Satya Nadella: 萨蒂亚·纳德拉谈 AI 末日论者呼吁的放缓、微软的总体规划以及谁将赢得 AI
Satya Nadella on the AI Doomer Slowdown, Microsoft's Master Plan & Who Wins AI
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他为微软创造了 2500 亿美元的市值，是 billion 的 B。萨蒂亚·纳德拉（转录为 Dottina Della），微软董事长兼 CEO。自你担任 CEO 以来，三年半时间，股价上涨了大约，我猜大约 120%。我的 800 亿没问题。我将投入 800 亿美元扩建 Azure。也许在工业革命之后，这是最重大的事情。这就是我们对前沿模型的目标。
我们的模型应该是他们能用作基础的最好模型。我们创造技术，是为了让其他人能创造更多技术。这就是我们。我们是工具制造者。请欢迎萨蒂亚·纳德拉。好的。老兄，很高兴见到你。谢谢你来。
早上好，各位。你们好吗？很好。谢谢你加入我们。疯狂的周末，但我们还是来了。我们需要控制前沿的步伐吗？那么我们先从常识部分说起，那就是我们应该尽一切努力，去构建首先服务于人类、并处于人类控制之下的东西。
你知道，我们居然必须从这种程度的常识说起，有点疯狂，但我认为这是个好的起点。然后，当我思考步伐之类的问题时，至少我认为的第一件事是，这项技术的广泛普及是最关键的。因为这项技术的好处出现在各处，才是真正的核心所在。所以归根结底，如果你说要服务人类，那就让它真正以服务人类的方式惠及人类。这意味着你必须有选择，必须有竞争，必须有各种商业模式，无论是开放权重、封闭权重，还是别的什么。然后，我认为在谈论控制时没有被讨论的另一个方面，其实是
比如客户、企业或商家对这项技术所拥有的控制权，因为有时它太不透明了。我想要我的隐私。我想能够把我的知识嵌入到一组由我控制的权重中。我想看到生成的所有 COT。我想用它来微调我自己的模型。我的知识产权不应该泄露。所以有一整套东西没有人怎么谈论，那就是，我真的想确保这项技术在我的控制之下。然后我们谈到我认为真正的安全问题，我们应该认真对待它，
那就是我们应该想花多少时间测试就花多少时间。事实上，我很喜欢引入第三方测试者的想法。哦，哇，我是在一家一直做测试的公司里成长起来的。所以说“哇，他们有嵌入式第三方测试者”居然成了新鲜事。对。为什么不呢？这是个好主意。事实上，我唯一想说的是，我们应该避免那种关于谁测试什么、谁能访问什么的、你知道的、小圈子式的安排，而应该是广泛的。
不过，当那篇文章发表、随后前沿公司似乎抱团自保时，你感到惊讶吗？我认为这来自，我的猜测是，它真诚地来自这样一个地方：当你开始看到，事实上，这很有意思，对吧，当你开始说奖励投机（reward hacking）以及这些环境中、这些智能体集群中正在发生的事情时，有平凡的一面，有某种 DevOps 错误，比如有人配置错了一个容器。对，对，或者这些 API 密钥。或者 API 密钥。所以，是的，没错。没有监控。
有互联网访问。有那种经典的，我称之为基础 DevOps 问题。然后还有真正新颖的新东西，对吧？也就是这些持久运行的智能体的奖励投机等等到底是什么？在这一点上，我承认科学还没有到位。我觉得 Jakub 的帖子很好，他说，他称之为，我们是在培育智能，而不是构建智能。所以这是一门实验科学。
因此，越是实验科学，你就越需要确保在受控环境中做这些实验。如果说有什么的话，我希望看到的是，即便拿 Hugging Face 事件以及其他地方的情况来说，对需要做什么有更多透明度。事实上，现在最有意思的事情之一是内部人风险。我是说，想想看，对吧？如果你身处一家企业，顺便说一句，这全都是测试时计算，对吧？所以并不是说，哦，它只会在某次训练运行中发生。它可能发生在我在企业内部交给某个前沿模型的一项非常平凡的任务中，比如我说，你知道，我不知道，我跟 David 讲过这个。假设我说，嘿，去优化我的营运资金。
