近日，在一场罕见的同场对话中，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)与微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)深度讨论了AI行业的关键议题。

在这次对话中，Altman详细阐述了OpenAI重组后的愿景。关于与微软的合作协议，Altman澄清只有"无状态API"独家保留在Azure平台到2030年，其他产品包括ChatGPT将在多个平台分发，这种安排对双方都有利。

关于算力需求这一核心话题，Nadella则认为，"现在我们面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。"不过，两位CEO都认为算力过剩终将出现，但具体时间难以预测，可能在2-6年内，且这个周期会反复出现。

面对市场对AI投资泡沫的质疑，两位CEO用实际数据进行了有力回应。当主持人质疑一家收入130亿美元的公司如何支撑1.4万亿美元的支出承诺时，Altman以算力与收入的关系作答：过去一年OpenAI的算力扩大了约10倍，如果再增加10倍算力，收入虽然不确定能否同步增长10倍，但相差不会太远。

微软CEO Satya Nadella则从合作伙伴角度为OpenAI背书，表示OpenAI的每一个商业计划不仅完成了，而且都超额完成，其增长和业务执行力令人难以置信。Nadella特别强调，微软对OpenAI的135亿美元投资都用于训练，没有计入收入，而Azure的收入纯粹来自ChatGPT的消费和API使用量，这是真实市场需求驱动的结果，有力驳斥了泡沫论调。

（图片来源：BG2）

核心观点

Altman（OpenAI CEO）："就是因为算力不足的限制，这真的很疯狂，当我看到我们受到多大制约时... 在很多方面，过去一年我们的算力已经扩大了大约10倍。但如果我们再有10倍的算力，我不知道收入会不会增长10倍，但我觉得差不了太多。"
Altman："如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。"他预计明年Codex能完成需要几天的编程任务，将以前所未有的速度改变软件开发。虽然2026年可能只是很小的科学发现，但如果实现，未来几年就能取得更大突破。
Altman："总有一天我们会做出一个令人难以置信的消费设备，可以在低功耗下完全在本地运行GPT-5或GPT-6级别的模型。这真的很难让人想象。"
Altman：算力过剩肯定会出现。至于是在两到三年内还是五到六年内，我说不准，但这肯定会在某个时候发生，可能还会发生好几次。"
Altman："如果没有微软，特别是Satya早期的坚定信念，我们根本做不到今天这样。我觉得当时愿意下这种赌注的人不多，考虑到那时的世界是什么样子。"
Altman："我对此很兴奋。当然，机器人技术和计算机，未来几年会出现新型计算机，这些都很重要。但从我个人来说，如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。"
Nadella（微软CEO）：真正重要的不是降低算力成本，而是提升“单位智能”的效率。微软的策略是同时建设两个“工厂”——“Token 工厂”与“Agent 工厂”。“Token 工厂”指的是底层算力体系——硬件、系统软件、虚拟化管理与调度能力。“Agent 工厂”则是上层的软件生态。
Nadella："我看到的OpenAI的每一个商业计划，他们不仅完成了，而且都超额完成了。所以从某种意义上说，这是唯一一个地方——在增长和业务方面，他们的执行力简直令人难以置信。"
Nadella：现在我们面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。"
Nadella："高利润业务是Copilot系列产品——安全Copilot、Github Copilot、医疗健康Copilot等。Azure如果不把算力分给研究，本来增长可以高达41%，42%。"
Nadella：我真正喜欢OpenAI合作的一点是它给我们带来了规模。这是个规模游戏。当你的云上运行着最大的工作负载时，意味着我们会更快学习如何规模化运营，成本结构会比其他人下降得更快。这会让我们在价格上更有竞争力。所以我对我们保持利润率的能力很有信心，这也是产品组合的帮助。

以下为访谈视频文字稿全文（AI辅助翻译）：

OpenAI CEO Sam Altman、主持人Brad Gerstner、微软CEO Satya Nadella

Sam Altman：是的，我认为这真的是一个了不起的合作伙伴关系，贯穿每个阶段。正如萨提亚所说，我们刚开始时完全不知道这一切会发展到哪里。但我觉得这是有史以来最伟大的科技合作之一。如果没有微软，特别是萨提亚早期的坚定信念，我们不可能做到这一点。

主持人Brad Gerstner：真是不平凡的一周啊。很高兴见到你们俩。山姆，宝宝怎么样了？

Sam Altman：他很好，这是最棒的事情。是啊，兄弟。所有的老生常谈都是真的，这真是世界上最美好的事了。

主持人Brad Gerstner：嘿，Satya，你们相处这么多时间...

Satya Nadella：每当山姆谈论他的宝宝时，他脸上的表情就完全不一样了。我猜是计算能力的意大利版本吧，他谈论计算能力和他的宝宝时...

主持人Brad Gerstner：Satya，你们俩相处这么久，你有没有给他一些当爸爸的建议？

Satya Nadella：我说就好好享受吧。我的意思是，这太棒了，你知道，我们有孩子的时候很年轻，我真希望能重来一次。从某种意义上说，这是最宝贵的时光。看着他们长大，真是太美妙了。我很高兴山姆能...

Sam Altman：我很高兴能年纪大一点再当爸爸。但有时我确实会想，天哪，要是我25岁时有那样的精力就好了。那部分更难。

主持人Brad Gerstner：毫无疑问。山姆，OpenAI的平均年龄是多少？有概念吗？

Sam Altman：不算特别年轻。不像大多数硅谷初创公司那样。我不知道，可能平均30岁出头吧。

主持人Brad Gerstner：婴儿潮趋势是积极的还是消极的？

Sam Altman：婴儿潮趋势是积极的。

OpenAI重组：打造史上最大非营利组织

主持人Brad Gerstner：那很好。那很好。嗯，你们这周真是大事不断。你知道，我在想，我从英伟达的GTC大会开始，你知道，市值刚突破5万亿美元。谷歌、Meta、微软，萨提亚，你们昨天开了发布会，你知道，我们一致听到的是算力不够，算力不够。周三我们降息了。GDP增长接近4%。然后我刚才还在跟山姆说，你知道，总统在马来西亚、韩国、日本达成了这些大规模交易。你知道，这些交易真的为美国的再工业化提供了令人难以置信的财力支持，800亿美元用于新的核裂变项目，所有这些你们需要的来建造更多算力的东西，但当然，在所有这些事情中，不能忽视的是你们周二发布的重大公告，明确了你们的合作关系。恭喜你们。我想我们就从这里开始。我真的想用非常简单、通俗的语言来分析这笔交易，确保我和其他人都能理解。但你知道，我们就从你的投资开始吧，Satya。你知道，微软从2019年开始投资。已经向OpenAI投资了大约130-140亿美元。作为回报，你在完全稀释的基础上获得了该业务27%的所有权。我想之前大约是三分之一，去年随着所有投资你被稀释了一些。所以就所有权而言，听起来对吗？

Satya Nadella：是的，没错。但我要说的是，在我们的股份之前，布拉德，我认为OpenAI真正独特的地方在于，作为OpenAI重组过程的一部分，创建了一个最大的非营利组织之一。我的意思是，别忘了，你知道，从某种意义上说，我在微软时说，像我...你知道，我们非常自豪的是，我们与两个最大的非营利组织有关联，盖茨基金会和现在的OpenAI基金会。所以我认为这是大新闻。如果你显然...你知道，我们很激动，这不是我们所想的。正如我对某人说的，当我们第一次投资10亿美元时，并不是希望这会成为我要向风投们谈论的百倍回报。但我们做到了。我们非常高兴成为投资者和早期支持者。这真的是对山姆和团队所做工作的证明，坦率地说。我的意思是，他们显然对这项技术能做什么有早期的愿景，他们付诸实践，并且以一种精湛的方式执行了。

