この動画は、MicrosoftのCEOであるサティア・ナデラが、同社のAI戦略、ハイパースケーリング、そして量子コンピューティングの革新について詳しく語るインタビューである。ナデラは、AIを単なるツールとして捉える視点から、プラットフォーム企業としてのMicrosoftの役割、エネルギー消費の社会的許可の必要性、そして知識労働における単調作業の自動化の可能性について論じている。また、量子コンピューティングにおけるマヨラナ粒子の実現や、若いエンジニアに向けたキャリアアドバイスまで、技術的洞察と経営哲学を織り交ぜた包括的な議論が展開されている。
MicrosoftのAI戦略とプラットフォーム思考
人々の手に渡すことができるツールとは何か、人々にそのエンパワーメント感を与えるものは何か、それが私が取り組みたいことです。私はAIを擬人化することには全く興味がありません。私はそれをツールとして捉えています。ソフトウェアエンジニアという職業は存続するでしょう。それは今とは違ったものになるでしょう。私がそれを見る時、あなたは本当にソフトウェアエンジニアを取って、あなたは今ソフトウェアアーキテクトだと言っているのです。
MicrosoftのChairman兼CEOのサティア・ナデラを歓迎できることを嬉しく思います。
ありがとうございます。これはホームの観客ですね。さあ、サンフランシスコの皆さん、シアトルに引っ越すべきです。私はシアトルでキャリアをスタートしました。とても素晴らしい場所です。成功する人は誰でもMicrosoftから始まるのです。その通りです。
AIが経済と戦略に与える影響
サティアさん、あなたは以前、AIが私たちの行うすべてを形作ると強調されていました。これは実際にはどのように見えるのでしょうか。Microsoftにおいて、これは実際にどのようにあなたの戦略を推進し、特に素晴らしい製品スイートを超えた、より広範な経済への影響についてどのように考えていますか。
Microsoftにおいて、私たちはプラットフォーム企業であり、プロダクト企業であり、そしてパートナー企業だと感じています。この3つの次元で考え、私の35年間でクライアント・クライアントサーバー、ウェブ・インターネット、モバイル、クラウドを経験してきました。これが4番目です。少なくとも私はそのようにパターンマッチしています。
まず考えるのはプラットフォームの機会です。ここにいる皆さんを見ると、興味深いのはこれらすべてのプラットフォームの複合効果です。このAI部分について、普及率がこれほど速く、これほど広範囲である理由は、それが前世代の上に構築されているからだと思います。
クラウドがなければ、AIスーパーコンピューターを構築することはできず、それがモデルにつながり、それが製品につながったのです。この複合効果が私にとって興味深いことです。だからこそ、常に前のプラットフォームを取って次のプラットフォームを構築し、それを正しく理解し、その上に次世代の製品を構築する必要があるのです。
システムソフトウェアの黄金時代
これらのプラットフォームシフトのそれぞれにはワークロードがあります。私が初めて大規模な訓練ジョブを見たとき、それは例えばクラウド用に構築したものとは非常に異なるワークロードでした。それはデータ並列同期ワークロードで、例えばHadoopジョブなどとは大きく異なります。
そのため、プラットフォーム自体が完全に再検討され、変更されます。私にとってプラットフォーム側で興味深いのは、これがシステムソフトウェアの黄金時代だということです。率直に言って、今日、ハイパースケーラーだけでなくスタートアップも含めて、インフラストラクチャ層で構築している人にとって、これは tremendous な機会だと思います。
明らかにモデル側にも tremendous な機会があり、その上の製品にもあります。そして最終的に、それは何のためかというと、ただ一つのこと、それは最終的に経済成長とGDP成長を推進することです。
もし私にAIのベンチマークを尋ねるなら、それは世界の周りに余剰を創造しているかということです。一つのコミュニティ、一つの国、一つの産業、一つの会社ずつ。
モデルと製品の境界線
アプリケーションレベルでは、あなた方は何十年もの間、アプリケーション層で決定的なアプリを構築してきました。今は奇妙なでこぼこした瞬間にいるような気がします。モデルが出現し、何が起こっているかに驚いていますが、コンピュートとアプリが実際に追いつく必要があります。ここでの希望は、実際にこの部屋にいる人々がそれらのアプリを構築する人々になることです。