它可能会伪造我的账目，对吧？因为这就像一种新型的内部人风险。那么应对的办法是什么？我会说，哦，也许去构建一个因果模型，比如一个能实际检查和验证的语义模型。所以我认为有大量的产品构建工作，我会说是让东西更稳健，这是经典的工程，我们应该更透明地多谈论这些，而不是说，嘿，这太神秘了，你知道，我们搞不清楚。你认同它很神秘这个说法吗？
我是说，我认同我们不理解潜在空间这个说法，对吧？除此之外，我觉得，你知道，就像他说的，我们理解大脑吗？我们不理解。我们做功能性磁共振成像，做新的神经科学研究，我们在努力搞清楚，持续地获得一点更好的理解。所以我确实认为在这个意义上，我们并没有完全的理解。顺便说一句，这就是为什么我不认同 new release（原文如此），对吧？所以这就是为什么我认为要确保 COT 使用我们都能理解的语言。
事实上，它们是透明的，这样当我回到使用所有这些模型的企业时，如果你有完整的 COT，那么你就可以……思维链。思维链。这样你就能真正深入地去看。事实上，你可以有多个模型，并对比查看这些模型的 COT。
我认为这些都是会变得非常重要的事情。萨蒂亚，你和技术专家共事了几十年。作为微软这样一家与公众沟通非常清晰的公司的领导者，当你看到 Dario 和他的团队正在发生的事情，有人站出来说我们有 10% 的概率全部死亡。你认为那些技术专家心里在想什么？你相信他们真的认为这会杀死人类吗，
还是他们正在经历某种精神错乱，又或者他们在研发那些前沿模型时看到了某些让他们恐惧的东西？你不是心理学家，但你和技术专家共事了很久。评估一下这些组织里正在发生什么，让人们觉得必须辞职并说我们都要死了。是的，你知道，我很难评论这些地方中任何一家正在发生的事情。但我们不妨说说我们是怎样的，我甚至是在微软内部成长起来的。
你知道，比如说，作为一名早期的工程负责人，你学到的最重要的事情之一，就是如何处理阻断级缺陷（showstopper bug）。是的。对。我是说，这算是入门课，对吧，就是，为什么在你第一次？你会想，你知道，你有一个缺陷。你怎么办？你是停下来修复，还是推迟，还是进去说，
嘿，这只是个极端边缘情况？这就是一种判断。所以我确实认为，随着风险升高，你要像对待事务处理那样。我记得做数据库的时候，对吧？你知道，哇。比如，你知道，任何可能导致事务丢失的缺陷你都必须非常认真对待，对吧？数据丢失就是那种你要为之叫停一切的事情。
所以我感觉 AI 行业在文化上也许有点在重新发现这一点，因为当你看到，而且有可能他们比其他人更早看到了一些阻断级的问题，如果你看到阻断级问题，那就叫停。对吧？所以修复缺陷。是的。当你看到 Hugging Face 那次运行时，
它非常具有表演性，Dwar Keshe 写了整篇帖子，文明之类的。你怎么看，你对他们做的那个测试有什么看法？因为他们本可以做一个让 3000 个智能体保护一批网站的测试。相反，他们指示智能体去入侵网站，还有，你知道，隐藏信息，所有这些对智能体的拟人化之类的。我是说，至少据我理解，它实际上，你知道，基本上是在尝试为 Cyber Gym 做一个评测（eval）。
而据我理解，在那个评测下，它算是想出了一个办法，说，我们干脆进行奖励投机吧。这就导致了 Hugging Face 事件。事实上，我认为这说明了目前明确存在的问题，即如果这些东西是长时间运行的持久智能体，它们基本上会变成一种新的内部人风险。所以我会从最基础的地方开始，说，好，遏制应该是什么样子？比如，我认为将会成为真正问题、也需要很好解决方案的一件事，就是对智能体活动进行真正积极的行为监控。证据。
证据。所以一切都必须可审计。然后它访问的每一个对象，对吧？如果它去获取一个密钥，哦，它会把几件事串联起来。当它开始串联几个漏洞去入侵时，你应该能看到。所以我认为这些才是你真正需要应对这些情况的方式，而不是说……事实上，我观点的核心是，我们必须让围绕这门实验科学的工程流程变得更稳健。是的，Sacks。我认为这一点很好。我很喜欢你在 Hugging Face 事件中区分了他们犯的那些平凡错误，
