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长沙软件定制公司 微软CEO：AI代理是新的Excel，而不是ChatGPT
发布日期：2024-10-30 07:16 点击次数：72
当地时期10月21日，在微软AI之旅伦敦站行动上，微软CEO萨提亚·纳德拉发表主题演讲，先容Copilot、Copilot&AI全栈、Copilot诱导三大平台的创新。
纳德拉认为，与摩尔定律雷同，在AI领域Scaling law（缩放定律）亦然存在的。定律标明，每六个月，野心肠能齐会翻倍，其中一部分是由于野心才气的普及，但更多的是由于对数据和算法使用时刻的改进。AI时期下，新的掂量单元是“每好意思元每瓦特的token数”，这是新的货币，新的掂量轨范。
纳德拉称，Copilot当前是统统AI的用户界面，其交互的便捷性就像当年创建Excel表格一样简便。
就像创建一个财务瞻望的Excel表格，当前东谈主们不错使用低代码/无代码器具在Copilot Studio中创建AI代理，并将其集成到Copilot中。用户不错把这些看作是新式的应用关节，任何东谈主齐不错创建这些应用关节，不需要恭候别东谈主来为你创建一个应用关节。
纳德拉强调，现存大领域的字据标明，这些器具正在从根底上转换劳动形态，普及价值、减少虚耗。曩昔工业公司通过精益料理竣事的效果，当前终于在分解劳动中以领域化的样式竣事了。
纳德拉同期显现，OpenAI的o1模子正在优化 AI 开发，并已进入递归阶段：“咱们正在使用 AI 来构建 AI 器具，以构建更好的 AI”。
会上，微软还晓谕，使用Copilot Studio创建自主代理的功能将于下个月公开预览，让更多客户偶然诈欺AI再行构想枢纽业务历程。
以下为纳德拉讲话原文，由AI翻译：
早上好。回到伦敦，回到英国，嗅觉太棒了，尤其是在这么一个新时刻平台降生的时刻，偶然指摘它，看到它在英国的影响，并探讨这种平台调遣所带来的活力，令东谈主兴盛不已。
事实上，我今天早上还在回忆，微软在英国也曾有40年了。我我方在曩昔30年里也通常来英国，我想我第一次来，第一次主题演讲的时候。
我在90年代初作念了一个分会场的演讲，我牢记我作念的是Excel和VB的演示。你知谈，这很真谛。我来这里的时候，个东谈主电脑客户端服务器刚刚降生，然后资历了互联网的汇注时期，接着是云野心和迁徙时期。当前咱们正处于至少是向AI这种新时刻调遣的初期。
我以为这老是有匡助的。我发现让我方了解中枢驱能源是什么短长常有匡助的。
我牢记在92年加入微软的时候，我对时刻发展轨迹有一种隐含的交融，至少是基于摩尔定律，基本上我所需要知谈的即是这个。事实上，我牢记在91年参加PDC（专科开发者大会）时说，哇，接下来会发生什么很了了，那即是x86和个东谈主电脑架构不仅会赢得个东谈主电脑市集，而且基本上会赢得服务器市集。
到90年代末，情况如实如斯。
当前，在某种进程上，雷同的事情正在发生，咱们不错跟踪的新的“定律”是"Scaling law缩放定律”。
正如东谈主们在AI领域所描摹的那样，它是一个教养定律，就像摩尔定律不是物理定律一样，缩放定律亦然教养不雅察所得，但它被咱们称作定律，何况一直灵验。通常地，缩放定律标明，大致每六个月，咱们的野心才气齐会翻倍。
事实上，我通常念念考的一件事是性能。你致使不错说，当前的货币单元是“每好意思元每瓦特的token数”，这是新的货币，新的掂量轨范。每六个月，性能齐会翻倍，其中一部分是由于野心才气的普及，但更多的是由于咱们对数据和算法使用时刻的改进。
