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【苏州大量外企撤资？官方回应：不实******
据苏州市网络联合辟谣平台消息，近日，有网民在互联网传播“苏州大量外资企业撤离”。记者联系苏州市市场监督管理局了解到，该消息为不实信息。据苏州市市场监督管理局提供的相关数据显示：2024年10月，苏州市外资期末实有24639户，同比增长1.91%，较上月相比增加35户。与2023年12月相比增加近1000户（2023年12月底全市外资实有23640户）。
】【央视“科晚”来了！比亚迪王传福、科大讯飞刘庆峰亮相发声！******
12月29日，中央广播电视总台首次推出“跨年科技秀”——《中国科技创新盛典》（总台“科晚”）。
作为科技企业的杰出代表，比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福与科大讯飞董事长刘庆峰受邀出席此次“科晚”。他们的参与不仅彰显了科技企业在国家创新体系中的重要地位，也为晚会增添了更多光彩与深度。
2023年，我国首次成为世界第一大汽车出口国。2024年，我国新能源汽车年产量首次突破了1000万辆，同时也是全球首个新能源汽车年产达1000万辆的国家。
中国新能源汽车的高速发展，离不开核心技术的创新和突破。据统计，中国新能源汽车的专利公开量已经占全球的70%。越来越多的中国品牌依靠技术链产业链的优势，在全球竞争中掌握了新能源汽车领域的话语权。
中国新能源汽车产业代表王传福说：“几百年前，海上的丝绸之路，为大家带去了茶叶、丝绸、瓷器，促进了文明的交流和融合。几百年后的今天，沿着这条新航线再次出发，这一次我们带去的是更具有创新精神和科技含量的现代新能源的产品，我们正在开启中国新能源汽车的‘大航海时代’。”
人工智能产业代表刘庆峰则在央视“科晚”为我们分享了具体而生动的案例，诠释AI技术的应用场景。
其中，机器狗小汐现场表演“闻声识危险”。它可以迅速辨别比蚊子叫声还小的声音，从而辅助排查工厂管道泄漏等隐患。
AI+教育黑板，则能够自动变成了能旋转、能“解剖”的标准几何图形，让教学过程更直观生动。
刘庆峰说：“人类从来就没有停止过进化，科技的发展就是人类进化的一种全新的方式。我们的目标就是希望让人工智能赋能每个人，让每一个普通人都能够站在人工智能肩膀上成为更好的自己。”
综合自央视新闻
责编：叶舒筠
证券时报各平台所有原创内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关行为主体法律责任的权利。
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]article_adlist-->】【鼎盛注册平台：为您的事业开启成功之门******
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总结
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2023年，我国首次成为世界第一大汽车出口国。2024年，我国新能源汽车年产量首次突破了1000万辆，同时也是全球首个新能源汽车年产达1000万辆的国家。
中国新能源汽车的高速发展，离不开核心技术的创新和突破。据统计，中国新能源汽车的专利公开量已经占全球的70%。越来越多的中国品牌依靠技术链产业链的优势，在全球竞争中掌握了新能源汽车领域的话语权。
中国新能源汽车产业代表王传福说：“几百年前，海上的丝绸之路，为大家带去了茶叶、丝绸、瓷器，促进了文明的交流和融合。几百年后的今天，沿着这条新航线再次出发，这一次我们带去的是更具有创新精神和科技含量的现代新能源的产品，我们正在开启中国新能源汽车的‘大航海时代’。”
人工智能产业代表刘庆峰则在央视“科晚”为我们分享了具体而生动的案例，诠释AI技术的应用场景。
