11月30日，微軟首席執(zhí)行官Satya Nadella 接受海外播客MD MEETS的訪談。本次對話深入探討了探討了AI 智能的本質(zhì)與“模仿”的局限，Scaling Law 的邊際效應(yīng)、AI 時(shí)代的企業(yè)主權(quán)與新工作流、生產(chǎn)力悖論與泡沫論的經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、微軟與 OpenAI 的競合形態(tài)、能源瓶頸下的全球算力博弈，以及 AI 時(shí)代人類“語境工程”與同理心的不可替代性。

Satya Nadella指出，盡管 Scaling Law在文本數(shù)據(jù)上產(chǎn)生了驚人的指令跟隨能力，但目前的 AI 本質(zhì)上仍處于“模仿游戲”階段，尚未觸及真正的“認(rèn)知核心”。他引用 Andrej Karpathy 的觀點(diǎn)提出，破解智能的下一個(gè)科學(xué)突破在于“扔掉所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，僅保留學(xué)習(xí)算法本身。Satya 認(rèn)為，現(xiàn)有模型是在機(jī)械復(fù)述中混合了強(qiáng)大的模式識(shí)別，未來在于將模型的“知識(shí)庫”與其“認(rèn)知核心”徹底分離，這不僅是科學(xué)上的突破，更是解決能源效率的關(guān)鍵。

Satya Nadella 重新定義了 AI 時(shí)代的商業(yè)護(hù)城河，提出了“企業(yè)主權(quán)”。他指出，未來企業(yè)的生存關(guān)鍵不在于接入一個(gè)通曉萬物的通用模型，而在于是否建立了自己的“AI 工廠”和獨(dú)特的“基礎(chǔ)模型”。他強(qiáng)調(diào)，如果一切都依賴于外部模型，企業(yè)將失去主權(quán)；真正的競爭力在于將企業(yè)獨(dú)有的知識(shí)復(fù)利化。針“AI 泡沫論”，Satya指出，唯一的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是技術(shù)必須跑贏經(jīng)濟(jì)增長，帶來廣泛的 GDP 提升。

Satya還回應(yīng)了微軟與 OpenAI 的競合關(guān)系，他將兩家公司比作“共享底盤設(shè)計(jì)”的兩家賽車制造商，雙方在系統(tǒng)與供應(yīng)鏈層面共享核心引擎以獲取規(guī)模效應(yīng)，但在產(chǎn)品端保持獨(dú)立競爭。

關(guān)于未來工作，Satya 指出盡管 AI Agent 將接管大量工作，人類的“同理心”和“物理在場”不可替代。他認(rèn)為，AI 尚未學(xué)會(huì)捕捉社交信號(hào)的“語境工程”，而這種基于情感與協(xié)作的語境感知，正是人類的護(hù)城河。

01

目前的 AI 仍是模仿，真正的突破在于將模型知識(shí)與認(rèn)知核心分離

Satya，我想和你聊聊人工智能。你經(jīng)常被問到這個(gè)話題，在這個(gè)領(lǐng)域里你是否會(huì)感到厭煩？回顧這段時(shí)間，有什么信息或經(jīng)歷讓你對人工智能最感驚訝？此外，大語言模型在涉及情感，或者說是偽造情感，以及創(chuàng)造力甚至幽默時(shí)特別令人信服，這是否在你的預(yù)料之中？

Satya Nadella:在這個(gè)領(lǐng)域是不可能感到厭煩的，只會(huì)感到興奮。每一天你都會(huì)感謝自己，慶幸我們能通過構(gòu)建這些技術(shù)來完成使命。但歸根結(jié)底，值得慶祝的是這些技術(shù)的使用。

你問到驚訝之處，回顧我在生成式 AI 領(lǐng)域的旅程，包括我們要如何與 OpenAI 建立合作關(guān)系，如何在當(dāng)時(shí)顯然不符合傳統(tǒng)觀念的情況下贊助他們并下重注，這一切的關(guān)鍵在于要有一個(gè)有準(zhǔn)備的頭腦。Bill Gates 在 1995 年創(chuàng)立了 Microsoft Research。他的想法是 Xerox PARC 曾啟發(fā)了許多公司，無論是 Microsoft 還是 Apple，如果沒有它，我們和整個(gè) PC 行業(yè)就不會(huì)存在。所以他想創(chuàng)建一個(gè)基礎(chǔ)研究機(jī)構(gòu)，事實(shí)上我們就職的第一個(gè)小組就是語音小組。我們一直在做這件事，甚至癡迷于自然語言。畢竟 Microsoft 是一家生產(chǎn)力公司，我們思考文本，思考自然語言，無論是語音還是文本形式。有趣的是，我們在這個(gè)方向上進(jìn)行了多次嘗試，并且堅(jiān)持不懈。

后來 Sam Altman 團(tuán)隊(duì)表示打算將 Transformers 應(yīng)用于文本。有趣的是，2016 年時(shí)他們更專注于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，盡管最近強(qiáng)化學(xué)習(xí)又重回視野，但他們最初的重點(diǎn)并不完全在文本上。到了 2019 年，他們決定真正追求應(yīng)用于 Transformers 和自然語言的 Scaling Laws（縮放定律）。那就是魔法時(shí)刻。如果你問發(fā)生了什么，雖然后來我們也加入了一些其他技術(shù)，現(xiàn)在新事物也在逐漸融合，但當(dāng)時(shí)沒有人想到將 Scaling Laws 應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生指令跟隨能力。

