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（Kevin Scott：“長(zhǎng)期記憶”是AI創(chuàng)業(yè)最被忽視的機(jī)會(huì)）

2025 年 12 月 19 日，舊金山。

硅谷創(chuàng)業(yè)社區(qū) South Park Commons 的一場(chǎng)對(duì)話中，微軟 CTO Kevin Scott 聊職業(yè)拐點(diǎn)、與 OpenAI 合作、AI 時(shí)代更值錢的問(wèn)題為什么總被忽視。整場(chǎng)對(duì)話 56 分鐘，話題從創(chuàng)業(yè)試錯(cuò)，一路聊到開(kāi)源與閉源。

他最關(guān)鍵的一句話是：

AI 創(chuàng)業(yè)最怕的，不是技術(shù)落后，而是把“噪音”當(dāng)信號(hào)。

什么是噪音？

看起來(lái)像積極信號(hào)，但對(duì)你做的東西沒(méi)有價(jià)值，而且沒(méi)有關(guān)系的信息。 媒體熱度、投資人興趣、技術(shù)熱詞，這些信號(hào)容易獲取、容易量化，但可能正在把你引向錯(cuò)誤的方向。

這篇文章講四件事：

第一， Kevin 如何學(xué)會(huì)識(shí)別正確的信號(hào)。

第二，今天的創(chuàng)業(yè)者面對(duì)什么樣的環(huán)境。

第三， ChatGPT 為什么成功。

第四， 如何識(shí)別被忽視的真實(shí)信號(hào)。

第一節(jié)｜放棄有趣的技術(shù)，選擇值得做的事

Kevin Scott 原本想當(dāng)一名大學(xué)教授。博士期間他研究動(dòng)態(tài)二進(jìn)制翻譯，技術(shù)含量極高，但他后來(lái)放棄了。

原因很簡(jiǎn)單：這事除了我，幾乎沒(méi)人在意。

他說(shuō)：我花了大量時(shí)間研究這些優(yōu)化方法，能提升系統(tǒng)幾個(gè)百分點(diǎn)性能。寫論文、被引用、繼續(xù)寫論文……然后呢？

在學(xué)術(shù)界，這就是標(biāo)準(zhǔn)路線。但在真實(shí)世界里，這些百分比的提升沒(méi)有任何意義。Kevin 第一次意識(shí)到：學(xué)術(shù)界的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，和真實(shí)世界的價(jià)值判斷，根本不是一回事。

學(xué)術(shù)界看重論文數(shù)量、引用次數(shù)、同行認(rèn)可，這套機(jī)制清晰、容易量化。但真實(shí)世界在意的是：有多少人因此受益？產(chǎn)生了多大價(jià)值？

這兩套標(biāo)準(zhǔn)不一致，甚至是沖突的。

于是他從學(xué)術(shù)界出來(lái)，進(jìn)入Google。他做的第一個(gè)項(xiàng)目，是廣告審核流程的自動(dòng)化。這事聽(tīng)起來(lái)一點(diǎn)也不酷。Kevin說(shuō)：其實(shí)就是做一套自動(dòng)過(guò)濾規(guī)則，判斷廣告文案能不能用感嘆號(hào)、有沒(méi)有成人內(nèi)容。

但這個(gè)問(wèn)題值錢。每天 5000 萬(wàn)美元的廣告被卡住，人工審核處理不過(guò)來(lái)。就這么點(diǎn)改動(dòng)，最終每年幫 Google 省了近 10 億美元。

這讓他得到創(chuàng)始人獎(jiǎng)。

從那時(shí)起，他確定了一條職業(yè)準(zhǔn)則。做每一件事，第一眼先看它有沒(méi)有可能產(chǎn)生真正的影響，其次才是技術(shù)有多有趣。

他說(shuō)，人生是從放棄最復(fù)雜的技術(shù)，轉(zhuǎn)向最有價(jià)值的工作開(kāi)始的。

這是他第一次識(shí)別出正確的“信號(hào)”。

第二節(jié)｜容易獲取的反饋，往往是噪音

Kevin 20 年前做的那次選擇很簡(jiǎn)單：學(xué)術(shù)界 vs 商業(yè)世界，二選一。

今天的 AI 創(chuàng)業(yè)者面對(duì)的環(huán)境要復(fù)雜得多。

現(xiàn)在做創(chuàng)業(yè)比過(guò)去任何時(shí)候都便宜。但也正因?yàn)楸阋�，試錯(cuò)的人多了，噪音也就多了。

什么是噪音？

他給出定義：

看起來(lái)像是正反饋，但和產(chǎn)品價(jià)值無(wú)關(guān)的信息。

媒體熱搜、點(diǎn)贊數(shù)、風(fēng)投的興趣，這些都可能是噪音。很多創(chuàng)業(yè)者依賴的這些信號(hào)，恰恰也是最容易把你帶偏。

