微軟CEO納德拉最新訪談，信息量很大！

內(nèi)容來源：微軟CEO納德拉與Stripe聯(lián)合創(chuàng)始人約翰·科里森（John Collison）的對話。 高級筆記達人 李云 責編 | 柒 排版 | 沐言 第 9308 篇深度好文：7791字 | 17 分鐘閱讀

商業(yè)思維

筆記君說：

如今的微軟，已是市值全球第一的科技巨無霸。但在納德拉眼中，輝煌之下始終潛伏著危機。

回望90年代，微軟坐擁一群天才，卻差點錯失互聯(lián)網(wǎng)；2000年市值登頂，卻在此后陷入迷茫。歷史總是驚人的相似，但納德拉不想重蹈覆轍。

面對AI浪潮，大多數(shù)人還在焦慮模型參數(shù)，納德拉卻在思考更深層的問題：當AI成為新的“組織層”，企業(yè)的“主權(quán)”還在嗎？當機器掌握了知識，組織的邊界在哪里？

在這場與Stripe創(chuàng)始人的對話中，納德拉毫無保留地拆解了微軟的AI焦慮、技術(shù)棧布局以及他對未來軟件、商業(yè)與文化的終極思考。

一、與其羨慕別人

不如構(gòu)建自己的護城河

1.知識圖譜，將是“殺手級”應用

對微軟來說，要確保AI真正“滲透”到企業(yè)內(nèi)部。不是讓大家去仰望別人家的AI工廠或 AI Agent，而是思考“如何構(gòu)建屬于你自己的AI 工廠”。

其中最復雜的部分是組織企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)層，這需要跨越整個企業(yè)體系，并讓數(shù)據(jù)能夠與智能層真正對接。我想這會是我們重點推進的方向。

我們要做的最大一件事建立了圖譜，把那張隱藏在企業(yè)最重要數(shù)據(jù)庫之下的關(guān)系圖釋放出來。

那些數(shù)據(jù)庫就是包括你的郵件、文檔、Teams會議等等背后的系統(tǒng)。所有人都不是臨時、無結(jié)構(gòu)地工作，而是在圍繞某個業(yè)務事件進行協(xié)同。

這將是一種“殺手級應用”，以前，語義關(guān)系一直都只存在在人腦里，也一直都丟失掉了，而現(xiàn)在你第一次可以真正調(diào)用起來。

當然，這一切其實剛剛開始。

和我們以往推出 Office 套件相比，這次算是歷史上“最快”的一次變革。但歸根結(jié)底，這屬于“變革管理”。你得真正把它部署進去，人們得真正用起來。

而且在企業(yè)環(huán)境中，一切還必須滿足審計要求，數(shù)據(jù)治理要能跑通。這是很大的工程，但我們現(xiàn)在終于開始看到加速的跡象。

另一點是：讓它在Microsoft 365 Graph（ 圖譜 ）內(nèi)部工作是一回事，那 ERP 系統(tǒng)怎么辦？

現(xiàn)在的連接器“能用但很弱”，就像一根細吸管。你需要的是一個更好的數(shù)據(jù)架構(gòu)，把所有東西語義化嵌入在同一個層里。

如果我沒記錯的話，Bill（ 比爾·蓋茨 ）90 年代就提出了“information at your fingertips（ 信息觸手可及 ）”。

他一直非常執(zhí)念。我記得很清楚，我那時還只是個新人，他說過一句話：“軟件只分一個類別：信息管理。你只需要結(jié)構(gòu)化人、地點和事物，就夠了。”

他討厭文件系統(tǒng)，因為它不結(jié)構(gòu)化。若所有東西都是SQL數(shù)據(jù)庫，那他就能寫 SQL 來處理所有信息，那才是優(yōu)雅的解決方案。

問題是人是混亂的。即便數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化了，它也不可能真的給你一個統(tǒng)一的索引或 SQL 查詢把所有內(nèi)容都調(diào)出來。這就是過去時代最大的挑戰(zhàn)。

