Satya Nadella: Microsoft's AI Bets, Hyperscaling, Quantum Computing Breakthroughs
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2025年6月17日，在旧金山人工智能创业学校与Satya Nadella进行的炉边谈话。Satya Nadella于1992年加入微软担任工程师。三十年后，他如今是微软的董事长兼首席执行官，带领公司度过了一次最深刻的技术变革：人工智能的兴起。在这次谈话中，他分享了微软对这一时刻的思考——从训练前沿模型所需的架构到使用该计算所需的社会许可。他将此与早期的个人电脑和互联网时代进行了比较，分析了什么构成了一个伟大的团队，并反思了如果他现在开始职业生涯，他会构建什么。 </context> <raw_text>0 我们可以将哪些工具交给人们，让他们获得这种赋权感？这就是我非常想从事的工作。我根本不喜欢将人工智能拟人化。我认为它是一种工具。软件工程师这个职位将会存在，但它会有所不同。在我看来，你实际上是在将一名软件工程师变成软件架构师。

我很荣幸地欢迎微软董事长兼首席执行官Satya Nadella。谢谢。这是主场。好吧。伙计，旧金山，你应该搬到西雅图。

我的职业生涯始于西雅图。就是这样。那是一个非常棒的地方。任何成功人士都从微软起步。没错。所以，Satya，你之前强调过人工智能将塑造我们所做的一切。在实践中，这看起来是什么样的？你知道，在微软，这实际上是如何驱动你的战略的，特别是考虑到人工智能将如何影响超越直接增量化的想法

令人难以置信的产品套件，例如更广泛的经济体。在微软，我觉得我们是一家平台公司、一家产品公司和一家合作伙伴公司。所以我认为这三个维度。在我的35年职业生涯中，我已经经历了客户端-服务器、网络互联网、移动云。这是第四个。至少这就是我如何进行模式匹配的。

所以我首先想到的是平台机遇。当我看到这里的所有人时，

有趣的是所有这些平台的复合效应。所以这个AI部分，我认为其传播速度如此之快、范围如此之广的原因在于它建立在上一代的基础之上。我想想看。如果没有云，我们就无法构建AI超级计算机。

然后才有了模型，然后才有了产品，对吧？所以这种复合效应对我来说很有趣。这就是为什么你总是利用之前的平台来构建下一个平台，并且你希望能够做到这一点。

然后你必须在其之上构建下一代产品，对吧？每一次平台转变都会带来新的工作负载，对吧？我记得我第一次看到大规模训练工作时，它与我们构建云所使用的工作负载非常不同，对吧？它是一个数据并行同步工作负载，这与例如Hadoop作业或其他作业大相径庭。

因此，平台本身就会被彻底重新审视和改变。对我来说，我认为这是平台方面最令人兴奋的事情。坦率地说，今天，如果我不得不考虑的话，

任何在基础设施层构建的人，不仅仅是超大规模公司，甚至包括初创公司，我认为这是一个巨大的机遇。显然，模型方面以及顶部的产品方面也有巨大的机遇。所以，是的，我们考虑这些，然后最终，它是为了什么？

它只有一个目的，那就是最终推动经济增长和GDP增长。如果我不得不问自己，我对人工智能的基准是，它是否在我们周围的世界中创造了剩余价值，一次一个社区、一个国家、一个行业、一家公司？

我的意思是，在应用程序层面，你们几十年来一直在构建许多具有决定性意义的应用程序。感觉我们正处于一个奇怪的、不稳定的时刻，也许模型已经出现，我们对正在发生的事情感到震惊。但是，你知道，计算和应用程序需要赶上来。而且，你知道，这里的希望实际上是这个房间里的人将成为

构建这些应用程序的人？是的，这是一个很好的问题，对吧？其中一个问题是，模型像SQL一样，还是它本身就是SaaS应用程序和模型，对吧？我的意思是，我认为模型在哪里结束，产品在哪里开始

因为如果你说模型加上一些支架和工具调用在一个无限循环中就是产品，如果这就是它的话，那么我认为这就会有点令人困惑。但这就像说一堆SQL业务逻辑加上SQL就是一个应用程序。所以我认为任何人都仍然可以构建一个应用程序