因?yàn)檫@些信號(hào)背后有自己的利益機(jī)制。

• 媒體需要流量，選擇有話題性的故事。

• 投資人看重多元的項(xiàng)目組合，對(duì)熱門賽道表現(xiàn)出興趣。

• 技術(shù)社區(qū)追逐最新的模型、最大的參數(shù)量。

但這些和有人愿意為你的產(chǎn)品買單是兩回事。

更麻煩的是，這些噪音還特別容易獲得。

你發(fā)一條帖子，幾百個(gè)贊；寫一篇文章，上了熱榜；見(jiàn)幾個(gè)投資人，都說(shuō)感興趣。你開(kāi)始覺(jué)得方向是對(duì)的。但這可能只是說(shuō)明：你踩中了一個(gè)熱門話題，成了轉(zhuǎn)發(fā)素材，而不是解決了真正的問(wèn)題。

很多創(chuàng)業(yè)者開(kāi)始往熱門概念上靠：“我們是AI+教育”、“AI時(shí)代的瀏覽器”、“GPT時(shí)代的新筆記工具”……

這些說(shuō)法新穎、容易講，但不等于有人真正需要。

Kevin 給了一個(gè)判斷方法：要分清楚兩件事。

一件事是你希望它發(fā)生；另一件事，是它不管有沒(méi)有你都會(huì)發(fā)生。真正適合創(chuàng)業(yè)的，是后者。

那么，什么才是真正的信號(hào)？

Kevin 用 ChatGPT 說(shuō)明。

第三節(jié)｜當(dāng)所有人卷模型，OpenAI在做什么

ChatGPT 上線時(shí)，用的是老模型。業(yè)內(nèi)很多人都見(jiàn)過(guò)，Kevin 說(shuō)，包括他自己在內(nèi)，沒(méi)人想到它會(huì)成為爆款。

那為什么它成了？

因?yàn)樗腥嗽谧芬粋�(gè)信號(hào)，OpenAI 在追另一個(gè)信號(hào)。

2022 年底，每個(gè)實(shí)驗(yàn)室都在追逐容易量化的數(shù)字：更大的參數(shù)量、更高的benchmark、更先進(jìn)的架構(gòu)。但這些是噪音。

OpenAI 關(guān)注的信號(hào)是：

• 普通人能不能零門檻使用

• 交互是否足夠自然

• 能否成為日常工具

這些才是真實(shí)需求。

ChatGPT 的改動(dòng)極小：一套老模型，加上 RLHF，加上一個(gè)輸入框。技術(shù)上沒(méi)有任何突破。但它讓普通人第一次可以直接和 AI 對(duì)話，不需要任何技術(shù)門檻。

Kevin 明確表示：

“它不是我們見(jiàn)過(guò)最強(qiáng)的模型，但第一次讓 AI 直接進(jìn)入了用戶生活。”

在他看來(lái)，這類機(jī)會(huì)有三個(gè)特征：

• 技術(shù)能力已經(jīng)夠了

• 但沒(méi)人認(rèn)真設(shè)計(jì)用法

• 因?yàn)榭雌饋?lái)太普通、太基礎(chǔ)、沒(méi)熱度而被忽略。

這些機(jī)會(huì)不會(huì)出現(xiàn)在熱詞榜上，也講不出宏大的故事，但可能打開(kāi)萬(wàn)億美元市場(chǎng)。

關(guān)鍵是：如何識(shí)別這樣的機(jī)會(huì)？

第四節(jié)｜識(shí)別真實(shí)信號(hào)的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)