Sam Altman：是的，我认为这真是一段了不起的合作关系，贯穿每一个阶段。正如萨提亚所说，刚开始的时候我们完全不知道这一切会走向何方。但我认为，这是科技史上最伟大的合作之一。如果没有微软，特别是萨提亚早期的坚定信念，我们根本做不到今天这样。我觉得当时愿意下这种赌注的人不多，考虑到那时的世界是什么样子。我们不知道技术到底会怎么发展。不是"不太确定"——我们是完全不知道技术会怎么走。我们只是对一个想法有强烈的信念：全力推进深度学习，相信只要我们能做到这一点，就一定能找到方法做出很棒的产品，创造巨大的价值。

而且，正如Satya说的，创造我们相信将会是史上最大的非营利组织。这个组织将做出令人惊叹的伟大事业。我真的很喜欢这个架构，因为它让非营利组织能够增长价值，同时公共利益公司能够获得继续扩大规模所需的资金。如果我们没有想出这个架构，如果我们没有愿意让它以这种方式运作的合作伙伴，我认为这个非营利组织不可能有今天这样的价值。你知道，从我们开始合作到现在已经超过六年了。六年时间取得了相当惊人的成就，而且我认为未来还会有更多。我希望萨提亚能从这项投资中赚到一万亿美元，而不是一千亿。不管最终是多少吧。

主持人Brad Gerstner：作为重组的一部分，你们谈到了这一点，上面是非营利组织，下面是公共利益公司。这真的很疯狂。这个非营利组织一开始就拥有价值1300亿美元的OpenAI股票作为资本，已经是世界上最大的非营利组织之一了，而且未来可能会更大。加州总检察长表示他们不会反对。你们已经有了1300亿美元专门用于确保通用人工智能(AGI)造福全人类。你们宣布将首先把250亿美元投向医疗健康、AI安全和韧性建设。Sam，首先让我说，作为这个生态系统的参与者，向你们两位致敬。这对AI未来的贡献真是了不起。但是Sam，跟我们谈谈为什么选择医疗健康和韧性建设这么重要，然后帮我们理解如何确保获得最大收益，同时又不会像我们看到的许多非营利组织那样，被自己的政治偏见拖累？

Sam Altman：首先，为世界创造大量价值的最好方式，希望就是我们一直在做的事情——制造这些神奇的工具，让人们使用它们。我认为资本主义很好，公司很好。人们做着了不起的工作，把先进的AI送到许多人和公司手中，这些人和公司正在做不可思议的事情。但有些领域，市场力量并不能完全符合人们的最佳利益，你需要用不同的方式来做事。

这项技术还带来了一些以前从未存在过的新东西，比如利用AI快速进行科学研究的潜力，真正实现自动化发现。当我们思考首先要关注哪些领域时，很明显，如果我们能治愈很多疾病，并让相关数据和信息广泛可用，那将是为世界做的一件美好的事情。

然后关于AI韧性建设这一点，我确实认为有些事情可能会变得有点奇怪，而这些不会全部通过公司的正常运作来解决。所以当世界必须经历这个转型期时，如果我们能资助一些工作来帮助应对，那就太好了。这可能包括网络防御、AI安全研究、伦理研究，所有这些都是在帮助社会平稳度过这个转型期。我们对另一端会有多美好非常有信心。但你知道，我相信沿途肯定会有一些波折。

主持人Brad Gerstner：让我们继续深入分析这笔交易。关于模型和独家协议，Sam，OpenAI可以在Azure上分发其模型和领先模型，但我认为在2032年之前的7年内，你们不能在其他主要云平台（那些大型云服务商）上分发这些模型。不过这个限制可能会提前结束——如果AGI（通用人工智能）被验证的话，我们待会再谈这个。但你们可以在其他平台上分发开源模型、Sora代理、Codex、可穿戴设备等其他产品。所以Sam，我猜这意味着ChatGPT或GPT-6不会出现在亚马逊或谷歌平台上？

Sam Altman：不是这样的。首先，我们想做很多事情来帮助微软创造价值，同时也为我们自己创造价值。这方面有很多合作内容。我们会把Satya（微软CEO）曾经提出的一个很棒的概念——"无状态API"——保留在Azure上，独家合作到2030年，其他所有东西我们都会在别处分发。这显然也符合微软的利益。所以我们会把很多产品放在很多地方，而这个（无状态API）会在Azure上做，人们可以在那里获得，这很棒。我觉得这样很好。

主持人Brad Gerstner：然后是收入分成，OpenAI仍需向微软支付所有收入的分成，这也会持续到2032年，或者直到AGI被验证。让我们假设一下，我知道这很基础，但很重要——假设收入分成是15%。那意味着如果你们有200亿收入，就要支付30亿给微软，这会计入Azure的收入。Satya，这样理解对吗？

Satya Nadella：我们确实有收入分成，正如你所说的，要么持续到AGI实现，要么到协议结束。老实说，我实际上不太清楚我们具体把它计入哪里，是Azure还是其他地方。这是个好问题，可以问问Amy（微软CFO）。

主持人Brad Gerstner：独家协议和收入分成都会在AGI被验证时提前结束，这似乎让AGI成为一件大事。据我了解，如果OpenAI声称达到了AGI，这会提交给一个专家小组，你们基本上会选择一个评审团，他们必须相对快速地决定是否真的达到了AGI。Satya，你在昨天的财报电话会议上说，没有人接近实现AGI，你也不期望它很快发生。你谈到了这种"尖刺状和参差不齐的智能"。Sam，我听你说的似乎对何时能达到AGI更乐观一些。所以我想问你们两位，你们是否担心在未来两三年内，我们最终不得不召集评审团来判定是否达到了AGI？

Sam Altman：我知道你想在我们之间制造一些戏剧性。我认为为此建立一个流程是件好事。我预期技术会有几次令人惊讶的转折，我们会继续成为彼此的好伙伴并找到解决办法。

Satya Nadella：说得好，这也是我认为我们建立这个流程很重要的原因之一。说到底，我坚信智能能力会持续提高。而我们真正的目标，坦白说，就是如何把它交到人们和组织手中，让他们获得最大利益。这是OpenAI最初吸引我加入Sam和团队的使命，也是我们计划继续坚持的方向。

Sam Altman：Brad，告诉观众，即使我们明天就有了超级智能，我们仍然需要微软的帮助来把这个产品送到人们手中。我们想要他们，是的。

主持人Brad Gerstner：当然。不，我只是在问大家心中的问题，这对我来说完全说得通。显然，微软是世界上最大的分发平台之一。你们长期以来一直是很好的合作伙伴，我认为这消除了一些外界的误解。但让我们换个话题。显然，OpenAI是历史上增长最快的公司之一。Satya，你一年前在这个播客上说过，每个新阶段的转变都会创造一个新的谷歌。而这个阶段转变的"谷歌"已经知道了，就是OpenAI。如果不是你们做了这些巨大的押注，这一切都不可能实现。

打破"AI泡沫"质疑：用数据说话

主持人Brad Gerstner：话虽如此，OpenAI在2025年的收入据报道仍只有130亿美元。而Sam，你在本周的直播中谈到了对算力的巨大承诺，对吧？未来四五年1.4万亿美元，其中包括对英伟达5亿美元、AMD和甲骨文3亿美元、Azure 2500亿美元的大额承诺。所以我认为本周我听到的最大问题，也是笼罩市场的问题是：一家收入130亿美元的公司怎么能做出1.4万亿美元的支出承诺？你知道，你听到了这些批评。

Sam Altman：（Sam回应：）我们的收入会远超这个数字。其次，Brad，如果你想卖你的股份，我可以帮你找买家。有很多人非常想买OpenAI的股份。我不认为... 你们，

