智東西
編譯 田忠婷
編輯 程茜

智東西6月15日報道，6月12日，微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）在舊金山參加《紐約時報》科技播客Hard Fork的專訪。在與主持人凱文·魯斯（Kevin Roose）和凱西·牛頓（Casey Newton）的交談中，納德拉稱AI正在從單一的技術能力轉向成為類似云計算一樣的底層能力，被嵌入到企業系統與各類應用中，逐步演變為一種基礎設施。

納德拉稱，微軟將通過平臺戰略，結合自研模型MAI、與OpenAI的合作以及agent相關技術布局，推動AI在產業中的規模化應用，并重點關注技術應用與實際經濟價值之間的匹配關系。

在訪談中，納德拉回應了奧爾特曼被逼宮，微軟計劃成立全新部門接收OpenAI離職員工，他稱自己由衷高興格雷格和薩姆選擇留在OpenAI。

▲Hard Fork訪談現場薩蒂亞·納德拉（左）、凱文·羅斯（中間）、凱西·牛頓（右）（圖源：YouTube）

以下是本次訪談的核心要點：

1、微軟AI整體戰略：AI的發展正在從單一模型轉向生態系統建設，微軟作為平臺型企業，致力于讓各行業企業都能接入AI能力，推動經濟整體增長。

2、雙軌AI技術布局：微軟長期深度合作OpenAI。在合作中，微軟擁有至2032年的OpenAI的知識產權使用授權并可二次研發，同時持續搭建自研模型MAI體系。

3、以Agent為先的新硬件：微軟正在推動計算設備形態向“agent優先”轉變，使Windows等終端具備本地運行大模型的能力，并進一步延伸至輕量化便攜設備，從而讓AI從云端能力轉變為持續運行于終端的agent系統。

4、避免無價值的算力和詞元浪費：納德拉強調AI必須與經濟效率掛鉤，避免無價值的算力與詞元浪費，消耗的詞元成本與應該與創造的價值匹配。

5、AI不會完全替代人類：盡管AI在編程與科研等可閉環任務中已具備高度自動化能力，但在現實復雜系統中仍存在不可完全驗證的問題，因此AI不會完全替代人類工作，未來知識工作者將更多承擔多個agent管理、認知驗證與系統協調等任務。

6、AGI不是終點：衡量AI價值的核心是可觀的經濟增長，要保障算力與詞元的投入具備經濟效率，微軟的重心是搭建面向全行業的通用AI底層基礎，依靠技術釋放產業價值。

以下是對訪談全程內容的編譯（為優化閱讀體驗智東西做了不改變原意的編輯）：

凱文：節目正式開始。今晚的首位嘉賓，我們期盼已久，多年來一直邀約他上節目，如今他終于應允，來到了現場。讓我們熱烈歡迎微軟首席執行官——薩蒂亞·納德拉。

納德拉：大家好。

一、正構想以agent為核心的新一代硬件

凱文：近年來，微軟在AI領域動作不斷。想必有些觀眾許久未關注相關動態，不妨和大家講講，你們近期在AI方面都做了哪些布局？

納德拉：好的。在我看來，行業發展正在迎來一個關鍵轉變：我們不能再孤立地看待單一AI模型，而要構建“AI驅動的完整生態”。最開始大家使用Sydney(2023年Bing 搜索的聊天模式中的AI角色），再到如今，行業目光始終聚焦在前沿大模型身上。

但如果想讓AI真正賦能整體經濟，就不能只依靠某一款模型、或是兩三家頭部企業。必須讓技術紅利全面鋪開，實現全行業領跑，而非個別公司獨領風騷。微軟本身就是一家平臺型企業，這也是我們當下的核心目標。

上周我們剛舉辦了開發者大會，大會核心議題就是：如何搭建平臺與配套工具，讓全球各行各業的企業都能站上AI前沿。如果只是單純比拼模型能力，整體經濟增速僅有2%，這條路注定走不遠。只有當經濟增長迎來拐點、技術紅利全民共享，AI產業才算真正成熟。電力等所有通用型技術的普及，都遵循了這一規律。

凱西：我想聊聊你們在上周Build開發者大會上公布的平臺變革，也就是“Project Solara”。你提到這是首款以agent為核心的硬件，下一代設備將由AI agent主導運行。能否詳細介紹一下？可以舉一兩個相關項目為例嗎？

