以下文章來源于非凡産研 ，作者 AI 商業智庫
作者 | 薩提亞 · 納德拉
來源 | 非凡産研，管理智慧
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文章僅代表作者本人觀點，圖片來源于 pixabay
爲大家整理編輯了近期微軟 CEO 薩提亞 · 納德拉 ( Satya Nadella ) 著名科技 KOLBen Thompson 播客采訪的精華内容。
在采訪中，薩提亞 · 納德拉 ( Satya Nadella ) 暢談了人工智能平台範式轉移、與 Open AI 等合作夥伴的關系、AI 未來五年的發展方向、以及資本市場的趨勢。
薩提亞 · 納德拉的很多回答都堪稱四兩撥千斤，他回應了巨頭的 " 赢者通吃 " 質疑、微軟如何看待關于 AI 的未來投資、以及整個行業的玩家如何競争等。内容非常精彩！
"2024 年最具影響力的 100 人 " 之一
。在擔任微軟 CEO 的十年間，他使微軟的價值增加了 10 倍，讓微軟市值達到 3.06 萬億美元，超越蘋果，成爲全球市值最高的上市公司。
薩提亞 · 納德拉是一個偉大的 " 操盤手 "，推動了微軟向 " 雲計算 " 時代的轉型，策劃了動視暴雪、LinkedIn 和 Nuance 等大規模收購。如今他又堅定帶領微軟朝着 AI 時代進化。
AI 初創公司 Perplexity 的聯合創始人兼 CEO Aravind Srinivas 表示，" 納德拉非常特别，是可以被稱爲科技公司 CEO 裏的 GOAT（史上最偉大 Greatest Of All Time）之一的人物。"
人工智能平台
Q：有一個問題。您一直将人工智能視爲一個平台機會。我的問題是，是否真的存在這樣一個與硬件無關的平台機會，而不需要經過範式轉變，無論是在推向市場的方式上，還是在功能的完全演示上？
我曾寫過一篇文章，認爲你們的一大成功在于，微軟已經不再以 Windows 爲中心。當然，Windows 對你們來說仍然很重要，但它不再是所有事物的核心樞紐。現在你是否可以以一種以前無法實現的方式回到原點？未來 Windows 會在你的發展中扮演多重要的角色？實現這個平台機會是否真的依賴于 Windows，還是你在 iOS 或 Android 上也能抓住這個機會？
SN：哦，是的。我的意思是，其中一個關鍵點在于，我非常非常清楚當今世界的實際狀況，而不僅僅是憑空幻想。其次，我希望我們能夠同時将每一層的内容整合到一個有凝聚力的架構中，以維護開發人員和最終用戶的利益。
Q：當時我剛離開微軟，好像正好有一份關于‘一體化 Windows ’（One Windows）的備忘錄，我趕上了這個時間點，得以寫了一篇文章。那時候我覺得這個想法很瘋狂，但現在看來，它其實很有道理。"
（說明："One Windows" 是微軟公司提出的一種戰略思想，它的核心是将微軟的多個 Windows 系統整合，實現跨設備的統一體驗。這個概念最早由微軟 CEO 薩蒂亞 · 納德拉 ( Satya Nadella ) 提出，目的是簡化下一代 Windows 操作系統，将應用于不同設備尺寸的多個操作系統整合起來，實現一個團隊研發所有 Windows 系統、一個内核、統一的開發平台和統一的應用商店。）
SN：在某種程度上，坦白說，我覺得我們必須确保爲這些已經售出的 2 億多台（運行微軟 Windows 操作系統）設備提供我們最好的服務。這并不意味着其他售出的十億台（運行其他系統）設備就不重要。對于那十億台設備，我們需要進行偉大的創新，我将談到這一點，但首先讓我們看看這 2 億 Windows 用戶，思考：" 嘿，我們能用這個平台轉變爲他們做些什麽神奇的事情？" 從硬件層面（芯片、處理器）到用戶體驗的整個過程—— 順便說一下，這不是孤立的，Windows 并不獨立存在。
我不知道你是否注意到了，但今天有一個非常關鍵的點：即使是人工智能領域。我面臨兩個挑戰或者說兩個我非常關心的事情——我想要保護我的隐私，我也想要保障我的安全。如果你沒有能夠基于過去一小時内發生的所有敵對攻擊不斷學習的分類器，你就無法确保最前沿的模型或最新模型的安全性，而這些分類器将在雲端進行更新和學習。
