整理 | 屠敏

　　出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

　　每年初夏，科技圈總會迎來一波“新品大秀”，尤其是 5 月和 6 月幾乎成了開發者的“小春晚”的熱鬧時刻——微軟 Build、Google I/O、蘋果 WWDC 輪番登場，帶來一大波新技術、新工具，想方設法吸引開發者的注意。今年是微軟打頭陣，Build 2025 大會于 5 月 20 日凌晨 12:05 率先登場。

　　這場大會上，微軟 CEO 納德拉和 CTO Kevin Scott 親自上陣，令人意外的是，一直不太對付的 OpenAI CEO Sam Altman 和特斯拉 CEO 馬斯克，還有英偉達 CEO 黃仁勛，也都“出現”在這場大會上，只是以線上視頻接入的形式，分別與納德拉來了場關于合作、大模型、芯片等維度的簡短對話。

　　整體來看，AI 無疑是微軟最重要的戰略方向。不過，今年「開源」也成了另一大貫穿全場的關鍵詞，其不僅將 VS Code 上Copilot 的核心功能開放了出來，就連適用于 Linux 的 Windows 子系統（WSL）也重磅開源了，實屬令人意外！

　　當然，除了這些重磅發布，微軟在這場大會上還有不少值得關注的技術創新。從產品體驗到底層工具，AI 又為整個行業帶來了哪些新變化？下面就一起來看看這場大會到底講了些什么。

　　納德拉開場

　　有個小插曲是——就在納德拉登臺沒幾分鐘，現場似乎有一些抗議者試圖擾亂這場活動，好在大會很快回歸正軌。

　　“我們正處在一輪平臺變革的‘中局’階段——一切開始迅速擴展、加速演進。”納德拉在開場時這樣描述當下的技術浪潮，“這有點像 1990 年代初 Web 技術剛起步時的情形，或者像 2000 年代云計算和移動互聯網的快速崛起。”

　　他指出，當前的 2025 年，我們正迎來一個全新的 Web 擴展時代。“從一開始那幾款整合式技術棧的產品出發，我們已經走到一個由云支持、更加開放且可擴展的 Web 架構階段。”

　　在用于構建軟件的開發者工具方面，數據顯示，Visual Studio 系列產品目前的用戶已超過 1500 萬，GitHub 擁有超過 1.5 億開發者，而 GitHub Copilot 的用戶數也突破了 1500 萬。納德拉對此信心十足：“這一切，才剛剛開始。”

　　微軟正在不斷打磨開發者的利器

　　時下，微軟正在不斷升級這些工具：

　　Visual Studio 迎來多項功能更新，包括支持 .NET 10、引入實時預覽和更流暢的設計時體驗、強化 Git 工具鏈，以及為跨平臺開發打造的新調試器。更新節奏也將調整為每月發布穩定版，讓開發者能更及時獲取新功能。

　　VS Code 剛剛發布了第 100 個開源版本，新增了多窗口支持，開發者現在可以直接在編輯器中查看和管理暫存區內容。

　　在 GitHub 方面，微軟正推動 AI 與開源的深度結合。其宣布，將在 VS Code 中開源 Copilot 擴展（https://github.com/microsoft/vscode），并將這些 AI 驅動的功能直接集成到 VS Code 的核心代碼庫中，讓 AI 成為開發體驗的一部分，也為 GitHub Copilot 的持續演進打下基礎。

　　針對 GitHub Copilot，微軟表示，現在，它已能夠幫助開發者完成如 Java 8 升級至 Java 21，或 .NET Framework 升級至 .NET 9 等版本遷移工作。Copilot 會自動處理依賴項更新、建議修復方案，并從開發者的修改中學習，從而讓整個遷移過程更加順暢、自動化。