良い質問ですね。質問の一つは、モデルがSQLのようなものなのか、それともSaaSアプリ自体なのかということです。モデルはどこで終わり、製品はどこで始まるのか。
もしモデルに何らかのスキャフォールディングとツール呼び出しを無限ループで行うことが製品だと言うなら、それは少し混乱を招くと思います。しかし、それはSQLのビジネスロジックの束がSQLと一緒にアプリだと言うようなものです。
私は、モデルの上にアプリ層を構築することは依然として可能だと思います。あなたは自分自身を抽象化して、モデルは私にとってSQLのようなものだと言う必要があります。
私はAI/機械学習がSQLモーメントを持つ瞬間を常に夢見ていました。考えてみてください。過去にはすべてが垂直に構築され統合されていたため、安定したプラットフォーム層を持ったことがありませんでした。このモデル層で初めて、SQLエンジンのようなものを手に入れ、それを使って非常に洗練された製品を構築できるようになりました。
これらの技術も、推論時計算とツール呼び出しが、非常に洗練された製品を構築するための非常に堅牢なハーネスを提供してくれています。
AIスケーリング法則とエネルギー消費
統合部分が今やアプリ層でもあるというのは、何だか野生的です。モデルがそれ自体で座っているのは信じられないほどスマートですが、今のところ、それとビジネスユーザーにとって本当に重要なデータとの間には巨大な溝があるように感じます。
それは良い観察だと思います。私の状況の読み方では、モデルは重要な部分ですが、モデルのスキャフォールディングとこのすべてのツール呼び出し、実際に洗練されたアプリケーションを構築するために必要な本当のアプリサーバーがあります。
興味深いのは、フィードバックループ、製品内のデータパスで、それが後訓練に使用され、適切なツール選択を行うために使用されることです。それが製品作成がすべて起こる場所のようです。
AIスケーリング法則は継続して保持されており、知性への需要は潜在的に無限のようです。昨日、イーロンが99の超知的存在に対して1人の人間という話をしていました。これは野生的な予測ですが、このことを考えると可能に思えます。
グローバルコンピュートインフラストラクチャの将来のAIに対する真の需要の構築はどこにあるのでしょうか。モデルが単に大きくなるだけでなく、より知的になり、複雑なマルチエージェント相互作用が可能になるにつれて、これらの需要がどのように進化すると予想しますか。
エネルギー消費と社会的許可
本当に一歩下がって考えてみると、まず、コンピュートまたは知性はコンピュートの対数だと仮定します。そして、コンピュートがどれだけのエネルギーを消費するかという質問をします。
米国では今日おそらく2%、多くても3%です。それが倍になると6%です。それは massive です。なぜなら、AIが使用するために生産される必要がある追加エネルギーの量が非常に高いからです。
そのため、歴史が教えてくれた一つの教訓があるとすれば、エネルギーを使用するなら、エネルギーを使用する社会的許可を得る必要があるということです。つまり、このAIの出力が社会的に有用であることを確認する必要があります。
言い換えれば、国や地域で測定される社会的余剰、経済的余剰を本当に創造していないなら、私たちは単にエネルギーを消費することはできません。それが私にとってより大きなことです。
今日、誰もがエネルギー生産について何をすべきかで慌てています。私が思う本当の質問は、次の5年間で、大きな価値を創造する十分な製品を生産しなければならないということです。私はそれについて非常に確信しています。ヘルスケア、教育、生産性で多くの領域がありますが、それが私たち技術産業にとっての本当の挑戦です。
私たちが創造したものが実際の統計に現れていることを明確に証明することです。AGIやAIベンチマークだけではありません。
実世界への影響
希望は、これが日常的に相互作用する実際のものに現れることです。住宅ローンを取得するときに、3ヶ月や2ヶ月待ち回って承認されるかどうかわからない代わりに、あなたの人生の重要な部分である多くのことが書類作業や官僚主義に溺れていることが、潜在的に消えるかもしれません。
