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Microsoft CEO Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）：构建开放、智能的“代理网络”新时代撰文：Techub News 整理
导语
北京时间 2025 年 5 月，微软年度开发者盛会 Microsoft Build 2025 正式拉开帷幕。在长达近两小时的开幕主题演讲中，微软董事长兼 CEO Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）系统阐述了公司在 AI 时代的核心战略与最新平台进展。本次演讲的背景是 AI 技术，特别是大语言模型和智能代理（Agent）能力正进入规模化应用的关键“中场阶段”。纳德拉将当前时刻类比于 1991 年的 Win32、1996 年的 Web 以及 2008 年的云与移动浪潮，强调微软正致力于构建一个“开放的、可扩展的代理网络”，旨在为全球开发者创造前所未有的机会，赋能星球上的每一个人与组织。
摘要
GitHub Copilot 进化成“对等程序员”：开源 VS Code 中的 Copilot 核心，并推出能自主处理 GitHub Issue、修复 Bug、实现新功能的完整编码代理。
Microsoft 365 Copilot 成为“AI 的 UI”：整合聊天、搜索、笔记本、创作与代理，并推出 Copilot Tuning 功能，允许企业基于自身数据微调专属模型。
Azure AI Foundry 定位为“AI 时代的应用服务器”：提供模型路由、多代理编排、企业级安全管控与本地部署能力，并宣布引入 xAI 的 Grok、Mistral 等众多新模型。
Windows 成为代理网络原生平台：推出 Windows AI Foundry 与 Foundry Local，原生支持模型上下文协议（MCP），让智能代理能安全调用本地系统能力。
发布 Microsoft Discovery 科学发现平台：将智能代理工作流应用于科学研究，实现从文献调研、假设生成到模拟实验的自动化闭环，加速新材料、新药物研发。
开发者工具进化：从助手到对等程序员
Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）开篇即强调，一切始于开发者使用的工具。软件工程的本质是利用合适的工具将想法变为现实，并不断驾驭复杂性。微软的开发工具生态正经历前所未有的增长与扩散：Visual Studio 家族用户超 5000 万，GitHub 用户达 1.5 亿，而 GitHub Copilot 已被超过 1500 万开发者使用。
此次 Build 大会，微软为开发者工具栈带来了多项重磅更新。最引人注目的是宣布在 VS Code 中开源 Copilot 的 AI 驱动能力，将其集成到这个全球最受欢迎开发工具的核心开源代码库中。这标志着微软正将 AI 编码体验更深、更开放地融入开发者工作流。
纳德拉指出，GitHub Copilot 的演进路径清晰地反映了“代理网络”的普遍模式：从代码补全，到聊天交互，再到多文件编辑，如今已进入“代理”阶段。开发者可以提问获取答案，可以分配任务让代理执行，也可以与 AI 并肩工作完成项目。微软正在将这种模式系统化。
首先，Copilot 现在能够进行应用现代化升级，例如将 Java 8 应用升级到 Java 21，或将 .NET 6 迁移至 .NET 9，甚至将本地应用迁移上云。它能分析代码与依赖关系，制定升级计划，并在过程中学习开发者的修改，使整个流程无缝衔接。
其次，微软推出了面向站点可靠性工程（SRE）的自主代理。该代理能自动对生产环境问题（如半夜的告警）进行初步诊断、根因分析、缓解处理，并自动生成包含修复项的事故报告（作为 GitHub Issue）。开发者甚至可以将这些修复项直接指派给 GitHub Copilot 去完成。
而最重大的飞跃，是推出了内置于 GitHub 的完整编码代理，将 Copilot 从“结对程序员”升级为“对等程序员”。开发者可以将 Issue、Bug 修复、新功能开发、代码维护等任务直接分配给 Copilot，它将自主完成这些工作。纳德拉在现场演示中，轻松地将一个为社区页面添加用户组规模过滤器的复杂 Issue 分配给了 Copilot 代理。代理随即创建分支、启动 GitHub Actions、生成计算资源，并提交了包含具体代码变更的拉取请求草案。整个过程，开发者只需进行任务分配与最终审核，极大提升了效率。
纳德拉强调，这个编码代理在提供卓越开发体验的同时，严格遵守安全规范：它在独立分支中工作，仅使用开发者配置的 MCP 服务器，并且可以安排其他代理进行代码审查，在运行任何 CI/CD 或合并操作前确保人员参与。微软也将这些核心能力开放给合作伙伴，以期构建一个开放、安全的代理生态系统。
平台机遇：Microsoft 365 Copilot 与智能代理生态
将视角从代码开发上移，纳德拉重点阐述了 Microsoft 365 所代表的平台机遇。最新版 Microsoft 365 Copilot 已全面上市，这是自 Teams 发布以来最大规模的更新。它将聊天（Chat）、搜索（Search）、笔记本（Notebooks）、创作（Create）和代理（Agents）整合到一个直观的框架中，纳德拉称之为“AI 的用户界面”。
其中，聊天功能基于网络数据和个人工作数据进行“ grounding ”，搜索可跨越 Confluence、Google Drive、JIRA、ServiceNow 等多种应用，笔记本允许创建包含聊天记录、页面、文档、邮件等异构数据的集合。创作功能可以将 PowerPoint 转换为讲解视频或生成图像。
代理方面，微软推出了几个特殊代理，如“研究员”（Researcher）和“分析师”（Analyst）。“研究员”能综合网络和企业数据源，对任何主题或项目进行深度思维链推理；“分析师”则能从多个原始数据文件（如多个 Excel 表格）中获取洞察、进行预测和可视化。纳德拉感慨，比尔·盖茨多年前提出“信息唾手可得”，而2025 年 5 月正进入“专家能力唾手可得”的时代。
Teams 则将这一切变为“多人游戏”。开发者构建的代理可以出现在 Teams 和 Copilot 中，用户只需在聊天或会议中提及某个代理，就能提问、分配任务或启动工作流。借助 Teams AI 库和 MCP 支持，构建多人协作代理变得前所未有的简单。
更关键的是，开发者现在可以将自己构建的代理发布到“代理商店”（Agent Store），使其能够在 Copilot 和 Teams 中被数亿用户发现和使用。过去一年，已有超过 100 万个代理被构建并连接到 Copilot 和 Teams。纳德拉展示了 Workday、ServiceNow、伦敦证券交易所集团（LSEG）等合作伙伴如何利用代理连接其业务系统，实现任务汇总、实时数据分析和报告生成。
为了进一步降低代理构建门槛，微软增强了 Copilot Studio 的能力，引入了完整的知识问答代理、MCP 支持、代理工作流，并新增了多代理编排功能。纳德拉以新员工入职这一涉及设施、财务、法律等多个部门代理的复杂流程为例，展示了如何通过编排让这些代理协同工作，大幅提升效率。
最后，纳德拉宣布了一项重大升级：Copilot Tuning。企业现在可以利用自身的数据、工作流和行文风格来微调 Copilot 模型，打造企业专属的、理解公司特定语调和知识的智能代理。例如，律师事务所的代理可以推理过去的论点和相关文献，生成符合公司风格的文档；咨询公司可以为不同垂直行业定制专属模型。这标志着 Copilot 从“使用工具”向“成为定制化企业智慧”的深刻转变。
AI 应用基石：Azure AI Foundry 与模型生态系统
要构建生产级、有状态的智能应用，仅靠模型 API 调用是远远不够的。Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）指出，当前需要的是一个真正的“应用服务器”。为此，微软推出了 Azure AI Foundry，将其定位为“智能的生产线”。
Foundry 是一个完整的 AI 应用平台，涵盖模型选择、评估、编排、检索增强生成（RAG）等关键环节。目前已有超过 7 万家组织在使用 Foundry。它支持超过 1900 个模型，包括响应模型、推理模型、任务专用模型和多模态模型，并持续与合作伙伴同步最新模型。纳德拉特别提到，OpenAI 的 Sora 将于下周登陆 Azure。
为了简化开发，Foundry 推出了新的模型路由器，可自动为任务选择最佳的 OpenAI 模型。同时，应用正从绑定单一模型向真正的“多模型”架构演进。纳德拉隆重宣布，xAI 的 Grok 系列模型将登陆 Azure。Grok 3 将推理、深度搜索和响应模型能力集于一身。在播放的视频中，Elon Musk（埃隆·马斯克）阐述了 Grok 的设计哲学：致力于从第一性原理出发进行推理，应用物理学的工具来追求最小化错误的“真相”，并认为这对于 AI 安全至关重要。他热情呼吁开发者社区提供反馈，共同改进 Grok。
