微软Ignite大会展现企业AI的多样化形态

在本届微软Ignite大会上，软件巨头通过三大产品组合的形式展示了其多样化的企业AI解决方案。

在最近于芝加哥召开的微软Ignite大会上，公司CEO 萨提亚·纳德拉和他的团队讲述了一个强大且连贯的故事，将企业AI的诸多复杂线索整合在一起。在长达三个小时的主题演讲中，微软公司成功将多份独立公告构成了统一的弧光，也让与会者们感受到随着AI技术逐步从炒作泡沫转向企业价值的新来源，软件巨头将如何在过程中继续占据有利地位。

迈出坚实步伐，实现企业AI投资回报

首先需要重申一个显而易见的事实：企业AI的确极其复杂。对于像微软这样规模庞大的公司来说，情况更是如此。该公司在2023年初凭借AI驱动搜索起步，并凭借Copilot迅速进军AI辅助领域。如今的Copilot+ PC则从根本上颠覆了个人计算的形态。也正是在此过程当中，微软Azure迅速发展成为全球第二大云服务供应商，可以说其在AI创新领域的一系列举措正是二者交织的必然产物。

纳德拉在演讲开头强调，该公司的AI工作并非单纯为了追求技术而追求技术，更多是要实现真正的业务成果。这在一定程度上是对华尔街近期批评的回应。华尔街认为科技行业及其企业客户存在过度开发AI的倾向，却缺乏可靠的投资回报证明。但从我们看到的一切出发，这其实反映出微软对于AI的勃勃雄心：让个人和企业都能够运用多种多模态模型、更强大的推理与规划能力以及更丰富的背景完成更多任务，从而提高业务运作的准确性与相关性。

纳德拉出提出了一系列令人印象深刻的技术成就：AI性能每六个月翻一番，Azure AI模型的使用量在过去六个月间增加了一倍有余，Copilot现在的速度提高了两倍，同时将用户满意度提升至三倍等等。与此同时，业务成果方面也捷报频传。宣传视频介绍了一个每年为客户创造5000万美元价值的AI用例。之后，纳德拉和其他演讲者还介绍了更多AI用例，包括监控法律合约、缩短客户服务通话时长，再到将蛋白质研究的速度提高至5倍。

虽然我完全同意股东们的观点，即任何主要投资领域都必须以有意义的业务回报来证明其合理性，但我也看到越来越多的现实案例表明，包括微软、联想、HPE、Adobe等可靠且务实的企业发布了可量化（且往往很高）的AI投资回报率。

Copilot的三层结构

在主题演讲中，纳德拉通过一份三层图表解释了微软的AI方法论：Copilot是一层，Copilot驱动的设备是第二层，AI技术栈中的Copilot是第三层。这样的组织形式，再次提醒了人们微软在消费者及企业客户中的影响力。毕竟Copilot的持续演进影响着全世界最大的生产力软件客户群体（以及包括Power BI和Dynamics ERP在内的企业级应用程序）。此外微软还着力推出全新的计算设备类别，特别是通过Azure以支撑起所有高强度企业IT工作负载。

首先是Copilot，它最初在本质上只是一款聊天机器人，但如今已远不止于此，且功能体系中的每个环节都融入了AI智能体。纳德拉强调，用智能体实现Copilot扩展已经成为微软方法论的基础——通过统一的Copilot借助成千上万智能体来完成各种任务——涵盖一切自动化、监控、调试、规划或者协作场景。不仅如此，使用者还可以为智能体分配与工程职责相关的特定角色与权限，例如将某些系统或数据的访问权限设定为IT或人力资源部门的员工。

Copilot生态系统中的各种工具，可以接收不同的多模态输入数据：电子表格或ERP中的数字形式数据、文档中的文本或图表、社交媒体信息、电子邮件等等。输出同样可以是用户需要的几乎任何形式：图表、报告草稿、项目提醒、网页、电子邮件等。一位演示者甚至展示了Copilot如何创作一份计划来帮助他安排露营旅程，还推荐了需要购买的产品——所有这些都即时根据他的口头命令执行完成。