其中一個(gè)神奇的時(shí)刻涉及兩個(gè)產(chǎn)品：GitHub Copilot 和 ChatGPT。GitHub Copilot 出現(xiàn)得更早，基于類似 Codex 的模型。我們可以看到連續(xù)敲擊 Tab 鍵就能獲得代碼補(bǔ)全?？吹侥且荒粫r(shí)我真的感覺這太瘋狂了，它就像是在補(bǔ)全你的想法，不僅僅是拼寫糾正，而是在高速補(bǔ)全你的思維。那是第一個(gè)突破。隨后基于指令跟隨能力，聊天功能出現(xiàn)了。只需稍微教模型一點(diǎn)關(guān)于如何對話的知識(shí)，它就能進(jìn)行交流。這就是 GPT-3.5 和 ChatGPT 時(shí)刻，之后的事情就順理成章了。如果要總結(jié)一個(gè)教訓(xùn)，那就是算力，或者說算力的對數(shù)規(guī)模就是智能。顯然我們需要變得更有效率，因?yàn)閷?shù)級(jí)增長并不是一件輕松的事，這并非獲取智能的最佳算力花費(fèi)方式。但話雖如此，Scaling Laws 確實(shí)正在起作用。

（關(guān)于情感模擬與認(rèn)知核心）我認(rèn)為歸根結(jié)底這是一個(gè)模仿游戲。目前這些仍是需要解答的重大科學(xué)問題。也就是說，我們并沒有發(fā)現(xiàn)所謂的認(rèn)知核心。Andrej Karpathy 最近提到的一個(gè)思維模型我認(rèn)為很貼切：如果你真的想破解智能，需要扔掉所有數(shù)據(jù)。本質(zhì)上你不能只是機(jī)械復(fù)述，必須扔掉所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，只保留學(xué)會(huì)的學(xué)習(xí)算法。

試想一下，嬰兒出生后通過體驗(yàn)世界來學(xué)習(xí)。我們今天擁有的這種準(zhǔn)機(jī)器有時(shí)確實(shí)在機(jī)械復(fù)述，但在復(fù)述的同時(shí)也擁有強(qiáng)大的模式識(shí)別能力。它確實(shí)具有某種我稱之為涌現(xiàn)的認(rèn)知核心，這種核心與它擁有的知識(shí)混合在一起。如果能將模型的知識(shí)與其認(rèn)知核心分離出來，那將是下一個(gè)重大的科學(xué)突破。順便說一句，如果能做到這一點(diǎn)，能源效率將會(huì)高得多。畢竟人腦的功率只有約 10 瓦。因此我們需要更多的科學(xué)研究來幫助我們理解擁有一個(gè)認(rèn)知核心學(xué)習(xí)算法意味著什么。

02

微軟的再造與“無所不學(xué)”的領(lǐng)導(dǎo)力

你在公開場合多次提到微軟的轉(zhuǎn)型，這基本上是公司的再造，同時(shí)也是你個(gè)人的再造。那么對于Microsoft 和你自己，最艱難的部分是什么？在這個(gè)過程中，你自己是否也需要改變技能組合？你發(fā)展了什么以前沒有的能力，還是說用完全相同的技能就能管理這場轉(zhuǎn)型？

Satya Nadella:這是一個(gè)很棒的問題，對于我們所有人來說都至關(guān)重要。對我而言有兩點(diǎn)。

Bill 在創(chuàng)辦 Microsoft 時(shí)最初的前提，對于我們過去 50 年的成功是一個(gè)非常有益的框架。他說有一場軟件革命即將發(fā)生。他在 1975 年沒有軟件行業(yè)的時(shí)候就說了這番話。當(dāng)時(shí)只有 IBM、DEC 這樣的系統(tǒng)公司，還沒有 PC 概念，微型計(jì)算機(jī)革命也未發(fā)生，甚至不清楚是否會(huì)出現(xiàn)軟件行業(yè)。但他當(dāng)時(shí)就認(rèn)為軟件是最具可塑性的資源，我們要成為一家軟件工廠。這并不是關(guān)于構(gòu)建操作系統(tǒng)、語言工具或 Office 軟件，這些都是隨之而來的。Microsoft 的道路一直蜿蜒曲折。大多數(shù)人不記得我們是先為 Mac 構(gòu)建了 Office，后來才推出 Windows。我們的第一個(gè)工具是 Basic 解釋器，在 Windows 之前就構(gòu)建了飛行模擬器。所以我們主要是一家軟件工廠，致力于構(gòu)建世界需要的任何東西。這就是幫助我們度過 50 年的態(tài)度。即使技術(shù)從 PC 時(shí)代演變到云時(shí)代，根本的游戲規(guī)則始終是：你是一家偉大的軟件工廠。

但現(xiàn)在，我們必須幫助像 Axel Springer 這樣的公司建立你們自己的軟件工廠。游戲規(guī)則變了，無論我們做什么，都需要讓每個(gè)公司創(chuàng)建自己的 AI 和軟件工廠。這是一個(gè)巨大的范式轉(zhuǎn)移。所以必須回到核心使命：我們代表什么？我們關(guān)于信任和賦能的品牌形象是什么？并用一種學(xué)習(xí)新事物的文化來加強(qiáng)它。我總是回歸到目標(biāo)感、使命感和文化，并在技術(shù)和商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的新世界中對其重新詮釋。