此外，Mistral、Llama 等开源模型也全面入驻 Azure。通过与 Hugging Face 的扩展合作，开发者可在 Foundry 中访问超过 1.1 万个前沿及开源模型。更重要的是，Foundry 允许开发者一次性地配置计算吞吐量，并在多个模型（包括 Grok）间共享使用，极大提升了资源利用的灵活性。
模型之外，Foundry 还提供了先进的检索系统（超越简单的向量搜索）、声明式的代理服务（支持多代理编排）、以及从无服务器函数到 Azure Kubernetes 服务（AKS）的全谱系计算选项。纳德拉展示了斯坦福医学院利用 Foundry 构建的“医疗保健代理编排器”，它能够协调多个代理，整合患者病史、放射学数据、PubMed 文献和临床试验信息，为肿瘤委员会会议生成全面报告，极大提升了癌症诊疗的效率和决策质量。该解决方案现已通过 Foundry 向所有人开放。
纳德拉强调，当人与代理协同工作时，企业级的管理、身份和安全控制至关重要。因此，微软将现有企业管控体系延伸至代理：通过 Entra ID 为代理提供独立身份和权限；通过 Purview 确保代理构建过程中的端到端数据保护；通过 Defender 保护代理免受提示词滥用、凭证窃取等威胁。这为智能代理的大规模企业部署铺平了道路。
边缘与客户端：Windows 拥抱代理原生时代
AI 的能力不仅存在于云端，也需要延伸到边缘和设备端。Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）宣布推出 Foundry Local，包含高性能运行时、模型、代理即服务和本地应用开发 CLI，全面支持 Windows 和 Mac。
对于 Windows 平台，纳德拉宣布了 Windows AI Foundry。这是微软内部用于构建 Copilot+ PC 上“回忆”（Recall）、“一键执行”等功能的同一平台，现在开放给所有开发者。它支持跨 CPU、GPU、NPU 和云的统一开发周期，并提供一系列预优化的开源模型供本地运行。
开发者甚至可以使用 LoRA 适配器对 Windows 内置的 Phi Silica 小语言模型进行定制，以满足特定应用需求。纳德拉预言，正如 o1 和 DeepSeek 开启了云端的推理计算革命，Phi Silica 将彻底改变 PC 端的推理计算格局。
为迎接“代理网络”时代，Windows 将原生支持模型上下文协议（MCP）。系统将内置文件系统、设置、应用操作、窗口管理等 MCP 服务器，并建立原生的 MCP 注册中心，让经过安全审核的 MCP 服务器能够被兼容的客户端安全发现和调用，同时确保用户拥有完全的控制权。现场演示显示，开发者只需在 VS Code 中对 GitHub Copilot 代理用自然语言发出指令，即可通过 WSL 和 Figma 的 MCP 服务器，自动完成 Linux 发行版安装、Node.js 项目搭建乃至按照 Figma 设计稿自动生成网站的全流程，展现了代理驱动开发的巨大潜力。
此外，纳德拉还兑现了一个长达十年的社区期待：宣布将 Windows Subsystem for Linux (WSL) 完全开源。随着 WSL 2 架构的演进，其核心组件已变得可独立分离，使得这一开源成为可能。
赋能科学：Microsoft Discovery 与基础设施革新
演讲的最后部分，Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）将目光投向了一个可能产生深远影响的领域：科学发现。他宣布推出 Microsoft Discovery，一个为科学研究构建的智能平台。如果说 GitHub 服务于软件开发，Microsoft 365 服务于知识工作，那么 Discovery 就服务于科学。
Discovery 基于强大的图知识引擎（Graph RAG），不仅能检索事实，更能理解科学领域的细微知识。它构建于 Foundry 之上，集成了专为研发设计的先进代理。这些代理不是执行静态流程，而是在一个持续的迭代循环中协作：生成候选方案、进行模拟、并从结果中学习。
现场演示中，产品负责人 John Link 展示了如何利用 Discovery 寻找一种不依赖 PFAS（永久性化学品）的新型数据中心浸没式冷却液。平台代理首先调研了最新科学文献，然后制定了一个包含生成化学、AI 筛选和高性能计算（HPC）模拟验证的完整研究计划，并自动在 Azure 上执行。最终，系统在短时间内从数百万候选分子中筛选出了有潜力的目标。令人印象深刻的是，微软实验室真的合成了其中一种候选材料，并成功用于冷却一台运行游戏的 PC。这证明了 AI 驱动的研究闭环能够大幅压缩传统研发中长达数年的试错周期。
纳德拉总结道，这一切创新都运行在微软全球领先的云基础设施之上。他提到 Azure 是首个大规模部署 NVIDIA GB200 的云平台，单个机架能提供每秒 86.5 万 tokens 的惊人吞吐量。通过与 NVIDIA CEO Jensen Huang（黄仁勋）的视频对话，双方强调了在 CUDA 生态、全栈优化（从芯片到软件）以及最大化每美元每瓦特性能（“tokens per dollar per watt”）上的紧密合作。此外，微软自研的 Cobalt ARM 处理器也已大规模应用于自身及合作伙伴工作负载。
纳德拉以世界银行在尼日利亚和秘鲁的教育项目为例，展示了 Copilot 如何成为最有效的教育科技干预手段之一，帮助教师提升课程质量与学生成果。他最终强调，微软的所有努力，其核心不在于技术本身，而在于人们能用它来做什么。构建开放、智能的“代理网络”的终极目标，是为全球每一个开发者、每一个组织创造机会，解决他们想要解决的问题，让技术真正赋能于人。
Microsoft CEO Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）：AI 不是赢家通吃，真正的 AGI 标志是全球 10% 增长撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 2 月，微软董事长兼 CEO 萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）做客知名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 的节目，进行了一场长达 76 分钟的深度对话。此次对话发生在微软研究院两项重大成果同日发表于《自然》杂志的背景下：一是基于马约拉纳零模（Majorana zero modes）的拓扑量子计算突破，二是名为“Muse”的、能根据游戏数据生成一致且多样化游戏世界的“人类行动模型”。
作为全球市值最高科技公司的掌舵者，纳德拉在任内成功推动了微软向云与 AI 的转型，并通过与 OpenAI 的深度合作站在了当前 AI 浪潮的最前沿。本次对话中，他罕见地系统梳理了微软对 AGI（通用人工智能）的完整思考、商业布局以及对行业未来的预判，其观点对理解全球 AI 竞争格局与未来走向具有极高参考价值。
摘要
AGI 的真正标志是经济增长：纳德拉认为，谈论 AGI 的“里程碑”没有意义，真正的衡量标准是 AI 能否像工业革命一样，推动发达国家的经济实现通胀调整后 5%、甚至 10% 的年增长。
AI 模型层不会“赢家通吃”：他预判，AI 模型领域不会出现单一赢家通吃的局面，开源和闭源模型将长期共存、相互制衡，企业买家需要多元供应商。
超大规模云服务是确定赢家：无论上层模型如何竞争，对算力基础设施的“指数级”需求是确定的，因此超大规模云提供商（如 Azure）将是 AI 浪潮的核心受益者。
量子计算迎来“晶体管时刻”：微软在拓扑量子计算路径上取得物理与制造突破，有望构建百万物理量子比特、上千逻辑量子比特的实用级量子计算机，目标在 2027-2029 年实现。
AI 部署的最大瓶颈是“变革管理”：将 AI 引入知识工作的核心挑战在于工作流程和“工作制品”的改变，这需要企业进行类似“精益生产”式的系统性流程重塑。
AI 格局：没有赢家通吃，增长才是硬道理
面对主持人关于 AI 行业最终是否会走向“赢家通吃”的提问，纳德拉给出了明确的否定答案。他借鉴历史经验指出，在消费者市场可能存在网络效应导致的赢家通吃，但在企业市场，任何聪明的买家（企业、IT部门）都不会容忍单一供应商垄断，他们会要求并扶持多个供应商以保持议价能力和供应链安全。云服务市场本身就是明证：当年亚马逊 AWS 领先时，很多人认为游戏结束，但微软 Azure 依然成功崛起。
“在模型层面，我认为也会如此。”纳德拉说，“将会存在开源模型，也会存在闭源模型。开源将成为一种制衡力量，确保闭源模型的赢家通吃效应被削弱。” 他进一步指出，如果 AI 真的如人们所说的那样强大，各国政府也不会坐视私人公司完全掌控这一力量。因此，他判断模型层将是一个能容纳多个参与者的广阔市场。
那么，AI 价值的确定性流向在哪里？纳德拉指出了两个地方：首先是超大规模云服务商。他认为，如果智能是“计算的结晶”，那么能够提供海量计算的一方就是大赢家。AI 工作负载，特别是未来 AI 智能体的推理过程，将对算力产生“指数级增长”的需求，这将直接利好 Azure 等基础设施提供商。
