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本文内容整理自微软CEO纳德拉在Ignite大会的主题演讲，公开发表于2024年11月19日。演讲内容较多，小编选取了和AI相关的内容，其余部分做了一定删节，原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=wb_uWHFJBnA
纳德拉在微软Ignite大会的主题演讲
★内容导读：
1. AI赋能，提升效率和生产力： 纳德拉反复强调AI，特别是Copilot及其生态系统，能够显著提升工作效率，自动化重复性任务，释放人力专注于更有创造性和价值的工作。这体现在多个方面，例如：客服呼叫量减少、学生注册人数增加、合同分析效率提高、数据分析速度加快等等。 多个案例（银行、Vodafone、麦肯锡、陶氏化学等）佐证了AI带来的显著的经济效益。
2. Copilot生态系统：三平台战略与应用: 纳德拉提出了Copilot的三大平台战略：Copilot (AI界面)、Copilot 设备 和 Copilot & AI Stack (AI技术栈)。
Copilot (AI界面): 作为AI的交互界面，Copilot深度集成到Microsoft 365（包括Teams, Word, PowerPoint, Outlook, Excel）中，提供各种AI辅助功能，例如文档撰写、数据分析、邮件管理、会议总结等。并通过Copilot Actions和Agents扩展功能，实现自动化流程并提升团队协作效率。Copilot Studio允许用户创建自定义的Agents，自动化各种业务流程。
Copilot 设备: 纳德拉介绍了Copilot Plus PCs，强调了云端AI能力在终端设备上的延伸，以及Windows 365的持续发展和Windows 365 Link的新设备发布。这代表着AI能力向终端设备的延伸和融合。
Copilot & AI Stack (AI技术栈): 纳德拉强调了开放AI技术栈，让开发者能够利用微软的AI模型、工具和平台构建自己的Copilot和Agents。 这包括Azure平台的持续升级，例如数据中心建设、网络技术、芯片技术（Cobalt 100 VMs， Azure Integrated HSM， Azure Boost with DPU，Maia100）等，以及Azure AI Foundry的推出，简化AI应用开发流程。 另外，还提及了对数据的重视，包括Microsoft Fabric数据库的整合和Disk ANN技术在Azure数据库中的应用。
3. 安全至上： 纳德拉多次强调安全的重要性，介绍了微软在安全方面的投入，包括“Secure Future”倡议，零信任安全策略，Purview数据治理平台的更新以及“Zero-Day Quest”黑客大赛的启动。
4. AI驱动科学突破： 纳德拉指出AI正在改变科学研究的方式，特别是通过动态预测来加速新材料和新药物的研发。 并以蛋白质设计为例，展示了AI在科学领域的应用和成就。
演讲节选
微软CEO纳德拉： 大家好，欢迎来到Ignite。能够回到芝加哥与大家见面，以及与来自世界各地的所有人一起参加会议，我感到非常高兴。在像现在这样的重大平台变革时期，参加这样的会议总是令人兴奋的，空气中充满了活力。某种程度上说，我热爱这样的时刻。事实上，今天早上我还在回顾32年前，就在这个会议中心，春季Comdex上我们发布Windows 3.1的情景。那可是件大事。那其实正是我加入微软几个月前的事，它最终成就了Windows。这是当时最重大的发布。事实上，Ignite本身在2015年就始于芝加哥，那正值云计算发展的中期。所以，在人工智能发展的关键时期再次来到这里，真是太棒了。我对此感到非常兴奋。
鉴于我看到了这个房间，我会采取广度优先的方式，所以我将做一个广度优先的主旨演讲。我会尽量涵盖我们将在整个展会中向大家展示的一切内容。每次平台转型，构建对潜在力量的深入理解至关重要。
如今，我们称之为规模定律。就像摩尔定律一样，我们每18个月看到性能翻倍，而对于人工智能，我们现在开始看到每六个月左右性能翻倍。事实上，关于我们是否已经触及规模定律的极限以及它是否会继续下去，存在许多争论。重要的是要记住，最终，这些并非物理定律；它们是长期以来一直有效的经验观察结果，就像摩尔定律一样。因此，保持一些怀疑和辩论是好的，因为这将推动更多创新，无论是在模型架构、数据机制还是系统架构方面。
在这种背景下，我们正在见证测试时间或推理时间计算出现新的规模定律。OpenAI就是一个很好的例子，Copilot的“更深入思考”等功能就是基于此构建的。这种方法侧重于利用测试时间来解决更难的问题。