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刘庆峰说：“人类从来就没有停止过进化，科技的发展就是人类进化的一种全新的方式。我们的目标就是希望让人工智能赋能每个人，让每一个普通人都能够站在人工智能肩膀上成为更好的自己。”
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]article_adlist-->】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。
质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。
价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。
上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论：
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。
广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”
“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。
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🔍 内容摘要
1. 重塑微软辉煌：Satya Nadella 强调“成长型心态”和文化变革，近t荐引导微软从自满中走出，期访重塑使命与战略，谈从体以一致性和长期努力推动公司实现转型与持续成功。领到对的分
2. 投资 OpenAI：微软对 OpenAI 的转型智持续投资表明其对大模型技术和 AI 算力潜力的重视，这不仅是微软微软一项技术合作，更是近t荐微软强化其云计算和 AI 产品竞争力的长期战略。
3. 传统搜索与消费级 AI 的期访挑战：传统搜索是无状态的，但 AI 的“有状态化”能力，让用户可以进行更复杂的多轮交互式搜索，显著提升了信息获取的效率和精确度，重新定义了搜索引擎的核心价值。
4. AI 智能体的未来发展：未来的智能体不仅需要具备记忆和复杂任务执行能力，还必须在数据安全、隐私保护和透明治理方面满足用户和监管的要求，以实现真正的普及化。
5. 智能体在 Windows 和开放平台的潜力：Windows 的开放性允许用户拥有更多控制权，但需要通过增强安全措施（如权限管理）来防范风险。
6. 智能体的突破方向：实现记忆功能、优化任务执行效率并完善权限管理是 AI 智能体未来发展的关键，这些将决定其能否在更广泛的应用场景中胜出。
图｜播客 Shownotes
微软转型
1) Brad Gerstner：你于 1992 年加入微软；2007 年接手在线业务；2009 年推出 Bing 搜索引擎；2011 年负责服务器业务，并推出 Azure（微软的云计算平台）；2014 年成为微软 CEO。在你的领导下，Azure 的营收从 10 亿美元增长到 660 亿美元，推动公司总营收提升了 2.5 倍，总利润增长超过 3 倍，股价几乎翻了 10 倍，为微软市值增加了近 3 万亿美元。
回顾过去十年，哪些关键改变帮助你释放了公司的潜力，改变了微软的方向，并带来了如此非凡的成功？
Satya Nadella：对我来说，这是一段从 1992 年持续至今的旅程，尽管 2014 年是一个重要节点，标志着我承担了更大的责任。我的核心理念很简单：观察我们何时成功、何时失败，然后更多地重复成功，尽量避免失败。
1992 年，我加入微软，当时公司刚推出 Windows 3.1。pg赏金女王单机版试玩平台我原本在 Sun Microsystems（太阳微系统公司）工作，计划去读商学院，但接受了微软的邀请，这是我做过的最明智的决定。那时，Windows NT（1993 年推出的操作系统系列）和 x86（1978 年推出的英特尔处理器架构）让我意识到客户端的变化将传导至服务器端。微软作为一家平台和合作伙伴公司，会顺应这波浪潮蓬勃发展。