主持人Brad Gerstner：包括我自己在内。是的，包括我自己。

Sam Altman：那些在网上对我们的算力问题表现出焦虑担忧的人，其实都很乐意买我们公司的股票。所以我觉得我们可以很快把你的股份，或者任何其他人的股份，卖给那些在推特上叫得最凶的人。

Sam Altman：我们确实计划让收入大幅增长。而且收入正在快速增长。我们在提前下注，赌它会持续增长。不仅ChatGPT会继续增长，我们还会成为重要的AI云服务提供商之一，我们的消费者设备业务会变得举足轻重，能够自动化科学研究的AI将创造巨大价值。你知道，我平时不太想让公司上市，但有那么几个时刻会觉得上市挺好的——就是当那些人写什么"OpenAI快要倒闭了"之类荒唐文章的时候。我真想告诉他们可以去做空我们的股票，然后我很乐意看着他们亏钱。

Sam Altman：但是你知道，我们有周密的计划。我们了解技术能力会如何发展，我们能围绕它打造什么产品，能产生多少收入。我们可能会搞砸，这是我们正在下的赌注，伴随着一定风险。其中一个确定的风险是：如果我们没有足够的算力，就无法产生收入，也无法在这种规模上制造模型。

主持人Brad Gerstner：确实如此。

Satya Nadella：让我说一句，Brad，作为合作伙伴和投资人。我看到的OpenAI的每一个商业计划，他们不仅完成了，而且都超额完成了。所以从某种意义上说，这是唯一一个地方——在增长和业务方面，他们的执行力简直令人难以置信。我的意思是，显然，大家都在谈论OpenAI在使用量上的成功等等，但我要说整体的业务执行真的非常出色。

主持人Brad Gerstner：我几周前听到Greg Brockman在CNBC上说，对吧，如果我们的算力能增加10倍，我们的收入可能不会增加10倍，但肯定会大幅增加。

Sam Altman：就是因为算力不足的限制，这真的很疯狂，当我看到我们受到多大制约时... 在很多方面，过去一年我们的算力已经扩大了大约10倍。但如果我们再有10倍的算力，我不知道收入会不会增长10倍，但我觉得差不了太多。

主持人Brad Gerstner：Sasha，我们昨晚也从你那里听到你们受到算力限制，如果有更多算力，增长会更高。那么Sam，帮我们理解一下，你现在感觉算力限制有多严重？当你展望未来两三年的建设时，你认为会不会有一天不再受算力限制？

Sam Altman：我们经常讨论这个问题——算力够不够用？我认为最好的思考方式是把它当成能源之类的东西。你可以谈论某个价格点的能源需求，但不能脱离价格谈需求。不同价格水平会有不同的需求。如果算力的单位成本（比如每单位智能的成本）明天下降100倍，你会看到使用量增长远超100倍。有很多事情人们很想用算力去做，只是以目前的成本没有经济意义，但会出现新的需求。所以我认为... 另一方面，当模型变得更聪明，你可以用这些模型治愈癌症、发现新物理学，或者驱动一群人形机器人建造空间站，或者任何疯狂的事情。那时候人们也许愿意为更高级别的智能支付高得多的单位成本。我们还不知道，但我打赌会有。所以当你谈论容量时，要考虑单位成本和单位能力，没有这些曲线，这个问题就说不清楚。

Satya Nadella：我认为Sam你说过一点，也是正确的思考方式：如果智能的价值与算力成对数关系，那你就要努力保持效率。这意味着每美元每瓦特的token数量，以及社会从中获得的经济价值，这才是我们应该最大化和降低成本的方向。这就是杰文斯悖论（Jevons Paradox）所说的——你不断降低成本，在某种意义上让智能商品化，使它成为推动全球GDP增长的真正引擎。

Sam Altman：不幸的是，这更接近于智能的对数关系，也就是人们所说的算力的对数关系。但我们可能会找到更好的扩展规律，我们可能会搞清楚这个问题。

算力需求：永不满足的"能源胃口"

主持人Brad Gerstner：我们昨天听到了微软和谷歌的发言。两家公司都说，如果他们有更多的GPU（图形处理器），他们的云业务本可以增长得更快。我在这个播客上问过英伟达的黄仁勋（Jensen），未来五年内是否有可能出现算力过剩的情况，他说在未来两到三年内几乎不可能出现这种情况。我想你们两位应该也同意黄仁勋的观点吧——虽然我们看不到五、六、七年后的情况，但至少在未来两到三年内，基于我们刚才讨论的原因，几乎不可能出现算力过剩的情况。

Satya Nadella：我的意思是，在这个特殊情况下，需求和供应的周期你真的无法预测，对吧？重点是Sam所说的长期趋势是什么。因为说实话，我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。事实上，这就是我现在的问题——不是芯片供应的问题，而是我没有配套齐全的机房可以把芯片装进去使用。所以供应链约束会如何出现，很难预测，因为需求本身就很难预测。我不想和Sam坐在这里说："天哪，我们的算力短缺问题减轻了。" 因为我们实在不擅长预测真实需求会是什么样子。而且，从全球角度来看，在一个国家的一个细分市场谈论这个问题是一回事，但要真正将其推广到世界各地又是另一回事。所以肯定会有各种限制，我们如何解决这些问题才是最重要的。这条路肯定不会是平坦的。

Sam Altman：算力过剩肯定会出现。至于是在两到三年内还是五到六年内，我说不准，但这肯定会在某个时候发生，可能还会发生好几次。这里面有人类心理和泡沫的深层因素。而且就像Satya说的，这是一个非常复杂的供应链，会出现各种奇怪的情况。技术格局也会发生重大变化。比如说，如果很快有一种非常便宜的大规模能源上线，很多人会因为他们已经签署的现有合同而遭受巨大损失。如果我们能继续实现智能单位成本的惊人降低——比如说每年平均降低40倍——从基础设施建设的角度来看，这是一个非常可怕的指数增长。

Sam Altman：当然，我们打的赌是，随着成本降低，会有更多的需求。但我也有些担心，如果我们不断取得这些突破，最后每个人都能在自己的笔记本电脑上运行类似通用人工智能（AGI）的程序，那我们现在做的就是一件疯狂的事。有些人会在某个时刻遭受重大损失，就像在其他每一次技术基础设施周期中发生过的那样。

主持人Brad Gerstner：我觉得说得非常好，你必须同时接受这两个真相。2000年和2001年我们经历过这种情况，但互联网后来变得比那个时期任何人估计的都要大得多，为社会带来了更大的成果。

Satya Nadella：是的，但我认为Sam说的一点没有得到足够的讨论，就是比如OpenAI在推理堆栈上为给定GPU所做的优化。我们一方面谈论摩尔定律的改进，但软件改进的速度要比那个快得多，呈指数级增长。

Sam Altman：总有一天我们会做出一个令人难以置信的消费设备，可以在低功耗下完全在本地运行GPT-5或GPT-6级别的模型。这真的很难让人想象。

主持人Brad Gerstner：那将是不可思议的。我认为这正是让那些正在构建大型中心化算力基础设施的人感到担忧的事情。Satya，你谈了很多关于边缘分布以及在全球分布推理能力的问题。

Satya Nadella：是的，我的想法是建立一个可互换的设备群。在云基础设施业务中，你需要做两件关键的事情：一是在这个背景下建立一个非常高效的"令牌工厂"（token factory），二是实现高利用率。就这两件简单的事情你需要达成。为了实现高利用率，你需要有多个工作流可以调度，即使在训练方面也是如此。如果你看AI流程，有预训练、中期训练、后期训练、强化学习等等。你要能够做所有这些事情。所以对云服务提供商来说，考虑设备群的可互换性是最重要的。

主持人Brad Gerstner：好的。Sam，你提到了，路透社昨天报道OpenAI可能计划在2026年底或2027年上市。

Sam Altman：不，我们没有那么具体的计划。我意识到，我认为这总有一天会发生，但那个报道……我不知道人们为什么要写这些东西。我们并没有确定日期或做出这样的决定。我只是认为事情最终会走到那一步。但是……

主持人Brad Gerstner：在我看来，如果你们在2028年或2029年的收入超过1000亿美元，你们至少会处于可以上市的位置。

Sam Altman：那2027年呢？

主持人Brad Gerstner：是的，2027年。更棒了。你们有条件进行IPO（首次公开募股），传闻中的万亿美元估值——我再给听众解释一下背景，如果你们以1000亿美元收入的10倍市盈率上市，我认为这个倍数会比Facebook上市时低，也比很多其他大型消费类公司上市时的倍数低。那样你们的估值就是1万亿美元。如果发行10%到20%的股份，就能融资1000亿到2000亿美元，这似乎是个不错的路径，可以为我们刚才讨论的大量增长和项目提供资金。所以你不反对上市，对吧，只是你们正在...