（關(guān)于個(gè)人技能的重塑）我們經(jīng)常引用兒童心理學(xué)和 Carol Dweck 的成長型思維概念。提到技能組合，我認(rèn)為為了保持長期相關(guān)性，最重要的技能是你如何做一個(gè)無所不學(xué)的人，而不是一個(gè)無所不知的人。

這是核心所在。特別是當(dāng)你已經(jīng)獲得成功時(shí)這變得更加困難，因?yàn)槟惚仨毻裟切┳屇愠晒Φ氖虑槿W(xué)習(xí)新東西。即使這個(gè)周末我也花了所有時(shí)間試圖理解新公司是如何構(gòu)建產(chǎn)品的，這與我們過去的方式不同。我們的規(guī)模是巨大的優(yōu)勢，但也是巨大的劣勢。這是一個(gè)巨大的劣勢，因?yàn)闉榱俗屛以诋a(chǎn)品、科學(xué)和基礎(chǔ)設(shè)施之間協(xié)調(diào)，我有三個(gè)部門負(fù)責(zé)人分別管理。而在初創(chuàng)公司，他們可能全部坐在一張小桌子上協(xié)調(diào)這三者。重新學(xué)習(xí)在從舊世界到新世界中創(chuàng)造生產(chǎn)力的魔法，你必須這樣做。要做到這一點(diǎn)，必須擁有好奇的心態(tài)，能夠埋頭苦讀，不讓自我成為阻礙。這是一件艱難的事情。

03

企業(yè)的未來不在于依賴通用模型，而在于建立自己的 AI 工廠

哪些公司將在AI 轉(zhuǎn)型中生存或受益？對于其他公司的領(lǐng)導(dǎo)者以及公司本身來說，需要什么樣的技能組合？此外，你認(rèn)為有一天會(huì)有完全由 AI 發(fā)明和運(yùn)行的公司嗎？

Satya Nadella:我認(rèn)為需要更多討論的是：在AI 世界里公司的未來是什么？

之前大家都在談?wù)摂?shù)字系統(tǒng)，如 Office、ERP、CRM 等，它們數(shù)字化了圍繞人、地點(diǎn)和事物的資產(chǎn)，加速了知識(shí)流轉(zhuǎn)。Andy Grove 曾說，任何公司的好壞取決于它創(chuàng)造新知識(shí)并將新知識(shí)擴(kuò)散到整個(gè)組織的能力。數(shù)字技術(shù)曾對此起到了推動(dòng)作用?，F(xiàn)在 AI 帶來了另一個(gè)層面的推動(dòng)。我認(rèn)為今天真正的問題是 AI 時(shí)代一家公司的主權(quán)。如果一切都依賴于一個(gè)通曉所有的模型，那么每個(gè)公司需要回答的問題是：我知道什么是獨(dú)特的？

更重要的是如何參與這個(gè)游戲？如何確保不會(huì)迷戀某一個(gè)模型公司？現(xiàn)實(shí)世界中的每個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者必須最關(guān)心的是：我是否有自己的AI 工廠，能夠創(chuàng)建自己的基礎(chǔ)模型？這不是關(guān)于慶祝別人的基礎(chǔ)模型。每個(gè)公司的未來將是某種獨(dú)特的基礎(chǔ)模型，代表了他們的知識(shí)并且持續(xù)改進(jìn)。你們 Axel Springer 會(huì)想要構(gòu)建自己的基礎(chǔ)模型，這對你們公司的知識(shí)和復(fù)利能力是獨(dú)特的。無論是在軟件、內(nèi)容還是制造業(yè)，我們所有人都必須創(chuàng)建自己的AI工廠，創(chuàng)建對我們需要獨(dú)特的基礎(chǔ)模型。

（關(guān)于全自動(dòng) AI 公司）我認(rèn)為那有點(diǎn)太牽強(qiáng)了，難以想象。如果有人說我們將擁有熄燈工廠，但實(shí)際上即便我的數(shù)據(jù)中心在建造安裝后可以自主運(yùn)行，前期仍需要很多人。五年或十年后自動(dòng)化水平會(huì)令人震驚，但依然需要人。

我更相信宏觀授權(quán)和微觀引導(dǎo)這一新范式。我授權(quán)給一群 AI Agent，早上對它們說幫我做這項(xiàng)工作。它們?nèi)?zhí)行，一天結(jié)束時(shí)回來報(bào)告完成了什么、哪里卡住了、哪里需要指導(dǎo)。所以我需要一個(gè)新的收件箱，處理的不是電子郵件，而是所有 AI Agent 的微觀引導(dǎo)信息。軟件的未來將圍繞新的收件箱、消息工具和空白畫布上的新光標(biāo)。人類將需要一個(gè)與 AI 的接口，即使隨著自動(dòng)化水平增加，人類的能動(dòng)性仍是非常重要的一部分。

04

檢驗(yàn) AI 是否為泡沫的唯一標(biāo)準(zhǔn)

大家都在談?wù)撋a(chǎn)力和效率，Gartner 的一項(xiàng)調(diào)查顯示，74% 的大公司 CFO 相信通過 AI 能獲得顯著效率收益，但只有 5% 的人已經(jīng)看到了實(shí)際效果，你怎么解釋這個(gè)差距？該調(diào)查還預(yù)測到 2027 年 40% 的企業(yè) AI 項(xiàng)目將會(huì)失敗，這種懷疑主義來自哪里？