在一个模型之上，你必须将自己抽象出来，说，是的，模型就像SQL对我一样。所以我认为，我的意思是，我一直梦想着人工智能/机器学习能够拥有SQL时刻的那一天。因为如果你仔细想想，我们过去从未有过稳定的平台层，因为一切都垂直构建和集成。在这个模型层中，我们第一次拥有类似SQL引擎的东西。

然后我们可以用它来构建相当复杂的产品，这些技术也是如此，我的意思是，仅仅是推理时间计算加上工具调用就为我们提供了一个相当强大的工具，能够构建相当复杂的产品，现在它有多么疯狂，集成部分也是应用程序层，是的，只是，你知道，

模型本身非常聪明，但现在感觉，你知道，有点像，它和真正对业务用户重要的数据之间存在巨大的差距。是的，我的意思是，我认为这是一个很好的观察，因为我认为至少我对这种情况的解读是

模型是一个重要的部分。模型支架和所有这些工具调用，你知道，所以你需要一个真正的应用程序服务器才能构建复杂的应用程序。但有趣的是反馈循环，产品内部的数据路径，然后用于后训练，以便能够进行正确的工具选择，这似乎是产品创建发生的地方。

都将发生。人工智能的缩放规律仍在继续，对智能的需求似乎可能是无限的。昨天，埃隆提到将会有99个超级智能存在对应一个人类，这是一种非常疯狂的预测，但是

鉴于此，似乎是可能的，人工智能的未来建设对全球计算基础设施的需求在哪里？你如何预测这些需求随着模型不仅变得更大，而且变得更智能，能够进行复杂的多个参与者交互而演变？是的，我的意思是，你看，如果你真的退一步说，

首先，如果你采用计算或智能是计算的对数。

然后你问，计算消耗多少能量？让我们以美国为例，今天可能是2%，最多3%。假设它翻倍，那就是6%。这是巨大的，因为然后为了人工智能使用它而需要产生的额外能量相当高。

我认为这就是为什么我们都必须记住，如果历史教会我们一件事，那就是如果你要使用能量，你最好有使用能量的社会许可。这意味着你必须确保这种人工智能的输出在社会上有用。换句话说，如果我们真的没有创造社会剩余价值、经济剩余价值，以国家和社区衡量，

那么我们就不能消耗能量。所以对我来说，这是更重要的事情。就像今天每个人都对，好吧，我该如何处理能源生产？我认为……

未来五年的真正问题是我们必须生产出能够创造巨大价值的产品，顺便说一句，我对医疗保健和教育、生产力领域非常有信心。所以有很多领域。但对我们科技行业来说，真正的挑战是明确地证明我们创造的东西体现在真实的统计数据中，而不仅仅是AGI或AI基准。

我的意思是，希望这将体现在你日常互动的一些真实事物中。100%。你知道，你使用，你获得抵押贷款，而不是，你知道，等待三个月或两个月，你不知道你是否会被批准，或者，你知道，有很多事情是你生活中重要的部分，你知道，被文书工作或官僚主义所淹没，这些事情可能会消失。

100%。所以我认为，是的，如果你甚至考虑一些公共服务，对吧？我的意思是，如果你考虑任何国家，你知道，它的GDP或医疗保健，就像在美国，是多少？我们的成本的18%、19%是医疗保健。而且很多，就像每个人都在谈论神奇的药物，等等，除了所有成本都在工作流程中。

所以，如果你真的考虑像出院这样简单的事情，你用LLM和提示从EMR系统的后端获取的量，

这本身就能节省大量的时间、金钱和能源，它会自给自足。我的意思是，这非常直接，对吧？你在医疗保健上花费了大量的GDP，这是理所当然的，但是花在文书工作上的每一美元本可以花在某种治疗上，这本来可以挽救某人的生命。或者医生从文书工作中抽出时间来陪伴病人。

就在那里可以获得。你认为今天人工智能部署的最大制约因素是什么？看，这里有趣的事情是，这个观众如此年轻，我的任何比喻都不适用，但尽管如此，如果你在比如说你是一家跨国公司，在个人电脑出现之前，

我们是怎么做预测的？比如一个简单的销售预测。人们进行销售预测的方式是发送传真。然后人们会取走这些传真并发送办公室备忘录。这些办公室备忘录会被注释，并且预测会在季度结束前出现。然后突然有人说有了电子邮件、个人电脑和Excel，他们说，让我在电子邮件中发送一个Excel电子表格。人们输入数字，你就可以得到预测。