Sam Altman：靠公司的收入增长来发展，这是我希望我们做的。毫无疑问。

主持人Brad Gerstner：我也说过，我认为这是一家非常重要的公司。有很多人，包括我的孩子们，他们喜欢炒股，用的就是ChatGPT。我觉得让散户投资者有机会买入一家最重要、最大的公司股票，那会很好。

Sam Altman：老实说，这对我来说可能是上市最吸引人的地方。

主持人Brad Gerstner：那真的会很不错。咱们换个话题，我跟你们俩都聊过的一件事——在那个"大而美法案"中，克鲁兹参议员本来加入了联邦优先权条款，这样我们就不会有各州法律拼凑的局面，50个不同的州法律会让整个行业陷入不必要的合规和监管困境。不幸的是，最后一刻被布莱克本参议员否决了，坦白说，我认为华盛顿对AI的理解相当不足。华盛顿流行着很多恐惧言论。所以现在我们有了像科罗拉多AI法案这样的州法律，将在2月份全面生效。我相信这会创造出一整类新的诉讼人群。任何人只要声称受到聊天机器人算法歧视的不公平影响就能起诉。人们可以以无数理由声称受到伤害。Sam，你有多担心这种AI州法律拼凑的局面会给我们持续加速发展和全球竞争能力带来真正的挑战？

Sam Altman：我不知道我们该怎么遵守加州——抱歉，是科罗拉多的那个法律。我很希望他们能告诉我们怎么做。我们也想遵守。但就我读到的内容来看，我真的不知道我们该怎么办。我非常担心50个州各自为政的局面。我认为这是个大错误。我们通常不会在这类事情上这么做是有原因的。我觉得这会很糟糕。

Satya Nadella：是的，我认为这种拼凑做法的根本问题是，坦白说，OpenAI和微软之间会想办法应对这个问题，对吧？我们能搞定。但问题是那些刚创业的人要怎么办，这正好与立法初衷背道而驰。显然安全很重要，确保人们的基本担忧得到解决，但在联邦层面有办法做到这一点。所以我认为如果美国不这么做，欧盟就会做，那会造成它自己的问题。所以我觉得如果美国来主导会更好，有一个统一的监管框架...

Sam Altman：当然。

主持人Brad Gerstner：要明确的是，并不是说主张零监管。只是说让我们在联邦层面达成统一的监管，而不是50个相互冲突的州法律，这肯定会摧毁AI创业生态。我认为这让像你们这样有能力应对所有这些诉讼的公司都非常头疼。而且...

Satya Nadella：坦白说，我的希望是这一次，即使是在欧盟和美国之间，能实现协调统一，那就完美了，对吧？坦白说，对任何欧洲创业公司来说，我不...

Sam Altman：我不认为那会发生。Saturn，是吗？那会很棒。但我不会对此抱太大希望。那会很好。

Satya Nadella：不，但我真的认为，如果你想想，对吧，如果欧洲的任何人在考虑他们如何用自己的公司参与这场AI浪潮，这也应该是他们的主要关切。所以我希望会有一些开明的做法。但我同意你的看法，今天我不会指望这个。

主持人Brad Gerstner：我确实认为有Sacks担任AI特别代表，你至少有一位总统可能会为此而战，协调AI政策，利用贸易作为杠杆来确保我们不会面临过度限制的欧洲政策。

主持人Brad Gerstner：但我们拭目以待吧。我认为首要任务是在美国实现联邦优先权，这相当关键。Sam，我们在细节上讨论得有点深了，我想把视角拉远一点。我听你团队的人谈论即将到来的所有好东西。当你开始思考更多、几乎无限的算力，ChatGPT-6及更高版本，机器人，物理设备，科学研究...

主持人Brad Gerstner：展望2026年，你觉得什么会让我们最惊讶？你对目前正在研发的东西最兴奋的是什么？

Sam Altman：你刚才说到了很多关键点。我觉得今年Codex（AI编程工具）的发展非常酷。随着这些任务从需要几小时完成发展到需要几天才能完成——我预计明年就会实现——人们将能够以前所未有的速度、用全新的方式来开发软件。

Sam Altman：我对此非常期待。我认为其他行业也会看到类似的变化。我个人比较偏爱编程领域，因为我对这个更了解。但我相信这真的会开始改变人们的能力边界。

Sam Altman：我希望2026年能看到一些非常小的科学发现。但如果我们能实现这些小发现，未来几年就能取得更大的突破。这真是个疯狂的说法——AI会在2026年做出新的科学发现，哪怕是很小的发现。这是个极其重要的话题。所以我对此很兴奋。当然，机器人技术和计算机，未来几年会出现新型计算机，这些都很重要。但从我个人来说，如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。如果这能扩展人类知识的总和，那将是个了不起的大事。

Satya Nadella：是的，我觉得有一点，用你的Codex例子来说，就是模型能力的结合。想想ChatGPT的神奇时刻——当UI界面遇上智能，就这样爆发了，对吧？简直难以置信的完美契合。其中一部分也是因为模型的指令遵循能力已经为聊天做好了准备。

Satya Nadella：我认为这就是Codex和这些编程助手即将帮助我们实现的。就是那种——编程助手离开工作一段时间，然后回来，把我需要的东西呈现给我。

Satya Nadella：就像是一个比喻，我觉得我们都在朝这个方向努力：宏观委派和微观调控。什么样的UI能匹配这种新的智能能力？你可以在Codex中看到这个苗头，对吧？至少我在Github Copilot中使用它的方式就是——现在它只是一种不同于聊天界面的方式。我认为这会是人机交互的新方式。坦率地说，这可能比……是的，这可能是个突破性的转变。

Sam Altman：这也是我非常兴奋我们在做新形态计算设备的原因之一，因为现有的计算机并不太适合那种工作流程。ChatGPT那样的UI显然不适合。但这个想法是，你可以拥有一个始终伴随你的设备，它能够独立完成任务，在需要时从你那里获得微调指令，并且对你的整个生活和工作流有很好的上下文感知。我觉得那会很酷。

主持人Brad Gerstner：你们俩都没提到消费者使用场景。我经常想，我们现在还得在这个设备上翻找100个不同的应用，填写各种小网页表单，这些20年都没变过的东西。但如果能有一个个人助理——我们可能认为拥有个人助理是理所当然的——但实际上是为全球数十亿人几乎免费提供个人助理来改善他们的生活。无论是给孩子订尿布，还是预订酒店，或者改变日程安排，我觉得有时候恰恰是这些平凡的事情最有影响力。随着我们从获取答案发展到记忆、行动，然后能够通过耳机或其他设备进行交互，而不需要我一直盯着这块长方形玻璃屏幕。我觉得这相当了不起。

