3 things leaders need to know from Microsoft Build 2026

标题：领导者需要从 Microsoft Build 2026 中了解的三件事

URL 来源：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/3-things-leaders-need-to-know-from-microsoft-build-2026/

发布时间：2026-06-11T19:00:00+00:00

Markdown 内容： 我有幸亲眼见证了一些重大技术进步，如互联网、云计算，现在是智能代理 AI。在加入微软之前，我创办了一家系统集成公司，这意味着我坐在桌子的另一边——那边是试图弄清楚哪一波技术是真实的，它对组织意味着什么，以及你是否足够快地跟上。

这段经历塑造了我对类似时刻的看法。

每年，Microsoft Build 都会带来数十项新闻和更新，开发者们密切关注。大多数年份，故事都是关于技术团队可以探索的新功能。今年不同之处在于，这些功能不再只是探索，而是更注重满足期望，重塑组织的运营方式、竞争方式以及实现成果的方式。

如果你不是开发者，Build 可能看起来非常技术化，而且公告如何转化为业务增长或节省并不总是显而易见。因此，我想分享一些我的见解，帮助希望快速了解最重要的内容的业务领导者。

1. 你的 AI 只有了解你的业务时才强大

模型很重要，但持久的优势越来越来自于 AI 多么了解你的业务——你的独特数据、你的流程以及你的组织如何运作。

每当一个团队部署一个新的 AI 项目时，他们都会遇到同样的问题——AI 一开始缺乏这种背景。它不像你的销售团队那样了解你的客户。它不了解你对收入、风险或成功的定义。因此，每个新项目都必须从头开始。

这就是为什么背景问题已经成为一个扩展问题。如果每个 AI 项目都必须重新构建相同的基础，组织就会浪费时间、失去一致性并失去势头。我们在 Build 上聚焦的就是弥补这一差距。

在实践中，这表现为整个组织共享的智能基础。

Microsoft IQ 引入了一个企业智能层，使你的数据、流程和组织知识在所有 AI 系统中实时连接，这样新的代理可以从对业务的理解开始，并随着使用量的增加而不断改进。

这个共享的智能层从愿景变为现实，现已全面推出。Work IQ 帮助 AI 理解人们如何工作以及业务如何运作。Fabric IQ 将业务数据连接到系统和 Power BI。Foundry IQ 将这种基础扩展到 Azure 中的已部署应用、非结构化数据和自定义来源。它们一起帮助代理在你组织依赖的系统中从相同的业务背景出发工作。

我们还以有限预览的形式推出了 Web IQ，作为该层的最新成员，从组织外部带来现实世界的背景。

这些层共同帮助代理在组织所依赖的各个系统中，基于相同的业务背景进行工作。有了这种共享的背景，下一步就是让模型本身反映出你的业务。

借助像Frontier Tuning这样的功能，组织可以使用自己的数据和工作流程对模型进行微调，从而将成本降低多达10倍，同时提高响应速度。

这一点尤为重要，因为我们正在从了解世界广泛知识的AI，转向了解你所在世界特定知识的AI。对于业务领导者来说，这意味着在通用工具和一个真正反映组织实际运作方式的系统之间做出选择——通过AI系统最大化利用自身数据和专业知识，以获得竞争优势。

2. 工具不会改变组织。系统才会。

大多数组织已经积累了一套AI工具。这里有一个试点，那里有一个助手，还有一个足够成功的概念验证，得以扩展。但他们尚未构建的是一个工业化系统，该系统旨在实现大规模端到端的生产。

这一区别非常重要。单个工具只能产生单个结果。而一个能够共享背景、执行治理，并且运行时间越长越聪明的系统。

这一点在今年的Build大会上被置于核心位置，也是我们构建Azure的核心。

在实践中，这看起来像一个用于大规模构建、运行和治理代理的集成平台。

基于Azure，微软代理平台汇集了组织在业务范围内构建、运行、治理和扩展代理所需的一切。它是将代理从试点阶段推向生产环境的基础，其设计旨在解决三个持续阻碍这一转变的挑战。

第一个挑战是速度：从一个有前景的原型过渡到一个业务实际可以运行的系统。Rayfin通过使从概念到企业级部署变得更加容易，从而缩小这一差距，从一开始便内置了安全性、数据管理和治理。