最终，所有这些突破都体现在三个能力上，这些能力正在呈指数级增长。第一个是新的通用界面，它是多模态的，支持语音、图像和视频作为输入和输出。第二，我们拥有新的推理和规划能力，这涉及到新的神经代数来帮助解决复杂问题。这使我们能够检测涉及人、地点和事物模式，并找到它们之间的关系。最后，我们现在有能力支持长期记忆和丰富的上下文，教会这些模型使用工具。通过整合所有这些元素，我们可以创建一个非常丰富的、自主的世界，由这种人工智能代理的编织物来定义，它可以代表我们在工作和生活中采取行动，涉及团队、业务流程和组织。
我喜欢这些东西。在接下来的几天里，我们将发布许多技术。然而，值得反思一下我们工作的哲学背景。既然我们在芝加哥，50年前芝加哥大学有一位哲学教授，约翰·霍格兰德，他说过：“人工智能的问题在于，计算机不在乎，但我们在乎。”这种观点让我们脚踏实地。在所有这些快速变化中，我们仍然致力于我们的使命，即利用这项技术帮助地球上的每一个人和每一个组织取得更多成就，为他们自己、他们的团队和世界带来改变。这不仅仅是为了技术而技术；而是要将其转化为实际成果。
今天，我想关注人工智能及其变革力量，因为它推动业务增长，提高效率，增强运营杠杆。为实现这一目标，我们正在构建三个平台：Copilot、Copilot设备以及Copilot和AI堆栈。就是这样——这三个平台。但在深入探讨这些平台上的所有新闻之前，我想强调我们最优先考虑的一件事：安全。
在这个会议上，您将听到我们谈论很多关于我们“安全未来”计划的内容，我们正在取得的进展，以及我们关于“设计安全”、“默认安全”和“运营安全”的原则。最重要的是，我们致力于持续改进。这不仅仅是一个目的地或一次性里程碑。我们永远不会停止。事实上，我们的安全水平取决于我们抵御下一次新型攻击的能力。我们甚至在客户和合作伙伴中也看到了围绕使用我们的工具和实践实施零信任的真正势头。美国海军取得的成就就是一个很好的例子；他们响应了所有行政命令和指令，提前数年实现了他们的零信任目标，这真是令人欣慰。
我们将持续投资于安全领域，您将看到安全技术栈的众多更新和公告。我想重点介绍一款产品，那就是 Purview。它可能是本次大会最引人注目的产品，因为在人工智能时代，数据治理正扮演着越来越关键和核心的角色。在 Purview 中，我们引入了防止过度共享和AI风险使用的更新，例如恶意意图检测、提示注入和受保护材料的滥用。Purview 方面有很多进展。最终，我们认识到安全本质上是一项团队合作。这就是为什么我们致力于与，并且正在与安全社区广泛合作的原因。今天，我非常激动地宣布我们的“零日漏洞挑战赛”（Zero-day Quest）。这是我第一个兴奋地宣布的事情。
这是一个新的黑客大赛。我们将提供400万美元的奖金，重点关注云安全和AI安全。这是业内奖励最高的公开黑客大赛。比赛今天开始，明年将举行线下黑客大赛。我们对此非常非常兴奋。
Copilot与AI代理
接下来，让我们深入探讨每个平台，首先是Copilot。
Copilot 是AI 的用户界面，正迅速成为工作组织和工作方式的组织层。每个员工都将拥有一个了解他们及其工作的Copilot，帮助提高生产力、增强创造力并节省时间。Copilot Studio 将允许您创建自动化业务流程的代理。每个IT部门都将拥有一个控制系统来管理、保护和衡量影响。这是Copilot生态系统的三个基本概念。
在过去的一年中，我们见证了令人难以置信的势头。精益制造对制造业的影响，AI 将对知识工作产生同样的影响。这一切都是为了增加价值和减少浪费。例如，在昆士兰银行集团的风险分析中，过去发生事件时，分析师需要查阅数千份文件才能撰写报告。现在，他们使用Copilot来综合所有发生的事情并创建初稿。过去需要几周才能完成的工作，现在只需一天就能完成。
沃达丰是另一个很好的例子。他们的法律团队过去需要手动分析、起草和重新谈判数千份合同，这些合同管理着他们庞大的基站网络。现在，他们使用Copilot来确定哪些合同需要续签，哪些合同需要废弃，以及跟踪所有到期日期。此外，沃达丰还通过利用Copilot和Azure AI来管理客户咨询，从而使其所有客户服务个性化。他们的虚拟助手每月处理超过4500万次的客户对话，将平均等待时间减少了一分钟以上。当然，这仅仅是个开始。
自从一年前Copilot正式发布以来，我们一直在不断创新，发布了数百次更新。这始于致力于基础工作。如果您考虑一下今天的Copilot响应，它们的响应速度比平均速度快了两倍以上，并且响应满意度提高了近三倍。展望未来，我们从三个基本方面考虑Copilot的采用。员工使用Copilot和Copilot代理越多，他们实现价值的速度就越快。
第二个方面是如何在您的世界和生态系统中扎根Copilot或扩展Copilot。Copilot是一个平台，您可以使用代理扩展它以扩展您的能力。例如，一名员工可以拥有一个Copilot，每个Copilot可以连接数千个代理。最后，是关于衡量投资回报率。