我們以前從來沒想過，最后解決這個問題的不是某種極復雜的數(shù)據(jù)模型，而是一個規(guī)模巨大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，靠算力堆出的參數(shù)的“捕捉模式”。

2.agent的三大基石

模型有兩個關(guān)鍵——“上下文學習”和“持續(xù)學習”。

如果你把模型的認知能力和知識分離，那么從本質(zhì)上，你就得到了一個持續(xù)學習的架構(gòu)： 算法是獨立的，知識可以被更新 。

不過模型運行時，有三樣關(guān)鍵東西必須放在模型之外：

記憶： 包括短期、長期，以及人類擅長的長期信用分配。 權(quán)限體系： 模型必須遵守角色權(quán)限、訪問規(guī)則。 行動空間： 模型可執(zhí)行的操作必須被系統(tǒng)定義。

這三個就是“環(huán)境”。如果模型擁有行動、權(quán)限管理和記憶，就能持續(xù)學習。而這些都必須在模型之外、但又與模型深度結(jié)合。

例如， Copilot 今天用的是 OpenAI 模型，也能用 Claude，系統(tǒng)必須讓它們都能工作。我認為下一階段的突破就在這里。

3.微軟的AI技術(shù)棧

微軟的AI布局分為三層：

第一層： 基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務（ token 工廠 ）。我們必須極其擅長打造“token工廠”，也就是以最低的“成本/能耗”生產(chǎn)最多的 token。

第二層： 智能體工廠（ agent 工廠 ）。與 token 工廠不同，agent 工廠的目標是用token 驅(qū)動真實業(yè)務價值或消費者價值。這就像新的應用服務器（App Server），是 AI 時代的新“應用層”。

第三層： AI 系統(tǒng)（ Copilot 家族 ）。包括信息工作（ Office ）、軟件開發(fā)（ GitHub Copilot ）、安全（ Security ）

這是三個水平層。除此之外，我們在業(yè)務應用上也深度投入到醫(yī)療與科學領(lǐng)域。

二、微軟的歷史教訓

范式正確不代表一定會贏

1.差點錯過互聯(lián)網(wǎng)浪潮

1994 年，我住在微軟園區(qū)旁邊的公寓，那里聚集了一大幫天才，我們卻錯過了互聯(lián)網(wǎng)。

作為當年一個新人，回看那段歷史，我的感覺是：我們其實理解互聯(lián)網(wǎng)，但又不完全理解。

比如我們不相信TCP/IP 能成，我們覺得必須有服務質(zhì)量保證，所以構(gòu)建的是信息高速公路。MSN 最早還是X.25 網(wǎng)絡(luò)，因為我們在和AOL的撥號上網(wǎng)競爭。

但 Bill在 95 年果斷轉(zhuǎn)向了。就在 Windows 95 推出時，他說：“一切都會改變。”

所以大概93–95年之間，技術(shù)棧到底會不會是開放互聯(lián)網(wǎng)，還不清楚，但 Mosaic 瀏覽器出來之后，一切變得清晰，然后微軟全面轉(zhuǎn)向。

還有另外一個教訓。我一直關(guān)注的一件有趣事情是——我認為這可以遷移到 AI 上：首先你得把“范式”認清楚。

但即使你認清了范式，也不意味著你能找到那個殺手級應用，甚至不意味著你能找到正確的商業(yè)模式。

歷史上一直如此。

比如互聯(lián)網(wǎng)，誰能想到在開放 Web上，一個具有網(wǎng)絡(luò)效應的搜索引擎竟然會成為“組織層”？我常說，根本不存在所謂的“開放網(wǎng)頁”，只有“谷歌的網(wǎng)頁”，因為谷歌徹底統(tǒng)治了它。

