在2026年的世界經(jīng)濟(jì)論壇上，微軟 CEO 薩提亞·納德拉（Satya Nadella）與貝萊德 CEO 拉里·芬克（Larry Fink）進(jìn)行了一場對話。

這場對話探討的是一個(gè)非常宏偉的主題，當(dāng) AI 從一種“實(shí)驗(yàn)性技術(shù)”轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣摹盎A(chǔ)設(shè)施”時(shí)，我們該如何衡量它、管理它，并重新定義其中的競爭規(guī)則？

納德拉首先為當(dāng)前的AI浪潮定調(diào)，他將其稱為一次歷史性的“平臺級轉(zhuǎn)變”（Platform Shift）。

在他看來，AI并非憑空出現(xiàn)，實(shí)際上它是過去70年計(jì)算技術(shù)發(fā)展的自然延續(xù)。從大型機(jī)、PC 到移動云，計(jì)算機(jī)發(fā)展的核心始終是“將世界數(shù)字化”。

但這一次有著本質(zhì)的不同。納德拉指出，AI帶來的最大突破在于軟件的“延展性”和“自我轉(zhuǎn)換”能力。

過去，程序員編寫代碼，文檔就是文檔，網(wǎng)站就是網(wǎng)站。而現(xiàn)在，AI 賦予了軟件推理能力。你給它一份文檔，它能將其轉(zhuǎn)化為網(wǎng)站；你不滿意，它能通過推理重寫代碼將其轉(zhuǎn)化為 App。

這種能力正在快速進(jìn)化。從最初僅僅是補(bǔ)全代碼的 Copilot，到能夠進(jìn)行對話交互的助手，再到如今能夠7x24小時(shí)接管整個(gè)項(xiàng)目的Agents，AI正在成為每個(gè)知識工作者身邊的“無限頭腦”（Infinite Minds）。

納德拉借用喬布斯“思想的自行車”這一隱喻，認(rèn)為今天的AI是認(rèn)知能力的百倍放大器。

面對外界關(guān)于“AI 泡沫”的擔(dān)憂，納德拉的判斷是：“如果 AI 只是科技公司的狂歡，那它就是泡沫。如果它能像電力一樣擴(kuò)散到各行各業(yè)，創(chuàng)造出真實(shí)的盈余”Surplus），那它就是變革。”

他強(qiáng)調(diào)，“擴(kuò)散”（Diffusion）是一切的關(guān)鍵。如果我們消耗了寶貴的能源，卻不能改善醫(yī)療、教育或提高公共部門的效率，那么科技行業(yè)將失去使用能源的“社會許可”。

為此，納德拉提出了一個(gè)全新的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：“每美元每瓦特產(chǎn)生的tokens數(shù)量”（Tokens per Dollar per Watt）。

他認(rèn)為，未來的 GDP 增長將直接取決于這個(gè)指標(biāo)。這里的Tokens不再是簡單的代碼單元，而是一種新的大宗商品。

一個(gè)國家或企業(yè)，能否以更低廉的能源成本、更高效的基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)出更多的智能通證，將決定其在全球經(jīng)濟(jì)版圖中的競爭力。

因此，建設(shè)一個(gè)將“能源網(wǎng)”與“計(jì)算網(wǎng)”深度融合的基礎(chǔ)設(shè)施，就像傳輸比特一樣傳輸通證，是所有國家面臨的當(dāng)務(wù)之急。

在這場對話中，納德拉重新定義了數(shù)字時(shí)代的“主權(quán)”（Sovereignty）。

長期以來，歐洲乃至全球的討論焦點(diǎn)都集中在“數(shù)據(jù)主權(quán)”上，即數(shù)據(jù)存儲在哪里、由誰管轄。但納德拉直言，數(shù)據(jù)中心的物理位置（受限于光速）和加密技術(shù)只是技術(shù)問題，并非戰(zhàn)略核心。

真正的“企業(yè)主權(quán)”，在于對模型權(quán)重的控制。

納德拉批評了現(xiàn)在泛濫的AI套殼公司，他表示，如果一家公司只是單純調(diào)用外部的AI模型，而無法將自己公司內(nèi)部獨(dú)特的、隱性的知識（Tacit Knowledge）蒸餾進(jìn)一個(gè)自己可控的模型中，那么這家公司實(shí)際上是在向外部模型提供商泄露其核心價(jià)值。