因此，我希望能夠調用雲服務。這有點像 Windows Defender（Windows Defender 是 Windows 系統中的一個内置安全程序，主要提供防病毒和反惡意軟件的保護。它能夠檢測、隔離以及清除惡意軟件，包括病毒、勒索軟件、間諜軟件等，以保護用戶的電腦安全。從 2006 年首次推出至今，Windows Defender 不斷更新和改進，現在已經成爲 Microsoft Defender 防病毒的一部分，集成在 Windows 10 和 Windows 11 系統中，是 Microsoft Defender for Endpoint 的主要組件之一。），如果你不連接到雲，你怎麽可能擁有 Windows Defender？人工智能的安全也是一樣。所以，你希望雲做它擅長的事情，你也希望硬件客戶端做它擅長的事情，我認爲這是關鍵所在。
另一件讓我感到興奮的事情是 Copilot Runtime。對我而言，我想要一個真正的 namespace（在計算機科學和編程中，"namespace"（命名空間）是一個抽象的概念，用于定義一組标識符的集合，這些标識符通常用于編程語言中區分不同的變量、函數、類、模塊等。命名空間的主要目的是解決名稱沖突問題，确保每個标識符在它的命名空間内是唯一的。）——順便說一下，WebNN 這個技術非常酷，我可以編寫一些 JavaScript 代碼，使用 WebNN 來加載一個模型，然後讓本地的神經處理單元（NPU）進行處理。我可以訪問 GAP.com 或任何其他網站，現在，我可以開始添加人工智能特性，并将 AI 任務在本地卸載。我認爲，将雲、網絡和邊緣計算結合起來的想法是具有内在一緻性的。
事實上，這讓我們在構建 Android 應用時占據了優勢。現在，作爲開發人員，你可以在 Azure AI 的雲端使用 Phi （Phi 是微軟 Azure AI 提供的一種産品，具體是指 Phi-3 模型，這是微軟推出的一系列小型語言模型（SLM），專爲雲、邊緣設備或本地設備上的生成式 AI 功能而設計。）作爲托管模型服務，你可以使用那裏的芯片技術，比如 Windows 上的 Project Silica，或者你可以将其集成到你的應用程序中，然後移植到 Android 和 iOS。我認爲我們會以這種方式來處理。
OpenAI 合作夥伴
Q：微軟現在看起來像是一個更加團結一緻的公司了，我之前已經提到過這一點。當你與組織接觸時，讓他們知道背後有整個公司的支持和力量，這一點有多重要？
SN：你是在說微軟公司内部的情況嗎？
Q：不，我是指面對外部客戶，比如大型企業和公司的時候。
SN：我認爲客戶對我們的期望是，一方面，我們作爲一個統一的公司，所有這些部分能夠協同工作，整合非常重要；但同時，每一個單元也必須能夠獨立發揮作用。
因此對我來說，我對微軟的看法是，我們最終并不像一個高度集權的企業集團那樣運作，我們必須有一個真正的理念，即我們的組織架構具有内在的一緻性——客戶關心我們帶來的集成價值，但他們也非常關心我們的每一項獨立産品或服務的競争力。
所以，是的，客戶關心這一點，我們内部也必須按照這個标準來要求自己。事實上，當我們不僅僅是提供整合，而是在整合的基礎上加上每一層的競争力時，我們才能達到最佳狀态。
Q：那麽，當你談論 "One Microsoft" 的整合時，你是如何與 OpenAI 的合作夥伴關系相協調的呢？有人對此表示更多的擔憂嗎？比如說，" 看，你們雷德蒙德（微軟總部所在地）做得很棒，你們都在朝着正确的方向前進，但似乎這裏存在一種依賴性，我們不确定你們是否能夠控制它，這意味着我們也無從控制它 "，這些對話進展如何？
SN：對我們來說，我想說 OpenAI 的合作夥伴關系與過去與英特爾的合作關系屬于同一級别，或者就像我們構建 SQL 時與 SAP 的合作關系一樣，因爲它具有定義行業和定義微軟的特性，所以我們非常投入于這種夥伴關系。這是一個簡單的邏輯，即 " 嘿，看，這是關于計算的 "，因此——
Q：誰擁有計算，誰就統治世界？
SN：對。這個非傳統的賭注要追溯到 2019 年，當時我們說：" 哇，也許我們應該投入大量的計算資源 "，因爲這是 OpenAI 比其他任何人，包括微軟内部人士，都更加堅信的事情，這就是爲什麽我們決定下這個賭注，而它在過去五年裏已經奏效了。我現在全神貫注于确保在未來五年，再五年，這些夥伴關系始終如一，如你所知，Ben ——實際上，這是雙方都能成功的關鍵時刻，如何确保長期穩定，長期穩定來自于雙方持續的勝利，這至少是我處理問題的方式。