回頭看很有意思：AOL和MSN輸給了開放Web，大概可以這么說。但它們又被新的 AOL 和 MSN 形式替代了：它們叫搜索引擎、叫應用商店。

移動 Web 就是一個非常迷人的例子。對我來說，更深刻的觀察是：即使在開放生態(tài)中，“組織層”仍會不斷出現(xiàn)，而大量的品類力量會流向這個組織層。

只是每一次這個組織層是什么都不確定，上一代是搜索引擎，今天是聊天機器人。它能持續(xù)多久？沒人知道，但今天它毋庸置疑存在。

ChatGPT 的成功不可否認，它已經(jīng)成為一種新的聚合點。

搜索引擎、應用商店也曾經(jīng)是組織層。

那么下一步是什么？在“智能體市場”或“智能體電商”中，電商又會變成什么？這些都是未來要討論的問題。

2.做“顯然該做的事”遠遠不夠

2000年，我們成為了市值最大的公司，超過了GE。我記得那個時刻。

回頭看，即便拋開金融周期，當時的長期趨勢非常明確：互聯(lián)網(wǎng)會成為主導。因為那個時候商業(yè)模式已經(jīng)開始出現(xiàn)。

對微軟來說，當時最大的教訓是：天啊，連我們的第一反應（ 做瀏覽器、做 Web 服務器、把互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議塞進所有產(chǎn)品、用 FrontPage 做網(wǎng)站構(gòu)建器…… ）

這些“顯然該做的事情”都不夠。我們意識到不能只做顯然的事情，我們必須重新發(fā)明自己正在做的東西，同時理解新的商業(yè)模式。

從某種意義上講，那輪泡沫周期確實像是從天而降，由某種非理性繁榮驅(qū)動的。但當泡沫破滅時，它也確實洗掉了一堆糟粕。但真正好的點子都活了下來。

現(xiàn)在我看這次浪潮，有兩個特點：一是基礎(chǔ)設(shè)施這次是“立刻就需要”的，不像以前那樣——你建好一條暗光纖，還得等某家公司十億用戶才能把它點亮。

說實話，這一次我們是落后的一方。我們不是坐在那里說“我 GPU 都架好了但沒有人用”。完全不是。

我只希望更高的利用率……但我沒有“資源空著沒人用”的問題。恰恰相反：我必須趕緊拿到更多的供應。

而且不可能做到供應鏈完全匹配需求，因為這次建設(shè)周期很長。長周期部分包括：土地批準、電力批準、站點位置……

我們現(xiàn)在甚至需要給華爾街解釋：這些資產(chǎn)，有的使用周期20年，有的4–5 年。你必須用不同思路做決策。

一個冷機房空在那里根本沒什么——就像一個公司有五座空樓，不會成為資產(chǎn)負擔。

所以，現(xiàn)在最大的瓶頸就是“熱機房”，能接上電、馬上裝機、馬上點亮。如果我沒有足夠多已經(jīng)通電的機房，我就無法把機架推進去、裝機、投入運營。

3.高估競爭的“零和”

我們經(jīng)常高估了競爭是“零和”的。你需要很敏銳地判斷哪些生意天然是“多玩家”。

例如云：當年Azure啟動時，大家都說AWS已經(jīng)太領(lǐng)先，第二名沒有空間了。

但我從與 Oracle 和 IBM 競爭的經(jīng)驗中知道：企業(yè)永遠不會只要一家云。所以我們堅持做 Azure。如果你“捆綁過度”，反而會縮小市場。

例如Azure 原來叫Windows Azure，問題巨大，因為云不可能只支持 Windows。我們必須把 Linux 當作頭等公民，把 MySQL、Postgres 當頭等公民，這是贏下 TAM 的必要條件。

