Новое большое интервью главы Microsoft про ИИ

Возможно, после промышленной революции это самое масштабное событие, но в то же время я остаюсь достаточно приземлённым, понимая, что мы всё ещё в самом начале пути. Если вы компания, создающая модели, у вас может возникнуть проклятие лидера. Вы проделали колоссальную работу, сделали невероятные инновации, но всё это может быть скопировано и превратиться в обычный товар. Мы не хотели быть просто хостинг-площадкой для одной компании и иметь огромный объём бизнеса, завязанный на одного клиента. Это не бизнес. Нельзя строить инфраструктуру, оптимизированную под одну модель. Если вы так сделаете, вы в одном шаге от краха, появится прорыв по типу, и вся ваша сетевая топология мгновенно потеряет актуальность. Это страшно. Наш бизнес, который сегодня представляет собой набор инструментов для конечных пользователей, станет, по сути, инфраструктурным бизнесом, инфраструктурой, поддерживающей работу агентных систем. И думать нужно не о том, что мы будем делать ближайшие 5 лет, а следующие 50. Сегодня мы берём интервью у Сати Наделы. Мы это я и Дилан Патель, основатель Семи анаalлис. Сатя, добро пожаловать. Спасибо. Это прекрасно. Спасибо, что приехали в Атланту. И вам спасибо, что провели для нас экскурсию по новому объекту. Это было невероятно интересно. Сатья и КотГатри, исполнительный вице-президент Microsoft по облачным хранилищам ИИ, показывают нам их новый дата-центр Fairwota 2, самый мощный в мире. Мы стараемся увеличивать обучающие мощности в 10 раз каждые 18-24 месяца. Так что это будет фактически десятикратный рост, в 10 раз больше, чем использовалось при обучении GPT 5. Чтобы вы понимали, количество оптических каналов связи в этом здании почти равно количеству всех оптических соединений Asure во всех дата-центрах 2,2 года назад. Здесь порядка 5 млн сетевых соединений. У вас огромная пропускная способность между объектами внутри региона и между двумя регионами. Вы предполагаете, что появится настолько гигантская модель, что ей понадобится обучение сразу на двух регионах. Цель - уметь агрегировать вычислительные мощности для крупной обучающей задачи и объединять ресурсы разных площадок. Понятно? И на самом деле вы будете использовать это не только для обучения. Эти мощности будут задействованы для генерации данных, для инференса, для множества различных задач. Это не будет системой, предназначенной навсегда лишь для одной рабочей нагрузки. Firewota A4, который вы увидите неподалёку в стадии строительства, тоже будет работать на этой сети с пропускной способностью в 1бит. Это позволит связать оба датацентра с крайне высокой скоростью. А затем через наш Aiv мы соединяемся с milмиok, где строится ещё несколько фаервота объектов. Здесь буквально видна модельная параллельность и параллельность данных. Всё это, по сути, создаётся под обучающие задачи, под кластеры и суперкластеры по всему кампусу. А затем через Вен можно подключиться к дата-центру в Висконтине и буквально запускать единую обучающую задачу, агрегируя мощности всех площадок. То, что мы видим здесь - это ячейка без серверов, без стоек. Сколько стоек в одной ячейке? Мы, как правило, не раскрываем такие детали, но поэтому я и спросил. Вы увидите наверху, вы сможете сосчитать, а сколько всего ячеек в этом здании. Эту информацию мы тоже не раскрываем. Боже, как тут шумно. Вы смотрите на всё это и думаете: "Вот куда уходят мои деньги? " Это примерно так. Я руковожу компанией, которая занимается по добро пожаловать в собственную компанию. Насколько широким становится пространство для проектирования, когда вы уже выбрали GB200 и VLink? Насколько много решений предстоит принять? Это тесная связка между архитектурой модели и физической инфраструктурой. оптимизированный под неё. И в этом есть своя опасность, ведь появится новый чип, возьмите хотя бы Vра Rubin Уultra, и его тепловая мощность будет совершенно другой, и требования к охлаждению будут совершенно другими. Вы не хотите строить всё под однуединственную спецификацию. Это возвращает нас к мысли, что масштабировать нужно постепенно, по времени, а не единожды построить огромный объём. и оказаться в ловушке.

Если посмотреть на все предыдущие технологические переходы, железные дороги, интернет, взаимозаменяемые детали, индустриализация, облачные технологии, каждый следующий виток ускоряется. От появления технологии до её массового распространения в экономике проходило всё меньше и меньше времени. Многие эксперты, побывавшие у Дворкеша в подкасте, считают, что это финальная технологическая революция. и она действительно очень-очень отличается от предыдущих. Рынки тоже реагируют иначе. Всего за 3 года мы пришли к тому, что гиперскейлы тратят 500 млрд долларов капитальных вложений за год. Масштаб несоизмеримый с предыдущими революциями по скорости. И конечное состояние здесь тоже выглядит совершенно иным. Ваше видение отличается от того, что транслируют многие и энтузиасты, которые уверены, что AGI уже на пороге. Хотелось бы лучше понять вашу позицию. Для начала я тоже испытываю огромный энтузиазм. Возможно, после промышленной революции это действительно крупнейший переломный момент. И я абсолютно разделяю это ощущение. Но в то же время я остаюсь достаточно приземлённым, понимая, что мы всё ещё в самом начале пути. Мы создали действительно полезные вещи. Мы наблюдаем потрясающие свойства масштабирования. и я оптимистично настроен, что они продолжат работать. Частично это требует серьёзных научных прорывов, но в огромной степени это инженерия. Но с другой стороны, я также считаю, что даже то, что происходило в последние 70 лет в области вычислительной техники, было шагом вперёд, который помог нам двигаться дальше. Мне нравится, как метафорически описывает и Радж Реди, лауреат премии Тюринга из Карнеги Меэлн. Он говорил ещё до разговоров о Ag. Его метафора такова: искусственный интеллект должен быть либо ангелом-хранителем, либо когнитивным усилителем. И мне это очень нравится. Это простой и точный способ понять, что это такое. В конечном счёте его ценность для человека в том, чтобы быть когнитивным усилителем или ангелом-хранителем. Если смотреть на Иим углом, это инструмент. Конечно, можно заходить и в более мистическую сторону, мол, это больше, чем инструмент. Он делает вещи, которые раньше были доступны только человеку. Но так было со многими технологиями. Многие вещи делал только человек, пока мы не создали инструменты, которые тоже могли их выполнять. Думаю, нам не обязательно зацикливаться на определениях, но можно представить это так. Пройдёт 5-10-20 лет, и в какой-то момент машина начнёт производить токены Сатьи, и совет директоров Microsoft будет считать эти токены крайне ценными. Сколько экономической ценности вы теряете, беря интервью у Сатьи? API токены Сать будут мне не по карману. Но как бы мы это не называли инструмент это или агент, суть в том, что если сейчас модели стоят доллары или центы за миллион токенов, значит, есть огромный потенциал для просто моржи, потому что миллион токенов сатьи стоит куда больше. И насколько сильно Microsoft будет участвовать в распределении этой маржи? Вот что меня интересует. В каком-то смысле это возвращает нас к фундаментальному вопросу. Как в будущем будет выглядеть экономический рост? Как будут выглядеть компании, как будет выглядеть производительность. Если вспомнить промышленную революцию, реальные экономические изменения стали заметны только спустя примерно 70 лет. Нужно помнить ещё одну вещь. Даже если на этот раз технология распространяется быстро, для появления реального экономического роста она должна распространиться до такой степени, что работа, рабочие инструменты и рабочий процесс должны измениться. И вот здесь нельзя недооценивать сложности трансформации крупных корпораций. Поэтому главный вопрос: получат ли люди и их токены больше рычага, большее влияния? Токены Дваркиша, токены Дилана будущего. Как они будут работать? Подумайте, смогли бы вы делать свой подкаст или руководить семианализис без технологий? Конечно, нет. Так что вопрос в том, каков этот масштаб? Будет ли он увеличен в 10 раз с помощью чего-то, что появится? Абсолютно. И поэтому, независимо от того, стремитесь ли вы к определённому уровню дохода, к определённой аудитории или к чему-то ещё, я думаю, что именно это и произойдёт. Я имею в виду, что то, что заняло 70 лет, может быть 150 лет для промышленной революции, может произойти за 20-25 лет. Это идеальный сценарий. Это идеальный сценарий упаковать 200 лет индустриального прогресса в 20, если повезёт.