比如配置错误的沙箱、Hugging Face 的凭证就放在一个公共代码库里，以及没有监控。然后是真正新颖的行为，智能体集群、奖励投机。正是这些东西让所有人都吓坏了。我同意我们现在必须想办法修复这些缺陷，或者修复由奖励投机引发的更深层问题。
你认为这意味着什么，而且我认为，值得称赞的是，我认为前沿实验室的说法是，我们现在要放慢，比如说，原始能力的提升步伐，转向可靠性、可预测性以及他们所说的对齐，我认为这是良好的商业实践。我想问的是，你认为这对我们未来一两年看到的新产品意味着什么？是意味着我们只是改进已有的东西，还是会看到新的能力？你认为会是怎样？这是个好问题，David。我确实认为已经存在巨大的模型
过剩，对吧？我是说能力过剩，意思是模型已经非常好了，只是广泛普及需要很多条件，对吧？它甚至需要，本质上，如果你在压缩工作流程、改变工作流程的运作方式，那么为了引入这些系统所需要的变更管理量，才是耗费时间的地方。所以在某种程度上，我会说，还有，你知道，创造这些新产品形态的能力，对吧？我是说，想想编程智能体，编程智能体变得真正好用，
是在你发现可以让智能体循环配合文件系统之后，那就是让编程智能体真正奏效的突破。我认为现在也许有了 Kua，对吧？也就是借助 Astra、借助 Kua，可能成为我们进行计算机操作，或者完成可以完全自动化的长轨迹任务的一种方式。
所以我认为正是这类产品创新，模型加上执行框架（harness）让我们能做到一些事，进而带来广泛采用。对吧，我甚至回想对我来说的 ChatGPT 时刻，对吧，正是最后那一步 RLHF 让聊天对话成为可能。所以我认为，是的，有一些科学，有一些产品形态，然后带来广泛普及，而我们现在需要找到下一层次的这类东西，在真实企业里做真正的工作。在这个背景下，顺便说一句，另一件事是，
这将是一个多模型的世界，对吧？所以在这一点上，仅仅出于韧性考虑，对吧？我是说，想想看，对吧，现在每家企业来找我都说，嘿，这个模型在这里会拒绝，这个模型我想在这里要权重，我不……所以人们会想要多个模型。因此我们必须做对的另一件事是一些互操作标准，对吧？比如甚至 KV 缓存，到底为什么我不能使用多个模型家族并复用 KV 缓存？
对吧？我们有过文档标准。你和我都经历过。在现实世界的其他地方，你基本都有可互操作的东西。所以我认为这个行业也必须醒悟过来，说，嘿，事实上，如果要说最重要、最紧迫的事情，那就是，我如何拥有更多互操作标准？
我如何拥有一个独立于模型之外的执行框架，让我的记忆不被绑定在某一个模型上？我是说，这将是第一次出现这样一种技术：你对它的使用以及由此产生的数据可能不属于你。我是说，你知道，如果我卖给你一个数据库，然后说，嘿，你放进数据库的数据不是你的，是我的，如果我收回许可证它就没了，你会作何感想？所以我认为我们有一些这样的严重问题需要处理。我认为这是个很好的过渡。
抱歉，让我只问一个问题，把经济激励的论点和正在发生的事情联系起来。论点是前沿……前沿实验室正面临 token 价格压缩，OpenAI 大约每百万输出 token 要 50 美元，而我记得有人估计 DeepSeek 的新模型每百万输出 token 可以低至 15 美分。就算 60 美分吧，成本降低 99%。如果这就是前沿实验室面临的重大经济症结，那么当大多数企业的大部分任务可以只付 60 美分时，为什么大多数 token 要付 50 美元、大多数企业要付 50 美元？这难道不也引出了一个问题：它们的商业模式是不是错了？
我想问作为微软 CEO 的你，正确的商业模式是什么？你想做前沿模型吗？你想运营算力、对算力收租，还是想做应用层？我知道你经常谈这个，但我很想听听你站在今天的视角，这一切会怎样……我认为我们观察到的根本现象是老派的竞争。我是说，对我来说，回顾过去，我们有一些非常出色的闭源资产，比如 Windows。
