这边国内 AI 大模型疯狂地打起了「价格战」，那边国外用 AI 模型和生产力较起了劲，甚至“内卷”得可怕。
这不，昨天凌晨，微软刚召开一场发布会，提前推出搭载高通 Snapdragon X Elite 和 X Plus 的全新 AI PC 品牌
Copilot+PC
，不仅与苹果 M3 MacBook Air 在性能上进行了正面较量，还展示了新芯片的 NPU 具备每秒 45 万亿次运算（TOPS）的能力，解锁了一系列新的 Copilot 功能。
仅在一天后，北京时间 5 月 22 日凌晨 12 点，微软又正式拉开了 Build 2024 的帷幕。这一场专属开发者的盛会，在微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉（Staya Nadella）、微软体验+设备执行副总裁 Rajesh Jha、微软人工智能执行副总裁兼首席技术官 Kevin Scott 等高管主导下，势要掀起 AI 生产力的革命。
在发布会的最后，出乎意料的是，最近刚忙完 GPT-4o 以及深陷舆论漩涡的 OpenAI CEO 奥特曼也出现在了现场，还小小地剧透了一下新模型的方向。
微软正在让 Copilot 变得无处不在
「感觉我们好像回到了 30 年前第一次讨论 Win 32 的时刻，如今 AI 正在重塑“技术堆栈的每一层”」，微软 CEO 纳德拉于大会伊始如是说道。
他表示，微软几十年来有两个梦想：
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计算机能否理解我们，而不是我们必须理解计算机？
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在一个信息不断增加的世界中，计算机能否帮助我们根据所有这些信息更有效地进行推理、计划和行动？
对此，纳德拉将这波 AI 浪潮定位为微软梦想的答案。站在 AI 新时代的风口，微软已经构建了三个平台：
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Microsoft Copilot，作为 AI 日常伴侣，使得专业知识触手可及；
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Copilot+PC，有史以来最快的 AI PC；
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Copilot Stack，方便开发者可以构建 AI 应用程序、解决方案和体验。
而这场 Build 2024 也主要围绕这三个平台展开。
为 Windows 下一个十年设定方向的 Copilot+PC
微软 Windows、设备部门副总裁 Pavan Davuluri 表示，Copilot+PC 正在“重新定义你可以在 PC 上执行的操作，并为 Windows 下一个十年设定方向。”
关于新一代 Copilot+PC，可详见
CSDN
昨日报道。
今天，基于最新发布的 Copilot+PC，微软推出了 Windows Copilot Runtime，纳德拉声称这将“使 Windows 成为人们构建人工智能应用程序的最佳平台”。
简单来看，Windows Copilot Runtime 将 Copilot 堆栈拓展到 Windows 系统，它也是 Windows 11 系统的全新组成部分。
该运行时包含了 Windows Copilot 库以及可以随时可用的本地 API，它为开发者提供了现在可以访问的一系列语言模型，做到至少 40 种语言模型“开箱即
用”。当然这 40 款模型中也覆盖了在这次大会上微软最新发布的 SLM（小模型）Phi-Silica，可在 Copilot+ PC 的 NPU 上运行，为设备带来更快的推理等 AI 体验。
据悉，Phi-Silica 是一个 33 亿个参数的模型，这也使其成为 Phi 系列 AI 模型中最小的一个。
该库还允许你将 RAG（检索增强生成）纳入设备应用程序，来处理设备上的数据。
得益于该运行时，Copilot+ PC 可在设备上通过 Windows Direct ML 原生支持 PyTorch 和 Web 神经网络，这将为开发人员提供更多可用的工具。
展望未来，微软表示，该运行时也会被 Xbox 团队运用来为玩家和游戏开发人员提供支持。在官方展示的游戏示例中，我们看到有人向 Copilot 询问如何完成游戏中任务的视频，人工智能代理提供了帮助。
Copilot Stack
作为一家平台公司，
纳德拉表示，
微软的目标是构建最完整的端到端堆栈，从基础设施到基础模型、数据再到工具、应用程序可扩展性，这样开发者就可以应用这些强大功能来构建自己的应用程序。
在这次发布会上，微软也从下往上详细分享了 Copilot 的技术栈。
基础设施
首先，在技术栈最底层的基础设施层面，纳德拉表示，微软拥有“世界上最全面的人工智能基础设施”。从数据上来看，Azure 数据中心在全球 60 多个地区提供，微软希望提供云服务的可持续性。
微软与英伟达合作，这家图形芯片公司是微软人工智能计划的核心。纳德拉透露，微软将成为首批提供 Nvidia 最新 Blackwell AI 芯片的云提供商之一，公司“与英伟达有着深厚的合作伙伴关系”。