　　微軟還宣布推出一款專為站點可靠性工程（SRE）場景打造的自主代理——Azure SRE Agent。這款 SRE 代理能在發生線上故障時自動啟動，執行初步排查、定位根因并嘗試緩解問題，隨后將事件報告記錄為 GitHub Issue，并附帶完整的修復建議項。開發者可進一步將這些修復任務分配給 GitHub Copilot 繼續處理，從而實現閉環自動化運維。

　　更值得一提的是，微軟首次推出完整意義上的Coding Agent，讓 Copilot 從“對話式編程助手”升級為真正的“協作式開發伙伴”。

　　新版 Coding Agent 的使用操作非常簡單：只需像分配任務給隊友一樣，把一個或多個 GitHub Issue 分配給 Copilot。你可以在 GitHub 網站、移動端或命令行中完成操作。此外，也可以直接通過 Copilot Chat 在 GitHub 或 VS Code 中發出指令，例如：

@github Open a pull request to refactor this query generator into its own class

　　一旦接收到任務，Coding Agent 會用 表情回應，并在后臺啟動工作流程：它會啟動虛擬機、克隆代碼庫、配置環境，并通過 GitHub Code Search 驅動的增強檢索（RAG）技術分析代碼。

　　工作過程中，這款代理會持續將修改內容以 Git 提交的形式推送到草稿 Pull Request 中，并更新描述。同時，你可以在會話日志中看到其推理和驗證步驟，方便追蹤思路與識別問題。

　　借助 Model Context Protocol（MCP），你還能將外部數據和能力接入代理。你可以在代碼庫設置中配置 MCP 服務器，也可以直接調用 GitHub 官方 MCP Server 獲取數據。不僅如此，得益于視覺模型的加持，代理還能“看懂” GitHub Issue 中的圖片，包括 bug 截圖或功能草圖。

　　任務完成后，Copilot 會標記你進行審核。你可以留下修改建議，代理會自動讀取評論并提出相應的代碼更新。它還會結合相關的 Issue 或 PR 討論內容，以及項目中的自定義說明，確保理解你的意圖并遵循項目規范。

　　大會現場，納德拉自己還進行了實操，深度體驗了這款 Coding Agent：

　　目前，這項功能面向 Copilot Enterprise 和 Copilot Pro Plus 用戶開放。

　　在談及“Agent 生態系統”的拓展時，納德拉特別提到 OpenAI 剛剛于上周五發布的 Codex Agent，還通過遠程連線的方式邀請了 OpenAI CEO Sam Altman 加入對話，討論軟件工程如何在多種智能代理的參與下持續演進。

　　納德拉：Sam，你一直在關注軟件開發中各種交互形式的演變，從命令行，到聊天界面，再到今天的編碼代理。你能和我們談談，你對軟件工程未來的發展方向有怎樣的設想？以及，開發者如何在不同交互方式之間自由切換、高效協同，來充分利用這些智能工具？

　　Sam Altman：這其實是我們早在 2021 年推出初版 Codex 時就在設想的路徑。當時我們與 GitHub 團隊合作，最初的目標之一，就是希望有朝一日能構建出一個多模態、可協作的開發平臺，讓 AI 成為每位開發者真正意義上的“虛擬搭檔”。

　　今天我們終于邁出了這一步，能實現這樣的編碼代理體驗，對我來說依然有些不可思議。我認為這是我所見過的編程方式中最具變革意義的一次。開發者如今可以真正擁有一個能接收任務的“虛擬隊友”——你可以讓它繼續處理你剛才在做的工作，也可以讓它著手更復雜的任務。甚至未來有一天，你可以對它說：“我有個大膽的想法，你去花幾天把它實現出來。”

　　而且這只是開始，未來只會越來越強大。最令人興奮的是，它已經和 GitHub 深度集成。你可以授權它訪問特定的代碼庫和運行環境，然后，它就能完成一些真正令人驚嘆的工作。現在，開發者可以在保持完整思維流的狀態下，與 AI 編程代理自然協作，就像與人類搭檔一起開發一樣。而整個開發流程和生命周期，也因此被大大加快了。