其次是利用 AI 提升生产力的各行各业。纳德拉强调，AI 发展的终极目标不应是科技公司自身攫取巨额利润，而应是让智能成为一种充裕的“商品”，被广泛行业使用，从而提升全社会的生产率和经济增长率。“真正的赢家将是那些使用这种充裕商品的更广泛的行业。”
由此，他提出了一个衡量 AGI 是否实现的独特标准：全球经济增长率。“我们有点被 AGI 的炒作冲昏了头脑。发达国家的经济增长率（经通胀调整后）是多少？几乎是零。”纳德拉说，“当我们说这像工业革命时，让我们看到工业革命式的增长。对我来说，真正的标志是：世界经济增长率达到 10%。…… 这才是真正的基准，而不是我们自我宣称达到了某个 AGI 里程碑，那对我来说只是无意义的基准黑客行为。”
战略与挑战：平衡投资、应对杰文斯悖论与变革管理
当被问及微软高达 130 亿美元的 AI 年化收入及其快速增长前景时，纳德拉展现了其作为 CEO 的平衡思维。他承认存在大规模超前投资的可能性（正如工业革命初期的铁路建设），但也强调供给与需求必须最终匹配。
“你可以完全脱离轨道，当你用供给侧的故事来炒作自己，而不是真正理解如何将其转化为对客户的真实价值时。”他表示，这就是他如此关注“推理收入”的原因——它作为一个“调节器”，证明了公司有能力将昨天的资本投入转化为今天的市场需求，从而为下一轮甚至是指数级的投资提供依据。
关于 AI 成本下降的影响，纳德拉借用了“杰文斯悖论”来解释。他认为，智能的“效用”和“价格”需要同时进步。每当像 DeepSeek 这样的模型在效率边界上取得突破，性能与成本曲线发生弯曲，就会带来新的需求。他以云计算为例：当计算变得更便宜、更弹性、按需付费后，总消费量反而大幅增加，在印度这样的市场，云计算的规模远超过去的服务器时代。
“如果你想想，如果能在全球南方、发展中国家，获得真正廉价的、可用于医疗保健的智能‘代币’，那将是前所未有的最大变革。”纳德拉说。
谈及 AI 能力部署的现实瓶颈，纳德拉指出，最大的挑战在于“变革管理”或“流程变革”。AI 引入知识工作，意味着工作制品和工作流发生了根本变化。他以自己使用 Copilot 准备此次播客为例，展示了新的工作模式。他认为，这就像制造业引入“精益生产”方法论，需要对端到端的流程进行持续改进以减少浪费、增加价值。
“这就像是知识工作的‘精益生产’。这将是管理团队和知识工作者面临的艰苦工作，需要时间。”他预测，从销售、财务到供应链，每个领域都需要探索和适应与 AI 协作的新模式。
量子突破：三十年磨一剑的“晶体管时刻”
对话中，纳德拉手持一枚芯片，兴奋地介绍了微软在量子计算领域的重大突破。这项历时约 30 年的研究，旨在解决构建实用级量子计算机的根本物理难题。
微软选择了一条与众不同的路径：押注拓扑量子比特，具体是基于理论预测于 1930 年代的“马约拉纳零模”。纳德拉解释，这种物理特性天生更可靠、噪声更低。此次《自然》论文发表的突破在于，研究团队首次在实验上实现了这种新物相（拓扑相）中的马约拉纳零模，并掌握了其制造技术。
“我们喜欢将这个时刻类比为量子计算的‘晶体管时刻’。”纳德拉说，“现在我们有了它，我们觉得随着这个核心制造技术的突破，我们可以开始建造马约拉纳芯片。” 他透露，这款名为“Majorana One”的芯片，目标是实现百万个物理量子比特，并在此基础上构建数千个纠错后的逻辑量子比特。他认为，只有达到这个规模，才能真正开启实用级量子计算的时代。
对于时间表，纳德拉表示，在取得物理和制造突破后，下一步是构建第一台容错量子计算机。“也许在 2027、2028、2029 年，我们能够真正建造出来。” 他展望，量子计算机将与 AI 协同工作，例如用量子模拟生成合成数据，用于训练更好的 AI 模型来理解化学或物理过程。
未来展望：智能体、信任与人类认知的进化
展望更远的未来，纳德拉描绘了 AI 智能体（Agent）普及后的工作图景。他预测，未来每个人都会拥有一个“智能体管理器”，而不仅仅是聊天界面，用于管理成千上万个为自己工作的智能体。Copilot 这类产品将成为“AI 的 UI”，是人与智能体世界交互的脚手架。
当被问及是否担心超级智能的出现时，纳德拉将话题引向了“信任”和“法律基础设施”。他认为，在谈论“新物种”之前，必须首先解决个人和社会层面的信任问题。当前的社会和法律体系建立在人类拥有财产、权利和责任的基础上，当人类将更多权力委托给 AI 工具时，这套体系必须随之演进。
“在法庭上的问题成为真正的问题之前，真正的（AI）失控问题就可能已经出现。没有哪个社会会允许一个人说‘是 AI 干的’。” 他强调，任何强大 AI 的部署，都必须确保其在与人类委托的权限范围内运行，并且是可验证、可监控的。
最后，对于 AI 是否会取代所有人类认知劳动的担忧，纳德拉持乐观态度。他认为，认知劳动本身是动态的。“今天的认知劳动可能会被自动化。但新创造的认知劳动呢？” 他比喻道，就像汽车没有让马匹完全消失，但马匹的用途和数量发生了根本变化。人类与强大的认知机器可以共存，AI 可以成为克服人类“有限理性”的认知放大器，帮助我们专注于更高层次的任务。
“为什么我们不能存在于一个拥有强大认知机器的世界里，同时知道我们自身的认知能动性并未被剥夺？”纳德拉的反问，或许为这场关于技术、商业与人类未来的深刻对话，留下了一个开放而积极的注脚。
Microsoft CEO Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）：AI 代理将重塑工作流，真正的价值在于技术应用撰文：Techub News 整理
导语
在2025 年 5 月结束的微软 Build 2024 开发者大会主题演讲后，微软董事长兼 CEO Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）接受了 The Rundown AI 的快速专访。这场对话紧贴大会热点，聚焦于微软如何整合其最新发布的一系列 AI 工具与平台，以构建所谓的“智能体网络”（Agentic Web），并深刻探讨 AI 代理将如何从根本上重塑知识工作、企业运作乃至社会生产效率。作为全球科技巨头之一的掌舵人，Nadella 在带领微软成功转向云与 AI 后，其关于技术应用本质与未来工作形态的思考，具有极高的行业风向标意义。
摘要
微软正构建“AI 时代的脚手架”，通过整合 Copilot、Foundry 等工具与开放协议，打造一个可组合的“智能体网络”（Agentic Web）。
未来知识工作者将转型为“代理管理者”，AI 不是替代人，而是通过改变工作流程和产出物（Artifact）来增强人的能力。
企业的可持续优势在于利用自身数据和知识对 AI 进行微调，并形成“数据-微调-市场反馈-再优化”的良性循环。
技术的真正价值不在于“基准测试黑客行为”或庆祝科技公司，而在于其能否被广泛应用于医疗、教育等领域，切实提升生产力和改善生活。
企业转型的关键在于文化、能力建设以及亲身实践，而非研究成功案例。
构建智能体网络：AI 时代的“新脚手架”
在 Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）看来，当前我们正处在平台转型的早期阶段，大约两到三年后，讨论的焦点将从单个应用转向整个平台生态。微软的目标是构建一个支撑 AI 时代的“新脚手架”。
他以斯坦福医学院的肿瘤委员会会议为例，描绘了理想中的智能体协作场景：一个高风险的医疗决策场景，需要整合来自病理学、多个实验室、PubMed 数据库等多源数据，并由多个 AI 代理进行协同处理，最终将结果呈现给在 Microsoft Teams 中协作的医生。医生随后还能将这些信息轻松转化为教学用的 PowerPoint。这种复杂的、跨数据源和应用的“编排”（Orchestration）能力，正是未来应用的核心。
为了实现这种愿景，Nadella 认为必须构建一个每一层都开放、可组合、有标准协议的真实技术栈。如今，从 Microsoft 365 Copilot 到 AI 开发平台 Foundry，再到自然语言网络（NL web）和模型上下文协议（MCP）等开放组件，这个技术栈正在成型，共同编织成他所说的“智能体网络”（Agentic web）。他甚至认为，这或许能让我们重新发现互联网最初的开放精神。
微软正在尝试构建一个统一的 AI 用户界面（UI for AI），将聊天、搜索、代理、笔记本等功能集成于一处，Microsoft 365 Copilot 和 Teams 正是其体现。但 Nadella 强调，这并非唯一的形态。针对开发者、科学家等不同群体和工作流，将会涌现出丰富多样的 AI 交互界面。其底层令人兴奋的能力在于：数据、多模型调用、代理编排层以及能够理解意图并将其分解为对多个模型调用的新型推理模型。
从知识工作者到代理管理者：工作流的彻底逆转
随着 AI 代理的普及，知识工作的性质将发生根本性变化。Nadella 认为，未来知识工作者将更多地扮演“代理管理者”的角色，而非被代理所取代。
他用一个生动的比喻来解释这种抽象层次的提升：如果一个外星智能在 80 年代初观察地球职场，会看到“打字员池”、“幻灯片制作池”。而今天再来，它会认为“全人类都是打字员池”，因为人人都在打字。但实际上，我们从事的是知识工作，只是工具和形式被抽象和改变了。