第二个挑战是现代化。一旦AI开始接触核心业务系统，这些系统就需要持续进化，而不是通过大规模、破坏性的转型周期。Azure中的新代理能力帮助团队并行且持续地更新、集成和改进应用程序，使系统能够与业务保持同步，而不会影响运营效率。

第三个挑战是大规模的信任问题。随着越来越多的代理进入生产环境，治理和安全性必须从系统一开始就被纳入其中。这就是为什么Azure将微软Foundry、Agent 365、Azure Container Apps以及更广泛的微软安全架构整合在一起，帮助组织从一开始运行代理时就内置了控制措施。

这个时代的赢家不会是拥有最多AI工具的组织，而是那些围绕这些工具构建最佳系统的组织。

3. 水平已经提高。AI 被期望能带来真正的商业成果。

很容易将 Build 的公告视为从旁观察的内容。但你的董事会或 C-Suite 可能有其他想法。有一种情况是，商业领袖看到 Build 的公告后，会认为“有趣，我会继续关注”。但你的董事会或 C-Suite 可能已经提前好几步了。

为什么？因为一年前组织提出的问题“AI 真的能起作用吗？”已经得到了回答。现在的问题则不同：“为什么它还没有在我们业务的重要部分发挥作用？”

换句话说，现在 AI 被期望能带来可衡量的成果——例如更快的周期时间、更低的成本和改善的客户体验，而不仅仅是洞察或实验。

在实践中，这表现为：企业级的选择、控制和韧性。

现在，Foundry 提供了业内最广泛的前沿模型选择，从 OpenAI 的 GPT-5 系列到 Anthropic 和 Fireworks AI 的最新开放权重模型，所有模型都内置了安全性和治理功能。我们还在 Build 上推出了新的企业级 MAI 模型系列，进入前沿模型领域，使组织能够更好地控制成本、性能以及 AI 在特定业务场景中的应用方式。关键点不仅仅是模型选择，而是能够围绕自己的数据、工作流程和需求来塑造 AI，从而以更低的成本实现更好的成果。

Microsoft Discovery 帮助 BHP 实现铜创新

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当 AI 超越辅助功能，进入深入的科学和工程工作时，这种控制尤为重要。Microsoft Discovery，我们的智能代理 AI 平台，用于科学研究和复杂问题解决，现已正式发布。它使用专门的 AI 代理来挖掘研究、生成假设、运行模拟，并在连续循环中优化结果，将过去需要数年的周期压缩到数月。这是企业领导者应该关注的转变：AI 开始压缩过去需要长时间研究、分析和迭代的工作周期。

为了支持这一转变，基础设施也在发生变化。GPU 加速 Fabric 数据仓库相比三个可比的外部供应商，在 64 用户的报告和应用程序工作负载中，AI 规模工作负载的查询性能提高了 7 倍。Azure Cobalt 200 虚拟机为 AI 本机工作负载提供了专门构建的云基础设施。

而 Azure 基础设施韧性管理器则帮助组织在 AI 运行实际操作时规划韧性。

总体而言，这是生产就绪：为组织提供在业务关键领域运行 AI 所需的控制、速度、计算能力和韧性。

构建 AI 驱动业务的下一步

对我而言，贯穿始终的是期望已经取代了实验。

AI 现在已嵌入到工作流程中，连接了不同系统，并被期望带来有意义的成果。

对于企业领导者而言，这意味着战略上的重要性且迫在眉睫。问题不再是人工智能是否有效，而是它现在应该在你的业务中哪些地方运行以及如何运行。这意味着利用下一个规划周期，提出更具操作性的问题：

• 我们是否仍然将人工智能视为孤立的试点，而不是将其与核心工作流程连接起来？
• 在另一个工具或模型产生影响之前，我们是否需要共享数据和上下文？
• 哪些原型已经准备好进入生产阶段，从而真正实现价值？
• 哪些人工智能计划直接与成本降低、速度和客户影响等业务成果挂钩？
• 今天，人工智能应该在哪些业务领域运行重要的部分，而不是等到明年？

你的竞争优势不会来自于对人工智能的实验。它将来自于你如何快速地将其投入实际应用，依托一个建立在自身智能基础上、运行在可靠基础之上的系统。

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