　　納德拉：你們團隊還在同步推進很多模型的研發，而且表現非常出色。我們也有機會在第一時間體驗你們構建的各種模型。能不能和大家分享一下接下來模型路線圖上有哪些值得期待的新進展？

　　Sam Altman：我們的模型已經非常聰明了，而且還會持續進化。但我覺得最值得期待的一點是：它們將變得越來越易用。未來你不需要在一堆模型中挑來選去，它們會自動做出合理決策，更加可靠，適用范圍也會更廣。

　　同時，模型還會具備更多能力，比如更自然的多模態交互、更強的工具調用能力、更豐富的集成方式。我們希望它越來越接近“開箱即用”的體驗。你可以直接和它對話，讓它完成復雜的編程任務，并且真正值得你信任。我相信大家會對我們在這些方向上的推進速度感到驚喜。

　　納德拉：對于正在構建大規模、高可用、狀態持久的代理式應用的開發者來說，你有什么建議嗎？畢竟你們已經在這個領域走在了前面。

　　Sam Altman：我覺得最大的挑戰是如何應對技術進化的速度。你回頭看兩年前、一年前能做的事情，再看看今天已經實現的，再想象一下未來一年、兩年還能做到什么——這是一次真正意義上的能力躍遷。

　　我們需要為這種飛躍做好規劃，重新思考人們將如何構建產品、開發軟件、創辦公司，并積極擁抱新的工具和工作流。像這樣深刻的技術變革在歷史上并不常見，但每一次，當你越早全力投入其中，就越有可能收獲最大的回報。

　　基于此，納德拉說道，“現在是做開發者的絕佳時機，因為這些工具正在變得越來越強大。但更重要的是，這不只是關于某一個工具、某一個智能體，或某一種形式——關鍵是所有這些要素共同匯聚在一起，讓我們每一個個體、每一個軟件開發團隊都能夠更好地表達自己的能力和創造力。”

　　AI “拯救”打工人，全新 Microsoft 365 Copilot 來了！

　　在本次 Build 大會上，微軟對 Microsoft 365 平臺進行了全面升級，重點是將聊天、搜索、筆記本、創作工具和智能體界面進行了優化設計，現在看起來很簡潔。

　　其中最引人注目的新功能，是Microsoft 365 Copilot Tuning的推出，這是一種“低代碼”方法。它支持企業根據自身的數據、流程和語言風格，對智能體進行定制，構建真正符合業務需求的 Copilot。

　　換句話說，微軟的目標似乎不是讓消費者依賴 OpenAI 的 ChatGPT 模型（該模型為 Copilot 提供支持），而是讓每家企業都能擁有“自己的 Copilot”。這些定制化的智能體能夠學習公司慣用的表達方式、溝通語氣，甚至逐步掌握行業特有的專業知識。

　　以往，構建這類個性化模型往往需要專業的數據科學團隊、復雜部署和長周期開發。而現在，企業只需配置基礎環境，提供少量參考資料，即可快速啟動定制流程。模型會自動繼承現有的數據權限設置，確保內容只對授權用戶可見。定制完成后，模型可以直接集成到 Copilot 中，按需分發給特定用戶組。例如，律師事務所可以基于自有案例和文書風格進行調優，讓生成的內容更符合專業要求。

　　微軟強調，這些模型和智能體運行在 Microsoft 365 的服務邊界內，其不會使用客戶數據來訓練基礎模型，確保數據安全和合規。目前，Copilot Tuning 的早期體驗計劃將于 6 月啟動。

　　微軟還特別提到，借助 Copilot Studio 與智能體的推理能力，如今我們可以構建能夠理解業務語境、具備多任務協調能力的智能體，幫助各類角色和業務流程實現真正的“自動化協同”。在這一愿景下，未來每一個業務應用都可能以“多智能體工作流”的形式被重新定義。