повезёт. Microsoft всегда была крупнейшей компанией, производящей по лидером в сфере САС. Вы уже пережили глобальный переход от продажи лицензии дисков с Windows и Microsoft к продаже подписок на 365. И по мере того, как мы переходим от этого переходного периода к тому, чем занимается ваша компания сегодня, происходит ещё один переход. Верно? Если раньше SFT как сервис имел почти нулевые издержки на нового пользователя, то теперь есть большие расходы на исследование и разработки, есть высокие расходы на привлечение клиентов. Они так велики, что традиционные бизнес-модели просто ломаются. Многие СА-мпании поэтому и просили: "Как вы, возможно, величайшая софтверная компания, работающая по модели САС, переведёте Microsoft в эту новую эпоху, где себестоимость имеет большое значение, а инкрельная стоимость на пользователя изменилась? Потому что сейчас условно вы берёте 20 долларов за копайлат. " Отличный вопрос, потому что в некотором смысле сами бизнес-модели, рычаги будут оставаться похожими. То есть, если я посмотрю на меню моделей, начиная, скажем, с потребителя, то там будут рекламные блоки, будут транзакции, будет валовая прибыль от устройств. А для тех, кто создаёт устройство с искусственным интеллектом, будут подписки потребительские и корпоративные, а затем будет потребление. Поэтому я по-прежнему считаю, что все эти показатели являются своего рода измерителями. К вашему вопросу, что такое подписка? До сих пор людям нравились подписки. Они позволяют планировать бюджет. Верно? По сути, это право на некое потребление, инкапсулированная в саму подписку. Так что это, мне кажется, в каком-то смысле становится решением о ценообразовании. Если вы посмотрите на все подписки для разработчиков, то это, в общем-то, и есть суть, верно? У вас есть профессиональный уровень, стандартный уровень и так далее. Я думаю, именно так цены и структуры МРИ будут разделяться по уровням. У Microsoft преимущество. Мы уже работаем во всех этих направлениях одновременно от потребления до подписок и можем распределять нагрузку по портфели. А рынок сам покажет, какие модели лучше работают в каких категориях. Один момент по поводу САС, раз уж вы его затронули, о котором я много думаю. Возьмём Office 365 или Microsoft 365. Низкий средний доход на одного пользователя - это великолепно. Когда мы переходили с серверов на облако, мы боялись, если мы просто переведём тех же самых пользователей, которые использовали наши лицензии Office и наши тогдашние офисные серверы в облако, и при этом у нас будет себестоимость, это не просто сократит нашу маржу, мы станем фундаментально менее прибыльной компанией. Однако, что произошло на самом деле? Переход в облако безумно расширил рынок. Верно? Мы продавали мало серверов в Индии, а с облаком внезапно каждый в Индии тоже смог позволить себе долевое использование серверов, затраты на IT. Я, кстати, не осознавал, например, сколько денег люди тратили на покупку хранилища для SharePoint. Фактически крупнейшим сегментом EMC могли быть серверы хранения для SharePoint. Всё это перешло в облако, потому что никто не должен был ничего покупать. По сути, это оборотный капитал, то есть отток денежных средств, верно? Итак, рынок вырос, си будет то же самое. Посмотрите на кодинг. Десятилетиями мы развивали GitHub и VS Code, а теперь и ассистент за оди год стал настолько же значимой частью рынка. То же самое произойдёт и дальше. Рынок снова резко расширится. Вопрос вот в чём. Рынок, безусловно, будет расти, но вырастет ли та часть выручки, которая касается Microsoft? Возьмём Copilot. В начале года, если верить цифрам Дилона, Copйilт, точнее GitHub Cot приносил около 500 млн и почти не было конкурентов. А сейчас есть Cloud Code Curser, и все они вместе с CPIL выходят примерно на миллиард. Кодекс догоняет 700-800 млн. И вопрос среди всех сервисов Microsoft какое уникальное преимущество у аналогов CPй внутри самой Microsoft? Кстати, я обожаю этот график по двум причинам. Во-первых, мы всё ещё на вершине. Во-вторых, все компании, которые тут перечислены, появились всего за последние 4-5 лет. А это, по-моему, лучший признак, когда появляются новые конкуренты, новые экзистенциальные вызовы, когда говорят: "Сейчас Клод вас убьёт, кёрср вас убьёт". Это ведь не Борленд. И слава богу, это значит, что мы движемся в правильном направлении. И главное, мы выросли с нуля до нынешних масштабов благодаря расширению рынка. Это полностью повторяет историю обычных хранилищ. Категория кодинг ИИ станет одной из крупнейших вообще. Это, по сути, фабрика по и возможно она станет даже больше, чем весь сегмент интеллектуального труда. Так что я стараюсь оставаться максимально открытым. Конкуренция у нас будет тяжёлая. И в этом смысле ты прав. Но я счастлив, что мы смогли трансформировать то, что у нас было в такую позицию, и теперь должны конкурировать. А если смотреть на цифры, только за последний квартал мы выросли с 20 до 26 млн подписчиков. Направление корректное, рост хороший. Но интереснее другое. Куда уходят репозитории всех конкурентов, которые генерируют огромные объёмы кода? Они уходят в GitHub. Так что GitHub находится на рекордно высоком уровне с точки зрения создания репозиториев, пулреквестов и всего остального. И мы хотим оставить это пространство открытым, не смешивая его с собственным ростом. Мы регистрируем нового разработчика в GitHub примерно каждую секунду. Я думаю, это та самая статистика. И 80% из них просто попадают в рабочий процесс GitHub Капайла только потому, что он есть. И, кстати, многие из этих людей даже будут использовать некоторые из наших агентов для проверки кода, которые включены по умолчанию, просто потому, что их можно использовать, и у нас будет много структурных возможностей в этой категории. Мы будем делать то, что всегда делали с GitHub, начиная от Git, заканчивая issues и Actions. Эти инструменты невероятно мощные и все связаны с репозиториями. Мы хотим расширять их. На прошлой неделе на GitHub Universe мы объявили концепцию Agent HQ. Там, например, есть система Mission Control, куда вы заходите и получаете, по сути, кабельное телевидение из EAгентов. в одной подписке кодекслод когниition разных агентов грок. Все они будут там. То есть один пакет, и вы можете выдавать задания, распределять их по веткам, отслеживать их работу, потому что это будет одним из главных направлений инноваций. Сейчас разработчикам нужны множественные агенты. Нужна возможность объединять их вывод, контролировать репозиторий. Нужен проекционный дисплей, чтобы быстро направлять и фильтровать результаты и агентов. На мой взгляд, между VS Code, GitHub и всеми этими новыми примитивами, которые мы будем создавать в качестве центра управления, я думаю, что с наблюдаемостью контрольной плоскости, то есть подумайте обо всех, кто будет развёртывать это всё, потребуется целый ряд наблюдаемости того, что агент сделал, что, в какое время и с какой кодовой базой. И возвращаясь к твоей мысли, да, нам нужно оставаться конкурентоспособными. Если нет, нас просто обойдут. Но график мне нравится, пока мы на вершине, даже при жёсткой конкуренции.

Суть в том, что GitHub будет расти вне зависимости от того, чей кодовый агент победит. Но этот рынок растёт всего на 10-20% в год, что всё равно выше ВВП, отличный компаундер. Но и кодовые агенты выросли с примерно 500 млн в конце прошлого года. И это был почти полностью GitHub Cilot до текущих 5-6 млрд. Если сложить GitHubil, Cloud Code, Cursor, Cognit, Winsf, Replit, Codex, Open AI кодекс, это рост в 10 раз. Это в четвёртом квартале этого года. И когда мы спрашиваем, каков темп рынка по агентов, это те 2 триллиона долларов, которые компании платят инженерам или даже больше. Теперь каждая компания в мире сможет создавать ПО быстрее. Microsoft, конечно, получит долю, но за год доля упала с почти 100%, ну, точнее, выше 50%, да, менее чем 25%. И как инвесторам понимать, что Microsoft удержится? Опять же, Дилан, давай немного вернёмся назад. У нас нет никаких особых преимуществ, которые могли бы дать нам уверенность, кроме разве что желание сказать: "Эй, давайте заниматься развитием инноваций". И в каком-то смысле нам действительно повезло, потому что эта категория со временем станет гораздо больше всего того, где у нас раньше была большая доля рынка. Скажу так, в некотором смысле можно сказать, что у нас была значительная доля в VS Code, репозиториях на GitHub, и это был неплохой рынок. Но суть в том, что даже имея приличную долю на куда более масштабном рынке, понимаешь, можно сказать, что у нас была высокая доля в клиент-серверных вычислениях. В гиперсбных же вычислениях наша доля намного ниже, но сам рынок на порядке больше. Так что, по крайней мере, есть наглядный пример. С Microsoft всё будет в порядке, даже когда наша доля была не такой сильной, как раньше. Главное, что рынки, в которых мы конкурируем, создают всё больше ценности и в них достаточно места для нескольких победителей. Но я понимаю твою мысль. В конечном итоге всё сводится к тому, что нужно быть конкурентоспособными. Поэтому я внимательно слежу за этим каждый квартал. И именно поэтому я очень оптимистично настроен относительно того, что мы собираемся делать с GitHub HQ или Agent HQ. Превратить GitHub в место, куда будут приходить все эти агенты. Как я уже говорил, у нас там будет несколько возможностей для успеха. Не обязательно, что только мы должны добиться результата. Некоторые из этих ребят тоже могут добиться успеха вместе с нами. То есть не должно быть единственного победителя и одной единственной подписки. Думаю, причина, по которой важно задать этот вопрос, в том, что речь идёт не только о GitHub, но и в целом об офис и обо всём остальном по Microsoft. Ведь одна из возможных картин будущего ИИ выглядит так: модели останутся ограниченными, и нам постоянно будет нужна прямая, понятная наблюдаемость за их работой. Другая картина: со временем модели будут выполнять всё более долгие задачи. Сейчас это 2 минуты, потом 10-30 минут, а в будущем, возможно, они будут выполнять объём работы на несколько дней. автономно, и тогда компании разработчики модели будут брать 1. 