100%その通りです。公共サービスのいくつかを取ってみても、どの国のGDPを取っても、米国のヘルスケアを取ってみても、18%、19%のコストがヘルスケアで、その多くは皆が魔法の薬について話していますが、すべてのコストはワークフローにあります。
退院のような単純なことを取ってみると、EMRシステムのバックエンドにLLMとプロンプトを入れるだけで、それ自体が非常に多くの時間とお金とエネルギーを節約し、それ自体で元を取るでしょう。
それは非常に直接的です。あなたはヘルスケアに信じられないほどのGDPを費やしており、それは正しいことですが、事務作業に費やされるすべてのドルは、誰かの命を救った可能性のある何らかの治療に費やされる可能性がありました。または、医師の時間配分を書類作業から患者に向けることは、すぐそこにあります。
AI導入の最大の制約要因
今日のAI導入の最大の制約要因は何だと思いますか。
ここで興味深いことがあります。この聴衆は非常に若いので、私の比喩はどれも機能しないでしょうが、それでも、多国籍企業の初期に来たとしたら、どうやって予測をしたでしょうか。単純な売上予測など。
売上予測をする方法は、ファクスを送り、人々がそのファクスを取って社内メモを送り、それらの社内メモに注釈を付けて、うまくいけば四半期末前に予測ができるというものでした。
そして突然、人々がメールとPCとExcelで、Excel spreadsheetをメールで送って、人々が数字を入力すれば予測ができると言いました。起こったことは、作業、作業成果物、そしてワークフローが変わったということです。
それがAIで起こる必要があることです。誰かが「私は今、私の代わりに指示する99のエージェントと一緒に仕事をする」と言うとき、ワークフローは一定ではありません。あなたは本当に仕事の範囲さえも変える必要があります。
その変更管理が本当の制約要因です。なぜなら、あなたは今、保険会社、金融サービス会社、ヘルスケア会社、ソフトウェア会社の生産手段を取って、私たちは働き方のすべてを変えるつもりだと言っているからです。
実際、私たちは仕事そのものを変えるつもりです。LinkedInでは、これらの機能の複数、デザイン機能、フロントエンドエンジニア機能、製品機能をすべて一緒にして、フルスタック・ビルダーを持つと言いました。それは仕事の範囲の変化です。
変更管理の重要性
どのようにして新しい役割、新しい範囲で製品チームを再構築するかが、私にとってより多くの社会的制約要因です。この技術の導入について他にも多くのことがあります。電力は一つです。他の問題もありますが、私は変更管理と言うでしょう。
多くのAIスタートアップを見ても、私が彼らと話すとき、皆が今フォワード・デプロイメント・エンジニアを持っています。それがエキサイティングなことです。Palanteerモデルは素晴らしいモデルだと思います。
なぜかというと、その変更管理のためです。顧客やパートナーが、あなたが作成している製品の利益を本当に理解するのを助ける必要があるからです。技術だけでなく、ワークフローでその技術をどのように使用するかも含めてです。
知識労働の現実
YCでは、ここの多くの人々に言う面白い格言があります。これらは最もスマートなAI研究者、コンピューター科学者の一部で、キャリアを始めたばかりです。私たちは彼らに潜入しなさいと言います。医療請求者として働いて、いわゆる知識労働の仕事がどの程度、実際にはブラウザからスプレッドシートへ、メールへのコピー&ペーストで、送信をクリックすることなのかを見てください。
しばらくそれをして、実際にこれらは必ずしも前頭前皮質と最高の心を使う仕事ではないということを理解してください。多くの人々の生活が基本的に、私たちの年齢で紙を押すと呼んでいたものと同じだと想像できますか。もう紙を押していませんが、メールを送っています。ファクスをもう送っていませんが、ファイルを何かに添付することでビジネスを成し遂げようとしています。
知識労働の変革
これは実際にかなり大きなシフトのようです。
私は、製品を作成したり、モデル層でも基本的なブレークスルーを作成する人にとって、最も過小評価されている機会の一つは、知識労働にある単調作業の量だと思います。
ソフトウェアエンジニアリングでそれを見ました。ソフトウェアエンジニアリングから喜びを奪っていました。なぜなら、フローの外に出て、フローに留まり、タスクを完了できるからです。それ自体が、すべての知識労働に起こると思うことの素晴らしい例です。