　　人工智能代理工廠

　　構建出色的智能體和應用，不僅需要優秀的模型，也需要完整的系統支持。Azure AI Foundry 是一個統一的平臺，供開發者設計、定制和管理 AI 應用程序和代理。這次大會上，微軟帶來了多項創新。

　　其一，便是擴充模型庫，其最新上線了馬斯克旗下 xAI 的 Grok 3，還將上線即將推出的 Black Forest Labs Flux Pro 1.1 ，以及即將通過Azure OpenAI 在 Foundry Models 中預覽的 Sora。

　　在大會現場，納德拉與馬斯克進行了連線。

　　納德拉：非常感謝你，埃隆，來到 Build 大會。我記得你最初是在微軟實習，還是一位 Windows 開發者。現在你依然是個 PC 游戲迷吧？能跟我們分享一下你當年在 Windows 平臺上的經歷，還有你當時開發的一些項目嗎？

　　埃隆·馬斯克：其實在接觸 Windows 之前，我是從 MS-DOS 開始的。我有一臺早期的 IBM PC，最開始只有 128K 內存，后來我自己加到 256K，當時覺得這已經是巨大的升級了。我用 DOS 寫過一些小游戲。然后進入 Windows 時代——你還記得 Windows 3.1 嗎？那是一個令人難忘的階段。

　　納德拉：我還記得我們上次聊天時，你還在聊 Active Directory 的那些復雜機制。你今天能來我們的開發者大會，真的太好了。對我們來說，最令人興奮的事情之一，就是 Grok 即將在 Azure 上發布。我知道你對 AI 的未來有著深刻的理解，而這也是你打造 Grok 的初衷。這個模型家族兼具響應和推理能力，并且你們還有一個非常激動人心的發展藍圖。能和我們分享一下你的愿景，以及你們是如何提升模型能力和效率的嗎？

　　埃隆·馬斯克：有關 Grok，尤其是即將發布的 Grok 3.5，我們正在嘗試讓模型從“第一性原理”出發進行推理——也就是說，借助物理學的思維方式去構建 AI。比如，在探索真理時，我們會嘗試將一個問題拆解成最基本、最可靠的公理化元素，然后從這些出發進行推演，最后再用這些原理去驗證結論。

　　就像在物理學中，如果你提出了一個違反能量守恒或動量守恒定律的理論，那你要么準備拿諾貝爾獎，要么就是你搞錯了——而且大概率是后者。

　　所以我們希望通過引入這些物理學的方法論，讓 Grok 更接近于一種“誤差最小化的推理系統”。我們知道 AI 不可能完美，但我們努力在每一次推理中，盡可能接近事實，同時也能夠在發現偏差時快速糾正。我一直高度關注 AI 安全，而“誠實是最好的策略”這句話，在這個領域依然成立。

　　我們非常重視開發者社區的反饋。我們想知道你們真正需要什么，我們哪里還可以改進。Grok 的目標是成為一個開發者愿意使用、也能推動他們效率的工具，而這個過程，需要你們的參與。

　　納德拉：我們非常期待看到開發者社區如何使用 Grok，以及它會怎樣融入他們的產品和工作流。所以，感謝你今天抽時間加入我們，埃隆。我們對這次合作充滿期待，歡迎 Grok 加入 Azure。

　　馬斯克：我也是，非常感謝邀請我參加這次活動。我想再強調一下，我們非常歡迎開發者的反饋。你們希望模型具備什么能力？哪些地方需要改進？告訴我們，我們會盡最大努力把它實現出來。

　　其二，面對日益豐富的模型生態，模型選擇也變得愈發復雜。為此，微軟推出了全新的Model Router，可根據任務自動選擇最合適的 OpenAI 模型，簡化開發者的使用流程。過去，一個應用或代理只能綁定一個模型；現在，真正的多模型支持已經實現。