納德拉：好的。我們在本屆Build大會上推出了兩項頗具看點的規劃。首先是針對傳統個人電腦的重新定義。其實英偉達的黃仁勛在前一晚的臺北國際電腦展上也公布了相關內容：搭載全新系統級芯片的臺式機、筆記本，單臺設備就能實現“千萬億次算力”。這意味著經典硬件形態迎來了全新功能。

我將其定義為“無上限智能體驗”，未來Windows設備可本地運行萬億參數大模型。要實現AI agent全天候不間斷運行，本地算力是必不可少的基礎。

基于這一技術，我們還構想了全新形態的終端設備。舉個例子：醫院護士在各個工位間巡回工作時，只需拿出一款便攜設備，就能完成掃碼、信息錄入，還能將語音內容自動轉化為指令。這就是我理解的、以agent為核心的新一代硬件。

當然，手機在絕大多數日常應用場景中依舊會占據主流地位。但在agent時代，“泛在智能”將成為新趨勢，各類終端會與大模型協同運作。我們的目標，就是突破傳統硬件形態的束縛，打造適配AI agent的全新設備。

二、微軟將提升Xbox的變現能力

凱西：這個構想非常有意思，很想了解更多細節。關于AI我們還有不少問題，不過先聊聊今天熱議的另一款產品：Xbox。Xbox部門負責人今日發布內部備忘錄，表示Xbox即將迎來“重大戰略調整”。受硬件元器件價格大漲影響，Xbox或將啟用全新商業模式。我本人也是Xbox老玩家，度過了許多歡樂時光，想問問你，微軟針對Xbox制定了怎樣的規劃？

納德拉：今年恰逢Xbox品牌誕生25周年，我們也為這些年取得的進展感到欣喜。微軟的游戲業務歷史甚至比Windows和Office還要悠久，公司開發的第一款應用就是飛行模擬游戲，底蘊十分深厚。

如今Xbox走過25年，我們面臨的課題是：如何在保障盈利的前提下，持續推進硬件與游戲內容的創新。Xbox新任負責人Asher近期表態，過去25年里微軟在該業務上投入巨大，這一點毋庸置疑。現在我們要做的，是把游戲業務打造成可持續盈利的板塊，畢竟游戲依舊是大眾最喜愛的娛樂方式之一。

目前的困境在于，Xbox的娛樂價值沒能轉化為合理收益，長期以來我們其實一直在補貼游戲業務。甚至如今，Xbox游戲的相關變現，在YouTube平臺上的規模都超過了微軟自身。

當然，我們不會違背初心，依舊會堅持打造優質游戲與硬件產品，但必須建立可持續的商業運營模式。Asher上任剛滿百天，她也表示，接下來的一百天里會全面復盤業務，確保在硬件、游戲發行兩大板塊，都能滿足玩家的期待。

凱西：能再多透露一些細節嗎？大家難免會猜測：是不是主機、游戲售價都會大幅上漲？對于玩家，微軟會推出哪些福利舉措？

納德拉：我們需要找到一個平衡點，讓定價既符合消費者的承受能力，也能支撐企業正常運營。當下受云計算、AI行業發展帶動，各類元器件價格普遍上漲，個人電腦、手機皆是如此，Xbox也未能幸免。半導體、內存等零部件供應緊張，對整個消費電子行業造成了巨大沖擊。

不過這只是階段性問題，未來會逐步緩解，不會長期持續。而真正需要長期思考的，是Xbox未來的商業模式。PC、游戲主機、移動端各有受眾，玩家的使用場景也各不相同。我們要做的，是整合全賽道資源，同時堅守自身的核心定位。

三、回應奧爾特曼被開除風波，微軟采用自研與合作并行的策略

凱文：我們把時間撥回2023年。當時OpenAI董事會解雇了薩姆·奧爾特曼（Sam Altman），他也是微軟最重要的合作伙伴之一。你和團隊連夜緊急籌備，計劃成立全新部門——“微軟高級人工智能研究院”，接收大批從OpenAI離職的員工。