随后，互联网兴起带来了新的转型。我们在浏览器领域取得了一定成功，却错失了“搜索”这一互联网的核心组织层。当时，微软没有意识到搜索的重要性。移动领域亦如此，尽管我们参与其中，但未能抓住机会，而 iPhone 的出现改变了一切。幸运的是，我们在云计算方面做对了决策。
如今，我们正迎来 AI 带来的第四次转型。回顾这些经验，我学到的一个重要教训是：不要因为竞争对手的举动而盲目跟随。快速跟随有时是有效的，但如果仅仅出于嫉妒去模仿，是无法成功的。关键在于你所做的事情与公司的利益、品牌精神是保持一致的。并清楚我们能够做得更好。
例如，Jeffrey Moore（知名作家、演讲者和顾问）曾告诉我：“做那些客户期待你去做的事情。”我非常认同这个观点。以云计算为例，刚接触 Azure 时，很多人告诉我云计算是一场赢家通吃的竞争，Amazon 已经赢了。但我并不认同，因为在服务器领域与 Oracle 和 IBM 竞争的经历让我深知，基础设施领域不可能是赢家通吃的局面。
关键在于识别自身的结构性优势，以及合作伙伴和客户对我们的期望，并基于此采取行动。我认为这是战略的核心，也是我们取得成功的原因之一。当然，文化、使命感和目标也是实现成功的必要条件。但从战略角度来看，识别并利用结构性优势以及客户的“许可”，是我认为自己做得比较成功的地方。
2) Bill Gurley：有些人认为微软的黄金时代已经过去了，那么，作为新任 CEO，你具体做了什么来重塑企业文化并推动公司走向新的方向？对其他新任 CEO，你有什么建议？
Satya Nadella：我认为我的最大优势在于，我是一个彻头彻尾的“内部人士”。我的整个职业生涯几乎都在微软度过。因此，当我批评公司文化时，实际上也是在批评自己。从某种意义上说，这让我避免了外来者批评内部人员时可能带来的对立局面。更多的时候，我是在反思自己的行为，因为我本身就是这家公司文化的一部分。正是这样的背景，使我在推动文化变革时，能够更自然地指出问题，而不会让人感到我是从外部视角在评判公司。
我记得微软第一次成为市值最高的公司时，我走在公司园区，深刻感受到当时我们，包括我自己，都有一种自满的情绪，仿佛一切的成功都归功于我们的聪明才智。但那种感觉提醒我，这种文化是绝对需要避免的。正如我经常说的，从古希腊到现代硅谷，唯一会让文明、国家和公司衰落的东西就是傲慢。
在成为 CEO 的前几年，我的妻子曾向我推荐了 Carol Dweck 的《Mindset》。我最初是为孩子的教育读这本书，但后来发现，书中的“成长型心态”理念不仅对教育有帮助，也完全适用于工作和生活。事实上，这种理念也成为了微软推动文化变革的核心。这不仅是一个管理理论，它贯穿于生活的方方面面：你可以成为更好的父母、伴侣、朋友、邻居、经理，甚至是领导者。
我常用一句话来总结这一点：从“无所不知”转变为“无所不学”。但这并不是一个可以抵达的终点，因为一旦你觉得自己已经具备成长型心态，实际上就违背了这种心态的本质。
推动文化变革需要时间、耐心，以及自上而下和自下而上的共同努力。无论是在公司全员会议，还是我的高管团队会议中，我都会以使命和文化为讨论的起点和终点。在过去近 11 年里，我始终坚持这样的框架：使命、文化，以及具体的战略与产品方向。每一个词都是经过精心选择的，我反复强调这些核心理念，甚至到让自己都觉得重复得有些乏味，但正是这种一致性，使文化变革真正生根发芽。
Part.02
投资 OpenAI
3) Brad Gerstner：微软错过了搜索和移动，但搭上了云计算的末班车。当你开始考虑下一个阶段的转变时，似乎很早就意识到 Google 可能在 AI 领域凭借 DeepMind 处于领先地位。于是，你们决定投资 OpenAI。是什么让你坚定了这个方向，而不是继续专注于微软内部的 AI 研究？
Satya Nadella：微软在 AI 领域的投入已经持续了很长时间。1995 年，比尔·盖茨创立了微软研究院（MSR），其早期研究方向之一就是自然用户界面（NUI），旨在通过自然直观的方式让用户与设备交互。他对此非常感兴趣，第一个研究团队专注于语音技术，Rick Rashid（微软前首席研究官）和李开复（曾任微软亚洲研究院院长）都参与其中。我们始终致力于攻克 NUI，尤其在语言处理方面投入了大量精力。事实上，Geoffrey Hinton（深度学习之父）早期在 MSR 期间就从事深度神经网络（DNN）的研究，后来被 Google 聘用。