我對模塊化的原則是：什么配置能最大化市場？什么能真正滿足客戶？什么能保持競爭力？

我們必須先贏下來，至于未來他們是否愿意遷移，那是另一回事。

Outlook把郵件、日歷、聯(lián)系人整合在一起，Teams則是把聊天、頻道、視頻等功能組合成一個“工作空間”。

這類集束本身就是一種產(chǎn)品形態(tài)，但你仍然需要在底層保持足夠的原子化能力：確保模塊化不會犧牲競爭力。

如果你做了一個“超級云”，但只能跑 Windows 和 SQL，那只能占市場的一小塊而已。

AI 堆棧也是一樣，我希望基礎(chǔ)設(shè)施、應用服務器、應用層，三個層次都能獨立站得住。用戶可以從任意一層進入。

三、對未來的思考

1.未來的軟件是跨工作流的

從某種意義上說，表格這種東西……我覺得它體現(xiàn)了“列表與表格的力量”。它和軟件的可塑性結(jié)合在一起，才成為一個完美的存在。我們可能會加很多花里胡哨的功能，但它的核心不會變。

電子表格也是一樣，我們從來沒有給它足夠的重視。其實你可以認為它是全世界最容易上手的編程環(huán)境，甚至在“不知道自己在編程”的情況下就開始用了。這是它的另一重美妙之處。

反過來看，現(xiàn)在的AI，我們依然把它“神秘化”得太厲害。你我都討論過：天啊，我們需要變革管理、組織重構(gòu)等等……

但當年電子表格剛出現(xiàn)時，沒有人說“需要變革管理”。大家直接用就完了。

我們現(xiàn)在處在一個類似的時代，即將出現(xiàn)新的“工作產(chǎn)物與工作流程”，從底層重塑、重新發(fā)明。

某種程度上，我們已經(jīng)能生成所有代碼，所以也就能生成更定制化的 UI 框架。實際上我們過去就在討論：文檔、網(wǎng)站、應用之間到底有什么本質(zhì)區(qū)別？都是不同形式的表達而已。

同樣有趣的是，雖然大家說“應用會消失”，但看看我們的老朋友 Excel 和 VS Code——它們其實又回來了。

因為 AI 會生成內(nèi)容，而我需要理解和編輯這些內(nèi)容。我需要一個優(yōu)秀的編輯器，能夠讓我對AI生成的結(jié)果做 diff、 做迭代。