你不错说，这一瞥折点始于2010年代初期的深度神经汇注（DNN）时期，但在2018年到2019年，跟着大言语模子（LLM）和Transformer的出现，这一进展显贵加快，何况还在赓续。
这一变化体当前三个基本方面：
起先，野心接口的骨子正在发生根底变化。一朝你有了当然言语处理，尤其是多模态的当然言语处理，包括图像、语音、文本和视频的输入与输出，这意味着每一个野心界面齐会发生转换。
其次，推理才气在增强。若是你望望刚刚发布的o1，它傲气了越来越强的推理才气，无论是贪图照旧推理才气。在曩昔70年的野心历史中，咱们一直在数字化东谈主、地点和事物并交融它们，当前咱们有了一个新的推理引擎来交融它。
终末，你不错输入更多的崎岖文和记念，把这三个方面联结起来，你就在竖立一个相称丰富的AI或代理宇宙，在这个宇宙里你将领有这些AI或代理。有些AI和代理是个东谈主代理，有些将在团队环境中劳动，在组织或业务历程中劳动，致使跨组织劳动。
是以这个丰富的AI代理生态系统会增强咱们也曾竖立的一切。统统数字基础设施和咱们今天领有的器具齐会在这个代理宇宙中得到增强，咱们使用缩放定律行为基础力量来构建这些AI代理。
虽然，这很棒。统统这些时刻齐会存在。问题是，咱们该奈何作念？最紧要的是，咱们怎样将其漂泊为咱们行为公司、行为个东谈主和组织所领有的最紧要职责，那即是偶然赋予东谈主们才气，让他们偶然用以前任何其他时刻齐无法作念到的事情。
是以对我来说，这是最终的磨真金不怕火，那即是咱们能否诈欺，在这个国度，工业时期和工业翻新的一些最紧要的时刻齐是在这里创造的。问题是，咱们当前能否回到阿谁时候，通过无论是科学发现照旧出产力，真确对东谈主类生计和情景产生那种长远的影响，咱们能否看到因为时刻而带来的创新重生？
是以这即是咱们的指标。这即是咱们在这里赋予每一个东谈主和每一个组织权利的职责，无论是小企业提高出产力，大型跨国公司在全球更具竞争力，环球部门提高着力，健康完结改善，讲授完结普及。是以这即是这一切的真确真谛所在。
当前对咱们来说，为了竣事这个指标，咱们正在构建三个平台。第一个是Copilot。
对咱们来说，你应该把Copilot看作是AI的用户界面。这是我认为最简便的交融样式。然后咱们有Copilot和AI堆栈。这么你就偶然构建我方的AIS和AI智能体以及Copilots。咱们有一个完好意思的堆栈。终末是这组新的诱导，也即是这些Copilot诱导。是以我想谈谈每个平台，从Copilot启动。
当前，正如我所说，若是你从这个理念登程，即这个智能体宇宙最终需要与咱们重逢，咱们也需要与它重逢。这意味着你需要一个用户界面，对吧？就像个东谈主电脑或手机是用户界面，或者手机或个东谈主电脑上的应用关节是与数字时刻的接口一样。这些Copilots或者说Copilot是统统这些AI的用户界面，对吧？
即使在一个有许多智能体自主劳动的宇宙里，它们也需要建议颠倒情况，从咱们这里取得许可。问题是，这是怎样发生的？
它通过这个新的组织层来竣事，极度是对于劳动是怎样完成的。事实上，劳动产物和劳动历程将会转换。一个很好的例子是，就在几个月前，咱们推出了一个叫作念Pages的东西。就像在90年代，咱们推出了Excel或者Word，它们是创建新产物的剪辑器。
排列三第2024177期-第2024181期连续5期奖号为：579-663-535-215-323。
Pages是第一个，我想说它是创建AI优先产物的用户体验。我不错搜索汇注或我的劳动来检索信息，然后我不错把它放入Pages。它是一个我不错在组织内分享的文档，我不错和AI以及东谈主类统统劳动。
事实上，我使用的比方是，我用AI念念考，与我的共事统统劳动，这即是新的劳动历程。而之前的劳动历程是我独自念念考，创建文档，然后在组织里面进行分享与调解。
