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我不认为凯文，嗯，我讲这个故事讲得太多了，但你可能是七年前的第一个人。嗯，我当时在问，你觉得接下来会发生什么？你只是摇了摇头。我仍然清晰地记得那一刻，你说人工智能将把一切都颠覆，而人们对此一无所知。[笑声]嗯，呃，那是因为你当时在做很多这方面的工作，并且你亲眼目睹了这一切。嗯，能给我们讲讲我们现在所处的位置，以及你是如何看待这件事的发展的，你是否对此感到惊讶？>> 是的，我的意思是，很难不感到惊讶。我认为，呃，事情的发展速度可能比我预期的要快。所以，呃，像现在发生的一切，都不是令人惊讶的。嗯，你知道，我认为即使在七年前我们进行这些对话时，也相对清楚，你知道，规模法则将会奏效，而且模型以及我们围绕它们构建的系统将会在很大程度上变得非常非常强大，它们将像一个平台一样运作，人们将能够在其之上构建许多令人兴奋的东西。所以，问题只是，这一切会发生得多快？我认为它发生的速度比>> 比你>> 呃，是的，比我预测的要快，但发生的事情似乎>> 并没有太令人惊讶，你知道，我认为我们面前的事情是，嗯，你知道，我敢肯定你们已经讨论过这个问题了。嗯，我们还没有达到在为所有这些变化提供动力的平台基础设施的>> 能力提升方面边际收益递减的点，但同时存在能力过剩，人们正在使用>> 哦，百分之百，是的，是的，我在微软内外已经谈论了几年了，模型已经比人们使用的要强大得多。我认为你看到的对>> 真正>> 完全利用模型能力最接近的例子是在编码方面，而且在软件开发的现状中，这绝对是一场狂潮，你遇到了你一生中遇到的最优秀的程序员，他们完全不知所措，试图跟上现在正在发生的进步速度。嗯，然后>> 模拟一下。会发生什么？软件工程工作会怎样？它在接下来的>> 呃，我认为它会变得更像一个优秀的软件工程师>> 优秀的软件工程师一直以来所做的事情。它更多地是关于你真正理解你正在构建什么以及为什么，以及价值是如何创造的，你知道，你如何能够更快地行动，并认识到你为人们创造的价值，并加速改进的速度，这才是你和我一直以来合作过的最优秀的软件工程师所能够做到的，>> 我认为这仍然会>> 非常真实，现在它至关重要，因为你知道，你可以用这些编码代理生成大量代码。没有证据表明它是好代码。所以，你可以>> 审查已经成为瓶颈。>> 是的。是的。不，审查是瓶颈，你知道，你知道人们需要真正确保他们不会混淆活动和进展。我意思是，这很难，我管理软件工程团队已经很长时间了，我想有25年了。在这25年里，我认为我们没有人真正能够说清楚什么构成了实际的工程生产力，而且有些事情确实可以通过人工智能系统大大加快速度，你知道，你真的可以在初创公司身上看到这一点。所以，有一些初创公司获得的资金比仅仅两年前少了一个数量级，拥有非常小的团队却做了>> 大量的工作，并且行动非常迅速，这非常非常令人兴奋。但是，你知道，这确实会把重点放在选择、品味以及对>> 你的问题领域、你的客户以及你想要做什么的理解上。现在，这才是真正至关重要的事情。你认为>> 软件开发生命周期中的角色会融合、改变和合并吗？>> 是的。看，它一直在变化，你知道，我老实说希望，这是凯文的观点，而不是微软的观点。嗯，我多年来一直是个脾气暴躁的>> 老家伙，你知道，我们把计算机科学教育变成了职业教育，你知道，学生们去获得计算机科学学位，因为他们想学习如何成为程序员，而我希望人们回到学习如何成为计算机科学家。>> 思考者。>> 是的。你能算法化思考吗？你知道如何分解问题吗？你知道如何选择正确的问题来花费你的时间和精力吗？你知道你正在做的科学如何融入社会以及>> 你周围正在发生的更广泛的科学生态系统吗？你是否拥有>> 深入研究抽象层来调试机器不给你想要的结果时发生的情况的能力和好奇心？我的意思是，所有这些都是至关重要的事情，我认为我们将回到很多这方面的内容，因为在接下来的几年里，软件工程工作中很多职业方面的内容将发生如此剧烈的变化，以至于它将变得面目全非。现在，你花了相当多的时间思考未来以及好与坏。所以，为我们描绘两个未来，一个是以人工智能为基础的根本上乐观的未来，以及一个它没有按照我们希望的方式发展的未来。然后我想谈谈微软以及你们>> 如何与此合作。>> 是的。所以，我认为乐观的故事可能更有可能，因为它将是必须发生的事情。所以，它始于一个听起来不那么乐观的事情，但前几天我与一位朋友聊天，他经营着>> 日本顶尖的教育机构之一。他随意地对我说了一件事，让我大吃一惊，他说，“是的，今年是日本高中毕业生的顶峰。”所以，日本今年将毕业高中生人数达到顶峰，这意味着从现在开始，毕业的高中生人数将减少，上大学的人数也将减少，而且还会继续下降，对此无能为力。你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知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道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，你知道，A little bit about where we are right now and how you're seeing this thing kind of, you know, lay out and did did you think this are you surprised with any of it? >> Yeah, I mean, it's hard not to be surprised. I think uh things have um accelerated probably faster than I was expecting. So, like none of this stuff is surprising uh like what is happening. Um I you know I think it was relatively clear even those like seven years ago when we were having these conversations that like you know scaling laws were going to work and that like the models were and the systems that we built around them were going to be like very very uh powerful in a general sense and they were going to behave like a platform and like people were going to be able to build lots of exciting things on top of them. So, it was just a question of like how fast is all of this stuff going to happen? And I think it's happening faster than >> than you >> uh yeah than I would have predicted, but like what's happening doesn't seem >> like too terribly surprising, you know, and I think the thing that things that are ahead of us are um you know, I'm sure you've you all have been talking about this already. Um we really are not yet at the point of diminishing marginal return on uh the like capability increases in the in the platform infrastructure that is powering all of this change >> but at the same time there's a capabilities overhang where people are using >> oh 100% yeah yeah I've been like diet tribing about this inside and outside of Microsoft for a few years like the models are already way more powerful than what people are using them for. I think the closest glimpse that you're seeing to you know like true uh full utilization of model capability is in coding and like is an absolute frenzy right now in the state of software development like you have very very senior people and you know like best coders you've ever met in your life who are just completely overwhelmed trying to keep up with the rate of progress that's happening right now. Um and >> simulate that out. What happens? It is is there's does a software engineering job. How does it change in the next >> Well, I think it becomes more of what like a good software engineer uh good software engineers have always done. It's like less about the mechanics of, you know, like what characters are coming off of your keyboard and going into a text editor and more about, you know, like do you really understand what it is that you're building and why and like how is value being created and, you know, like how can you move faster and recognizing what value you're creating for people and just sort of accelerating that rate of improvement like that's what the best software