在AI時(shí)代，企業(yè)的主權(quán)意味著保留控制命運(yùn)的能力，你的獨(dú)特知識必須轉(zhuǎn)化為屬于你的模型參數(shù)。企業(yè)護(hù)城河也有了全新的定義：從擁有數(shù)據(jù)，進(jìn)化到擁有“懂業(yè)務(wù)的模型”。

AI的引入不僅改變了競爭規(guī)則，也正在重塑企業(yè)的組織形態(tài)。納德拉以微軟自身為例，描述了工作流的劇變。

過去，他參加達(dá)沃斯會議需要團(tuán)隊(duì)層層準(zhǔn)備簡報(bào)，信息是按科層制向上匯報(bào)的。而現(xiàn)在，他直接要求 Copilot 生成包含360度視角的會議簡報(bào)，并立即分享給所有跨職能同事。

面對這種變化，納德拉提出了企業(yè)轉(zhuǎn)型的“鐵三角”公式：

心態(tài)（Mindset）： 領(lǐng)導(dǎo)者必須主動思考如何用 AI 重塑工作流，而不是舊瓶裝新酒。

技能（Skillset）： 員工必須學(xué)會使用、信任并管理 AI，這需要全員技能升級。

數(shù)據(jù)集（Dataset）： 企業(yè)必須進(jìn)行“上下文工程”（Context Engineering），確保喂給 AI 的數(shù)據(jù)包含企業(yè)獨(dú)有的背景知識。

他觀察到一個(gè)有趣的“杠鈴效應(yīng)”：從零開始的小公司能100%基于AI構(gòu)建，效率極高。擁有深厚數(shù)據(jù)積累的大公司如果轉(zhuǎn)型得當(dāng)也能爆發(fā)巨大的規(guī)模效應(yīng)。

反而是那些行動遲緩的中型或大型企業(yè)，如果不迅速跟進(jìn)，將被利用新工具的小公司打敗。

展望未來5到10年，納德拉認(rèn)為世界不會被單一的超級模型統(tǒng)治，而是一個(gè)“多模型世界”。

企業(yè)的核心競爭力將不再僅僅是擁有模型，而是編排（Orchestration）能力。企業(yè)需要學(xué)會整合閉源模型、開源模型和自建模型，結(jié)合自己的私有數(shù)據(jù)，通過AI編排來改變業(yè)務(wù)結(jié)果。

全文翻譯：

拉里：

我想談?wù)勅斯ぶ悄埽ˋI），我非常想談這個(gè)話題，因?yàn)樗裉毂葞缀跞魏纹渌掝}都更牽動人心，它關(guān)乎商業(yè)、技術(shù)和社會的交匯點(diǎn)。薩提亞，我們正在將AI從一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的、總是在未來談?wù)摰臇|西，轉(zhuǎn)變?yōu)楫?dāng)下的現(xiàn)實(shí)。它現(xiàn)在變得更加基礎(chǔ)，不僅對公司如此，對國家和整個(gè)社會也是如此。我認(rèn)為你比許多其他人都有優(yōu)勢，因?yàn)槟闾幱谶@場技術(shù)變革的最前沿。

因此，我想問幾個(gè)與此相關(guān)的問題。你曾將AI描述為一次“平臺級轉(zhuǎn)變”（platform shift），這是什么意思？這是第一個(gè)問題。其次，你認(rèn)為未來幾年這種轉(zhuǎn)變將走向何方？最重要的是，第三個(gè)問題，快進(jìn)幾年，比如五年后，有哪些在今天看來尚不明朗的事情，到那時(shí)會變得顯而易見？

納德拉：

首先，拉里，很高興能再次回到這里。昨天你為論壇發(fā)布的信函，我有幸拜讀了。你在信中提到，對于AI，我們所有人面臨的真正問題是，如何確保AI的擴(kuò)散能夠快速發(fā)生？你寫道，模型、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施如何更均勻地分布，以便在任何地方都能創(chuàng)造盈余（surplus）。

我理解這個(gè)問題的方式是，這其實(shí)一直是計(jì)算技術(shù)發(fā)展的軌跡。無論是過去30年還是70年，核心始終是：你是否能將關(guān)于人、地點(diǎn)和事物的信息數(shù)字化，然后建立分析和預(yù)測能力。