Copilot带来的潜在生产力提升非常引人注目。纳德拉和其他演讲者以整理数千份报告以进行风险分析（借此节约下数周的高强度阅读与整理工作）为例，还提到Copilot可帮助销售人员监控销售渠道并寻找追加销售的机会；在Teams中回答关于演示的问题；从SharePoint中提取信息，或者像纳德拉亲自演示的那样撰写电子邮件并筹备会议。

Copilot Studio可以帮助大家制作自己的智能体，另外一个重要的观点是，创作基础AI智能体应该像创建Word文档一样简单。至于更多高级功能和技术胜任，还有Copilot开发工具和编程友好的智能体创建服务可供选择。

在另外一场分析师会议上，纳德拉指出自从PC设备广泛普及以来，办公室的工作方式再未经历过重大变化。当然，情况正在趋于好转，但缺乏根本性的变革。他认为Copilot终结了这段历史，强调“每一位员工都将拥有一个了解他们工作内容的Copilot，帮助他们提高生产力、增强创造力并节约时间。”更重要的是，Copilot现在还包含分析功能，可以准确显示Copilot对于收入和利润造成的具体影响。

在分析师会议上，纳德拉还提到当前的一大标志性进步，就是通过AI智能体打通各组织间的孤岛。在主题演讲中，Copilot在接入由微软创建的预构建或自定义智能体，进而对接Adobe、SAP、ServiceNow、Workday甚至是Cohere智能体的强大表现令人印象深刻。这允许我们将Copilot作为主要AI助手，同时应用企业系统中所提供的所有其他智能体。除了连接孤岛之外，这可能也将成为AI智能体逐步发展成熟并全面普及的标志性事件。

这一点之所以重要，是因为我接触过的企业和全球系统集成商在连通数据孤岛、实现AI功能方面都遇到了很大困难。而微软正在提供解决方案为其给予帮助。

依托Copilot设备推动AI普及

微软完全有能力为从Azure数据中心到边缘、再到消费级设备端全面提供计算能力。而且在多数用例下，微软公司要么自主开发硬件，要么密切参与到硬件架构的设计中来。其中自然也包括Copilot+ PC，目前软件巨头已经与所有大型PC OEM厂商及高通保持合作，未来还将逐步扩大与AMD和英特尔的合作范围。在本届Ignite大会上，微软借此机会大谈将企业负载迁移至Windows 11的好处——如果您的公司还未做迁移准备，那最好马上开始着手。在我看来，微软已经清除了这条迁移之路上一切可能阻碍前进的负面因素。

在此次大会上，微软还公布了一款名为Windows 365 Link的全新硬件。它在本质上就是一只计算匣，可以接入云端以提供虚拟Windows体验。微软的Windows 365已经发布数据，更重要的是这个客户端完全不需要维护和管理——无需管理员、不设密码、无法关闭且不存储数据，几乎一切都在云端实现。从战略角度来看，我相信Windows 365和Windows 365 Link代表着Windows未来十年的发展方向。我将密切关注关于Link设备的更多信息，而且打算亲自试用并谈谈上手体验。毕竟用户体验正是此前虚拟桌面基础设施一直无法扩展的根本原因。Windows 365严格来讲并不是VDI虚拟桌面基础设施，而是一项托管服务，唯一的要求就是提供稳定的网络连接。

微软的企业AI技术栈

不少超大规模基础设施运营商（特别是亚马逊云科技）乃至不少本地供应商（包括戴尔、HPE和联想等英伟达合作伙伴）都在通过不同项目建立自己的AI工厂。而在微软这边，他们的版本就是Azure AI Foundry。我认为这充分体现了该公司在AI领域的战略方针以及对于多模型AI的探索精神。没错，该项目涵盖1800多种模型，包括OpenAI的所有最新模型以及来自Meta、Mistral及其他厂商的开源模型。