あなたが絶対に正しいのは、帯域外でサイクルを費やす量です。情報を収集することです。なぜなら、前頭前皮質と統合部分について考えると、そこで費やす時間はかなり少ないからです。
洗練された推論モデルとあなたの前頭前皮質が一緒に働き、一方で多くの平凡なことは何らかのエージェントなどによって行われる。それは間違いなくフロンティアだと思います。
今日の変革的シフト
単にAIツールを採用することを超えて、今日この分野で見ている最大の変革的シフトは何ですか。
私にとって、この分野は非常に急速に変化しています。昨年のこの時期でさえ、RLでここまで来て、基本的にテスト時間計算でここまで来るとは想像していませんでした。それはかなり無限に見えます。
私がそれについて考える方法は、事前訓練は機能した、その上のすべての後訓練技術は素晴らしかった、そしてこの推論時間計算は massive なスケーリング法則の下で本当に追加されたようです。
今、私は何らかの新しいアルゴリズムのブレークスルーがあるかどうかに興味があります。なぜなら、私は常にこのように言うからです。この全体のレジームは、ここにいる一人の人がやって来て、私はより効率的なことをする方法、またはこのことをする方法を持っていると言うことで変えることができます。
アルゴリズム的に最後の大きなブレークスルーがまだ見つかっていないことにオープンマインドでいなければなりません。それが一つです。
もう一つは、次のステップアップは何かということです。事前訓練からRLへのエンドツーエンド訓練ループが次の大きなサンプルだと思います。それも来年に起こると思います。
意識とメモリシステム
LLMインスタンスを意識として考えることについて、非常に興味深いことがあります。一部の人々はそう言い始めています。それをインスタンス化し、それと一緒にたくさんの作業をして、それが消えて、新しいチャットボックスを開くと、ループを完成させる必要があるものの一つがそれかもしれないかどうか興味があります。
私は人工知能について、私たちが選ぶことができた最悪の名前だと思います。私はAIを擬人化することには全く興味がありません。私はそれをよりツールとして考えます。それは私たちがどのように考えるかを複製しようとしているのではありません。
それは間違いなく知性の兆候を示していますが、それは私が持っている知性ではありません。私は人間のエージェンシーが依然として重要で、存在し、私たちはこれらをツールとして使用すると考えています。それが私の立場です。
とはいえ、メモリシステムは良いことだと言いましょう。これらのものには、次のフロンティアを見ると、3つのことがあると思います。一つはメモリ、もう一つはツール使用、そして私が最も重要だと思う3番目はエンタイトルメントです。
基本的に、私がアクションを取るつもりなら、どのようなエンタイトルメントを持ってアクションを取るかということです。これらの3つのシステムは、より洗練されたアプリケーションを構築するために、モデルの周りにファーストクラスとして構築される必要があります。
ソフトウェアの未来とコード生成
未来のソフトウェアについて人々が始めている議論の一つは、データベースがあり、そして基本的には、あなたがエンタイトルメントと呼ぶもの、アクセス制御リストのようなもの、ビジネスロジック、誰が何をできるかのミドルウェアがあり、その上にエージェントを置くということです。それが正しいですか。
そうです。だからスキャフォールディング層について考えるとき、モデル + スキャフォールディングがあります。スキャフォールディングは今、これらの3つのことを考えることで本当にファーストクラスになります。ツール使用が一つ、メモリが一つ、そしてエンタイトルメントです。
これらをまとめると、エージェントを作成できます。エージェントにはIDがあり、エージェントには管理と供給制御があり、それが私がそれについて考える方法です。
コード生成で、ユーザーがある時点で、パッケージソフトウェアを使う代わりに、ジャストインタイムでソフトウェアを作ることを好むようになると心配しますか。それは、私たちが廊下で多くの会話をしていることです。なぜなら、この部屋の多くの人々は、YCが実際に多くのSaaSに資金を提供し、それを続けるからです。
しかし、バックグラウンドでその心配を始めています。私の観客にいるベンチャーキャピタリストの友人の一部は、実際にB2B SaaSに資金を提供し続けることができるかどうかわからないと言っています。それについてどう考えますか。