所以发生的事情是工作、工作成果和工作流程发生了变化。人工智能也需要发生这种情况。当有人说，我现在要完成我的工作，但是用任何我代表的99个代理，工作流程不会保持不变，对吧？我的意思是，你现在真的必须改变，甚至你的工作范围也会改变。

所以这种变革管理是一个真正的滞后因素，对吧？因为你现在正在接管保险公司、金融服务公司、医疗保健公司和软件公司的生产工具，并说，我们将改变一切。

我们的工作方式。事实上，我们将改变他们的工作。就像，你知道，在领英，我认为他们承担了多个这些职能，设计职能、前端工程师职能、产品职能，并将它们放在一起，说，我们将拥有全栈构建者。这甚至改变了工作范围。那么你如何用新的角色、新的范围等等来重建产品团队呢？

对我来说，这更像是社会制约因素，而不是说围绕这项技术的部署还有很多其他事情，将其推广到世界各地，权力是一个，还有其他问题。但我认为是变革管理。当我观察很多AI初创公司时，当我与他们交谈时，

每个人现在都有，你知道，你在Palantir工作过，所以你知道这一点。每个人都有前沿部署工程师。令人兴奋的事情是Palantir模型，我认为这是一个很棒的模型。为什么是这样？这是因为变革管理。因为我认为你真的需要帮助客户、合作伙伴真正理解你正在创建的任何产品的优势，而不仅仅是技术，甚至是如何在工作流程中使用这项技术。

在YC，我们有一个有趣的谚语，我们会告诉这里很多人去做，那就是，你知道，这些是一些最聪明的人工智能研究人员、计算机科学家，他们刚刚开始他们的职业生涯。我们告诉他们，秘密行动。

所以去当一名医疗账单员，看看有多少，你知道，所谓的知识工作实际上是从浏览器复制粘贴到电子表格，到电子邮件，然后点击发送，这样做一段时间，然后意识到，实际上，这些不一定，你知道，使用你的前额叶皮层和你的最高思维能力的工作。就像这些不是，你知道，你能想象这么多人，他们的生活基本上是，

就像，你知道，在我们这个年龄段成长起来，我们会称之为推诿文件。但是，你知道，他们不再推诿文件了，但他们正在发送电子邮件。你知道，他们不再发送传真了，但他们试图通过将文件附加到某些东西上来完成业务。你知道，这似乎是一个相当大的转变，实际上。是的，我的意思是，我认为作为创造产品或根本性突破的机会中最被低估的事情之一

即使在模型层面上，也是知识工作中存在的大量苦差事，对吧？我的意思是，在软件工程中，我们看到了这一点。我的意思是，你知道，我们正在消除软件工程的乐趣，因为，你知道，你脱离了你的流程。能够保持在流程中，能够完成一项任务，这本身就是一个很好的例子，我认为这将发生在所有知识工作中。你完全正确。你花费在频带之外的周期数量

收集信息，因为如果你考虑前额叶皮层和综合部分，你知道，你在那里花费的时间非常少。现在，让一个复杂的推理模型和你的前额叶皮层一起工作，而许多平凡的事情甚至可以通过一些核心代理来完成，我认为这绝对是前沿。

那么，除了简单地采用AI工具之外，你今天在该领域看到的最大变革性转变是什么？我认为对我来说，

即使像，我的意思是，看，这个领域变化如此之快，对吧？我甚至去年，甚至这个时候都没有想到，我们会用强化学习和基本上是测试时间计算走得这么远。而且它似乎是无限的。所以我思考的方式是，

预训练有效。在其上的所有后训练技术都非常棒。然后这种推理时间计算似乎确实增加了另一个巨大的缩放规律。

所以我现在感兴趣的是是否有一些新的算法突破，因为我一直这么说，整个体系可能会被这里的一个说我有一种更有效的方法或一种做这些事情的方法的人所改变。对。所以这就是你必须保持开放的心态，认为最后一个大的算法突破尚未找到。

所以这是一个。我一直对这个很感兴趣。另一个是，下一步是什么？因为预训练到强化学习是什么，端到端训练循环是什么样的下一个大样本？我认为这也会在明年发生。所以我想说，如果这是一个缩放规律的突破，因为如果我们考虑一下现在的任何实验室，