在这样的背景下，很高兴看到微软能够与科技领域以外的合作伙伴共同开发出20多个专业垂域模型，具体包括拜耳、罗克韦尔和西门子等重量级企业。这是个前所未闻的新兴领域，代表着科技企业正在以行业之外的角度创造差异化技术优势。

从更加宏观的视角来看，Azure AI Foundry将企业所需的各项功能元素整合在一起，同时配备让AI发挥作用的全部应用程序和工具。在这里，您可以评估模型、自定义模型、管理模型。当然这，它也能够与微软的多种其他服务（从GitHub到Copilot Studio）实现完美配合。您也可以使用它通过RAG或者其他方法微调模型，未来微调能力对于企业应用将越来越重要，并成为最大限度发挥AI投资、获取经济回报的关键手段。

那么，企业IT落地实施和发挥效用的最大障碍是什么？就是数据。数据代表着一切，但也给企业AI带来了许多棘手的问题。原因很简单，当商业AI由机器学习主导时，需要的数据往往来自技术栈内部。例如，您可以通过分析ERP和SCM系统中的结构化数据来提高供应链的执行效率。但在这个生成式AI的时代，更多数据来自四面八方，而且往往在内容形式上如同一团乱麻。同样的，在参加的每一次展会上，我都会与企业和集成商们交流，他们则普遍表示在整合数据孤岛方面遇到了困难。

正是这种对于数据使用的迫切需求，促使微软去年发布了统一数据平台Fabric。所有超大规模基础设施运营商都有类似的东西，而且不少客户也从更专业的供应商（如Cloudera、Snowflake以及Databricks）那里获取了部分功能。虽然Fabric自去年的Ignite大会上公布以来，目前才刚刚正式上线，但现已拥有1.6万家客户，其中包括70%的财富五百强企业。微软将其标榜为适用于全部用例的企业数据平台，能够将运营和分析工作负载集中于一体。在Ignite 2024大会上，微软还宣布了该平台的一项重大进展，名为Fabric Databases。具体是将SQL Server原生引入Fabric当中，我相信这将为企业提供“简易按钮”，轻松简化并优化自己的数据库以供AI使用。

让企业AI更易理解、更易起效

如果从广义的角度审视自AI炒作周期兴起以来这两年内的企业AI实验，残酷的事实告诉我们，其中多数实验并没能带来有意义的结果——甚至很多探索在一开始就不应该进行。相比之下，微软在生成式AI方面的投资极早（特别是资助OpenAI）。自2023年初以来，微软开始采取积极且稳健的基本思路，使得AI成为其自身以及无数客户的真正价值来源。

如今，丰田、贝莱德和NASA等各行各业的头部组织都在使用微软的AI技术栈，这绝非偶然。微软完成了构建Fabric等数据管理平台这一艰苦且隐藏于幕后的工作，由此修炼起的强大“内功”也吸引到了更多IT极客，帮助他们将AI应用从实验环境扩展到普遍运营部署场景。

可以肯定的是，微软公司必须对过度炒作抱有警惕，但同时又要表现出乐观的革命态度以激励企业更快采取行动。微软目前需要解决的最大问题，就是他们在本次展会上鲜有提及的数据问题。70%到80%的企业数据都位于本地或者边缘设施，那么微软要如何最大限度将其与AI匹配起来？从我的角度来看，到目前为止，微软的讨论思路是“将数据迁移至公有云”。然而，仅有云自诞生到现在已经超过17年，VMware、红帽和Nutanix的本地技术栈反而变得越来越强。而且我认为短期之内，并不会出现企业客户大规模向公有云迁移的趋势。微软应当更直接地面对并解决这个问题。

但从好的方面来看，微软似乎掌控着AI科技的发展速度——从模型到应用程序，再到具体用例与用户体验。而且该公司也毫不缺乏奋勇向前的雄心壮志。在Ignite大会期间的分析师会议上，有人问Naddela他觉得未来Copilot的普及度能达到怎样的水平。他的回答 ，“你的组织里有多少个Excel电子表格？”根据我们在Ignite大会上看到的一切，微软成功实现这个目标的可能性相当之大。