微软的开发者生态，从下面这样：

变成了这样：

这样：

这家公司从错过移动互联网的机会，到成为生成式AI时代目前最大的赢家和定调者，真是走过了很长的路。

当微软CEO萨蒂亚-纳德拉站在2024年Build 大会的现场时，他首先致敬了创始人比尔-盖茨：

开场动画中，年轻的比尔盖茨出现在一台老电脑中，描述微软的愿景——“我希望信息对所有人触手可及”，然后视频直接跳转至今天。纳德拉的微软，已经“让这个愿景变为让智能对所有人触手

可及”。

“我记得Win32，.NET，Azure被第一次讨论的那些时刻。”纳德拉说。“这些我参加的PDC和Build被我用来标记我的人生。” 而现在，显然纳德拉拥有了属于他自己的时刻。

从更多Copilot强大功能、重新定义的AI PC，到使用新AI能力的工具堆栈——一切都是关于Copilot。

GitHub Copilot Extention：帮开发者解放生产力

“公司成立近50年后，我们重新定义软件开发。”

纳德拉把GitHub Copilot描述为“这个AI时代的第一款热门产品。”作为最广泛采用的AI开发工具之一，GitHub Copilot已经拥有来自5万家组织的180万订阅用户。而今，微软又进一步与100多家

合作伙伴推出GitHub Copilot Extensions，打造了一间属于开发者的“生产力应用商店”。

开发者可以使用Copilot Studio或Teams Toolkit，通过新引入的Copilot 连接器快速自定义扩展。选择自己喜欢的工具和服务，直接在workspace用自然语言调用并一站式构建和部署到云端，无

需离开 IDE 或 GitHub.com，从而更长时间地保持稳定通畅的工作流。

例如在以前，当开发者收到数据库错误警报时，需要查看GitHub issue、审计日志、错误监控等多处来获取上下文信息，找出解决方案、撰写代码并部署。整个过程涉及很多不同工具，需要不

断切换上下文，效率较低。

而现在，Copilot Extention将整个过程整合在一起。只需在 GitHub Copilot Chat里下达指令，就能轻松调用所有这些工具来执行操作、生成文件和拉取请求，极大加速了工作流。

Team Copilot：专业高效的团队助手

微软还重磅推出Team Copilot功能，将Copilot从个人助理扩展到了团队环境中，服务于整个部门和组织，提高团队协作和项目管理效率。

演示视频中，Team Copilot能够充当各种团队角色：

会议主持人：管理议程、记录会议笔记，任何与会者都可以共同编辑，让讨论更加高效。

团队协作者：帮助大家更好地利用聊天功能，提取最重要信息，跟踪行动项目，解决遗留问题，并在团队达成解决方案后自动更新笔记面板，详细记录决策过程。

项目经理：创建和分配任务、跟踪截止日期，并在需要团队成员输入时通知他们，确保每个项目顺利进行。

作为一款面向团队的强大工具，Team Copilot 承了各种复杂细致的繁琐工作，并将任务瞬间清晰规划，大大节省了团队成员之间的沟通成本。Team Copilot 可以在 Teams、Loop、Planner 等

平台上使用，将于今年晚些时候开放预览。

Copilot Studios定制AI代理，主动替你干活的虚拟员工

另外，此次微软也紧跟AI Agent趋势，推出了具有代理功能的Copilot。与OpenAI的“her”语音助手实时对话、Google的Project Astra识别物体与地理位置不同，微软的AI代理更注重帮用户异步执

行工作流程。

“我们很快意识到，仅限于对话的Copilot在当今所能做的事情上是非常有限的，”微软业务应用和平台的公司副总裁Charles Lamanna在接受The Verge采访时解释道。“与其让Copilot等待有人与

其聊天，不如让Copilot更主动，能够在后台执行自动化任务。”

