[微軟] 微軟CEO:AGI並非真正基准,AI行業也不會"贏家通吃"
我們所做的壹切都是為了全力擁抱那個時代，無論是在 Word 中使用 HTML，還是我們自己構建壹個新的瀏覽器並為之競爭，抑或是在我們的服務器堆棧上構建壹個 web 服務器。然而，不可否認的是，我們錯過了網絡上最大的商業模式，因為我們都認為網絡的核心是分布式——誰能想到搜索會成為組織網絡的最大贏家呢？顯然我們沒有看到這壹點，而 Google 看到了，並且執行得相當出色。
所以，這就是我學到的壹個教訓：你不僅要把握好技術趨勢，還必須了解這壹趨勢將在哪裡創造價值。這些商業模式的轉變可能比技術趨勢的變化更難預測。
AI 行業不會“贏家通吃”
Dwarkesh Patel：人工智能的價值將在哪裡創造？
Satya Nadella：這是壹個很好的問題。我可以比較有信心地說兩個地方。壹是表現良好的超大規模運營商（Hyperscaler），因為從根本上講，如果你回顧壹下 Sam 和其他人的描述，如果智能是計算的對數，那麼誰能進行大量計算，誰就是大贏家。
另壹個有趣的地方是，如果你看壹下任何 AI 工作負載的底層，就像拿 ChatGPT 來說，並不是每個人都對 GPU 方面的進展感到興奮，雖然它很棒。事實上，我甚至把我的計算資源看作是 AI 加速器、存儲和計算的比率。在規模上，你必須不斷擴展它。
Dwarkesh Patel：是的。
Satya Nadella：所以，全球對這種基礎設施的需求將會呈指數級增長。
Dwarkesh Patel：沒錯。
Satya Nadella：因此，事實上，擁有這些 AI 工作負載就像是天賜之物，因為你猜怎麼著？他們對計算的需求更大，不僅是為了訓練，也是為了測試時。想想看，壹個 AI 智能體會以指數級的速度增加計算量，因為這不只是壹個人調用壹個程序，而是壹個人調用的程序又會調用更多的程序。這將創造出巨大的計算基礎設施需求和規模。因此，我們的超大規模業務，Azure 業務，以及其他超大規模公司，我認為這是壹件大事。
之後，情況就變得有點模糊了。你可以說，嘿，有贏家通吃的模式，但我沒發現。順便說壹下，這是我學到的另壹件事：善於理解哪些市場是贏家通吃，哪些不是贏家通吃，某種意義上來說，這就是壹切。我記得在我剛開始進入 Azure 時，亞馬遜已經領先很多，人們會來找我，投資者也會找我說，“哦，結束了，你們永遠無法趕上，亞馬遜是贏家通吃。”
在與甲骨文和 IBM 在客戶端-服務器領域競爭過後，我知道買家是不會容忍贏家通吃的。從結構上講，超大規模公司永遠不會是贏家通吃的，因為買家很聰明。
消費者市場有時可能是贏家通吃的，但只要買方是公司、企業、IT 部門，他們就會希望有多個供應商。所以，你得成為其中壹個供應商。
我認為，這在模型方面也會發生。會有開源的存在，也會有壹個“管制者”。就像在 Windows 上，我學到的壹個重要教訓是，如果你有壹個閉源操作系統，那麼壹定會有壹個與之互補的開源系統。
因此，在某種程度上，這就是對事態發展的真正制衡。我認為在模型方面，可能會有少數幾個閉源的，但壹定會有開源的替代方案，開源的替代方案實際上會確保閉源的贏家通吃被遏制。
這是我對模型方面的看法。順便說壹下，如果這些東西真的像人們說的那樣強大，政府是不會坐視不管讓私營公司到處……全世界都是如此。所以，我不認為它是贏家通吃的。
除此之外，我認為還是老壹套，那就是在消費者市場，某些類別中，可能會有贏家通吃的網絡效應。畢竟，ChatGPT 就是壹個很好的例子。
它是壹個規模化（at-scale）的消費產品，已經獲得了真正的“逃逸速度”（escape velocity）。我去 App Store 看，它總是排在前伍名，我就會想，“哇，真不可思議。”
所以，他們能夠利用這個早期優勢，把它轉化為應用程序優勢。在消費者市場上，這種情況可能發生。而在企業市場上，我認為不同的類別會有不同的贏家。至少我是這樣分析的。
Dwarkesh Patel：我還有很多問題。我們壹會兒要聊量子計算，但關於模型可能被商品化的觀點：也許幾年前就有人對雲計算提出過類似的論點——從根本上說，它不過就是壹塊芯片和壹個盒子。
但最終，當然，你和其他許多人找到了在雲計算中獲得驚人利潤率的方法。你們找到了規模經濟的途徑，並增加了其他的價值。從根本上說，即使拋開行話不談，如果你有了 AGI，並且它能幫助你創造更好的 AI ——現在是合成數據和強化學習（RL），也許未來是自動化的 AI 研究員——這似乎是鞏固優勢的壹個好方法。我很好奇你對此怎麼看，單純是關於在這方面走在前面真的很重要的這個想法。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