それは良い質問です。同時に、VS Codeをフォークしている人の数を見ると、私たちは何か正しいことをしたに違いないと思います。したがって、素晴らしいIDEを構築することについて言うべきことがあります。
実際、Excelについて考えるとき、私はそれをIDEとして考えます。素晴らしいキャンバスがあり、それから最高のアナリストモデルをこのIDEに持ってきて、キャンバスとモデルの間のループを作成できます。
はい、ジャストインタイムでアプリケーションを生成できます。モデルへのフィードバックループで本当に助けになる既製のアプリケーションを持つこともできます。これら両方のことが一緒に存在すると思います。
デザインの役割
これすべてにおいてデザインの役割があると思いますか。基本的に、VS Codeの前にいる人間は、ソフトウェアとエンドユーザーが本当に欲しいものとの間の翻訳者のようなものです。ソフトウェアが消えるというアイデアの一部は、街を歩いている普通の人々がソフトウェアを作成したがるということを前提としています。それがうまくいくかどうかわかりません。
それは良いポイントです。私がそう言う方法は、あなたが尋ねている基本的な質問はソフトウェアエンジニアリングに何が起こるかだからです。
次の思考実験を取ってみましょう。1980年代に火星人の知性が来て、私たちがどのように働いているかを見たとします。わあ、これらの人間はオフィスで働いていて、タイピストプールがあり、スライドプールがあり、人々は紙で働いています。
そして今日戻ってきたら、神よ、80億人全員が今タイピストだと言うでしょう。それが彼らが推測することです。
私が思うことは、私たち全員がソフトウェアを作成するようになるが、ソフトウェアエンジニアという仕事があるということです。それは異なりますが、私はそれを見ます。あなたは本当にソフトウェアエンジニアを取って、あなたは今ソフトウェアアーキテクトだと言っています。
私の最大のことの一つは、自動コーディングは何が起こったかわからないことをするまでは素晴らしいということです。つまり、私のリポジトリのメタモデルと正確に何が起こったかを持っている必要があり、変更ログを見ています。
私のGitHubの今のお気に入りの機能は、私のリポジトリで働いているすべてのエージェントの完全な変更ログを本当に見ることです。そして、それが多くのソフトウェアエンジニアリングが行われる場所だと思います。良い開発マネージャーのように。
開発マネージャーの仕事は、ビルドが壊れないことを確認し、コードが良い品質を持つことを確認することでした。それは依然としてあることです。
AIエージェントのすべての世界でも、抽象化レベルのアップリフトがあるでしょう。なぜなら、私たちが話さない一つのことは、ちなみに、本当の法律が変わるまで、法的責任は人間と人間が構築する機関にあるということです。
それが真実である限り、人間が基本的なレベルでループにいることを本当に確認しなければなりません。つまり、これらのものが何をしているかを理解するために、人間がループにいるための多くのツールが必要になります。
AI開発における過大評価と過小評価
AI開発において、技術産業全体によって何が過小評価され、何が過大評価されていると思いますか。
過大宣伝に関しては不足していません。私たちは常にAI、すべての時間AIの時代にいます。だから、この産業の私たち全員にとって良いことです。私たちは何か新しいことについて興奮する能力によって生き死にしています。
スティーブ・ジョブズやボブ・ディランのことですが、あなたは生まれることに忙しいか、死ぬことに忙しいかのどちらかです。生まれることに忙しいほうが良いです。だからそれは良いことです。
技術コミュニティとして最も心配し、最も取り組まなければならないことは、その社会的許可をどのように得るかだと思います。私が本当に心を奪われたデモの一つは、2023年の初めにインドにいたときだと思います。
地元の開発者が、その時GPT-3またはGPT-3.5のいずれかと、これらのインドスタックのスピーチツーテキスト、テキストツースピーチのオープンソースのものの一つをデイジーチェーンで繋げるのを見ました。
そして、地元のインド人農家が、WhatsAppに構築されたチャットボットを使って、政府のウェブサイトに行って農業補助金を得ることができるのを見せました。それは私にとって信じられないことでした。