　　其三，Foundry Agent Service已正式發布（GA），允許開發者用極少量代碼，構建可以協同工作的多個 AI 智能體，比如處理一個復雜流程時由多個子智能體分工協作完成任務。

　　其四，Azure AI Foundry 現已支持多代理編排，不僅適用于 Azure，也支持 AWS、Google Cloud 及本地部署。開發者可以讓多個智能體像“團隊”一樣協作完成復雜任務，彼此調用并傳遞信息，還能通過 A2A和 MCP 等開放標準實現跨平臺協同。這套機制還引入了狀態管理、錯誤處理和長流程支持，非常適合金融審批、供應鏈等復雜場景。同時，微軟也在整合 Semantic Kernel 與 AutoGen 框架，為多智能體編排提供統一支持。

　　其五，在 AI 落地過程中，性能、安全性和成本常常是企業最關心的事情。為此，微軟還在Azure AI Foundry中引入了新一代“可觀察性”功能，開發者可以在統一的儀表板中查看智能體的質量、響應時間、費用開銷，甚至詳細追蹤內部執行邏輯。這將幫助團隊更放心地使用這些智能體系統。

　　此外，微軟還推出了全新的 Foundry Observability 功能預覽版，為智能體提供從開發到生產的全鏈路可觀測性。開發者可以實時監控延遲、吞吐量、使用情況與輸出質量，并查看每個智能體的推理過程和工具調用的詳細日志。

　　Windows 大改革，WSL 重磅開源！

　　談及微軟，不得不提的一個操作系統那必然就是 Windows 了。在 Build 2025 大會上，微軟再次強調了 Windows 在 AI 時代的重要角色。

　　其進一步推出了一項新計劃：Windows AI Foundry，目標是把 Windows 打造成最適合構建 AI 應用的平臺。

　　簡單來說，Windows AI Foundry是微軟內部用來開發 Windows Copilot、Recall（AI 記憶功能）、一鍵操作等 AI 功能的一整套工具和平臺。現在，這些工具首次向開發者開放，而且覆蓋范圍不限于特定設備或芯片，無論你使用 CPU、GPU、NPU，甚至是在云端運行，都可以開發并部署自己的 AI 應用。

　　其中一個重要組件叫做Foundry Local，它內置了一個已經優化好的模型庫，開發者可以直接在本地運行這些開源模型，完全不依賴云端。比如微軟自己的Phi-Silica小語言模型，未來將會直接內嵌在 Windows 操作系統中。如果你想讓它做一些定制任務，只需加入一個 LoRA（輕量適配器），就能快速完成“微調”，而不需要再重新訓練整套模型。

　　微軟認為，Phi-Silica 有望改變 PC 上 AI 推理的格局，讓本地運行 AI 模型變得像調用普通系統功能一樣簡單。而開發者將因此能構建出更貼近用戶、響應更快的智能體驗。

　　如果你正在構建自己的模型，可以使用 Windows ML，它也是內置的 AI 推理運行時，可在 CPU、GPU 和 NPU 之間提供簡化高效的模型部署。

　　除了模型本身，微軟還提供了一系列新的 API，讓開發者可以將用戶的本地數據轉化成向量，嵌入模型中，并構建帶有“上下文理解”的 AI 應用——比如混合式 RAG（檢索增強生成）系統。而所有這一切都在用戶設備上完成，不依賴云端，數據也不會上傳，更符合隱私保護的需求。

　　為了讓這些應用更智能地與系統打通，微軟還宣布 Windows 將原生支持MCP（模型上下文協議）。這意味著 Windows 將內置多個 MCP 服務，比如文件系統、設置、窗口管理等，開發者可以構建兼容 MCP 的應用，并通過官方注冊表連接這些服務，微軟也會對這些接口進行性能和安全審查，保障用戶體驗和數據安全。

