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作者 林易
編輯重點(diǎn)君
近日,微軟CEO納德拉與Stripe聯(lián)合創(chuàng)始人約翰·科里森(John Collison)進(jìn)行了一場(chǎng)關(guān)于AI技術(shù)、商業(yè)本質(zhì)與組織進(jìn)化的深度對(duì)話。
納德拉將當(dāng)前的AI浪潮與90年代的互聯(lián)網(wǎng)泡沫進(jìn)行冷靜對(duì)比,認(rèn)為此次AI浪潮并不是泡沫,而是真實(shí)存在算力供不應(yīng)求的產(chǎn)能危機(jī)。
納德拉在訪談中描繪了一幅反直覺(jué)的軟件未來(lái)圖景:應(yīng)用的邊界正在消融,而集成開(kāi)發(fā)環(huán)境(IDE)將以一種全新的面貌回歸。他認(rèn)為,未來(lái)的交互界面將不再是單一的聊天窗口,而是融合了電子表格、文檔和消息流的任務(wù)控制中心。在這個(gè)圖景中,無(wú)論是程序員還是會(huì)計(jì)師、律師,都將擁有屬于自己的IDE,工作的本質(zhì)將變?yōu)閷?duì)成千上萬(wàn)個(gè)AI智能體(Agent)進(jìn)行微觀引導(dǎo)(Micro-steering)。這不僅是UI的革新,更是人類與機(jī)器協(xié)作關(guān)系的重構(gòu),人類不再是單純的操作者,而是擁有宏觀委派能力的指揮官。
在訪談中,納德拉強(qiáng)調(diào)在AI時(shí)代公司主權(quán)(Corporate Sovereignty)是一個(gè)的核心價(jià)值。他認(rèn)為,在通用大模型無(wú)所不知的情況下,企業(yè)的護(hù)城河不再僅僅是傳統(tǒng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán),而是將內(nèi)部難以言傳的“隱性知識(shí)”轉(zhuǎn)化為私有模型的權(quán)重。如果說(shuō)30年前比爾·蓋茨夢(mèng)想將世界結(jié)構(gòu)化為SQL數(shù)據(jù)庫(kù)以實(shí)現(xiàn)信息觸手可及,那么今天,納德拉正在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Agent來(lái)構(gòu)建企業(yè)獨(dú)特的隱性知識(shí),防止企業(yè)核心優(yōu)勢(shì)泄露到通用模型。
在訪談最后,納德拉剖析了微軟的組織文化。他致力于將微軟的文化內(nèi)核從“自以為是派”(Know-it-all)徹底重塑為開(kāi)放的“學(xué)習(xí)一切派”(Learn-it-all)。在他看來(lái),要對(duì)抗外界刻板印象與內(nèi)部官僚主義,微軟必須擁有統(tǒng)一的“成長(zhǎng)型思維”來(lái)應(yīng)對(duì)每一次技術(shù)范式的劇變。
Satya Nadella訪談內(nèi)容劃重點(diǎn)
1. 企業(yè)級(jí) AI 的真相:別羨慕別人的工廠,建自己的數(shù)據(jù)護(hù)城河
拒絕模型焦慮:納德拉直言,企業(yè)最核心的任務(wù)不是羨慕別人的AI智能體,而是構(gòu)建自己的AI工廠。其中最復(fù)雜也最重要的工作是組織數(shù)據(jù)層,讓企業(yè)數(shù)據(jù)能夠滿足智能化需求。
記憶與關(guān)聯(lián):真正的殺手級(jí)應(yīng)用在于建立“圖譜”(Graph)。工作并非雜亂無(wú)章,而是圍繞業(yè)務(wù)事件展開(kāi)的,AI的價(jià)值在于找回這些在系統(tǒng)中丟失的語(yǔ)義連接。
Agent的三大基石:一個(gè)有效的Agent系統(tǒng)必須具備三個(gè)模型之外的要素:記憶(長(zhǎng)期信用分配)、權(quán)限(嚴(yán)格遵守訪問(wèn)限制)和有效的行動(dòng)空間。
2. 重新定義“公司主權(quán)”:隱性知識(shí)的權(quán)重化
科斯定理的AI版: 既然通用大模型無(wú)所不知,公司存在的意義是什么?納德拉認(rèn)為,公司的價(jià)值在于其內(nèi)部交易成本低于市場(chǎng)交易成本的“隱性知識(shí)”。
未來(lái)的IP是模型權(quán)重:“公司主權(quán)”意味著企業(yè)擁有自己的基礎(chǔ)模型,該模型捕捉了組織內(nèi)部獨(dú)特的隱性知識(shí)。未來(lái)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)將以LoRA(大模型微調(diào)層)權(quán)重的形式存在,這是防止企業(yè)核心優(yōu)勢(shì)泄露到通用模型的關(guān)鍵。
3. 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):這次不是泡沫,是產(chǎn)能地獄
與2000年泡沫的區(qū)別:納德拉指出,2000年是暗光纖泡沫,基礎(chǔ)設(shè)施鋪設(shè)過(guò)度但利用率低;而現(xiàn)在的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中,所有算力資源都已售罄,瓶頸在于電力、渦輪機(jī)和“增強(qiáng)型外殼”的供應(yīng)不足。面對(duì)日益嚴(yán)格的數(shù)據(jù)法規(guī),微軟必須在全球范圍內(nèi)建設(shè)數(shù)據(jù)中心,以應(yīng)對(duì)各國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)的要求。
技術(shù)棧布局:納德拉將微軟的AI堆棧概念化為兩層核心。底層是基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù),即“Token工廠”,其核心指標(biāo)是追求極致的資本效率,即每美元、每瓦特能生產(chǎn)多少Token;上層則是“Agent工廠”,其核心在于如何最有效地利用這些Token來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)成果,即最大化每個(gè)Token的價(jià)值。
拒絕過(guò)度捆綁的誘惑:盡管微軟擁有從芯片、云設(shè)施到應(yīng)用的全棧能力,納德拉卻強(qiáng)調(diào)每一層(基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用)都必須具備獨(dú)立生存的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。他反對(duì)過(guò)度依賴生態(tài)捆綁,認(rèn)為客戶不應(yīng)被迫接受“全家桶”,而應(yīng)擁有自主選擇“從哪扇門進(jìn)入”微軟生態(tài)的權(quán)利。
4. 軟件界面的未來(lái):人人都有“IDE”
IDE的回歸:盡管人們常說(shuō)“應(yīng)用將消失”,但納德拉認(rèn)為IDE(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境)將以新的形式回歸。未來(lái)的軟件界面將是收件箱、消息工具和“閃爍光標(biāo)畫(huà)布”的融合,不僅程序員,會(huì)計(jì)師、律師都將擁有自己的“任務(wù)控制中心”來(lái)微觀引導(dǎo)成千上萬(wàn)的AI智能體。
5. 歷史的教訓(xùn):范式正確不代表贏
微軟的互聯(lián)網(wǎng)往事:90年代微軟雖然看準(zhǔn)了“信息高速公路”的方向,但最初押注的“交互式電視”路徑卻被開(kāi)放互聯(lián)網(wǎng)擊敗。這給AI時(shí)代的啟示是:即使看對(duì)了范式(Paradigm),具體的架構(gòu)選擇和商業(yè)模式仍決定成敗。
組織層的必然性:即使在開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)中,最終也會(huì)出現(xiàn)掌握話語(yǔ)權(quán)的“組織層”(如搜索引擎、應(yīng)用商店)。在AI時(shí)代,誰(shuí)能成為新的組織層(如ChatGPT目前的角色)仍是未定之?dāng)?shù)。
以下是Satya Nadella訪談實(shí)錄
1.關(guān)于Ignite 大會(huì)與企業(yè)級(jí) AI
John Collison:那么,大家應(yīng)該為Ignite 大會(huì)的哪些內(nèi)容感到興奮?
Satya Nadella:對(duì)我們來(lái)說(shuō),Ignite 大會(huì)最核心的任務(wù),就是確保 AI 能夠在企業(yè)內(nèi)部得到廣泛普及。如果說(shuō)只有一件事最重要,那就是不僅僅去羨慕別人的“AI 工廠”或 AI 智能體(Agent),而是要探討如何構(gòu)建你自己的 AI 工廠。
這其中,對(duì)數(shù)據(jù)層的組織至關(guān)重要,事實(shí)證明這可能是最復(fù)雜的一環(huán)。你需要覆蓋整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù),使其能夠滿足智能化需求。這將是我們接下來(lái)的工作重點(diǎn)。
John Collison:我們?cè)谄髽I(yè)環(huán)境中似乎還沒(méi)有看到真正的深度應(yīng)用。雖然有了Copilot,但大多數(shù)人日常工作中并沒(méi)有這種能力。你認(rèn)為人們是否低估或未充分利用已經(jīng)存在的 AI?
Satya Nadella:是的,這很有趣。因?yàn)閷?duì)我來(lái)說(shuō),這正是殺手級(jí)功能。我們做的最重要的事情就是建立了“圖譜”(Graph)。在我看來(lái),這是位于所有數(shù)據(jù)庫(kù)之下的、對(duì)任何公司都最重要的東西——它承載著你的電子郵件、文檔、Teams 通話等數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵在于這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系。人們的工作并非雜亂無(wú)章、非結(jié)構(gòu)化的,所有的工作都是圍繞某個(gè)業(yè)務(wù)事件展開(kāi)的。這種語(yǔ)義上的連接存在于人們的腦海中,但在系統(tǒng)中往往丟失了。而現(xiàn)在,這是第一次,我們能通過(guò)AI 更好地找回這些記憶和關(guān)聯(lián)。
John Collison:相比個(gè)人用戶,為什么AI 在企業(yè)中的滲透率還不足?