然而，在 2010 年代初期，我们错失了一些关键时机，未能像 Google 那样大力投资 DeepMind 等项目。这让我感到遗憾，但我一直想找到突破口，比如 Skype Translate，这是我早期非常关注的项目之一。在这个项目中，我们首次发现了迁移学习的潜力：训练一个语言对（language pair：一对源语言和目标语言）的模型能够提升其他语言对的表现。这让我对语言处理技术充满兴趣，也促使我和 Kevin Scott（微软首席技术官）持续关注这一领域。
我第一次接触 OpenAI，是因为 Elon Musk 和 Sam Altman 希望使用微软的 Azure 资源（微软提供的一项云计算平台服务）。当时他们主要专注于强化学习（RL）和 Dota 2 等项目。后来，他们再次找到我们，讨论语言处理技术，尤其是 Transformers 和自然语言模型。这是一个关键时刻，因为涉及到我们的核心业务。
这也涉及我曾经对微软的战略定位的思考——微软在信息管理领域的结构性定位究竟是什么？想要在已有的模型结构中找到非线性的增长突破，就像 Bill 你总说（Bill 指本 Podcast 主持人 Bill Gurley，投资机构 Benchmark 合伙人），在数字世界里，关键在于信息管理。我们来整理和表达数字世界。因此，微软曾尝试通过 WinFS 等项目将所有信息进行模式化，但实践证明，这几乎是不可能的。突破点在于如何通过语言和推理来实现这一目标。
这些因素促使我选择与 OpenAI 合作。他们团队的野心让我印象深刻，尤其是在 Scaling Laws 上的研究，我当时看了 Dario（原 OpenAI 研究副总裁，现 Anthropic 创始人兼 CEO）写的关于 Scaling Law 的研究，当时 Ilya也还在 OpenAI，我们决定赌一把，事实证明这是正确的选择。比如 GitHub Copilot 的成功案例，就进一步增强了我们在这一领域深耕的信心。
Part.03
传统搜索和消费级 AI
4) Brad Gerstner：从应用层面来看，消费级 AI 正在对传统搜索引擎带来巨大的挑战。现在的消费者更倾向直接获取答案，而不是通过搜索引擎寻找信息。你怎么看这种变化？在“答案时代”，Google 和 Bing 是否还能继续发展传统搜索业务？应该采取哪些措施才能与 ChatGPT 竞争？
Satya Nadella：“聊天与答案的结合”是 ChatGPT 的独特之处。无论是品牌还是产品，它都像一个有状态化的智能体，有状态化。而传统搜索尽管拥有搜索历史，本质上仍然是无状态的。我与苹果尝试达成搜索合作已有十年。当库克最终与 Sam 合作时，我是最开心的人。我宁愿 ChatGPT 获得这次合作机会，因为微软与 OpenAI 之间有商业与投资关系。
分发能力在这一领域尤为重要，这是 Google 的巨大优势。他们在苹果设备和安卓系统上都是默认搜索引擎，可以帮他们触达广泛的用户群体。而用户习惯一旦形成，很难改变。比如，许多人仍会直接在浏览器地址栏输入问题，即使我更倾向于使用 Copilot（微软 AI 助手），但在导航性搜索时，我依然会选择 Bing。不过，对于大多数其他查询，我已经转向使用 Copilot。这种用户行为的转变正在越来越多的发生。
在一些领域，比如购物和旅行，我们只差一两个强大的AI代理，便可实现彻底变革。这可能成为传统搜索被颠覆的关键点。企业级搜索虽然尚未完全迁移到聊天界面，但一旦这一变化开始，转变将非常迅速。
Mustafa（DeepMind 联合创始人之一）的团队有三个核心产品：Bing、MSN（微软门户网站和新闻服务）以及 Copilot。这三者形成了一个生态系统：信息流、传统搜索和新的智能体界面。它们都与内容提供商建立了社交契约，例如流量、支持付费墙和广告等模式。此外，微软也有分发优势，比如 Windows，这始终是我们的强项。