此外，目前市場上似乎多了一些對AI 能成為“不可阻擋的增長引擎”的懷疑，甚至擔(dān)心這是否是一個(gè)泡沫。特別是考慮到 Sam Altman 曾被問及一家營收 130 億的公司卻承諾 1.4 萬億投入的合理性，這種趨勢將如何發(fā)展？是線性的單向增長，還是會(huì)有修正期？

Satya Nadella:實(shí)際上，這可能是導(dǎo)致所謂“企業(yè)競爭力分水嶺”的根本因素之一。僅就 Microsoft 自身而言，這正在帶來巨大的生產(chǎn)力變革。無論是在客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈運(yùn)營，還是你提到的財(cái)務(wù)預(yù)測領(lǐng)域，實(shí)際上，這不再只是自上而下的推行，而是一場正在發(fā)生的自下而上的革命。它消除了繁瑣的機(jī)械性工作，提高了產(chǎn)出質(zhì)量，并改善了工作流。

舉個(gè)小例子：我們已經(jīng)變成了一個(gè)資本非常密集的行業(yè)，正在建設(shè)大量的數(shù)據(jù)中心。我們在全球擁有 500 多家光纖運(yùn)營商。光纖歸根結(jié)底是物理資產(chǎn)，會(huì)被切斷或出故障，需要人工修理。以往與光纖運(yùn)營商的互動(dòng)非常依賴人工，所以負(fù)責(zé)管理這些事務(wù)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)完整的 AI Agent 系統(tǒng)來處理這一切。這是唯一的辦法。我們在過去 18 個(gè)月里增加的數(shù)據(jù)中心容量相當(dāng)于 Azure 最初 15 年的總和。這種規(guī)模相當(dāng)驚人，我們管理它的唯一方法就是利用這些 AI 工具。

回到你的觀點(diǎn)，Mathias，這對你的 Gartner 報(bào)告非常重要。我認(rèn)為企業(yè)必須學(xué)習(xí)四五件事。首先是思維模式。這不是簡單地把 AI 加到現(xiàn)有的東西上，而是必須用 AI 來重新構(gòu)想變革管理。在 90 年代，我們常談?wù)摗皹I(yè)務(wù)流程重組”，現(xiàn)在是時(shí)候重拾這種思維模式了。第二，你需要建立新的工具體系。這是我們可以提供的，但你必須裝備一套新工具并將其應(yīng)用到新流程中。第三，你需要應(yīng)用工具的技能儲(chǔ)備。對我來說這是組合拳。此外，還需要數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)不能受限于現(xiàn)有的孤島系統(tǒng)，必須跨多個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

因此，如果你能組合思維模式、工具體系、技能儲(chǔ)備和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并加以應(yīng)用，這才是構(gòu)建AI系統(tǒng)的方式。如果你打算像處理去年的普通IT 項(xiàng)目那樣去處理它，注定會(huì)失敗。這就是為什么我認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)層面必須進(jìn)行大量艱苦工作，重塑 IT 技能棧。這很難，因?yàn)樗婕白兏锕芾怼Ｋ枰_明的領(lǐng)導(dǎo)力，需要人們重新掌握技能，適當(dāng)?shù)亟缍?xiàng)目范圍并選擇合適的項(xiàng)目。

（關(guān)于AI 泡沫的看法）Mathias，我的思考方式很簡單。歸根結(jié)底，測試標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)：它需要在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)生廣泛影響，改變生產(chǎn)力曲線并帶來廣泛的GDP增長。因?yàn)闆]有什么能跑贏經(jīng)濟(jì)增長，任何供給側(cè)的變革最終都必須滿足需求側(cè)的需求。隨著時(shí)間的推移，這些必須見效。否則正如你所說，它將是一個(gè)泡沫。

但我們有信心的原因不是基于想象的未來，而是因?yàn)槲磥硪呀?jīng)到來，只是分布不均。如果我沒有在 2019 或 2020 年看到 GitHub Copilot 的實(shí)際效果，我不認(rèn)為我們會(huì)進(jìn)行那些投資。我看到了 Copilot 在推理能力上的改進(jìn)速度。就在這個(gè)周末，發(fā)生了一些令人難以置信的事情，甚至是在回復(fù)一封電子郵件時(shí)。它不只是按下按鈕生成一些英語回復(fù)，而是真的對問題進(jìn)行了推理。感覺就像一個(gè)思想伙伴在和我一起工作，幫我向發(fā)件人提出精確的問題。

這很神奇，可以加速一切。正是這種信心讓我們相信這些工具和技術(shù)正在產(chǎn)生真正的影響?？纯次覀兊氖杖?，上季度財(cái)報(bào)顯示 Azure 增長了 40%，這是基于龐大基數(shù)的真實(shí)數(shù)字。如果沒有這些，我們甚至沒有信心進(jìn)行那些巨額支出。所以我完全同意你的觀點(diǎn)，它必須產(chǎn)生廣泛的經(jīng)濟(jì)影響。技能集需要更加普及，回報(bào)不能僅限于某個(gè)大陸、某個(gè)行業(yè)里的少數(shù)幾家公司，必須是一個(gè)更廣泛的現(xiàn)象。否則，這將是一條死胡同。

