Satya Nadella подчеркивает важность создания экосистемы AI, где компании строят свои специализированные модели на базе чистой предобученной основы и используют private eval для контроля качества. Ключ — не просто модели, а оркестрация, инструменты и контекст для эффективного применения AI в реальных задачах.
Satya Nadella on AI: @NoPriorsPodcast x Latent Space Crossover Special at Microsoft Build 2026
наведи и нажми на цифру — раскроется глава
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Вступление и контекст
Satya Nadella объясняет, что AI — это не просто одна модель или платформа, а экосистема, где компании могут создавать собственные решения на базе общих технологий.
Главная задача — помочь компаниям стать активными участниками AI, строя свои стеки, инструменты и ценность.
Стратегия обучения моделей
Microsoft строит модели с чистой предобученной базой, тщательно отбирая данные и исключая шум, чтобы повысить качество и практическую применимость.
Ключевой элемент — возможность построения вокруг модели scaffold для адаптации (hill climbing) под задачи конкретной компании с private eval.
Применение AI в реальных задачах
Кодинг — один из самых успешных кейсов, но он создает новую когнитивную нагрузку, требующую новых UI (canvas) для управления множеством агентских сессий.
Агенты с долгосрочной памятью и делегированием полномочий позволяют автоматизировать рутинные задачи и масштабировать человеческий труд.
Мультимодальные хранилища и контекст
В Microsoft создают мультимодальные harness, которые объединяют модели, инструменты и контекст для повышения производительности и эффективности.
Подготовка контекстного слоя — ключ к успешному исполнению планов и автоматизации, что требует значительных усилий.
Роль private eval и IP
Private eval становится важнейшим активом компании — позволяет улучшать модели, не раскрывая данные и следы обучения.
Успех зависит от способности компании адаптировать разные модели и контролировать процесс hill climbing, сохраняя контроль над IP.