大型機(jī)是這么做的，小型計(jì)算機(jī)、客戶端-服務(wù)器時(shí)代、Web時(shí)代、移動云時(shí)代都是如此。無論哪種范式或平臺，這都是一個(gè)連續(xù)的弧線，即通過數(shù)字形式更好地理解這個(gè)世界。因?yàn)橐坏┠銓⑦@些東西數(shù)字化，你就可以使用像軟件這樣更具延展性的資源——它沒有那種邊際成本經(jīng)濟(jì)學(xué)的限制——來構(gòu)建更多的洞察和能力。

在這個(gè)背景下，我認(rèn)為AI至少與Web、互聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備、PC或云屬于同一級別，甚至可能更重要。我們現(xiàn)在所處的位置，可以拿軟件工程這個(gè)知識工作領(lǐng)域發(fā)生的事情為例。

我對這一代AI及其能力的信念，是在我第一次看到GitHub Copilot進(jìn)行代碼補(bǔ)全時(shí)建立起來的。長久以來，我們一直夢想軟件開發(fā)者能夠預(yù)測下一個(gè)詞或下一行代碼，而這些模型突然讓它實(shí)現(xiàn)了。

然后我們想，如果這能做到，我們是否可以通過聊天會話，讓開發(fā)者提出任何問題并獲得答案，從而改善他們的編碼流程？這是下一步。接著我們又想，如果那也行，我們能給它分配小任務(wù)嗎？這就是Agent模式。

現(xiàn)在，我們有了完全自主的代理，你可以把整個(gè)項(xiàng)目交給它，它可以7x24小時(shí)工作。當(dāng)然，要讓這些系統(tǒng)長時(shí)間保持連貫性還有很長的路要走，但它們正變得越來越好。

有趣的是，你會發(fā)現(xiàn)軟件開發(fā)者在這個(gè)過程中仍然擁有很大的主導(dǎo)權(quán)（agency）。這就是為什么我認(rèn)為，將這些AI系統(tǒng)看作是脫離人類主導(dǎo)權(quán)的存在，可能不是正確的思考方式。

打個(gè)比方，如果在80年代初，有人告訴我們，將有40億人每天早上醒來開始打字，我們可能會問“為什么？我們有打字員，足夠了”。但事實(shí)就是這樣發(fā)生了，我們發(fā)明了一整類叫做“知識工作”的東西，人們開始真正使用計(jì)算機(jī)來放大我們想用軟件實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。我認(rèn)為，在AI的背景下，同樣的事情將會發(fā)生。

那些核心的編碼工作不會永遠(yuǎn)保持原樣，抽象的層次會改變。但我們也會將代碼像文檔一樣視為一種輸出。實(shí)際上，從我92年加入微軟開始，比爾·蓋茨總是在問：文檔、網(wǎng)站和應(yīng)用程序之間真正的區(qū)別是什么？答案是缺少能夠自我轉(zhuǎn)換的軟件。

有趣的是，AI最終給了我們這個(gè)能力。我可以寫一份文檔，然后說：“不，我不要文檔，我想要一個(gè)網(wǎng)站。”AI就會用代碼將文檔轉(zhuǎn)換成網(wǎng)站。我再說：“哦，我不喜歡這個(gè)網(wǎng)站，我想要一個(gè)App?！彼鼤帉懜啻a來轉(zhuǎn)換它。這種推理能力、預(yù)測能力、以及采取行動并長期保持連貫的能力都在不斷提高。

我們的工作，就是將這種能力付諸實(shí)踐。就像你們貝萊德（BlackRock）正在做的那樣，將Copilot和你們的Aladdin平臺結(jié)合起來，利用你們的數(shù)據(jù)來提高公司決策的生產(chǎn)力。

拉里：

我可以說，在我們公司，過去需要12個(gè)小時(shí)計(jì)算的事情，現(xiàn)在只需要幾分鐘。我們處理著14萬億美元的他人資產(chǎn)，有著成千上萬種不同的投資指令，我們現(xiàn)在可以即時(shí)完成這些工作。如果沒有今天的技術(shù)和AI，我們根本無法以現(xiàn)在的規(guī)模運(yùn)作。

納德拉：

沒錯(cuò)。所以對我來說，如果能一個(gè)公司、一個(gè)國家地，利用這些Tokens來扭轉(zhuǎn)生產(chǎn)力曲線，那么任何地方都會產(chǎn)生盈余，這才是真正的目標(biāo)。

拉里：

“盈余”這個(gè)詞也可能令人擔(dān)憂。盈余是否意味著更少的工人？我們說的盈余到底是什么？我將這個(gè)問題與我的第二個(gè)問題聯(lián)系起來，即關(guān)于AI的擴(kuò)散。