对它的制衡是什么？当然有 Mac，但还有 Linux。我们有一款出色的闭源产品叫 SQL Server。对它的制衡是什么？一直存在一个替代品，叫 Postgres 或 MySQL。所以我认为这就是正在发生的事。部分原因是闭源之间存在真正的竞争，而开源的制衡是真实的。坦率地说，这是好事，因为没有它，我认为我们就不会有广泛的前沿生态系统或广泛普及，否则我们就会回到某种，你知道，大型机式的锁定。那是行不通的。
至于你的观点，如果说有什么的话，鉴于此，我们现在有望在每一层都继续拥有丰富得多的选择，对吧？所以对我来说，希望我们能开始构建这些 AI，因为如今，如果一个 AI 产品的所有分成都流向模型层，而你真正想建立一家产品公司，那就说不通。根本不可能。事实上，这是同样的道理，对吧，就像拿数据库来说，如果没有开源对闭源的制衡，
价格就不会处在一个让人们能够成功地、有利润地构建应用层的水平。所以我认为应用将在经济上变得可行得多，这对生态系统是好事。还会有其他各种层，可以叫中间件，比如说，嘿，我的记忆系统是什么？我的执行框架和编排层是什么？
所以那里会有一个非常丰富的工具生态系统。模型公司会过得不错。事实上，你知道，帕累托，它们可以根据自己的模型家族来管理 token 定价。如果说有什么的话，我希望它们甚至在 KV 上，你知道，在这些标准上下功夫，让我们可以使用多个模型家族。事实上，这对它们更好。事实上，我最早做的是 Windows 与 Unix 的互操作。事实上，这是反直觉的，对吧？我们过去认为，天哪，互操作意味着我们会被用得更少，结果我们反而被用得更多。
事实上，说来奇怪，因为当时 Unix 有太多变体，Windows 互操作让 Unix 变得更好，也让 Windows 变得更好。事实上，我们之所以能够打入企业市场，主要就是因为做了互操作工作。至少我是这么想的。萨蒂亚，我们正处在一个有趣的时刻：一方面，这些专家在呼吁监管、呼吁监督和治理。这通常总会导致某种自由的限制。而普通社会被置于这样的境地：现在我们必须对这是对是错发表意见。但另一方面，大多数人的生活
实际体验并不是 AI 带来的神奇生产力提升。充其量就是整合我们 Apple Watch 的数据，告诉我们为什么睡得更少了。对大多数人来说，这基本就是实际的门槛，或者是在 ChatGPT 里问为什么我的孩子是个混蛋？所以你能帮我们弥合一下吗？我是说，你看过那么多企业应用。神奇之处在哪里？比如，利润的增长在哪里？AI 正在创造的、能让所有人都理解这一切紧张关系的巨大突破在哪里？
是的，这是个很好的观点。我认为这才是真正的问题，即我们如何真正在生产力统计数据中看到它？我们如何真正在基础广泛的 GDP 增长中看到它？而不仅仅是供应商或供给侧。我是说，我很喜欢并经常回到的一个例子，事实上，医疗保健就是个好例子，对吧？想想医疗保健，甚至是简单的医患互动。在我们这边，我们有个东西叫 DAX Copilot。这是我一直能指出的最具体的例子：医生可以花更多时间陪伴病人、照护他们，
而不是只顾着往 EMR 系统里录入。这是很好的生产力提升。如果它能为医生分拣收件箱，让他们能更及时地回应，这对病人和医疗体系都有帮助。行政工作，事实上就是录入，因为这是支付方、病人和医疗系统三方之间的协调，事实上，医疗保健的大部分都是工作流程成本。所以驾驭这种工作流程的复杂性是有帮助的。但你在微软看到了你所帮助的那些人身上的这种效果吗？
是的，当然。我们看到了。顺便说一句，甚至在简单的 Copilot 使用场景中，对吧，如果你看看数量……大多数人会想到工作岗位，我认为确实会出现岗位替代，但归根结底，会创造出哪些新工作岗位将是其中的关键方面之一。而且，很多知识工作不幸都是苦差事，对吧？谁……你知道，我早上起来就想，天哪，我做的全是分拣邮件，对吧？
你知道，如果哪怕只是这些占用了你本可以花在其他事情上的时间的工作流程……好吧，你提出了一个很好的观点。如果你一路回溯到世纪之交、工业革命时期，那时我们每周工作七天，你知道，很多人忘了，我们为什么引入周末？那是为了缓解必须在同一家工厂工作的不同宗教群体之间的紧张关系。