虽然我们曾在浏览器领域输给 Chrome，但现在通过 Edge 和 Copilot，我们有机会重新争夺市场。即便是像 Gemini 这样的新玩家，也必须努力争取用户。不管怎么说，Windows 是一个开放系统，在这个平台上，Gemini 有机会，ChatGPT 也有机会。
Part.04
AI 智能体的未来
5) Bill Gurley：大家都在讨论智能体的未来，尤其是在跨应用或系统数据上的操作问题。微软掌控着 Windows 生态系统，同时也在 iPhone 和 Android 上推出了应用程序。那么，苹果是否会允许微软控制 iOS 上的其他应用吗？微软会允许 ChatGPT 在 Windows 上启动应用并且获取应用的数据吗？如果考虑一下搜索和商业化的关系，那就可以再延伸这个问题到，例如Booking 是否会允许 Gemini 在未经许可或知情的情况下执行交易？
Satya Nadella：我们目前还无法预测这一切会如何发展。不过可以参考一些传统做法，比如早期商业应用如何通过连接器和连接器许可实现互操作性，并因此形成了一种商业模式。SAP（服务访问点）是一个经典案例：只要拥有连接器，就可以访问 SAP 的数据。我认为，随着智能体之间的接口出现，类似的模式也可能在智能体中出现。
在消费领域，情况更为不确定。在企业领域，规则可能更明确。如果你想在我的“操作空间”内执行任务，或从我的“数据模型”中提取数据，可能需要通过某种许可的接口。以微软的 Copilot 为例，目前我可以通过连接器访问 Adobe、SAP，甚至CRM（客户关系管理）等系统。
我们订阅了大量 SaaS 应用，但实际上很少直接使用，更多是通过团队中的某个人输入数据。在 AI 时代，数据使用强度大幅提升，因为所有数据变得触手可及。一个简单的查询就能调用所有数据源。例如，我可以发起一个请求：“告诉我 Benchmark（硅谷著名风投公司）投资的所有公司信息。”系统就能从网络和 CRM 数据库中整合数据，生成一份详细笔记。所以在某种程度上，所有这些都可以被商业化。
6) Bill Gurley：你们会允许 ChatGPT 在 Windows 操作系统上随意打开各种应用吗？
Satya Nadella：关于这种“超越计算”（over-the-top computing）的行为，控制权到底掌握在谁手里——是用户，还是操作系统？这是一个值得探讨的问题。在 Windows 这样的开放平台上，最终的控制权更多掌握在用户手里。除了设置一些安全护栏，我们并没有太多方法阻止用户自主选择这些行为。这让我最担忧的一点是安全风险。如果恶意软件被下载并开始自动执行操作，可能会造成严重后果。因此，我们需要在操作系统层面加入更多防护措施，比如提升访问权限管理、明确设置特权，以规范这些计算行为。
而对于苹果和谷歌，他们的平台显然更加封闭，拥有更大的控制权。他们可能根本不会允许这种情况发生。从某种意义上看，这是他们的优势，但也取决于未来的反垄断法规如何裁决。这一领域的发展值得持续关注。
7) Bill Gurley：你会允许 Android AI，或 iOS AI，通过微软客户端访问手机上的电子邮件吗？
Satya Nadella：我们曾授权 Apple Mail 与 Outlook 实现同步。从表面看，这种做法似乎会导致价值外泄（开放某些核心功能可能弱化自身竞争优势）。但从长远看，这其实是维持 Exchange 市场份额的关键。如果当时我们没有这么做，影响可能更为严重。
我们需要围绕 Microsoft 365 建立一套信任机制。这种信任框架有两个核心原则：
1. 数据所有权和客户授权：这些数据属于客户，而非微软。任何代理都需经过客户同意，同时需要客户的 IT 部门批准。这不是微软可以一键设置的某种通用权限，而是需要明确的客户授权流程。