但当前，当我劳动时，不仅有AI行为分解放大器匡助我，还不错与AI共同创建文档，并与共事合作完成任务。这即是Copilot时期的开始，它不单是是一个聊天界面，它展示了怎样通过聊天这一形态来检索信息，同期也诱导咱们走向更复杂的劳动历程和调解样式。
当前你不错膨胀。是以另一件事是，这不单是是对于咱们创建的任何特定的产物剪辑器或劳动历程，你不错用你构建的任何智能体来膨胀Copilot。
事实上，Copilot Studio是一种低代码、无代码的样式，让你偶然构建智能体。这些智能体推行上是基于一组丰富的数据源。
举例，谁在为谁劳动，谁是我在某个神志中的共事，与某个团队或神志关联的文档有哪些，这些文档、东谈主员和神志之间的相关是什么，统统的电子邮件和Teams对话齐属于这一数据库。这个数据库被称为Microsoft Graph或M365图谱。你不错将这些数据与业务历程数据联结起来，举例用Fabric采集的数据。这些数据源不错为代理提供扶直。
事实上，一个很好的简便例子是，假定你想构建一个现场服务智能体，你想让它与Copilot对接。你所要作念的即是给它一个系统指示。告诉它，嘿，我想让你成为一个现场服务智能体，指向一个Sharepoint站点，那里有一堆与现场服务关联的文档。再给它添加其他数据源，在这种情况下，他们的Dynamics是现场服务的记载系统，然后你就会得到一个输出，骨子上即是一个现场服务智能体，当前你不错和它交谈，就像和任何其他普通的Copilot对话一样。
是以这种简便性有点像曩昔咱们创建一个Excel电子表格。它莫得比那更诡秘的了。就像你不错创建一个Excel电子表格来作念瞻望一样，你当前不错使用像Copilot Studio这么的低代码、无代码器具来创建AI智能体，并把它放入Copilot中。你致使不错把这些看作是咱们任何东谈主齐不错创建的新应用体式，对吧？是以你致使不需要恭候别东谈主为你创建这个应用你才能使用它。是以这即是咱们正在构建的Copilot和Copilot + 智能体生态系统。
其影响是广宽的。推行上，若是你看一下微软里面，举例销售和营销职能部门，咱们也曾有了定量的完结，发扬为劳动着力提高了两位数。这是对营收增长的影响。
再比如，客户服务、IT匡助台、HR匡助台，这些部门的职工参与度、职工舒服度、客户服务代理舒服度齐在普及，而虚耗和本钱鄙人降。法律部门、财务部门亦然如斯。
因此，咱们当前有了大领域的字据标明，这些器具正在从根底上转换劳动形态，普及价值、减少虚耗。曩昔工业公司通过精益料理竣事的效果，当前终于在分解劳动中以领域化的样式竣事了。
而且它也正在英国这里发生。
事实上，我有契机看到也曾在使用这个的客户。我看到了各式万般的客户，看到土产货的Copilot例子竟然太棒了。是以我有契机见到了高伟绅讼师事务所（Clifford Chance），这是一家讼师事务所，他们正在作念一些很了不得的事情。是的，他们解释了围绕并购交游发生的劳动历程。事实讲授，使用Copilot和Copilot Studio，你不错创建这些智能体来简化统统历程。
我也有契机见到了贯串利华（Unilever）。你知谈，我之前没独特志到，然则对于像贯串利华这么的组织，它有普遍的营考中于营销，联系我们因为毕竟他们的多种家具要面向全球30多亿用户。
他们作念的最大的事情之一是这些创意简报。而创意简报的准确性对他们来说相称枢纽，这么他们才能有营销影响力。但枢纽是创建创意简报所波及的繁琐劳动，或者它的着力，或者它的准确性。他们在这方面下了功夫，创建了一个很棒的器具，这个器具转换了创意简报的准备劳动和质地。