engineers that you know you and I have always worked with uh like have been able to do and >> you I I think that is still going to be uh like very true like it's critically true right now because you know like you can produce a lot of code with these coding agents right now. Uh there's nothing to say that it's good code. So like you can just sort of spray a bunch >> review has become the bottleneck. >> Yeah. Yeah. No review is a bottleneck and you know like you you know people need to really make sure that they're not getting confused between uh activity and progress. Um I mean and it's been the hard thing like I've been uh managing software engineering teams for a very long like 25 years now I think. Um and over that 25 years like I don't think any of us have ever really been able to say what constitutes actual engineering productivity and like there's some things uh that you can obviously speed up a lot with AI systems and like you know you can really see it with startups. So like there are these startups that are getting funded with an order of magnitude less money than they would have uh just two years ago with like very small teams doing like crazy amounts of work and like moving very quickly and like that's super super exciting. But you know it really is going to put the focus on choice and taste and like understanding of like your problem domain, your customer and what you're trying to do. Like that's the really really critically important thing now. And do do you think um the the roles in the software development life cycle will will fuse and change and merge? >> Yeah. Look, and it's it's always changed, you know, like I I what I hope honestly like this is Kevin's opinion, not Microsoft's opinion. Uh um but yeah, I've been grumpy uh like an old fart for a whole bunch of years now that uh you know like we we have turned uh computer science education into like vocational education like we you know like students like go get a CS degree because they want to learn how to be programmers and like what I want people to go back to is learning how to be computer scientists like >> be thinkers about that. >> Yeah. Can you think algorithmically? Do you know how to decompose problems? Do you know how to choose the right problem to go spend your time and energy on? Like do you understand like how the science of what you're doing fits into society and into yeah the like the broader ecosystem of science that's happening around you? Like do you possess the capability and the curiosity to like punch down through the layers of abstraction to like debug what's going on when the machine doesn't give you the result that you want? I mean, it's like all of those things are like the critically important things and I think we'll we'll get back to a lot of that because like a bunch of the vocational aspects of the software engineering job are just going to change so radically over the next handful of years that it's going to be unrecognizable. >> Now, you've you've spent a fair amount of time thinking about the future and the the good and the bad. So, paint paint out two futures for us. the um the fundamentally optimistic one with AI um and one where it doesn't go quite the way that we would like it to go. Uh and and then I want to talk about Microsoft and how you folks are you know kind of working with that. >> Yeah. So look I think the optimistic story is probably the more likely one because it's going to be the necessary thing that has to happen. And so, and it starts with like a thing that doesn't sound optimistic, but I was chatting with a friend the other day who runs uh like one of the premier uh educational institutions in Japan. And like he said this thing sort of off-handed to me that like took me a back and he was like, "Yeah, this year is peak high school graduation in Japan." So, Japan will graduate as many high school students as they're ever going to graduate in a single year this year. which means like from here on out fewer high school seniors graduating like fewer going to college and it goes like down and there's nothing to do about it. Uh you know s you know like some >> crazy thing with immigration and like there's just you know by looking at what the birth rates are that's just precipitously going to go down. >> Is it because of of the demographics? >> It's just demographics. >> Just pure demographics in Japan. >> Pure pure demographics. Uh and so you know like we we know in abstract right like the demographic data is super clear uh that uh Japan is in population decline it's a little bit ahead of where um like other places are but like China Korea as well like a bunch of countries in Western Europe uh the United States SNS immigration would also be uh like in population uh or would be in population decline uh over the next handful of decades. And so like you you have this aging