對我來說，任何社會要實(shí)現(xiàn)AI的價(jià)值，以及建立一個(gè)更平衡的世界，關(guān)鍵在于確保AI能夠在全球范圍內(nèi)得到擴(kuò)散、普及和應(yīng)用。你能描述一下，這個(gè)在不同經(jīng)濟(jì)體、公司、人群和國家之間的擴(kuò)散過程將如何展開嗎？

納德拉：

我認(rèn)為這才是真正的問題。因?yàn)楫?dāng)前時(shí)代的精神，更多的是對AI作為一種抽象技術(shù)本身的贊賞。但我們作為一個(gè)全球社區(qū)，必須達(dá)到一個(gè)點(diǎn)，即我們用它來做一些有用的事情，改變?nèi)藗?、社區(qū)、國家和行業(yè)的產(chǎn)出。否則，這一切就沒有太大意義。

事實(shí)上，如果我們不能用這些“通證”來改善健康、教育成果，提高公共部門效率和所有行業(yè)的私營部門競爭力（無論大?。敲次覀兒芸炀蜁ナ褂媚茉催@種稀缺資源來生成它們的“社會許可”。

所以，我認(rèn)為擴(kuò)散就是一切。

這個(gè)過程是如何發(fā)生的呢？讓我們從供需兩端來分析。

在供給側(cè)，每個(gè)國家需要實(shí)現(xiàn)的是，“每美元每瓦特產(chǎn)生的通證數(shù)量”必須持續(xù)變得更高效、更好。我們在全球的投資，某種程度上就是為了確保供給的存在——從芯片一直到部署在各地的“通證工廠”。

順便說一句，通證工廠不會只有一個(gè)，它將是第一個(gè)在全球擴(kuò)散的東西，就像電力一樣。你需要一個(gè)無處不在的能源和通證網(wǎng)格，來為經(jīng)濟(jì)的其他部分提供動力。

在需求側(cè)，每家公司都必須開始使用它?；叵隤C剛出現(xiàn)時(shí)，喬布斯有個(gè)很好的比喻，稱之為“思想的自行車”；比爾·蓋茨的比喻是“信息觸手可及”。這兩個(gè)比喻很棒，它們讓我們明白，這是一個(gè)我用來獲取信息、放大認(rèn)知能力的工具。

現(xiàn)在，我們擁有的工具是這個(gè)的10倍、100倍。每個(gè)知識工作者現(xiàn)在都擁有了“無限的頭腦”。圖靈獎(jiǎng)得主拉吉·雷迪（Raj Reddy）曾有一個(gè)很好的比喻，他說AI要么是“認(rèn)知放大器”，要么是“守護(hù)天使”。

如果你這樣看待AI，那么在全球勞動力中，當(dāng)一個(gè)醫(yī)生可以花更多時(shí)間與病人相處，因?yàn)锳I在做轉(zhuǎn)錄、錄入電子病歷、填寫正確的計(jì)費(fèi)代碼，從而更好地服務(wù)于支付方、提供方和最終的病人時(shí)，這就是我們所有人都能受益的成果。

最終，這需要私營和公共部門的真正領(lǐng)導(dǎo)力來確保擴(kuò)散的發(fā)生。還有一點(diǎn)我想提的是技能培訓(xùn)。擴(kuò)散的程度與一件事強(qiáng)相關(guān)，那就是人們使用這項(xiàng)技術(shù)的技能有多普及。

有趣的是，移動互聯(lián)網(wǎng)教會我們一件事，它與PC時(shí)代不同。我記得在全球南方國家長大時(shí)，學(xué)習(xí)Excel或Word技能與找到一份工作之間有直接關(guān)系。但移動互聯(lián)網(wǎng)雖然創(chuàng)造了同樣的機(jī)會，卻更多是消費(fèi)導(dǎo)向的，比如創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)。它并沒有真正帶來“這是你如何獲得一份醫(yī)療工作”或“如何獲得一份金融工作”的路徑。

這種情況需要改變。人們需要能夠說：“我掌握了這項(xiàng)AI技能，現(xiàn)在我能更好地在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中提供某種產(chǎn)品或服務(wù)了?！?/p>

拉里：

我們很容易看到移動技術(shù)及其擴(kuò)散如何改變了經(jīng)濟(jì)，尤其是在全球南方。但最近我讀到一份研究報(bào)告說，到目前為止，AI的應(yīng)用嚴(yán)重偏向于受過良好教育的人群或發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體。