此外，AMD 的 ND MI300X V5 芯片也将针对 Microsoft Azure 工作负载进行
优化。
基础模型层：
Phi-3 系列中
首个多模态小模型 Phi-3-vision 来了
再往上一层的基础模型方面，“通过 Azure AI，我们提供最广泛的前沿和开源模型选择，包括 LLM 和 SLM，”纳德拉说，「超过 50,000 个组织使用 Azure AI，
甚至 GPT-4o 也在 Azure 上进行了训练」。
目前，OpenAI 的最新旗舰模型 GPT-4o 现已在 Azure OpenAI 服务中全面推出。这一开创性的多模态模型在单一模型中集成了文本、图像和音频处理功能，为生成式人工智能和对话式人工智能体验树立了新的标准。GPT-4o 的定价为输
入 5 美元/100 万个 token，输出 15 美元/100 万个 token。
本月早些时候，微软通过 Azure OpenAI 服务启用了带有视觉功能的 GPT-4 Turbo。利用这些新模型，开发人员可以构建具有跨文本、图像等输入和输出的应用程序，从而获得更丰富的用户体验。
同时，Azure AI 也支持多款新模型，如 Core42 JAIS、Nixtla TimeGEN-1，未来还将支持 Bria AI、Gretel、NTT DATA、Stability AI 等多款模型。
一直以来，微软也是小模型的引领者。在发布会上，微软发布了自家开发的 AI 小模型 Phi-3 系列中的 Phi-3-small、Phi-3-medium 和 Phi-3-vision
（一种全新的多模态模型，https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct）
。
Phi-3 模型是目前能力最强、性价比最高的小型语言模型 (SLM)，在各种语言、推理、编码和数学基准测试中均优于相同大小和更大的模型。这些模型使用
高质量的训练数据进行训练，Phi-3 模型的推出扩大了 Azure 客户对高质量模型的选择范围，为他们组成和构建生成式人工智能应用提供了更多实用的选择。
加上这次最新发布的，如今 Phi-3 模型系列共有四个模型：
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Phi-3-vision 是一个 4.2B 参数的多模态模型，具有语言和视觉功能。
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Phi-3-mini 是一个 3.8B 参数的语言模型，有两种上下文长度（128K 和 4K）。
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Phi-3-small 是一个 7B 参数的语言模型，有两种上下文长度（128K 和 8K）。
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Phi-3-medium 是 14B 参数语言模型，有两种上下文长度（128K 和 4K）。
其中，其中 Phi-3-vision 是 Phi-3 系列中的第一个多模态模型，它将文本和图像结合在一起，并具有对现实世界图像进行推理以及从图像中提取和推理文本的能力。它还针对图表和图表理解进行了优化，可用于生成见解和回答问题。Phi-3-vision 以 Phi-3-mini 的语言功能为基础，继续在小型模型中提供强大的语言和图像推理质量。
Phi-3-vision 可以从图表中生成见解：
这对经常需要分析数据的“打工人”而言，无疑是一个好消息。
除了新模型外，微软还在 API 中添加了新功能，以实现多模态体验。Azure AI Speech 在预览版中增加了多项新功能，包括语音分析和视频翻译，从而帮助开发人员构建高质量的语音应用程序。Azure AI Search 现在的存储容量大幅增加，向量索引大小最多可增加 12 倍，而且无需额外费用，即可大规模运行 RAG 工作负载。
此外，微软还从今天开始向所有开发人员提供一个端到端的开发环境——
Azure AI Studio
，用于构建、训练和微调 AI 模型，
现已全面推出。
该专业代码平台支持负责任的生成式人工智能开发，包括开发开发者自己的定制 Copilot 应用程序。
无缝开发方法包括友好的用户界面（UI）和代码优先功能，包括 Azure Developer CLI (AZD) 和 VS Code 的 AI Toolkit，使开发人员能够为自己的项目选择最方便的工作流程。
开发人员可以使用 Azure AI Studio 探索 AI 工具，协调多个互操作 API 和模型；正如上文所述，使用检索增强生成（RAG）技术，利用数据建立模型；测试和评估模型的性能和安全性；以及在生产中进行大规模部署和持续监控。
数据层
在数据层，为了训练、微调和建立模型，微软推出了其人工智能数据分析平台的核心 Microsoft Fabric。它是一款人工智能工具，旨在减轻开发人员和组织的工作量。随着 Fabric 新发布的实时智能功能，用户可以享受“关于流数据的即时
可操作的见解”。