我们所有人，我认为，都会致力于说，我们可以构建一个更集成的响应推理模型是什么？我认为这将是一个有趣的地方。

我认为这里有一些非常有趣的东西，如果你考虑将LLM实例视为一种意识，我认为有些人开始这么说，你知道，它被实例化了。你用它做很多工作，然后它就消失了，你打开一个新的聊天框，它是，你知道，我很好奇，你认为这可能是需要完成循环的事情之一吗？对。那就像，是的，

是的，我的意思是，我不是那种，我不，对我来说，人工智能不幸的是我们本可以选择的糟糕的名字。所以我根本不喜欢将人工智能拟人化。我的意思是，我认为它更多的是，我认为它是一种工具。它不是试图复制我们的思维方式。

它肯定显示出智能的迹象，但它不是我拥有的那种智能。我认为人类的能动性仍然很重要，仍然存在，我们将把这些用作工具。这就是我的立场。话虽如此，让我们假设，哦，是的，内存系统是一件好事。如果我观察下一个前沿，我会说有三件事，对吧？一个是内存。另一个是使用的工具。

然后第三个，我认为也许是最重要的事情，是权限，也就是如果我要采取行动，我有什么权限可以采取行动？所以这三个系统必须作为第一类系统构建。

围绕模型，以便我们能够构建更复杂的应用程序。人们开始围绕软件的未来提出的一种论点是，好吧，我们有数据库，然后你将拥有基本上是中间件的东西，我认为你称之为权限，它有点像访问控制列表。就是这样。就像，你知道，业务逻辑是什么？谁可以做什么？然后，你知道，你基本上将代理放在上面，然后

这就是未来吗？没错。这就是为什么我认为，就像人们在谈论支架层时，对吧，你有一个模型加上支架。通过考虑这三件事，支架现在真正成为第一类。工具使用是一个，内存是一个，然后是权限。你把这些东西放在一起。然后你可以创建一个代理。代理有一个ID。代理对其进行管理和配置控制。它有，你知道，这就是我认为思考的方式。

你担心CodeGen吗？你认为用户最终会更喜欢即时创建软件吗？

而不是使用打包软件？我的意思是，这是我们在走廊里进行大量讨论的事情，因为我们这个房间里很多人，YC实际上会资助大量的SaaS，并将继续这样做。但在幕后，我们开始担心这个问题。我的一些风险投资家朋友在观众席上。他们实际上就像，我实际上不知道我是否可以继续资助B2B SaaS。

你对此怎么看？是的，这是一个很好的问题。我的意思是，你知道，这很有趣。与此同时，我看着使用VS Code的分支人数，我说，伙计，我们一定做对了什么。是的。

因此，关于构建一个伟大的IDE，有一些话要说。事实上，当我想到Excel时，我认为它是一个IDE。所以，有一个很棒的画布，你可以将它带入，让我们称之为最好的分析模型到这个IDE。

然后在画布和模型之间创建一个循环。所以我认为，是的，你可以即时生成应用程序。你可以有一个预制应用程序，它真的可以帮助反馈循环到模型。我认为这两件事将同时存在。你认为设计在这一切中扮演什么角色？我的意思是，基本上，坐在VS Code前面的人有点像……

有点像软件和最终用户真正想要的东西之间的翻译者。然后我认为这种软件消失的想法预设了普通人在四处走动会想要创建软件。我不知道这是否会奏效。我认为这是一个很好的观点。我认为我这么说……

因为你问的一个基本问题是软件工程会发生什么，对吧？我的意思是，让我们做一个以下的思想实验，对吧？如果你说某个火星智能在20世纪80年代出现并观察我们所有人的工作方式，他们会说，哇，这些人有点在办公室工作，他们有一个打字员团队。他们有一个幻灯片团队，然后人们用纸工作。

然后如果他们今天回来，他们会说，天哪，伙计，所有80亿人现在都是打字员，对吧？我的意思是，这就是他们会推断出来的。所以我认为将会发生的是

我们所有人都会创建软件，但将会有一个叫做软件工程师的职位。它会有所不同。在我看来，你实际上是在将一名软件工程师变成软件架构师。我窃取你的元认知……我的意思是，我最重要的事情之一是，伙计，无代码编程很棒，直到它做了一些我不知道到底发生了什么的事情。这意味着……

我必须拥有我的存储库的元模型，以及确切发生了什么。我正在查看更改日志，对吧？所以当我查看我现在最喜欢的GitHub功能时，就是真正查看所有正在处理我的存储库的代理的完整更改日志。