這是否會造成更大的分化和兩極化？我們?nèi)绾未_保擴(kuò)散是均勻的？如何確保我們不會把社會或世界的主要部分拋在后面？我認(rèn)為這將是我們未來面臨的重大問題。

納德拉：

這是一個(gè)有趣的問題。這一次，由于移動網(wǎng)絡(luò)和連接性已經(jīng)建立的基礎(chǔ)設(shè)施，我們有能力將AI“通證”比PC時(shí)代或移動時(shí)代初期更均勻地傳送到世界各地。智能手機(jī)在全球的普及也花了很長時(shí)間，但現(xiàn)在情況不同了，這些模型及其輸出幾乎在任何地方都可以獲得。

所以對我來說，問題在于哪些用例是有意義的。我總會回到2023年初的一個(gè)演示：一個(gè)印度農(nóng)村的農(nóng)民，能夠使用一個(gè)基于早期GPT模型（甚至是GPT-2.5）構(gòu)建的機(jī)器人，用當(dāng)?shù)胤窖圆樵兯犝f過的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，并且在那個(gè)非常早期的階段，它甚至能表現(xiàn)出一些代理行為，比如“幫我填好表格”。在某種意義上，它為那些可能因?yàn)榧夹g(shù)門檻而沒有主導(dǎo)權(quán)的人帶回了主導(dǎo)權(quán)。

所以我確實(shí)認(rèn)為，即使在全球南方，我們也可以利用它來創(chuàng)造更多機(jī)會。但必要的條件仍然是：是否有資本投入？是否有吸引資本的環(huán)境？作為超大規(guī)模云服務(wù)商，我們正在全球各地進(jìn)行投資，包括全球南方。只要有一個(gè)能吸引資本投資的環(huán)境，并且有需求，事情就會發(fā)生。

問題在于，如何制定一套政策，既能讓資本進(jìn)入，又能與本地需求結(jié)合。有些事情私有資本可以做，但有些事情只有公共資本能做，比如電網(wǎng)。在大多數(shù)國家，電網(wǎng)基本上是由政府和公共部門驅(qū)動的。如果你沒有一個(gè)現(xiàn)代化的電網(wǎng)方案，那就會拖后腿。

雖然有很多關(guān)于“表后發(fā)電”（behind the meter）的討論，我們自己也能做一些，但這并非長期的可擴(kuò)展解決方案。一個(gè)長期的方案是讓所有這些“通證工廠”成為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的一部分，連接到電網(wǎng)和電信網(wǎng)絡(luò)，就像我們傳輸比特一樣，傳輸“通證+比特”。這將推動規(guī)?；陌l(fā)展，無論是在全球南方還是發(fā)達(dá)世界。

拉里：

很多人在談?wù)摽赡艽嬖诘腁I泡沫。作為投資者，我們看到最重要的事情是技術(shù)的民主化和擴(kuò)散確實(shí)能改變需求。那些擴(kuò)散技術(shù)最快的公司或國家將成為最終的贏家，而不是技術(shù)的創(chuàng)造者。

納德拉：

要讓它不成為一個(gè)泡沫，根據(jù)定義，它的好處就必須更均勻地分布。如果它是一個(gè)泡沫，一個(gè)明顯的跡象就是我們談?wù)摰亩际强萍脊?。如果所有話題都只關(guān)乎技術(shù)供給側(cè)，那最終是行不通的。

如果我們談?wù)摰牟皇恰巴?，這款藥物因?yàn)锳I加速了臨床試驗(yàn)而成功上市”，那么它就是泡沫。順便說一句，這種情況正在發(fā)生。這就是為什么我更有信心，這項(xiàng)技術(shù)將建立在云和移動的軌道上，更快地?cái)U(kuò)散，扭轉(zhuǎn)生產(chǎn)力曲線，并在全球范圍內(nèi)帶來本地盈余和經(jīng)濟(jì)增長——而不僅僅是由發(fā)達(dá)世界的資本支出驅(qū)動的增長。

我們現(xiàn)在看到的更多是后者，但要記住，我們的資本支出雖然大部分在美國，但也有50%分布在世界其他地方。這取決于全球的需求，而全球的需求只有在世界各地都有本地盈余的情況下才會存在。