2. 建立信任边界：在接入代理的过程中，我们必须定义清晰的信任边界。这种机制类似于苹果在其生态系统中构建的信任体系。例如，Apple Intelligence 在用户隐私和数据保护上设置了严格的规则。我们会围绕 Microsoft 365 采取类似的方式，通过建立高度透明的权限管理和合规体系，确保每一次数据调用和操作都在信任框架内完成。
8) Brad Gerstner：Mustafa 说 2025 年将是拥有“无限记忆”的一年，而我们认为下一个 10 倍的突破点可能是将持久记忆与执行任务的能力结合起来。我们已经看到一些雏形，我也相信 2025 年记忆问题大致能解决。
那么，我何时可以对 ChatGPT 说：“帮我订下周二西雅图四季酒店的最低价房间”？你认为计算机操作会成为早期的试验案例吗？你觉得实现这个目标会很难吗？
Satya Nadella：是的，目前最开放的任务执行领域依然面临巨大挑战。然而，除了提升模型本身及其基础能力之外，还有两三个方向值得重点关注：
1. 记忆：让模型拥有更持久的记忆能力以及上下文感知能力。
2. 工具使用或任务执行：让代理能够执行更复杂的操作。
3. 权限管理：以微软内部的 Purview 产品为例（一款数据治理和合规性解决方案），权限管理在确保用户以安全方式访问内容、同时具备治理功能方面，变得愈发重要。
如果能够将这三个方向整合在一起，打造具备管理能力、可验证性以及记忆能力的智能体，自主工作这个领域将进入一个全新的阶段。
尽管如此，我仍然认为 Co-pilot 是 AI 界面设计的关键。即使在完全自主化的未来，某些例外情况依然需要通过请求许可或确认调用来处理。因此，UI 层将在组织工作、成果展示和流程管理中起到核心作用。
目前，GPT-4.0 模型已经在功能调用方面表现良好。在 ToB 场景中，它的功能更加完善，但在 ToC 应用上仍面临更大的挑战。原因在于开放式的网络功能调用难度较高。例如，在多个网站上完成功能调用相对简单，但当任务涉及到预订票务等情境时，后端架构的变化可能会导致模型出错。
我认为 O1 版本或许能够更进一步。如果它可以实现可验证、自适应，会更具突破性。然而，要真正实现大范围的自动化任务执行，可能还需要一到两年的时间。
不过，从企业视角来看，当前我们已经可以通过 Dynamics 系统（微软的企业资源规划和客户关系管理系统）实现一些自主任务。例如，销售代理、市场代理和供应链代理能够自动完成供应商沟通、更新数据库、调整库存等任务。在某些特定场景下，这些功能已经能够有效运行。
Part.05
AI 重塑工作与应用
9) Brad Gerstner：现在很多人都在讨论如何衡量投资回报率（ROI）。微软有超过 22.5 万名员工，你们是否在利用 AI 提升生产力、降低成本、增加收入？如果有，最大的实例是什么？
当我问黄仁勋他如何实现营收 2 到 3 倍增长时，他预计员工数量仅增加 25%，因为有 10 万个 AI Agents 帮助完成工作。如果 Azure 要实现 2 到 3 倍的营收增长，你是否也预计员工数量会有类似的杠杆效应？
Satya Nadella：这个问题不仅是微软关注的重点，也是客户的关注点。我将其视为知识工作的“精益生产”管理。在工业领域，“精益”通过提高价值和减少浪费，实现增长。而 AI 可以看作知识工作的“精益”，推动端到端流程优化，自动化并提高效率。
在具体应用上：
1. 客户服务：我们在客户服务上的年投入约 40 亿美元，从 Xbox（微软游戏机）到 Azure，通过前端拦截率的提高降低成本，同时提高客服效率和客户满意度。
2. GitHub Copilot：Copilot 完全改变了开发者工作流，从问题到计划，再到多文件编辑，流程更加高效。
3. Microsoft 365 Copilot：这是最广泛的应用之一，比如我每次准备客户会议，Copilot 会从 CRM、邮件、Teams 会议记录及网络信息中整合所有内容，生成动态报告，与团队实时共享。过去需手动准备的 CEO 简报流程被直接简化为一个搜索查询。
此外，供应链通常滞后于实时数据，而 AI 可以实时提供决策支持，改变传统的滞后流程。总体目标是通过 AI 实现运营杠杆，以减少总体人力成本，提高单人产出效率和研究员的 GPU 使用率。