Satya Nadella:因?yàn)槲矣X(jué)得人們現(xiàn)在使用很多大語(yǔ)言模型(LLM)工具時(shí),可能只是上傳單個(gè)文檔。但大多數(shù)公司并沒(méi)有將所有功能集成,沒(méi)有將公司完整的上下文接入到他們?nèi)粘J褂玫?AI 中。
實(shí)際上,這里有兩層挑戰(zhàn)。第一是變革管理。這是我們歷史上所有辦公套件中部署速度最快的一次,但最終必須有人去使用它。而在企業(yè)環(huán)境中,這意味著所有的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)(Discovery)環(huán)節(jié)必須可行,所有的數(shù)據(jù)治理必須到位。我們必須將權(quán)限范圍接入 Copilot,確保當(dāng)我檢索內(nèi)容時(shí),如果是機(jī)密信息(如已被 IRM 保護(hù)的內(nèi)容),它能被正確識(shí)別和處理。我們已經(jīng)做了大量工作,現(xiàn)在開(kāi)始看到成效。
我要說(shuō)的第二點(diǎn)是,讓AI 跨越整個(gè) Microsoft 365 圖譜運(yùn)行是一回事,但接下來(lái)要解決的是 ERP 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。目前的連接器就像“兩根細(xì)吸管”,效率不夠。你需要一個(gè)更好的數(shù)據(jù)架構(gòu),基本上需要通過(guò)語(yǔ)義嵌入(Semantic Embedding)將所有這些數(shù)據(jù)整合到一個(gè)層面。
John Collison:幾十年來(lái),讓公司數(shù)據(jù)“觸手可及”一直是一個(gè)愿景。我讀過(guò)那本關(guān)于 Oracle 歷史的書(shū)《Softwar》,提到拉里·埃里森(Larry Ellison)在 90 年代末就像高管推介,要把公司所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)地方,讓高管可以“一鍵”獲得答案,而不是發(fā)郵件讓分析師去調(diào)查。為什么這個(gè)論點(diǎn)經(jīng)久不衰?是因?yàn)楣緦?shí)際上并沒(méi)有按時(shí)做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施這門“苦修課”(eat their data infrastructure vegetables)嗎?這一次我們終于能解決數(shù)據(jù)管道的問(wèn)題了嗎?
Satya Nadella:你可以反駁這個(gè)前提,但這正是問(wèn)題所在。如果我沒(méi)記錯(cuò)的話,比爾·蓋茨在 90 年代的一次 COMDEX 演講上創(chuàng)造了“信息觸手可及”(Information at your fingertips)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。比爾一直對(duì)此非常著迷。
我清楚地記得他在90 年代的一次評(píng)審中說(shuō)過(guò):“軟件只有一個(gè)類別,那就是信息管理。你必須對(duì)人、地點(diǎn)和事物進(jìn)行建模,僅此而已。你無(wú)需再做任何事,因?yàn)樗熊浖举|(zhì)上都是信息管理。”
這是比爾一直以來(lái)的夢(mèng)想。他討厭文件系統(tǒng),因?yàn)樗鼈兪欠墙Y(jié)構(gòu)化的。如果所有東西都是SQL 數(shù)據(jù)庫(kù),他會(huì)很高興,那樣他就可以直接運(yùn)行 SQL 查詢,對(duì)所有信息進(jìn)行編程。對(duì)他來(lái)說(shuō),那是讓信息觸手可及的優(yōu)雅解決方案。
但問(wèn)題在于,人是混亂的(messy)。即使數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的,它也并沒(méi)有真正集中在一個(gè)索引中,我也無(wú)法運(yùn)行一條 SQL 查詢來(lái)獲取所有信息。這一直是根本性的挑戰(zhàn)。
我會(huì)說(shuō),那是舊世界的產(chǎn)物。我們當(dāng)時(shí)誰(shuí)也沒(méi)想到,AI 和大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)突然成為解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵。我們要做的不是建立某種程式化的數(shù)據(jù)模型,而是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找出那些模式。事實(shí)上,很長(zhǎng)一段時(shí)間我們都癡迷于數(shù)據(jù)模型需要多么復(fù)雜才能捕捉企業(yè)的本質(zhì)。事實(shí)證明,通過(guò)在擁有巨大算力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)海量參數(shù)就能做到。
John Collison:就像有些聰明的遠(yuǎn)程員工,剛?cè)肼毼宸昼娋湍芡ㄟ^(guò)閱讀文檔抓住要點(diǎn)。模型可以任意聰明,它們可以執(zhí)行RAG(檢索增強(qiáng)生成),可以訪問(wèn)企業(yè)中的所有內(nèi)容。但這與模型本身真正“知道”某事是不一樣的。除非你在公司內(nèi)部訓(xùn)練定制模型,否則這些模型不會(huì)真正對(duì)你們的業(yè)務(wù)變得更聰明。如果第一千次查詢并不比第一次查詢更聰明,那你認(rèn)為這會(huì)走向何方?
Satya Nadella:這里涉及兩點(diǎn)。如果是指上下文學(xué)習(xí)(Contextual Learning)或持續(xù)學(xué)習(xí),那確實(shí)是終極目標(biāo)。這呼應(yīng)了我之前的觀點(diǎn):如果你把模型的“認(rèn)知核心”與它的“知識(shí)”分離開(kāi)來(lái),你就擁有了一種持續(xù)學(xué)習(xí)的公式或算法。
我認(rèn)為有三件事必須存在于模型運(yùn)行時(shí)之外,我們需要攻克它們:
記憶(Memory):包括短期和長(zhǎng)期記憶。人類很擅長(zhǎng)長(zhǎng)期歸因(long-term credit assignment)。當(dāng) AI 模型既能根據(jù)長(zhǎng)期記憶進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)也能進(jìn)行懲罰(即具備長(zhǎng)期信用分配能力)時(shí),你就知道你擁有了真正的記憶。
權(quán)限(Entitlements/Permissions):模型在運(yùn)行時(shí)必須嚴(yán)格遵守權(quán)限系統(tǒng)。我是誰(shuí)?我有權(quán)訪問(wèn)什么?模型必須滿足這些限制。
行動(dòng)(Actions):行動(dòng)空間必須有效。
如果你將這三者結(jié)合,行動(dòng)、權(quán)限和記憶,這就構(gòu)成了上下文(Context)。這些根據(jù)定義必須位于模型之外,而不是內(nèi)置于模型中。例如,在今天的 Copilot 中,你需要系統(tǒng)能在 OpenAI 模型和 Claude 模型之間運(yùn)行。我認(rèn)為這正是前沿技術(shù)需要發(fā)展的方向。
2.CEO 的日常與管理方式
John Collison:我想問(wèn)一些關(guān)于你工作方式的問(wèn)題。你的日常工作是什么樣的?你們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)現(xiàn)代化的“走動(dòng)式管理”來(lái)了解微軟內(nèi)部的情況?
Satya Nadella:我平常的一天主要由兩端組成。首先是客戶相關(guān)的事宜。我每天至少有一兩個(gè)Teams 通話是與客戶進(jìn)行的。這是最有幫助的方式之一,讓我保持腳踏實(shí)地。
其次是會(huì)議。作為CEO,我意識(shí)到會(huì)議主要有兩種。一種是我只需要召集大家,然后閉嘴不言,因?yàn)椤罢偌边@個(gè)動(dòng)作本身才是重要的,工作要么已經(jīng)完成,要么會(huì)在之后完成。另一種是更重要的會(huì)議,我需要在會(huì)上學(xué)習(xí)、做出決定或傳達(dá)信息。你提到你會(huì)“潛伏”在 Teams 頻道里,對(duì),Teams 頻道對(duì)我來(lái)說(shuō)幾乎無(wú)處不在。我就像是在漫步于虛擬的走廊,潛伏在那些頻道周圍。如果說(shuō)有什么收獲的話,我在那里學(xué)到的最多。這也是我建立聯(lián)系最多的地方。我會(huì)發(fā)現(xiàn):“哇,這個(gè)人正在開(kāi)發(fā) Excel Agent”,或者了解他們想要的評(píng)估方式。我從中學(xué)到的比做任何其他事都要多。
John Collison:就像微軟的Teams 團(tuán)隊(duì)專注于他們的產(chǎn)品,然后薩蒂亞突然跳出來(lái)問(wèn)了一個(gè)問(wèn)題?
Satya Nadella:是的,雖然有時(shí)我覺(jué)得我應(yīng)該擁有更多訪問(wèn)權(quán)限。實(shí)際上,我最大的不滿是我不能隨意進(jìn)入所有我想去的地方(笑)。但能夠直接進(jìn)去體驗(yàn)確實(shí)很有趣,這在某種程度上讓這種溝通正常化了。現(xiàn)在的員工也不會(huì)吝惜與你分享他們的真實(shí)看法。
John Collison:你在硅谷的小圈子里很有名,因?yàn)槟惚3种叨鹊穆?lián)絡(luò)感。我記得你曾來(lái)參觀過(guò)Stripe 的辦公室,當(dāng)時(shí)我們還是家小公司。為什么你比大多數(shù)其他 CEO 更愿意花時(shí)間與初創(chuàng)公司會(huì)面?
Satya Nadella:我是在微軟這種文化中成長(zhǎng)起來(lái)的,我體內(nèi)有面向開(kāi)發(fā)者關(guān)系的“布道基因”。有兩件事深深根植于我心中:如果你不關(guān)注開(kāi)發(fā)者的去向,就很難保持技術(shù)平臺(tái)的相關(guān)性。你需要理解新的工作負(fù)載(Workloads)以構(gòu)建技術(shù)平臺(tái)。
John Collison:如果你不關(guān)注初創(chuàng)公司,就很難了解平臺(tái)或工作負(fù)載的趨勢(shì)。所以這幾乎是我必須做的事。另一點(diǎn)是,我從中獲得了巨大的能量。我一直覺(jué)得創(chuàng)始人就像魔法師,能從無(wú)到有創(chuàng)造出東西。這感覺(jué)就像變戲法,我總是想搞清楚:“到底是怎么做到的?”