population. Um >> it's actually a m much much bigger issue than people have. >> Yeah. No. No. And and like you can even see it in the United States like there are these rural places like where my mom lives where the population is aging faster because you know just like the demographics are you kind of unfavorable in like rural parts of the country. And you know it really has these massive implications that we don't talk about all that much. Like one of the implications is if you don't have as many people to do the work and you have more people who are going to create new forms of work for society to take care of like this elderly population that is growing very very rapidly. Something has to happen with the very nature of like how you get work done and what productivity looks like in order for you to maintain just the level of >> you know quality of life in society and like what we think of as normal uh in society and like it doesn't happen for free. Uh and so you have to have technological interventions. This is always the way that we've solved our productivity problems as a species. And so >> like I think the optimistic case is like thank god AI has come along when it has. uh that like we actually have this and a handful of other technological things happening in the world right now that will give us at least a partial answer for what you do when uh you over the next handful of decades don't have the same labor dynamics as you've had over the you know like actually the whole course of recorded human history. >> Yeah. It's like a crazy thing that's happening that we just don't talk about all that much >> and AI becomes that kind of unlock that you need otherwise like you >> and look it can't do everything and it's not a substitute for you know uh it's not a substitute for all of the things that human beings do like I don't you know like I don't think anybody here wants it to be uh like um but but it gives us an an option uh for you know like how do you go sort out some of these crazy problems that otherwise would be very zero sum and very very challenging and destabilizing. And so like I am optimistic that we can you know put our heads together like identify all of those things that feel zero sum we need to turn them into non-zero sum problems and then go tackle them and like have the good sense to have taste about how you you know put the technology into practice. So that's the optimistic case. you know, the pessimistic case like I I won't give you the one like you can just sort of pick your you know, like there's a pallet of them right now like >> the Terminator happens. >> Yeah. or or or like you know many many things like so my my pessimistic scenario is that um you know like we get into some superficial mode about AI that you know like we instead of using it to go solve some of these uh super important problems with urgency that like we use it to just further distract ourselves and >> you know like a bunch of superficial like I look at you know my my kids are like half and half right so like you know half the time they're using AI high in like really super ambitious ways to like do things uh you know with you know the biomedical engineering projects they're working on or like you know whatever their technical fascination is and like they're just way ahead of where I was when I was their age and then the other half of the time they're using it to like you know make pictures of you know green llamas with big butts that they paste someone's face on and it's like okay like you know hey that's that's a good >> that's a good use of comput resource. >> Yeah right. Yeah. like my GPUs are on fire and like this is why. [laughter] Yeah. So, so like I I hope that like we can resist the temptation to make the whole narrative about AI is like okay well here's you know the the new sensational thing that happened over the weekend or you know like the new way that you know a bunch of powerful people are going to throw darts at each other and like we can just make it more about like what does society really need from this technology? Um, >> how long have you been at Microsoft now? >> A long time. Uh, like this is the beginning of my 10th year. So, it's the longest I've ever worked anywhere. >> And, um, what's in your mind, what's the most misunderstood thing about Microsoft in the world? >> Well, I look, I think, um, maybe this isn't misunderstood, but like, you know, you you have to understand about Microsoft that it's a platform company. Uh so like the we we don't really think about doing anything unless it's building something that someone else can pick up uh and then build another thing on top of. Um it's like wired into the DNA of the company, you know, both for good and bad, right? It means that like we're really good at some things and like we're we're less good at uh at others. Um and you