微軟CEO最新采訪，分享給大家

一個冷知識：微軟作為IT巨頭，雖然擁有OpenAI模型優先使用權，但到現在為止沒有自己的拿得出手的模型，我們可以感受一下一個沒有自研模型的大廠是如何思考未來滿是AI的世界，微軟如何通過AI來重塑產品和應用，如何掙錢

這是微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）在Build 2025 大會后深度訪談，回應了備受爭議的“SaaS已死”論，更拋出了“零成本智能”和“無代碼操作系統”的顛覆性愿景

以下是納德拉的幾大核心觀點

AI智能體是新UI和應用程序的核心：軟件應用層將“坍縮”為代理，Agents將成為與人交互的新界面

SaaS迎來“大變局”：傳統SaaS不會死，但必須從“系統之王”轉變為“代理式網絡”的后端服務，參與復雜的業務流程編排

“零成本智能”時代加速到來：隨著智能成本趨近于零，AI將帶來生產力爆炸式增長，尤其在醫療、教育等領域釋放巨大社會價值

企業將擁有“員工的AI智能體”：AI代理是公司的知識產權，需要像管理員工身份和IT資產一樣進行管理和安全防護

未來操作系統或“消融”代碼：傳統代碼和AI生成內容的邊界模糊，未來系統可能由更少確定性代碼和更多AI生成部分構成

微軟全面押注AI：技術棧的“第一性原理”重構

納德拉強調，面對AI浪潮，微軟正從“第一性原理”出發，重新思考每一層技術棧。Azure不再只是云基礎設施，它正轉型為真正的“AI工廠”，不僅需要大量GPU，更需要海量的存儲和通用計算資源，以支持AI代理復雜的訓練和推理需求

智能層正被直接融入數據本身。想象一下，在PostgreSQL數據庫里，你甚至可以通過SQL查詢直接獲取LLM的響應！這意味著數據不再是死的，它被賦予了推理能力。過去15年積累的微軟技術資產，正在AI時代迎來新的爆發點

Office“新UI”變革

對于我們熟悉的Office 365產品，納德拉描繪了三大變革模式：

1. 1.全新的AI UI模式：Copilot Studio提供了全新的聊天、搜索、筆記本界面，用戶可以收集各種異構數據，還能構建自己的AI代理（如研究員、分析師代理）

2. 2.團隊協作的“多人模式”：Teams將成為AI代理在協作環境中運行的“支架”，所有AI代理都能在團隊頻道和會議中提供支持，實現多人協作的智能化

3. 3.專注工作中的“沉浸模式”：就像GitHub Copilot在VS Code中輔助編程一樣，Copilot將深度融入Excel、Word等應用。你可以在Excel里擁有一個“數據科學家”，在寫作時擁有一個“研究員”。納德拉將其比喻為“將每一個Office畫布都變成了帶有聊天的IDE”

關于“SaaS已死”的勁爆話題，納德拉的回應是：SaaS不會消失，但必須“徹底改變”。他預言，未來的應用層將“坍縮”成AI代理，企業將進入一個全新的“Agentic Web”（代理式網絡）時代。

傳統SaaS應用將不再是獨立的“系統之王”，而是這個新編排層的“后端”之一。它們需要支持像MCP（Microsoft Copilot Platform）這樣的協議，才能融入由多個代理協作完成復雜業務流程的生態。甚至像NL Web（自然語言網絡）這樣的技術，將極大降低企業內部連接器的摩擦

核心是：用戶真正需要的是完成某個業務流程，而不是簡單的數據記錄或單一工作流。誰能更好地提供這種端到端的智能編排，誰就掌握了未來

零成本智能

當智能的成本趨近于零，世界將變得怎樣？納德拉認為，世界需要更多像智能這樣的“豐饒”，來驅動生產力增長和經濟繁榮，尤其在當前通脹和經濟增長乏力的背景下

他舉例了斯坦福醫學院利用微軟技術，通過多代理框架（如Foundry）編排病理學、臨床試驗、問題數據，以優化腫瘤委員會會議的案例。這種將AI應用于高風險、高價值場景（如醫療保健）的能力，將對社會產生深遠影響。醫療保健占GDP的20%，如果AI能普遍提高患者護理質量、改善結果并降低成本，這將是巨大的社會效益

Tokens與能源消耗的平衡

納德拉強調科技行業必須以“可持續的豐饒”為目標。他提出了一個核心衡量指標：“Tokens per dollar per watt”（每瓦特每美元產出的Tokens）。

他認為，軟件作為最“可塑”的資源，能夠以最有效的方式利用能源，從而創造最大的價值。盡管科技行業目前僅占全球電網功耗的2%-3%，但它將增長。因此，AI必須創造更多的現實世界價值，才能獲得社會對其能源消耗的“許可”。AI的應用不應只停留在“有趣的”消費級產品，更應深入醫療、材料科學、知識工作和中小企業生產力提升等領域

未來的操作系統：代碼消融與“物理學”的回歸

計算架構正經歷一場重大轉變，確定性與非確定性代碼的界限日益模糊。納德拉提到了一些AI生成世界的案例（如AI重建《毀滅戰士》游戲畫面，以及微軟的Muse世界行動模型），他認為未來操作系統也可能走向這種“生成式”模式，即“無代碼”或“極少代碼”的未來

他承認，AI系統本質上是隨機的（stochastic），但它們需要在某些方面以確定性的方式運行，并且必須能夠被“檢查”。納德拉引馬斯克的話：“我們需要理解智能的物理學”。這意味著在構建復雜系統時，必須理解其內部機制，并對其行為進行邊界限制和沙盒化

目前，像GitHub Actions下的編碼代理，就運行在受限的虛擬機環境中，互聯網訪問、工具權限等都被嚴格控制，并有完整的審計日志。這正是未來混合確定性（傳統代碼）與非確定性（AI代理）系統，并確保可控、可信賴運行的實踐方向

誰將擁有AI代理？企業與個人邊界的思考

納德拉明確表示，企業雇傭員工時，也將同時“雇傭”他們的AI代理。這意味著：

公司擁有代理的知識產權：就像員工的工作成果一樣，AI代理的產出也屬于公司

企業級管理與安全：微軟已通過Entra ID為代理提供身份管理、條件訪問，對代理訪問數據進行保護，并像管理端點一樣通過Defender管理代理環境，防止憑據竊取等安全問題

至于個人是否能將自己的AI代理帶入工作中？納德拉認為，需要嚴格分離個人與企業身份（如Microsoft賬戶和Entra ID），就像分離個人郵箱和企業郵箱一樣，避免數據泄露和知識產權混淆。保持這種清晰的界限至關重要

參考：

https://www.youtube.com/watch?v=w87UvmMcmW4

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