Satya Nadella:事實(shí)上,我們從你們那里學(xué)到的一件事,就是重新發(fā)現(xiàn)微軟非常擅長(zhǎng)的事情——跟隨開(kāi)發(fā)者,出現(xiàn)在初創(chuàng)公司聚集的地方。
這也在某種程度上將我引向了GitHub。顯然 GitHub 是一個(gè)很棒的資產(chǎn),我們需要成為開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)秀管理者。但更重要的是,每個(gè)初創(chuàng)公司的倉(cāng)庫(kù)都在 GitHub 上。對(duì)我們來(lái)說(shuō),參與其中不僅是戰(zhàn)略占位,更是為了簡(jiǎn)單地學(xué)習(xí)并打造更好的產(chǎn)品。因?yàn)橛袝r(shí)你會(huì)失去審美,忘記如何以最少摩擦的方式交付產(chǎn)品,而初創(chuàng)公司的耐心是最少的,價(jià)值實(shí)現(xiàn)的時(shí)間必須最大化。
3.軟件界面的未來(lái):生成式UI 與 IDE 的回歸
John Collison:微軟是否在考慮生成式UI(Generative UI)?現(xiàn)在的軟件仍然陷在老舊范式里,比如“寫代碼、定稿、發(fā)布”。而在云端交付的時(shí)代,我們是否可以根據(jù)個(gè)人需求實(shí)時(shí)渲染 UI?
Satya Nadella:肯定會(huì)朝這個(gè)方向發(fā)展。隨著生成能力的提升,你可以生成代碼,也可以圍繞任何定制化的東西生成UX 骨架。在微軟,長(zhǎng)期以來(lái)我們也一直在思考文檔、網(wǎng)站和應(yīng)用之間的區(qū)別到底是什么。你可以根據(jù)想要展示的格式隨時(shí)生成其中任何一個(gè)。
但有趣的是,盡管大家都在討論“應(yīng)用將會(huì)消失”,我們那些老牌的 IDE(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境),無(wú)論是 Excel 還是 VS Code,某種意義上又回來(lái)了。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)是,AI 會(huì)產(chǎn)生輸出,而我需要理解那些輸出的含義。實(shí)際上,我需要一個(gè)出色的編輯器,讓我能與 AI 進(jìn)行差異比較(diff)和迭代。
我認(rèn)為最令人興奮的事情之一,是全新類別的“高度精細(xì)化 IDE”。它們更像是任務(wù)控制中心(Mission Control)。如果我有成千上萬(wàn)個(gè)智能體(Agent)在運(yùn)行,我要如何理解這些情況?這就需要“數(shù)千個(gè)智能體的微觀引導(dǎo)”。這就是未來(lái)的 IDE、收件箱和即時(shí)通訊工具將會(huì)演變的方向。它不再是簡(jiǎn)單的發(fā)消息或分診(triage),而是宏觀委派(Macro-delegation)和微觀引導(dǎo)(Micro-steering)。
John Collison:你的意思是,未來(lái)不僅是程序員,會(huì)計(jì)師、律師都會(huì)有自己的IDE?
Satya Nadella:沒(méi)錯(cuò)。這就是我如何與智能體協(xié)作的比喻。我會(huì)給出一堆指令,它們開(kāi)始執(zhí)行,有時(shí)運(yùn)行幾小時(shí)甚至幾天,然后回來(lái)匯報(bào)。
對(duì)于這種工作流,我們需要上下文來(lái)進(jìn)行微觀引導(dǎo)。它不能只是變成下一個(gè)“通知地獄”,發(fā)給我五個(gè)字提醒,而我不知道上下文。
我認(rèn)為軟件最終會(huì)長(zhǎng)成這樣:它看起來(lái)像一個(gè)收件箱,又像一個(gè)消息工具,同時(shí)帶有一個(gè)閃爍光標(biāo)的畫(huà)布(Canvas)。我們喜歡電子表格的表格形式,喜歡文檔的線性形式,也喜歡消息流。未來(lái)的界面會(huì)是這些形式的融合。例如,我們正在試驗(yàn)的GitHub Copilot Workspace 就是這種“任務(wù)控制中心”。你會(huì)有五六個(gè)不同的分支,啟動(dòng)自主智能體去執(zhí)行任務(wù),然后它們返回,你進(jìn)行代碼合并的分診。我認(rèn)為下一個(gè)偉大的 IDE 就會(huì)誕生在這里。
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4.歷史的教訓(xùn):互聯(lián)網(wǎng)浪潮
John Collison:科技界常有一種模式:對(duì)某項(xiàng)技術(shù)的興奮程度遠(yuǎn)超其成熟度。就像《2001:太空奧德賽》里的語(yǔ)音 AI,我們花了 50 年才實(shí)現(xiàn)。我經(jīng)常思考微軟在 90 年代的情況。比爾·蓋茨寫了著名的《互聯(lián)網(wǎng)浪潮》(Internet Tidal Wave)備忘錄,明確指出互聯(lián)網(wǎng)是重中之重。但當(dāng)時(shí)微軟對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)想是“信息高速公路”和機(jī)頂盒,而不是我們后來(lái)看到的 PC 互聯(lián)網(wǎng)。我們?cè)诋?dāng)前的 AI 浪潮中應(yīng)該吸取什么教訓(xùn)?
Satya Nadella:這是一個(gè)很棒的問(wèn)題。即使在當(dāng)時(shí),作為一名初級(jí)員工,我對(duì)那段歷史的解讀是:我們好像理解了互聯(lián)網(wǎng),但其實(shí)并沒(méi)有。
我們當(dāng)時(shí)想要交付高質(zhì)量的服務(wù),但我們不相信TCP/IP 協(xié)議能奏效。當(dāng)我回顧我們當(dāng)時(shí)試圖做的事情(信息高速公路)時(shí),服務(wù)質(zhì)量(QoS)確實(shí)是個(gè)大問(wèn)題,我們覺(jué)得 TCP/IP 撐不住。當(dāng)時(shí)我們是在與 AOL 的撥號(hào)上網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)。我還記得 MSN 最早是基于 X.25 網(wǎng)絡(luò)的。我們?cè)谧鼋换ナ诫娨暎↖nteractive TV),把 ATM(異步傳輸模式)交換機(jī)連接到家里。
我在1994 年做過(guò)一個(gè)演示,那是我職業(yè)生涯早期風(fēng)險(xiǎn)最大的演示之一。那是我們的第一個(gè)冗余文件系統(tǒng),是一個(gè)視頻服務(wù)器。比爾當(dāng)時(shí)在說(shuō):“嘿,這就是交互式電視的未來(lái)。”即便光盤故障,視頻流也能繼續(xù)播放。我的工作就是當(dāng)眾拆掉光驅(qū),證明流媒體還在繼續(xù)。
我們構(gòu)建了分布式文件系統(tǒng)、流媒體服務(wù)器,并用ATM 網(wǎng)絡(luò)連接到房子里。我有五部電影可以看,我看了一遍又一遍。
我們的愿景和方向(互聯(lián)網(wǎng))是對(duì)的,但我們最初押注的實(shí)施路徑(交互式電視/專用網(wǎng)絡(luò))卻被后來(lái)的技術(shù)演進(jìn)(TCP/IP、開(kāi)放互聯(lián)網(wǎng))超越了。這在 AI 時(shí)代同樣值得深思:看準(zhǔn)方向固然重要,但具體的架構(gòu)選擇和實(shí)施路徑同樣決定成敗。
John Collison:但那就是比爾(Bill Gates)轉(zhuǎn)變方向的時(shí)刻,對(duì)吧?
Satya Nadella:沒(méi)錯(cuò),比爾在1995 年所做的那個(gè)決定……事實(shí)上這很有趣。當(dāng)時(shí) Windows 95 即將發(fā)布,然后他說(shuō):“你知道嗎?一切都將改變。”如果你回想 1992 年到 1995 年之間,那是我們大家都初次接觸互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候。1993 年 11 月 Mosaic 瀏覽器問(wèn)世,差不多就是那個(gè)時(shí)期。在那兩年里,局勢(shì)并不明朗,大家都在通過(guò)旁敲側(cè)擊的方式探索。當(dāng)時(shí)并不確定是某種專有協(xié)議棧會(huì)勝出,還是開(kāi)放互聯(lián)網(wǎng)會(huì)勝出。直到 1995 年,形勢(shì)變得清晰,于是我們進(jìn)行了轉(zhuǎn)向。
John Collison:有意思。那時(shí)候確實(shí)還不確定開(kāi)放互聯(lián)網(wǎng)最終會(huì)獲勝。
Satya Nadella:是的。事實(shí)上,這里面有一個(gè)教訓(xùn),我一直在觀察并思考如何將其應(yīng)用到人工智能(AI)上。那就是:首先你要把范式(Paradigm)弄對(duì)。但即便你把范式弄對(duì)了,也不清楚你是否能找到那個(gè)“殺手級(jí)應(yīng)用”,甚至是商業(yè)模式。這在歷史上一直如此。以互聯(lián)網(wǎng)為例,誰(shuí)能想到開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)的“組織層”(Organizing Layer),也就是擁有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的搜索引擎,竟然會(huì)由單一所有者掌控?我總是說(shuō),并不存在所謂的“開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)”和“谷歌網(wǎng)絡(luò)”之分,因?yàn)楣雀柙?jīng)統(tǒng)治了它。
John Collison:我們是否應(yīng)該反思這一點(diǎn)?當(dāng)時(shí)也許有人出于動(dòng)機(jī),認(rèn)為像Liberty Media 和 Microsoft 合資的那種專有解決方案會(huì)獲勝,但最終開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)贏了。然而,即使開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)勝出,你也應(yīng)該提醒組織:無(wú)論是在我們自己的“信息高速公路”專有系統(tǒng)上,還是在開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)上,公司通常會(huì)對(duì)專有解決方案抱有樂(lè)觀的看法。
Satya Nadella:這是一個(gè)很有趣的話題。當(dāng)我回過(guò)頭看時(shí),像AOL 和 MSN 這樣的平臺(tái),雖然輸給了開(kāi)放網(wǎng)絡(luò),但它們其實(shí)只是被新的形式所取代了,比如搜索引擎和應(yīng)用商店。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)實(shí)際上也非常吸引人。開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)確實(shí)曾是一個(gè)歷史性的時(shí)刻。
對(duì)我來(lái)說(shuō),更宏觀的規(guī)律是:即使在開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)中,“組織分層”也始終會(huì)出現(xiàn)。大量的品類影響力會(huì)轉(zhuǎn)移到那個(gè)組織層。而且正如上一個(gè)范式是搜索引擎,今天是聊天機(jī)器人(Chatbots),但這能持續(xù)多久?無(wú)人知曉。但不可否認(rèn)的是,ChatGPT 目前作為一個(gè)聚合點(diǎn)的成功是顯而易見(jiàn)的。市場(chǎng)和應(yīng)用商店一直存在,下一步會(huì)是什么?電子商務(wù)會(huì)發(fā)生什么變化?是在一個(gè)具有代理性(Agentic)的市場(chǎng)中,還是在一個(gè)代理化的電子商務(wù)中?這些都是需要通過(guò)實(shí)踐來(lái)解決的有趣問(wèn)題。
John Collison:我想談?wù)勥@個(gè)問(wèn)題,也想談?wù)勆虡I(yè)。既然我們還沉浸在“90 年代”的氛圍中,現(xiàn)在每個(gè)人都在拿這段時(shí)間與互聯(lián)網(wǎng)泡沫作比較,這幾乎已經(jīng)成了陳詞濫調(diào)。但我認(rèn)為這是一個(gè)合理的類比,原因在于:這確實(shí)是一個(gè)極其依賴資本支出(CapEx)的建設(shè)過(guò)程,是為了一個(gè)非常重要的新范式,但確實(shí)伴隨著巨大的資本投入。你在 2000 年網(wǎng)絡(luò)泡沫期間曾在 Microsoft 工作過(guò)。Microsoft 的股價(jià)在 90 年代末到 2000 年初達(dá)到頂峰,直到 2016 年才重新超越那個(gè)高點(diǎn)。1999 年時(shí)的感覺(jué)如何?你當(dāng)時(shí)知道自己處在泡沫中嗎?還是覺(jué)得“這次不一樣”?