我對這條道路充滿信心，但發(fā)展不會(huì)是線性的。因此，我們非常自律。我們在資本支出方面做的關(guān)鍵事情之一，是在全球建立一個(gè)通用算力集群，擁有所有合規(guī)控制權(quán)，既可以用它來訓(xùn)練，也可以用來推理，處理介于兩者之間的所有任務(wù)，并且跨越多個(gè)代際。你必須在投資方式上保持極強(qiáng)的紀(jì)律，取得穩(wěn)步進(jìn)展，最重要的是，確保技術(shù)真正擴(kuò)散到全世界和每一個(gè)公司。

05

OpenAI 與內(nèi)部賽馬

我很想聽聽OpenAI 和 Microsoft 之間的真實(shí)關(guān)系，過去幾年發(fā)生了什么，目前狀況如何？但這中間是否存在競爭張力，這還算是伙伴關(guān)系嗎？在 AI 經(jīng)濟(jì)中，伙伴關(guān)系的角色是否發(fā)生了根本性變化？此外，你似乎同時(shí)押注了 Sam Altman 和 Mustafa Suleyman 兩匹賽馬，且其中一匹必須幫助另一匹，從長遠(yuǎn)來看這如何運(yùn)作？

Satya Nadella:首先，考慮到起點(diǎn)，這種感覺很棒。最初它是一個(gè)非營利研究實(shí)驗(yàn)室，我們贊助了他們的工作，幫助他們擴(kuò)大規(guī)模，顯然我們也從中受益。雖然在邊緣業(yè)務(wù)上存在競爭張力，但在核心層面，他們現(xiàn)在是一家非常成功的公司，我們是主要投資者。我們擁有IP 權(quán)益，可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新。我們也有建立自己模型的雄心?？偟膩碚f，我感覺非常好。此外，我很高興我們還創(chuàng)建了世界上最大的非營利組織之一。OpenAI Foundation 和蓋茨基金會(huì)是兩個(gè)與 Microsoft 緊密關(guān)聯(lián)的非營利組織。

（關(guān)于競爭張力）這最初是作為對研究實(shí)驗(yàn)室的贊助開始的。你可以這樣想：OpenAI 今天與所有人競爭，包括 Google，在 Sora 上與 Meta 競爭，他們要開發(fā)設(shè)備，所以也會(huì)與 Apple 競爭。某種程度上作為投資者，我很高興 OpenAI 擁有巨大的雄心并展示出進(jìn)步。但歸根結(jié)底，Microsoft 完全有能力執(zhí)行我們需要做的事情。

（關(guān)于伙伴關(guān)系的變化）我認(rèn)為更重要的是人們?yōu)槭裁匆献?？是為了獲得杠桿效應(yīng)。這總是關(guān)乎垂直整合與專業(yè)化的問題。每個(gè)人都可以說“我要自己發(fā)電直到產(chǎn)出產(chǎn)品”，但歸根結(jié)底，專業(yè)化有其作用。只要能將伙伴關(guān)系和專業(yè)化結(jié)合起來，進(jìn)行組合創(chuàng)新，從而做成獨(dú)特的事情并獲得杠桿效應(yīng)，這就是核心論點(diǎn)，也是正和博弈。

我最擔(dān)心的是：未來的制藥公司、媒體公司、汽車公司，如何以聰明的方式與科技公司合作，以保持自身能力的主導(dǎo)權(quán)？科技行業(yè)天生就有合作、專業(yè)化和差異化的基因。但我擔(dān)心其他行業(yè)不僅僅面臨數(shù)據(jù)隱私問題，更重要的是是否有能力編排多個(gè)合作伙伴，最終建立我之前描述的東西：你自己的 AI 能力，你自己的 AI 工廠。這將是關(guān)鍵。就像我們沒有所謂的“電力行業(yè)”，而是每個(gè)人都使用電力一樣，每個(gè)人也都將使用 AI 來創(chuàng)造增值輸出。

（關(guān)于 Sam 與 Mustafa）更好的隱喻是：我們各自有一套產(chǎn)品，這是我們競爭的地方，但我們共享核心引擎。就像兩家汽車制造商共享底盤設(shè)計(jì)一樣，因?yàn)榈妆P設(shè)計(jì)具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。我們在系統(tǒng)層面大量合作，包括建設(shè) AI 工廠的計(jì)劃。這就像擁有兩個(gè)品牌、兩個(gè)產(chǎn)品。在我們的產(chǎn)品中，我們將同時(shí)使用 Mustafa 的模型和 Microsoft AI。我們有一個(gè)很棒的團(tuán)隊(duì)并正在擴(kuò)張。我們甚至可能使用其他前沿模型，因?yàn)槲覀儾幌胧苤朴谌恕Ｎ覀兿矚g OpenAI，擁有對其技術(shù)的免版稅訪問權(quán)，所以我們想最大化利用這一點(diǎn)。但歸根結(jié)底，我們也有很多方式來共享核心引擎部件及其供應(yīng)鏈。

Bill Gates 真的在你打算進(jìn)行第一筆十億美元投資時(shí)警告過不要投資 OpenAI 嗎？如果是這樣，他后來道歉了嗎？

Satya Nadella:不，你知道，Bill 像我們所有人一樣，認(rèn)為那是一個(gè)瘋狂的賭注。老實(shí)說，決定投入十億美元在當(dāng)時(shí)并不容易，因?yàn)樗^對是一個(gè)未知數(shù)。他和其他人一樣，懷疑這種針對文本的 Scaling Laws 是否會(huì)起作用。

