[微軟] 微軟CEO:AGI並非真正基准,AI行業也不會"贏家通吃"
在我談微軟的收入將是什麼樣子之前，所有壹切的唯壹制約因素有壹個。我覺得，我們在所有 AGI 的炒作中有些自誇。記住，發達國家的經濟增長率是 2%，如果調整通脹的話，可能是零增長。
所以，2025 年，當我們坐在這裡時，我不是經濟學家，但至少我能看出我們有壹個真正的增長挑戰。因此，首先我們必須做的是，當我們說這就像是工業革命時，讓我們實現那種工業革命式的增長。
對我來說，那意味著 10%、7%，發達國家經過通脹調整後增長 5%。那才是真正的標杆。不能只是供應端的變化。
事實上，這就是問題所在，很多人在寫這個，我很高興他們寫這些，真正的贏家不會是科技公司。贏家將是那些使用這種豐富的商品的廣泛行業，順便說壹下，智能將變得豐富，突然間生產力上升，經濟的增長速度加快。當這種情況發生時，我們這個行業就好起來了。
但對我來說，那才是關鍵時刻。我們自己宣稱達成某個 AGI 的裡程碑，對我來說，那只是壹些無意義的基准修改。真正的基准是：全球經濟增長 10%。
Dwarkesh Patel：好吧，如果全球經濟增長 10%，假設世界經濟總量是 10 萬億美元，那如果增長 10%，相當於每年多創造 10 萬億美元的價值。如果是這樣，作為壹個超大規模服務商...... 800 億美元似乎太少了，但難道你們不應該做到 8000 億美元嗎？
如果你真的認為在幾年內，全球經濟能以這個速度增長，而關鍵瓶頸將是：你是否擁有足夠的算力來部署這些 AI，完成所有這些工作？
Satya Nadella：沒錯。但順便說壹下，經典的供應方觀點是，“嘿，讓我建好了，他們就會來。”這是壹個論點，畢竟我們也做過，我們敢冒足夠的風險去做。
但在某個時候，供應和需求必須匹配。這就是為什麼我同時關注這兩個方面。你完全可能在炒作供應方時偏離軌道，而沒有真正理解如何將其轉化為對客戶的實際價值。
這就是為什麼我關注我的推理收入，也是為什麼我會披露推理收入的原因之壹...... 有趣的是，很多人並沒有談論他們的真實收入，但對我來說，這是理解它的壹個重要標准。
你不能指望它們在任何給定時刻都對稱匹配，但你需要有實際證明，證明你能夠把昨天的“資本”轉化為今天的需求，這樣你才能再次投資，甚至可能以指數級的方式投資，知道你不會完全錯配增長速度。
Dwarkesh Patel：我在想這兩種觀點是否存在矛盾，因為你做得很好的壹件事就是提前下注。你在 2019 年就投資了 OpenAI，甚至是在 Copilot 和任何應用出現之前。
如果你看看工業革命，這些 6%、10% 的鐵路建設和其他東西，其中很多都不是像 "我們已經從車票上獲得了收入，現在我們要...... "
Satya Nadella：那時候確實有很多錢被浪費了。
Dwarkesh Patel：沒錯。那麼，如果你真的認為這裡有潛力將世界的增長率提高 10 倍或 5 倍，然後你可能會想，“那麼，GPT-4 的收入是多少？”
如果你真的認為這是下壹個層次的可能性，你難道不應該說“瘋狂點，做數千億美元的算力”嗎？我覺得是有可能的，對吧？
Satya Nadella：有趣的事情就在這裡，沒錯。這就是為什麼我覺得對基礎設施采取平衡的方法非常重要。問題不在於建造算力，而是在於建造那些不僅能幫助我訓練下壹個大模型，還能為下壹個大模型提供服務的算力。只有做到這兩點，你才有可能真正利用你的投資。
所以，這不是單純地在比誰能建造壹個模型，而是在比誰能創造壹種世界上正在使用的商品，推動……你必須有完整的思路，而不僅僅是關注某壹件事。
順便說壹下，其中壹個問題是，肯定會有過度建設。關於你提到的互聯網泡沫時期的情況，大家都知道，現在你需要更多的能源，需要更多的算力。多虧了這壹點，每個人都會加入這場競賽。
實際上，不僅僅是公司在部署，國家也會投入資本，而且顯然……我非常激動自己是壹個領導者，因為，順便提壹下，我建造了很多，也租賃了很多。我很高興看到我將在 2027 年、2028 年租賃大量的算力，因為我看到這些建設情況，我想，“這太棒了。”唯壹會發生的事就是，所有算力的建設將導致價格下降。
智能的價格正在下降
Dwarkesh Patel：說到價格下降，你最近在 DeepSeek 模型發布後發了壹條關於傑文斯悖論（Jevons Paradox）的推文。我很好奇你能否詳細解釋壹下。傑文斯悖論發生在需求對某物的價格高度彈性時。智能是不是也受到價格下降的制約？