Satya Nadella:有意思。我記得大概在2000 年,我們超越了通用電氣(GE),成為市值最大的公司。那時(shí)候我們的資本投入模式其實(shí)還很輕。回顧那段時(shí)期,即便撇開(kāi)金融周期不談,長(zhǎng)期趨勢(shì)和方向是清晰的,互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)改變了一切。因?yàn)榧幢阍谀菚r(shí),商業(yè)模式也在逐步浮現(xiàn)。
當(dāng)時(shí)對(duì)Microsoft 最大的教訓(xùn)是:天哪,即使是我們那時(shí)候的首要策略,比如打造瀏覽器、搭建 Web 服務(wù)器、普及互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議,雖然我們做了所有顯而易見(jiàn)的事情(比如在辦公室內(nèi)部做一個(gè)所見(jiàn)即所得的網(wǎng)站構(gòu)建器),但我們意識(shí)到僅僅做那些顯而易見(jiàn)的事是沒(méi)有意義的。我們需要重新發(fā)明我們正在做的事情。新的商業(yè)模式最終會(huì)變得清晰。某種意義上,那次修正沖刷掉了許多東西,但核心理念一直存在。
我在思考這里發(fā)生了什么。當(dāng)時(shí)鋪設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施本身,其實(shí)有更直接的影響。比如暗光纖(Dark Fiber)的鋪設(shè),雖然會(huì)有孕育期,但最終互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)規(guī)模化發(fā)展并利用它。但這一次,人們似乎排著隊(duì)在門外搶購(gòu)這些基礎(chǔ)設(shè)施(GPU 等)。
這一次,坦白說(shuō),我們?cè)诨A(chǔ)設(shè)施建設(shè)上是落后的。當(dāng)我看我們的基建進(jìn)度和今天的需求時(shí),這與當(dāng)年的泡沫截然不同。當(dāng)年是“暗光纖”泡沫,顧名思義,光纖是“暗”的,沒(méi)有被點(diǎn)亮(利用率低)。而現(xiàn)在,我并沒(méi)有利用率的問(wèn)題,我的所有算力資源都賣光了。事實(shí)上,我的問(wèn)題是我得拼命增加供應(yīng)。
當(dāng)然,沒(méi)有任何供應(yīng)鏈能完美匹配供需。但這一次在構(gòu)建過(guò)程中,考慮到長(zhǎng)交付周期,我們必須向華爾街清晰描述我們的資產(chǎn)。有些資產(chǎn)(如建筑外殼)可以使用20 年,有些(如芯片)只有 4-5 年壽命。你必須以不同的方式對(duì)此做決策。在資產(chǎn)負(fù)債表上有一個(gè)閑置的“冷外殼”,其實(shí)沒(méi)關(guān)系,這就好比擁有一個(gè)有五棟樓的園區(qū)。真正的問(wèn)題是,如果沒(méi)有可以被“點(diǎn)亮”的增強(qiáng)型外殼(Hot Shell)來(lái)滿足需求。現(xiàn)在的瓶頸可能在于電力設(shè)施、渦輪機(jī)或者經(jīng)過(guò)增強(qiáng)的外殼本身。如果我沒(méi)有足夠的增強(qiáng)外殼,我就無(wú)法把 GPU 放進(jìn)機(jī)架并投入運(yùn)行。這(土地許可、電力許可、建設(shè))才是耗時(shí)最長(zhǎng)的部分。
順便說(shuō)一句,位置也很重要。我們不僅在美國(guó)本土大量建設(shè),還必須在全球范圍內(nèi)建設(shè)。數(shù)據(jù)法規(guī)實(shí)際上每天都在增多,各國(guó)都非常在意主權(quán)問(wèn)題。因此我們必須確保這是一支全球化的艦隊(duì),能夠處理從訓(xùn)練、數(shù)據(jù)生成(DataGen)到推理的各種工作負(fù)載。
John Collison:誰(shuí)應(yīng)該關(guān)心數(shù)據(jù)主權(quán)?比如愛(ài)爾蘭有很多數(shù)據(jù)中心,但并不特別糾結(jié)于“數(shù)據(jù)必須只保存在愛(ài)爾蘭”這個(gè)想法。你們是完全按照各國(guó)的意愿行事,還是會(huì)就數(shù)據(jù)主權(quán)的必要性提供建議?
Satya Nadella:顯然這是每個(gè)國(guó)家的政策制定者都高度關(guān)注的話題,也有其合理原因。但在人工智能時(shí)代,我對(duì)“主權(quán)”的思考方式有些不同。
我認(rèn)為最終的主權(quán)問(wèn)題更多是關(guān)于“公司的未來(lái)”。如果你回到科斯定理(Coase Theorem)的核心,你會(huì)問(wèn):“如果大模型是那個(gè)全知全能的東西,那我存在的意義是什么?” 企業(yè)的存在是因?yàn)檎莆樟艘恍╇[性知識(shí)(Tacit Knowledge),從而使組織內(nèi)部的交易成本低于僅在市場(chǎng)上進(jìn)行交易的成本。
因此,我認(rèn)為至關(guān)重要的主權(quán)問(wèn)題是“公司的主權(quán)”。在一個(gè)模型持續(xù)學(xué)習(xí)、回報(bào)遞增的時(shí)代,公司必須擁有那一層智能,無(wú)論是作為支架,還是作為嵌入在模型中的權(quán)重。這不僅僅是使用別人的基礎(chǔ)模型,而是你是否在自己的基礎(chǔ)模型上擁有主權(quán)。我的新概念是:公司的未來(lái)在于擁有自己的基礎(chǔ)模型,該模型本質(zhì)上捕捉了那些能降低內(nèi)部交易成本的隱性知識(shí),并加速知識(shí)在組織內(nèi)部的積累和傳播。
John Collison:這非常有趣。如果AI 改變了公司的本質(zhì)……有些公司本身已經(jīng)是知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)的集合,比如迪士尼,或者像禮來(lái)公司(Eli Lilly)這樣的制藥巨頭。目前這些 IP 散落在電子郵件、文檔,尤其是人們的頭腦中。而這些 IP 最終也許可以集中到單一模型中。我原本以為你會(huì)說(shuō)未來(lái)的公司結(jié)構(gòu)會(huì)變得像 DAO(去中心化自治組織)或者那種一人創(chuàng)造十億美元營(yíng)收的公司。
Satya Nadella:那些結(jié)構(gòu)上的變化也是可能的。但對(duì)我來(lái)說(shuō),更有趣的問(wèn)題是:隱性知識(shí)到底存在于何處?顯然它存在于人們的腦海中,是經(jīng)典的專有技術(shù)。但我認(rèn)為未來(lái)它也將駐留并復(fù)合成某種LoRA 層(Low-Rank Adaptation,大模型微調(diào)層)中的權(quán)重,這是貴公司獨(dú)有的資產(chǎn)。所以我覺(jué)得,在禮來(lái)、Microsoft 或 Stripe 產(chǎn)生的新 IP,除了現(xiàn)有的形式外,我們還會(huì)說(shuō):“哦,它們存在于某個(gè)嵌入(Embedding)里。”
John Collison:你提到Stripe 很有趣。Stripe 剛開(kāi)始時(shí)并沒(méi)有強(qiáng)烈的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),更多是單一角色的 API 體驗(yàn)。但隨著擴(kuò)展,我們現(xiàn)在擁有了一個(gè)信任網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)槲覀円?jiàn)過(guò)了大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)用戶,所以即使沒(méi)見(jiàn)過(guò)你,這本身就有點(diǎn)可疑。這變成了一種類似 Google reCAPTCHA 的聲譽(yù)網(wǎng)絡(luò)。我們現(xiàn)在正在利用 Stripe 網(wǎng)絡(luò)中的所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)支付領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型。所以對(duì)我們所有人來(lái)說(shuō),一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是:如何保護(hù)那一點(diǎn)核心優(yōu)勢(shì),防止它泄露到通用的基礎(chǔ)模型中?通用的基礎(chǔ)模型是否會(huì)因?yàn)槟芰μ嵘鴮W(xué)會(huì)欺詐檢測(cè),從而取代我們?