know as a platform company with five decades of experience doing platforms uh you know hyper successfully sometimes and less so uh other times um we we just have infinite patience for the messiness of what comes with technological uh you know transformations like the one that we've got right now. like a lot of patience. Like we we're not waiting around to go do stuff until the ideal conditions exist for things to go maximally fast. Like we're going to jump in early on a bunch of things. Like we're going to get a bunch of things wrong. We'll get a bunch of things right. Uh and like we will deal with the world as it exists. Uh like not as uh you know we wish it might be. Um, and you know, like you know this as well, like you've spent your, you know, your entire career doing enterprise software. Like it's, you know, it's a messy business sometimes, uh, like you you have to go make the thing that the customer wants and needs and in some cases must have. Uh, it's like it's not about changing someone's mind. It's about doing the thing that is necessary in a situation. And >> what's worse, what's the really bad thing about enterprise software? What's worse than having no customers? Having one customer. [laughter] You can never turn something off. Like you can only turn them on. >> Yeah. >> So, >> but look it and at the same time like that's an enormous privilege. Uh if you sort of think about all the things that Cisco runs in the world and all of the things that Microsoft runs in the world, you know, they you know, if if you took all of those things away, like it would just be a grinding halt. Uh and so yeah, and and I think you you have to appreciate the privilege of, you know, like all of that messy complexity, you know, uh uh obligation that you have to make sure that all of these things work, uh and they're up and they're available and like you, you know, when they are not available that you like go dig in and understand what went wrong and make it better so it doesn't happen again. And you know it's it's uh it for for me as an engineer like it feels uh it it feels great because this is what I've always been drawn to as a curious technical person is like these platform problems like making tools for other people to go use to like make things like it's even what I do in my hobbies. Uh >> I know that. >> Uh >> yeah. >> So so like I I it's why I've been there as long as I have. like I just super enjoy the challenge of like all of these messy platform problems. >> So if if you were to think of what what has been the most surprising thing for you, what are you most proud of of the contribution you've made at Microsoft and then I want to talk a little bit about the hyperscaler business. Yeah, I look I'm I am proud like may maybe the proudest thing uh I've done is helping to recognize the shift the shift in AI from being a very narrow specialist thing where you know like the way that we all did machine learning 20 years ago like to the extent that we were doing machine learning at all is you had a group of quantitative experts who were working on a very narrow problem like predicting you whether someone was going to click an ad or not in a particular context like that's a problem I worked on for a while >> long time >> um and like you would have your experts and your data related to that domain and like you pick an algorithm and you go train a thing and like you'd had your experimental pipeline and like everything was sort of specific to that problem and like being able to recognize that like okay well finally the promise of more general AI is about to be realized and and and then getting it through the partnership with Open AI and a bunch of the things that we built together with them uh like really out into the open. >> I don't know if everyone realizes that Kevin was the initial architect of the partnership with OpenAI as they were first getting started. So it was it was like without that partnership I don't think we would have actually in the world benefited from all the things that came after it. >> Yeah. and and whe whether or not that's true, like you know, the thing that I'm especially proud of is like I I like I I like a world where um you actually have the capabilities of these platforms like out in the open like where we can have a conversation like this where it's not just like one Silicon Valley company that is building this thing on their infrastructure with their smart people and then they decide what is going to get done with it and it's like >> out there for anyone who can go sign up for an API key to like go start building something on top of and like that that that democratization of like powerful AI capability is like a thing like you know whatever small role I had in that like that that I'm proud of. >> Yeah. U so on the hyperscaler side of the business and how long do you