000 долларов за доступ фактически к виртуальному сотруднику, который может использовать любой интерфейс для общения с человеком, свободно мигрировать между платформами. И если мы движемся в эту сторону, почему же тогда самые прибыльные компании не разработчики моделей, которые, казалось бы, и должны забирать всю маржу? Почему место, где происходит сфолдинг, инфраструктурная обвязка, которая будет становиться всё менее значимой по мере роста возможности ИИ, должно быть таким важным, и это возвращает нас к офис в его нынешнем виде по сравнению с и сотрудниками? По-моему, действительно отличный вопрос. Например, вопрос в том, уйдёт ли вся ценность только в модель или она будет делиться между моделью и обвязкой. Время покажет. Но ключевой момент в том, что структура стимулов становится очевидной. Возьмём информацию, возьмём даже программирование. Уже сейчас одна из моих любимых настроек в GitHub CP режим авто. Он оптимизирует работу. Я оформляю подписку, и авто сам начинает подбирать и оптимизировать модели под мои задачи. Он может работать полностью автономно, распределяя токены между разными моделями, чтобы выполнить задачу. Если действовать этой логике, то модель становится товаром, особенно с открытыми моделями. Вы можете взять чекпоинт, загрузить свои данные, и вот у вас уже собственная модель. Мы все начнём видеть внутренние корпоративные модели, будь то CER, Microsoft или какие-то ещё, которые будут обрабатывать большую часть задач. И в этом смысле, если ты выигрываешь в сэффелдинге, то есть сейчас решаешь все проблемы ограниченности моделей и неровности их интеллекта, то ты автоматически интегрируешься и в модельный строй. Просто потому, что у тебя есть доступ к данным, их текучесть и достаточное число доступных чекпоинтов. Поэтому структурно всегда будет существовать достаточно мощная открытая модель, которую можно использовать, если у тебя есть данные и сфолдинг. Можно даже сказать, что компании разработчики моделей рискуют попасть в проклятие победителя. Они делают тяжёлую работу, создают инновации, но модель оказывается буквально в одном копировании от того, чтобы превратиться в товар. А человек, у которого есть данные для контекста и приземления модели, может взять этот чекпоинт и дообучить его. Так что аргументы можно привести в обе стороны. Если развернуть то, что вы сказали, получается две картины мира. Первое, моделей много. Есть открытый исходный код. Различия между ними останутся, и эти различия будут определять победителей. Но выигрывает тот, у кого сильнее сфолдинг. Вторая картина. Модели - это ключевой IP. И мы видим, что гонка плотная. Можно использовать Antropic Open AI. И это видно по выручке. Выручка Open AI начала расти резко, когда у них появилась сильная код-модель, сопоставимая по возможностям SNROPIC, хотя и по-своему. Есть мнение, что именно модельные компании заберут всю маржу. Посмотрите хотя бы на этот год. Унтроopic маржа на инфекренсе выросла с менее чем 40% до более чем 60. Всё это, несмотря на рост числа мощных китайских открытых моделей, на конкуренцию с Open AI, Google, GRК и всех остальных. То есть конкурентов всё больше, а маржа на модельном слое всё равно растёт. Что вы об этом думаете? Отличный вопрос. Раньше многие думали, что можно просто обернуть модель и построить успешный бизнес. Но сейчас это уже не работает. Модели стали слишком мощными, инструменты слишком сложными. Возьмём Office 365. Даже такой небольшой инструмент, как Excel Agent, это не оболочка на уровне пользовательского интерфейса. На самом деле, э, модель, встроенная в средний уровень системы. У нас есть все IPGPT семейства, и мы внедряем это в средний уровень офис, чтобы обучить систему нативному пониманию Excel, всего, что в нём есть. Она понимает не только картинку, она понимает формулы, сущности, артефакты Excel. Если я даю ей задачу на рассуждение, она должна уметь исправлять даже те ошибки рассуждения, которые допустил я. То есть она должна понимать, что формула неверна, и понимать, как её исправить. И получается, что в какой-то степени всё это делается не на уровне пользовательского интерфейса с какими-то промптами, а на среднем уровне, где мы фактически обучаем модель всем инструментам Excel. То есть я, по сути, даю ейдаун инструкции, чтобы научить её навыкам продвинутого пользования Excel. Это странно, потому что это снова возвращает нас к идее мозга. Ии ты строишь не просто Excel, ты создаёшь бизнес-логику в её классическом смысле. Ты берёшь традиционную бизнес-логику Excel и накладываешь на неё когнитивный слой, модель, которая умеет пользоваться этим инструментом. И в этом смысле Excel поставляется уже как аналитик со всеми встроенными инструментами. Такие вещи будут делать все. И модельным компаниям тоже придётся конкурировать. Если они будут завышать цены, создатели инструментов их заменят. Да, они могут какое-то время использовать конкретную модель, но затем перейдут на другую. И пока есть конкуренция, не будет абсолютного доминирования. Победитель получает всё. Чтобы это произошло, должна появиться одна модель, превышающая всех с огромным отрывом. Но пока существует конкуренция между несколькими моделями, как на рынке гиперсных вычислений и есть возможность проверки через Open Source, здесь достаточно пространства для создания дополнительной ценности поверхмоделей. Но в Microsoft, как я это вижу, мы будем заниматься гиперсбным бизнесом, который будет поддерживать несколько моделей. У нас есть доступ к моделям Open AI ещё 7 лет, и мы будем развивать их дальше. Так что по сути я считаю, что у нас есть передовая модель, на которой мы можем свободно экспериментировать. Параллельно мы создаём свои модели через MAI. Таким образом, у нас всегда будет модельный уровень. И поверх этого во всех областях безопасность, интеллектуальная работа, программирование, наука. Мы будем строить собственный сфолдинг. Причём модель будет частью приложения, а не наоборот. Это не обёртка для модели, это приложение, внутри которого встроена

модель. У меня огромное количество вопросов по поводу других вещей, которые вы упомянули. Но прежде чем мы перейдём к этим темам, я всё ещё думаю, что это недостаточно дальний взгляд на возможность. И вы представляете модели такими, какие они есть сегодня. Да, они получают просто скриншот экрана, но не могут, например, заглянуть внутрь каждой ячейки и увидеть формулу. Но, как мне кажется, правильнее мыслить так: представьте себе человека, то есть представьте, что эти модели действительно смогут пользоваться компьютером так же хорошо, как человек. А человекааналитик, работающий в Excel, может заглядывать в формулы, может использовать другое по, может переносить данные между Office 365 и каким-то другим софтом, если миграция нужна и так далее. Так вот, именно это я и пытаюсь сказать. Но если всё так, то глубокая интеграция с Excel уже не будет иметь такого большого значения. Нет, не переживайте по поводу интеграции. В конце концов, Excel создавался как инструмент для аналитиков. Отлично. Значит, любой и, который является аналитиком, должен иметь инструменты, которыми он может пользоваться внутри компьютера. Верно? Точно так же, как человек использует компьютер. То есть это его инструмент. Инструмент - это компьютер, да? Всё, что я говорю, я строю аналитика как и агента, который изначально обладает знанием того, как пользоваться всеми этими аналитическими инструментами. Но это что-то просто, чтобы убедиться, что мы говорим об одном и том же. Это что-то, чем может пользоваться человек вроде меня, который как подкастер использует Excel, но не владеет им профессионально, полностью автономно. Просто представьте, что у меня есть работа. Нам, наверное, сейчас стоит описать, как я вижу будущее компании. Будущие компании делится на два мира. Первый - это бизнес инструментов. У меня есть компьютер, я использую Excel, и в будущем у меня будет ещё и Copilot. И у CPйil будут свои агенты. Но там всё ещё я управляю процессом, и всё возвращается ко мне. Это первый мир. Второй мир - это когда компания буквально выделяет вычислительный ресурс для е агента. И он работает полностью автономно. И этот автономный агент обладает встроенным набором тех же инструментов, которые ему доступны. То есть и инструмент получает не просто голый компьютер. Ведь использовать инструменты гораздо эффективнее по токенам, чтобы выполнить задачу. И я смотрю на это так. Наш бизнес, который сегодня является бизнесом пользовательских инструментов, станет, по сути, инфраструктурным бизнесом в поддержку агентов, которые выполняют работу. Это другой способ на это взглянуть, потому что всё, что мы построили под М365, всё это по-прежнему очень важно. Нужны места для хранения данных, архивирования, поиска, управления всеми этими процессами. Даже если работник - это иагент, это своего рода новая инфраструктура. То есть, чтобы я правильно понял, вы говорите, что теоретически будущий ИИ, который действительно умеет пользоваться компьютером, а над этим сейчас работают все компании, сможет использовать Microsoft Soft даже без партнёрства с Microsoft и без того, чтобы быть под вашим зонтом. Но вы говорите, что если он работает на нашей инфраструктуре, мы дадим ему более низкоуровневый доступ, чтобы выполнять те же задачи, но эффективнее. 