　　與此同時，令不少開發者頗為興奮的是，Windows 正在深度擁抱開源，而其最新官宣的 WSL 完全開源就是一個很好的證明。

　　之所以想起來開源，微軟表示，WSL 最早于 2016 年亮相，起初通過 Windows 內核中的lxcore.sys實現對 Linux 程序的支持，被稱為 WSL 1。隨著對兼容性的更高要求，微軟在 2019 年推出 WSL 2，引入了完整的 Linux 內核，并陸續支持 GPU、圖形界面和 systemd 等功能。

　　為了加快開發節奏，微軟在 2021 年將 WSL 從 Windows 中剝離，作為獨立包發布到 Microsoft Store，并在 2022 年推出穩定版 1.0。此后，微軟持續迭代，推動用戶全面轉向新版本，并在 WSL 2.0.0 中帶來了重大更新，包括網絡鏡像、代理支持和防火墻兼容等。

　　WSL 社區一直是其發展的核心動力，盡管此前無法訪問源代碼，許多開發者仍積極參與調試、反饋和功能建議。對此，納德拉透露，其實早在項目剛啟動時，社區就有人在代碼倉庫里提出希望開源 WSL 的請求。但當時 WSL 深度綁定在 Windows 系統鏡像中，沒法單獨分離出來。如今，隨著架構演進，微軟終于實現了代碼的“松耦合”，WSL 2 已經具備了獨立運作的能力。

　　如今，WSL 開源后，社區終于可以直接貢獻代碼，這一變革有望進一步推動 Windows 成為跨平臺開發的理想環境。

　　WSL 架構

　　值此，微軟還“翻出當年的老帖子”，正式把它標記為“已解決”。

　　為網頁帶來更多的機器人

　　此次大會上，微軟 CTO Kevin Scott 推出了一個開源項目——NLWeb（https://github.com/microsoft/NLWeb），這是為了讓網站更容易接入 AI 聊天機器人。

　　簡單來說，只需幾行代碼，開發者就能在自己的網站上添加一個對話框和發送按鈕，接入自己選擇的 AI 模型，并結合自己的數據，快速實現“AI 聊天”的能力。比如，一個零售網站可以用 NLWeb 搭建一個推薦穿搭的機器人，幫助顧客挑選適合出行的衣服；一個美食網站則可以創建一個聊天機器人，告訴用戶某道菜適合搭配什么其他菜式。

　　更進一步，如果網站愿意，還可以通過 NLWeb把內容開放給支持 MCP 標準的 AI 平臺使用。微軟表示，希望 NLWeb能成為“智能體網絡”（Agentic Web）里的 HTML—— 也就是說，就像 HTML 定義了網頁的結構一樣，NLWeb 可能會成為 AI 模型理解和使用網頁內容的新基礎。

　　數據

　　AI 技術的發展離不開大量數據的支撐，正如納德拉所強調的：“數據層是每一個 AI 應用的核心。”

　　圍繞這一點，微軟正式宣布了多個重磅數據產品的更新。最受關注的是即將推出的SQL Server 2025，目前其處于公開預覽階段。這是微軟數據庫系統的重要升級版本，它提供內置的可擴展 AI 功能，增強了開發人員的生產力，并與 Microsoft Azure 和 Microsoft Fabric 無縫集成——所有這些都在 SQL Server 引擎中使用熟悉的 T-SQL 語言實現。

　　但更值得注意的是，微軟正在將數據能力與智能能力以前所未有的方式打通。例如，微軟已將分布式數據庫服務 AzureCosmos DB、Azure Databricks直接集成進了 Foundry 智能體平臺。這意味著開發者可以讓智能體更自然地“記住”對話歷史，讓數據更高效地服務于 AI 智能體。