然后当你看长期 GDP 时，除去一些外生事件，它大致在，你知道，200 到 400 个基点之间。所以发生的情况是，随着生产力提升的到来，人类工作退后一步，而你完成的工作量大致相同。你认为这里也会这样吗？是否存在这样的风险：我们实行每周三天工作制，而经济仍然只增长 2.5%？是的，这是个好问题。还是说我们会发现新事物？至少我对 AI 真正影响感到兴奋的地方在于，不只是想它如何帮我增强某个工作流程或简化今天正在发生的某件事，
它是否在发明新事物？是否在加速药物研发？是否在……我不知道，让我们再回到我的那个例子：好，一家小企业的营运资金管理变得高效得多。是的。以至于突然之间，不再只是，哦，我有个 ERP 或类似 QuickBooks 的东西，而是我真正基于审视我的发票、我的邮件等等的能力来做决策，并以某种方式优化我的营运资金，这就是过去不存在的生产力。所以我确实希望我们会开始看到 GDP 增长，就像我们在工业时代的第一阶段确实看到的那样。
是的。对。所以我认为这正是所需要的，对吧，也就是说，坦率地讲，为了让这一切得以实现，我们确实需要看到至少 7%、8% 的真实且基础广泛的 GDP 增长。那么，在 AI 方面，微软做的是什么生意？
显然，Azure 表现极其出色。你们在拒绝客户，你们正在进行 1750 亿美元的资本支出建设，但你们的资本支出远低于 Meta，远低于 Google。他们在进行二次融资，举债 3500 亿美元。前沿实验室在花 5000 亿美元。你们很早就入局了，
有先见之明地投资了 OpenAI，但后来 Copilot 并没有真正成功，我觉得。它没有获得很好的评价。你们没有前沿模型。这里的生意是什么？不，但这里的生意是什么？你需要有一个前沿模型吗？我们有告诉过你小组里有一位记者吗？
不，不，不。我是真心的，因为我只是好奇，你是个伟大的战略家。我们都知道这一点。微软错过了移动革命。微软会错过 AI 革命吗？你们没有前沿模型？因为我一直觉得你们没有这件事很令人费解。那里的战略是什么？
说正经的。比如，你认为开源会赢吗？你们应该有这方面的布局。好的，那让我逐一讲讲我们在每一项上的现状和进展。顺便说一句，在资本支出和建设方面，我们起步很早。所以我们，如果你累计来看，这是很好的，我并不是说，你知道，现在大谈大量资本支出不是优点，而是缺陷，话虽如此，但如果你真的把账算一下，考虑到我们开始的时间，因为我们开始得
比人们意识到确实需要建设早了好几年。这是其中一个方面。另一个方面是，我们在校准资本支出时，不希望只为一两个客户而建，对吧？我们希望为长尾而建，对吧？因为，我是说，如果你是超大规模云服务商，你不是两家模型公司的供应商。那不是一门生意。你基本上必须构建一个对大量第三方以及我们自己的第一方（1P）都很出色的系统。在这个背景下，我们对取得的进展非常兴奋，
甚至包括 Copilot，如果你看看我们公布的订阅用户数字，事实上这又回到了 Chamath 的根本观点，即这些是真实的企业将它用于真实的工作流程，而我们现在拥有 3000 多万，而不是超过 4 亿。记住，整个知识工作者群体，
对吧，大多数人谈论互联网上有 30 亿人、40 亿人。Office 365，或者说 Microsoft 365，算是知识工作领域的标准。有 4.5 亿美元。这包括全世界所有的学生。哦，哇。对吧？
所以当我们谈论时，比如所谓的“市场”，按定义也许是 300 美元、甚至 250 美元的真实企业用户。其中，我们的渗透接近 3000 万美元，而且还在增长等等。在模型方面，我们显然对我们在 OpenAI 的投资、对我们能获取其知识产权感到非常兴奋，我们在很长一段时间内都能获取，我们会利用好它。