我認爲對他們來說，我們是基礎設施提供者，他們是模型構建者。他們構建應用程序，我們也構建應用程序，第三方也構建應用程序，情況就是這樣。将會有競争出現，而且會有些是完全垂直整合的競争。垂直整合的商業模式在運作時通常非常有效，能夠帶來效率和控制力的優勢，直到你的業務鏈中至少有一個層面失去了競争力。一旦這種情況發生，即使其他層面依然強大，這個不具競争力的層面可能會削弱整個企業的市場地位。
如果你想驗證這一點，看看微軟就知道了，你不需要深入曆史去查證。因此，你必須保持開放的心态，最終，有時候合作夥伴關系是取得領先唯一的方式。
人工智能中的集成與模塊化
Q：你提到 OpenAI 對計算能力有着堅定的信念，微軟當然也非常重視這一點，鑒于谷歌在模型和基礎設施方面的先行優勢，是否會或應該有某種反谷歌的 AI 聯盟出現？我們是否看到這樣的聯盟正在形成，不僅僅是微軟和 OpenAI，還有可能是蘋果？
SN：我對這個問題的看法是，總是有人有機會進行垂直整合。我總是回想起，有所謂的蓋茨 / 格魯夫模式，然後我們稱之爲蘋果 / 新谷歌模式，這就是垂直整合模式。我認爲這兩種模式都有其用武之地。
（1. 蓋茨 / 格魯夫模式：可能指的是微軟早期的商業模式，由比爾 · 蓋茨和當時的 CEO 安迪 · 格魯夫共同推動，強調軟件和硬件的整合，以及對市場和技術趨勢的快速響應。2. 蘋果或新谷歌模式：這裏指的是蘋果公司采用的模式，該公司以其閉環生态系統而聞名，控制着從硬件設計到軟件開發的整個鏈條。而新谷歌模式可能指的是谷歌在某些領域，如 Android 操作系統和硬件産品（如 Pixel 手機），采取的類似的垂直整合策略。）
如果深入思考長期趨勢，我更傾向于相信橫向專業化（horizontal specialization）的力量。以芯片行業爲例，英偉達的 CEO 黃仁勳（Jensen Huang）正積極推進一項令人難以置信的發展藍圖。
目前，他緻力于确保領先的人工智能模型是在英偉達的平台上訓練的。但有趣的是，谷歌并沒有在英偉達的平台上訓練其 AI 模型，盡管谷歌銷售英偉達的産品，谷歌實際上使用的是自家的張量處理單元（TPUs）進行訓練。
這一點，我相信黃仁勳也注意到了。AMD 的 CEO 蘇姿豐（Lisa Su）也在進行創新。我們正在自主開發芯片。所以，當有人說 " 讓我們推動矽芯片的創新，讓我們推動模型的創新 "，你可以看到業界有很多動作，比如 OpenAI，還有馬克 · 紮克伯格（Mark Zuckerberg）的 Meta 公司推出的 Llama 模型，以及 Mistral 和其他許多小型語言模型，這個領域正在發生很多事情。
無論如何，我們的任何應用程序，以 Copilot 爲例，是的，我們絕對會使用 GPT-4o 并将其與 Phi 和其他應用程序混合在一起。所以我認爲任何企業應用程序最令他們興奮的是模型即服務（models-as-a-service）。所以我認爲這将是一個更加多樣化的局面，至少我從曆史課上學到的是，很少有赢者通吃的情況，對此要非常清楚，并确保你爲了赢者通吃而努力。但在其他所有事情上，要采取那種廣泛包容的平台方法。
Q：這當然有道理，你提到的是模型商品化的理念。微軟從 Inflection AI 挖來了很多人才，看來你們要确保在你們這邊的模型産品提供上有多樣性。但如果人工智能模型真的變得商品化，即走向标準化和同質化，那麽雲計算領域的競争和發展态勢爲什麽會與過去 12 到 15 年有所不同。這真的會帶來什麽新的變化嗎？
SN：我認爲這是一個很好的觀點。我認爲超大規模計算服務提供商在這個領域擁有根本性的結構優勢，這在某種意義上可以說，如果你要問五年後世界需要什麽，我會說，無處不在的超大規模計算效用服務。
如果你考慮一下，新的經濟增長公式，我認爲已經前所未有的清晰，那就是你需要更多由可再生能源驅動的能源，一個更好的電網，以及更好的計算能力，如果你擁有這些，那麽經濟的每一個其他部門都可以真正從這兩方面受益。
任何擁有處于效率最前沿的計算能力的國家或社區，在經濟增長上都有優勢和順風。所以，如果你接受這個高層次的前提，那麽絕對如此。