　　作為整個數據棧的核心，微軟在兩年前推出的Fabric平臺也持續演進。今年，Cosmos DB 也被納入了 Fabric 體系。考慮到 AI 模型處理的內容越來越多是文本、圖像、音頻等非結構化數據，這一整合顯得尤為關鍵。用戶現在可以在同一個平臺上統一管理結構化和非結構化數據，并為 AI 應用做好準備。

　　更進一步，微軟還將數字孿生構建器接入了 Fabric，用戶通過可視化界面、甚至無代碼方式，就能快速構建數字孿生系統。與此同時，微軟還推出了OneLake 中的 AI 驅動型快捷轉換（Shortcut Transformations），本質上就是一種智能 ETL（提取-轉換-加載）工具。借助預構建的 AI 模塊，比如語音轉文本、情緒分析或摘要提取，用戶只需幾次點擊即可完成復雜的數據預處理操作。

　　最后，微軟還宣布了一項面向所有數據消費者的重磅功能：Copilot in Power BI。這個新功能允許用戶直接通過對話形式與 Power BI 報告進行交互。你可以用自然語言提出問題，智能體會跨多個報表、模型，幫你提取數據并生成可視化分析。這項功能也將在 Microsoft 365 Copilot 中推出，進一步打通辦公應用與數據分析的邊界。

　　基礎設施

　　在生成式 AI 爆發的今天，性能、延遲和成本幾乎成了開發者們繞不開的三重挑戰。納德拉對此表示，現在的重點不只是讓 AI“跑起來”，而是要在性能、能效和成本之間找到最佳平衡點。這意味著，不只是單點突破，而是要從芯片、系統軟件到應用服務器，全鏈路地進行協同優化。

　　微軟以“每美元每瓦特可以處理的 token 數量”為衡量指標，推進多個方向的技術躍遷：包括芯片工藝的演進、系統軟件的調度優化、以及模型本身的架構革新。

　　納德拉稱，今年 Azure成為首個大規模上線NVIDIA GB200 Grace Blackwell芯片的云平臺。現在通過將多達72 個 NVLink 互聯機架連接成集群，Azure 單套系統每秒能處理多達86.5 萬個 tokens，創下了當前所有公有云平臺中的最高吞吐紀錄。

　　針對基礎設施領域，似乎也沒有人能比英偉達更有話語權了。基于此，納德拉也于大會現場接入了與黃仁勛的對話：

　　納德拉：Jensen，說到底，我們的共同目標就是為這個世界帶來更多“智能”。某種程度上，我們追求的是——每花一美元、每用一瓦電，能帶來盡可能多的計算能力。我很想聽聽你對這個方向的看法，也許可以從我們的老話題“摩爾定律”談起。

　　黃仁勛：其實就在兩年前，我們剛剛在 Azure 上合作打造了全球最大規模的 AI 超級計算機。這代表了計算方式的一次飛躍。你們在 Azure 上打造的新一代 AI 基礎設施，加上我們在 CUDA 算法、模型架構方面的最新突破，讓這套系統的性能相比過去的 Hopper 架構提升了 40 倍。這么大的提速，在短短兩年內實現，真的非常驚人。

　　如果說硬件是“肌肉”，那軟件的協同效應才是讓整個系統跑起來的“神經系統”。我們仍然需要統一的架構和穩定的生態系統，這樣開發者的投入才不會浪費——無論是訓練模型的研究者，還是部署系統的企業客戶。

　　納德拉：你能不能談談在 Azure 上，如何通過任務的多樣性和更高的資源利用率，進一步把價值發揮到極致？

　　黃仁勛：CUDA 的一個優勢是它已經有龐大的用戶群，另一個是它既可以加速，也具備高度通用性，適合各種工作負載。我們正在努力把像視頻轉碼、圖像處理這些任務的效率提升 20 倍甚至 50 倍。我們要做的，是確保整個數據中心的每一個任務、每一項資源都能被充分利用，真正實現物盡其用。

