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164 · Satya Nadella 談 AI 生態系與私有 eval

42:27YouTube 上架 2026-06-04Satya Nadella（Microsoft）

We Need An Ecosystem in AI, And Every Company Can Win A Place In It

與 Latent Space 合辦的現場訪談。Microsoft 的 Satya Nadella 談平台、harness、私有 eval、SaaS 與定價怎麼變，以及資料中心要如何取得社區的認可。

164 講了什麼

• 生態系比單一模型重要Satya Nadella 說，平台的定義是替別人創造的價值多過自己抓走的價值。當天早上的 keynote 要回答的，是 AI 原生公司或傳統企業怎麼成為一等參與者，做出自己的 AI。
• 私有 eval 是公司的 IPSatya 認為公開的 eval 都可以被刷滿，每家公司會有自己的私有 eval。檢驗方法是同一份 eval 換一個模型還能不能繼續往上爬，能就是掌握在自己手上。
• harness 由模型、資料、工具三者構成Microsoft 的 GitHub Copilot、security copilot 等產品都是這種 harness，並且開放給其他 harness 與多個模型使用。Satya Nadella 說準備 context 的工作量超乎預期，價值也在那裡。
• SaaS 要拆開再重組Satya 的說法是資料模型與商業邏輯仍有價值，但原本打包好的方式要拆開，用新的商業模式重組。定價上，per user、consumption、outcome 各有時機，沒有一種通吃。
• 重新定義自己的工作Satya 舉 Azure 網路團隊為例，團隊說自己的工作是建一個做 Azure networking 的 agentic 系統，要的是 token 而不是人頭。
• 要讓社區看得到好處資料中心的大規模建置要靠能源、水、工作機會與稅基的實際成果，才能取得許可。教育則可能出現新的大學或新的教學法。

從哪一段開始看18 段

1. 01:11開場現場請上 swyx、Sarah Guo、Elad Gil 與 Satya Nadella，這集是 No Priors 與 Latent Space 的聯合場次。
2. 01:59生態系而非單一模型這場大會的最大心得，是把 AI 看成生態系，平台要讓任何公司都能做出自己的 AI。
3. 03:18MAI 模型的訓練策略從乾淨的 lineage 做起，再讓企業用 hill climbing scaffold、traces 與私有 eval 訓練自己的專門模型。
4. 05:55回頭看低估了什麼Satya 說低估的是在真實世界部署的複雜度，真正的 eval 是人們能不能做出獨特的事。
5. 07:29coding 之外的價值coding 太好用，連 IDE 都要重做；長時間運作的 agent 則會放大黏合性工作的規模。
6. 09:36企業用的 harnessharness 把模型、資料、工具串成一個迴圈，Microsoft 的做法是開放讓別人帶自己的 harness。
7. 11:42第一方產品與平台平台廠商可以有自己的產品，但不該限制別人成功，關鍵是保護私有 eval 並能切換模型。
8. 14:05每家公司都在前沿主持人提出第三幕是 harness 與 eval，Satya Nadella 說整場大會的標語是讓大家都能用自己的 frontier intelligence。
9. 15:52公司的價值變什麼人的經驗加上 agent 與人互動的 traces，能訓練出公司的老手 agent，Satya 認為這應該列入資產負債表。
10. 17:40軟體的終結？資料模型與商業邏輯仍有價值，但 SaaS 要拆開再重組；Satya 以 Power BI、Work IQ 與 M365 為例。
11. 21:50定價模式per user 是預算確定性的產物，之後加上 consumption；outcome 定價聽起來好，真有成果時客戶又不願分潤。
12. 23:55SaaS 還撐得住嗎要走完一輪預算週期才看得到均衡；自己做或外購，取決於自建與維護的邊際成本。
13. 25:58Satya 自己在做的東西Satya 用 Work IQ 與 Foundry 做了一個長時間運作的 chief of staff agent，並發布到 Teams。
14. 28:17工程角色會怎麼變以 LinkedIn 的 full stack builder 為例，通才的槓桿最大，基礎設施的人才也變得關鍵。
15. 31:11怎麼更有野心引 Kevin Scott 的話，說明 Azure 網路團隊如何重新定義自己的工作。
16. 34:21資料中心與社區建置規模前所未有，要用真實的成果換取社區的許可，不是做宣傳。
17. 38:00社會影響未來 12 到 18 個月要讓人實際看見好處，Satya 說世界對只講「相信我們」的科技公司會更懷疑。
18. 39:53教育主持人問教育為何進展慢；Satya 提到 Alpha School，並說下一個大的新創可能是新大學或新教學法。

值得記的話5 句

• a platform is defined by fundamentally its ability to create more value about the platform versus what's captured in the platformSatya Nadella：平台的定義，是它在平台之外創造的價值多過平台自己抓走的02:15

• each company will have its own private evalSatya Nadella：每家公司都會有自己的私有 eval04:52

• most people love outcomes until they have an outcomeSatya Nadella：多數人都愛 outcome 定價，直到真的有了成果22:36

• true ambition is about making the impossible possibleSatya Nadella 引 Kevin Scott 的話：真正的野心是讓不可能變成可能32:01

• the world is going to be way skeptical of tech and tech companiesSatya Nadella：世界會對科技業與科技公司更加懷疑39:07

名詞與人物11 個

MAI models

Microsoft 這次發表的一組模型，Satya Nadella 說重點在乾淨的 lineage 與小模型能 hill climb。

cognitive core

Satya Nadella 說最終要找的東西；小模型能 hill climb，就是朝這個方向。

hill climbing scaffold

圍繞模型建立的訓練框架，搭配 traces 與私有 eval，讓企業把通用模型變成自己的專門模型。

private eval

企業自己的非公開評測，Satya Nadella 認為這是 IP 的主要來源。

harness

把模型、資料、工具串成迴圈的外殼，GitHub Copilot 等產品都是這種結構。

M dash

Microsoft 的產品，Satya Nadella 說上線時找到了 Mythos 沒找到的 bug 或漏洞。

Work IQ

Microsoft 把 M365 的資料開放給 agent 使用的服務，Satya 示範在 GitHub repo 裡讓它根據會議紀錄提出修改計畫。

Foundry

Satya Nadella 用來做長時間運作 agent 的平台，GitHub 的 harness 也能在其中使用。

full stack builder

LinkedIn 把設計、產品管理、前端工程合在一起的新職務。

Miles

Azure 網路團隊為自己的 agentic 系統取的角色名字。

Alpha School

Satya Nadella 說最近見過它的創辦人，並從中想到教育可以重新設計。

提到但沒有展開

• Satya Nadella 談到 Windows 時期的例子：Autodesk 與 Adobe 在上面建立事業，Jensen 的 CUDA 則是在 DX 之上建出來的，Satya 說自己當時沒有認出那個機會。
• 教育段落提到某堂 Stanford 課要求學生學會正確套用 softmax，而不是直接叫 agent 修好訓練流程，Satya 用這個例子說明概念仍然要學。

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