所以，這就是我學到的壹個教訓：你不僅要把握好技術趨勢，還必須了解這壹趨勢將在哪裡創造價值。這些商業模式的轉變可能比技術趨勢的變化更難預測。
AI 行業不會“贏家通吃”
Dwarkesh Patel：人工智能的價值將在哪裡創造？
Satya Nadella：這是壹個很好的問題。我可以比較有信心地說兩個地方。壹是表現良好的超大規模運營商（Hyperscaler），因為從根本上講，如果你回顧壹下 Sam 和其他人的描述，如果智能是計算的對數，那麼誰能進行大量計算，誰就是大贏家。
另壹個有趣的地方是，如果你看壹下任何 AI 工作負載的底層，就像拿 ChatGPT 來說，並不是每個人都對 GPU 方面的進展感到興奮，雖然它很棒。事實上，我甚至把我的計算資源看作是 AI 加速器、存儲和計算的比率。在規模上，你必須不斷擴展它。
Dwarkesh Patel：是的。
Satya Nadella：所以，全球對這種基礎設施的需求將會呈指數級增長。
Dwarkesh Patel：沒錯。
Satya Nadella：因此，事實上，擁有這些 AI 工作負載就像是天賜之物，因為你猜怎麼著？他們對計算的需求更大，不僅是為了訓練，也是為了測試時。想想看，壹個 AI 智能體會以指數級的速度增加計算量，因為這不只是壹個人調用壹個程序，而是壹個人調用的程序又會調用更多的程序。這將創造出巨大的計算基礎設施需求和規模。因此，我們的超大規模業務，Azure 業務，以及其他超大規模公司，我認為這是壹件大事。
之後，情況就變得有點模糊了。你可以說，嘿，有贏家通吃的模式，但我沒發現。順便說壹下，這是我學到的另壹件事：善於理解哪些市場是贏家通吃，哪些不是贏家通吃，某種意義上來說，這就是壹切。我記得在我剛開始進入 Azure 時，亞馬遜已經領先很多，人們會來找我，投資者也會找我說，“哦，結束了，你們永遠無法趕上，亞馬遜是贏家通吃。”
在與甲骨文和 IBM 在客戶端-服務器領域競爭過後，我知道買家是不會容忍贏家通吃的。從結構上講，超大規模公司永遠不會是贏家通吃的，因為買家很聰明。
消費者市場有時可能是贏家通吃的，但只要買方是公司、企業、IT 部門，他們就會希望有多個供應商。所以，你得成為其中壹個供應商。
我認為，這在模型方面也會發生。會有開源的存在，也會有壹個“管制者”。就像在 Windows 上，我學到的壹個重要教訓是，如果你有壹個閉源操作系統，那麼壹定會有壹個與之互補的開源系統。
因此，在某種程度上，這就是對事態發展的真正制衡。我認為在模型方面，可能會有少數幾個閉源的，但壹定會有開源的替代方案，開源的替代方案實際上會確保閉源的贏家通吃被遏制。
這是我對模型方面的看法。順便說壹下，如果這些東西真的像人們說的那樣強大，政府是不會坐視不管讓私營公司到處……全世界都是如此。所以，我不認為它是贏家通吃的。
除此之外，我認為還是老壹套，那就是在消費者市場，某些類別中，可能會有贏家通吃的網絡效應。畢竟，ChatGPT 就是壹個很好的例子。
它是壹個規模化（at-scale）的消費產品，已經獲得了真正的“逃逸速度”（escape velocity）。我去 App Store 看，它總是排在前伍名，我就會想，“哇，真不可思議。”
所以，他們能夠利用這個早期優勢，把它轉化為應用程序優勢。在消費者市場上，這種情況可能發生。而在企業市場上，我認為不同的類別會有不同的贏家。至少我是這樣分析的。
Dwarkesh Patel：我還有很多問題。我們壹會兒要聊量子計算，但關於模型可能被商品化的觀點：也許幾年前就有人對雲計算提出過類似的論點——從根本上說，它不過就是壹塊芯片和壹個盒子。
但最終，當然，你和其他許多人找到了在雲計算中獲得驚人利潤率的方法。你們找到了規模經濟的途徑，並增加了其他的價值。從根本上說，即使拋開行話不談，如果你有了 AGI，並且它能幫助你創造更好的 AI ——現在是合成數據和強化學習（RL），也許未來是自動化的 AI 研究員——這似乎是鞏固優勢的壹個好方法。我很好奇你對此怎麼看，單純是關於在這方面走在前面真的很重要的這個想法。
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