當時你們緊急采購辦公電腦、在舊金山設立新辦公室，安置這批人才。彼時外界都認為OpenAI瀕臨瓦解。但后續事態反轉：薩姆重新回歸，OpenAI重回正軌。

我們不妨做個假設：假如當年OpenAI全體員工都加入微軟，由奧爾特曼和格雷格·布羅克曼執掌這個新研究院。你認為在這種平行世界里，微軟如今的AI發展，會比現在更好還是更差？

納德拉：我們由衷高興格雷格和薩姆選擇留在OpenAI，他們現在就在該在的位置。如今他們也提交了S-1招股書。

回想最初投資OpenAI時，我們根本沒想到它是一個研究機構，一個非營利組織搞了個營利部門，當時他們四處尋求合作，還提出了一個大膽構想：智能是算力的對數，即算力需要指數級翻倍，智能才只會線性小幅上漲。坦白說，微軟內部不少人最初都覺得這個想法不切實際。但我們判斷，這筆投資值得一試。

一路走來，微軟和OpenAI都在共同成長。OpenAI憑借技術改變了整個世界，轉眼已是2026年，我們對此倍感欣慰。

凱文：近期微軟與OpenAI重新簽訂了合作協議。我了解到OpenAI收獲頗豐：它現在可以對接多家云服務商，技術商業化的方式也更加靈活。那對于微軟而言，這份新協議帶來了哪些利好？

納德拉：微軟對OpenAI投入很深，我們是OpenAI的重要股東，OpenAI也是我們的大客戶，微軟對OpenAI模型及相關產品知識產權使用授權延伸至2032年。我們靈活運用這些知識產權，同時也擁有二次研發、打造自有技術體系的空間。

就在上周，我們正式發布了“MAI系列大模型”，這是微軟從零自研的成果，相關技術論文也已對外公布。這項成果也直觀展現了我們的技術實力。

結合兩點來看：一方面我們認同“算力決定智能”的理念，另一方面我們也擁有了完全自主研發的大模型。這意味著微軟的技術發展擁有了雙重保障。坦白講，如果沒有和OpenAI的深度合作，微軟Azure云業務也走不到今天。如今我們手握算力資源、自研模型，同時還維系著雙方的合作伙伴關系。

凱西：聊聊這些自研模型吧。微軟的目標是打造全球頂尖的前沿大模型嗎？如果是，打算如何實現對ChatGPT、Gemini、Claude的趕超？

納德拉：我們的核心目標并非是打造“一款全球最強模型”，而是推動整個生態系統的人都站在AI技術前沿。我們換個角度，構建前沿模型通常需要爬坡、強化學習（RL）和數據。

但目前行業數據挖掘已接近飽和，所以，我們換一種思路：基礎模型提供推理能力和代理循環，然后讓每家公司用自己的逐句進行強化學習。

如果企業未來取決于人力資本和詞元資本。我們希望全球所有企業的財務報表中都能體現這一點，讓每家公司的利潤表都包含這2項，這就是我們自研前沿模型的初衷：讓它成為各行各業通用的底層基礎。企業可以自主保留模型權重、使用方式和上下文，也能隨時替換成其他模型。這是我們的長遠愿景。

我時常思考一個問題：微軟存在的意義是什么？如果微軟能夠成功，能否帶動整個生態共同發展？我相信這才是更可持續的發展路徑。

四、AI發展的受益者是所有人

凱文：當下全美范圍內出現了對AI的抵觸情緒：畢業典禮上AI相關演講遭觀眾喝倒彩，AI的民眾支持率持續走低，各地民眾也對大型數據中心頗有微詞。微軟打算如何改善AI的公眾形象、化解負面輿論？整個行業又該如何贏得大眾認可？

納德拉：哈哈。首先我們要向大眾講清事實、拿出實際成果，讓所有人明白，每個人都是AI發展的受益者。不能一邊推廣前沿技術，一邊讓民眾擔憂失業、擔憂數據中心擠占水資源與能源，這樣必然會引發焦慮。

當下公眾對AI的負面觀感已是客觀事實，微軟希望主動做出改變。拿數據中心舉例：我們在華盛頓州昆西市運營數據中心已有二十余年，前不久剛舉辦了二十周年慶典。二十年間，這座城市發生了巨大變化：地方稅基擴大、居民稅負下降，數據中心還創造了大量本地就業崗位，昆西也因此發展成知名的數據產業之城。