100%. На самом деле всё это похоже на то, как когда-то были обычные серверы. Потом появилась виртуализация, и у нас стало во много раз больше серверов. Это способ мыслить. Инструмент - это не конечная сущность. Важен весь субстрат под инструментом, которым пользуются люди. И этот же субстрат- точка запуска и для иагента, потому что иагенту тоже нужен компьютер. Это первая часть. И вот что интересное. Мы видим огромный рост спроса со стороны всех компаний, которые создают офисные артефакты и автономных агентов. Им нужно разворачивать Windows 365. Им действительно нужно уметь выделять компьютер этим агентам. И да, именно поэтому я думаю, что у нас появится новый крупный бизнес в области пользовательской вычислительной инфраструктуры. И он будет только расти, потому что количество агентов будет расти быстрее, чем количество пользователей. И один из частых вопросов ко мне, что будет с бизнесом по пользователю. И первые признаки такие: нужно думать не только о пользователях, но и об агентах. Если считать на пользователя и на агента, ключевой вопрос, что нужно каждому агенту- компьютер, набор средств безопасности, идентичность, наблюдаемость, все слои уравнения. И всё это, думаю, будет встроено в новую модель. Я бы сформулировал это так. И хочу услышать ваше мнение. Все компании, создающие модели, тренируют модели на использование Excel, Amazonшопинг, бронирование авиабилетов и так далее. Но они также обучают их миграции, потому что это самая быстрая и понятная выгода сейчас. Мигрировать системы с мейнфреймов в облако. конвертировать Excelбазы в настоящие SQL-базы. Превращать материалы из Word и Excel во что-то более программируемое и эффективное. Люди всё это тоже могут делать, просто это нерентабельно, и это, вероятно, то, чем все будут заниматься с ИИ в ближайшие годы, чтобы создавать огромную ценность. Как же в это вписывается Microsoft, если модели сами могут использовать инструменты для миграции? Да, у Microsoft сильные позиции в базах данных, в хранении, во всех этих областях, но использование офисной экосистемы может сильно сократиться, так же как и использование мейнфреймов в своё время. Хотя, кстати, мейнфреймы в последние два десятилетия росли, несмотря на то, что о них почти не говорят. Я полностью согласен. И как это будет развиваться дальше? Да, в конце концов, дело не в том, чтобы полностью уйти от всего. Будет очень долгий период гибридного мира. Люди будут использовать инструменты, агенты будут использовать инструменты, и нам нужно будет взаимодействовать. Какой артефакт я создаю, который должен увидеть человек? То есть вопросы входов-выходов не исчезнут. Я не думаю, что всё сведётся к я мигрировал и всё. Нам всем придётся жить в гибридном мире. Но это не полностью отвечает на ваш вопрос, потому что действительно может появиться новый эффективный передовой продукт, где агенты работают с агентами и полностью оптимизируют процессы. И даже в этом мире какие нужны примитивы? Нужно ли хранилище? Должна ли эта система хранения иметь функцию электронного обнаружения? Нужна ли система идентичности, с которой могут работать разные модели, но в рамках одной идентичности? И всё это базовые рельсы, которые сегодня лежат под офисными системами. И они же будут нужны в будущем. Вы упомянули базы данных? Да. Я бы с удовольствием сделал так, чтобы у всего Excel был полноценный эээкэнд на базе данных. Мне бы хотелось, чтобы это произошло поскорее. и базы данных будут расти. Потому что если офисные артефакты станут более структурированными и агенты смогут лучше связывать структурированные и неструктурированные данные, то это будет увеличивать потребление инфраструктуры. И да, вы можете сказать, что всё это программное обеспечение, которое модель создаёт по требованию. И это может быть правдой. И мы тоже будем одной из таких модельных компаний. И тогда конкуренция будет между компаниями, которые создают и модель, и инфраструктуру, и предоставляют её. И таких компаний будет несколько. Если говорить о компаниях, создающих модели, вы говорите: "О'кей, мы тоже будем одной из таких компаний. Мы будем иметь не только инфраструктуру, но и собственную модель". Сейчас последняя модель Microsoft AI, выпущенная 2 месяца назад, занимает тридцать шестое место в Чатбот Арена. И тут возникает вопрос: во-первых, согласны ли вы с тем, что она отстаёт? И если да, то почему так произошло? Особенно учитывая, что теоретически у вас есть права на интеллектуальную собственность Open AI, и вы могли бы буквально форкнуть их моно репозитории или сделать дистилляцию их моделей. А это ведь важная часть вашей стратегии, иметь модель мирового уровня. Да? Во-первых, мы абсолютно намерены использовать модели Open AI по максимуму во всех наших продуктах. Это основа, которой мы будем придерживаться следующие 7 лет, использовать их и дополнять их. Это как раз то, что связано с аналитиком, с Excelенгентом, всем тем, где мы будем делать донастройку обучения с подкреплением, промежуточные тренировки поверх семейства GPT, используя наши уникальные датасеты и создавая дополнительный функционал. Модель MAI. Как я на это смотрю? Хорошая новость в том, что с новым соглашением мы теперь можем полностью открыто говорить, что собираемся создать команду суперинкта мирового уровня и работать с огромными амбициями. Но параллельно мы будем разумно использовать оба направления. То есть, с одной стороны максимальная продуктовая ориентация, с другой- глубокая исследовательская. У нас ведь есть доступ к семейству GPT. И последнее, чего бы я хотел- тратить мощности на просто дублирующую работу, которая не создаёт ценности. Я хочу использовать те вычислительные ресурсы, которые задействованы для обучения GPT максимально эффективно, а мощности, выделенные на MAI, направить, например, на модель изображений, которую мы недавно выпустили. Она заняла девятое место в Imмад Арина. Мы используем её и для оптимизации затрат. Она стоит в Cilot, в BН. и будем использовать дальше. У нас есть аудиомодель в CPй с характером, персональностью. Мы оптимизировали её под продукт. Мы продолжим это делать. Первая текстовая модель дебютировала на тринадцатом месте. И, кстати, она была обучена всего на 15. 000 H100. То есть модель была маленькая. Это было нужно, чтобы подтвердить базовые возможности, следование инструкциям и так далее, чтобы мы могли убедиться, что соответствуем уровню передовых технологий. И это показывает нам, исходя из законов масштабирования, чего мы можем добиться, если дадим ей больше вычислительных ресурсов. Следующим шагом станет модель ОМИ, в которой мы объединяем всё, что сделали в области аудио, изображений и текста. Это следующий этап для MAI. Если в целом мы собираемся создать первоклассную команду по работе над суперинтеллектом, мы продолжим выпускать некоторые модели в открытом доступе. Они будут использоваться в наших продуктах, если они подходят по задержкам, стоимости вычислений или обладают особыми возможностями. И мы будем заниматься настоящими исследовательскими разработками, чтобы быть готовыми к тем пяти, шести, семи или восьми прорывам, которые потребуются на пути к суперинтеллекту. и параллельно использовать наше преимущество, доступ к семейству GPT, над которым мы можем строить свои улучшения. Допустим, проходит 7 лет, доступа к моделям Open AI больше нет. Как убедиться, что к тому моменту Microsoft уже будет обладать собственной передовой лабораторией? Сегодня многие прорывы сделаны Open AI, будь то в масштабировании или рассуждении и моделей. Google сделал огромный прорыв в трансформерах, но всё это, в конце концов, гонка талантов. Мета уже потратила более 20 млрд долларов на таланты. Антропик переманил всю команду блюши в трининг из Google. Мета недавно переманила большую команду по рассуждению и посттренингу из Google. Такие кадровые войны требуют огромных затрат. Если вы тратите 100 млрд на инфраструктуру, логично вложить и значительные средства в людей, которые будут на ней работать и создавать прорывы. Как можно быть уверенным, что Microsoft создаст команду мирового уровня, способную делать такие прорывы? Сегодня вы действуете экономно, что разумно. Вы не тратите деньги на дублирование моделей. Но как понять, что когда придёт время, вы сможете ворваться в топять моделей? В конце концов, мы создадим команду мирового уровня, и она уже формируется. С приходом Мустафы у нас есть Карен, Аммар Субраманьян. Он занимался посттренингом Gemini 2. 5 и теперь работает в Microsoft. Нандо, который делал мультимодальные модели в Deep Mind, тоже здесь. И мы продолжим собирать сильнейшую команду. И уже на этой неделе Мустафа представит больше деталей о том, чем будет заниматься наша лаборатория. Важно, чтобы мы понимали, мы строим инфраструктуру, которая будет поддерживать множество моделей, потому что с точки зрения гипермасштабируемости мы хотим построить наиболее масштабируемый инфраструктурный парк, способный поддерживать все модели, которые нужны миру. будь то из открытых источников или, очевидно, от Open AI и других. Это одна задача. Вторая, создавая собственные модели, мы при этом продолжаем использовать модели Open AI в продуктах. А в GitHub Copilot, например, используется Antropic, то есть мы можем встраивать и другие передовые модели и в итоге решает качество продукта, насколько он справляется с задачей. И уже от этого мы будем двигаться к нужному уровню вертикальной интеграции, понимая, что если продукт востребован, всегда можно оптимизировать стоимость. Есть ещё один вопрос на будущее. Сейчас модели чётко разделяются на обучение и инференс. И можно сказать, что различия между моделями постепенно уменьшаются. Но если мы говорим о будущем, о чём-то вроде человеческого уровня интеллекта, то люди учатся прямо в процессе работы. Если подумать о ваших последних тридцати годах, что делает Сатью на Аделу столь ценным? 