我认为这就是很多软件工程的地方，就像一个优秀的开发经理，对吧？我不知道哪个在微软工作的开发经理，但我真的看过。开发经理的工作是确保构建不会中断。

并且代码质量良好。所以对我来说，这仍然是一件事。因此，即使在所有AI代理的世界中，也会存在一定程度的抽象提升。因为我们不讨论的一件事是法律责任，顺便说一句，除非一些真正的法律发生变化，否则将与人类和人类建立的机构有关。只要这是真的，我们就必须真正确保人类参与其中

根本层面。这意味着我们将需要很多工具来让人类参与其中，以便弄清楚这些东西在做什么。在人工智能开发中，你看到了很多，你知道，你认为哪些被低估了，

以及更广泛的技术行业从你的角度来看哪些被过度炒作了。-这不足以说是过度炒作，让我这么说吧，对吧？一切都是人工智能，一直都是，所以很好。对于我们所有在这个行业的人来说，我们成败取决于我们对新事物产生狂热的能力，对吧？史蒂夫·乔布斯或鲍勃·迪伦的事情是什么，那就是你要么忙于出生，要么忙于死亡？最好是忙于出生，所以这很好。

我认为我们作为科技界最应该担心和努力的事情是，我们如何获得这种社会许可？如果有一件事我觉得，对我来说，我看到的一个演示，完全让我震惊了，我认为是在23年初，

当我来到印度，我看到一位当地开发者Daisy Chain，基本上当时，要么是GPT-3，要么是3.5，使用这些印度堆栈之一，语音到文本，文本到语音，开源的东西，然后向一位当地印度农民展示了如何使用在WhatsApp上构建的聊天机器人来获得一些农业补贴，对吧，通过访问政府网站。

对我来说，这令人难以置信。我觉得，伙计，为什么在美国西海岸构建的东西能够如此快速地应用于一个真实的用例，这要感谢传播速度和基本上世界各地的人们？这就是需要大规模讲述的故事，对吧？

我认为这是被低估的故事。因为现在，被过度炒作的事情是模型的能力。模型的能力非常棒。但是，伙计，如果我们能够以某种方式让世界认识到这正在真正改变世界各地人们的生活，那么我们就处于良好的状态。如果这种情况没有发生，这完全是关于我们、我们的公司和我们行业的估值，并且是相同的重复，那么这将不会有好结果。

我喜欢这个例子。我的意思是，你可以，我不知道，感觉微软充满了降低门槛的例子

这样更多的人可以获得技术。我的意思是，你可以说GitHub Copilot是其中最大的部分之一。是的，顺便说一句，既然你提到了这一点，世界银行进行了一项研究，我认为是在尼日利亚，现在他们已经将其带到了秘鲁或智利，南美洲的某个地方。我们在微软一直致力于能否在教育中进行干预，对吧？这始终是梦想。伙计，我们一直在努力，几十年来一直如此。它已经有所作为。

但这项研究表明，获得像Copilot这样的东西可能是非洲或拉丁美洲教育中最好的技术干预措施。而且，你知道，我认为这是我们所有人在科技领域一直以来的梦想。它就在我们的掌握之中。

我想，有什么有趣的观察吗？我很好奇，因为，你知道，你在Windows中的Copilot，你知道，经常在这里的技术中，也许人们真的痴迷于最新的前沿模型，但很容易忘记。就像，你知道，Windows和与Windows的集成实际上是人们与，你知道，

今天预AGI类型的人工智能的第一次互动。从使用它的人那里有什么观察吗？是的，不，我们对Clippy作为Copilot回归感到非常兴奋。但说真的，我的意思是，对我来说，我觉得有趣的事情

即使是我们在熟知并喜爱、并在其中工作的形态因素，也就是一台带有鼠标和键盘的好老式电脑，对吧？梦想一直是，事实上，比尔在微软研究院建立的第一个研究小组就是语音。

在1995年。从那时起，我们就一直在说，“天哪，语音什么时候才能成为PC上的头等舱？”但现在有了Copilot，有两件事让我感觉非常超现实，这有点像一个新的浏览器时刻，对吧？既有视觉也有语音。我一直开着它。它可以看到我看到的东西，我也可以和它说话。对我来说，这似乎是一种精确的鼠标移动，对吧？