现在，让我们谈谈Copilot Pages。Pages是人工智能时代的第一个产物，它非常神奇。我们将丰富的素材带入Pages，允许您添加交互式图表、表格、代码块、数学公式和复杂的图表。用户可以直接在页面上使用Copilot来迭代内容并直接通过聊天来控制发生的事情。这是一个真正的多人画布，可以实现与AI的创意和与他人的协作。
事实上，我经常使用Pages。如果我正在准备会议，我只需给它一个提示，Copilot就会梳理所有关于客户的信息——来自网络、LinkedIn和所有业务应用程序，例如我们的CRM。它收集所有工作成果，例如文档、电子邮件、Teams消息和演示文稿。然后，我可以将所有内容编译到我的Pages中作为初稿，并与我的客户团队共享，确保与我一起工作的每个人都在同一页面上。这个草稿后来转化为我的会议记录，这些记录也实时与所有参与者共享。
Copilot不仅仅集成在Pages中；它深度融入整个Microsoft 365系统。从Teams开始，Copilot可以推理过去的会议、聊天和记录，以帮助用户快速了解情况。借助我们今天宣布的新的屏幕理解功能，Copilot甚至可以回答有关会议期间共享的演示文稿和文档的问题。例如，在演示过程中，Copilot可以理解您正在展示的内容，并可以回答相关问题。
在Word中，Copilot根据其他Word文档、PowerPoint PDF、电子邮件和会议创建草稿——确保您不必从空白页面开始。在PowerPoint中，您可以输入关于演示文稿的提示，允许叙事生成器生成带有建议主题的大纲。您可以对其进行改进，它将创建您的第一个完整的演示文稿。
在Outlook中，我已经养成了一种使用优先处理我的收件箱的功能的习惯。这是一个彻底改变游戏规则的功能，因为它通过分析电子邮件内容和发件人的角色以及上下文来帮助我快速关注重要的邮件。这就像每封电子邮件都标注了其重要性一样。
我们在Excel中所做的工作也许是我最喜欢的进步之一。正如GitHub Copilot帮助软件开发人员一样，Excel中的Copilot将改变数据分析师的工作方式。我可以从一个高级提示开始，例如分析提高制造厂生产率的方法。Copilot使用高级推理能力来制定完整的战略分析计划，我可以根据需要进行调整，它会在执行计划的同时让我看到实时工作进度。
它首先会生成诸如热力图、散点图、直方图之类的可视化效果，并识别生产的关键驱动因素。它在几分钟内总结了见解和行动，这令人难以置信。这项创新使任何拥有Excel电子表格的人都能够进行数据分析。回顾过去，Excel大规模地提高了数值理解能力；我相信Copilot与Excel和Python的集成将增强全球的分析能力。所以，我对这一点真的非常非常兴奋。
现在，如果您已经在 Microsoft 365 的方方面面充分利用了 Copilot 的强大功能，那么让我们来谈谈如何扩展 Copilot。今天，我非常激动地宣布 Copilot Action的推出。通过这些动作，您可以利用 Copilot 来减少您在日常重复性任务上花费的时间。事实上，对于那些使用过 Outlook 规则的用户来说，最好的理解方式是：这就是 AI 时代的 Outlook 规则。它适用于整个 M365 系统，而不仅仅是 Outlook。它可以自动化所有操作，从向您的团队请求状态更新、编译每周报告，到安排电子邮件和请求文档反馈。动作是一种非常简单但功能强大的方法，可以扩展您的工作效率。无论您需要执行哪些多步骤任务，您只需创建一个这样的动作，它就会为您完成。您可以发现可重用在日常工作中的动作模板。它只是一个简单的界面。
我们不会止步于此。今天，我们推出了新的智能体，您可以在团队环境中使用它们。理解这些智能体的最佳方式是将它们视为您的团队成员。它们的作用范围限定在特定角色，并具有非常具体的权限，就像我们拥有的权限和角色一样。例如，您可以将协调员智能体添加到您的团队会议中，它将帮助保持会议重点，协调会议聊天，以及后续工作和行动项目。我们 Planner 中的项目经理智能体将帮助自动化项目管理工作流程中的所有关键步骤。它将从头创建一个新的计划，并帮助监督整个项目中的进展，包括任务分配和内容创建。
接下来，我们有自助服务智能体。这些智能体提供非常有用的信息并解答关于策略的问题。在人力资源和 IT 方面，这些智能体还可以帮助您完成任务。可以将其视为对您的 HR 和 IT 部门进行增强。我们还宣布了 SharePoint 智能体；每个 SharePoint 站点现在都将拥有一个内置的智能体。这些智能体可在您的工作流程中即时访问来自知识库的实时信息和见解。
此外，我们还使您可以轻松地使用 Copilot Studio 创建您自己的 Copilot 或智能体。有时我们会误以为构建这些智能体需要付出很多努力，但实际上它非常简单。我们的愿景是，它应该像创建 Word 文档、PowerPoint 幻灯片或 Excel 电子表格一样简单。当您想到一个智能体时，可以想象一下创建文档的过程。例如，我可以通过用自然语言描述它并将其连接到几个数据源（例如 SharePoint 站点和我的动态 CRM）来创建一个现场服务智能体。您可以轻松地对其进行配置以满足您的特定需求，几秒钟内您就拥有了一个已集成到 Copilot 中的智能体。