是以这些只是咱们的两个客户的例子，他们也曾在部署这些AI智能体和Copilots，以在他们的组织里面推动真确高影响力的出产力。
今天令咱们感到兴盛的是，咱们与英国政府部门达成了合作，但愿不仅在私营部门，也能在环球部门推动时刻的普及。因为归根结底，我认为咱们能产生最大影响的领域可能是环球服务，无论是医疗、讲授，照旧能源，或其他任何政府部门，齐会因为这项时刻发生调遣。而这一切的起先即是让公事员掌捏并使用这项时刻。毕竟，当我提到减少贫凄沧事、提高出产力时，最终受益的将是英国东谈主民，因此，这是咱们不错产生广宽影响的领域。是以咱们对这次晓谕的合作感到相称激昂。
谈到英国的AI妙技普及，这里援用了一些来自LinkedIn的数据。昨晚我看到这些数据，以为相称了不得。数据傲气，AI妙技的取得率自2019年以来增长了88%，这印证了英国经济中所具备的结构性上风，如开场发言中提到的东谈主才储备和基础设施正在迟缓完善。我服气这将推动英国在AI时期的进一步发展。这是一个相称令东谈主奋斗的气候。
虽然，咱们并莫得就此留步，真确让咱们感到兴盛的是接下来的进展。今天，我相称自得地晓谕，咱们正在AI平台上迈出下一步，推出Copilot Studio自主代理创建器具。
你们将看到咱们发布的新器具，匡助大师创建这些自主代理，更紧要的是，咱们将推出一些也曾内置到Dynamics 365中的代理家具，它们偶然在需要用户界面时与Copilot对接，但也不错平安运行。
为了展示这些内容，我想请我的共事贾里德·斯帕达罗（Jared Spadaro）上台。
（Jared启动现场展示麦肯锡的创新，播放Clifford Chance、贯串利华、Pets at Home等客户使用视频）
但愿这不错让大师对Copilot的发展有所感受，Copilot正迟缓成为劳动历程和劳动完结的组织层。Copilot Studio加上代理则是调解层，它与Copilot协同劳动，匡助这些代理在个东谈主劳动、组织劳动或业务历程中共同运作。
接下来，我想先容下一个平台，也即是Copilot加上代理的堆栈，或者说AI平台。
最终，咱们但愿每一层时刻栈齐能为开发者所用，包括咱们构建的Copilot、Copilot Studio和代理，统统这些齐不错为每一个软件开发者提供扶直，让他们偶然构建我方的AI系统。
这起先要领有最平常的原始基础设施。
是以当咱们料想Azure时，咱们把Azure看作是宇宙的野心情。咱们正在英国的 60 多个地区构建它。事实上，客岁咱们并插足了 25 亿多好意思元用于膨胀。而且这将不时进行。
app咱们将为英国带来最好的基础设施，包括传统野心和 AI 野心，这么你就有了可用的基础基础设施。咱们正在作念许多劳动以确保这个基础设施针对 AI 劳动负载进行了优化。
从芯片级别启动，举例咱们与NVIDIA的合作。我刚刚看到GB200的上线，它取舍了全新的液冷时刻。事实上，咱们借用了液冷时刻，因为咱们也在为我方的 Maia芯片进行液冷，当前这项时刻已应用于不同的芯片上。咱们还与AMD有着很好的合作相关，因此在芯片层面上有着很强的合作。
接着，咱们将进行优化，无论是磨砺照旧推理，齐为你构建Copilot提供了最好的基础设施。普遍中枢基础设施方面的劳动正在进行。
当前，对于任何构建东谈主工智能应用的开发者来说，另一个相称紧要的酌量身分是数据。因为最终，无论是磨砺照旧推理，以及进行检索、增强生成等操作，你齐需要真确整理好你的数据钞票。
为了作念到这小数，意味着你要偶然将所稀有据上传到云霄并与东谈主工智能对接。是以推行上，那边有东谈主工智能野心，数据就会被迷惑到那边。