為此，Kevin 給出了三個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)。

標(biāo)準(zhǔn) 1 ：看能力和使用的差距

他說(shuō)：現(xiàn)在不是 AI 不夠強(qiáng)，而是很多人不知道怎么把它用好。

這意味著什么？意味著機(jī)會(huì)不在能力端，而在使用端。

他舉了長(zhǎng)期記憶的例子。現(xiàn)在大模型能對(duì)話，但記不住歷史。用戶每次都要重新交代背景，AI 像個(gè)永遠(yuǎn)喝斷片的“實(shí)習(xí)生”。

技術(shù)上能解決嗎？完全可以。只需要做數(shù)據(jù)管道、內(nèi)容壓縮、歷史記錄。

但沒(méi)人做。

為什么？因?yàn)檫@不會(huì)上論文，也拿不到媒體關(guān)注。。

Kevin 說(shuō)：很多人不愿意做這件事，是因?yàn)樗雌饋?lái)像修修補(bǔ)補(bǔ)，不像創(chuàng)造。但這恰恰是真實(shí)信號(hào)。因?yàn)橛脩粽娴男枰�，技術(shù)能力已經(jīng)夠了，只是沒(méi)人認(rèn)真做。

標(biāo)準(zhǔn) 2：看誰(shuí)在制造噪音

如果媒體在報(bào)道、投資人在追逐、大公司在布局，這很可能是噪音。

這就像 Kevin 20 年前的選擇：他做的是所有人覺(jué)得不夠酷的事，但恰恰解決了真實(shí)問(wèn)題。今天同樣如此。已經(jīng)有太多資源在追逐那些熱門賽道，你作為創(chuàng)業(yè)者很難勝出。

真正的機(jī)會(huì)往往在被忽視的地方：大公司覺(jué)得太瑣碎、媒體覺(jué)得不吸引眼球、投資人覺(jué)得不夠宏大。

正因?yàn)楸缓鲆�，�?jìng)爭(zhēng)反而更小。

標(biāo)準(zhǔn) 3 ：做小實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

Kevin說(shuō)，做工具的成本已經(jīng)非常低了。現(xiàn)在真正缺的，是愿意動(dòng)手的人。

比如：

• 讓 AI 記住用戶歷史。搭個(gè)簡(jiǎn)單的上下文緩存，看用戶是否真的需要。

• 用現(xiàn)有工具搭建一個(gè)端到端流程。把 AI 對(duì)話、自動(dòng)化工具、文檔系統(tǒng)連起來(lái)，做一次完整閉環(huán)，看能不能真正替代人工。

• 不寫 PPT，直接做交互原型。從產(chǎn)品體驗(yàn)出發(fā)，而不是從概念包裝出發(fā)。

現(xiàn)在是 AI 創(chuàng)業(yè)最好的時(shí)候，因?yàn)槟憧梢圆豢款A(yù)測(cè)未來(lái)，只靠動(dòng)手做個(gè)小實(shí)驗(yàn)，就能找到好的方向。

關(guān)鍵是分清噪音和真實(shí)信號(hào)。

你是追逐容易講的故事，還是解決真正的問(wèn)題？

結(jié)語(yǔ)｜信號(hào)比方向更重要

Kevin Scott 說(shuō)，他不追求快樂(lè)，只想做有意義的事。

因?yàn)橛幸饬x的事，自帶清晰的信號(hào)。

20 年前，Kevin 只需要選擇：學(xué)術(shù)界還是商業(yè)世界。今天的創(chuàng)業(yè)者面對(duì)更復(fù)雜的環(huán)境：媒體熱度、投資人興趣、技術(shù)熱詞，哪些是噪音？哪些是信號(hào)？

Kevin 的方法是：不要靠判斷去猜，要靠行動(dòng)去驗(yàn)證。

做工具的成本從未如此低，但噪音也從未如此多。

找對(duì)信號(hào)，比找對(duì)方向更重要。

識(shí)自AI

本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自微軟CTO Kevin Scott于2025年12月18日在South Park Commons播客Minus One的訪談等網(wǎng)上公開(kāi)素材，屬評(píng)論分析性質(zhì)。內(nèi)容為觀點(diǎn)提煉與合理引述，未逐字復(fù)制原訪談材料。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=Vut9hUEKyfk&t=10s

https://news.microsoft.com/signal/articles/5-ai-insights-from-microsoft-cto-kevin-scott/

https://www.linkedin.com/posts/adityaagarwal3_what-did-kevin-scott-see-that-others-didnt-activity-7407467737867784193-0DGC

https://podcasts.apple.com/ie/podcast/minus-one/id1759014294

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