您还可以使用 Copilot Studio 使这些智能体自主运行，它们可以始终在 Copilot 中引发异常以请求输入。请记住，即使是自主智能体有时也需要关注，而与我们交互的 UI 就是 Copilot。
就在上个月，我们在 Dynamics 365 中引入了十多个自主智能体，它们可以执行从优化供应链到帮助客户服务团队解决问题等各种任务。例如，让我们来看一下销售资格认证智能体。它会自动搜索系统中的所有潜在客户，为您标记最佳潜在客户，然后起草一封个性化电子邮件，当然您可以编辑并发送。
我们已经看到客户在使用此类功能。事实上，麦肯锡公司已经构建了一个自主智能体，它将客户入职时间缩短了多达 90%。陶氏公司已经构建了智能体来优化其运输流程，并且预计即使在第一年也能节省数百万美元。
当我们谈到可扩展性时，这也包括改变您与定制业务应用程序交互的方式。在这个智能体时代，我必须一次访问一个业务应用程序的想法已经消失了。
我们非常高兴地分享，我们的许多合作伙伴已经在 Microsoft 365 Copilot 中构建了自己的智能体和连接器。这包括 Adobe、LinkedIn、SAP、ServiceNow 和 Workday。此外，像 Cohere 这样的构建 AI 优先智能体的公司也正在集成到 Copilot 中。
现在，为了向您展示所有这些的实际应用，我想请我的同事 Kelly 上台，带您了解整个 Copilot 生态系统。Kelly，你来吧。
演示者：谢谢，Satya。让我们想象一下，我从事销售工作。我的一天充满了许多重要但耗时的任务，这些任务会占用我用于建立客户关系和达成交易的时间。这就是智能体发挥作用的地方。在 Copilot Studio 中创建的智能体，范围从简单的提示和响应到完全自主。它们可以帮助处理从优先排序潜在客户到安排会议再到完成订单的所有事情。
让我向您展示一下。我有一个自主智能体，可以代表我监控和完成客户订单。当有交叉销售或追加销售机会时，它会提醒我。我可以看到我的一个长期客户下了一大笔更多产品的订单。智能体能够快速完成此订单，并向我发送警报，告知这是一个向客户提供额外产品的好机会。几秒钟内，这笔交易就有可能变得更有利可图。
让我们进一步，准备参加推销会议。我需要快速了解最新的产品更新和路线图。为此，我访问 SharePoint。多年来，SharePoint 已成为企业中最常用的知识和业务流程解决方案。在这个站点上，我们保存了所有最新的产品规格、路线图和培训材料。
现在，每个 SharePoint 站点都有一个智能体。因此，所有这些丰富的信息都可以立即访问和使用。我可以通过简单地询问智能体来立即找到我需要的内容。现在，让我们回到 BizChat。在这里，我可以通过简单地@提及它来与同一个 SharePoint 智能体进行交互。我可以要求它提供相关产品、可用性和推销演示文稿的概述。由于智能体以该 SharePoint 站点为基础，因此它会从正确的可靠来源提取信息，并只提供我需要的内容。
现在，我已经有一段时间没有与这位客户见面了，当然，我希望以最佳状态出现，并了解他们的情况。Copilot 指引我找到销售智能体，它会显示我需要的所有详细信息，例如帐户重点和机会、我们最近的销售活动以及与客户的互动。我可以看到客户方面有新的联系人，我想了解更多关于他们的信息。为此，我将转向 LinkedIn。我可以简单地@提及 LinkedIn 销售导航器智能体来查看他们的背景和经验，以及我可能在他们的网络中认识的其他人。看来我们有几个共同的联系。几秒钟内，我就在工作流程中了解了我的新合作伙伴。
现在，我准备参加会议了，我甚至都没有打开我的 CRM。我将快进到会议结束后。会议非常成功，现在我要准备一份报价。让我们跳到 SAP 的 Copilot，Jewel。我要求它参考最新的价格表，我希望它能反映出根据订单大小提供的适当折扣。SAP Jewel 生成了一个详细的报价，我可以快速查看并发送给客户。现在我很有可能拿下这笔生意了。
这不仅仅是 SAP。我们许多最大的合作伙伴都在创建智能体，以将其独特的知识直接融入工作流程中，从人力资源到财务再到销售。例如 ServiceNow，它涵盖客户服务、人力资源管理和工作场所服务。或者 Adobe，它可以帮助您的团队创建世界一流的营销、设计和视觉内容。Copilot 将赋能每位员工，而 Copilot Studio 智能体将改变每个业务流程。
硬件设备