30 лет опыта и мудрости, полученной в Microsoft, и рано или поздно появятся модели, которые тоже смогут постоянно учиться в процессе работы. И это даст компании, лидеру огромную ценность. Ведь копии такой модели будут работать по всей экономике и учиться выполнять каждую работу. И в отличие от людей, модели смогут объединять свой опыт друг с другом. получится непрерывное обучение с экспоненциальной обратной связью, почти взрыв интеллекта. И если к этому моменту Microsoft не будет ведущей компанией в моделях, разве это не станет проблемой? Ведь одна модель будет знать, как выполнять каждую работу в экономике, а остальные нет. Да, думаю, ты прав. Если бы существовала однаединственная модель, самая распространённая в мире, которая видит все данные и постоянно дообучается, тогда всё, партия сыграна. Точка. Но в реальности, насколько я это вижу, мир сегодня устроен иначе. Даже несмотря на доминирование отдельных моделей, всё не так однозначно. Возьмём кодинг. моделей много, и с каждым днём всё меньше оснований говорить, что какая-то одна модель развёрнута повсеместно. Наоборот, разворачиваются сразу несколько моделей. Это как с базами данных. Всегда спрашивали, может ли одна база данных стать универсальной. Но нет, существует множество типов баз данных под разные задачи, поэтому да, у некоторых моделей будут сетевые эффекты, связанные с постоянным обучением или, скажем так, ликвидностью данных. Но произойдёт ли это во всех доменах? Не думаю. Во всех странах? сегментах рынка тоже нет. И уж точно не во всех категориях одновременно. Поэтому пространство решений настолько огромное, что возможностей больше, чем достаточно. Но главное, о чём ты говоришь - это наличие сильных компонентов на уровне инфраструктуры, на уровне модели и на уровне надстройки. и возможность компоновать всё это не только вертикально, но и так, как нужно под конкретную задачу. Нельзя строить инфраструктуру, оптимизированную под одну модель, потому что если вы отстанете, то всё построенное окажется бесполезным. Инфраструктура должна поддерживать несколько семейств и поколений моделей, иначе капитал, который ты вложил, окажется оптимизирован под прошлое. Одно изменение: какой-нибудь прорыв типа архитектуры Мои, и твоя сетевая топология уже не подходит. Это риск. Поэтому инфраструктура должна быть готова к будущему. И к вашим моделям, и к чужим. Нужно быть открытым. Если ты серьёзно относишься к гиперсбируемому бизнесу - это обязательное условие. Если ты строишь компанию вокруг моделей, ты должен понимать, какие способы взаимодействия поверх этих моделей нужны разработчикам, чтобы у тебя вообще мог появиться экосистемный рынок. Иначе ты предполагаешь, что сам будешь владеть всеми категориями, а так не бывает. Тогда у тебя не будет API бизнеса, а значит, ты никогда не станешь полноценной платформенной компанией, способной работать повсюду. Поэтому структура индустрии такова, что она вынуждает компании специализироваться. И в этой специализации компания, как Microsoft, должна конкурировать на каждом уровне по своим достижениям, а не строить иллюзию, что всё сведётся к единой вертикальной башне. Победитель получает всё. Такого не происходит. — Подпишись прямо сейчас на мой Telegram-канал по ссылке в описании. Я подготовил для тебя топ-три материала, которые, на мой взгляд, должен знать каждый. Первое, карта сотни топовых AI стартапов - это будущее на одной картинке. Второе- прогноз от инсайдера из Openi, который ещё до появления чат GPT предсказал всё, что сейчас происходит с ней неронками. И вот в этом году он выпустил новый прогноз до двадцать седьмого года. И третье, самое мощное - это мой разбор эссе основателя компании Anтроopic, который по сути второй человек в мире искусственного интеллекта. Он по полочкам разложил, что будет происходить в мире ближайшие 5 лет, и главное, каким будет универсальный AI, которого все так боятся или ждут. Переходи по ссылке в

описании. — В прошлом году Microsoft шла к тому, чтобы стать крупнейшим поставщиком инфраструктуры с большим отрывом. Вы были первыми ещё в двадцать третьем, бронировали дата-центры, начинали стройки, обеспечивали энергомощности. Всё, что нужно. вышли к тому, чтобы обогнать Amazon в 2026 или двадцать се годах, а уж к двадцать восьмо точно. Но затем, примерно во второй половине прошлого года Microsoft взяла паузу: "Вы отказались от множества площадок под аренду, которые собирались взять". Эти площадки перехватили Google, Meta, Amazon, а в некоторых случаях Oracle. Мы сейчас сидим в одном из крупнейших дата-центров в мире. Ясно, что вы всё равно активно расширяетесь, но были площадки, где вы просто остановили работу. Почему? Да, в основе всего понимание того, что такое гиперсбируемый бизнес. И одно из ключевых решений заключалось в том, что если мы строим ажр, способный обслуживать все этапы и от обучения до обучения, генерации данных и инференса, нам нужна взаимозаменяемость мощностей. Поэтому мы не стали массово наращивать мощности под конкретное поколение железа. И всё это привело к тому, что мы не стали создавать огромные мощности с определённым набором поколений. Потому что ещё одна вещь, которую нужно понимать - это то, что на данный момент у нас есть в 10 раз больше мощности для обучения различных моделей Open AI каждые 18 месяцев. Мы поняли, что ключ к успеху - это продолжать идти по тому пути. Но ещё важнее найти баланс, чтобы не только обучать, но и иметь возможность обслуживать эти модели по всему миру. Потому что скорость монетизации - это то, что позволяет нам финансировать дальнейшее развитие, а инфраструктура должна поддерживать множество моделей. Как только мы это поняли, мы скорректировали курс. Сейчас мы запускаем гораздо больше новых площадок. Мы закупаем всё, что можем, строим, арендуем, используем GPU мощности как сервис, но строим только под реальные прогнозы спроса для обучения и для инференса. И мы не хотим быть площадкой, обслуживающей одну компанию с одним огромным клиентом. Это не бизнес, это вертикальная интеграция. А Open AI независимая успешная компания, и это отлично. Мета тоже может использовать сторонние мощности, но в итоге будет своим собственным гиперскейлером. Поэтому наша задача построить собственный гиперсбируемый парк и вычисления для исследований. Ещё момент. Я не хочу оказаться с гигантскими объёмами инфраструктуры одного поколения. Мы только что увидели GB200, а уже идут GB300. А когда появится Вера Rруub и Вера Rруubль, дата-центры будут совершенно другими. Другое энергопотребление на стойку, другое охлаждение. Поэтому нельзя строить гигамощности под одно поколение и одно семейство. Важны темп, взаимозаменяемость, география, разнообразие рабочих нагрузок и разнообразие клиентов. И это то, что мы сейчас выстраиваем. Ещё мы поняли, что любая и нагрузка требует не только ускорителей, но и огромного набора дополнительной инфраструктуры. На самом деле большая часть нашей маржи будет именно в этих дополнительных вещах. Поэтому Аже должна быть превосходным для длинного хвоста задач, потому что именно это и есть гипермасштабируемый бизнес. И при этом мы должны быть сверхконкурентными на уровне высокопроизводительного железа для обучения топовых моделей. Но это не может вытеснить остальную часть бизнеса. Верно? Потому что мы не занимаемся тем, что просто заключаем пять контрактов с пятью клиентами, предоставляя им услуги на базовом оборудовании. Это не модель Microsoft. Для кого-то другого это может работать и отлично. А наша модель- гипермасштабируемый бизнес, длинный хвост и нагрузок. И чтобы его обслуживать, мы предоставляем передовые BRМЕAL мощности для ряда моделей, включая наши собственные. Это и есть баланс. Есть ещё один вопрос, связанный со всей этой темой взаимозаменяемости. Ну о'кей, это может быть не идеальное место, да? Хотелось бы разместиться в крупном населённом центре, вроде Атланта, где мы сейчас. Но возникает вопрос, насколько вообще это важно, если горизонт задач и растёт? То есть 30 секунд для запроса на рассуждение, 30 минут для глубокого исследования, потом часы для софтверных агентов, а позже и дни и так далее. Если время отклика для человека всё равно становится большим, зачем тогда так важна локация? Локация А, B или C? Это отличный вопрос, вы абсолютно правы. Это как раз одна из причин, по которой мы думаем, каким должен быть регион Эр и как устроены сети между регионами. По мере развития моделей и того, как используются токены синхронно или асинхронно, важно не оказаться в неправильной точке. Плюс добавьте сюда требования по хранению данных. Например, в ЕС нам пришлось создать собственную границу данных ЕС. Это означает, что запросы просто нельзя отправлять куда угодно, даже асинхронно. Поэтому нужны крупные региональные площадки с высокой плотностью мощности, выгодной стоимостью энергетики и так далее. Но вы на 100% правы, говоря, что топология дата-центров будет вынуждена меняться, во-первых, учитывая экономику, токены за доллар за Вт, во-вторых, учитывая паттерны использования синхронные, асинхронные и соотношение вычисления и хранения, потому что задержки для некоторых задач критичные. Если КОЗMODB должен хранить сессионные данные рядом или обслуживать автономный сервис, он тоже должен быть поблизости. Все эти факторы и будут определять структуру гипермасштабируемого бизнеса. Да, паузы. Исходя из наших прогнозов к двадцать восьмому году, у вас было бы 12-13 ГВт мощности. Сейчас примерно 9,5. Но есть и другая, более предметная тема. И я хочу, чтобы вы ясно сказали, что это тот бизнес, в который вы не хотите идти. Но Oracle к концу двадцать седьмого года вырастет с пятой части вашего размера до размера, превышающего ваш. Да, их коэффициент возврата инвестиций не как у Microsoft, но они всё равно делают 35% валовой моржи. Возникает вопрос, разве не получается, что отказавшись от этого сегмента, отказавшись от права первого выбора, например, вы фактически создали новую гипермасштабируемую компанию? Во-первых, я