Satya Nadella：我想这就是Sam在暗示的东西。

Sam Altman：但你说得对。不好意思我得先走了。

主持人Brad Gerstner：Sam，很高兴见到你。感谢你加入我们。再次祝贺这个重大进展，我们很快再聊。

Satya Nadella：再见，Sam。保重。

主持人Brad Gerstner：正如Sam清楚知道的，我们当然是买方不是卖方，但有时候，我觉得这很重要，因为世界很小。我们整天都在思考这些东西，对吧？所以信念来自于我们花费的上万小时思考。但现实是我们必须带动世界其他人。而世界其他人并没有花上万小时思考这个。然后坦率地说，他们看到一些看似过于宏大的目标，会担心我们能否实现这些目标。

主持人Brad Gerstner：所以你在2019年把投资OpenAI 10亿美元的想法带到董事会。在董事会上这是不是显而易见的决定？你有没有花费任何政治资本来完成它？跟我说说那个时刻是什么样的，因为我认为那是个关键时刻，不仅对微软，对国家，我真心认为对全世界都是如此。

Satya Nadella：是的，回顾这段旅程很有意思。我们从2016年OpenAI刚成立时就参与了。实际上Azure是第一个赞助商。那时他们主要做强化学习。我记得Dota 2比赛就是在Azure上进行的，然后他们转向了其他方向。我对强化学习很感兴趣，但坦白说，这印证了你说的上万小时或者说有准备的头脑。微软从1995年起就痴迷于一件事——比尔（盖茨）对公司的执念就是自然语言。毕竟，我们是一家编程公司、信息工作公司。所以当Sam在2019年开始谈论文本、自然语言、Transformer和规模定律时……

Satya Nadella：那时候我就想，哇，这真有意思。我是说，他，你知道的，这个团队的发展方向已经很明确了，和我们的利益有很多重合的地方。所以从这个角度来说，这是个很明显的选择。但显然，去董事会说"嘿，我有个想法，拿10亿美元投给这个疯狂的架构，我们甚至都不太理解这是什么？这是个非营利组织，巴拉巴拉的"，然后说"就这么干吧"。这引起了争论。比尔（盖茨）理所当然地持怀疑态度，但后来当他看到GPT-4的演示后，就像他公开谈到的那样，他说这是自从查尔斯·西蒙尼在施乐帕克给他演示之后，他看到的最好的演示。但说实话，我们谁都没有完全确定。对我来说，那一刻就是，你知道的，咱们试试看吧。后来看到早期的Codex在Github Copilot里的表现，看到代码自动补全功能真的能用，那时候我觉得我们可以从投资1（亿）到10（亿）了，因为那才是关键。坦白说，投资1（亿）是有争议的，但从1到10才是真正让这整个时代成为可能的决定。然后显然，团队出色的执行力和他们那边、我们这边的产品化工作。我是说，如果想想看，Github Copilot、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot和Copilot这四个产品的总体货币化规模和覆盖范围，就是这些，对吧？这是地球上最大的AI产品系列。这显然让我们能够维持所有这一切。

主持人Brad Gerstner：我想很多人不知道你们的首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），一个前谷歌员工，就住在硅谷这边。要把这事放到背景里说，对吧，微软错过了搜索，错过了移动互联网。你成为CEO的时候几乎也错过了云计算，对吧？你形容过"赶上了出城的末班车"，才抓住了云计算。我想你当时就下定决心要在这边（硅谷）安插眼线，这样就不会错过下一个大事件。所以我猜凯文对你来说也起了很大作用。绝对是的。我是说DeepSeek和OpenAI。

Satya Nadella：实际上，我要说凯文的坚定信念，而且凯文一开始也是怀疑的，这正是我一直观察的——那些持怀疑态度但后来改变想法的人，对我来说，那是个信号。所以我总是在寻找那些原本不相信某件事，然后突然改变并对此感到兴奋的人。我对这种情况非常重视，因为我会好奇为什么，是什么原因？凯文就是这样开始的，然后我们所有人都有点怀疑，对吧？但在某种意义上，这违背了，你知道的，我们都上过学，说"天哪，你知道，肯定有个算法能解决这个问题"，而不是就靠扩展定律和堆计算资源。但坦白说，凯文坚信这值得去做，这是推动这一切的关键因素之一。

主持人Brad Gerstner：好吧，我们谈到那笔现在价值1300亿美元的投资，我想也许有一天会值一万亿，就像萨姆（Sam Altman）说的，但这实际上在很多方面低估了合作伙伴关系的价值，对吧？所以你有收入分成的价值，每年给微软带来数十亿美元。你有从OpenAI的2500亿美元Azure计算承诺中获得的利润。当然，你还从API的独家分销中获得巨额销售。那么跟我们谈谈你如何看待这些领域的价值，特别是这种独家性如何带来了很多原本可能在AWS上的客户。

Satya Nadella：是的，绝对是这样。我是说，对我们来说，如果我看的话，你知道，除了所有股权部分，真正的战略要素结合在一起，并且会持续下去的。

Satya Nadella：是Azure上的无状态API独家视频，这坦白说帮助了OpenAI、我们和我们的客户。因为当企业中有人试图构建应用程序时，他们想要一个无状态的API。他们想把它与计算和存储、数据库混合在一起，以捕获状态并构建完整的工作负载。这就是Azure与这个API结合的地方。所以我们在foundry（铸造厂）所做的，对吧，因为在某种意义上，你，比方说你想构建一个AI应用程序，但关键是你如何确保你用AI做的事情的评估是出色的。所以这就是你需要在Foundry中甚至一个完整的应用服务器的原因。这就是我们所做的。

Satya Nadella：因此，我觉得这就是我们将在基础设施业务中推向市场的方式。对我们来说价值获取的另一面将是，我正在整合所有这些知识产权，我们不仅在Azure中拥有模型的独家权，而且我们可以访问这些知识产权。我是说，拥有免版税的权利，我们甚至忘掉所有的技术诀窍和知识方面，但在未来7年拥有免版税访问权给了我们很大的商业模式灵活性。这在某种意义上就像免费拥有一个前沿模型。如果你是微软的股东，你应该从这个角度开始思考——我们有一个前沿模型，然后可以部署它，无论是在Github，还是在M365，还是在我们的消费者Copilot中，然后添加我们自己的数据进行后训练。所以这意味着我们可以把它嵌入到权重中。因此，我们对Azure和基础设施方面以及我们的高价值领域（无论是医疗、知识工作、编码还是安全）的价值创造都感到兴奋。

主持人Brad Gerstner：你一直在合并OpenAI的损失。你知道，我想你昨天刚报告的，厄尼，我想你在这个季度合并了40亿美元的损失。你认为投资者是否，我是说，他们甚至可能在归因负值？对吧？因为这些损失，你知道的，当他们应用的时候，有多重收益，萨特亚，而我听到这些，我想到的是我们刚才描述的所有那些好处，更不用说你在一家可能自身价值就达到一万亿的公司中拥有的透视股权价值。你知道，你认为市场是否误解了OpenAI作为微软组成部分的价值？

Satya Nadella：是的，这是个好问题。所以我认为艾米（Amy Hood，微软CFO）要采取的方法是完全透明，因为在某种程度上，我不是会计专家。所以最好的办法就是提供所有的透明度。我想这次也是这样。我认为这就是为什么有非公认会计准则和公认会计准则之分，这样至少人们可以看到每股收益的数字。

Satya Nadella：因为我用常识看待这个问题的方式很简单，布拉德。如果你投资了，我们说135亿美元，你当然可以损失135亿美元，对吧？但你不能损失超过135亿美元，至少我上次检查的时候是这样。那就是你的风险所在。你也可以说，嘿，今天我们股权份额的1350亿美元，你知道，有点不流动，诸如此类。我们不打算卖掉它，所以它有相关的风险。但真正的故事，我认为你在说的是所有其他正在发生的事情。Azure的增长怎么样，对吧？如果我们没有OpenAI的合作关系，Azure会增长吗？就像你说的，有多少客户是第一次从其他云平台来的，对吧？