Q：但是競争動态又如何呢？因爲亞馬遜是第一個進入這個領域的，他們基本上獲得了所有在亞馬遜上起步的 SaaS 企業客戶。微軟也随着他們的企業客戶群轉向了雲計算。谷歌則說，" 看看，我們的是最棒的，試試看吧 "，他們在某種程度上是第三位的。這種局面會不會以類似的方式發展？數據引力會不會仍然占據主導地位？也許 AI 是這個巨大的新事物，但實際的競争動态仍然是——
SN：我認爲我至少還沒有遇到過隻使用單一雲服務的企業客戶。我記得當我第一次開始使用雲服務時，每個人都會把它當作好像 " 哦，天哪，這是赢家通吃 "，而我總是想，" 夥計，我是在服務器行業長大的 "，即使有人說我們赢了，我也不太明白。在服務器的每一個類别中，無論是操作系統，無論是數據庫，無論是網絡服務器，以及所有這些中間層的東西，都有兩三個參與者。
我認爲超大規模市場絕對有足夠的空間容納兩個，甚至是三個競争者，并且這些競争者之間有明顯的差距。收入份額，這是 [ 微軟前首席執行官 ] 史蒂夫 [ 鮑爾默 ] 經常告訴我的——在多參與者市場中，收入份額與市場份額是兩個不同的概念，等等。
但不管怎樣，我确實認爲市場有足夠的空間供三家公司共存。想想看，我們開始的時候，亞馬遜有六七年的時間沒有競争對手，對吧？猜猜現在怎麽樣？競争已經到來，而我們已經在這裏站穩了腳跟。我對接下來的階段感到非常非常樂觀。我不是從後面追趕，實際上，我們已經有了一個良好的開端，這改變了遊戲規則。
以 B2C 客戶爲例，無論是 Shopify、Spotify 還是其他任何公司。這些公司之前都不是 Azure 的客戶。但現在，得益于 OpenAI 的 API，他們不僅使用 Azure，也成爲了 Azure 的客戶，這對我們來說是一個非常巨大的轉變。
資本支出和未來
Q：關于競争格局，你曾提及能夠洞察收入支出情況。對于人工智能的投資是毋庸置疑的，但是否存在這樣的考量——過去七年，你的資本支出占毛利潤的比重從 13% 激增至 26%，這種顯著的增長讓你有何信心相信這将帶來回報？或者說，在激烈的競争态勢下，是否無論如何你都會選擇投資？
SN：我認爲，正如你所恰當強調的，經濟規律表明我們是一個重資本支出的企業。人們之所以聚焦于我們的資本支出，往往是因爲人工智能的發展。
但請考慮一下，即便不提人工智能，我們所經營的是一個知識密集和資本密集的行業，這正是參與超大規模競争的入場券。
你不能僅僅出現然後說，" 嘿，我想加入超大規模的行列 "，如果你不能每年至少投入五十到六十億美元到資本支出中，那麽你根本無法立足這個市場。
然而，我們的投資決策同樣受到市場動态的指導。資本支出不可能無限制地超越收入增長。因此，市場實際上爲我們設定了一個明确的限制。誠然，随着訓練計算資源的分配出現階段性變化，訓練成本也會随之調整，但歸根結底，推理服務的需求是由市場驅動的。
綜合這些因素，我相信即便出現周期性的波動，我們也能夠靈活調整，并不會感到困難。從純粹的商業管理角度來看，我并不是隻着眼于短期的季度業績，這種長遠的視角讓我對這些調整充滿信心，而不是感到恐慌。
Q：你并不像華爾街那樣擔心。一個簡單的問題，因爲我喜歡這個。比爾 · 蓋茨說，我們高估了兩年後發生的事情，卻低估了十年後發生的事情。那些單位是否仍然适用？因爲感覺在短短兩年内發生了太多變化。
SN：我認爲這些單位很可能還是正确的，不過我或許可以這樣說——這裏有一個關鍵問題。當我們回顧摩爾定律的發展曆程，我對那個大約每 18 個月計算能力就翻一番的周期感到非常興奮。這種快速的技術進步讓我深感振奮。實際上，Epoch AI 有一張我非常喜歡的圖表，它讨論了自 1950 年以來，機器學習算法所獲得的浮點運算次數。它基本上遵循了摩爾定律，每 15 到 16 個月翻一番。
然後在 2010 年，這個增長速度突然加快了 3 倍，我認爲它甚至變得更加陡峭了。現在，它可能每半年，甚至更短的時間就翻一番，這讓人難以置信。每個人都說，" 哦，我了解指數增長 "，相信我，當你真正生活在這樣一個世界裏時——
Q：你增加那個指數，它就會發生很大的變化。
SN：嗯，這确實是一項艱巨的任務。因此，針對你提到的，特别是當新興能力湧現時會發生什麽的問題，我認爲人工智能的安全性至關重要，我們必須始終将其放在心上。同時，我們也不能忽視新創新的不斷湧現。關鍵在于如何将這些創新轉化爲積極的力量，同時确保安全。這是一個全新的挑戰。