这就是对Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、智能代理和自主智能代理的端到端系统，用于AI驱动的业务转型的介绍。现在让我们转向下一个平台，即设备。在人工智能时代，即使是设备也正在发生根本性的转变，对吧，同时融合了人工智能和云计算。现在，我们正在做什么，这里发生了什么，那就是我们将云中发生的人工智能技术带到了边缘。将所有这一切都视为一个连续的分布式计算结构。在过去的一年里，我们推出了一整套全新的Windows PC，旨在释放这种跨云和边缘的分布式计算结构的强大功能。我们称这些为Copilot Plus PC。
我们正在与整个生态系统合作。太棒了。就像在云计算中一样，所有硅片创新都在这里。硅片创新在客户端领域强势回归，对吧？无论是高通、AMD还是英特尔，所有公司都在为未来的PC构建出色的系统。当然，我们正在与所有OEM厂商合作，现在您可以看到所有这些的真正体现，以及客户端上所有这些40多个浮点运算，都在NPU上运行。当涉及到这些PC的基本功能时，无论是电池续航时间还是性能，它们都是一流的。这不仅仅是添加NPU，而是让Windows和Windows PC在基本功能上都非常出色。
今天，我对这里的下一个重大进展感到非常兴奋。我很高兴地宣布推出Windows 365 Link。您可以在这里看到它。
这是一款为Windows 365打造的简单、安全、专用设备。它无需管理员，无需密码，安全配置默认启用且无法关闭。Windows 365 Link 通过直接连接到您在云端的生产力来扩展PC类别或云PC类别，而不会在任何设备上留下任何数据或信息。
微软CEO纳德拉： 我对这款设备感到非常兴奋，并且我很高兴地宣布它将于明年4月上市，所以我非常期待。Windows 365 Link 等形态因素为您提供了另一种 Windows 端点的选择。但是，我们从根本上认识到 Windows 的关键任务作用，并将致力于将其安全性和弹性作为首要任务。最新版本的 Windows 11 具有十多种新的安全功能，最重要的是，这些功能默认启用，包括在所有设备上启用的设备加密。
此外，我们很高兴地宣布这项新的 Windows 弹性计划，这非常重要。我们正在加倍努力，致力于为客户在其所有关键任务工作负载中确保 Windows 的安全性和可靠性。作为这项工作的一部分，我们正在对低级操作系统访问进行更改，并与整个生态系统合作引入新功能，制定新的安全部署实践指南。一个例子是 Windows 热补丁，它可在您的整个 Windows 系统中应用关键安全更新，而无需重新启动。
我们还在云端和客户端持续突破 Windows 安全性和弹性的界限。借助“时间点还原”，使用 Windows 365 的客户可以在几分钟内恢复并运行，并将他们的云 PC 还原到其之前的精确状态。因此，看到所有这些对在 Windows 上运行的关键任务工作负载的支持，真是太棒了。
AI技术堆栈
现在，我想介绍最后一个平台，即Copilot和AI堆栈。我们的方法很简单：我们将使用Copilot、智能代理和Copilot Studio构建的所有应用程序的每一层技术堆栈都公开，以便您可以使用它来构建您自己的Copilot和智能代理。就是这样。每个应用程序都将成为一个AI应用程序，在过去的一年中，我们看到了人们能够构建的内容的令人难以置信的势头。
以NASA为例。他们的数据科学家构建了地球Copilot，它处理大量包含大量见解的地理空间数据。从气候到空气质量的一切都对城市规划或灾难响应非常有帮助。然而，分析这种规模和复杂性可能相当困难。地球Copilot 使任何人都可以首次使用自然语言浏览这些数据。例如，您可以查看芝加哥的空气质量多年来的变化情况，这现在只需进行自然语言分析即可实现。
我们持续构建 Azure，使其成为世界的计算机。过去一年，我们在六大洲的 15 个国家进行了大量数据中心投资。我们现在拥有 60 多个数据中心区域，数量超过任何其他提供商。我们正在创新，以可持续的方式建设这些数据中心，这让我感到非常自豪。事实上，我们刚刚宣布在弗吉尼亚州北部建造两个完全使用低碳交叉层压木材的数据中心，以减少其固有碳足迹。这种新的建筑模式与传统的钢结构建筑相比，将使我们数据中心的碳足迹减少 35%。看到这一点，令人兴奋。
是的，当人们说数据中心就是计算机时，我们越来越认为系统从建设开始就应该如此。在网络层面，我们在空心芯光纤方面取得了创新。这项技术无论在速度、带宽还是能效方面都带来了绝对的突破，事实上，它与传统光纤相比有了显著提升。众所周知，光子在空气中的传播速度比在玻璃中快。今年早些时候，我们证明了光纤损耗达到了光纤有史以来最低的水平。这种低光纤损耗对于数据中心与数据中心之间的连接至关重要。我们现在已经拥有了空心光纤的生产线路。事实上，我们计划在未来 24 个月内再增加 15,000 公里的线路。我们不会止步于此。我们正在将我们的云扩展到边缘。今天，我们更进一步，宣布推出 Azure Local。