アメリカの西海岸で構築されたものが、拡散率のおかげで、基本的にどこにでもいる人々のおかげで、これほど速く実際のユースケースに到達できるとは思いませんでした。それが規模で語られる必要がある物語です。
それが過小評価されている物語だと思います。なぜなら、今の過大評価されていることはモデル能力だからです。モデル能力は素晴らしいですが、もし世界にこれがどこにでもいる人々の生活に本当に違いを作っていることを認識してもらうことができれば、私たちは良い状態にあります。
それが起こらなければ、これはすべて私たちの会社と産業の評価についてであり、同じ繰り返しであり、それはうまく終わりません。
技術アクセスの民主化
その例を愛しています。Microsoftはフロアを下げるものの例に満ちているように感じます。より多くの人々が技術にアクセスできるようにする。GitHub Copilotは最大のものの一つだと主張できます。
ちなみに、他のものの一つは、あなたがそれを持ち出したので、World Bankの研究があります。ナイジェリアで行われ、今はペルーやチリの南米のどこかでそれを取っていると思います。
私たちMicrosoftは永遠に、教育において介入があり得るかで取り組んできました。それが夢でした。私たちは何十年もそれに取り組み、違いを作りました。しかし、この研究は、copilotのようなものへのアクセスによって、おそらくアフリカやラテンアメリカでの教育における最高の技術介入だと言いました。
それは、私たち技術者全員が持っていた夢であり、私たちの手の届くところにあります。
Windows Copilotからの観察
興味深い観察があるかどうか興味があります。ここの技術者は最新のフロンティアモデルに本当に執着しているかもしれませんが、WindowsとWindowsとの統合は実際に、人々が今日持っているAGI前のAIとの最初の相互作用であることを忘れがちです。それを使用する人々からの観察はありますか。
Clippyがcopilotとして戻ってきたことを非常に興奮しています。しかし、真剣に、私にとって、マウスとキーボードを持つ良い古いコンピューターという、私たちが知り、愛し、働いているフォームファクターでも、夢は常に、実際にBillが1995年にMicrosoft Researchで構築した最初の研究グループはスピーチでした。
それ以来、私たちは神よ、いつスピーチがPCでファーストクラスになるのかと言ってきました。しかし今、Copilotで私にとって超現実的な2つのことがあります。それは新しいブラウザーモーメントのようなものです。ビジョンとスピーチの両方があります。
私はそれを常にオンにしています。それは私が見るものを見ることができ、私はそれに話すことができます。それは精密マウス移動のように私には見えます。
そのため、既存のフォームファクターでも、完全なコンピューター使用を変える方法があると思います。そして新しいフォームファクターもあるでしょう。だから、コンピューター使用において可能なことのために、ハードウェアを構築し、既存のハードウェアを変更する両方にとって、エキサイティングな時だと思います。
コンピューター使用と信頼
コンピューター使用は、知性があり、そしてコンピューター使用が実際に、あなたの個人データ、仕事データ、すべてのオフィス文書のような、すべてのデータの上位集合であるという点で魅力的です。映画「her」があり、文字通りオペレーティングシステムがあなたの最も信頼できるエージェントと自分自身を組み込むつもりです。
これらのエージェントがあなたのコンピューターになることができるかという夢だと思います。彼らがあなたのためにコンピューター使用を行う。それは絶対に移動の方向だと思います。
あなたが言及した最も重要なことは信頼です。私がやりたいことを委任するためにこれを信頼できるかということです。それは精度についてです。それはプライバシーについてです。多くの考慮事項についてです。これらすべてが時間とともに解決される必要があると思います。
その点で、あなたの会社とAppleを見ると、彼らは実際に世界のすべてのコンピューターユーザーのプライバシーを保護する最前線にいなければならないと主張できます。