因此，咱们正在作念的一件事是，无论你使用的是甲骨文（Oracle）的数据钞票，照旧Snowflake的数据钞票，或者其他任何数据，你齐应该偶然将其上传到云霄。
在此基础上，咱们我刚直在构建一种一流的、我称之为云原生的基础设施 —— 数据基础设施，用于从联机事务处理（OLTP）的统统方面，无论是 Cosmos GB，照旧 SQL，或者是 Postgres，又或是为东谈主工智能时期构建的一流分析数据库 Fabric。
是以数据状态处于一个可能正在发生一些最好劳动的场地。推行上，酌量到东谈主工智能和数据，要知谈不存在无状态的东谈主工智能应用。东谈主工智能应用关节接口（API）是无状态的，但一朝它们在推行劳动负载中与推行应用相联结，就会变得相称无为易懂。举例，趁机说一下，ChatGPT 是 Cosmos DB 等的最大客户或用户之一，或者像 Azure 搜索亦然一个例子。这只是向你标明，一朝你构建像 Copilot 或 ChatGPT 这么的应用，你需要坚定的数据钞票。
咱们还在构建应用服务器，因此，基础设施和数据准备好后，下一步即是应用服务器。我还牢记以前来这里的时候，谈到.NET，而今天斯科特（微软 CTO）也会来研究AI，他即是.NET神志背后的枢纽东谈主物之一。
当前，咱们又回到了另一个应用服务器时期。这一次，咱们为云原生应用关节构建了应用服务器，无论是容器、应用服务，照旧AKS和函数野心，这些齐依然是必需的。事实上，当我回首ChatGPT的架构时，它的基础野心资源提供有规画是GPU配比惯例野心AKS的样式。
然后咱们进入AI应用服务器时期，AI应用服务器起先提供了最平常的模子取舍。咱们相称兴盛地与OpenAI合作，抵制推出最新的前沿模子，无论是GPT 4.0照旧o1。此外，开源社区中，包括LLaMA、Mistral等，致使一些闭源的供应商，如Anthropic，咱们齐扶直它们的模子。因此，开发者不错取舍最平常的模子。
在领有平常模子取舍的基础上，咱们还提供了“微调即服务”功能，你不错对这些模子进行监督微调，从而将其集成到你的应用关节中。咱们还提供了一些器具，比如检索增强生成（RAG），通过Azure搜索匡助你将应用关节与数据对接，并将其与大型言语模子（LLM）的使用联结起来。
此外，咱们还提供了确保应用关节安全性的服务。举例，咱们为开发者构建了一些安全步调，匡助他们在使用这些AI器具时成立驻扎栏。因此，咱们对应用服务器和AI应用服务器上正在进行的创新感到相称兴盛。
当你有了应用服务器、AI应用服务器后，就需要最好的开发器具链。这亦然微软自1975年创立以来最为雕悍的小数：咱们最热心的遥远是为软件开发者构建器具。Visual Studio Code、GitHub和GitHub Copilot是开发者出产力的新前沿器具之一。
推行上，我最近看到的一件相称酷的事情是，o1进入GitHub Copilot后，你不错使用AI进行下一档次的优化。屏幕上的内容展示了GitHub Copilot的自动编码器正在被o1优化。想象一下这种递归性：咱们在用AI构建AI器具，以打造更好的AI器具。这种前沿出产力的创新相称令东谈主激昂。
畴昔两周内将举办GitHub Universe大会，我相称期待它的到来，因为届时咱们将在GitHub Copilot Workspace中展示更多令东谈主咋舌的新功能。推行上，英国当前有370万GitHub开发者，增长相称飞速，当前已是全球第五灵通发者社区，增速达到22%，这相称令东谈主本旨。