Satya Nadella：这才是我们真正受益的地方——Microsoft 365发生了什么。实际上，关于Microsoft 365的一件事是，E5之后的下一个大事件是什么？你猜怎么着？我们在Copilot中找到了它。它比任何套件都大。就像，你知道，我们谈论渗透率和使用率以及速度。它比我们在信息工作领域做过的任何事情都大，而我们在这个领域已经做了几十年。所以我们对为股东创造价值的机会感到非常好。同时，保持完全透明，这样人们就可以看穿，损失是什么。我是说，谁知道会计规则是什么，但我们会做任何需要做的事情，然后人们就能看到正在发生什么。

主持人Brad Gerstner：但一年前，萨特亚，有一堆头条新闻说微软在AI基础设施上撤退了，对吧？公平还是不公平？那些新闻确实出现了，你知道的，也许你们当时确实更保守一些，对正在发生的事情更怀疑一些。艾米昨晚在电话会议上说，你们在电力和基础设施方面已经短缺了很多个季度，她以为你们会赶上，但你们还没赶上，因为需求不断增加。所以我想问的是，以你现在所知，你们当时是否太保守了？从现在开始的路线图是什么？

Satya Nadella：是的，这是个很好的问题，因为，看，我们意识到的事情——我很高兴我们意识到了——就是建立一个真正可在AI生命周期的所有部分通用的舰队的概念，跨地理位置通用，跨代际通用，对吧？因为关键的事情之一是，当你拥有，就拿黄仁勋（Jensen）和团队正在做的事情来说，对吧？我是说，他们的速度，实际上我喜欢的一件事是光速，对吧？我们现在有GB 300正在上线，你知道的，我们正在部署。所以你不想订购一堆GB 200，结果刚插上电源就发现GB 300已经全面投产了。所以你必须确保你在不断现代化，你在各地分散舰队，你的工作负载真正通用。你还要加上我们谈到的软件优化。所以对我来说，这就是我们做出的决定。我们说，看，有时你可能不得不拒绝一些需求，包括OpenAI的一些需求，对吧？因为有时候，你知道，萨姆可能会说，嘿，给我建一个专用的，你知道，大的，你知道的，无论什么多吉瓦的数据中心在一个地点用于训练，从OpenAI的角度来看是有意义的。但从Azure的长期基础设施建设角度来看就没有意义，这就是我认为我们做了正确的事情——给他们灵活性从其他地方采购，同时保持，再次强调，来自OpenAI的大量业务，但更重要的是，给我们自己在其他客户、我们自己的第一方产品方面的灵活性。

Satya Nadella：记住，我们不想做的事情之一就是短缺，你知道，我们谈论Azure。实际上，有时我们的投资者过度关注Azure的数字。

Satya Nadella：但大家要记住，对我来说，高利润业务是Copilot系列产品——安全Copilot、Github Copilot、医疗健康Copilot等。所以我们要确保以平衡的方式来实现投资者的回报。这是投资者群体中一个被误解的地方，我觉得挺奇怪也挺有意思的，因为我认为他们持有微软股票是看中我们的整体产品组合，但他们却异常关注Azure这一个小项目的增长数字。

主持人Brad Gerstner：说到这点，Azure本季度增长了39%，年化收入规模达到惊人的930亿美元。相比之下，谷歌云(GCP)增长32%，AWS接近20%。但如果你们没有把算力分配给OpenAI，没有把算力用于研发，Azure的增长率本可以达到41%、42%对吧？

Satya Nadella：完全正确，毫无疑问。所以我们内部的考虑是要平衡长期股东利益、服务好客户，同时也要避免集中度风险。大家都在谈论集中度风险，对吧？我们显然希望OpenAI有大量业务，但也希望有其他客户。所以我们在调配需求。要知道，我们现在不是需求受限，而是供给受限。因此我们要以长远眼光，让需求与供给实现最优匹配。

主持人Brad Gerstner：所以说到这里，Satya，你提到了4000亿美元的剩余履约义务(积压订单)，这是个惊人的数字。昨晚你说这是今天已签约的业务，明天随着销售继续肯定还会增加。你说仅为了消化这些积压订单就需要大量建设产能。这些积压订单的多元化程度如何？你有多大信心这4000亿能在未来几年转化为收入？

Satya Nadella：这4000亿的合同期限很短，平均只有两年。所以我们肯定有意愿完成。这也是我们大规模资本支出的原因之一——我们非常确定需要消化这些积压订单。而且正如你所说，订单来源相当多元化，既有我们自己的第一方需求（实际上相当高），也有第三方客户。现在我们看到越来越多其他公司在构建真正规模化的工作负载。所以我们对此很有信心。RPO(剩余履约义务)最大的好处就是可以提前规划。这还不包括250(亿)的额外需求，那些合同期限更长，我们会相应建设。

主持人Brad Gerstner：现在有很多新进入者加入算力建设竞赛，比如甲骨文、Core Weave、Crusoe等。通常这会压缩利润率，但你们却在保持Azure健康运营利润率的同时完成了这些建设。微软如何在这个竞争对手们高杠杆、低利润率运营的环境中竞争，同时平衡利润和风险？你有看到竞争对手做的某些交易让你摇头说"这又要重演泡沫破裂周期了"吗？

Satya Nadella：某种程度上，对我们来说好消息是，作为超大规模云服务商，我们每天都在竞争——微软、亚马逊、谷歌之间的竞争非常激烈。有个有趣的现象：大家都说计算、存储是商品化的，都在问"怎么可能有利润率？"但只有在规模化时才不是商品。所以我们必须要有成本结构、供应链效率、软件效率持续复利增长，才能确保在规模化下有利润率。

Satya Nadella：我真正喜欢OpenAI合作的一点是它给我们带来了规模。这是个规模游戏。当你的云上运行着最大的工作负载时，意味着我们会更快学习如何规模化运营，成本结构会比其他人下降得更快。这会让我们在价格上更有竞争力。所以我对我们保持利润率的能力很有信心，这也是产品组合的帮助。

Satya Nadella：我一直说，我是被迫提供Azure单独数据的。因为从根本上，我从未真正分配过——我的资本配置是针对整个云业务的，无论是Xbox云游戏、Microsoft 365还是Azure，这是一笔统一的资本支出，从微软角度看一切都是按用量计费的。关键问题是，这些的加权平均值应该符合公司需要的运营利润率。毕竟，否则我们为什么不是个企业集团？我们是一家拥有统一平台逻辑的公司，不是在运营5、6个不同业务，这5、6个业务的存在只是为了让云和AI投资产生复利回报。

主持人Brad Gerstner：关于"循环收入"已经有很多讨论，包括微软给OpenAI的Azure积分被计入收入。你怎么看AMD那种用10%股权换交易的做法，或者英伟达的交易？我不想过分担心，但确实想直面CNBC和彭博每天都在讨论的问题——市场上有很多这种交织在一起的交易。当你在微软的背景下思考这些，会担心AI收入的可持续性或持久性吗？

Satya Nadella：首先，我们那135亿的投资都是用于训练的，没有被计入收入。那才是我们获得股权比例的原因，那才是我们拥有27%或135亿的原因。

Satya Nadella：这些投资并没有进入Azure收入。实际上，Azure收入纯粹来自ChatGPT的消费收入以及他们推出并货币化的API，我们只是按使用量收费。至于其他公司的做法，供应商融资一直都存在，不是什么新概念。当有人在构建产品，他们有客户也在构建产品但需要融资时，这很常见。有些形式可能比较新奇，显然需要投资界仔细审视。

Satya Nadella：但融资本身不是新概念。有趣的是，我们没必要做那些。我们要么投资OpenAI并以算力换取股权，要么以优惠价格卖给他们算力帮助他们起步。其他人选择不同做法。我认为循环收入最终会被需求检验，因为只要最终产出有需求，这一切就能运转。到目前为止确实如此。