通过Copilot Studio，任何人都可以构建像虚拟员工一样的Copilot。只需提供一个工作描述和必要的知识和操作，Copilot就能在后台代替你工作，并以异步方式执行任务。“这种拥有异步行为能

力的Copilot和代理，是明年将发生的重大变化之一。”纳德拉在演讲中表示。

它将不再闲置一旁等待你来查询，而是能够监控email收件箱，自动化员工通常手动完成的一系列任务或数据输入。你还可以授权Copilot自动化长时间运行的业务流程，当它遇到不了解或无法

处理的情况时甚至会请求帮助。

01:05

想象一下这个场景，在你作为新员工入职的第一天，一个Copilot会来主动迎接你，利用HR数据回答你的问题，为你介绍同事、提供培训，帮助你填写表格并安排你的第一周会议。再比如，一

个“订单处理” Copilot 可以处理端到端的订单履行流程——从接收订单、处理订单、对缺货商品进行智能推荐和替代、到将商品运送给客户。对于它可能给人力带来的威胁，微软也强调，

Copilot代理不是要“取代”你，而是要“为你所用”。

此外微软还简化了基于 SharePoint 和 OneDrive 数据创建Copilots 的过程。这些功能目前在早期访问计划中向客户开放，并在2024年晚些时候更广泛发布。

GPT-4o全面接入，Phi-3小模型家族上新

整场演讲中，GPT-4o仍然是微软大力推崇的对象之一。纳德拉兴奋表示，今天有超过5万个组织在使用Azure AI，而这一切都始于微软与OpenAI的重要合作伙伴关系。

“最新的多模态模型GPT-4o正是在Azure上训练的，这是一个绝对的突破，上周OpenAI展示的东西真的如同魔法一般！现在GPT-4o已经可以在Azure AI上使用。"

在现场，微软播放了一段使用新推出的 Copilots+PC 将 GPT-4o所有本领集大成的演示视频：

用户把一双鞋举到电脑摄像头前问GPT-4o：”我今晚要去露营，会很冷。我应该穿这些鞋吗？”

GPT-4o看了看，回答说那是徒步凉鞋，并不是寒冷天气的最佳选择。用户打断了GPT-4o，请求帮他选最合适的产品并加到购物车。GPT-4o接着像个老伙计一样一边解释边完成了操作，还无缝

切换了西班牙语对话。

整个过程一气呵成，效果惊艳，再次引来现场一片掌声。

01:11

除了GPT-4o，微软开发的AI小语言模型（SLMs）Phi-3 系列也发布了一款新的多模态模型——Phi-3-vision，与之前已的 Phi-3-mini 和 Phi-3-medium一起，通过 Azure AI 的模型即服务产品提

供给用户。

至此，整个Phi-3家族已经有了四名成员：

Phi-3-vision ：具有语言和视觉能力的42亿参数的多模态模型。

Phi-3-mini ：38亿参数语言模型，有两种上下文长度（128K 和 4K）。

Phi-3-small ：70亿参数语言模型，有两种上下文长度（128K 和 8K）。

Phi-3-medium ：140亿参数语言模型，有两种上下文长度（128K 和 4K）。

值得一提的是，作为演讲最受期待彩蛋，被CTO Kevin Scott形容为”全地球头号大忙人“的Sam Altman也现身大会现场，为微软站了会儿台。

奥特曼表示，未来GPT-4o 将变得更快，但更便宜。他也透露了关于GPT-5的一点小提示，表示很高兴下一个大模型即将到来，微软为此建造了一台更大的超级计算机。

新模式和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。“最重要的事情听起来可能是我能说的最无聊的事情……模型总体上只会变得更聪明，”奥特曼说。

从基础设施、数据到Windows平台，构建最完整技术栈

纳德拉把微软定义为一家平台公司，“我们的目标是构建最完整的端到端技术栈，从基础设施到数据、工具，再到应用程序的可扩展性，使你能够利用这项技术的力量构建自己的应用程序。”