拉里：

讓我們再深入一點(diǎn)。隨著AI的擴(kuò)散，組織、公司、政府顯然將不得不進(jìn)化。我現(xiàn)在談的是需求側(cè)。你認(rèn)為在AI世界中，組織的結(jié)構(gòu)——跨角色、跨團(tuán)隊(duì)、跨管理層——會如何改變？我相信微軟自身已經(jīng)經(jīng)歷了變革，所以向觀眾分享一下，你如何看待這種擴(kuò)散在企業(yè)或政府層面的應(yīng)用，最終創(chuàng)造出那種能消除泡沫恐懼的需求？

納德拉：

我認(rèn)為這可能是所有這些新技術(shù)帶來的最大挑戰(zhàn)之一：當(dāng)工作產(chǎn)物和工作流程改變時(shí)，我們作為公司就必須改變我們的工作方式。我記得幾年前見過Generali的CEO，他描述了自己在PC時(shí)代之前加入公司時(shí)，他們?nèi)绾瓮ㄟ^傳真、內(nèi)部備忘錄與外勤人員合作。

突然間，PC出現(xiàn)了，人們開始將電子表格放在電子郵件里傳來傳去，整個(gè)工作流程和過程都改變了。

同樣，我認(rèn)為隨著AI的到來，你將開始看到工作流程的實(shí)際變化。對我來說，來達(dá)沃斯參加大約50場雙邊會議，準(zhǔn)備工作的流程已經(jīng)完全變了。過去，我的現(xiàn)場團(tuán)隊(duì)會準(zhǔn)備筆記，然后發(fā)到總部進(jìn)一步完善，從我92年加入公司到幾年前，這個(gè)流程基本沒變。

現(xiàn)在，我直接去問Copilot：“嘿，我要見拉里，請給我一份簡報(bào)?！彼鼤o我一份360度的信息——它知道我們作為你的客戶在做什么，我們作為你的供應(yīng)商在做什么，以及我們作為投資對象的一切。它捕捉信息的方式是前所未有的。然后我把這份簡報(bào)立即分享給所有跨職能的同事。

想一想，這是對組織內(nèi)信息流動方式的徹底顛覆。它不再是傳統(tǒng)的那種“我們有組織、有部門、有專業(yè)分工，信息逐級上報(bào)”的模式。不，它實(shí)際上扁平化了整個(gè)信息流。一旦你開始擁有這種能力，你就必須在結(jié)構(gòu)上進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，因?yàn)楫?dāng)前的結(jié)構(gòu)可能不再合理。

所有這些讓我得出一個(gè)公式：

心態(tài)（Mindset）：作為領(lǐng)導(dǎo)者，我們必須思考如何用技術(shù)改變工作和工作流程。

技能（Skillset）：你不能空談，你必須去用它。你必須信任它，學(xué)習(xí)如何設(shè)置護(hù)欄來信任它。

數(shù)據(jù)集（Dataset）：你必須確保你喂給AI的上下文是正確的。這就像你有一個(gè)新的智能層，但這個(gè)智能層的質(zhì)量取決于你給它的上下文。

人們稱之為“上下文工程”（context engineering），但這正是公司所做的事情——我們通過人在不同部門工作、傳遞信息所積累的隱性知識。問題是，如何讓AI也擁有這些上下文。

這些是需要滲透到整個(gè)組織的新事物。這就是為什么你會看到“為什么我沒有立即看到生產(chǎn)力提升”的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟惚仨氉瞿切┢D苦的變革工作。這最終將取決于一個(gè)組織內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)層的意愿。

拉里：

你看到的應(yīng)用是在大公司、中型公司還是小型公司之間分布？還是說目前仍然主要是大公司的領(lǐng)域？

納德拉：

我認(rèn)為你看到的是一個(gè)“杠鈴效應(yīng)”（barbell）。如果你是白手起家，采用這些工具會更容易，你可以圍繞這些工具來構(gòu)建你的組織。所以，剛起步的小公司會100%使用這個(gè)平臺。

對于大型組織來說，這是一個(gè)根本性的挑戰(zhàn)。除非你的變革速度能跟上技術(shù)的可能性，否則你就會被那些因?yàn)檫@些工具而能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；男」尽敖套鋈恕薄．?dāng)然，大型組織有其固有的優(yōu)勢：客戶關(guān)系、數(shù)據(jù)、專有技術(shù)。但底線是，如果你不將這些優(yōu)勢與新的生產(chǎn)函數(shù)結(jié)合起來，你就會被困住。