这再次回应了许多用户的请求，即把 Azure 一直带到 Azure Local 的边缘。Azure 通过一个中央控制平面扩展其跨混合云、多云和边缘位置的服务。它将 Azure 服务带到客户的分布式位置，无论是在零售、酒店业，还是制造业，以便他们能够运行其关键任务工作负载，包括一些新的 AI 工作负载，跨云和边缘运行。
一个很好的例子是 Armada 如何利用 Azure Local，并且借助 Starlink 连接，帮助万豪酒店实现完全的弹性，即使在极端恶劣天气事件中也能保持运行。现在，说到硅片，我们的 Cobalt 100 VM 上个月正式上市。客户和合作伙伴，无论是 Databricks、西门子还是 Snowflake，都看到了这些虚拟机的价格性能提升高达 50%。事实上，我们自己 Teams 中的媒体处理能力现在也全部运行在 Cobalt 100 上。
在 AI 方面，我们正在继续建设这些新的数据中心智能工厂。我们将 Azure 作为世界计算机的功能扩展到成为这些智能工厂。每瓦特代币加美元是考虑新性能货币的最佳方式。一切都是关于最大化价值并以最有效的方式实现它。整个行业的创新速度惊人，我们正与合作伙伴合作，为您提供更多关于成本和性能的选择。
这包括与英伟达的深度合作，它涵盖了将他们自己的工作负载（无论是 Omniverse 还是 DGX Cloud）引入 Azure，以及在 AI 基础设施的核心系统层面与他们合作。事实上，上个月，我们推出了配备 H200 的新集群。我们对此感到非常兴奋。我们在 H100 和 H200 之间进行的系统堆栈优化持续推动着我们可以为任何进行推理或训练的人提供的总性能。今天，我们宣布在 Azure 上预览 NVIDIA Blackwell AI 基础设施。
现在，Blackwell 非常出色。它在一个 NVLink 域上拥有 72 个 GPU，然后在后端结合了无限带宽。这些机架针对最先进的训练工作负载和推理工作负载进行了优化。因此，我们对拥有 Blackwell 感到非常兴奋。我们还在与 AMD 密切合作。我们是首家提供由 AMD MI300X GPU 驱动的 VM 的云提供商，我们正在使用该基础设施为 Azure OpenAI 提供支持，因此它现在就在我们的集群中。今天，我们推出了 Azure HBV5，这是我们与 AMD 共同设计的。它的速度比任何其他云虚拟机快高达八倍，为高性能计算树立了新的标准，它将于明年正式上市。
当然，现在谈到我们自己的 AI 加速器 Maia100，我很高兴地说它现在正在美国东部地区上线，支持 Azure OpenAI 推理。事实上，我们构建的最具影响力的应用程序之一是今天的客户服务，它全部运行在 Maia100 上，处理所有客户支持工作负载。因此，看到 Maia加入集群令人兴奋，我们将继续改进和扩展它。
事实上，我们正在为行业贡献我们自己的系统创新。去年在 Ignite 大会上，我们展示了我们第一代 Maia机架，它就是那个液冷辅助设备。它可以支持 GPU 和 AI 加速器的冷却，不仅适用于我们自己的 Maia系统，我们还将把这项创新技术应用于 NVIDIA GP200。您将在展会上看到它，因为这是提高性能所需的系统创新类型。最终，这一切都是关于真正能够将计算、存储、网络、边缘和硅片结合起来，为您的所有工作负载提供最佳的总拥有成本（TCO）性能。
现在，基础设施层已经建立，让我们转到下一个主题，那就是数据。众所周知，没有数据就没有 AI。为了构建您的 AI 应用程序，您需要能够有效地将您的数据与您的 AI 计算结合起来。我们正在构建一个完整的数据资产来做到这一点。
我们的平台核心是Microsoft Fabric，我们去年在Ignite大会上推出了它。它将所有数据和所有分析工作负载整合到一个统一的体验中，并拥有一个统一的数据湖。事实上，在Fabric中，您可以轻松地统一数据，无论它位于Azure、本地还是Amazon或GCP。您可以在一个地方为AI工作负载创建这个数据层。
就像Fabric简化了组织所有分析需求一样，我们希望对运营数据库也做到同样的事情。因此，现在借助Microsoft Fabric，客户拥有一个能够满足其所有用例的企业数据平台，对吧？无论是批量数据、实时数据还是海量事务处理性能，所有这些都集成在一个统一的产品中。所有这些数据都采用开放源代码格式，存储在Fabric的统一数据湖中。
AI Foundry
现在让我们谈谈，您拥有了基础设施，拥有了数据，现在是时候构建一些应用程序了。在应用程序方面，每个应用程序都是一个AI应用程序，每一代新应用程序都带来了不断变化的需求。无论是Web、移动端还是云端，您都需要构建一个新的应用程序平台。AI领域也正在发生同样的事情。AI正在改变我们今天设计、定制和管理应用程序的方式。这就是为什么我们正在为AI时代构建一流的应用程序服务器，并宣布推出Azure AI Foundry。