他以自己准备客户会谈的流程为例，展示了工作流的“彻底逆转”。过去，需要账户团队撰写报告、通过邮件发送、他再手动整理到 OneNote 中阅读。而现在，他只需给出一个提示（Prompt），AI 就能从网络、邮件、文档、CRM 系统、供应链系统中自动抓取信息，生成一份全面的报告，他再分享给团队。他坦言，作为 CEO，他现在做的“知识工作”比过去更多，感觉能力更强、效率更高。
因此，Nadella 给所有知识工作者（无论是软件、金融、销售还是科学领域）的建议是：积极使用工具，主动改变你的工作产出物和工作流。拥有改变周围工作方式的能动性（Agency），是应对变革的最佳方式。他承认岗位更替必然会发生，因此最好的防御就是技能提升与再培训，而这一切始于使用工具本身。
AI 编程的未来：填补“技术债”，人类仍在循环中
开发者是工作流受 AI 冲击最显著的群体。Nadella 提到，微软目前有 30% 的新代码是在 AI 辅助下生成的。他展望了当 90% 或 95% 的代码都由 AI 生成时的世界图景。
他的思考起点是全球面临的巨大“技术债”或“IT 债”——大量未完成的软件项目。世界需要更多的软件开发能力来满足需求、清偿这些债务。在此背景下，AI 编程工具（如代码补全、代码解释、图表生成、多文件编辑、全仓库变更代理等）的价值在于，能让开发者保持心流状态，更高效地工作。
他特别提到新发布的 GitHub Copilot 工作流代理（Coding Agent），允许开发者指派任务并异步执行。但 Nadella 强调了一个关键点：“人类仍在循环中”（human is in the loop）。他认为人们高估了 AI 的自主性。即使在执行持续集成/持续部署（CI/CD）之前，代码仍需经过人工审核。这是一个开发组织内部人员与 AI 代理协同工作、共同解决开发赤字的新工作流。
对于企业而言，Copilot 的微调功能是一个重大突破，允许企业利用自有数据和代码库定制自己的 AI 编程助手。Nadella 指出，这引出了企业的“可持续优势”问题。优势不在于基础模型本身（这终将商品化），而在于企业能否形成一个良性循环：利用内部知识和数据微调模型 - 将输出应用于市场 - 获取客户或市场的反馈信号（即强化学习的奖励）- 用新数据样本进一步优化。完美运行这个循环，将成为 AI 时代企业新的核心竞争力。
企业转型之道：文化、能力与实践，而非案例研究
作为带领微软经历多次技术转型的领导者，Nadella 分享了企业如何围绕“代理时代”进行重组的心得。
他指出，微软并非靠单一产品成功的公司，因此最困难之处在于“不断调整”。他总结了转型需要彻底改变的三件事：工作方式、工作内容以及市场进入策略。同时革新生产函数、产品创新以及商业模式和上市策略，是一项艰巨的任务。
他认为，归根结底在于文化和能力建设，这能让企业有更多“射门机会”。对于稳定业务，AI 是顺风，能带来更大杠杆效应；对于衰退业务，AI 则是自我重塑的机遇。核心是培养寻找和实践新概念的文化与能力。
Nadella 特别提醒，迷恋时代的“明星公司”案例研究并无帮助。“现实是，案例研究没用。你必须亲自去做。”他引用了一句妙语：“你看别人去健身房，自己不会变健康。你必须自己去健身房。”这场变革关乎亲身实践，而非仰慕他人。
技术普及与价值回归：让强大的技术“消失”
关于员工技能提升，Nadella 主张“自下而上”的工具扩散模式，而非“自上而下”的标准化培训。他以个人电脑（PC）普及为例：最初是法律部门爱用 Word 写合同，财务部门爱用 Excel 做模型，但当人们需要跨部门协作时，工作流程和产出物自然被改变，这一切并非通过培训课，而是通过通用工具（PC 和 Office）的扩散实现的。
在微软内部，无论是 GitHub Copilot 还是 M365 Copilot 的推广，他都观察到类似的模式。他分享了一个网络工程师的例子：面对激增的 AI 工作负载和繁重的手动运维，她利用低代码/无代码和 Foundry 工具自主构建了一个多代理编排器，自动化了光纤故障处理流程。这种赋予员工工具和能动性，让他们改造身边工作流的方式，才是关键。他称 Excel 是“世界上最伟大、最普及的编程工具”，而 AI 工具将再次引发类似的全民“编程”普及。
谈到更前沿的“主动代理”（Proactive Agent），Nadella 引用了马克·维瑟关于“普适计算”的名言：“技术强大到足以消失。” 他认为，自然用户界面的演进方向就是以最小摩擦完成用户意图。主动代理应能理解高层意图、制定计划并执行，同时用户保持控制和可审查性（如通过会话日志）。这是透明性与自动化之间的平衡。
最后，主持人重提了 Nadella 此前引发热议的观点：AGI（通用人工智能）只是“无意义的基准测试黑客行为”，AI 的真正价值在于全球经济增长。Nadella 对此进行了阐释。他以医疗行业为例（占美国 GDP 约 20%），指出其巨大成本源于工作流低效。如果像斯坦福医学院使用的多代理编排器能够普及，让医疗提供者以更低成本提供更优质的护理，那才是价值所在。
他强调，自己的评论并非针对伟大的 AI 研究，而是认为社会过于庆祝科技公司本身，而非技术产生的影响。他渴望看到讨论焦点转向技术的实际应用。例如，世界银行在尼日利亚的研究显示，为学生提供 Copilot 或其他代理工具后，教育成果出现了可统计的显著改善。这种技术被广泛应用、解决实际问题的故事，才是他投身科技行业的初衷。“当全球其他行业因为运用技术为我们所有人创造了奇迹而受到庆祝时，那才是值得庆祝的一天。” Nadella 总结道。
Microsoft CEO Satya Nadella（萨提亚·纳德拉）：AI 时代的梦想与执行撰文：Techub News 整理
导语
2025 年，微软迎来了其成立 50 周年的里程碑。在彭博社节目《The Circuit》中，微软历史上仅有的三位 CEO——创始人比尔·盖茨（Bill Gates）、第二任 CEO 史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）与现任 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）罕见同台，进行了一场跨越时代的深度对话。这场对话不仅回顾了微软从一家小型软件公司成长为科技巨头的传奇历程，更聚焦于当前最激烈的战场：人工智能时代。从错失移动互联网的教训，到凭借对 OpenAI 的百亿美元赌注重返巅峰，再到面对生成式 AI 引发的行业剧变，三位掌舵者的分享揭示了微软长达半个世纪的生存哲学与未来野心。
摘要
微软的长期生存法则在于不断抓住技术浪潮，其核心 DNA 是“帮助他人创造更多”，而非单纯追求垄断或长寿。
错失移动互联网是重大教训，但正是搜索、云计算等“失败”尝试积累的技术，为今天在 AI 时代的竞争奠定了基础。
对 OpenAI 的投资是“聪明”之举，但合作关系正在演变；微软同时大力投资自研 AI（如 Copilot），并视其为新时代的“浏览器”。
AI 将深刻改变工作方式（如自动化大量代码编写），但其社会影响（如就业、安全）充满不确定性，需要全社会共同塑造。
现任 CEO 萨提亚·纳德拉的领导哲学是“大胆梦想，坚决执行”，在保持对云和 AI 长期押注的同时，灵活应对每季度的市场期望。
五十年沉浮：从软件革命到“中年危机”
1975 年，比尔·盖茨（Bill Gates）与保罗·艾伦（Paul Allen）在新墨西哥州创立微软时，怀揣着一个在当时看来近乎疯狂的愿景：“让每张办公桌和每个家庭都拥有一台电脑”。他们赌的是软件本身将成为一门独立的产业。从为早期个人电脑提供 BASIC 语言，到抓住 IBM PC 的机遇并签下非独占许可协议，微软奠定了其在 PC 时代的统治地位。Windows 95 的发布更成为一个文化现象，标志着图形界面和办公软件套件的成熟。
然而，巅峰之下暗藏危机。比尔·盖茨（Bill Gates）回忆，公司始终充满危机感，“我们总是担心，一旦有人意识到我们所意识到的，他们也能做得一样好。”这种危机感在 90 年代末达到顶点。微软一方面因在 Windows 95 中忽视互联网而措手不及，面对网景浏览器的崛起只能通过捆绑 IE 浏览器仓促应战；另一方面，其市场主导地位引来了美国司法部的反垄断诉讼。时任微软总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）表示，那段时期公司甚至面临生存威胁，最终他们学会了“和解而非仅仅追求胜诉”，与政府达成和解，并从此更加注重与全球监管机构的沟通。
反垄断案带来了巨大干扰，但更深层的问题在于对市场趋势的误判。彭博科技记者迪娜·巴斯（Dina Bass）指出，微软随后接连错过了搜索、社交网络，而最重大的失误是移动互联网。“他们知道这很重要，但就是搞不清楚用户想要什么。”比尔·盖茨（Bill Gates）早在 90 年代就设想了平板电脑，但微软早期推出的产品并未成功，直到史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）推出 iPad。史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）坦承，错过“随身智能”（即手机）是最大遗憾，但他同时强调，当时在搜索等领域的技术积累（包括由萨提亚·纳德拉领导的项目），如今都成为了 AI 能力的基石。
鲍尔默时代：承压转型与云计算的“滑门时刻”