не хочу преуменьшать успех Oracle. Они отлично развивают свой бизнес. Я желаю им успехов. Но с нашей стороны, я уже говорил, не имело смысла превращаться в хостинг провайдера для одной модельной компании с ограниченным горизонтом и ограниченным РPO, целевой точкой восстановления. Нужно думать не о том, что ты делаешь ближайшие 5 лет, а о том, что будешь делать следующие 50. Именно из этой логики мы принимали решение. Я очень доволен нашим партнёрством с Open AI и тем, что мы делаем вместе. У нас хороший пул заказов, и мы желаем им максимального успеха. Мы сами покупаем мощность Oraac и отлично. Но с нашей точки зрения, промышленная логика проста. Это не гонка за тем, чтобы выжимать максимум из конкретного сегмента в короткий период. Я, кстати, внимательно слежу за вашими оценками AWS, Google и NAS. Это полезно. Но это не значит, что я должен гоняться за этими цифрами. Вопрос в том, какой объём бизнеса именно Microsoft может обслуживать уникальным образом. И именно за этим мы и будем гнаться. Тогда у меня вопрос даже более общий. О'кей, я понимаю, что лучше иметь длинный хвост клиентов с высокой маржинальностью, чем просто продавать голое железо нескольким лабораториям. Но тогда куда движется индустрия? Если мы идём ко всё более умным и почему бы не предположить, что Open AI, Anтроopic и Deep Mind станут платформами, через которые этот длинный хвост и будет работать. Они получают доступ к берметал, а бизнес-клиенты работают через них. Тогда где именно возникает длинный хвост, который напрямую использует Эр? Ведь ему нужна общая инфраструктура. Всё это будет доступно в ASRE. Любая рабочая нагрузка. Хотите использовать Open source модель или модель Open AI, пожалуйста, вure Foundary вы можете развернуть любую из них, получить PTU, подключить Cosmo DB, SQL, хранилище, вычисления, всё, что нужно. Вот так выглядит реальное приложение. Реальное приложение - это далеко не просто API вызов к модели. Там нужен весь стек, базы данных, хранилища, вычисления. Даже модельным компаниям всё это нужно. Нельзя просто иметь фабрику токенов. Им тоже нужны все эти компоненты. И это и есть гипермасштабируемый бизнес. Не одна модель, а разные модели. Хотите грок вместе с Open AI и Open source моделью? Идите вure Foundry, разворачивайте и собирайте своё приложение. Это и есть бизнес. Отдельная часть - это продажа голого железа модельным компаниям. И вопрос, сколько этого бизнеса мы хотим и сколько не хотим, чтобы не вытеснить остальные направления. Так я на это смотрю. То есть здесь как бы два вопроса, да? Первый, почему вы просто не могли делать и то, и другое одновременно? А второй, если взять наши оценки вашей мощности в двадцать восьмом году, она будет ниже на 3,5 ГВтта? Да. Вы могли бы направить её на обучение и Inference Open AI, но вы могли бы направить её и, например, на то, чтобы эти 3,5 ГВтта фактически работали на Asure, на Microsoft 365, на GitHub CP. То есть я мог бы построить эту инфраструктуру и не отдавать её Open AI. Или я мог бы захотеть построить её в другом месте: в УАэ, в Индии, в Европе. Одна из других вещей в том, что, как я уже говорил, сейчас реальными ограничениями для нас являются регуляторные требования и требования к суверенитету данных. Нам приходится строить по всему миру. Конечно, мощности внутри США очень важны, и мы будем строить всё необходимое. Но когда я смотрю в Горизонт до 2030 года, у меня глобальный взгляд на то, какой бизнес Microsoft формирует: собственные сервисы и сторонние. А сторонние делятся на фронть лаборатории и то, сколько мощности им нужно, и на мощности для инференса множество моделей. Плюс наши собственные потребности в исследовательских вычислениях. И это всё входит в мою калькуляцию. Вы правы. Была пауза. Но пауза была не из-за того, что мы сказали: "О боже, мы не хотим строить". Мы поняли, что мы хотим строить то, что хотим, но чуть иначе. По типу нагрузок, по типу географий и по таймингам. Мы будем увеличивать наши гигаватты, но вопрос, с какой скоростью, в каких локациях и по какой логике. почти как переписывая собственный закон Мура. То есть хочу ли я действительно построить дополнительные 3,5 ГВтта уже в 27 году или хочу распределить их на двадцать седьмой-двать восьмой годы, понимая, например, что одна из наших больших наук с NVIDIA была в том, что их темп смены поколений вырос. Это был большой фактор. Я не хотел оказаться в ситуации, когда я застрял на 3че-5 лет с амортизацией одной архитектуры. Я хотел просто покупать по мере выхода новых поколений. Собственно, совет Дженсона мне был таким. Два момента. Первый, обеспечить скорость исполнения на уровне скорости света. Именно поэтому даже реализация датацентра в Атланте около 90 дней с момента, когда мы его получили до запуска реальной нагрузки. Это реальная скорость света выполнения. Я хотел преуспеть в этом. И тогда я могу масштабировать каждое следующее поколение и каждые 5 лет иметь гораздо более сбалансированный цикл. как конвейер в крупной индустриальной операции, где ты не оказываешься перекошенным, построив слишком много в один момент, а потом вынужден брать долгую паузу, потому что застрял с этим балластом на одном месте. Эта локация может быть отличной для обучения моделей, но не подходить для инференса, потому что даже если всё асинхронно, Европа не позволит мне гонять запросы тудаобратно в Техас. Всё это нужно учитывать. Как мне увязать всё это с тем, что вы сделали за последние несколько недель? Вы объявили сделки Iris Energy Neebus. Lambda LAABS и ещё несколько на подходе. Вы выходите на рынок и закупаете мощности у NeClouds, вместо того, чтобы строить всё самим. Что это? С нашей точки зрения, это нормально. Когда у тебя есть чёткое понимание спроса, который можно обслужить за счёт того, что строят другие. Это отлично. На самом деле мы будем брать мощности в аренду, брать построенные под нас решения, брать GPU как сервис, если у нас нет своей мощности, но она нужна, а у кого-то она есть. И, кстати, я бы даже приветствовал, чтобы каждый Neocloud стал частью нашего маркетплейса, потому что если они принесут свою мощность в наш Marketplйс, то клиент, который придёт через Eure, будет использовать их Neo Cloud, и это отличный плюс для них. а также будет использовать вычисления, хранилища, базы данных и всё остальное от EUR. Так что я вовсе не думаю, категориями надо съесть всё это самому. Вы упомянули амортизацию актива сроком 5-6 лет, а это 75% совокупной стоимости владения дата-центром. И Дженсон получает 75% маржинальности на этом. Поэтому все гипермасштабируемые компании пытаются разработать собственные ускорители, чтобы снизить эти огромные затраты на оборудование и увеличить маржу. Да, и если посмотреть, где они находятся, у Google огромное преимущество. Они делают это дольше всех. Собираются выпустить что-то вроде 5-7 млн чипов своих TPU. Amazon пытается сделать 3-5 млн. Но когда мы смотрим на то, сколько Microsoft заказывает своих собственных чипов, это гораздо меньше. Программа у вас идёт столько же времени. Что происходит с вашими внутренними чипами? Да, хороший вопрос. Смотрите, несколько моментов. Самый большой конкурент для любого нового ускорителя - это даже предыдущее поколение Nvidia. Я имею в виду, что в парке оборудования я буду смотреть на общую стоимость владения. Поэтому и планка, которую я ставлю даже для наших собственных чипов. И вот, например, я смотрел данные от Maя 200. Он выглядит отлично, но мы уже извлекли уроки и на стороне вычислений. Сначала у нас было много Intel, потом мы добавили AMD, а затем представили Cobalt. И вот так мы и масштабировались. И у нас есть хорошее практическое доказательство того, как в базовых вычислениях строить собственный кремний и управлять парком оборудования, где все три типа сбалансированы. Потому что, кстати, даже Google покупает Nvidia и Amazon тоже. И это логично. Nvidia инновационна, универсальна, на ней работают все модели и есть клиентский спрос. Если же ты строишь вертикально свой ускоритель, у тебя должна быть собственная модель, которая будет использовать его для обучения или интерфейса, и ты должен создавать спрос на него или субсидировать этот спрос. Поэтому очень важно масштабировать собственные чипы правильно. Наш путь делает замкнутый цикл между нашими собственными моделями MAI и нашим кремнием, потому что именно это даёт право создавать свой собственный кремний. Ты буквально проектируешь микроархитектуру под реальные нагрузки и затем развиваешь её вместе со своими моделями. А в нашем случае хорошая новость в том, что у Open AI есть своя программа, к которой у нас есть доступ. Так что думать, будто у Microsoft не будет мощного ускорителя, неправильно. Какой у вас уровень доступа? Максимальный. У вас полный доступ ко всему IP, но не потребительского железа. Да, всё верно. О'кей, понял. Интересно. И, кстати, мы также передали им много интеллектуальной собственности, чтобы они смогли стартовать. Это одна из причин их колоссального роста, потому что мы вместе создавали все эти суперкомпьютеры. Мы строили их для них, и они по праву получили от этого выгоду. И теперь, по мере их инновации, даже на системном уровне, мы получаем доступ ко всему этому. И мы хотим сначала внедрить то, что они создали для себя, а затем мы будем расширять это. То, как я смотрю на ваш вопрос, заключается в следующем. Microsoft хочет быть фантастическим, я бы сказал, молниеносным партнёром для Nvidia, потому что, откровенно говоря, этот парк оборудования - это сама жизнь. Очевидно, у Дженсона всё отлично с его маржой, но совокупная стоимость владения TC имеет множество измерений, и я хочу быть лучшим в этой TC. Кроме того, я хочу иметь возможность по-настоящему работать с развитием Open AI и MAI, а также с системным дизайном, зная, что мы обладаем правами на интеллектуальную