Satya Nadella:這就是關(guān)鍵問(wèn)題。對(duì)此有兩種論點(diǎn)。一種論點(diǎn)是“模型將吞噬世界”,因?yàn)橐磺胁贿^(guò)是模式,通用模型最終會(huì)學(xué)會(huì)所有東西。
但我傾向于另一種觀點(diǎn),就像你提到的Stripe 的例子:可以同時(shí)采用多個(gè)模型。你可以構(gòu)建一個(gè)不可思議的、以模型為先的“欺詐檢測(cè)層”,再加上對(duì) Stripe 獨(dú)有的記憶、工具使用和操作空間的理解。對(duì)我來(lái)說(shuō),那就是公司的未來(lái),無(wú)論是制藥公司、支付公司還是軟件公司。這就是所謂的“主權(quán)”。你需要一個(gè)通用基礎(chǔ)模型,再加上屬于你自己的、包含隱性知識(shí)的專有層。
5.軟件、工作流、商業(yè)的未來(lái)
John Collison:這讓我想到了另一個(gè)話題。我們大約有面向非軟件工程師的IDE(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境)。我仍然覺(jué)得這在未來(lái)十年對(duì)金融從業(yè)者來(lái)說(shuō)會(huì)是一個(gè)產(chǎn)品。事后看,這顯然是正確的用戶界面。就像電子表格(Spreadsheet)一樣,它作為一種 UI 出現(xiàn)時(shí),感覺(jué)像是憑空誕生的。說(shuō)到電子表格,對(duì)某些軟件公司來(lái)說(shuō),嘗試挑戰(zhàn) Excel 幾乎成了一種成年禮,但 Excel 似乎在四十年里一直屹立不倒。為什么它這么耐用?
Satya Nadella:是啊,太不可思議了。我認(rèn)為這是“列表”和“表格”的力量,加上軟件的可塑性,兩者的結(jié)合非常完美。這就是為什么它像一個(gè)永遠(yuǎn)存在的“閃爍畫(huà)布”。我們可能會(huì)在上面添加很多花哨的功能,但核心邏輯不變。而且,Excel 是圖靈完備(Turing Complete)的。我們往往沒(méi)給它應(yīng)有的評(píng)價(jià),它是世界上最易上手的編程環(huán)境。你可以不經(jīng)思考地直接開(kāi)始編程。還有一個(gè)美妙之處。就像我們現(xiàn)在討論 AI 需要“變革管理”(Change Management),但當(dāng)電子表格出現(xiàn)時(shí),沒(méi)人談?wù)撟兏锕芾恚藗冎皇侵苯娱_(kāi)始使用它,工作流自然就變了。
這正如有人跟我描述過(guò),他在傳真機(jī)時(shí)代加入了通用再保險(xiǎn)公司(Gen Re),他記得電子郵件和 Excel 出現(xiàn)后,整個(gè)工作流程被根本性地顛覆了。我認(rèn)為 AI 也會(huì)如此,工作產(chǎn)物和工作流會(huì)從底層被重新審視。現(xiàn)在是從事軟件工作的一個(gè)非常有趣的時(shí)期,比五或十年前有趣得多。
如果你在當(dāng)年問(wèn)我什么最熱門,那是云計(jì)算、多區(qū)域數(shù)據(jù)庫(kù)(Cosmos DB)等。當(dāng)時(shí)我們覺(jué)得已經(jīng)到了某種穩(wěn)定狀態(tài)。然后疫情發(fā)生了,云計(jì)算進(jìn)入了另一個(gè)超級(jí)推進(jìn)階段(Teams 等應(yīng)用的爆發(fā))。
John Collison:在Stripe 我們也看到了類似的圖表,出現(xiàn)了一個(gè)明顯的不連續(xù)性——電子商務(wù)活動(dòng)呈階躍式增長(zhǎng),而且從未回落。即使人們回到了實(shí)體辦公室,線上業(yè)務(wù)依然保持在那個(gè)高位,甚至繼續(xù)上升。我相信 Azure 也是這樣。
Satya Nadella:完全正確,它從未降低。既然我們?cè)谡務(wù)撋虡I(yè),不妨談?wù)勎覀冋诠餐七M(jìn)的工作。
我們要探討的是:什么是對(duì)商家最友好的規(guī)則?什么是對(duì)顧客最友好的規(guī)則?是否存在完美匹配?“對(duì)話式商業(yè)”(Conversational Commerce)是人們一直在討論的話題。現(xiàn)在我認(rèn)為,隨著你們以及我們所做工作的進(jìn)展,我們可以真正將商家和最終用戶結(jié)合起來(lái),打造這種具備“代理性”(Agentic)的體驗(yàn)。這還處于早期階段,必須做得有品味,必須以贏得用戶信任的方式來(lái)做。我對(duì)此感到非常興奮。
John Collison:我們看到了過(guò)去的嘗試與現(xiàn)在的不同之處。以前也有過(guò)類似的嘗試,比如在Twitter 或 Instagram 上直接購(gòu)買,但這次的不同點(diǎn)在于:第一,有了 AI,商家集成的難度大大降低了,這比以往任何時(shí)候都要容易;第二,這種體驗(yàn)對(duì)最終用戶來(lái)說(shuō)非常有吸引力。從我們?cè)缙诳蛻舻姆答仈?shù)據(jù)來(lái)看,這一點(diǎn)已經(jīng)得到證實(shí)。幾周前我們?cè)?ChatGPT 上推出了相關(guān)功能,數(shù)據(jù)表明,這種方式對(duì)最終客戶來(lái)說(shuō)要方便得多。
Satya Nadella:我總是在尋找相關(guān)裝備。但無(wú)論是Amazon 還是 Walmart,網(wǎng)站內(nèi)的搜索體驗(yàn)有時(shí)真的很差。現(xiàn)在的聊天體驗(yàn)起初很棒,但往往最后還是把用戶指回傳統(tǒng)的商品目錄。雖然目錄依然是核心,但如果能將“結(jié)賬”與“目錄”無(wú)縫結(jié)合,那才是真正的流暢體驗(yàn)。
John Collison:在做產(chǎn)品調(diào)研時(shí),我發(fā)現(xiàn)使用AI 應(yīng)用進(jìn)行搜索的效果要比傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞搜索好得多。令人驚訝的是,直到去年我們還認(rèn)為關(guān)鍵詞搜索是可以接受的方式。
Satya Nadella:這就像是為你量身定制了一個(gè)目錄。這不僅僅是搜索引擎的結(jié)果頁(yè)面。舉個(gè)例子,我們?cè)诮o家里買家具時(shí)會(huì)討論:“在這個(gè)位置還有這么多空間,放什么家具好看?尺寸要合適,風(fēng)格要偏高端但不浮夸。”以前我們無(wú)法這樣搜索,這很瘋狂。現(xiàn)在,這種定制化、傳達(dá)氛圍和整體美感的能力變得觸手可及。
我妻子是名建筑師,她用Copilot 筆記本記錄所有圖紙。她可以向 AI 提出非常高級(jí)的推理問(wèn)題,比如“我應(yīng)該在里面放什么?”。AI 能夠讀取建筑草圖,結(jié)合公開(kāi)的家具目錄,進(jìn)行推理并組合元素。這簡(jiǎn)直太神奇了。
John Collison:在Stripe 的商務(wù)領(lǐng)域,我們非常擁抱 AI,我們認(rèn)為大量工作將向這里轉(zhuǎn)移。如果你進(jìn)行的是開(kāi)放式探索,比如“我想為某個(gè)場(chǎng)合買套衣服”,AI 的體驗(yàn)遠(yuǎn)勝于點(diǎn)擊瀏覽一列搜索結(jié)果。即使是針對(duì)性很強(qiáng)的搜索,比如“我要買這款自行車組件”,通過(guò) AI 指定精確參數(shù)也會(huì)好得多。
如果AI 既能囊括非定向的發(fā)現(xiàn),又能處理高度定向的搜索,這基本上就涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)上所有的商業(yè)行為了。可能唯一剩下的就是那類經(jīng)常性的必需品購(gòu)買,比如“再訂購(gòu)一些寵物食品”。當(dāng)然,Etsy 是我們很好的首個(gè)合作伙伴,因?yàn)樗麄兊漠a(chǎn)品都是定制的。
Satya Nadella:是的,這非常有道理。在“發(fā)現(xiàn)”這一層面上,Instagram 等平臺(tái)已經(jīng)做得很好。現(xiàn)在的問(wèn)題是,在這個(gè)對(duì)話界面中,什么是新的發(fā)現(xiàn)層?Pinterest 曾做過(guò)有趣的嘗試。如果我們將這種發(fā)現(xiàn)層與對(duì)話界面結(jié)合,將會(huì)惠及所有人。
John Collison:現(xiàn)在正在做的一項(xiàng)工作是讓商家的產(chǎn)品目錄、庫(kù)存等信息可以被遠(yuǎn)程發(fā)現(xiàn),并且支持遠(yuǎn)程購(gòu)買。用戶不必跳轉(zhuǎn)到商家端完成整個(gè)流程,而是可以在像Copilot 這樣的智能體驗(yàn)中直接完成。這就是我們?cè)诨A(chǔ)設(shè)施層面正在連接的東西。這也是為什么我們認(rèn)為像 Pinterest、Instagram 和 Twitter 這樣的社交平臺(tái)會(huì)再次嘗試電商體驗(yàn)。因?yàn)楝F(xiàn)在有了更多商家的支持和采用。
Satya Nadella:我們有一個(gè)叫NLWeb 的項(xiàng)目,旨在收集每個(gè)商家的目錄,為其提供一個(gè)類似網(wǎng)站的自然語(yǔ)言界面,讓 AI 代理(Agent)可以與之交互并進(jìn)行深度搜索。是的,今天最大的挑戰(zhàn)之一就是目錄的質(zhì)量以及利用推理進(jìn)行深度搜索的能力。如果你能解決這個(gè)問(wèn)題,每個(gè)產(chǎn)品都能找到它的精準(zhǔn)查詢匹配。
John Collison:我們正在構(gòu)建這個(gè)平臺(tái)。在代理式商務(wù)(Agentic Commerce)領(lǐng)域,我們推出了自主代理商務(wù)協(xié)議等開(kāi)源協(xié)議。當(dāng)然,我們也有常規(guī)的 Stripe 支付產(chǎn)品。從支付角度來(lái)看,這很棘手,因?yàn)槟阆M?AI 應(yīng)用能代表用戶在網(wǎng)絡(luò)上不同站點(diǎn)間付款,而無(wú)需在全網(wǎng)共享所有支付細(xì)節(jié)。
我們?cè)诖硎缴虅?wù)領(lǐng)域構(gòu)建的是一個(gè)平臺(tái)型業(yè)務(wù)。你們?cè)谶@方面很在行,對(duì)于我們?cè)谶@一初期階段構(gòu)建產(chǎn)品,尤其是在產(chǎn)品與市場(chǎng)契合度已經(jīng)很明顯的情況下,你有什么建議嗎?