2000 年，史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）从比尔·盖茨手中接过 CEO 一职。他以充沛的激情和销售才能著称，但上任后却面临公司股价长期低迷、被排除在“FANG”等热门科技股名单之外的窘境。尽管公司收入和利润在增长，但华尔街似乎对微软失去了信心。
在挑战中，鲍尔默做出了两项影响深远的关键决策。第一是力排众议，在 2001 年推出了 Xbox。尽管内部争议巨大，甚至遭到比尔·盖茨的激烈反对，但 Xbox 最终成为美国游戏产业的巨头，为微软开辟了重要的消费者业务。第二，也是更具战略意义的决策，是押注云计算。当亚马逊 AWS 展现出云计算的巨大潜力时，鲍尔默意识到微软必须跟进。然而，当时的市场调研显示客户尚未准备好迁移上云，负责该业务的高层建议放缓步伐。鲍尔默果断换将，任命萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）来领导这一转型。迪娜·巴斯（Dina Bass）认为，这是一个“滑门时刻”：如果当时没有换人，微软的云业务可能发展迟缓，纳德拉也可能无缘后来的 CEO 之位，公司命运或将截然不同。
回顾自己的交班过程，鲍尔默表示他从与比尔·盖茨的“漫长告别”中学到了重要一课：必须给继任者足够的空间。“我对纳德拉说，不要听老 CEO 的。你会知道该做什么，不懂的也会自己弄明白。”他认为纳德拉的成功之处在于不被过去束缚，不执着于“Office 必须帮助 Windows”的传统思维，这让他能做出更自由的决策，例如鼓励员工使用竞争对手的产品以了解市场。
纳德拉复兴：文化重塑、AI 赌注与未来之战
2014 年，萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）成为微软第三任 CEO。他上任后立即推动了一场深刻的文化与战略转型：将公司从“Windows 至上”的思维中解放出来，全面转向“移动为先，云为先”。这一战略取得了巨大成功，微软 Azure 云业务迅猛增长，公司市值飙升，重新跻身“科技七巨头”（Magnificent Seven）之列。史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）作为最大股东欣喜地看到，“收入、利润、市值都变成了三倍多。”
纳德拉将微软的复兴归因于一种始终存在的危机感和对“相关性”的追求。“我成长于其中的微软，其核心 DNA 里没有‘我们赢了’这种概念。”他在采访中表示，CEO 的挑战在于既要每季度创造市场期待的“魔法”，又要为构建长期机构负责，平衡当下与未来。
纳德拉任期内的标志性事件，是对 OpenAI 高达 130 亿美元的投资。这被外界视为“十年最佳交易”之一，让微软在生成式 AI 浪潮中获得了关键的先发优势。比尔·盖茨最初曾因技术路径分歧而反对这笔交易，但结果证明这是“聪明”的选择，也包含一定的运气成分。然而，OpenAI 的董事会动荡也暴露了这种深度合作关系的复杂性。纳德拉在危机中表现得“水面之上无比平静，水面之下奋力划水”，并最终凭借合同条款确保了微软的利益不受影响。他承认，随着 OpenAI 从研究实验室转变为成功的产品公司，双方的关系必然发生变化。“他们会有其他合作伙伴，我们也会有。”微软在深度整合 OpenAI 技术的同时，也正大力投资自研 AI 产品，如 Copilot。
对于微软而言，下一个关键战役是赢得消费者 AI 市场。纳德拉承认，除了 Xbox，微软在消费者业务上一直缺乏建树。如今，成长于谷歌和苹果生态的年轻一代，与微软产品缺乏天然连接。为此，微软挖来了 DeepMind 联合创始人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）领导消费者 AI 团队。苏莱曼认为，未来几年将是“定义性的时刻”，AI 智能体（Agent）或伴侣将成为人们与世界交互的主要方式。他的任务是让 Copilot 变得像 Excel 或 Windows 一样不可或缺，并赋予其个性、幽默感和强大的个性化记忆能力，打造年轻人喜爱的产品体验。
AI 时代的机遇、隐忧与哲学
AI 的崛起伴随着巨大的资本投入（微软计划投资 800 亿美元）和深刻的社会性拷问。纳德拉认为，真正的考验不在于技术基准测试，而在于 AI 能否推动全球经济增长，并且让增长的红利更广泛地惠及各个行业和经济阶层。
对于 AI 可能带来的就业冲击，尤其是对软件工程师的影响，几位 CEO 持谨慎乐观态度。比尔·盖茨估计，微软内部已有 20%-30% 的代码由 AI 辅助生成，未来比例可能更高。萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）认为，AI 将极大改变软件构建方式，许多传统的“代码 crunching”工作会消失，但世界总会创造新的工作和技能需求。关键在于应对转型期的阵痛。
然而，AI 的“终极工具”属性也使其成为“终极武器”，带来隐私、安全、伦理乃至地缘政治方面的挑战。纳德拉坦言，自己对 AI 的承诺能否超过其危险“并不自信”，并惊讶于 AI 未成为2025 年 6 月大选的核心议题。他强调，AI 将重塑学习、就业市场等方方面面，其影响之深远堪比核能，因此绝不能仅由懂技术的人来决定其发展方向，需要全社会共同参与塑造。
当被问及“人类完全主导的时代是否将在 10 年内结束”时，穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）认为，认为 AI 无法超越人类是“一种独特的人类傲慢”。比尔·盖茨（Bill Gates）则指出，未来 10 到 20 年充满不确定性，任何自信的预测都可能是错的。AI 是动态的、涌现的、能实时适应人的，其三级效应难以预测。
展望未来 50 年，微软会变成什么样？无人能给出确切答案。但萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）分享了史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）传给他的、也是他时刻铭记的忠告：“要大胆，因为不大胆就一事无成；要正确，因为不正确也毫无价值。”这或许正是微软穿越半个世纪技术周期、并在 AI 新纪元中继续寻求“相关性”的核心哲学：大胆梦想，坚决执行。正如纳德拉所言，公司的核心框架从 1975 年至今未曾改变——“能否做出一些事情，让他人能够成就更多？”
Dell Q2 财报：一切都变了（评级上调）执行摘要
Dell Technologies Inc.（DELL）最新这份财报，几乎让人很难找到什么可以批评的地方。2027 财年第二季度，客观来说，是一个非常出色的季度。
在我上一篇文章里，我的态度要保守一些。当时股价已经大幅上涨，而最重要的是，我仍然在问自己一个问题：Dell 现在是不是只是非常擅长卖大量 AI 服务器，还是说它本身也正在变成一家更好的公司？这两件事并不是一回事。如果大量新增销售收入最终只是流向 Dell 无法控制的昂贵零部件成本，那么这些收入增长本身并不会创造太多价值。
2027 财年第二季度基本给了我所需要的全部答案。Dell 宣布收入创下历史新高，达到 470 亿美元，同比增长 58%；非 GAAP 摊薄 EPS 也创下纪录，达到 7.04 美元，同比增长 203%。Dell 同时宣布，本季度 AI 服务器订单达到 609 亿美元，AI 服务器在手订单已经达到 950 亿美元。不过，对我来说最重要的数字其实是 ISG 的营业利润率达到 15%，相比一年前 8.8% 的营业利润率提高了大约 6.2 个百分点。这意味着公司并不仅仅是卖出了更多产品，而是从这些产品上真正赚到了更多的钱。
【原文图片位置：Dell 2027 财年第二季度业绩摘要（Company Presentation）】
Dell 还将 2027 财年收入预期从 1,670 亿美元上调至 1,920 亿美元，同时将非 GAAP EPS 指引从 17.90 美元大幅提高至 25.50 美元。
【原文图片位置：Dell 2027 财年收入及 EPS 指引上调（Company Presentation）】
股价也对此做出了积极反应，在常规交易时段以大约 425 美元收盘后，盘后上涨约 8% 至 459 美元附近。
【原文图片位置：Dell 财报后股价表现（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
基于这些原因以及后文还会讨论的其他因素，我将 Dell 的评级从“持有（Hold）”上调至“买入（Buy）”。我没有直接上调至“强烈买入（Strong Buy）”，因为我不希望在当前价格追高，尤其是公司仍然存在估值、现金转化以及供应链方面的问题，这些因素让我无法完全忽略风险。不过，即便如此，今天继续维持“持有”评级已经很难说得通。
此前的分析：等待是合理的
我最早对 Dell 进行分析是在 2025 年 11 月。当时 Dell 股价约为每股 139 美元，我给予其“强烈买入”评级，并给出了 180 美元的长期目标价。根据我的研究，当时给予“强烈买入”的核心理由是，市场尚未充分反映 AI 服务器销售增长可能为 Dell 收入和未来盈利带来的巨大提升。在我给出“强烈买入”评级之后，Dell 股价最终上涨至三倍以上。
