Все крупные компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, стремятся заставить вас использовать и, по возможности, оставаться в своих "супер-приложениях", и теперь Microsoft также хочет привлечь ваше внимание.
Во время недавнего звонка с инвесторами генеральный директор Сатья Надела подтвердил, что технологическая компания разрабатывает «супер-приложение» Copilot, которое будет запущено в этом квартале. Новая платформа объединит различные инструменты Copilot, включая чат, Cowork, долгосрочных агентов Autopilot и всегда работающий Microsoft Scout, основанный на OpenClaw.
Microsoft заявила, что суперприложение будет интегрировано во многие другие платформы управления компании, включая Agent 365, IT Ops, SecOps, FinOps и бизнес-процессы. Кроме того, компания отметила, что CRM и ERP системы будут "функционировать как инструменты и плагины, которые используются в основной работе".
Вы можете интегрировать этот рабочий процесс, который используется во всей компании, в суперприложение", - сказал Надела, описывая это как "новый способ работы".
С этой инициативой Microsoft будет конкурировать с такими продуктами, как ChatGPT Work от OpenAI, Claude Cowork и другими, стремящимися охватить как можно большую часть рабочего процесса пользователя. Это может стать серьезным конкурентом, поскольку ежедневное использование Copilot "на уровне интенсивности" сопоставимо с использованием Outlook или Teams, заявил Надела, а количество платных подписок уже превышает 30 миллионов.
Каждая модель должна быть «заменяемой».
Несмотря на то, что Microsoft разрабатывает супер-приложение для интеграции рабочих процессов, компания признает потребность предприятий в выборе различных моделей искусственного интеллекта. Клиенты четко выражают свое желание не быть привязаны к одной конкретной модели; они хотят иметь возможность переключаться между открытыми, закрытыми и передовыми вариантами, выбирая наиболее подходящий инструмент для каждой задачи.
Эта тенденция отражена в собственных статистических данных компании Redmont: с начала года было зафиксировано увеличение числа пользователей, использующих модели от нескольких поставщиков, представленных на платформе компании, в 5 раз.
Компания заявляет, что располагает самым широким каталогом моделей в облаке, предлагая более 11 000 моделей от OpenAI, Anthropic, Mistral, а также своих собственных моделей MAI и других.
Мы разрабатываем новую систему, в которой компоненты, такие как "хват", контекст, память и пространство действий, отделены от любой конкретной модели, тем самым продвигая границы на кривой затрат-результатов", — сказал Надела. "Это именно та архитектура корпоративного дизайна, которую мы будем продвигать".
Он описал предприятия как "машины для обучения", которые нуждаются в собственных внутренних системах обучения, и заявил, что будет оценивать, насколько поставщики помогают им достигать своих бизнес-целей и поддерживать создание знаний.
Эти модели – это вводные данные, а не извлечение знаний компании", - сказал Надела. "Это не будет заключаться в том, чтобы "войти и забрать все мои знания, чтобы получить выгоду, [и] я ничего взамен не получаю".
Ключ в балансировке преимуществ передовых моделей с более доступными вариантами, открытых весов с закрытыми, и возможности обучения собственных моделей на основе результатов, трассировок и контекста. "Вы должны и можете использовать передовые модели", - сказал Надела. "Нет никаких причин не делать этого.
Однако, он сказал, что любая конкретная модель в любой момент времени должна быть взаимозаменяемой, чтобы демократизировать процесс проектирования.
Например, данные из фреймворка оценки кибербезопасности CyberGym показали, что новый кодирующий агент Microsoft MAI-Cyber-1-Flash достиг производительности уровня Claude Mythos при 50% стоимости. Это связано с тем, что 90% задач выполнялись агентом Cyber-1-Flash, а 10% – моделями передовых систем от OpenAI, Anthropic и других.
Эта способность использовать подходящую модель для конкретной задачи в рамках своего рода последовательной обработки является "очень важной характеристикой", – сказал Надела. Microsoft Copilot, Security Copilot и GitHub Copilot разработаны для поддержки переключения между различными моделями в зависимости от выполняемой задачи.