Satya Nadella:我認(rèn)為你們已經(jīng)走在正確的路上了。這就意味著要參與到這個(gè)代理式工作流中。現(xiàn)在每個(gè)商家都不得不去找像Stripe 這樣的服務(wù)商,說(shuō):“嘿,我有目錄,我有結(jié)賬頁(yè)面,請(qǐng)幫我以最無(wú)摩擦的方式與 AI 代理對(duì)接。”
這正是我會(huì)使用Stripe 的原因。我認(rèn)為長(zhǎng)尾商戶能夠輕松點(diǎn)擊并啟用“代理式商務(wù)”,將是一個(gè)巨大的推動(dòng)力。好消息是,雖然 ChatGPT 目前是最大的入口,但 Google、Meta、Perplexity 以及我們都會(huì)在場(chǎng),這將會(huì)有大量的競(jìng)爭(zhēng)入口。
更有趣的是,這些平臺(tái)自身也希望在網(wǎng)站或App 上支持自然語(yǔ)言查詢。因此,這需要被很好地解決。你不能要求一個(gè)小商戶去部署 MCP(Model Context Protocol)服務(wù)器或執(zhí)行各種復(fù)雜協(xié)議,必須有一個(gè)“簡(jiǎn)單按鈕”。
John Collison:我認(rèn)為我們將看到的另一個(gè)趨勢(shì)是,許多代理式體驗(yàn)正在逐步融合。Intercom 的 Des Traynor 正在做由 AI 協(xié)助甚至取代人類的客戶服務(wù)。他們發(fā)現(xiàn),用戶最初是為了尋求幫助而來(lái),結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是一種瀏覽網(wǎng)站的更好方式。這幾乎就像一個(gè)命令行。
我想知道這些體驗(yàn)會(huì)在多大程度上融合?比如我們處理購(gòu)買,而在另一端處理客戶服務(wù)。什么時(shí)候它會(huì)變成一個(gè)通用的命令行應(yīng)用?再回到時(shí)尚領(lǐng)域的例子,現(xiàn)在的體驗(yàn)依然基于糟糕的關(guān)鍵詞搜索和手動(dòng)標(biāo)簽。在我看來(lái),這完全應(yīng)該是一個(gè)交互式的、基于AI 的體驗(yàn),就像 Midjourney 的提示詞一樣,你可以說(shuō)“圖片不太對(duì),請(qǐng)按這種方式修改”。在商業(yè)領(lǐng)域這樣做會(huì)非常有意思。
Satya Nadella:從直覺(jué)上講,客戶服務(wù)其實(shí)也是一種內(nèi)部銷售。在代理式世界中,這些拼接的縫隙將不再像今天這樣明顯。
6.AI品牌忠誠(chéng)度
John Collison:或許我們之前建立的那些因軟件和組織架構(gòu)限制而產(chǎn)生的“泳道”(職能分工),比如客戶服務(wù)和 SDR(銷售開(kāi)發(fā)代表)的區(qū)別,很可能都會(huì)被拋棄。
關(guān)于模型,我們談?wù)摿撕芏郈opilot、ChatGPT 和 Gemini。關(guān)于模型質(zhì)量有多重要存在爭(zhēng)論。人們會(huì)像忠于可樂(lè)品牌一樣忠于某個(gè) AI 品牌嗎?雖然可口可樂(lè)換配方引發(fā)過(guò)反抗,但人們依然有品牌偏好。比如,我用 o3 模型,我妻子用 GPT-5。我總是驚訝她為什么不用更智能的,但她對(duì) GPT-5 很忠誠(chéng)。當(dāng)試圖拿走 GPT-4 時(shí),用戶也反抗過(guò)。你認(rèn)為人們是會(huì)對(duì)特定模型保持忠誠(chéng),還是對(duì) AI 品牌忠誠(chéng)?這將如何影響商業(yè)策略?
Satya Nadella:在消費(fèi)類產(chǎn)品領(lǐng)域,這是我們第一次見(jiàn)到這種情況。當(dāng)模型更迭時(shí),這種變化并非對(duì)所有人都是統(tǒng)一的影響。個(gè)性、風(fēng)格等因素成為了新的維度。這也是一個(gè)論點(diǎn),即“風(fēng)格”可能成為差異化因素。這就像智商(IQ)、情商(EQ)以及風(fēng)格要點(diǎn)的結(jié)合。
但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,我認(rèn)為必須確保模型最有能力處理最艱巨的高價(jià)值任務(wù)。作為產(chǎn)品構(gòu)建者,我的觀點(diǎn)是:雖然我們會(huì)展示最強(qiáng)的那個(gè)模型,但實(shí)際在生產(chǎn)過(guò)程中使用的是多個(gè)模型的組合。
我最喜歡的一個(gè)例子是GitHub 上的新功能,它使用“Auto”模式。雖然人們顯然仍然喜歡 Sonnet 之類的模型并想使用它,但歸根結(jié)底,我真正想要的是一個(gè)智能的“模型選擇器”。它不能只是一個(gè)簡(jiǎn)單的路由器,它必須具備智能,能夠判斷:“這個(gè)任務(wù)需要這種級(jí)別的認(rèn)知資源或這種類型的智能,這是代碼倉(cāng)庫(kù)或 PR 任務(wù)的復(fù)雜度。”
這就是智能體(Agent)的未來(lái)。你需要一組模型的集成(Ensemble),并在中間有一些代理來(lái)協(xié)調(diào)這個(gè)組合,以滿足你的需求。
John Collison:難道讓用戶自己選擇不也是一種智能嗎?比如對(duì)于“我去哪吃冰淇淋”這種查詢,我會(huì)手動(dòng)選擇 o3,因?yàn)槲铱偸窍胍詈玫摹?/p>
Satya Nadella:也許吧,但這更多是習(xí)慣。確實(shí),我們都不喜歡默認(rèn)設(shè)置被改變。如果現(xiàn)在取消了模型選擇功能,確實(shí)會(huì)是個(gè)問(wèn)題。但我也認(rèn)為,如果我能信任系統(tǒng)在進(jìn)行選擇時(shí)始終是為了我好,這種“交接”會(huì)帶來(lái)一種愉悅感。如果能建立這種信任,那確實(shí)是目標(biāo)。
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7.Microsoft 的技術(shù)棧布局
John Collison:那么關(guān)于Microsoft 的模型,你們?cè)诩夹g(shù)棧的每一層都有布局:Copilot、OpenAI 的股份、Azure 層、芯片等。在這個(gè)堆棧中,有什么是必須贏的嗎?你們會(huì)做行業(yè)解決方案嗎?
Satya Nadella:從核心來(lái)說(shuō),我對(duì)它的概念化方式分為兩層。
首先是我們的基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)。我們必須非常擅長(zhǎng)構(gòu)建我稱之為“Token 工廠”的東西。這關(guān)乎每美元、每瓦特能產(chǎn)生多少Token,在這方面我們要做到極致高效。
然后是另一層,我稱之為“Agent 工廠”。它與Token 工廠的區(qū)別在于,Agent 工廠能最有效地利用這些 Token 來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)成果或消費(fèi)者偏好結(jié)果。這關(guān)乎每個(gè) Token 的價(jià)值。
圍繞這兩個(gè)核心有一整套工具。這有點(diǎn)像新的應(yīng)用服務(wù)器層。每一個(gè)新平臺(tái)都有對(duì)應(yīng)物,比如萬(wàn)維網(wǎng)時(shí)代的網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器。現(xiàn)在這是AI 服務(wù)器或 AI 云。
所以我們肯定會(huì)構(gòu)建自己的智能系統(tǒng),也就是Copilot 家族:信息工作:Microsoft 365 Copilot。軟件開(kāi)發(fā):GitHub Copilot。安全:我們絕對(duì)會(huì)成為其中的主要力量。這將是三條橫向主線。此外我們也有業(yè)務(wù)應(yīng)用。在垂直領(lǐng)域,我們?cè)卺t(yī)療和科學(xué)方面做了很多工作。
醫(yī)療:我們收購(gòu)了Nuance,現(xiàn)在有一個(gè)叫 DAX Copilot 的產(chǎn)品,用于醫(yī)生筆記的說(shuō)話者分離和記錄。這讓醫(yī)生有更多時(shí)間與患者相處,AI 處理從編碼到會(huì)議記錄的所有事情。這也是 Epic 系統(tǒng)內(nèi)嵌的一部分。
科學(xué):這是一個(gè)很大的領(lǐng)域,我稱之為“外循環(huán)編排”。科學(xué)方法本質(zhì)上是提出假設(shè)、在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、反饋精煉。這是一條工具鏈。我們正在嘗試將 GitHub Copilot 與 Microsoft 365 的知識(shí)工作能力結(jié)合,為科學(xué)家服務(wù)。這甚至可能涉及到與實(shí)驗(yàn)室的 MCP 服務(wù)器接口對(duì)接,協(xié)調(diào)一切以加速科學(xué)循環(huán)。
John Collison:作為一家平臺(tái)公司,總是需要決定何時(shí)將產(chǎn)品捆綁在一起,何時(shí)讓它們獨(dú)立。Apple 最初只允許 Mac 使用 iPod 以推動(dòng) Mac 銷量,后來(lái)才開(kāi)放給 Windows。Microsoft 的歷史也充滿了這些例子。早期(1985年左右)Microsoft 非常開(kāi)放,大部分收入來(lái)自 Macintosh 應(yīng)用,操作系統(tǒng)上也多是 Lotus 1-2-3 這樣的第三方應(yīng)用。后來(lái)進(jìn)入了 Windows 和 Office 緊密耦合的時(shí)代。Azure 起初也是,后來(lái)完全擁抱了 Linux。現(xiàn)在 Microsoft 作為一個(gè)平臺(tái)型公司,似乎越來(lái)越接受模塊化,比如 Stripe Radar 即使不使用 Stripe 支付也能用。你一般如何看待這個(gè)框架?何時(shí)耦合,何時(shí)獨(dú)立出售?