主持人Brad Gerstner：我想转到软件应用这块——你说过超过一半业务在软件应用。去年你说过，很多应用软件只是坐在CRUD数据库上的薄薄一层。

Satya Nadella：业务应用的概念可能会在AI代理(Agent)时代全部崩溃。因为你想想，它们本质上就是带有一些业务逻辑的CRUD数据库。而业务逻辑都会转移到这些AI代理上。

主持人Brad Gerstner：公共软件公司现在的远期市盈率大约是5.2倍，低于过去十年7倍的平均水平，尽管市场处于历史高位。人们担心SaaS订阅和利润率可能被AI冲击。那么今天AI如何影响你们软件产品的增长率？比如那些核心产品——数据库、Fabric、安全、Office 365？第二个问题是，你们在做什么确保软件不被颠覆，而是被AI增强？

Satya Nadella：是的，我认为是这样的。上次我们讨论这个问题时，我的核心观点是：SaaS应用的架构正在发生改变，因为AI代理层正在取代传统的业务逻辑层。

过去我们构建SaaS应用的方式是：数据层、逻辑层和用户界面层紧密耦合在一起。但坦白说，AI并不遵循这种耦合方式，因为它要求你能够解耦这些层。

上下文工程将变得非常重要。拿Office 365来说，我特别喜欢微软365产品的一点是：它的单用户平均收入(ARPU)低，但使用率高。想想看，Outlook、Teams、SharePoint、Word或Excel，人们一直在使用这些工具，创造大量数据，这些数据都进入了微软的知识图谱。而我们的ARPU很低。

这让我对AI层充满信心——我可以通过开放所有数据来实现它。事实上，Brad，一个有趣的现象是：多亏了AI，无论是Github还是Microsoft 365，流入知识图谱或代码仓库的数据量都达到了历史新高。

想想看，生成的代码越多（无论是通过Codex、Claude还是其他工具），这些代码都去了哪里？Github。创建的PowerPoint越多，Excel模型越多，所有这些文件，还有聊天对话、新文档，它们都进入了知识图谱。所有这些都是用于AI"基础化"(grounding)的必需品。你把它们转换成正向索引，再转成嵌入向量，这些语义信息就是你用来为任何AI代理请求提供基础的东西。

所以我认为，下一代SaaS应用必须这样构建：如果你是高ARPU、低使用率，那就有点麻烦了。但我们恰恰相反——我们是低ARPU、高使用率。我认为任何能够这样构建的公司都可以把AI作为加速器。

看看M365 Copilot的价格，它比我们卖的任何其他产品都贵，但它的部署速度更快，使用率更高。所以我对我们所有的编码产品都很有信心。

再看Github，谁能想到呢？Github在过去15年或10年里做的事情，在去年一年就完成了。为什么？因为编码不再只是一个工具，它更像是对人工工资的替代。所以这是一种完全不同的商业模式。

主持人Brad Gerstner：思考一下技术栈和价值分配的问题。直到最近，云计算主要运行的是预编译软件，不需要太多GPU，大部分价值都归于软件层——数据库、CRM和Excel这样的应用程序。

但未来似乎会不同：这些界面只有在智能化的情况下才有价值。如果它们只是预编译的，那就太笨了。软件必须能够思考、行动和提供建议。这需要生成这些token（标记），处理不断变化的上下文。

所以在那个世界里，似乎更多的价值会流向AI工厂——流向黄仁勋（Jensen，英伟达CEO）帮助以最低成本生产这些token的环节，流向模型本身。也许AI代理或软件未来获得的价值会比过去少一些。

请告诉我为什么我这个想法是错的。

Satya Nadella：我认为要驱动AI的价值，有两件事是必要的。

第一个是你描述的token工厂。如果你深入拆解token工厂，它包括硬件芯片系统，还包括如何用系统软件最高效地运行它，实现所有资源的可替换性和最大利用率。这就是超大规模云服务商(hyperscaler)的角色。

什么是超大规模云服务商？有人可能会说："很简单，我买一堆服务器，连接起来运行就行了。"不是那么简单的。如果真那么简单，现在就不会只有三家超大规模云服务商了。

超大规模云服务商的价值在于运行token工厂并实现最大利用率的专业知识。而且，这不会是单一的，未来会是异构的。黄仁勋（英伟达）很有竞争力，Lisa（AMD CEO苏姿丰）会推出产品，Hock（博通）会生产芯片，我们也会做自己的。所以最终会有一个组合。你需要运行一个异构的设备群，优化token吞吐量、效率等等。这是一项工作。

Satya Nadella：第二个是我所说的"代理工厂"(agent factory)。记住，现代世界的SaaS应用是为了驱动业务成果。它知道如何最高效地使用token来创造商业价值。

Github Copilot就是一个很好的例子。Github Copilot的自动模式是我们做过最聪明的事情。它会根据提示选择使用哪个模型来完成代码或任务交接。你这样做不是随机选择，而是基于反馈循环、评估和数据循环等。

所以新的SaaS应用，正如你所说，是智能应用，它们针对一组评估标准和一组成果进行优化，知道如何最高效地使用token工厂的输出。有时延迟很重要，有时性能很重要。知道如何聪明地做这种权衡，这就是SaaS应用的价值所在。

但总体而言，确实这次软件会有真实的边际成本。在云时代也有边际成本，当我们做CD-ROM时，边际成本不大。有了云之后，就有了。这次边际成本会更高。因此，商业模式必须调整，你必须对代理工厂和token工厂进行这些优化。

主持人Brad Gerstner：另外，说到你们。你们有一个很大的搜索业务，大多数人并不了解。但事实证明，这可能是历史上最赚钱的生意之一，因为人们在进行大量搜索，数十亿次搜索，而对于微软来说，完成一次搜索的成本只是几分之一美分，对吧？完成一次搜索的成本非常低。但是今天当你使用聊天机器人时，类似的查询或提示栈看起来就不一样了，对吧？所以我想问的是，我假设这两种业务未来会有相似的收入水平，对吧？你们是否会达到一个点，让聊天交互的经济效益能够像搜索一样赚钱？

Satya Nadella：我认为这是一个很好的观点，因为搜索在其广告单元和成本经济学方面确实很神奇——有一个索引作为固定成本，你可以用更高效的方式分摊。而现在这个（聊天模型），就像你说的，每次聊天你都要消耗更多的GPU运算周期，无论是意图理解还是信息检索。所以经济模型是不同的。这就是为什么我认为早期聊天的经济模型很多都是免费增值模式，以及消费者端的订阅制。所以我们还在探索，无论是代理商务还是其他什么形式的广告单元，它将如何运作。

Satya Nadella：但同时，事实是现在我知道，实际上我使用搜索主要是用于非常具体的导航查询。我以前常说我很多时候用搜索来购物，但现在这也在转向我的Copilot助手。看看Edge和Bing中的Copilot模式，或者Copilot本身，它们现在正在融合。所以我认为，是的，就像我们谈到的SaaS颠覆一样，会有一个重新调整的过程，在开始阶段，那个类别的消费者经济学会有一些变化。

主持人Brad Gerstner：我的意思是，考虑到这是一个价值数万亿美元的市场，这是驱动整个互联网经济学的东西，对吧？当你和谷歌的搜索经济学发生转变，并汇聚到更像个人代理、个人助理聊天的形式时，你知道，这最终可能在为人类提供的总价值方面要大得多。但对于单位经济学来说，你不再只是分摊这个一次性的固定索引成本了。

Satya Nadella：没错。我认为在消费者类别上，因为你提到了一个我经常思考的话题，对吧？就是在这些颠覆期间，你必须真正理解类别经济学是什么，是赢家通吃吗？这两者都很重要，对吧？消费者领域的问题始终在于时间是有限的。所以如果我不做一件事，我就在做另一件事。如果你的盈利模式依赖于某种人类交互行为，特别是如果真的有代理化的东西，即使在消费者端，情况也可能不同。而在企业市场，一是它不是赢家通吃，二是它对代理化交互会更友好。