【原文图片位置：Dell 作者历史评级（Seeking Alpha）】
到今年 8 月时，Dell 股价已经达到 453.77 美元，也就是在那个时候，我将对 Dell 的评级调整为“持有”。我依然非常看好 Dell 的商业模式，但我不再认为按照当时的估值，股票仍然拥有足够大的上涨空间来支持继续建立多头仓位。自从我将 Dell 下调至“持有”之后，虽然期间股价一度高于我下调评级时的价格，但在这次季度财报发布之前，最终还是回落到了 425 美元。我认为这一点非常重要，因为这让我可以耐心等待此前缺失的证据，而不需要追逐市场叙事。
一份几乎挑不出毛病的季度财报
让我们再更详细地看一下这份最新季度财报的财务数据。正如我前面提到的，公司收入同比增长 58% 至 470 亿美元。ISG，也就是基础设施业务，收入同比增长 89%，达到 318 亿美元。
【原文图片位置：Dell 2027 财年第二季度收入增长（Company Presentation）】
AI 服务器收入同比增长 100%，达到 164 亿美元。传统服务器与网络业务收入增长 122% 至 105 亿美元。存储业务收入增长 26% 至 49 亿美元，而我认为存储业务尤其重要，因为它有助于提升整体收入结构的经济质量。CSG，也就是主要由 PC 构成的客户端解决方案业务，收入也增长了 20%。简而言之，并不是只有一个增长引擎在运转，而是几乎整个产品组合都在加速。
【原文图片位置：Dell 各业务收入增长（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
Dell 披露的第二个极其重要的数据是订单。在单个季度内，Dell 新增 AI 订单达到 609 亿美元，而过去 12 个月累计 AI 订单已经超过 1,300 亿美元。这使得公司在手订单从上一季度的 513 亿美元增长至 950 亿美元。Dell 预计第三季度 AI 服务器收入大约为 190 亿美元。如果进行非常粗略的计算，目前 950 亿美元的在手订单大约相当于五个季度这样的收入运行率。当然，我们绝不能简单地把在手订单理解成未来五个季度完全确定的收入，但拥有如此巨大的订单储备，显然让公司的收入可见度相比过去一年高出了很多。
Dell 的指引也大幅降低了市场对这是否只是一个单季度异常现象的担忧。具体来说，公司预计第三季度收入达到 490 亿美元，调整后 EPS 为 6.50 美元。同时，对于截至 2027 年 1 月 29 日结束的整个财年，公司预计总收入达到 1,920 亿美元，AI 服务器收入达到 740 亿美元，调整后 EPS 达到 25.50 美元。
让我改变观点的三个因素
真正让我改变对 DELL 看法的第一个因素，就是它的在手订单。DELL 目前拥有 950 亿美元的 backlog。在手订单达到这种规模之后，“AI 需求到底是不是真实存在”这个争论基本可以结束了。
【原文图片位置：Dell AI 服务器在手订单（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
接下来的问题变成了：Dell 能以多快的速度，通过自己的 Dell AI Factory 把已经卖出去的这些设备真正交付出去？值得注意的是，目前在手订单规模甚至还小于公司的潜在销售管线，而后者还在继续增长。目前使用 Dell AI Factory 解决方案的客户数量已经超过 6,500 家，这是一个非常庞大的数字。
【原文图片位置：Dell AI Factory 客户数量（Seeking Alpha）】
因此，这个故事已经不再局限于 Microsoft、Google 和 Amazon 这三大超大规模云服务商。Dell 的客户还包括 NeoCloud、政府以及大量企业客户。因此，公司的客户基础正在变得更加多元化，而这是一个积极变化，因为公司服务的客户越多，集中度风险通常就越低。
不过，真正让我用完全不同方式来看待这只股票的最重要因素，还是利润率。几个月前，我的问题是：Dell 到底只是非常会卖 AI 服务器，还是它能够在这些服务器上维持较高利润率？现在这个问题已经得到了回答。非 GAAP 营业利润率从 7.7% 上升至 12.6%，而 ISG 营业利润率从 8.8% 提高至 15%，ISG 营业利润同比增长 225%。这里最关键的一点是，Dell 的利润增长速度远远超过收入增长速度，而这正是我一直希望看到的东西。
【原文图片位置：Dell 营业利润率及 ISG 盈利增长（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
在我看来，另一个非常重要的数据是 Dell 正在传统服务器市场获取市场份额。过去两个季度，公司在传统服务器业务中的市场份额累计提升了超过 10 个百分点。
【原文图片位置：Dell 传统服务器市场份额变化（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
还有哪些地方没有完全说服我？
整体表现几乎完美，但仍然存在一些让我无法有足够信心直接把评级从“持有”提高到“强烈买入”的问题。
现金流
第二季度经营现金流下降至 22 亿美元。自由现金流下降至 9.86 亿美元，而 2026 财年第二季度为 18.7 亿美元。此外，公司披露，本季度调整后自由现金流（AFCF）达到 81.5 亿美元。虽然 AFCF 确实可以解释自由现金流指标中存在的一些差异，但这两个指标之间的差距如此之大，仍然让我希望未来持续同时跟踪二者。
【原文图片位置：Dell 经营现金流及自由现金流（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
营运资本
正如前面提到的，为了支撑这种增长速度，Dell 需要投入大量资金。自本财年开始以来，公司库存水平已经翻了一倍以上，而应收账款增加了大约 30%。考虑到 Dell 在这段时间经历了如此快速的增长，营运资本增加本身是可以理解的，但它也意味着，相当大的一部分收入增长目前尚未真正转化为现金。
【原文图片位置：Dell 营运资本变化（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
供应链
管理层已经向投资者表示，公司目前在内存、CPU、硬盘以及其他各种零部件方面面临一定的供应链紧张。从表面上看，高需求和供应紧张听起来似乎属于“幸福的烦恼”，但归根结底，它仍然是一个物流和执行问题。950 亿美元在手订单当然非常惊人，但最终真正有价值的前提是，公司能够把这些订单转换为实际交付产品，再进一步转换成收入以及现金。
估值
我上一篇文章使用的是大约 22.20 美元的 FY28 调整后 EPS 预测，并给予 18 倍市盈率。基于这些数字，我认为 Dell 的合理价值大约在 400 美元附近。即使当时，我也认为 18 倍对 Dell 来说已经是一个相对慷慨的估值倍数。但在这次季度业绩以及随后上调的 FY27 指引之后，这个盈利预测现在看起来已经明显过于保守。Dell 目前预计 FY27 调整后 EPS 达到 25.50 美元，甚至已经高于我此前对 FY28 给出的 22.20 美元预测。
【原文图片位置：Dell EPS 预期变化（Agar Capital，Bloomberg Terminal）】
按照盘后大约 459 美元的价格计算，Dell 当前对应最新 FY27 EPS 25.50 美元指引约 18 倍市盈率。对于一家硬件公司来说，这并不算便宜。不过，我今天愿意支付 18 倍估值的理由，与几个月前完全不同：公司正在实现极高的收入增长，拥有 950 亿美元 AI 服务器在手订单，利润率正在上升，而且盈利增速已经超过收入增速。
因此，我认为上调目标估值倍数也是合理的。我最新的目标价为 550 美元，相当于 FY27 EPS 25.50 美元的大约 21.6 倍。相较于盘后约 459 美元的股价，这意味着大约还有 20% 的上涨空间。
相比我此前采用的 18 倍估值，这确实是一次幅度不小的重估，因此我并不认为 550 美元是一个保守目标。Dell 仍然需要证明自己能够把在手订单真正转换为收入，维持经营杠杆，并且继续实现盈利增长，而不是只经历一次性的业绩爆发。不过，由于在手订单已经显著提升了未来收入可见度，我认为今天这个更高的估值倍数比过去更容易得到支撑。
核心结论
正如我此前所说，我上一篇文章给予 Dell“持有”评级，其核心其实建立在一个非常简单的问题之上：Dell 能不能把 AI 带来的潜在赚钱机会，真正转化成实际利润？至少截至目前，公司最新季度财报给出的答案已经非常明确：可以。
除此之外，Dell 的 AI 在手订单已经达到 950 亿美元，单季度新增订单达到 609 亿美元，ISG 营业利润率提升至 15%，存储和传统服务器业务继续保持强劲增长，同时 2027 财年 EPS 预期从 17.90 美元提高至 25.50 美元。越来越多证据表明，Dell 可能正在证明 AI 能够对整个产品组合产生真正积极的经济影响，而不仅仅只是创造额外收入。