Satya Nadella:這是一個(gè)很好的觀點(diǎn)。我對(duì)這個(gè)問(wèn)題的思考方式是:我們很多時(shí)候都夸大了所謂的“零和博弈”。實(shí)際上,很多領(lǐng)域的分析應(yīng)該更加敏銳,因?yàn)樗鼈儚亩x上講就是多人互動(dòng)的(Multi-player)。
云計(jì)算就是一個(gè)經(jīng)典的例子。當(dāng)我剛開(kāi)始做Azure 時(shí),AWS 已經(jīng)遙遙領(lǐng)先了。人們會(huì)對(duì)我說(shuō):“哦天哪,AWS 難道不是已經(jīng)贏了嗎?”但事實(shí)證明這個(gè)市場(chǎng)足夠大,且是多方參與的。那么,市場(chǎng)上還有容納第二個(gè)云廠商的空間嗎?畢竟曾面臨 Oracle 和 IBM 等公司的競(jìng)爭(zhēng)。在所有中間層服務(wù)器等領(lǐng)域,我當(dāng)時(shí)的感覺(jué)是,企業(yè)客戶和商業(yè)客戶總體上會(huì)要求某種多樣化。這就是支撐我們投身其中的結(jié)構(gòu)性認(rèn)知,促使我們開(kāi)始行動(dòng),剩下的就是歷史了。
如果把事情過(guò)度包裝,實(shí)際上可能會(huì)在某種程度上縮小你的可尋址市場(chǎng)(TAM),導(dǎo)致無(wú)法競(jìng)爭(zhēng)。舉個(gè)例子,如果我們當(dāng)初構(gòu)建 Azure 時(shí)——我們以前叫它 Windows Azure,如果真的只叫這個(gè)名字,那就成問(wèn)題了。因?yàn)?Azure 不可能只為 Windows 服務(wù),它必須把 Linux 作為“一等公民”來(lái)支持,必須將 MySQL 和 PostgreSQL 作為“一等公民”來(lái)支持。
這在一定程度上也是為了確保我們能在SQL Server 上做得非常出色。但我們必須把工作做得盡量有沖擊力,就像 Amazon 使用 PostgreSQL 或 MySQL 那樣。主要的推動(dòng)力在于總體可尋址市場(chǎng)(TAM),這也是客戶對(duì)我們的期望。雖然我們將面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng),但這對(duì)我來(lái)說(shuō),恰恰定義了模塊化。
到底是什么能最大化我的技術(shù)棧市場(chǎng)機(jī)會(huì)?我們是一家專注型公司,這也是我們不是企業(yè)集團(tuán)的原因。因此,應(yīng)該有一個(gè)關(guān)于整合收益及平臺(tái)效應(yīng)的理論框架。那是什么?我們?nèi)绾伟阉龅贸錾?/p>
我認(rèn)為在技術(shù)棧的每一層都應(yīng)如此。即使是Azure 的基礎(chǔ)設(shè)施層,客戶應(yīng)該能夠說(shuō):“我只想使用 Azure 的裸金屬服務(wù),我只需要 Kubernetes 分布式集群,但我只需要你幫我做管理部分,我會(huì)帶上我所有的軟件。”沒(méi)問(wèn)題,我們必須贏得那項(xiàng)工作負(fù)載。也許將來(lái)某一天,當(dāng)他們覺(jué)得自行管理多區(qū)域數(shù)據(jù)庫(kù)太麻煩時(shí),可能會(huì)說(shuō):“哦,那我就用 Cosmos DB 吧。”但這應(yīng)該是一個(gè)獨(dú)立的決定。
John Collison:這難道不總是有爭(zhēng)論嗎?關(guān)于是否只有在擁有Linux 和 Azure 的捆綁情況下,才會(huì)賣出更多 Azure?Windows 團(tuán)隊(duì)的人可能會(huì)說(shuō):“是啊,但是你這是在拖 Windows Server 的后腿。”有些地方就像你描述的那樣是開(kāi)放的,但在其他地方,比如 Microsoft Flight Simulator在 PlayStation 上不可用,卻可在 Xbox 上使用,這感覺(jué)這種集成又很自然。再比如,Teams 的聊天和視頻功能并不是單獨(dú)出售的,它們是同一事物的一部分,這使得整個(gè)組合更有吸引力。所以,你最終難道不會(huì)總是陷入這種爭(zhēng)論嗎:捆綁的成本是否超過(guò)了捆綁的收益?
Satya Nadella:是的,我認(rèn)為其中一些例子,比如Teams,就是一個(gè)經(jīng)典案例。Teams 作為一個(gè)產(chǎn)品的誕生,是將 Outlook 等四樣?xùn)|西整合在了一起。Outlook 的引入也是如此,以前我們有 PIM(個(gè)人信息管理),有獨(dú)立的電子郵件客戶端,日歷也是分開(kāi)的。Outlook 是第一個(gè)將這三者結(jié)合起來(lái)完成一項(xiàng)工作的“腳手架”。Teams 也是一樣,我們將聊天、頻道、視頻以及其他功能整合到了一起。在這種情況下,捆綁本身就是產(chǎn)品,是產(chǎn)品的腳手架。
當(dāng)然你也可以說(shuō):“嘿,那需要有一個(gè)開(kāi)放的市場(chǎng),并且需要與其他事物集成。”所以模塊化必須經(jīng)過(guò)深思熟慮,在原子級(jí)別上具有意義。你不能過(guò)度思考那些協(xié)同效應(yīng)或整合效應(yīng),否則就會(huì)失去競(jìng)爭(zhēng)力。一個(gè)典型的例子是,如果你構(gòu)建了一個(gè)驚人的公有云,但它只運(yùn)行 Windows 工作負(fù)載或 SQL 工作負(fù)載,那基本上只能占據(jù)市場(chǎng)的一小部分。
所以,滿足客戶需求符合我們的利益。我對(duì)AI 堆棧的理解也是如此:我們有基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù),有應(yīng)用服務(wù)器/數(shù)據(jù)層業(yè)務(wù),還有應(yīng)用業(yè)務(wù)。這只是簡(jiǎn)化說(shuō)明。我希望那三樣?xùn)|西能獨(dú)立存在,憑借它們自身的優(yōu)點(diǎn)立足。當(dāng)然,我們希望這三層之間存在反饋回路,但客戶和合作伙伴應(yīng)該能自主選擇從哪扇門進(jìn)入。
John Collison:我的印象是,當(dāng)你接手微軟時(shí),你將公司文化從一種高度捆綁的狀態(tài)轉(zhuǎn)變了。以前是購(gòu)買Windows 機(jī)器,運(yùn)行 Microsoft Access 和 SQL Server,所有東西都被整齊地打包在一起,用戶生活在這個(gè)微軟生態(tài)中。而現(xiàn)在,你們走向了更偏向開(kāi)放且互操作的策略。
Satya Nadella:我想我會(huì)說(shuō),我的做法其實(shí)是回溯到更早的時(shí)期,也許是80 年代的微軟。因?yàn)榇蠖鄶?shù)大家熟知的事情確實(shí)發(fā)生在 90 年代,那時(shí)微軟幾乎只有 Windows。但在那之前,我們的許多事物是開(kāi)始聚合在一起的,無(wú)論是在客戶端還是在服務(wù)器端。
就像你說(shuō)的那個(gè)比喻,這像回到了80 年代的情況。比如我們?cè)?Mac 上開(kāi)發(fā) Office,那時(shí) Windows 還來(lái)得比較晚。事實(shí)上,比爾·蓋茨創(chuàng)辦微軟時(shí)的理念是把它當(dāng)作一家“軟件工廠”。我不偏愛(ài)任何單一類別,我只是想打造最好的軟件工廠,不停地產(chǎn)出各種東西:你想要飛行模擬器?沒(méi)問(wèn)題,我們有一個(gè);你想要一個(gè)基礎(chǔ)解釋器?我們有一個(gè);你想要一個(gè)操作系統(tǒng)?我們也有一個(gè)。所以在某種意義上,這就是最初的想法。
而在某個(gè)階段,我們陷入了四五個(gè)部分之間的僵局,比如Windows、Windows NT 和客戶端/服務(wù)器架構(gòu)等。所以當(dāng)我成為 CEO,甚至之前負(fù)責(zé)云業(yè)務(wù)時(shí),我意識(shí)到:這正是一個(gè)時(shí)機(jī),市場(chǎng)將變得更大且截然不同。當(dāng)時(shí)我們也沒(méi)有移動(dòng)平臺(tái),所以確實(shí)需要確保我們?cè)谧畲蟮氖袌?chǎng)中保持相關(guān)性,通過(guò)將我們的產(chǎn)品組合成合理的配置來(lái)覆蓋市場(chǎng)。
坦率地說(shuō),如果這不在公司的核心基因中,我不認(rèn)為僅僅因?yàn)槲易鳛镃EO 說(shuō)“我要做這個(gè)”,就能執(zhí)行得很好。實(shí)際上,我們可以把軟件帶到每個(gè)平臺(tái),這本身就是公司核心基因的一部分。
8.微軟的企業(yè)文化
John Collison:說(shuō)到公司的核心基因,這就讓我想起那幅著名的漫畫(huà):微軟內(nèi)部各部門互相舉槍對(duì)峙。你們需要做多少文化層面的調(diào)整?你們究竟是如何在細(xì)節(jié)上做到的?因?yàn)槟憧梢钥吹剿忻篮玫氖挛铮T如全員大會(huì)之類的活動(dòng),但歸根結(jié)底,文化取決于什么樣的行為被接受和不被接受,以及決策是如何制定的。
Satya Nadella:我會(huì)說(shuō)有兩件事。我是一個(gè)徹底的內(nèi)部人,關(guān)于微軟過(guò)去35 年里的任何優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),我都經(jīng)歷過(guò),也是其中的一部分,所以我無(wú)法否認(rèn)這一切。
我當(dāng)時(shí)的感受是,我們要么失去了信念,要么就是失去了敘事權(quán)。那幅漫畫(huà)是一個(gè)很好的例子,說(shuō)明外界的定義如何塑造了后來(lái)成為文化敘事的內(nèi)容,其影響力甚至超過(guò)了現(xiàn)實(shí)。人們開(kāi)始認(rèn)同那個(gè)卡通形象。
但這并不意味著我們內(nèi)部以前都是完美分工、處于某種大和諧之中。事實(shí)并非如此。部門間的緊張關(guān)系是現(xiàn)實(shí)存在的問(wèn)題,而且這也需要保持這種張力。社會(huì)凝聚力不是目標(biāo),在市場(chǎng)中取得勝利才是目標(biāo)。但在某種程度上,你必須對(duì)這些大型組織進(jìn)行編排。事實(shí)上,你甚至可能有意識(shí)地安排兩個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的團(tuán)隊(duì)。
僅僅因?yàn)橛腥俗x了《紐約客》上的漫畫(huà)就形成看法,這是領(lǐng)導(dǎo)者面臨的挑戰(zhàn)。在當(dāng)今世界,當(dāng)員工通過(guò)外部渠道讀到關(guān)于公司的信息并形成看法時(shí),你該如何溝通?我認(rèn)為這是最艱巨的領(lǐng)導(dǎo)力挑戰(zhàn)之一。問(wèn)題是你如何贏得信任?你如何確保他們能感知并塑造現(xiàn)實(shí)?