因此，IDE 會迎來全新的一代，它們會與智能層有遙測循環(huán)，同時像“抬頭顯示器”（ HUD ）一樣，幫助我管理數(shù)千個并行的 agent。

我得理解它們的工作，并對其進行“微調(diào)度”。這就是未來 IDE、收件箱、消息工具的樣子。

我在思考：未來我們?nèi)绾闻c大量 agent 協(xié)作？

我會發(fā)布大量指令，agents 會執(zhí)行數(shù)小時甚至數(shù)天，然后不斷回報進度。

我又如何在有上下文的情況下進行微調(diào)？絕不能是今天這種“通知地獄”——給我 5 個字，我完全不知道上下文。

未來的軟件必須是跨應用、跨工作流的。

最終，大多數(shù)軟件在成熟后都會變成：一個 inbox（ 收件箱 ）、一個消息工具、一個畫布，屏幕上不斷閃爍結(jié)果，但大量工作已在后臺完成。

我認為仍然是少數(shù)幾個。甚至從“極簡主義”的角度看，可能還是那幾個，只是它們執(zhí)行的任務變了。

比如說：人類喜歡表格、喜歡線性的文檔、喜歡 inbox / messaging，這些 UI 其實是經(jīng)過驗證的。

2.智能體電商

我們一直以來都有一個想法：什么樣的“基礎(chǔ)設(shè)施”對商家最友好？什么樣對消費者最友好？有沒有一種完美匹配？

“對話式電商”大家談了很多年，而現(xiàn)在靠你們與其他團隊的工作，我們真的能把商家、用戶，通過一個智能體式的體驗連在一起。

當然現(xiàn)在還很早，必須做得“有品位”、能贏得用戶信任。但我真的非常激動。

我經(jīng)常在各個平臺上找東西。亞馬遜、沃爾瑪 等等的站內(nèi)搜索真的不太行。

但聊天式體驗真的太好用了。而且關(guān)鍵是，它會回到商家的商品目錄。 目錄依然是王，但如果我能把“目錄 + 支付”結(jié)合起來，那體驗就完全無縫了。

目前，“關(guān)鍵詞搜索”是最合理的找東西方式，本質(zhì)上是一個“定制化商品目錄”。它的結(jié)果不像搜索引擎結(jié)果頁那樣機械。

現(xiàn)在有一個巨大問題：目錄質(zhì)量參差不齊，缺少可推理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。解決這個問題之后，每一個商品都能找到屬于它的搜索請求。

那對每個商家來說，怎樣才能以最低摩擦接入“智能體工作流”？

最終每個商家可能都會說：“我有商品目錄，我有支付系統(tǒng)。請幫我以最簡便的方式接入所有智能體。”

“通用界面”的方式正在流行，讓他們點一個按鈕就能啟用“智能體電商”，而不是跑去自己搭MCP服務器。而誰把這件事做得“優(yōu)雅、有品位”，誰就贏得未來。

在智能體世界里，這些流程可以完全打通，不再像今天這樣處處是縫。

3.重新定義“公司主權(quán)”：隱性知識的權(quán)重化

所有國家與政策制定者都非常關(guān)注數(shù)據(jù)主權(quán)的話題，也確實有合理原因。但在 AI 時代，我對“主權(quán)”的看法有些變化了。真正的主權(quán)問題其實是：公司的未來是什么？

按照科斯定理的邏輯，如果模型是那個掌握所有知識的東西，那為什么組織內(nèi)部還需要存在？組織存在是因為內(nèi)部交易成本更低、存在“隱性知識”。

但如果模型知道一切，這會被徹底顛覆。

所以我現(xiàn)在認為： 未來核心主權(quán)，是企業(yè)對其自身模型的主權(quán)，不是別人家的基礎(chǔ)模型，而是你的公司是否擁有一個屬于自己的基礎(chǔ)模型，它能夠吸收你的隱性知識，使組織內(nèi)部知識的積累與擴散成本更低。這就是未來意義上的“主權(quán)”。

我最關(guān)心的是“隱性知識到底存在于哪里”。它顯然存在于人腦中，是通過時間積累的 know-how。但它也會以權(quán)重的形式存在于某些屬于你的 LoRA（ 模型微調(diào)層 ） 層中。

未來的知識產(chǎn)權(quán)，不僅是員工和文件，還有一些“嵌在模型里的東西”。但你怎樣保護這些能力不會“泄漏”回基礎(chǔ)模型？

我認為未來公司形態(tài)是這樣的：基礎(chǔ)模型提供通用能力，而公司自己通過多個模型、記憶、工具調(diào)用、獨特的數(shù)據(jù)，構(gòu)建出屬于自己的“智能層”。