　　所以，這不僅僅是看“能生成多少 tokens”，更是看“在單位成本和功耗下，我們能加速多少種不同的AI任務”。而這一切，都離不開我們在硬件和軟件兩方面持續的協同創新。

　　感謝你們的合作、你們的領導力，也感謝我們共同的愿景——打造世界上最先進的 AI 基礎設施。我相信，真正令人激動的時代，還在前面。

　　納德拉：謝謝你，Jensen。實際上，我們正在 Azure 上部署全球最大規模的 GB200 超級計算機，這將是我們在性能和規模上的又一次飛躍。我們也非常期待將這些能力帶給全球的開發者。

　　不過，AI 的底層基礎，不只是部署幾個 GPU 這么簡單。每個 AI 應用除了需要算力，還需要高速的存儲和網絡——就像你不能只造一臺發動機，而不管車輪和油箱一樣。微軟正在從網絡、存儲到計算資源，全方位提升 AI 系統的“效率曲線”。

　　在算力資源方面，微軟去年推出了基于 Arm 架構的處理器Cobalt，并迅速在內部產品中廣泛使用，比如Microsoft Teams和Defender 安全系統都跑在這上面。

　　當然那也不是所有工作都適合放在公有云上。像有些場景對延遲非常敏感，或對數據位置控制要求極高，就需要“離用戶更近”的計算資源。為此，微軟的FoundryLocal服務， 讓用戶在本地也能運行和云上相同的 AI 能力，以此 構建可離線運行的跨平臺 AI 應用，將敏感數據存儲在本地，并降低帶寬成本。

　　利用 AI，加快科學發現

　　在大會的最后，納德拉還特別提到的另一個重點領域——科學研究，或許才是未來幾年最令人期待的方向之一。他認為，AI 帶來的下一個重大飛躍，可能正是在科學本身的流程上。未來我們有望加快新材料、新藥物、新分子的研發速度，而這一切的背后，是對科學發現方式的根本性重塑。

　　為了實現這一目標，微軟今天推出了名為Microsoft Discovery的全新平臺，這是一個利用 Agentic AI“改變科學發現流程”的平臺。可以把它看作是科學界的“Copilot”——就像 GitHub Copilot 重塑了軟件開發、Microsoft 365 Copilot 改變了知識工作的方式一樣，Discovery 則致力于為科學研究者打造一個專屬的 AI 助手。

　　這個平臺背后的核心，是微軟最新的Graph RAG知識引擎，它不僅能查找信息，更重要的是能理解科學領域中那些復雜、細致的知識結構。不管數據來自公開文獻，還是來自生物制藥公司等企業自己的私有數據庫，Graph RAG 都能將其融會貫通。

　　這款系統已在微軟自己的研究中展示了一定的潛力，官方數據顯示，它幫助研究者在大約 200 小時內發現了一種用于數據中心浸入式冷卻的新型冷卻劑——這一過程傳統上需要數月或數年的時間。

　　Microsoft Discovery 構建在 Foundry 平臺之上，背后運行的是一套高度專業化的“科學智能體”。這些智能體不是簡單的自動化工具，而是能夠進行深度推理、生成假設、運行模擬、根據結果進行反饋學習的科研助手。它們以迭代式的方式持續優化研究流程，更像是在參與科研本身的工作。正如微軟所描述的那樣：就像開發者有編碼助手，科學家們也將擁有真正屬于他們的“科研助手”。

　　以上就是本次 Build 2025 大會的亮點內容，那么你最為感興趣的技術點是什么？歡迎下方留言分享你的看法。

　　2025 全球產品經理技術大會

　　時間：2025 年 8 月 15–16 日

　　地點：北京·威斯汀酒店

　　2025 全球產品經理技術大會將匯聚互聯網大廠、AI 創業公司、ToB/ToC 實戰一線的產品人，圍繞產品設計、用戶體驗、增長運營、智能落地等核心議題，展開 12 大專題分享，洞察趨勢、拆解路徑、對話未來。