话虽如此，Dell 依然面临几项重要风险，包括现金转化和营运资本问题、供应链扰动，以及一个几乎不给执行失误留下太大空间的估值水平。这也是为什么我没有重新给予“强烈买入”评级。不过，数据已经发生了足够大的变化，因此我将 Dell 的评级从“持有（Hold）”上调至“买入（Buy）”。
NVIDIA CEO Jensen Huang（黄仁勋）与 Dell CEO Michael Dell（迈克尔·戴尔）：AI 工厂、智能体与供应链的未来撰文：Techub News 整理
导语
2026 年 5 月，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）与 Dell Technologies 董事长兼 CEO Michael Dell（迈克尔·戴尔）共同接受了 Bloomberg 的深度访谈。此次对话发生在 NVIDIA GTC 大会之后，正值 AI 从技术探索迈向大规模生产应用的关键节点。两位科技巨头领袖不仅分享了各自公司在 AI 基础设施、企业解决方案上的最新进展，更就 AI 智能体的未来、全球供应链挑战以及地缘政治下的市场准入等尖锐问题发表了看法。他们的对话，为我们勾勒出一幅从云端到边缘、从生成内容到执行任务的 AI 未来全景图。
摘要
AI 应用正从“测试评估”全面转向“生产部署”，企业级市场是下一波巨大增长点。
“智能体”将取代“生成式 AI”成为新焦点，其核心是在数据所在处（如本地、工厂）执行实际工作。
NVIDIA 与 Dell 正携手构建完整的“AI 工厂”解决方案栈，涵盖大脑（GPU）、运行时（CPU+软件框架）和长期记忆（数据平台）。
AI 驱动的需求增长远超全球供应链当前产能，尤其是先进存储和半导体，这被视为结构性而非周期性变化。
Jensen Huang（黄仁勋）对中国 AI 芯片市场持开放态度，认为尽管存在限制，但巨大的需求终将推动市场进一步开放。
从云到边缘：AI 部署的范式转移
访谈伊始，主持人便指出一个显著变化：过去几年，Jensen Huang（黄仁勋）谈论的重心是超大规模云服务商的加速计算，而现在，焦点转向了本地部署（on-prem）的“AI 工厂”。黄仁勋对此给出了清晰解释：智能必须在其上下文所在之处产生和执行。
早期 AI 应用多集中在云端，尤其是消费级服务。然而，对于像礼来（Eli Lilly）、三星这样的制造业巨头或任何拥有大量敏感、专有数据的企业而言，将 AI 智能体部署在本地至关重要。那里存放着公司所有的核心数据、技能和业务流程。黄仁勋强调，生成式 AI（如初代的 ChatGPT）擅长创造内容，但这只是开始。新一代的“生产性 AI”或“智能体 AI”的价值在于“完成工作”。它们更像是数字员工，能够利用工具，在真实的物理世界或企业系统中执行任务，带来十倍甚至百倍的效率提升。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）补充道，当企业利用这项技术重新构想工作流程时，获得的不是百分之几十的渐进式改进，而是数量级式的飞跃。这种变革速度正是企业赢得竞争优势的关键。Dell 的角色是将 NVIDIA 的技术转化为客户可直接使用的完整解决方案，为全球企业提供类似云服务商为自身提供的“AI 工厂”能力。
构建 AI 智能体：大脑、缰绳与记忆
黄仁勋详细阐述了构建一个能够“工作”的 AI 智能体所需的技术栈，这远远超出了一个大型语言模型（LLM）本身。
首先，是“大脑”。即像 Grace Blackwell GB200 这样的超级芯片，用于运行庞大的语言模型。其次，是“缰绳”。这是指即将发布、专为生成式 AI 设计的 Vera CPU。CPU 的作用如同缰绳，控制着 LLM 这匹“骏马”，使其能够安全、有效地访问内存、网络、工具，并管理短期工作记忆和长期记忆。这个“缰绳”软件层将原始的大脑模型转变为可用的“智能体”或“数字机器人”。
第三，是“长期记忆”。NVIDIA 与 Dell 合作，创建了基于 NVIDIA 技术的 Dell AI 数据平台，专门服务于智能体的长期记忆需求。此外，扩展智能体规模所需的网络、以及名为 Nemo Crawl 的智能体运行时环境，都被集成在一个名为 Open Shell 的安全治理容器中。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）指出，随着企业内部智能体框架的普及，CPU 的需求量将大幅增加。他描绘了一个未来图景：全球可能有数百亿个智能体，它们持续不断地使用工具，其速度和频率远高于人类。因此，我们需要海量的 CPU，而这些 CPU 都连接着 GPU“大脑”，以便知道如何思考、推理、计划和使用工具。
供应链：结构性挑战与长期愿景
当被问及当前最大的供应限制时，两位 CEO 不约而同地提到了高带宽内存（HBM）和先进制程半导体。黄仁勋承认，尽管半导体供应链正在扩张，但需求增长的速度更快。NVIDIA 通过多年的规划和与合作伙伴的深度协作，确保了从 HBM、Grace Blackwell 芯片到硅光技术等各个环节的供应对齐。然而，全球的总产能仍难以满足爆炸式的需求。
主持人提出了一个关键问题：内存行业历来具有周期性（繁荣与萧条交替），如何说服供应链伙伴这是结构性、永久性的需求增长？黄仁勋分享了他的方法论：NVIDIA 长期致力于与供应链上游（如美光、SK 海力士）沟通未来的产业愿景。例如，他在三年前就向美光 CEO 详细解释了今天正在发生的 AI 变革，以确保对方能据此规划产能。他强调，必须让上下游供应链（包括电力、土地、融资方）都为这个未来做好准备。
黄仁勋的逻辑很简单：我们正在进入一个拥有数十亿 AI 智能体的时代，它们如同数字工人，7x24 小时不间断工作。正如每个知识工作者需要一台笔记本电脑和一部分数据中心资源，每个智能体也需要相应的计算、存储和基础设施支持。Michael Dell（迈克尔·戴尔）也认同，尽管预测长期需求很难，但他们与供应链伙伴长达数十年的合作关系正在发挥作用。他判断，AI 基础设施的建设才刚刚开始，将持续至少十年，而紧随其后的将是物理 AI（机器人）的浪潮，那将是一个更大的市场，需要全新的基础设施能力。
地缘政治与市场前景：中国与供应链韧性
访谈不可避免地触及了地缘政治话题。主持人询问了黄仁勋2026 年 5 月随美国总统访问中国的行程，特别是关于 H200 芯片对华销售许可以及中国市场的态度。
黄仁勋首先表明，美国总统希望美国在 AI 革命中引领全球。关于 H200，他表示该产品已获得对华销售许可证，但最终取决于中国政府如何平衡保护本土产业与引入更多 AI 算力以扩大市场。他感受到中国对 AI 的需求同样惊人，生成式 AI 在中国也取得了巨大进展。他引用中国领导人的表态，认为中国将继续扩大开放，因此他预期市场将随着时间的推移而进一步开放。不过，他澄清此次行程主要是作为美国代表支持总统，并未直接与中国官员讨论 H200 的销售细节。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）作为总统科技顾问委员会成员，也表达了希望看到中美之间更多经济合作的愿望，他认为这最终将为所有人带来更大的繁荣和更成功的国际关系。
关于台湾问题，黄仁勋指出台湾仍是全球科技制造与研发的核心，供应链高度集中于此。但同时，美国也在积极推进本土制造业回流，建设更多的晶圆厂、封装厂和 AI 工厂。由于需求极其旺盛，全球产能正在全方位扩张。他的结论是，实现供应链的多样性和韧性是可能且必要的，而台湾将继续作为全球科技中心之一发挥关键作用。
PC 的未来：个人 AI 的崛起
在访谈尾声，话题转向了看似传统的 PC。Michael Dell（迈克尔·戴尔）强调，PC 仍然是知识生产力的中心设备，并且正在进化。新款 XPS 笔记本已经能够本地运行小型 AI 模型，实现混合 AI 计算。用户对更强大 PC 的需求正在上升，这依然是一个充满活力且能带来供应链规模优势的业务。
黄仁勋则从更宏大的计算演进角度展望未来。他认为，我们正在见证“个人 AI”时代的开端，它将接续“个人电脑”时代。其核心理念依然是：AI 需要存在于上下文所在之处。如果一个人的所有信息和工作都在笔记本电脑上完成，那么 AI 助手就需要在本地运行。同理，工厂、医院、自动驾驶汽车中的 AI 都必须部署在相应场景中。这种分布式、无计量限制的智能，将是下一代计算的核心特征。当被问及 NVIDIA 与 Dell 在 PC GPU 上是否会合作时，两位 CEO 卖了个关子，暗示“很快会有消息”，留下了巨大的想象空间。
Bloomberg Raporu: “Avrupa Birliği, Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin Daha Katı Regülasyonlar Üzerinde Çalışıyor”Bloomberg Raporu: “Avrupa Birliği, Büyük Yapay Zeka Modelleri İçin Daha Katı Regülasyonlar Üzerinde Çalışıyor”
Özet
Bloomberg'in haberine göre Avrupa Birliği, büyük yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalışıyor.
