AI技术平台革命 - AI被定位为继客户端服务器、互联网与云之后的第四次重大技术平台革命 驱动效率飞跃与成本优化 [3][6] - 平台转型迫使整个技术栈每一层都需重新评估 包括存储系统、工作负载设计等基础设施重构 [6][7] - 多重技术S曲线叠加驱动AI性能每6-12个月提升10倍 成本快速下降 催生多模型协同的复杂应用需求 [8][9] 开源与闭源模型战略 - 市场需要开源与闭源模型并存 企业客户可通过开放权重模型进行IP蒸馏 闭源模型则满足特定场景需求 [11][12] - Azure同时提供顶尖闭源模型(如SQL Server)和开源模型(如PostgreSQL)服务 保持策略灵活性 [12] - 开源模型在蒸馏场景具备结构性优势 可将大模型90%-95%的智能压缩至更小形态 如Llama 3 8B版本 [26][29][30] AI基础设施与工具链 - Azure构建整合计算、存储、网络及AI加速器的IaaS层 并开发Foundry应用服务器封装搜索、安全等通用功能 [13] - GitHub Copilot工具链实现代码补全(30%-40%接受率)、聊天查询、任务分配三级功能演进 提升开发效率 [16] - 未来工程师将带领AI Agent团队工作 Meta预计一年内50%开发由AI完成 微软当前20%-30%代码涉AI生成 [18][19] AI Agent重塑工作流 - AI Agent彻底改变销售场景 CRM系统可实时整合内外部数据 取代传统报告准备流程 [17] - 文档、应用、网站界限模糊 聊天会话可动态生成"页面"或应用程序 打破Office工具传统分割 [22][23] - 模型蒸馏工厂实现大模型到多任务小模型的转换 如Microsoft 365租户可调用专属蒸馏模型 [26][27] 技术演进与行业影响 - 多模态模型Maverick从Behemoth蒸馏而来 体积更小但性能媲美纯文本模型 支持图像处理 [28][29] - AI需结合管理革新才能释放生产力潜力 类比电力革命后50年工厂改造 目标缩短转型周期 [25] - 专家混合模型(MOEs)与思考模型结合是未来方向 需优化延迟与推理效率以适应终端设备 [30][31]