坦率地說，即使在起步階段，他也是相當(dāng)懷疑的，直到 GPT-4.0。我們在他家里做了一個(gè)著名的演示，他用自己的 MCAT 醫(yī)學(xué)測試等題目進(jìn)行了測試。那就是他改變態(tài)度的時(shí)候。

Bill 的核心信念更傾向于符號(hào)邏輯，他不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派的人。他之前不相信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接學(xué)習(xí)，而是希望用符號(hào)邏輯來學(xué)習(xí)人、地點(diǎn)和事物之間的關(guān)系。這是我第一次看到他轉(zhuǎn)變觀念。如果你有機(jī)會(huì)和他交談，他肯定還會(huì)說：“這很棒，但它需要一個(gè)基于符號(hào)邏輯的認(rèn)知核心?！崩蠈?shí)說，我認(rèn)為他是對的。因?yàn)槟悴荒苤灰蕾囈慌_(tái)雖然令人激動(dòng)但不可預(yù)測、能力參差不齊的機(jī)器。如果在任務(wù)關(guān)鍵型系統(tǒng)中部署 AI，而它偶爾犯錯(cuò)你卻不知道何時(shí)發(fā)生，那是非常成問題的。

06

能源瓶頸：每瓦特每美元的 Token 產(chǎn)出率

電力似乎正變得稀缺。例如在弗吉尼亞有一個(gè)47 吉瓦容量的數(shù)據(jù)中心計(jì)劃，大致相當(dāng)于 47 座核電站。這個(gè)問題能多快解決？是靠現(xiàn)有的能源技術(shù)，還是需要像核聚變這樣快速的新創(chuàng)新？為了解決這個(gè)問題，AI 公司某種程度上需要變成能源公司嗎？那你最看重未來哪種能源技術(shù)的發(fā)展？

Satya Nadella:我認(rèn)為這一觀點(diǎn)是正確的。我們需要真正的全方位創(chuàng)新。我們要做好那些基礎(chǔ)性工作，比如如何優(yōu)化審批流程，使其更快、更好？如何加快建設(shè)速度？這不僅僅關(guān)乎電網(wǎng)現(xiàn)代化。我們能否采用部署更快的用戶側(cè)解決方案，并在上線的同時(shí)助力電網(wǎng)升級(jí)？我們?nèi)绾卧诩涌旖ㄔO(shè)許可的同時(shí)，確保符合包括環(huán)保在內(nèi)的所有法規(guī)？

歸根結(jié)底，我所處的這個(gè)行業(yè)需要贏得消耗能源的社會(huì)許可，前提是我們能為世界帶來積極影響。畢竟這回到了你之前的問題。我們不能僅僅說“我要消耗全球 4-5% 的能源”。好消息是我們的起點(diǎn)很低。你看數(shù)據(jù)的話，目前大概是 3-4%，也許到本十年末會(huì)達(dá)到 5% 或 10%。大部分的能源增長都發(fā)生在這一領(lǐng)域，這也是為什么我認(rèn)為它帶來了巨大壓力。但這必須轉(zhuǎn)化為廣泛的經(jīng)濟(jì)增長，這樣我們才能獲得消耗能源的社會(huì)認(rèn)可。回到你的觀點(diǎn)，我們需要能源來源的創(chuàng)新，也需要在使用方式上的創(chuàng)新，即我所說的能效。在這個(gè)領(lǐng)域有很多工作正在進(jìn)行。

（關(guān)于 AI 公司是否轉(zhuǎn)型能源公司）我不這么認(rèn)為。我覺得這將是新價(jià)值鏈融合的另一個(gè)領(lǐng)域，在這個(gè)鏈條中會(huì)有巨大的創(chuàng)新和高度的專業(yè)化，并產(chǎn)生復(fù)利效應(yīng)?；蛟S有一兩個(gè)領(lǐng)域我們會(huì)做一些所謂的“用戶側(cè)”項(xiàng)目，看起來像涉足了能源業(yè)務(wù)。但我堅(jiān)信，你不能垂直整合進(jìn)每一個(gè)你不擅長且缺乏專業(yè)知識(shí)的領(lǐng)域。但針對你的觀點(diǎn)，換個(gè)角度想：我們作為超大規(guī)模云服務(wù)商的能源承購需求，對于下一個(gè)偉大的能源企業(yè)家或現(xiàn)有的能源公司來說，可能是一個(gè)巨大的激勵(lì)因素。

（關(guān)于看好的能源技術(shù)）坦率地說，目前我們簽署了一些核能購電協(xié)議，還要看具體進(jìn)展如何。顯然我們目前也在利用各種形式的可再生能源。實(shí)際上，我們可能是全球最大的可再生能源承購方。因此我覺得我們不會(huì)對任何一種能源形式持教條主義態(tài)度。但我還要說的是，當(dāng)我看數(shù)據(jù)中心賬單時(shí)，有趣的是我們在電網(wǎng)現(xiàn)代化上的投入也很大。因?yàn)樽罱K，電網(wǎng)供電和穩(wěn)定的基荷電力才是最重要的，所以我們需要多管齊下。

我們必須談?wù)剼W洲，特別是德國棄用了核能，這是否限制了你們在歐洲的擴(kuò)張計(jì)劃？德國應(yīng)該重啟核能嗎？如果不回歸核能且沒有新技術(shù)，德國是否會(huì)錯(cuò)過AI 帶來的價(jià)值創(chuàng)造？