think we stay in this constrained environment of infrastructure? What happens there? Yeah, I don't know. Like I I think it's going to be constrained for like a while. Like I keep thinking we're you know we're about to pull out and then demand keeps uh you know sort of exploding. Uh, and like I I look at what's coming capability-wise over the next uh 12 months or so and like I just can't imagine like with the capabilities that I know are coming online that there's going to be less demand for the for the product or for the like the capabilities that are coming and yeah so I I think we're just looking at coding agents like the um the most ambitious teams at Microsoft right now who are like fully using coding agents uh where the thing that limits them is their uh their available attention to manage the full complexity of what the agents are doing cost about 150 grand a year in inference. Um and so a very tiny slice of even the community of software developer developers like have that degree of access and ambition right now for the product. But like they all could benefit from it, right? Uh and then you could apply that to a whole bunch of other things as well. Uh so I just don't see how the demand for inference is going to go down. Um and it's hard to imagine like how you get into a state just given you know like what the silicon situation is the hardware situation like how difficult it is to like build data centers and deploy power and all the things that you want to do like how you get ahead of that anytime soon >> and does Microsoft build their own silicon just because there's not enough being built by all the current manufacturers so you want to continue to do that or do you see yourself where Azure is going to be 99% and build on my own. >> Yeah. Look, I this is the other, you know, going back to your uh question earlier about like a thing people don't understand about Microsoft like we also for you 50 years now have only been successful because we have all of these partnerships that we're doing and so you know like we >> we enjoy a great one with you. >> Yeah. So we we yes we have our own chips and like the chips are amazing but like we also have gigantic fleets of Nvidia hardware and gigantic uh fleet of AMD hardware and uh like we we have a huge amount of silicon diversity. Uh like part of that's driven by like what people want us to provide for them and like part of it is driven by what we know about where our workloads are going and like what we need to build to like be maximally efficient. But like at any point in time like we we really um like we built an infrastructure to manage uh the complexity of all of this stuff and you know like whatever is most costefficient uh is like the thing that we are going to go deploy at scale. Last question. What's the one thing about the human approach to technology that you wish were different? >> So, say that one more time. >> What what's the one thing about the human how humans are approaching technology in this era right now that you wish were different? >> Um, so I I just want everybody to remember that uh like the technology hasn't transformed into anything other than a tool. uh and like it it as a tool it is there for us to do interesting things with um and so like I don't think that there's any kind of inexurable trend line about the technology that sort of dictates one path versus another. It's all about choices of like what we choose to do with the tool and how we prioritize things. Uh, and I I think it's like really really really important for us to um focus on like how we as individuals who are wielding the tool can do that in service of like our fellow human beings like that. That's I I wish every day like we could all go into our jobs and think about what we're about to do and think, you know, I is this serving my fellow human beings well or not, right? And if we did that like we would be in a like a great place at the end of the day. >> Um last time I'd asked you this question you had said it was a great answer you had given me as well which was I wish people didn't actually think about things as as zero sum as we do. >> Yeah. >> You know we it's it's very kind of zero sum. I have to in order for me to win you have to lose. And I just don't think that's the way that the world's going to evolve. >> Yeah. And look the zero sum problems are miserable. Uh like they're all about like scarcity and constraints. uh and like winners and losers. And like the thing the thing that I think we really want from our technology is for it to take as many of those uh any of those like zero sum things that are like real challenges for us and turn them into nonzero sum things. Like it's like honestly it's a reason to go do technology. >> Kevin, we should do this more often. Such a pleasure to see you. >> Yeah, pleasure to see you. Thank you. Thank you.