但我们在构建 MAI 模型方面进展顺利，对吧？如果你看看，我们有一个 Flash 网络安全模型，你知道，借助我们的执行框架来编排其他模型，在 Cyber Gym 上的表现甚至超过了 Mythos。我们在编程方面也看到了同样的情况。在知识工作方面也看到了同样的情况，对吧？所以我们的目标基本上是爬坡式提升，顺便说一句，是从底层开始，不蒸馏任何东西。所以从最底层开始，使用我们的 RLE、我们的数据，然后在企业中也建立差异化的定位，
回到满足他们想要的一些东西，也就是，嘿，我能拿到权重吗？我能拿到权重，然后再加入我的知识吗？这些是我们会和我们的创始人一起做的事。我想，你对企业的最佳建议是 AI 主权很重要，把你的数据放进前沿模型可能不是个好主意，然后你们将成为他们的执行框架，帮助他们实施。
我的建议更像是：使用所有模型，但独立于所有模型。比如，我的试金石测试是，你应该始终把评测做到极致，做对你重要的评测，对吧？你想要的结果是什么？你应该把这个结果放到所有模型上跑一遍。然后我会做这样一个测试。我会拿掉一个模型，看看我是否还能保持评测结果。如果不能，那就意味着你确实依赖于某个可能属于你、也可能不属于你的东西。
对。对。所以我的基本企业架构会说，你应该有一个模型系统，从根本上让你能够在属于你自己的评测上持续自主地爬坡提升，同时使用所有模型，闭源的、开源的。如果你愿意，你甚至可以微调其中任何一个模型，甚至可以替换模型。萨蒂亚，接着 Jason 的问题，你在这里有过一个了不起的时刻，你说，你知道，我们的 800 亿没问题。但把问题扩展一下，
实际上已经出现了某种 AI 银行，有一种融资机制，它对整个生态系统、乃至如今广义上对整个经济都极其重要。但你一直非常有纪律。你有庞大的资产负债表。你还是投资级发行人。所以你本可以做 Jensen 做过的事，但你采取了非常不同的资本配置方式，下的赌注大得多、非常集中，而且你基本上留在自己的生态系统内。请跟我们讲讲你作为微软资本配置者的思路以及那张资产负债表。好的，我看待我们业务组合的方式是，无论是超大规模云、我们的模型还是我们的应用层，看需求的形态，然后看应该如何为之进行建设？
所以如果你考虑这些资产，对吧，它们分两类。一类是长期资产，比如土地、电力、冷壳（cold shell），这么说吧。然后是设备（kit）。设备是短期资产，换句话说，你可以更多地，你知道，由需求驱动。我必须预测，比如说，两年、三年后的需求，然后全部……设备指的是机架、芯片。
机架、芯片之类的东西。这占了成本的 60%，对吧？因此，我们的做法是尽量多地自建、长期租赁（lease），甚至短期租用（rent）。目前我们甚至在大量短期租用，因为我们的供应有些不足。但总体目标是多自建、部分长期租赁，然后如果我们确实需要激增，我们甚至会短期租用。
这是资产方面。然后是芯片本身，我们会努力，首先确保与需求匹配。正如我所说，我的目标不是只有两个、三个客户。OpenAI 成为我们最大的客户之一很好。它们在增长也很好。但我们需要更多。设备目前是否回报过高？我们是否需要……行业是否在推动多元化，更多芯片、更多内存、更多供应商？是的，现在的情况是，如今已经规模化的工作负载，显然是从
当时已有的 GPU 上成长起来的。但现在其形态已经被理解得非常透彻，你能够为一个非常不同的世界进行优化，对吧？所以你可以开始构建。并且说，好，推理或训练阶段中有这样多个阶段。那为什么不构建针对这些阶段优化的芯片呢？这将带来一种系统架构，
我认为按定义，它会有更多的多样性。我是说，我知道 Jensen 要来。他自己，如果你看看他自己的架构，也在发生相当剧烈的变化。所以我认为即便在那一层也会有更多选择。所以我们这边，我们有 Jensen 的产品，
我认为那是我们的主力。我们有自己的。OpenAI 在打造他们的芯片。所以那也会在其中。AMD 也在其中。所以我的做法是，无论是 OpenAI 的模型、Anthropic 的模型还是我们自己的模型，都运行在异构设备上。