因此，大型組織的變革管理挑戰(zhàn)更大，而小型組織如何克服規(guī)模問題的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)更難。這是一個(gè)非常競爭激烈的世界，無論是新進(jìn)入者還是現(xiàn)有企業(yè)，都不能掉以輕心。

拉里：

國家與國家之間呢？你是否看到在應(yīng)用方式上存在巨大差異？AI仍然是發(fā)達(dá)國家的領(lǐng)域，還是正在迅速成為所有國家的領(lǐng)域？

納德拉：

當(dāng)我在世界各地旅行時(shí)，我看到兩件事。首先，無論是技術(shù)知識、軟件開發(fā)者、初創(chuàng)公司，還是大型組織的質(zhì)量，差異并不大。無論你是在雅加達(dá)、伊斯坦布爾還是墨西哥城，與在西雅圖或舊金山相比，并沒有那么大的不同。這是第一次，因?yàn)楂@取信息的渠道是開放的。

然而，在大規(guī)模應(yīng)用方面——對使用的承諾、風(fēng)險(xiǎn)資本的存在、大公司的力推——美國的活力確實(shí)更強(qiáng)。例如，金融行業(yè)對AI的采納速度與對云的采納速度相比，簡直是天壤之別，AI要快得多。

所以，在西方，尤其是在美國，確實(shí)有一股更強(qiáng)的能量去使用它。但這項(xiàng)技術(shù)在全球范圍內(nèi)的傳播比我見過的任何技術(shù)都更加均勻。

拉里：

但你提到了電力和電網(wǎng)，這會成為可及性的決定性因素之一嗎？如果你沒有廉價(jià)的電力，需求成本就會很高。

納德拉：

100%是的。如果你看“每美元每瓦特產(chǎn)生的通證數(shù)量”這個(gè)指標(biāo)，我認(rèn)為任何地方的GDP增長都將與此直接相關(guān)。如果你認(rèn)同我的論點(diǎn)——我們有了一種新商品，叫“通證”，而每個(gè)經(jīng)濟(jì)體和公司的任務(wù)就是將這些通證轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)增長——那么，商品越便宜越好。

這涉及到很多因素，不僅僅是生產(chǎn)側(cè)。這就是為什么擁有電網(wǎng)很重要，建筑成本也很重要。如果你考慮總擁有成本（TCO），一切都關(guān)乎：你是否是廉價(jià)的能源生產(chǎn)者？你能否建造數(shù)據(jù)中心？芯片和系統(tǒng)的成本曲線是怎樣的？再看看通證的定價(jià)，它基本上每三個(gè)月就會下降一半。所以你可以規(guī)劃如何利用這些價(jià)格持續(xù)快速下降的通證來創(chuàng)造盈余。

拉里：

我們現(xiàn)在身處歐洲，這里存在一種真實(shí)的擔(dān)憂，因?yàn)闅W洲沒有自己的能源，大部分需要進(jìn)口。對此，你對歐洲有什么見地嗎？

納德拉：

我認(rèn)為有兩方面。第一，我們現(xiàn)在在瑞士，看看這里的制藥或金融行業(yè)，它們不僅在這個(gè)國家，在歐洲都很重要，而且它們是國際品牌和國際化運(yùn)營。

所以，歐洲的競爭力在于其產(chǎn)品在全球的競爭力，而不僅僅是在歐洲。有時(shí)來到歐洲，會聽到很多只關(guān)于歐洲的討論。但歐洲經(jīng)濟(jì)的繁榮，是因?yàn)樗麄兡軌蛏a(chǎn)世界需要的東西。這是第一點(diǎn)。

為了做到這一點(diǎn)，你必須投資。這里的人力資本是世界一流的。你必須投資于在這里生產(chǎn)能源和通證。我們和其他公司都在這里投資數(shù)據(jù)中心。問題是，下一代從這里產(chǎn)出的是什么？我總會想到德國的“隱形冠軍”（Mittelstand）。

當(dāng)我去美國的珠寶商或牙醫(yī)那里時(shí)，我周圍都是德國的精密儀器。這是那個(gè)國家令人難以置信的工程實(shí)力的體現(xiàn)。

現(xiàn)在的問題是，他們生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品，今天也需要內(nèi)置所有的智能和數(shù)據(jù)。我知道每次我們來歐洲，大家都在談?wù)撝鳈?quán)、數(shù)據(jù)。但歐洲其實(shí)應(yīng)該更關(guān)心其工業(yè)公司和金融服務(wù)公司如何獲取來自美國和世界其他地方的數(shù)據(jù)，而不是僅僅認(rèn)為通過保護(hù)歐洲就能保持競爭力。你只有在歐洲的產(chǎn)品具有全球競爭力時(shí)，你才具有競爭力。