собственность с обеих сторон. Говоря о правах, вы дали интервью пару дней назад, где сказали, что у вас есть права по новому соглашению, заключённому с Open AI. У вас есть эксклюзивность на вызовы API без сохранения состояния, которые делает Open AI. И нас немного смутило: а что, если всё же есть какое-то состояние? Вы только что упоминали, что все эти сложные рабочие нагрузки, которые появляются, потребуют памяти, баз данданных, хранилищ и так далее. И разве это не является API сохранением состояния, если CH GPT сохраняет данные в рамках сессии? Стратегическое решение, которое мы приняли и которое также учитывает гибкость, необходимую Open AI для обеспечения вычислительных мощностей, состоит в следующем. По сути, представьте, что Open AI имеет бизнес Pass, платформа как услуга, и бизнес СAS, программное обеспечение как услуга. Бизнес САAS - это чат GPT. Их бизнес Pass - это их API. Этот API эксклюзивен для AOR. Бизнес САС они могут запускать где угодно, и они могут сотрудничать с кем угодно для создания продуктов САС. Если им нужен партнёр, и этот партнёр хочет использовать API без сохранения состояния, то Ager - это то место, где они могут получить такой API. Кажется, у них есть способ создать, ну, разработать продукт совместно, и это будет нечто с сохранением состояния. Нет, даже для этого им придётся обратиться к Эйже. Так что если это любой партнёр, то по сути, знаете, опять же, это сделано в духе того, что именно мы ценим в рамках нашего партнёрства. И мы позаботились об этом в то же время оставаясь хорошими партнёрами для Open AI, предоставляя им всю необходимую гибкость. Например, Sales Force хочет интегрировать Open AI. Это не через API. Они фактически работают вместе, обучают модель совместно, разворачивают её, скажем, на Amazon. Разрешено ли это? Или они обязаны использовать нет. Для любого такого индивидуального соглашения им придётся запускать это. У нас есть некоторые исключения, например, для правительства США, но в остальном им придётся обращаться в Эжур. Возвращаясь к теме, у меня есть вопрос. Когда мы шли на фабрику, мы говорили о том, что Microsoft можно рассматривать как по-бизнес, но теперь он действительно становится промышленным бизнесом. появились все эти капитальные затраты, ведётся строительство. И если посмотреть только за последние 2 года, ваши капитальные затраты примерно утроились. И если экстраполировать это дальше, это фактически превращается в огромный промышленный взрыв. Другие гипермасштабируемые компании берут кредиты, не так ли? Мета взяла кредит на 20 млрд в Луизиане. Они взяли корпоративный заём. Кажется очевидным, что свободный денежный поток у всех стремится к нулю. И я уверен, ими будет ругать вас, даже если вы попытаетесь это сделать. Но что происходит? Я думаю, вы говорите о структурных изменениях. И это что-то грандиозное, не так ли? А именно я описываю это так. Теперь мы являемся капиталоёмким и знаниеёмким бизнесом. И по сути мы должны использовать наши знания, чтобы увеличивать отдачу от инвестиционного капитала, который мы тратим. Верно? Посмотрите, аппаратные компании проделали отличную работу по продвижению закона Мура, что, на мой взгляд, невероятно и здорово. Но если вы посмотрите даже на некоторые статистические данные, которые я приводил в отчёте о доходах, то для определённого семейства GPT улучшение программного обеспечения в плане пропускной способности с точки зрения токенов на доллар на Ватт, которые мы получаем квартал за кварталом, год за годом, является колоссальным, не так ли? Это 5x, 10X, может быть 40x в некоторых случаях. Просто благодаря тому, как вы можете оптимизировать вот это знание и ёмкость позволяет обеспечить капитальную эффективность. Так что на каком-то уровне мы должны освоить это. Что это значит? Люди спрашивают меня: "В чём разница между классическим старым хостингом и гиперсбируемой компанией? Это программное обеспечение. Так что да, это капиталомка, но пока у вас есть системные ноу-хау и возможности программного обеспечения для оптимизации в зависимости от рабочей нагрузки, от парка оборудования. Поэтому я думаю, когда мы говорим о взаимозаменяемости, в этом так много программного обеспечения. Речь идёт не только о парке оборудования, верно? Речь идёт о возможности, например, вытеснить одну рабочую нагрузку, а затем запланировать другую. Могу ли я управлять этим алгоритмом планирования? Это тот тип задач, в которых мы должны быть на мировом уровне. И поэтому, да, я думаю, мы останемся софтверной компанией, но да, это другой бизнес, и мы справимся. В конце концов, денежный поток, который есть у Microsoft, позволяет нам обеспечить хорошую работу обеих этих составляющих. Кажется, в краткосрочной перспективе вы больше склоняетесь к тому, что всё будет занимать время, идти более неровно. Но, возможно, в долгосрочной перспективе вы считаете, что те, кто говорят об AGI и ASI, правы. То есть Сэм окажется прав, но в конечном итоге. У меня есть более широкий вопрос о том, что разумно делать гиперскелеру, учитывая, что вы должны массивно инвестировать в эту вещь, которая обесценивается в течение 5 лет. Итак, если вы считаете, что сроки достижения того, что Сэм ожидает через 3 года, составляют 20-40 лет, то что вам разумно делать в этом мире? Ресурсы должны быть выделены на то, что я назову вычисления для исследований. Это должно быть сделано. Как вы делаете R& D? Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. По сути, это лучший способ учёта, честно говоря. Мы должны рассматривать это просто как расходы на R& D. И вы должны спросить, какой объём вычислений для исследований нам нужен и как мы хотим его масштабировать. И давайте даже скажем, что это масштабирование на порядок за определённый период. Выберите срок. Это 2 года, 16 месяцев, что угодно, верно? Итак, это одна часть, которая является, так сказать, само собой разумеющейся. Это расходы на R& D, а остальное полностью зависит от спроса. В конечном счёте вы можете строить с опережением спроса, но у вас должен быть такой план спроса, который не будет полностью оторван от реальности. Вы верите, что эти лаборатории теперь прогнозируют выручку в 100 млрд долларов в двадцать седьмом-двать восьмом годах и прогнозируют, что, ну, выручка будет продолжать расти с темпом, например, в два-три раза в год. На рынке сейчас полно всевозможных стимулов, и это справедливо, не так ли? Что вы ожидаете от независимой лаборатории, которая пытается привлечь деньги? Им нужно представить какие-то цифры, чтобы они могли привлечь деньги, чтобы оплатить счета за вычислительные ресурсы и тому подобное. И это хорошо. Кто-то должен пойти на риск и вложиться. И они показали результативность. Это не просто риск без учёта того факта, что они уже показали себя, будь то Open AI или антроopic. Так что я очень рад тому, что они сделали, и у нас огромный объём бизнеса с этими ребятами, так что всё это хорошо. Но в целом, в конечном счёте есть две простые вещи. Во-первых, вы должны выделять средства на R& D. Вы даже упомянули таланты. Вы должны таланты в области ИИ ценятся очень высоко. Вы должны тратить деньги на это. вычислительные ресурсы. Таким образом, соотношение исследователей к GPU должно быть высоким. Это то, что нужно, чтобы быть ведущей R& D компанией в этом мире. И это то, что нужно масштабировать. И у вас должен быть баланс, который позволяет вам масштабировать это задолго до того, как это станет общепринятым и так далее. Так что это одна вещь. Но другая - это умение прогнозировать. Если мы посмотрим на мир, то Америка доминировала во многих технологических стеках, не так ли? США владеют Windows через Microsoft, который используется даже в Китае. Это основная операционная система. Конечно, есть Linux, который является открытым исходным кодом, но, знаете, Windows используется повсюду в Китае на персональных компьютерах. Посмотрите на Word, он используется повсюду. Все эти различные технологии, они используются повсюду. Уникально то, что Microsoft и другие компании росли в других странах, не так ли? Они строят центры обработки данных в Европе, в Индии и во всех других. Ну, в Юго-Восточной Азии, в Латинской Америке и в Африке, не так ли? Во всех этих местах вы наращиваете мощности, но это кажется совершенно другим, не так ли? Сегодня политический аспект технологий, вычислений. Администрация США не заботилась о пузыре доткомов, не так ли? Кажется, администрация США, а также все остальные администрации по всему миру очень заботятся об ИИ. И вопрос в том, что, знаете ли, мы находимся в своего рода биполярном мире, по крайней мере, между США и Китаем. Но Европа, Индия и все эти другие страны говорят: "Нет, на самом деле у нас тоже будет суверенный Иирософ справляется с этим" с разницей между девяностыми, когда казалось, что важна только одна страна в мире, верно? Это Америка, и наши компании продают везде. И поэтому Microsoft получает огромную выгоду и миром, который является биполярным, где Microsoft не обязательно может иметь право на победу по всей Европе, Индии или в Сингапуре. На самом деле страны прикладывают усилия по созданию суверенного Ии. Что вы думаете об этом? Я думаю, это сверхважный момент, который, мне кажется, является ключевым приоритетом для технологического сектора США и правительства США. Обеспечить, чтобы мы не только проводили передовую инновационную работу