此外，微软通过 Azure Cosmos DB for NoSQL 为 Azure Cosmos DB 增加了向量搜索功能。Azure Cosmos DB 由功能强大的算法库 DiskANN 提供支持，这使得 Azure Cosmos DB 成为首个无需管理服务器即可在云规模下提供更低延迟向量搜索的云数据库。
与此同时，目前微软还推出 Azure AI 的 Azure Database for PostgreSQL 扩展、Azure SQL DB 中的 Microsoft Copilot 功能预览版。
工具链
再往技术栈上面一层就是工具链。今天，微软推出多款工具：
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适用于 Azure 的 GitHub Copilot 预览版，扩展了 GitHub Copilot 以提高其对所有开发人员的实用性。
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AI Toolkit for Visual Studio Code 也于今天开始出了预览版，它是一个扩展，提供开发工具和模型，帮助开发人员获取和运行模型、在本地微调模型以及部署到 Azure AI Studio，所有这些都来自 VS Code；
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.NET Aspire 发布
（https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/aspire/fundamentals/setup-tooling?tabs=windows&pivots=visual-studio）
，这款全新的云原生堆栈通过自动配置和集成弹性模式简化了开发过程。有了 .NET Aspire，你可以在使用首选工具的同时，更专注于编码，减少设置工作。此堆栈包括一个开发人员仪表板，可从一开始就增强可观察性和诊断性，从而实现更快、更
可靠的应用程序开发。
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此外
，微软为
提高了应用平台服务的易用性标准，推出了 Azure Kubernetes Services (AKS) Automatic
（https://learn.microsoft.com/en-us/azure/aks/learn/quick-kubernetes-automatic-deploy?pivots=azure-portal）
，这是将人工智能应用
投入生产的最简单的托管 Kubernetes 体验。作为开发人员，你现在可以访问
AKS Automatic
，该平台可以在几分钟内从容器映像转移到已部署的应用程序，同时仍然让你能够访问 Kubernetes API。
安全
在安全维度，纳
德拉表示，微软希望将“安全性置于一切之上”，这意味着其将在各种产品的“设计、默认设置和操作”等多个环节来确保人工智能的安全。
在 Build 2024 上，微软宣布
内容安全方面添加了新功能，包括自定义类别、提示屏蔽和接地检测。
同时，纳德拉宣布，Azure AI 自定义模型即将到来，可以让开发者能够基于自己所在的领域和数据训练一个独特的自定义模型，这些模型可以是专有的。
看 Copilot AI 如何提升生产力？
紧接着，微软体验部执行副总裁 Rajesh Jha 进一步详细地分享了 AI 技术栈引入微软产品的细节，让众人亲眼见证 Copilot 是如何提升生产力的。
对于个人开发者而言，微软重磅宣布为 GitHub Copilot 推出 Copilot
Extension。顾名思义，Copilot 扩展允许开发者使用第三方技能扩展 Copilot。
GitHub Copilot 支持各种各样的开发工具和平台，包括 DataStax、Docker、MongoDB、Octopus Deploy、Pangea、Pinecone、Product Science、ReadMe、Sentry 和 Stripe。
“我们的目标是：让 GitHub Copilot 成为最集成、最强大、最智能的人工智能平台，为加速人类进步提供无限可能”，GitHub 产品高级副总裁 Mario Rodriguez 表示，“用自然语言编程将继续降低任何想构建软件的人的入门门
槛。今天，我们离 10 亿人可以利用 GitHub Copilot 更近一步，Copilot 作为一个智能平台，能与开发者技术栈中的任何工具集成，完全使用自然语言。”
这些扩展将存在于 GitHub Marketplace 中，但开发人员也可以创建自己的个人扩展以与其内部系统和 API 集成。
不过，截至目前，Copilot Extensions 处于内测阶段。
从个人过渡到团队，Copilot 将从三个维度深入，发挥更大作用：
团队中有价值的新成员——Teams Copilot
Team Copilot 将 Copilot 从个人助理扩展为有价值的团队成员--与团队一起参与并做出贡献。当然，微软强调，人类始终可以掌控一切，只需要将任务或职责分配给 Copilot，让整个团队一起提高工作效率、协作性和创造力。