Sacks，趁时间还没用完，我想让你插几句。好的，你知道，我们现在已经听到各家前沿实验室的负责人，Sam、Dario、Elon、Demas，都说我们需要优先考虑对齐，也就是说我们讲的是可预测性、可靠性、稳健性，而不只是单纯的原始能力。你认为中国的实验室会效仿吗？我认为这正是应该优先展开的对话，对吧？因为在某种程度上，我自己的前提是，如果美国在意这些安全问题，那么中国也应该同样深切地在意。为什么对他们来说会有所不同呢？他们并不是不会遇到同样的黑客攻击问题。他们也并不是不希望确保本国公民从 AI 中受益，
就像我们希望我们的公民从 AI 中受益一样。所以我认为，如果我们真正具体地说清楚风险是什么，就有可能围绕它形成国际规范。为什么这种风险会如此特殊，以至于唯一担心它的只有美国人？这说不通，对吧？它又不是那种会说“哦，我只会在美国出现”的东西。
“我会变成某种东西”，如果它真要出问题，它会在所有地方同时出问题。所以我认为中国人应该在意。我是说，如果他们是一个超级大国的话。嗯，你用了“特殊”这个词，我觉得这个词用得很对，因为我认为我们还不知道。过去一周我们在美国进行的这场讨论，是不是我们特有的，因为我们这里有一个很强的、大概可以称之为末日论的思想流派？还是说，世界其他地方基本上也会有同样的感受？这是个很好的问题。
如果他们也有同样的感受，那么想必他们也会想据此采取行动。是的，我的看法是，我们处于领先地位，而我们就是我们，也就是说，我们会争论，我们会竞争，我们更透明，顺便说一句，在我看来这些都是优点。因此，这场辩论在这里发生，世界会因此变得更好，对吧？所以在某种程度上，由我们来制定，如果说有什么的话，我非常希望由美国来制定，由美国来引领那些规范，让我们能够广泛推广这项技术，并制定适用于全世界、包括中国在内的安全标准。
你认为我们应该做哪些目前没有在做的事情？你在微软又在做些什么，来扭转这种叙事，扭转那种认为我们必须叫停超级智能、停止建设数据中心等等的民粹情绪？对我来说，我完全专注于回答 Chmard 之前提出的一个问题，那就是：它让谁受益？给我具体的故事，对吧？
我们稍微谈了一下生产力方面的好处，无论是在医疗领域，还是在一般知识型工作、编程方面。但我再举一个例子。我一直在研究数据中心，毕竟我们今天在这方面谈得不多。但这里有一个真正的挑战：一个人如何赢得在某个地区开设数据中心的许可？事实上，我们现在刚好拥有一些最好的纵向数据，来自我们在华盛顿州昆西建的一个数据中心，已经有将近 20 年了，你知道，我们是在 2008 年开始建的。当我看那些数据，看它对那个社区意味着什么，对吧，那里的税收收入增长了 12 倍，
而实缴税负下降了三分之一。昆西的增长比西雅图还要高。这是一个乡村小镇。他们有了新学校、新医院、新的镇中心、新的水上运动中心。哇。我们有两个，大多数人会说，哦，没有那么多工作岗位。事实上，在这整整 20 年期间，那个地区一直有 1,200 个建筑类工作岗位。因为这不是建好就走了。
你要持续地翻新、建设、扩建。那个数据中心有多大？我想现在至少会达到 400 或 500 兆瓦，而且还会继续扩张。所以这些是，这是真实的，就像那个社区一样，所以要赢得它，不是只说“嘿，这些都是好处”，而是让人看到。但你如何让人们去讲述这个故事？因为如今缺失的正是这些故事没有被自然而然地讲出来。而如果一位微软高管登上台说：别担心，这对社区有好处。
是的，不，我不认为，是的。我认为讲故事是一方面。另一方面，我认为我们只是需要更多科技行业以外的人站出来说“是的”。因为如果你去华盛顿州昆西，他们会告诉你：谢天谢地有这个数据中心。这是其中一部分。所以对我来说，就是当它像那样切实可感的时候。因为那是赢得许可的唯一方式。
因为在某种程度上，人们对我们这些科技行业的人光是嘴上说说的怀疑程度实在太高了，所以我认为我们现在必须下苦功，真正在现实世界中做事，让人们能够说：好吧，我现在相信你了。这是一块新的肌肉。这是一块新的肌肉。这是一块新的肌肉。Sautja，我认为你是展示这块肌肉的一位很好的代言人。
希望你多做这样的事。感谢你来参加我们的节目。非常感谢。我们很感激你。谢了，伙计。很高兴见到你。谢谢您，先生。感谢您抽出时间。