Эта стратегия также отражена в новом предложении компании по кибербезопасности под названием Project Perception. Платформа включает в себя три специализированных типа агентов (красный, синий и зеленый), и основная система определяет, какая модель искусственного интеллекта лучше всего подходит для конкретной задачи. Агенты "красной команды", руководствуясь специализированными инструкциями, обнаруживают уязвимости, агенты "синей команды" проводят анализ и классификацию, а агенты "зеленой команды" предлагают планы по устранению проблем.
Вы создаете собственную систему, которая постоянно работает над обеспечением киберзащиты, необходимой вам", - объяснил Надела. "Особенно в области кибербезопасности, становится критически важным использовать многоуровневый подход".
Наделла также упомянул недавний инцидент с Hugging Face, когда модель OpenAI вышла из своего "песочницы", нарушила работу популярной платформы с открытым исходным кодом и предприняла атаку. Он отметил, что предприятия, вероятно, будут вынуждены использовать несколько моделей для решения различных проблем, связанных с каждой из них, и не должны быть "зависимыми от отказов одной модели".
Мы говорим о "фронтире", как об одном и том же понятии," - сказал Надела. "Фронтир – это возможность для каждой компании иметь свой собственный фронтир, то есть выбирать, контролировать затраты и обладать необходимыми возможностями, чтобы определять свою судьбу.
Усиление тенденции к ценообразованию по факту использования, устранение пробелов в спросе
Поскольку Microsoft делает акцент на своей архитектуре, не зависящей от конкретного программного обеспечения, компания также переходит с модели ценообразования "цена за пользователя" к модели "цена за пользователя плюс потребление". Недавно компания внедрила систему оплаты по факту использования в Cowork и Agent 365, и планирует продолжать эту тенденцию во всех своих продуктах.
Хотя эти изменения привели к тому, что многие компании столкнулись с неожиданно высокими ценами и стремлением максимизировать прибыль, Наделал представил их как способ увеличения доходов. «Мы продвигаемся на передний край кривой "стоимость-результат", обеспечивая возможность для каждого клиента превратить токены в реальные бизнес-результаты».
Тем временем компания Microsoft заявила о намерении продолжать устранять разрыв между спросом на данные и их доступностью.
Компания добавила 88 дата-центров в течение финансового года 2026, включая 31 в течение последнего квартала по всем пяти континентам. Компания утверждает, что увеличивает свою вычислительную мощность «быстрее, чем когда-либо», сокращая время от доставки до начала работы новых графических процессоров в своих крупнейших регионах почти на 50% за весь финансовый год.
Однако финансовый директор Эми Худ признала во время телефонной конференции: «Ситуация очевидна: спрос значительно превышает доступное предложение в относительно экстремальный момент».
Это отражает тот факт, что выручка от Azure и других облачных сервисов выросла на 43% в финансовом году Microsoft, завершившемся 30 июня, и компания ожидает аналогичного роста выручки (45%) в финансовом году '27.
Худ заявил, что Microsoft продолжает "сосредоточенно работать над повышением эффективности", включая в своих линейках процессоров и графических ускорителей, а также инженеры работают над улучшением производственных процессов. Компания добавила еще один гигаватт мощности в этом квартале и планирует примерно удвоить свою общую мощность за два года.
Мы также добиваемся большего от существующей инфраструктуры за счет оптимизации на всех уровнях: от аппаратного обеспечения до программного обеспечения и систем", - сказал Худ.
Эта статья изначально была опубликована на сайте CIO.com.
В статье рассматриваются различные стратегии для повышения эффективности работы сотрудников в условиях удаленной работы. Подчеркивается важность создания четких коммуникационных каналов, предоставления сотрудникам необходимых инструментов и ресурсов, а также поддержания корпоративной культуры и командного духа. Также обсуждаются вопросы безопасности данных и защиты конфиденциальной информации при работе из дома. В статье приводятся примеры успешных практик компаний, которые успешно внедрили удаленную работу и добились значительных результатов в повышении производительности труда и снижении затрат.