我們舉辦了戶外聚餐活動，當地居民一同慶祝城市因微軟實現振興。這就是數據中心與社區共贏的真實案例。數據中心絕不能推高當地能源成本，必須踐行環保責任，做到水資源循環利用，同時帶動區域經濟發展。放眼整個產業：要讓中小企業感受到AI提升了生產效率，讓大型企業真正積累起詞元資產與人力資本。

大家最擔憂的始終是就業問題。我不否認AI會造成部分崗位更迭、重塑工作流程。以軟件開發行業為例，如今編程工作基本都由AI agent輔助完成。就拿GitHub平臺來說，面對海量代碼提交記錄，開發者需要全新的開發環境，我們稱之為“agent驅動開發環境（ADE）”，用來應對復雜的工作流程。AI會催生全新的工作形態，這類偏向深度思考、統籌管理的新型崗位，也會具備合理的薪資水平。我們必須把這一點落到實處。

凱西：我們再深入聊聊AI帶來的行業變革。近段時間我和許多經濟學家、科技從業者交流，各方觀點分歧很大。有人表示，明年受AI影響會縮減招聘規模；也有人說工程師人才缺口持續擴大，急需補充人手。你如何看待這一現象？兩年后，行業的工程師崗位會增多還是減少？

納德拉：不妨回顧上世紀80年代。如果當時有人說，未來全球會有數十億人從事文字錄入工作，大家都會覺得不可思議。但如今，幾乎每個人每天都要打字，從事各類信息處理、知識型工作。

AI帶來的變革也是同理：舊崗位會迭代，全新職業會誕生，并且對應合理的薪酬體系，這就是產業升級。未來的軟件開發者，核心技能或許和現在相差不大，但工作內容會徹底改變——他們不再親手敲代碼，而是管理成百上千個AI agent。

我的同事提出了一個很貼切的概念：以往軟件開發有“測試覆蓋率”，如今我們迎來了“認知覆蓋率”。舉個例子：代碼倉庫里的代碼大多由AI agent生成，開發者需要從邏輯層面理解代碼全貌，借助工具完成全維度的認知核驗。這就是新時代開發者的核心工作。想要勝任這份工作，依舊需要系統學習計算機專業知識，掌握“認知覆蓋率”相關能力。簡言之，AI重構了代碼的輸入輸出形式、工作流程，崗位也隨之迭代升級。

凱文：大眾最關心的無非兩件事：一是自己的工作不會發生太大變動；二是即便工作改變，薪資也能有所上漲。你認為這兩點對大多數人而言能夠實現嗎？

納德拉：薪資水平，本質上取決于整個社會對某類能力的價值認同。過去兩百多年間，經濟增長依托于各類專業技能與知識。當某一類基礎技能可以被AI大規模替代后，人類就要去挖掘AI無法訓練復刻的全新能力。

我今早看到薩拉·戈的一篇博客，她探討了人類身上那些不可被機器模仿的特質，這一點對企業和個人都同樣適用。人類擁有自主意識與追求目標的野心，這是不可忽視的核心優勢。即便數字化工具高度普及，人類依舊承擔著串聯各項工作的“銜接性任務”。而在AI時代，我們還會挖掘出更多全新的銜接型工作。這就是技術變革的必然過程。

凱文：近期有一個熱議話題，據說奧爾特曼、特朗普都提到過：美國政府直接入股頭部前沿AI企業。你如何看待這個提議？如果可以，你愿意讓政府持有微軟多少股份？

納德拉：微軟股票可是公開交易的，哈哈。

凱文：你認為這種方式，能讓AI發展的紅利惠及更多民眾嗎？

納德拉：這是一個很新穎的構想。部分國家已經設立國家主權基金，通過持股讓全民共享產業財富，美國阿拉斯加州依托石油資源也推行過類似模式。我并不反對這類創新嘗試。一直以來也有討論：如果將部分社保資金投入標普500指數，或許能實現社保基金盈余。只要這類模式能夠落地并良性運轉，所有人都能從中獲益。