Satya Nadella:我不太清楚具體的細(xì)節(jié)，但我們正在德國建設(shè)數(shù)據(jù)中心。我們在德國需要能源，顯然我們將依賴德國的政策和德國生產(chǎn)能源的能力。因?yàn)闅w根結(jié)底，我認(rèn)為任何國家都必須衡量自己：如何能成為“每瓦特電力每美元成本生成 Token”的高效生產(chǎn)者？好消息是我們樂意投入資本。從某種意義上說，我們和其他公司會(huì)來建設(shè)數(shù)據(jù)中心，讓德國經(jīng)濟(jì)從中受益。但問題是，你需要具備競爭力的“每瓦特每美元 Token”產(chǎn)出率，因?yàn)槎▋r(jià)最終是本地化的。即使是德國公司，如果無法獲得最優(yōu)定價(jià)，他們就會(huì)轉(zhuǎn)向荷蘭或其他價(jià)格更具優(yōu)勢的地方。

（關(guān)于德國是否應(yīng)重啟核能）這不只是一個(gè)技術(shù)問題。所以與其由我來說，不如讓德國人民自己決定。但我會(huì)說，我認(rèn)為擁有能源能力至關(guān)重要?？纯疵绹緦谜P(guān)注的重點(diǎn)是確保有真正的能源上線。他們擔(dān)心兩件事：一是他們不想因?yàn)?AI 的新建設(shè)需求而增加美國公民的用電成本，二是我們?nèi)绾谓ㄔO(shè)更多能源以成為 AI 時(shí)代的領(lǐng)先者？我認(rèn)為這是每個(gè)國家都需要做的事。

（關(guān)于德國的機(jī)遇）我有幾點(diǎn)想法。你看德國，它很獨(dú)特。德國的競爭力不僅源于本土市場，更源于其遍布全球的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。我一直覺得德國很成功，德國本身是個(gè)大市場，應(yīng)該成為 AI 工廠以及能源等領(lǐng)域的偉大生產(chǎn)者。

但每次我去看珠寶商或牙醫(yī)，我都被德國中小企業(yè)的產(chǎn)品包圍。這讓我意識(shí)到德國的輝煌所在。這意味著德國更多是一個(gè)出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)體，比人們談?wù)摰倪€要顯著。因此，坦率地說，對于德國在 AI 時(shí)代的競爭力，最重要的是：他們能否利用其世界級(jí)的專有技術(shù)，將其與 AI 結(jié)合，創(chuàng)造出更多世界級(jí)的技術(shù)、知識(shí)、突破和創(chuàng)新，并出口到世界各地？比如看我們的數(shù)據(jù)中心建設(shè)。西門子正在做的事情，以及他們?nèi)绾握嬲蔀殛P(guān)鍵的一環(huán)，我們與他們建立了數(shù)字孿生，看到他們推向市場的創(chuàng)新真是太棒了，例如能加速一切的冷卻解決方案。我認(rèn)為所有這些都非常有利于德國的經(jīng)濟(jì)增長。

07

AI競賽中最終的贏家往往不是技術(shù)的發(fā)明者

談到歐洲，你認(rèn)為歐洲應(yīng)該追求AI 主權(quán)嗎？還是說這是一個(gè)錯(cuò)誤的目標(biāo)？但讓我們現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)，在 AI 競賽中，歐洲似乎并沒有扮演什么關(guān)鍵角色。如果是這樣，歐洲難道不應(yīng)該重新思考自己的策略嗎？

Satya Nadella:我認(rèn)為每個(gè)國家，無論是歐盟層面還是像德國這樣的國家層面，主權(quán)都是一個(gè)重要的考量。對美國也是如此。每個(gè)國家都想確保其供應(yīng)鏈的連續(xù)性、韌性，以及在運(yùn)作中的自主權(quán)。這也是我們做出所有這些承諾的原因之一。首先，我們在德國、在歐盟投入資本，承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。這些AI 工廠或云工廠不是坐落在美國，而是在歐洲大陸，在這些國家境內(nèi)。這是第一點(diǎn)。

第二，我們現(xiàn)在提供主權(quán)服務(wù)，無論是在公共云中，確保所有數(shù)據(jù)受到保護(hù)、加密，即數(shù)據(jù)平面和控制平面都要是主權(quán)的。我們在德國甚至有主權(quán)云和私有云選項(xiàng)。所以基本上，我覺得無論是在技術(shù)側(cè)、治理側(cè)還是法律側(cè)，我們都建立了一個(gè)框架來履行主權(quán)承諾。

但有一點(diǎn)我覺得很重要，大家都在談?wù)撨@個(gè)。但我感覺主權(quán)的新篇章是我之前提到的那個(gè)，它與上述這些無關(guān)。它是關(guān)于：一家德國汽車制造商或德國工業(yè)公司，如何擁有他們自己獨(dú)特的 AI 工廠和基礎(chǔ)模型？對我來說，這才是主權(quán)的真正定義。而不是說“我有一個(gè)控制平面和數(shù)據(jù)平面，我可以把虛擬機(jī)推送到那里”或者“我有加密數(shù)據(jù)”。這些都很重要，但如果你做了所有這些，卻在公司層面沒有在 AI 世界中實(shí)現(xiàn)主權(quán)的能力，即擁有自己的模型，那么我認(rèn)為，這是主權(quán)的新前沿。