歐洲在隱私方面領(lǐng)先，在AI安全方面也領(lǐng)先，這很好，這是一個(gè)特點(diǎn)。但你也必須通過在本地建設(shè)，并思考這個(gè)大陸能為世界其他地方做出什么貢獻(xiàn)來補(bǔ)充它，因?yàn)樗跉v史上一直是領(lǐng)導(dǎo)者。

拉里：

你認(rèn)為關(guān)于數(shù)據(jù)主權(quán)的想法被誤解了嗎？

納德拉：

我認(rèn)為當(dāng)人們談?wù)撝鳈?quán)時(shí)，首先它非常重要。但你必須思考主權(quán)意味著什么。例如，在AI領(lǐng)域，一個(gè)最少被談?wù)摰矣X得今年會被最多談?wù)摰脑掝}是公司的“主權(quán)”。

想象一下，如果你的公司無法將公司的隱性知識嵌入到一個(gè)你控制的模型權(quán)重中，那么根據(jù)定義，你就沒有主權(quán)。這意味著你正在將企業(yè)價(jià)值泄露給某個(gè)模型公司。有趣的是，沒人談?wù)撨@個(gè)。大家都在談?wù)撈渌獠康氖虑?，而最重要的事情是：你是否能控制包含你公司?dú)特知識的模型。

數(shù)據(jù)中心在哪里運(yùn)行，老實(shí)說，是最不重要的事情。數(shù)據(jù)中心會因?yàn)楣馑俚南拗贫植荚诟鞯?。你可以加密一切，自己持有密鑰，這些都是技術(shù)上可以解決的問題。但唯一只能由你自己解決的問題是，你是否對你的隱性知識和模型有更多的控制權(quán)，而不是一個(gè)單向的企業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)移。

對我來說，主權(quán)需要真正思考什么是“控制命運(yùn)”。這意味著你生產(chǎn)獨(dú)特產(chǎn)品的能力得到了保留。大衛(wèi)·李嘉圖（David Ricardo）沒有錯(cuò)，國家有比較優(yōu)勢，公司也有比較優(yōu)勢。在AI時(shí)代，這些優(yōu)勢需要被保留下來。這才會給你真正的主權(quán)。

拉里：

最后一個(gè)問題，我知道我們時(shí)間不多了。五年或十年后，會不會有一個(gè)我們都在使用的主導(dǎo)模型？或者微軟是如何為此做準(zhǔn)備的？我們會為企業(yè)使用一個(gè)模型，為其他領(lǐng)域使用其他模型嗎？

納德拉：

即使在過去三四年我們從事這項(xiàng)工作的過程中，現(xiàn)實(shí)也表明，這是一個(gè)多模型的世界。

實(shí)際上，訣竅在于如何利用這些多樣的模型，并通過“蒸餾”（distilling）它們來構(gòu)建你自己的模型。你可以把這些模型看作是你用來編排（orchestrate）和構(gòu)建自己模型的基礎(chǔ)。更重要的是，你要做所謂的“編排”或“駕馭工程”（harness engineering）。

任何應(yīng)用程序或公司的知識產(chǎn)權(quán)（IP）都在于：你如何利用所有這些模型，結(jié)合“上下文工程”（即你的數(shù)據(jù)）。

就是這三部分：我能否引入所有模型（閉源的、開源的、自建的），編排它們，并喂給它們我的數(shù)據(jù)，來改變我關(guān)心的某個(gè)結(jié)果的軌跡。這就是全貌。

你可以把它應(yīng)用到具體場景中，比如“我要在銷售上做得更好”、“在研發(fā)上做得更好”或“在財(cái)務(wù)上做得更好”。你確定那個(gè)目標(biāo)，然后問：我能否使用所有模型，編排它們，喂給它們我的上下文，最終讓其推理軌跡導(dǎo)向我所控制的、作為我IP的能力和模型。只要公司能回答這個(gè)問題，它們就會取得領(lǐng)先。

拉里：

女士們，先生們，讓我們感謝我的朋友薩提亞。希望這是我們在世界經(jīng)濟(jì)論壇上許多精彩對話和交流的開始。謝謝大家。

納德拉：

謝謝。