五、AGI不是終點，詞元消耗要與創造價值匹配

凱西：2025年2月你在采訪中提到，“通用人工智能（AGI）到來的標志，是美國GDP實現10%的增長”。目前顯然距離這一目標還很遠。時隔一年，你現在如何看待這個判斷？近期行業的發展，是否讓你覺得這個目標更近了？

納德拉：我經常思考一個問題：即便是頂級的通用技術，想要全面普及、發揮價值，也需要漫長的適配與調整周期。未來一兩年，行業將要直面“詞元成本與收益”的核心問題。有一個現實規律：AI帶來的生產效率提升，其邊際收益必須匹配詞元調用的邊際成本，這也是企業運營的基本準則。

不能單純為了使用AI而瘋狂消耗詞元，必須讓技術真正創造商業價值，這才是行業良性發展的根基。想要實現10%的GDP增速，前提就是詞元成本與它創造的價值完全匹配，定價趨于合理。如果這一平衡達成，10%的經濟增長必然會到來。但當下不少企業一味堆砌詞元用量，卻沒有產生實際價值，這條路走不通。

凱西：微軟內部是否也存在“盲目消耗詞元”的現象？情況普遍嗎？

納德拉：我本人也經歷過這個階段。不得不說，AI工具確實容易讓人上癮，我也會忍不住高頻使用。但新鮮感褪去后，就要回歸理性，思考使用工具的真正目的。

目前我很喜歡微軟Copilot的自動運行模式，這套功能背后配套了成熟的經濟運行邏輯。我們一直倡導：“不用前沿大模型處理簡單任務”，做到場景與模型精準匹配，讓每一次調用都產生實際價值，杜絕無意義的資源消耗。

凱西：能不能舉例說說，日常“高頻消耗詞元”的使用場景？你近期有沒有用AI做一些有意思的項目？

納德拉：我近期在搭建一個代碼倉庫，希望它能實時同步各類外部相關討論。具體來說，我部署了一個AI agent，它會實時監測所有和代碼倉庫相關的工作溝通，自動制定執行方案并落地。

實現方式也很簡單：我把微軟365的底層數據庫Work IQ作為MCP服務器，接入我的編程agent，讓它持續監測信息，一旦出現和代碼倉庫相關的需求，就自動同步更新。這套工具能讓項目進度和各類需求實時對齊，使用體驗非常好。

凱文：你一直在研究AI背后的政治經濟學，技術普及、GDP增長都和這一領域息息相關。在你看來，舊金山一眾AI企業的領導者，在AI政治經濟學的認知上存在哪些誤區？

納德拉：倒談不上認知錯誤。去年12月我讀了喬爾·莫基爾等人合著的《繁榮之路》，這本書梳理了近千年西方與中國的發展歷程，讓我頗有感悟。

書中核心觀點是：西方近代崛起，依托于“技術革命、市場、民主”三者形成的良性循環，三者相互制衡、彼此約束。不存在純粹脫離政治的經濟，這就是政治經濟學的本質。民主規范市場，技術又會不斷沖擊現有格局，三方動態制衡，這是人類社會最精妙的運轉模式之一。

如今我們需要在AI時代，重新構建這套平衡體系。過往的經驗已經證明這套模式行之有效，因此無論是舊金山的科技企業、華盛頓的政策制定者，還是全球各地，都應當追求多方制衡、協同發展。

凱西：最后一個問題。外界普遍熱議AGI，硅谷很多人認為這次技術變革與眾不同：AI能力會持續突破，當下簡單的自動化任務，未來會逐步替代完整崗位。你認同這個觀點嗎？

納德拉：對于流程閉環的工作（比如編程），AI確實可以實現全自動化，如今AI研發本身也能由AI輔助完成，這一點已有充足事實佐證。但這并不代表所有工作都會被取代。

關鍵區別在于：任務是否具備“可驗證性”。在復雜的現實工作、知識型工作中，僅依靠人類行為痕跡，無法形成完整的自動化閉環。我認為大家低估了這一點，而這正是人類資本不可被替代的核心，也是AI發展的邊界所在。

AI技術會持續進步，它本質上是強大的平臺與工具，具備顛覆性。我承認未來會迎來巨大變革，就像當年電力、蒸汽機問世時一樣。但AI不會是人類最后一項重大技術發明。它是科技史上一次巨大的飛躍，后續還會涌現更多創新成果。

來源：YouTube