Satya Nadella：所以这不像按席位收费与按使用量收费的对比。现实是代理就是新的席位。所以你可以把它理解为企业的盈利模式要清晰得多。消费者的盈利模式，我认为还比较模糊。

主持人Brad Gerstner：你知道，我们最近看到一波裁员潮，亚马逊本周宣布了大规模裁员。科技七巨头在过去三年里几乎没有增加就业，尽管营收非常强劲。你的员工数从24年到25年也没有真正增长，维持在22.5万左右。许多人将此归因于常规的瘦身，就是在疫情后变得更高效。我认为这有很多道理。但你认为这部分是由于AI吗？你认为AI会是一个净就业创造者吗？你认为这对微软的长期生产力是积极的吗？对我来说，感觉是蛋糕变大了，但你可以更高效地做所有事情，这意味着要么你的利润率扩大，要么意味着你重新投资这些利润并更快更长久地增长。我称之为利润率扩张的黄金时代。

Satya Nadella：我坚信生产力曲线确实会改变，从某种意义上说，我们将开始看到工作和工作流程的变化。特别是在任务层面，因为这些工具的力量，你将拥有更多自主权来完成工作。我认为这种情况会发生。这就是为什么我们内部，比如当你谈到我们对算力的分配时，我们想确保微软的每个人都标配，对吧？他们都拥有Microsoft 365，以最无限制的方式使用，并拥有Github Copilot，这样他们就能真正提高生产力。

Satya Nadella：但另一个有趣的事情是，Brad，我们正在学习的是有一种新的学习方式，对吧？就是如何与代理一起工作，对吧？这就像当Word、Excel、PowerPoint在Office中首次出现时，我们学会了重新思考。

Satya Nadella：比如说我们如何做预测，对吧？我是说，想想看，在80年代，预测是通过内部备忘录和传真之类的。然后突然有人说，哦，这里有个Excel表格，让我们把它放在电子邮件里，发送给大家，人们输入数字，这就成了预测。

Satya Nadella：同样，现在任何规划、任何执行都从AI开始。你用AI研究，用AI思考，与同事分享等等。所以正在创建一种新的工件和新的工作流程。而业务流程的变化速度与AI能力相匹配，这就是生产力效率提升的关键所在。能够掌握这一点的组织将成为最大的受益者，无论是在我们的行业还是在现实世界中。

主持人Brad Gerstner：有人问：微软是否从中受益？想想几年后，假设五年后你们的收入翻倍，Satya（微软CEO），你们会增加多少员工？

Satya Nadella：现在最让我印象深刻的是微软员工们的实际案例。比如负责我们网络运营的那位同事，她要管理我们刚在费尔沃特建的2千兆瓦数据中心铺设的大量光纤网络，还要跟全球400多家光纤运营商打交道。每次出问题，都要处理各种运维流程，工作量巨大。她跟我说："我不可能拿到足够的人员编制来做这些事。就算批了预算，我也招不到那么多人。"所以她做了件聪明事——自己开发了一堆AI智能体（agents）来自动化运维流程，处理日常维护工作。这就是一个典型例子：一个团队利用AI工具大幅提升了生产力。

Satya Nadella：回答你的问题：我们会增加员工，但关键在于——同样的员工数量，在AI时代能发挥比以前大得多的作用。这就是结构性调整。你说的"瘦身"，我更愿意理解为让每个人重新学习工作方式。不是改变做什么，而是改变怎么做。这个"遗忘旧方法、学习新方法"的过程大概需要一年左右。之后的员工增长会带来最大化的效益。

主持人Brad Gerstner：是的，我们正站在生产力大幅增长的边缘。跟你或迈克尔·戴尔（Dell CEO）交流时发现，大多数公司甚至还没真正开始——可能连第一局第一个击球手都算不上——他们还没开始重组工作流程来最大化利用这些AI智能体。但未来2-3年，大量的效益提升会显现出来。我是乐观主义者，我相信整体上会创造更多工作机会。但对企业来说，他们的员工增长速度会慢于收入增长速度——这就是企业的生产力提升。所有企业加起来，就是整个经济的生产力提升。然后我们会把这些收益投资到创造以前不存在的新东西上。

Satya Nadella：100%同意！就拿软件开发来说，没人会认为我们的社会不需要更多软件工程师，因为现实是每个组织都有大量积压的IT项目。这些AI智能体会帮我们解决这些积压的工作。想象一下"常青软件"（永远更新维护的软件）的梦想即将成为现实，再想想对软件的需求会有多大。所以知识工作的层次会改变，我们会适应这种改变，工作和工作流程会调整，这甚至会改变整个行业对产品的需求。

主持人Brad Gerstner：最后谈谈美国的再工业化。如果把你们这些大型美国科技公司未来4-5年投资的4万亿美元资本支出加起来，按通胀或GDP调整后计算，大约是曼哈顿计划（二战原子弹项目）的10倍规模。这对美国来说是个巨大的项目。总统已经把重新谈判贸易协议作为政府的优先事项。现在看起来我们已经获得了数万亿美元的投资承诺——仅今天韩国就承诺向美国投资3500亿美元。 你怎么看美国在电力生产、电网建设等方面的进展？怎么看这次再工业化的进程？对未来几年有多乐观？

Satya Nadella：是的，我知道我感到非常乐观，因为从某种意义上说，Brad Smith跟我讲过关于我们威斯康星州数据中心周边经济的情况。这非常有意思。大多数人以为我们的数据中心就是一个大仓库，全自动化运行。这在很大程度上是对的。但首先，建造那个数据中心所需要的投入，以及数据中心的本地供应链。从某种意义上说，这就是美国的再工业化。

Satya Nadella：没错。甚至在你看到亚利桑那州台积电的计划之前，或者美光在存储芯片方面的投资，或者英特尔的晶圆厂等等项目之前，对吧？我们想要开始建造的东西有很多。

Satya Nadella：这并不意味着我们不会与其他国家达成对美国有利的贸易协定。但就你说的这点来说，为了新经济而进行的再工业化，确保所有的技能和从电力开始的所有产能，我认为对我们来说都非常重要。

Satya Nadella：还有一件事我也想说，Brad，这很重要，我也有机会跟特朗普总统以及卢特尼克部长等人谈过这个问题——重要的是要认识到，我们作为美国的超大规模云服务商也在全球投资。换句话说，美国是全球计算工厂或者说"代币工厂"的最大投资者。我们不仅吸引外国资本投资我们的国家以便我们能够再投资，同时也要意识到，我们正在帮助欧洲、亚洲、拉丁美洲和非洲，通过我们的资本投资，把美国最好的技术带到世界各地，让他们可以在此基础上创新并信任这些技术。所以这两方面，我认为对美国的长远发展都非常有利。

主持人Brad Gerstner：我很感激你的领导力。Sam在OpenAI真的在为美国冲锋陷阵。我认为这是一个特殊时刻，展望未来，你可以看到4%的GDP增长就在眼前。我们会有挑战，会有起伏。这些往往是阶梯式上升，而不是直线上升。但就我个人而言，我看到华盛顿和硅谷之间、大科技公司和美国再工业化之间正在进行的协调合作，这让我充满了难以置信的希望。看着本周总统和他的团队在亚洲取得的成果，再看看这里正在发生的事情，真是太令人兴奋了。所以感谢你抽出时间。我们是你的忠实粉丝。谢谢。谢谢，ACHA。

Satya Nadella：非常感谢，Brad。谢谢你。

主持人Brad Gerstner：提醒大家一下，这些只是我们的观点，不构成投资建议。