借助Foundry，我们将所有模型、工具、安全和监控解决方案统一到一个单一体验中，并与最流行的开发工具集成，作为一个独立的SDK和一个门户网站。事实上，这一切都始于我们对模型的方法。我们知道模型和模型选择显然是每个用例的核心。您希望能够优化成本、延迟和性能。我们希望帮助您为正确的工作选择正确的模型。事实上，我们的目录中现在有1800个模型。OpenAI继续进行令人难以置信的创新。他们在模型创新方面设定了步伐，以及他们所做的一切，对吧？即使是最新的O1模型也都在Azure上可用。在过去的六个月中，Azure OpenAI的消耗量增加了一倍多。
但我们也支持所有其他模型，例如来自Meta和Mistral的开源模型，以及Cohere等提供商，以便大家可以选择合适的模型。事实上，没有哪个应用程序只使用一个模型。即使您查看Microsoft应用程序，也有数千个模型正在被优化、微调和蒸馏，所有这些都融合在一起。结果，新的模型类别也正在出现。我们增加了20多个行业模型，这些模型专为来自拜耳、佩奇、罗克韦尔、西门子、场地机械和其他合作伙伴的非常专业的用例而设计。凭借所有这些模型的多样性，拥有合适的工具来为工作选择模型比以往任何时候都更加重要。
借助Foundry，我们增加了模型实验功能，这意味着您将首次能够试验这几个模型，比较结果，并选择最适合您的模型。除了我们自己的产品外，我们还宣布新的合作关系，以帮助开发人员加快模型定制。从数据准备和生成到使用微调模型进行训练、评估和实验，这些都是应用程序服务器需要考虑的因素。我们与Gretel Labs和Scale AI的合作帮助开发人员消除数据瓶颈，并使数据能够用于AI训练。我们正在与StatsSync合作，帮助客户使用不同的模型配置和运行快速的A/B测试。与Weights & Biases的新集成提供了一套全面的工具，用于使用Azure OpenAI服务跟踪、评估和优化模型。
我们还很高兴地推出一种新服务，以帮助简化所有AI驱动代理的创建。我们的新代理服务帮助开发人员构建、部署和扩展自动化业务流程的AI应用程序。我之前向您展示了如何使用Copilot Studio只需点击几下即可构建代理。但是，作为开发人员，您希望采用代码优先的方法来构建代理，而这正是代理服务真正实现的功能。您可以构建基于数据（无论其存储位置如何）的代理——来自网络的公共数据、Microsoft 365或SharePoint中的企业数据，甚至可以利用Fabric的统一数据湖跨所有云统一您的数据。
这些代理可以采取行动，允许您使用我们在逻辑应用程序和应用程序服务中拥有的1200多个连接器为其提供一个动作空间，将其连接到代理运行时。此外，我们知道多代理框架正在迅速发展。我们正在确保，即使在早期阶段，我们的代理服务也支持所有这些多代理框架，包括Magenetic One、Autogen和Semantic Kernel，您可以在Foundry和代理服务中使用这些框架来构建您的应用程序。
需要注意的是，AI应用程序也有特定的操作考虑因素。当您在组织级别构建应用程序时，您希望管理AI成本、性能、安全性和安全性。这就是为什么我们很高兴地分享我们正在为Foundry带来新的管理功能。例如，我们正在引入AI报告，这将帮助开发人员记录和共享其应用程序的用例，最重要的是评估结果。我们可以思考、讨论和推理应用程序执行方式的一种方法是通过对其构建所基于的模型进行评估。
安全性是任何AI应用程序最关键的功能，我们将继续确保我们拥有构建这些安全AI应用程序的最佳工具，包括PromptShield等功能，以检测和阻止对业务内容输出的操纵。今天，我们还宣布对图像内容进行风险和安全评估，这已成为Foundry中一个非常重要的考虑因素。现在，为了展示所有这些实际操作，我想邀请Seth上台演示AI Foundry以及如何构建应用程序。Seth，你来吧。
演示者：非常感谢，Satya。让我向您展示Azure AI Foundry如何为开发者、AI工程师以及AI和IT专业人员提供构建和管理变革性AI应用程序所需的一切。AI Foundry凭借三大突破性功能简化了所有这些工作：我们的模型实验工具、全新的代理服务以及帮助管理这些应用程序（即使在投产后）的可观察性功能，例如评估功能。顺便说一句，我将向您展示的一切都是实时运行的。
微软CEO纳德拉：是的，这非常棒，你知道，使用多模态模型之一，然后是应用程序服务器Foundry，能够构建这些复杂的应用程序，对吧？这就是今天的应用程序平台。
现在，让我们来看一下DevTools。对于这个AI时代，我们拥有最好的开发者工具。GitHub Copilot无疑是最广泛采用的AI开发者工具，我们致力于使其成为更具变革性的工具。直到最近，如果您考虑一下我个人对Copilot的使用，您可以分别使用带有代码补全功能的编辑器和聊天功能。现在不再如此了。现在有了Copilot编辑功能，您可以将两者结合起来。我们将聊天和内联编辑结合在一起，以便您可以轻松地跨多个文件进行内联更改。您可以有一组正在使用的文件，然后只需使用自然语言即可跨所有文件进行更改。因此，Copilot已全面支持多文件操作。