我认为，即使在现有的形态因素上，也有一种方法可以改变完整的计算机使用方式。然后还会有新的形态因素，对吧？所以我认为，现在是构建硬件和修改现有硬件以实现我认为在计算机使用方面可能实现的目标的激动人心的时刻。是的，计算机的使用方式非常吸引人，我的意思是，

我的意思是，你拥有智能，而计算机的使用实际上是所有数据的超集，比如你的个人数据、你的工作数据、你的，你知道的，你所有的办公文档，所有东西都可以在那里访问。电影《她》说得对吗？你知道，操作系统真的会嵌入你最信任的代理中吗？是的。我的意思是，我认为这始终是梦想，那就是这些代理能否成为你的电脑？

它们为你完成计算机的使用。我认为这绝对是前进的方向。我认为你提到了最重要的事情，那就是信任，也就是我能否信任它来委托我想要的东西？这意味着它是关于精确度的。它关乎隐私。它关乎……

很多这些考虑因素。我认为所有这些最终都必须解决。在这方面，你知道，当你看到，你知道，你的公司和你也可以争论苹果公司，他们必须站在保护全世界所有计算机用户隐私的最前沿。

是的，我的意思是，对我们来说，你知道，有很多，甚至不是，有隐私，有安全，有主权。这是三个非常重要的考虑因素，对吧？隐私，每个用户都关心它。

安全是每个租户或每个客户除了隐私之外都会关心的事情。然后每个国家都会关心主权、安全和隐私。这就是思考的方式，对吧？所以你真的需要构建任何产品或任何系统。你需要能够回答人们、组织和国家提出的问题，你如何跨越这三个界限。萨蒂亚，你已经做到了。

在微软有着非凡的旅程，从工程师一路做到CEO。你会与下一代建设者分享哪些来自这条道路的经验教训？你开始任何旅程时都不会设定你想要到达的具体目标，但你会开始。

以这个目标为起点，为自己想要完成的事情设定最高的抱负。但我总是说，我并不是在等待成为CEO才能做好我的工作。我做的第一份工作，我觉得是我所能做的最好的工作。当我92年加入公司时，我觉得，哇，如果我在那份工作上退休，那将是太棒了。而那

当我回顾过去时，这是一个很好的思维模式，对吧？也就是说，这不是，我并没有等待我的下一次晋升去做某事，而是利用我得到的机会尽我所能。我认为，现在开始创业、成为创始人、研究人员或学生的年轻人都有这样的机会。所以我会说，保持这种活力。不要等待下一件大事。把你的事情当成最重要的事情，然后让它变得更广泛。

然后我要说的另一件事是，伟大的事情是通过拥有一个团队来实现的。

学习如何在团队中工作，使团队变得优秀。我在微软学到的一件事是，参与项目意味着什么，工作意味着什么。事实上，这正是学校和工作之间最大的区别，对吧？也就是说，你加入一个团队，你必须弄清楚如何让团队取得成功。激励机制实际上非常明确，但我认为最少被考虑到的问题是

你如何真正确保你能够作为一个团队进行合作，以及你在其中的角色是什么？我们每个人都会看看，说别人的工作是协调团队。协调团队是你的工作。所以我会说，如果你能做到这两点，对自身影响力抱有远大的抱负，学会如何在团队中工作并使团队有效运作，那就太神奇了。

这是一个有趣的故事。我确实在Windows Mobile上作为项目经理学习了如何进行产品管理和项目管理。当我成为Palantir的第10名员工时，我实际上教他们如何运行一个项目，零错误边界。我在微软的项目管理培训变成了创造了Palantir如何运作的东西。

今天运行他们的产品组织，这真是太疯狂了。所以感谢微软。我很想知道，你寻找哪些品质的人和团队，仅仅是因为人工智能正在成为创意工作和工程工作的关键组成部分？它甚至改变了你面试某人并评估他们的技术或更广泛技能的方式。是的，我的意思是，我一直都在寻找

三种品质的人。事实上，比尔让我注意到了这一点，他当时正在描述谁是好的建筑师，谁是不好的建筑师。他有一种很好的总结方法，那就是好的建筑师带来清晰度，而坏的建筑师带来混乱，即使他们的智力不相上下。所以我总是去