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所以，2025 年，當我們坐在這裡時，我不是經濟學家，但至少我能看出我們有壹個真正的增長挑戰。因此，首先我們必須做的是，當我們說這就像是工業革命時，讓我們實現那種工業革命式的增長。
對我來說，那意味著 10%、7%，發達國家經過通脹調整後增長 5%。那才是真正的標杆。不能只是供應端的變化。
事實上，這就是問題所在，很多人在寫這個，我很高興他們寫這些，真正的贏家不會是科技公司。贏家將是那些使用這種豐富的商品的廣泛行業，順便說壹下，智能將變得豐富，突然間生產力上升，經濟的增長速度加快。當這種情況發生時，我們這個行業就好起來了。
但對我來說，那才是關鍵時刻。我們自己宣稱達成某個 AGI 的裡程碑，對我來說，那只是壹些無意義的基准修改。真正的基准是：全球經濟增長 10%。
Dwarkesh Patel：好吧，如果全球經濟增長 10%，假設世界經濟總量是 10 萬億美元，那如果增長 10%，相當於每年多創造 10 萬億美元的價值。如果是這樣，作為壹個超大規模服務商...... 800 億美元似乎太少了，但難道你們不應該做到 8000 億美元嗎？
如果你真的認為在幾年內，全球經濟能以這個速度增長，而關鍵瓶頸將是：你是否擁有足夠的算力來部署這些 AI，完成所有這些工作？
Satya Nadella：沒錯。但順便說壹下，經典的供應方觀點是，“嘿，讓我建好了，他們就會來。”這是壹個論點，畢竟我們也做過，我們敢冒足夠的風險去做。
但在某個時候，供應和需求必須匹配。這就是為什麼我同時關注這兩個方面。你完全可能在炒作供應方時偏離軌道，而沒有真正理解如何將其轉化為對客戶的實際價值。
這就是為什麼我關注我的推理收入，也是為什麼我會披露推理收入的原因之壹...... 有趣的是，很多人並沒有談論他們的真實收入，但對我來說，這是理解它的壹個重要標准。
你不能指望它們在任何給定時刻都對稱匹配，但你需要有實際證明，證明你能夠把昨天的“資本”轉化為今天的需求，這樣你才能再次投資，甚至可能以指數級的方式投資，知道你不會完全錯配增長速度。
Dwarkesh Patel：我在想這兩種觀點是否存在矛盾，因為你做得很好的壹件事就是提前下注。你在 2019 年就投資了 OpenAI，甚至是在 Copilot 和任何應用出現之前。
如果你看看工業革命，這些 6%、10% 的鐵路建設和其他東西，其中很多都不是像 "我們已經從車票上獲得了收入，現在我們要...... "
Satya Nadella：那時候確實有很多錢被浪費了。
Dwarkesh Patel：沒錯。那麼，如果你真的認為這裡有潛力將世界的增長率提高 10 倍或 5 倍，然後你可能會想，“那麼，GPT-4 的收入是多少？”
如果你真的認為這是下壹個層次的可能性，你難道不應該說“瘋狂點，做數千億美元的算力”嗎？我覺得是有可能的，對吧？
Satya Nadella：有趣的事情就在這裡，沒錯。這就是為什麼我覺得對基礎設施采取平衡的方法非常重要。問題不在於建造算力，而是在於建造那些不僅能幫助我訓練下壹個大模型，還能為下壹個大模型提供服務的算力。只有做到這兩點，你才有可能真正利用你的投資。
所以，這不是單純地在比誰能建造壹個模型，而是在比誰能創造壹種世界上正在使用的商品，推動……你必須有完整的思路，而不僅僅是關注某壹件事。
順便說壹下，其中壹個問題是，肯定會有過度建設。關於你提到的互聯網泡沫時期的情況，大家都知道，現在你需要更多的能源，需要更多的算力。多虧了這壹點，每個人都會加入這場競賽。
實際上，不僅僅是公司在部署，國家也會投入資本，而且顯然……我非常激動自己是壹個領導者，因為，順便提壹下，我建造了很多，也租賃了很多。我很高興看到我將在 2027 年、2028 年租賃大量的算力，因為我看到這些建設情況，我想，“這太棒了。”唯壹會發生的事就是，所有算力的建設將導致價格下降。
智能的價格正在下降
Dwarkesh Patel：說到價格下降，你最近在 DeepSeek 模型發布後發了壹條關於傑文斯悖論（Jevons Paradox）的推文。我很好奇你能否詳細解釋壹下。傑文斯悖論發生在需求對某物的價格高度彈性時。智能是不是也受到價格下降的制約？
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