私たちにとって、多くの考慮事項があります。プライバシーだけでなく、プライバシー、セキュリティ、主権という3つの大きな考慮事項があります。プライバシーはすべてのユーザーが気にすることです。セキュリティはプライバシーの上に、すべてのテナントまたはすべての顧客が気にすることです。そして、すべての国はセキュリティとプライバシーの上に主権を気にするでしょう。
そのように考える必要があります。本当に製品やシステムを構築するには、人々のため、組織のため、国のために、これら3つの境界すべてをどのように越えるかという質問に答えることができる必要があります。
リーダーシップの教訓
サティアさん、あなたはMicrosoftでエンジニアからCEOまでの絶対に素晴らしい旅をしてきました。その道から、次世代のビルダーに共有する教訓は何ですか。
どこで終わりたいかという特定の目標でどんな旅も始めるわけではありませんが、最初の場所を取って、自分が成し遂げたいことに最高の野心を持つという目標で始めます。
私はいつもこう言います。私は最高の仕事をするためにCEOになるのを待っていたのではありません。’92年に会社に加わったとき、私が持った最初の仕事は、私が持つことができる最高の仕事だと感じました。もしその仕事で引退したら、それは素晴らしいだろうと感じました。
それを振り返ると、素晴らしいメンタルモデルでした。私は何かをするために次の昇進を待っていたのではなく、与えられた機会を使って、できることすべてをしていました。
それが、今日出発する人々、創設者、研究者、学生が持っているものだと思います。だから、それを生き続けてください。次の大きなことを待つのではありません。あなたが持っているものを最大のものとして取り、それを拡張的にしてください。
もう一つ言うことは、大きなことはあなたの周りのチームによって達成されるということです。チームで働く方法を学び、チームを素晴らしくする。
Microsoftで私が学んだと感じることの一つは、プロジェクトにいるということが何を意味するか、実際に働くということが何を意味するかです。それが学校と仕事の大きな違いです。あなたはチームに参加し、チームを成功させる方法を理解しなければなりません。
インセンティブは実際にかなり明確ですが、最も考えられていないことは、どのようにして本当にチームとして構成し、その中でのあなたの役割は何かということです。私たちは皆、チームを整列させるのは他の誰かの仕事だと見ます。チームを整列させるのはあなたの仕事です。
もしあなたがその2つのこと、自分自身の影響に対する高い野心、チームで働き、チームを効果的にする方法を得るなら、それは魔法的です。
チームワークとプロジェクト管理
面白い話があります。私は実際にWindows MobileでPMとして製品管理とプロジェクト管理を学び、Palantirの従業員10番だったとき、実際にゼロバグバウンスの実行方法やプロジェクトの実行方法をすべて教えました。
私のMicrosoftでのPMトレーニングが、Palantirがその製品組織を今日どのように運営しているかを作り上げるものになったのは、かなり野生的です。だから、そのためにMicrosoftに感謝します。
AIが創作的な仕事やエンジニアリング作業の本当に重要な部分になっているので、技術的またはより広範なスキルについて、誰かを面接し評価する方法さえも変えているような、人々やチームで探している資質は何ですか。
私は常に人々に3つの資質を探しています。一つは、実際、Billがこれに私を向けたのですが、彼はある時点で、良いアーキテクトと悪いアーキテクトは誰かを説明していました。彼は、良いアーキテクトは明確さをもたらし、悪いアーキテクトは混乱をもたらすという素晴らしい方法でそれをまとめました。たとえ彼らが同じくらいスマートでもです。
だから私は常に、曖昧で不確実な状況に本質的に降りて行って明確さをもたらすことができる人々に行きます。それは過小評価されている資質です。一日に持つ会話の数について考えてみてください。いくつかの困難な状況、困難な文脈について、何をすべきか、次に何をすべきか、次のステップは何かについて明確さをもたらすことができる人々がプレミアムにあります。
だから私は常に不確実な時代に明確さをもたらす人々を探しています。
2番目に探していることは、エネルギーを創造する人々です。つまり、彼らがエネルギーをもたらすだけでなく、複数の構成要素を本当にもたらすことができるということです。