那些天生就能进入模棱两可、不确定的情况的人。

并带来清晰度。这是一个被低估的品质，对吧？我的意思是，你每天都会进行大量的谈话，谈论一些艰难的处境、艰难的背景，而那些能够明确说明接下来该做什么、下一步该做什么的人，他们的价值非常高。所以我总是寻找那些在不确定的时期能够带来清晰度的人。我寻找的第二件事是那些……

创造能量的人。换句话说，他们不仅带来能量，而且他们也能够真正地团结多个组成部分。任何来到我这里作为微软领导者的人，如果说我的团队很棒，其他人都不行，那并没有什么用。我需要那些能够在公司内部、公司外部团结人们、天生就能创造能量的人。然后是最后一点，

擅长解决过度约束问题的人。这就是为什么我认为我最喜欢的面试问题总是要求某人描述他们参与的一个项目，这个项目真的毫无进展，而他们找到了一条路径，对吧？以及他们解决问题的方式。因为本质上，成功的人做什么？他们接受一个过度约束的问题，并找出如何解除约束。

而这种神奇的三件事，对吧，那就是带来清晰度、创造能量以及通过解决过度约束的问题来推动成功，我认为这就是领导力。但领导力不是你在晚年才做的事情。你每一步都要这样做。

我想简要介绍一下量子计算。我的意思是，你们刚刚在2月份发布了你们的Majorana 1。它与人工智能的未来有什么互动吗？而且，你知道，我想屋子里可能有一些量子研究人员。所以我很想知道未来会怎样。对我来说，看到正在发生的事情非常令人兴奋。我的意思是，我们正在被添加，伙计们，就像，就像我是微软的第三位CEO，一直在为量子计算开支票。是的。

我们已经做了20多年了。而且

梦想，至少我们一直以来的重点是，如果我们真的想建造一台通用量子计算机，就必须解决真正稳定的量子比特和纠错量子比特的问题。所以一台容错量子计算机，我们基本上押注于这种物理特性，这是由这位意大利物理学家马约拉纳设想的。而这就是

我们追求的目标。最终，我们在物理学上取得了突破，我们能够制造出这种粒子。因此，这就是导致这种芯片的原因。所以我们觉得，我们需要实现的一件大事已经实现了。我认为，如果你说，你知道，如果你想了解自然的语言，也就是模拟，我认为最好的方法是通过量子计算机，因为毕竟，

你知道，物理学和自然界是量子的。因此，我认为人工智能是对该模拟器的模拟器，对吧？所以这可能是另一种甚至可以使用人工智能与HPC的方式。事实上，我们看到很多事情是使用人工智能取得了相当不错的进展

基本上，HPC 加上人工智能作为一种加速化学、物理和材料科学进步的方式。所以量子计算将是下一步，但我们对人工智能加量子计算和HPC循环可以做什么感到非常兴奋。非常酷。我们的时间不多了。我觉得如果我们有时间的话，我们可以再聊一个小时。所以为了结束，我只是想了解你的想法，你知道，

让我们做一个模拟。你22岁，在微软是59级。你正在开始你的职业生涯。你刚刚毕业。鉴于2025年的情况，你在做什么？如果你重新开始，现在知道你所知道的一切，你会做什么？你会如何处理它？你会对什么感到兴奋？如果你回顾微软的历史，

Office是如何构建的，这是一个令人难以置信的故事，从思考这些工具的角度来看，对吧？文字处理器、电子表格、幻灯片制作工具，

这些工具对我们所有人的意义，对吧？我的意思是，这就是为什么我总是说，如果有人问我我最喜欢的产品是什么，我总是说，你知道，VS Code 是一个，另一个是Excel。它只是，你感觉很好

当你使用这个工具时，它完全是关于你拥有的授权感、你拥有的数字感、你使用像电子表格这样简单的东西所拥有的分析能力。多么令人难以置信的支架啊，对吧？中间有一些图灵机的列和行，这简直是突破。

所以我想要研究的是下一套工具是什么？就像我今天看到Copilot一样，这让我感觉，你知道，研究人员、分析师、创造者。这些就像Word、Excel、PowerPoint，对吧？我每天都会用到它们。所以对我来说，这就是我想要的。我们可以把哪些工具交给人们，让他们拥有这种授权感？这就是我想做的。

我感觉制作这些工具的人现在就坐在观众席上。让我们为萨蒂亚·纳德拉鼓掌。非常感谢。谢谢。谢谢。太棒了。谢谢。