因此除了Copilot和模型，在硬件生态层，微软也表示具备最完整、可扩展的AI基础设施，满足AI时代的所有需求。坐拥全球超过60个数据中心区域，比其他任何云提供商都多。过去六个月里增

加30倍超级计算能力，并将Azure AI服务提供的国家数量增加了四倍。

微软采用的AI加速器来自Nvidia和AMD及自己的Azure Maya。今年晚些时候，微软将引入Nvidia最新的H200 GPU，成为首批提供Nvidia Blackwell GPU的云服务商之一，并将Nvidia的

Omniverse Cloud和DGX Cloud与Microsoft Cloud深度集成。

它也是首家将AMD MI300X AI加速器芯片用于客户AI训练和AI推理的云服务提供商。Azure ND MI300X v5虚拟机系列已正式发布，针对高需求AI，以及诸如Azure OpenAI Service的高性能计算

（HPC）工作负载进行了优化。

同时，微软自研的Azure Maya第一个集群也已经上线，将支持部分Copilot和Azure OpenAI 服务。并宣布基于去年11月发布的定制硅芯片开放全新的Cobalt 100 Arm-based虚拟机（VMs）公

开预览。与同类型Azure 虚拟机相比，Cobalt 100 Arm-based 虚拟机的性能提升达40%。

数据层面，微软的智能数据平台Microsoft Fabric推出了全新的实时智能（Real-Time Intelligence）。提供端到端的软件即服务解决方案，不仅帮助数据分析人员获得简单的低代码或无代码体

验，也能通过代码丰富的用户界面让专业开发者受益。让客户能够对海量的、时间敏感的高颗粒度数据采取行动，更快制定业务决策。

为了让独立软件供应商和开发者能够在 Fabric 中扩展应用程序， Microsoft Fabric 也推出工作负载开发套件（Workload Development Kit），保证构建程序的灵活性、定制化和效率。

来到Windows平台，针对此前发布的一系列集成最新AI功能的Copilot Plus PC。纳德拉表示，得益于新的Windows Copilot Runtime，公司现在在Windows 11上运行了超过40个即插即用的AI

模型。

它包括一个API库，包含Studio Effects、实时字幕翻译、OCR、用户活动回忆和Phi Silica等现成的AI API。开发者可以利用这些API为自己的应用服务，并配有专门设计的AI框架和工具链，使

他们能够在Windows上发布自己的设备端模型。微软正用一切努力证明“Windows是AI的最佳开放平台”。

拥抱各大合作伙伴

除了与Nvidia、AMD深度合作，本届Build大会上，微软还宣布了与Hugging Face扩大合作关系，将更多Hugging Face模型引入 Azure AI Studio。

并将与打造出“首个AI程序员”的Cognition携手 ，把 Cognition 的自主AI软件代理 Devin 带给客户，帮助他们完成代码迁移和现代化项目等复杂任务。作为双方协议的一部分，Devin 将由微软智

能云Azure 提供支持。

微软也宣布和可汗学院（Khan Academy）达成多元合作伙伴关系，为美国所有K-12教育者免费提供AI教育助手Khanmigo for Teachers，捐赠Azure AI优化的基础架构权限。可汗学院则会借助

微软开发的小型语言模型（SLM）系列Phi-3最新版，探索以经济实惠、可扩展、适应性强的方式改进数学辅导。这项合作具有巨大的社区意义，宣布时线上评论区一片沸腾。

在演讲中，纳德拉称微软一直有两个梦。“如何让机器理解人，而不是让人理解机器；以及在信息爆炸时代，电脑如何帮我们整理，规划和更高效处理信息。”而现在生成式AI让微软有机会实现

这些梦。

显然，纳德拉的这种叙事，是在把这波浪潮描述为微软早就预料和期待的技术革命，也把微软定义为生成式AI的预见者和领导者。

而从今天微软的位置来看，他的这个叙事的确正在成为现实。

文章来自“硅星GenAI” ，作者：张潇雪