私のところに来て、私のチームは素晴らしいが他の皆は最悪だと言うMicrosoftのリーダーは、本当に有用ではありません。会社全体、会社外の人々をまとめ、本質的にエネルギーを創造できる人々が必要です。
最後に、過制約問題を解決するのが得意な人々です。だから私のお気に入りの面接質問は常に、誰かに本当にどこにも行かなかったプロジェクトについて説明してもらい、彼らが道を見つけたということです。
成功する人々が行うことは、過制約問題を取って、それをどのように制約を解除するかを理解することです。明確さをもたらし、エネルギーを創造し、過制約問題を解決することによって成功を推進する魔法的な3つのことです。
しかし、リーダーシップは人生の後で行うことについてではありません。あなたはあらゆるステップでそれを行います。
量子コンピューティングの進歩
量子について簡単に触れたいと思います。あなた方は2月にMajorana 1をリリースしました。AIの将来との相互作用はありますか。おそらく量子研究者がこの場にいると思うので、将来が何になるか興味があります。
私にとって、何が起こっているかを見るのは非常にエキサイティングです。私たちは20年以上それに取り組んできました。私はそれについて小切手を書いているMicrosoftの3番目のCEOです。
私たちが常に持っていた夢または焦点は、本当に汎用コンピューターである量子コンピューターを構築したいなら、本当に安定したqubitとエラー訂正されたqubitを解決しなければならないということでした。フォルトトレラント量子コンピューターです。
私たちは、これらのイタリアの物理学者Majoranaによって構想された物理的性質に基本的に賭けました。それが私たちが追求したものであり、最終的に物理学のブレークスルーを得て、その粒子を実際に製造することができました。だからそれがこのチップにつながったのです。
私たちが達成する必要があった大きなことの一つが達成されたと感じています。私がそれについて考える方法は、シミュレーションである自然の言語を理解したいなら、最良の方法は量子コンピューターを通してだと思うからです。結局のところ、物理学と自然は量子であり、したがって…
しかし、AIは私がそのシミュレーターのエミュレーターとして考えるものです。それはAI + HPCを今日使って、化学、物理学、材料科学の進歩を加速する方法として使用するもう一つの方法です。
量子はその次のステップでしょうが、私たちはAI + 量子 + HPCがループで何ができるかについて非常に興奮しています。
22歳での再出発
時間がなくなってきました。あと1時間続けることができればと感じますが。最後に、シミュレーションをしてみましょう。あなたは22歳で、Microsoftのレベル59で、キャリアを始めたばかりで卒業したばかりです。
2025年に、今知っていることを知って再出発するなら、何に取り組み、どのようにそれにアプローチし、何にエキサイトするでしょうか。
Microsoftの歴史を振り返ると、officeがどのように構築されたかは信じられない物語です。これらのツール、ワードプロセッサー、スプレッドシート、スライドツールを考えるという意味で。
それらのツールが私たち全員にとって何を意味するか。私はいつも、誰かが私のお気に入りの製品は何かと尋ねると、VS Codeが一つで、もう一つはExcelだと言います。ツールを使うときにとても良い気分になります。
スプレッドシートのような単純なもので持つエンパワーメント感、数字センス、分析力について。なんて信じられないスキャフォールディングでしょう。真ん中に何らかのチューリングマシンがある列と行は、単なるブレークスルーです。
私が今日copilotを見るときでさえ、そこで感じることです。研究者、アナリスト、クリエーター、これらはword、excel、powerpointのようなものです。毎日私はそれらに行きます。
私にとって、それが私が愛したいことです。人々の手に渡すことができるツールとは何か、それが彼らにそのエンパワーメント感を与えるツールとは何か、それが私が取り組みたいことです。
それらのツールを作る人々が今この聴衆に座っていると感じています。サティア・ナデラに大きな拍手をお願いします。どうもありがとうございました。ありがとうございます。信じられない。
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