но и коллективно укрепляли доверие к нашему технологическому стеку во всём мире. Потому что я всегда говорю, что Соединённые Штаты - это просто невероятное место. Это уникальные явления в истории, не так ли? Это 4% населения мира, 25% ВВП и 50% рыночной капитализации. Я думаю, вы должны понимать об этих соотношениях и действительно поразмыслить над ними. Эти 50% существуют, потому что, честно говоря, мир доверяет Соединённым Штатам, будь то их рынки капитала или их технологии, и их управление тем, что важно в любой конкретный момент с точки зрения ведущего сектора. Так что, если это доверие будет нарушено, это будет плохой день для Соединённых Штатов. И если мы начнём с этого, что, как мне кажется, понимают президент Трамп, Белый дом, Дэвид Сакс, все, я думаю, действительно понимают это. И поэтому я приветствую всё, что правительство Соединённых Штатов и технологический сектор делают совместно, чтобы коллективно подвергнуть риску наш собственный капитал как отрасль во всех частях мира. Я хотел бы, чтобы правительство США по сути присвоило себе заслугу за прямые иностранные инвестиции американских компаний по всему миру. Об этом мало кто говорит, но лучший маркетинг, который должны проводить Соединённые Штаты - это не только прямые иностранные инвестиции, поступающие в США, а именно фабрики искусственного интеллекта, которые создаются по всему миру. Кем? Америкой и американскими компаниями. И вы начинаете с этого, а затем вы даже строите вокруг этого другие соглашения, которые касаются их непрерывности, их законных опасений по поводу суверенитета в отношении того, касается ли это резидентности данных, касается ли это того, что они имеют реальное право голоса и гарантии в отношении конфиденциальности и так далее. И поэтому, на самом деле, стоит прочитать наши европейские обязательства. Мы взяли на себя ряд обязательств перед Европой о том, как мы будем на самом деле управлять нашими гипермасштабными инвестициями там, чтобы Европейский Союз и европейские страны имели суверенитет. Мы также строим суверенные облака во Франции и Германии. У нас есть то, что называется суверенные сервисы на Aser, которые буквально предоставляют людям услуги по управлению ключами наряду с конфиденциальными вычислениями, включая конфиденциальные вычисления на GPU, где мы проделали большую инновационную работу с Nvidia. Так что я чувствую себя очень-очень уверенно в том, что могу построить, как технически, так и посредством политики. Это доверие к американскому технологическому стеку. И как, по вашему мнению, это будет развиваться, учитывая, что у вас есть сетевой эффект с непрерывным обучением и тому подобным на уровне моделей. И, возможно, у вас есть эквивалентные вещи и на уровне гиперскелеров. И ожидаете ли вы, что страны скажут: "Смотрите, очевидно, что одна или пара моделей являются лучшими, и поэтому мы будем их использовать. Но у нас будут законы о том, что веса модели должны размещаться в нашей стране. Или вы ожидаете, что будет этот напор, чтобы это была модель, обученная в нашей стране? " Может быть, здесь уместна аналогия. Полупроводники очень важны для экономики, и люди хотели бы иметь свои собственные суверенные полупроводники. Но TSMC просто лучше. И поэтому полупроводники настолько важны для экономики, что вы просто поедете на Тайван и купите их. Вы вынуждены, будет ли также с ИИ. В конечном счёте, я думаю, что важно использование ИИ в их экономике для создания экономической ценности. Я имею в виду, это теория диффузии, согласно которой, в конечном счёте дело не в ведущем секторе, а в способности использовать ведущую технологию для создания собственного сравнительного преимущества. Так что я думаю, это будет фундаментально основным движущим фактором. Но, сказав это, они захотят непрерывности этого, не так ли? Поэтому в некотором смысле это одна из причин, почему, по моему мнению, всегда будет небольшая проверка в отношении некоторых ваших замечаний. Может ли эта одна модель получить всё безудерное развёртывание? Вот почему открытый исходный код всегда будет существовать. По определению будет множество моделей. Это будет один из способов. Это один из способов для людей требовать непрерывностей и не иметь риска концентрации. Можно сказать и так. И поэтому они говорят: "Эй, я хочу несколько моделей, а также хочу открыть исходный код. Поэтому я считаю, что пока это есть, каждая страна будет чувствовать себя так". Хорошо, мне не нужно беспокоиться об использовании лучшей модели и широком её распространении, потому что я всегда могу взять свои данные и свою ликвидность и перенести их на другую модель, будь то открытый исходный код или модели с другой страны или ещё что-то. Таким образом, риск концентрации и суверенитет, то есть реальное право голоса - это две вещи, которые, по моему мнению, будут определять структуру рынка. Дело в том, что этого не существует в отношении полупроводников, не так ли? Во всех холодильниках, автомобилях есть чипы, сделанные на Тайване. Этого не существовало до сих пор, даже сейчас, не так ли? Если Тайвань будет отрезан, больше не будет автомобилей или холодильников. TSMC в Аризоне не заменяет никакой существенной доли производства. Суверенитет - это немного обман, если хотите, не так ли? То есть его стоит иметь. Важно его иметь, но это не настоящий суверенитет, не так ли? И мы глобальная экономика. Я думаю, это что-то вроде того, как Дилон говорит: "Эй, в этот момент а мы ничему не научились о том, что означает устойчивость и что нужно делать". Верно? Так что, по сути, любое национальное государство, включая Соединённые Штаты, на данный момент сделает всё необходимое, чтобы стать более самодостаточным в отношении некоторых из этих критических цепочек поставок. Поэтому я, как многоциональная компания, должен рассматривать это как первостепенное требование. Если я этого не сделаю, я не буду уважать то, что является долгосрочными политическими интересами этой страны. И я не говорю, что они не будут принимать практических решений в краткосрочной перспективе, не так ли? Безусловно, я имею в виду, глобализацию нельзя просто отменить. Все эти капитальные инвестиции не могут быть сделаны в таком темпе. Но в то же время, если я подумаю об этом верно, если кто-то появится в Вашингтоне и скажет: "Эй, знаете что? Мы не собираемся строить никаких заводов по производству полупроводников. Их вышвырнут из Соединённых Штатов. И то же самое будет верно и в любой другой стране". И поэтому я думаю, что мы, как компании должны уважать извлечённые уроки, будь то, можно сказать: "Пандемия нас разбудила или что-то ещё". Но тем не менее люди говорят: "Смотрите, глобализация была фантастической. Она помогала глобализовать цепочки поставок и сделать их суперэффективными. Но есть такая вещь, как устойчивость. И мы рады, ну, мы хотим устойчивости". И поэтому эта функция была создана. Вопрос в том, в каком темпе? Что вы и говорите. Нельзя просто щёлкнуть пальцами и сказать, что все заводы TSMC теперь находятся в Аризоне со всеми их возможностями. Они не будут. Но есть ли план? Будет план. И должны ли мы его уважать? Абсолютно. И поэтому я чувствую, что это тот мир. Я хочу встретить мир там, где он есть, и там, куда он хочет двигаться дальше, вместо того, чтобы говорить: "Эй, у нас есть точка зрения, которая не уважает вашу точку зрения, просто чтобы убедиться, что я понимаю". Идея в том, что каждая страна захочет какого-то рода резидентности данных, конфиденциальности и так далее. И Microsoft обладает здесь особыми преимуществами, потому что у вас есть отношения с этими странами. У вас есть опыт в создании таких суверенных центров обработки данных. И, следовательно, Microsoft уникально подходит для мира с более высокими требованиями к суверенитету. Да, я не хочу говорить, что мы каким-то образом уникально привилегированы. Я просто я бы просто сказал, что я рассматриваю это как требование бизнеса, что мы занимались всей этой тяжёлой работой все эти десятилетия, и мы планируем продолжать. И поэтому мой ответ на предыдущий вопрос Дилана был: "Я серьёзно отношусь к этим требованиям, будь то в Соединённых Штатах, честно говоря, или когда, знаете, когда Белый дом и правительство США говорят: "Мы хотим, чтобы вы выделили больше своих, не знаю, запасов пластин для заводов в США, мы воспринимаем это всерьёз". Или будь то центр обработки данных и границы ЕС, мы воспринимаем это всерьёз. Так что для меня уважение того, что я считаю законными причинами, по которым страны заботятся о суверенитете, и строительство для этого, как в программном обеспечении, так и в физических объектах, вот что я бы сказал, мы собираемся делать. И когда мы переходим к биполярному миру, США-Китай, есть множество моментов. Знаете, американские технологии - это не только вы против Amazon или вы против, ну, Anтропик или вы против Google. Да, существует целое множество конкурентных конкуренции. Как Америка восстанавливает эту гонку? Что вы делаете, чтобы восстановить это доверие и сказать: "На самом деле американские компании будут для вас основным поставщиком". И что вы думаете о конкуренции с развивающимися китайскими компаниями? Будь то Байден Dнc Alibabба или Dipсинша? И просто добавлю к вопросу. Одна из опасностей в том, что мы говорим о том, как Ии становится своего рода гонкой промышленных капитальных затрат, где вам просто приходится быстро строить по всей цепочки поставок. И когда вы слышите это, по крайней мере, до сих пор, вы думаете только о Китае, не так ли? Это вроде их сравнительное преимущество. И особенно, если мы не доберёмся до ASI в следующем году, а это будут десятилетия строительства и инфраструктуры и так далее. Как вы справляетесь с китайской конкуренцией? Имеют ли они привилегии в этом мире? Да, это отличный вопрос. На самом деле, вы только что указали, почему, по моему мнению, доверие к американским технологиям, вероятно, является самой важной особенностью. Возможно, дело даже не в возможностях модели. Дело в том, могу ли я доверять вам, компания, вашей стране и её институтам, как долгосрочному поставщику? Возможно, это то, что покорит мир. Это хорошая нота для завершения. Да. Так что, да, спасибо, что сделали это. Спасибо вам большое. Это такое удовольствие? Да, это потрясающе. Вы двое отличная команда.