Sam和Satya在BG2播客上的一些要点11021AI与SaaS

【1】AI与SaaS的未来…➠SaaS应用的架构正在改变，“智能体层”正在取代传统的“业务逻辑层”。在过去，我们构建SaaS 应用时，数据层、逻辑层和用户界面是紧密耦合的，但AI的运作方式需要解耦这一切➠“上下文工程”将变得至关重要。以Office 365为例，它的ARPU 不高，但使用量高，用户持续使用这些工具产生海量数据最终被汇入Microsoft Graph，成为模型 Sam和Satya在BG2播客上的一些要点–1102 【1】AI与SaaS的未来…➠SaaS应用的架构正在改变，“智能体层”正在取代传统的“业务逻辑层”。在过去，我们构建SaaS 应用时，数据层、逻辑层和用户界面是紧密耦合的，但AI的运作方式需要解耦这一切➠“上下文工程”将变得至关重要。以Office 365为例，它的ARPU 不高，但使用量高，用户持续使用这些工具产生海量数据最终被汇入Microsoft Graph，成为模型处理请求时的Grounding。反之，“高ARPU、低使用量”的SaaS产品可能会有麻烦➠SaaS经济学面临重写。软件出现“更高的边际成本” ，与传统云时代相比，生成式交互使边际成本更显著；因此SaaS必须同时优化“智能体工厂（效率）”与“Token工厂（成本）”的单位经济➠新一代的SaaS应用是智能应用。这些“智能应用” 为业务结果进行了优化，并且深谙如何最高效地（在延迟和性能间权衡）利用Token工厂的产出，这才是SaaS的真正价值所在 【2】其他增量信息…➠Sam称OpenAI的营收远超“报道的数字”。Satya也为其背书，称“OpenAI过去的商业计划每次都是超额完成” ➠AI将极大提升生产力，可能导致企业利润增长远超员工数量增长，开启一个“利润扩张的黄金时代”➠算力过剩一定会出现，但没人知道是在3年还是5年后➠当前最大的瓶颈不是芯片而是电力，以及在靠近电源的地方足够快地完成集群构建➠未来OpenAI将能制造出功耗极低、完全在本地就能运行GPT-5或GPT-6级别模型的消费级设备