借助工作区，Copilot成为最先进的、也是第一个原生AI代理IDE。Copilot工作区从头到尾都利用了代理。您可以从问题到规范到计划到代码，所有这些都使用自然语言。就在上个月的GitHub Universe上，我们在工作流程的两端都添加了代理——一个用于构思，一个用于自动构建和修复代码。我们不仅仅局限于编写代码；我们正在构建贯穿整个生命周期的软件代理，从测试到部署。
我们可以处理复杂的代码维护任务，例如升级应用程序框架。例如，您有一个Java框架，您正在应用更新并进行迭代，直到所有代码都构建完成并且所有测试都通过。这只是一个代理为您完成的工作。代理还可以提高性能。这非常酷——一个性能工程代理，它可以有效地创建性能基准，运行它们，并迭代代码，直到找到解决方案，从而使您能够通过性能评估。最后，代理可以帮助您从想法到实现，一直到生产，通过在Azure上创建所有资源并进行部署。考虑一下所有DevOps功能以及每个功能都有一个代理的情况。所有这些创新都是我们正在努力的方向，并将陆续在接下来的几个月中发布。因此，我们对此感到非常兴奋。
AI助力科学研究
到目前为止，我们已经讨论了很多关于AI如何通过从根本上理解业务语言来提高生产力的内容。然而，AI还可以通过理解自然和科学的语言来推动根本性的业务转型。科学本身正在成为计算科学，这就是为什么我们专注于提供系统和AI创新以推动材料科学、化学、物理学等领域的突破的原因之一。
我们在AI驱动的科学领域的新前沿是从静态预测转向动态预测——这意味着我们不仅仅是预测分子的形状，而是理解它们的动力学、运动和相互作用。这是开发新材料和药物的关键步骤。本月早些时候，微软研究院在《自然》杂志上发表了一种AI驱动的模拟系统，它可以精确地模拟蛋白质行为到单个原子，速度比以往快几个数量级。这是一个真正的突破，将有助于生物医学研究，并促进药物发现、蛋白质设计和酶工程等领域的发展，因为这些动态系统对于这些进步至关重要。
这不仅仅是理论；我们正在将先进的 AI 模型和智能体结合起来，帮助科学家有效地推理和协调整个科学方法。我们已经在为全球客户提供这一面向科学家的平台的愿景。例如，诺华正在使用生成式 AI 设计数百种用于药物研发项目的新分子，从而帮助加快这一进程。日产汽车公司已与我们合作创建了一个模型，用于预测电动汽车电池的长期性能，使其提升了约 80%。联合利华正在运行大量模拟，以利用 AI 加速其研发工作。事实上，华盛顿大学蛋白质设计研究所正在使用我们的云平台从头开始设计新型蛋白质，这些蛋白质有望在医学、可持续性等领域带来革命性的变化。
说到用于科学的 AI，这个新的发现时代可以借助量子计算进入超速发展阶段。要模拟世界，你必须从冯·诺依曼架构和经典计算的限制中根本上解放出来。为此，我们需要可靠的量子比特，而不仅仅是目前可用的噪声量子比特。
我们的 Azure Quantum 提供了这种独特的虚拟化技术，可以扩展任何类型的量子比特，检测物理量子比特中的错误，纠正它们，并可靠地帮助在其上进行计算。事实上，今年早些时候，我们的合作伙伴 Continuum 和我们一起实现了有史以来第一次可靠的逻辑量子比特的记录，这是业界的一个巨大里程碑。
然后就在几个月前，我们又更进一步。我们宣布了 12 个可靠的逻辑量子比特，这是当时的记录。而今天，我非常高兴地宣布另一个里程碑，这次是与 Atom Computing 合作。我们刚刚将之前的记录翻了一番，创建了一台拥有 24 个逻辑量子比特的机器。
我的意思是，为了让大家了解这一点，这些逻辑量子比特都是纠缠的，构成了世界上功能最强大的量子机器的基础。为了让您了解这其中的重要性，如果您添加 100 个这样的可靠量子比特，您将获得科学量子优势。这将像您想象的那样，释放出解决我们面临的一些最紧迫挑战的计算能力。在经典计算机上发现这些解决方案或运行这些类型的计算显然是不可能的。因此，我们对超越当今噪声量子比特的下一代量子计算机感到兴奋。
事实上，我们正在与合作伙伴 Adam Computing 共同构建一种独一无二的商业产品。该产品将把我们在 Azure 中的科学解决方案和我们的量子计算平台，以及 Adam 的量子硬件，结合到一个完整的发现套件中，供公司和实验室使用。该套件将能够显著加速科学发现。
最后我想谈谈我们的核心使命。这是您本周将在所有三个平台上看到的预览。同时，我们的使命是使地球上的每一个人和每一个组织都能取得更多成就，一次一个社区，一次一个国家。当我们进入 AI 的中局阶段时，我们有责任赋能人类成就。在过去的一年里，我们已经帮助超过 2300 万人接受了 AI 和数字技能的培训。我们非常致力于帮助更多的人学习如何使用 AI，因为掌握这些技能将改变人们的生活，事实上，它已经改变了。
非常感谢大家，祝大家度过一个美好的夜晚。
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