另一件事是,每個(gè)人都傾向認(rèn)為問(wèn)題出在系統(tǒng)上,是高層那個(gè)人或者副總裁擁有所有權(quán)力,而“我”毫無(wú)權(quán)力。現(xiàn)實(shí)是權(quán)力要分散得多,是分布式的。你如何幫助人們掌握這一點(diǎn)并重新塑造環(huán)境?有一句名言說(shuō):“我不是離開(kāi)公司,我是離開(kāi)我的主管。”我確實(shí)相信這一點(diǎn)。這是一種“微觀文化”,它們是可以被塑造的。
當(dāng)我回顧我的微軟職業(yè)生涯時(shí),我很幸運(yùn)遇到了一些人,他們?cè)诠纠飫?chuàng)造了令人難以置信的環(huán)境,這正是我留下來(lái)的原因,也正因如此我才得以茁壯成長(zhǎng)。
所以,你需要在頂層有一個(gè)敘事,并且這個(gè)敘事必須被踐行并保持一致。這就是為什么“成長(zhǎng)型思維”或者說(shuō)“學(xué)習(xí)一切派(Learn-it-all)”與“自以為是派(Know-it-all)”的區(qū)別,作為一個(gè)框架對(duì)我們非常有幫助。因?yàn)樗皇俏业慕虠l,而是一個(gè)廣為人知的兒童心理學(xué)概念,這能吸引工作之外的人。打破這種局面并踐行它本身就是一個(gè)挑戰(zhàn)。在當(dāng)今世界,我們要擁有一種內(nèi)在的組織力量,去抵抗社交媒體上的梗(Meme)對(duì)我們的定義。
John Collison:微軟大概有20 萬(wàn)員工,而 Stripe 有 1 萬(wàn)人。也許還有正在聽(tīng)這個(gè)節(jié)目的聽(tīng)眾經(jīng)營(yíng)著 500 人左右的公司。在不同規(guī)模下,有哪些事情是通用的,又有哪些是只有在達(dá)到城市規(guī)模(20萬(wàn)人)時(shí)才會(huì)出現(xiàn)的?
Satya Nadella:無(wú)論規(guī)模大小,很多活動(dòng)基本上是差不多的:你需要與客戶溝通,舉行高層戰(zhàn)略會(huì)議,查看未來(lái)的財(cái)務(wù)數(shù)字,希望收入高一些、成本低一些。
但有些事情只有在大規(guī)模時(shí)才會(huì)顯現(xiàn)。首先,我只在微軟工作過(guò),并非這方面的專家。但當(dāng)接手創(chuàng)始人的位置時(shí),Paul Allen 和 Bill Gates 創(chuàng)立了公司,Steve Ballmer 和 Bill 將其做大,我是第一位所謂的“非創(chuàng)始人”。我很快意識(shí)到,為了管理這個(gè)范圍,我需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)。
我們?cè)岢鲞^(guò)一個(gè)關(guān)于CEO 職責(zé)的框架:明確 CEO 需要做什么?比如綜合分析外部環(huán)境、制定標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)定文化規(guī)范。你必須既關(guān)注長(zhǎng)期也關(guān)注短期,不能只偏向一方。你必須真正把握那四五件只有你能做的事,然后組建團(tuán)隊(duì)。
即使在500 人的公司,這也是你要做的。但坦白說(shuō),在小公司,你可以把所有事情保存在工作記憶里。像開(kāi)發(fā)者那樣,大家可能知道每一行代碼是誰(shuí)寫的。但在某個(gè)時(shí)刻(規(guī)模變大后),你必須從“知道每一行代碼”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸滥莻€(gè)模塊或那個(gè)庫(kù)是誰(shuí)負(fù)責(zé)的”。你必須找到那個(gè)“認(rèn)識(shí)寫代碼的人”的人。這種模塊化、團(tuán)隊(duì)建設(shè)以及凝聚力,我認(rèn)為是最重要的。
John Collison:所以我理解得對(duì)嗎?在Stripe 這種規(guī)模或者更小的規(guī)模上,你仍然可以把產(chǎn)品作為一個(gè)整體來(lái)思考,了解發(fā)布的所有東西。
Satya Nadella:我也認(rèn)為創(chuàng)始人在這一點(diǎn)上很獨(dú)特。因?yàn)樗麄儚牡谝惶炱鹁团c公司共同成長(zhǎng)。像我這樣的職業(yè)CEO 很難直接拿走并植入創(chuàng)始人的“工作記憶”。即使我在 1992 年就加入了微軟,但我并沒(méi)有經(jīng)歷 80 年代早期的階段。
這就是為什么我認(rèn)為應(yīng)該尊重創(chuàng)始人所能獨(dú)特完成的事情,以及創(chuàng)始人對(duì)繼任者的尊重——他們不能指望繼任者完全照搬做法。這也是為什么“創(chuàng)始人模式(Founder Mode)”這個(gè)概念很有趣。顯然存在創(chuàng)始人文化個(gè)性極其強(qiáng)大的情況,你應(yīng)該利用它發(fā)揮到極致。而像我們這樣的“凡人”CEO,也得有點(diǎn)處于“重新當(dāng)創(chuàng)始人”的狀態(tài),但不要誤以為自己就是創(chuàng)始人。我認(rèn)為這個(gè)細(xì)微差別很重要。
9.Satya Nadella的成長(zhǎng)經(jīng)歷
John Collison:最后一個(gè)問(wèn)題,當(dāng)我們談?wù)撐幕ㄔO(shè)時(shí),海得拉巴(Hyderabad)的“水土”到底有什么特別之處?你、Shantanu Narayen(Adobe CEO)、Ajay Banga(世界銀行行長(zhǎng))都來(lái)自那所學(xué)校,很多優(yōu)秀的國(guó)際象棋選手也來(lái)自那里。你對(duì)這種地區(qū)性的超常表現(xiàn)有什么理論嗎?
Satya Nadella:是的,事實(shí)上就是我們當(dāng)時(shí)上的那所高中,海得拉巴公學(xué)(Hyderabad Public School)。如果算上 Jensen Huang(黃仁勛),他現(xiàn)在已經(jīng)把我們所有人的光芒都覆蓋了(笑),雖然他不是同一所學(xué)校的。但在我、Ajay、Shantanu 以及現(xiàn)在的寶潔 CEO 之間,我們確實(shí)是校友。這有點(diǎn)像一個(gè)小圈子。
我想說(shuō),最引人入勝的事情之一是,在70 年代末和 80 年代初的海得拉巴長(zhǎng)大并就讀那所學(xué)校,感覺(jué)那里給了我們更多的空間。如果你看看我們每個(gè)人,雖然學(xué)術(shù)很重要,但坦白說(shuō),我們大多數(shù)人都有擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,而且實(shí)際上在學(xué)術(shù)之外還有很多其他方面。這在當(dāng)時(shí)的印度是相當(dāng)罕見(jiàn)的事情。
我把很大一部分歸功于我的高中,因?yàn)樗鼮槲覀兲峁┝烁嗟目臻g和余地,去追隨后來(lái)真正成為熱情所在的事物,而不是讓我們覺(jué)得必須加入某種單一的競(jìng)爭(zhēng)。
John Collison:你高中時(shí)的興趣是什么?
Satya Nadella:板球。事實(shí)上,順便說(shuō)一下,這就像塞繆爾·貝克特(Samuel Beckett)。
John Collison:是的,我想聽(tīng)聽(tīng)這個(gè)故事。
Satya Nadella:如果你問(wèn)誰(shuí)是那位既打過(guò)職業(yè)比賽又獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人?我想他打過(guò)一兩場(chǎng)比賽,大概是為都柏林大學(xué)隊(duì),而且他打過(guò)一級(jí)板球。他是唯一一個(gè)既打過(guò)職業(yè)板球又獲得了諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)的人。
John Collison:真的嗎?真有意思。
Satya Nadella:所以你可以二者兼得,當(dāng)時(shí)的象棋、拳擊之類的東西。一位諾貝爾獎(jiǎng)得主,同時(shí)還是一名職業(yè)板球運(yùn)動(dòng)員。
John Collison:太棒了。好吧,雖然你差了一點(diǎn)(沒(méi)成職業(yè)球員),但在另一個(gè)人生里,那可能就是你。好啦,非常感謝你,Satya。
Satya Nadella:謝謝,非常榮幸。
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