的東西，這就是我想要的地方，因此，我相信要打造這些能給予人們賦予的工具正是我所希望投入的，這些創造者正坐在此時此刻的觀眾中。請給薩奇娜德拉熱烈的掌聲！非常感謝。謝謝！不可思議。[音樂]

Satya Nadella [35:25]

整個公司內部，外部創造能量，然後最後是那些擅長解決過度約束問題的人。這就是為什麼我最喜歡的面試問題就是，要求某人描述一個他們曾經工作的項目，它實際上正在走向死胡同，但他們找到了一條出路。這種解決問題的方式，因为成功的人做什麼呢？他們拿出一個過度約束的問題，然後找到解決的方法。這種神奇的三個要素，帶來清晰度，創造能量和通過解決過度約束問題來驅動成功，就是我認為領導力的本質。而領導力不是在生活的某個時刻所做的事情，你在每一步中都在實踐它。我想稍微談談量子。我是說你們在2月剛發布了Majorana 1。未來的AI是否會有互動？我覺得可能會有一些量子研究者在這裡，所以我很好奇未來會是什麼樣子。對我來說，看到發生的一切是相當令人興奮的。我是說，我們已經在這方面努力了20多年，我是微軟的第三位CEO，他一直在為量子寫支票。我們一直致力於這個夢想，或至少專注於。如果我們真的想要建立一個量子計算機，它是一個通用計算機，則必須解決穩定的量子位和錯誤修正的量子位。所以，這是一個容錯量子計算機，我們押注於這個物理性能，這是意大利物理學家Mayorana所設想的，這就是我們追求的目標，而最終我們實現了物理上的突破，我們能夠實際上切削出那個粒子，因此這就是導致這個芯片的原因。因此，我們認為我們需要實現的其中一個大事情已經實現。而我思考的方式是，如果你說，如果你想理解自然的語言，即模擬，我認為最好的方式是通過量子計算機，因為畢竟，物理學和自然是量子性的，因此AI我將其視為該模擬器的模擬器。這是另一種使用AI的方式，也許還能與高性能計算結合。事實上，我們所看到的許多進展是在使用高性能計算和AI加速化學、物理、材料科學等領域。

Satya Nadella [38:15]

物理、材料科學等。因此，量子將是下一步。我們對AI加上量子和高性能計算在循環中能做的事情非常感到興奮。非常酷。呃，我們快要時間不夠了。我覺得如果有時間我們可以再聊一個小時。嗯，所以結尾之前，我只是想知道你的想法。你知道，讓我們做一個模擬。你現在22歲，任職於微軟59級，你的職業生涯剛開始，你剛畢業。此外，考慮到，您知道，到了2025年，如果您重新開始，知道現在所知道的，您會在什麼上努力工作？您會如何接近這件事情？您知道，您會對什麼感到興奮？如果你回顧微軟的歷史，Office是怎樣建立的，這是，一個不可思議的故事，因為要思考這些工具，例如，一個文字處理器、一個電子表格、一個幻燈片工具，這些工具對我們所有人意味著什麼。我是說，這就是為什麼我總是說，如果有人問我我最喜歡的產品是什麼，那永遠是VS Code和Excel。當你使用這些工具時，你會感到心情很好。這一切都關乎你擁有的權能感，你的數字感、你擁有的分析力，以及像電子表格這樣簡單的東西。多麼令人難以置信的架構！列和行中間有一些調整機制。這是突破性的。所以我想要從事的工作就是，擁有下一組工具，例如，當我看到今天的Copilot時，我感覺到，研究者、分析師、創作者，這些就是我每天使用的工具，因此對我來說，我想知道，我們可以給予人們什麼樣的工具，來讓他們擁有這樣的權能感。這是我想要工作的一個方向。我有一種不安的感覺，製作這些工具的人就在這個觀眾中。請給Sachin Nadella掌聲。非常感謝。謝謝你。太不可思議了。[音樂]