Haberde, GPT-4 gibi büyük yapay zeka modellerine ilişkin ek kısıtlamaların getirilmesinin planlandığı ifade ediliyor.
Ancak habere göre büyük yapay zeka modellerine ilişkin ek kısıtlamalar getirilmesi planlanan yeni düzenlemeler henüz müzakere aşamasında.
Piyasa etkisi: Nötr
15:40
9 Ekim 2023
Yazar: Ali Eren Girişken
Bloomberg’in geçen hafta yayımladığı bir haberine göre Avrupa Birliği, yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalışıyor. Haberde, göre büyük yapay zeka modellerine ek kısıtlamaların getirilmesinin beklendiği ifade ediliyor. Ancak aktarılan bilgilere göre söz konusu kısıtlamaların yalnızca büyük yapay zeka modellerini kapsaması planlanıyor.
İçerik Rehberi
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Yapay Zeka Tartışmaları Devam Ediyor
Avrupa Birliği, Daha Kısıtlayıcı Düzenlemeleri Benimseyebilir
Yapay Zeka Tartışmaları Devam Ediyor
Yapay zeka sohbet robotu ChatGPT‘nin piyasaya sürülmesinin ardından oldukça kısa bir sürede büyük bir kullanıcı kitlesine ulaşması, yapay zeka teknolojilerinin yeniden yoğun bir şekilde gündem olmasına neden oldu. OpenAIşirketi tarafından piyasaya sürülen ChatGPT, global ölçekte geniş bir kullanıcı tabanına ulaşan ilk yapay zeka sohbet robotu olsa da ChatGPT’nin ardından çok sayıda şirket tarafından çeşitli yapay zeka teknolojileri piyasaya sürüldü.
Ayrıca Meta ve Microsoft gibi şirketler başta olmak üzere çoğu teknoloji şirketi de yapay zeka alanında yeni projeler geliştirmeye ve önemli miktarlarda yatırımlar yapmaya başladı. Ancak bu süreçte yapay zeka teknolojilerinin potansiyel riskleri de kamuoyunda yeni bir tartışma konusu haline geldi.
Amerika Birleşik Devletleri de dahil olmak üzere birçok ülke, yapay zeka teknolojilerinden kaynaklanabilecek olası riskleri değerlendirebilmek adına çeşitli çalışmalar yürütmeye başladı. ABD Başkanı Joe Biden, gemiş aylarda birden fazla kez yapay zeka teknolojilerinin potansiyel fayda ve risklerini ele almak adına Beyaz Saray’da teknoloji liderleri ile bir araya geldi.
Geçen hafta meydada yer alan haberlerde Avrupa ülkelerinin de benzer bir şekilde yapay zeka regülasyonlarına ilişkin yürütülen çalışmalara hız kazandırdığı gündeme getirildi. Bloomberg, konuya ilişkin bir rapor yayımladı ve Avrupa Birliği’nin yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalıştığını öne sürdü.
Avrupa Birliği, Daha Kısıtlayıcı Düzenlemeleri Benimseyebilir
Bloomberg, geçen hafta Avrupa Birliği’nin yapay zeka regülasyonlarına yönelik çalışmalarıyla ilgili detaylı bir haber yayımladı. Haberde, Avrupa Birliği’nin büyük yapay zeka modelleri için daha katı düzenlemeler üzerinde çalıştığı ifade edildi. Ancak söz konusu ek kısıtlamaların yalnızca GPT-4gibi büyük yapay zeka modelleri için getirilebileceği ve yeni yapay zeka girişimlerinin ise katı düzenlemelere tabi tutulmayacağı belirtildi.
Öte yandan habere göre söz konusu yeni düzenlemeler, henüz müzakere aşamasında ve Avrupa Birliği de bu yönde somut bir adım atmış değil. Ayrıca yetkililerin de Bloomberg’in haberinde dile getirilen yeni düzenlemelere ilikin herhangi bir açıklaması bulunmuyor.
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（Crypto Briefing）Dell 与 HPE 本周发布财报，AI 服务器需求成焦点Techub News 消息，Dell Technologies 与 Hewlett Packard Enterprise 将于本周发布季度财报，Dell 于 9 月 1 日盘后公布，HPE 紧随其后。Dell 本财年 Q1 AI 服务器收入达 161 亿美元，同比增长 757%，订单积压达 513 亿美元；分析师预期其 Q2 营收约 445 亿美元，每股收益近 4.90 美元。
两家公司股价年内分别上涨超 260% 和 120%，但投资者关注 AI 服务器需求能否持续。供应链中内存与 GPU 短缺带来的利润率压力，以及直销与渠道销售的产品结构差异，将成为影响盈利能力的关键因素。此次财报不仅关乎两家公司业绩，也将为整个 AI 基础设施板块的增长预期提供重要参考。（CryptoBriefing）戴尔预测至 2030 年 AI 将占数据中心总需求的 75%Techub News 消息，戴尔表示，到 2030 年，人工智能可能将占所有数据中心需求的 75%。
（@Kalshi）戴尔 Q2 营收 469.7 亿美元超预期，AI 服务器订单积压达 950 亿美元Techub News 消息，戴尔科技周二盘后股价上涨超 10%。公司第二季度调整后每股收益为 7.04 美元，远超分析师预期的约 4.90 美元。营收同比增长 58% 至 469.7 亿美元。
AI 优化服务器销售额同比增长一倍至 164 亿美元。本季度戴尔获得 609 亿美元 AI 订单，季度末未交付订单积压达创纪录的 950 亿美元，三个月前该数字为 513 亿美元。
管理层连续第二个季度上调全年预期，目前预计营收约 1920 亿美元，调整后每股收益 25.50 美元。AI 服务器营收指引上调至约 740 亿美元。 （BeInCrypto）Ripple 前 CTO 警告 AI 安全规则与版权法威胁言论自由Techub News 消息，Ripple 前首席技术官 David Schwartz 在 X 平台发文警告，政府围绕 AI 安全和版权的法规可能赋予当局对政治和社会言论前所未有的控制权。
Schwartz 指出，争论的核心在于谁有权决定 AI 系统可以创造、了解和讨论什么。他具体阐述了两场法律斗争：一是 AI 模型使用受版权保护的材料进行训练是否构成侵权；二是 AI 安全监管本身。他认为，若裁决不利于 AI 公司或政府设定何为“安全”的规则，则意味着最强大的言论生成工具只能以官方允许的方式使用。
Schwartz 此前也曾表达类似观点。该议题在科技界引发广泛讨论，涉及对言论赋能技术的监管边界。（CryptoPotato）纳德拉：AI 用户正为智能支付双重代价Techub News 消息，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）近日发文警告称，企业在使用 AI 模型时实际上支付了双重代价：除 token 费用外，还无偿泄露了专有商业知识。他指出，用户通过提示词、工具调用和纠错反馈，正在将机构核心知识传授给模型制造商，这些数据可能被用于训练竞争对手。
纳德拉认为，若 AI 公司可自由抓取互联网数据训练模型，企业也应享有「蒸馏」（使用模型输出来训练自有模型）的权利。他呼吁企业建立专有学习环境，保留对提示词、交互数据及反馈的所有权，避免为提升模型性能而牺牲核心商业机密。（TechCrunch）微软计划 8 月前合并消费者与企业版 Copilot 应用Techub News 消息，微软计划于今年 8 月前将消费者版与企业版 Copilot 合并为统一应用，新平台将整合聊天、协作及编码功能，目前月活用户已超 1 亿。
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新品涵盖硬件与软件领域，其中 Surface RTX Spark Dev Box 配备 128GB 内存及开发工具；Scout 助手可后台处理办公任务；MAI-Thinking-1 拥有 350 亿参数。微软还推出 Project Solara 操作系统与 Linux 容器支持功能。纳德拉：AI 无法拥有财产，区块链为此而生Techub News 消息，据 a16z crypto 报道，微软 CEO Satya Nadella 在播客中被问及 AI 是否为其自身物种时予以否定，称 AI 无法拥有财产、承担责任、签订合同或创办公司，而这正是区块链技术的应用场景。
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