今天早上我还见到了许多合作伙伴，起先是英国腹黑基金会。他们多年来一直使用机器学习和AI，取得了相称好的完结。致使像使用Azure语音服务来模拟要紧呼救电话这么的事情，也让我意志到，让东谈主们民俗打要紧电话有何等紧要。这是一个很好的例子，评释如安在枢纽时刻匡助东谈主们。
汇丰银行展示了多个客户旅程中的一个案例，展示了客户相关司理怎样进行信贷审批的统统过程，这一过程通过一些AI器具得到了澈底的阅兵。他们灵验地构建了我方的AI代理，这些代理与他们的迁徙应用关节以及相关司理使用的应用关节进行交互。
我还与Mondra的开发东谈主员碰头，他们的劳动令东谈主难以置信。他们正在为统统食物安全和供应链构建一个数字孪生系统，这项劳动涵盖了英国过甚他地区的统统零卖商，以此来提高可不时性。这款家具的影响力将会相称惊东谈主，偶然极地面改善食物供应链的可不时性。
另一个令我耐久感到兴盛的初创公司是 WAYVE。他们取舍了一种AI优先的样式来治理高档驾驶辅助系统（ADAS）问题，真确从零启动，再行念念考怎样诈欺AI来构建自动化治理有规画。
很昭着，咱们不错看到，东谈主工智能也曾不再是“畴昔会莅临”的时刻，而是也曾启动在一些相称复杂的应用场景中得到使用。
当前让咱们来看一下这些AI平台在推行中的应用。接下来，我想先容第三个平台——Copilot诱导。咱们在半年前刚刚推出了Copilot PC，这绚丽着一个全新时期的到来。在这个时期，CPU、GPU和NPU（神经处理单元）同期在角落诱导上可用。
到当前为止，缩放定律在云霄发扬得相称出色，而在畴昔，这个AI时期不单是局限于云霄，还将涵盖角落野心。
咱们将看到一些根人道的冲破，致使在某些模子架构上允许在散播式野心架构中竣事夹杂使用。因此，不行再以曩昔的客户端-服务器形态来念念考问题，而是要将其视为一个运动的散播式架构。
这即是咱们的联想方法。咱们不会把Copilot PC看作是平安的诱导，虽然你不错将其用于诡秘保护，但更紧要的是，你不错将其与统统云霄的劳动联结使用。这即是这些诱导将要带来的翻新性变化。
我想在收尾谈谈可能撑持这三个平台的东西，我认为这相称枢纽，那即是委果的东谈主工智能、委果的诡秘和委果的安全。因为对时刻的信任最终将是我所谈到的统统时刻扩散的中枢。因为若是你不信任它，你就不会使用它，这对任何东谈主齐莫得平允。
是以咱们所作念的事情很简便。起先要有一套中枢原则。无论是在安全方面，照旧在诡秘方面，或者在东谈主工智能安全方面，齐要有一套具体的原则。但不单是是咱们作念出的承诺，更紧要的是咱们正在构建哪些推行才气来鼓励咱们所作念出的承诺。
推行上，即使在今天，当你酌量，比如说，安全方面，当你部署一个新的东谈主工智能模子时，在安全方面你起先要作念的真确事情是测试回击性迤逦。这不单是是查找瑕疵，更紧要的是，比如像指示注入这么的情况，它对这个模子有什么影响？是以偶然模拟回击性迤逦是一个紧要的酌量身分，
或者是咱们在诡秘方面围绕诡秘野心所作念的事情。这是在与最新和最先进的模子相联结时必须要作念的另一件事。
至于AI安全性，咱们知谈大言语模子会产生幻觉，因此在AI安全性方面，咱们正在使用AI来测量输出完结的可靠性。这些齐是咱们平台中内置的具体功能，它们匡助软件开发者竖立信任，也让使用这些AI器具的用户偶然信任这些家具。
统统这些齐回到了我起先的不雅点：时刻必须漂泊为现实宇宙的影响，影响一个东谈主、一家组织，从英国启动，推动经济增长，真确改善经济体中的各项完结。
因此，我对统统这些创新将带来的畴昔充满期待，期待与你们以及合作伙伴统统推动这些创新的发展，期待畴昔几年转头时，能看到这些创新的完结。
相称感谢大师。
长沙软件定制公司
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