（關(guān)于歐洲的角色與策略）關(guān)于這一點(diǎn)，我是Jeffrey Ding 學(xué)派的堅(jiān)定信徒，該學(xué)派的核心觀點(diǎn)是技術(shù)的擴(kuò)散。今天大家更多關(guān)注的是對某一種 AI 技術(shù)的炒作。但坦率地說，真正獲勝的國家將是那些能夠廣泛提升 AI 技能、并在經(jīng)濟(jì)中廣泛應(yīng)用 AI 的國家，包括醫(yī)療、制造、教育等領(lǐng)域，并以此推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。甚至可以說，具有諷刺意味的是：最終的贏家可能不是技術(shù)的生產(chǎn)者，而是技術(shù)的使用者和擴(kuò)散者。

Jeffrey 的書很值得一讀，因?yàn)樗暮诵挠^點(diǎn)是：歷史證明通用技術(shù)的關(guān)鍵不在于誰擁有領(lǐng)先的行業(yè)，而在于技術(shù)的擴(kuò)散。如果你接受這個(gè)論點(diǎn)，我會(huì)說德國或歐洲可能成為大贏家，只要他們肯下苦功夫，真正把技術(shù)引進(jìn)來，進(jìn)行再技能化并加以應(yīng)用。事實(shí)上，等到下次 Gartner 報(bào)告發(fā)布時(shí)，如果報(bào)告說在使用 AI 方面成功率最高的公司是德國公司，那就是你可以大舉押注的那一天。

08

人類的護(hù)城河：語境工程與 EQ

Satya，你說過技術(shù)越重要，同理心就顯得越發(fā)重要。這是不是你現(xiàn)在讓員工回歸 Microsoft 辦公室辦公的主要原因？但看起來人們確實(shí)比以往任何時(shí)候都更渴望面對面的互動(dòng)，各種現(xiàn)場活動(dòng)都在蓬勃發(fā)展。那么，你是否認(rèn)為這代表了一種文明的總體趨勢：隨著 IQ 逐漸成為機(jī)器的特長，EQ 變得比 IQ 更重要？

Satya Nadella:其實(shí)這非常有意思。在這個(gè)充滿AI、自動(dòng)化和自主智能體的時(shí)代，我們更需要意識(shí)到人類之間是如何協(xié)作的。事實(shí)上，作為最佳的協(xié)作工具，“實(shí)體工作場所”是無法被替代的。歸根結(jié)底，我們確實(shí)從遠(yuǎn)程辦公中學(xué)到了很多關(guān)于異地協(xié)作的經(jīng)驗(yàn)，但確實(shí)有一種真實(shí)的感覺：如果不把大家聚在一起，就會(huì)失去一些東西。

當(dāng)我思考我所謂的“新生產(chǎn)函數(shù)”時(shí)，關(guān)鍵在于如何讓產(chǎn)品人員、科研人員和基礎(chǔ)設(shè)施人員以全新的方式真正協(xié)作，去構(gòu)建產(chǎn)品。這正是迷人之處：AI尚未學(xué)會(huì)必要的“語境工程”，而人類卻具備這種能力。我可以捕捉社交信號(hào)，感知情感暗示，并將這些融入到我積累知識(shí)、協(xié)作和創(chuàng)新的方式中。所以我認(rèn)為，物理空間確實(shí)很重要。但我并不教條，我們將始終保持更大的靈活性。正如你所說，同理心要求我們更好地理解語境，同時(shí)不要在任何一端過于極端。

（關(guān)于IQ與EQ的博弈）我一直覺得 IQ 和 EQ 都很重要。Mustafa Suleyman 甚至喜歡談?wù)撋鐣?huì)智力，也就是 SQ。我認(rèn)為所有這些在人類社會(huì)中都至關(guān)重要。事實(shí)上，如果我們要擁有能夠與人類交互的 AI，它們也需要進(jìn)化出更好的感知力，懂得如何跨越這三個(gè)維度來滿足我們的需求。所以我認(rèn)同這一觀點(diǎn)。IQ 有它的一席之地，但不是這個(gè)世界上唯一需要的東西。我一直認(rèn)為，至少作為領(lǐng)導(dǎo)者，如果空有 IQ 而沒有 EQ，那簡直是對 IQ 的浪費(fèi)。

| 文章來源：數(shù)字開物

當(dāng)前AI大模型的爆發(fā)式增長加速突破傳統(tǒng)算力產(chǎn)業(yè)邊界，全面開啟算力基礎(chǔ)設(shè)施的破界重塑時(shí)代，標(biāo)志著中國IDC產(chǎn)業(yè)二十年發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。第二十屆中國IDC產(chǎn)業(yè)年度大典（IDCC2025）暨數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施科技展（DITExpo）即將于12月10日到11日在北京首鋼園正式召開，本次大會(huì)以“重塑算力 破界而生”為主題，全面匯聚全球算力產(chǎn)業(yè)鏈核心力量，聚焦生態(tài)協(xié)同、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用融合、可持續(xù)發(fā)展等關(guān)鍵領(lǐng)域，共同探索AI算力、算電協(xié)同、國產(chǎn)化生態(tài)、集群建設(shè)、綠色能源等關(guān)鍵領(lǐng)域的發(fā)展與突破。

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正重新映射產(chǎn)業(yè)“破界“邏輯

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【專欄】精品再讀