4.打造模型選擇器

在消費產(chǎn)品領(lǐng)域，這是我們第一次看到：當你切換模型時，變化并不一致，而且每個人受到的影響都不一樣。人格、風格等等，會成為全新的維度。

從另一個角度看，這說明：AI 模型的差異化不止IQ，還有EQ，還有風格偏好等維度。

但從長期來看，我認為關(guān)鍵是模型必須持續(xù)提升，尤其是在最難、最高價值的任務上。然后你要不斷根據(jù)任務進行優(yōu)化。

對我們這種產(chǎn)品構(gòu)建者而言，我的目標是讓最強的模型上線，但真正投入生產(chǎn)的，會是一組“多模型陣列”。

我最終希望有一個“模型選擇器”。

你需要構(gòu)建一組模型，中間由 agent 來協(xié)調(diào)，根據(jù)用戶偏好和任務來決定使用什么。

它要足夠智能，能夠知道這個任務需要多少算力、需要哪種智能——如同GitHub里的Auto功能。

我們都很難改變自己的默認設(shè)置，這就是為什么“默認值”如此重要。甚至連模型選擇界面，如果你拿掉，人們都會不滿。

但從長期來看，如果我能信任某個系統(tǒng)，它每次幫我選模型時都能做出“令人愉悅的選擇”，我就會把選擇權(quán)交出去。

四、微軟的企業(yè)文化

1.最接地氣的工作方式，是與客戶保持溝通

我日常工作的核心其實有兩個部分：

首先，是與客戶相關(guān)的事情。基本上沒有哪一天我不跟客戶開會，這是讓我保持“接地氣”的最好方式。

然后，就是大量的會議。

作為 CEO，我逐漸意識到，其實會議分兩種：

一種是我只需要召集大家，然后閉上嘴，不要表現(xiàn)過度，因為召集本身就是這次會議最重要的事。所有的工作要么已經(jīng)在會前完成了，要么會在會后繼續(xù)。

而另一類會議則很重要，我必須學習、必須做決策、或者必須傳達某些重要內(nèi)容。

然后我必須說，我花大量時間在Teams的頻道里“閑逛”，這對我?guī)椭畲蟆?/p>

我從那里學到的最多，認識的人也最多。最棒的就是，我能在里面建立最多聯(lián)系。

我能知道：“哇，他原來是做Excel Agent的人；哦，那是他們在看的評估結(jié)果。”我從里面學到的東西比別的任何方式都多。

其實我覺得我們權(quán)限體系太嚴格了，我希望自己能有更多訪問權(quán)限。事實上，我最大的抱怨就是我不能隨便進入所有地方。

但能偶爾進去看看確實很有趣，而且它讓一切變得更“正常化”。而且今天的員工可不羞于表達意見。

2.創(chuàng)始人是一家公司最強基因

我一直都有一種“開發(fā)者關(guān)系/技術(shù)布道”的基因，微軟文化里本身也有這個傳統(tǒng)。

我對事情的看法一直是：

如果你不跟著開發(fā)者走，你就很難保持技術(shù)平臺的相關(guān)性；

而如果你不了解新的工作負載，你也建不好技術(shù)平臺。這兩件事深深刻在我腦子里。

所以如果你不關(guān)注創(chuàng)業(yè)公司，你就很難真正理解平臺和工作負載的變化。這一直是我非常在意的。

還有一點：我可以從中獲得巨大的能量。我一直覺得創(chuàng)始人是能“從無到有”創(chuàng)造東西的魔法師。這簡直像魔術(shù)。所以我一直好奇，他們到底是怎么做到的？

例如，我從Stripe學到的最重要的一件事，就是重新發(fā)現(xiàn)微軟當年的優(yōu)勢：跟著開發(fā)者、跟著創(chuàng)業(yè)公司走。

這也是我后來推動 GitHub、NAT 等等的原因之一。GitHub 不只是一個戰(zhàn)略資產(chǎn)，它是整個開源生態(tài)的核心，而且每家創(chuàng)業(yè)公司的代碼倉庫都在那里。

我覺得必須參與那條“循環(huán)”，不僅是為了戰(zhàn)略地位，而是為了學習、為了構(gòu)建更好的產(chǎn)品。

否則，你很容易丟失那種“低摩擦、快速獲得價值”的產(chǎn)品美學，而創(chuàng)業(yè)公司對耐心最少、對效率要求最高。

創(chuàng)始人很特殊的一個群體。因為他們從零開始一起成長，這種工作記憶和直覺是獨一無二的。

作為繼任CEO，你不可能完全復制創(chuàng)始人的方式。我1992年加入微軟，沒經(jīng)歷八十年代早期，所以有些認知只能創(chuàng)始人CEO才能把握。

所以我認為，要尊重創(chuàng)始人獨特能力，創(chuàng)始人也要尊重繼任者，知道他們不能完全照搬自己做法。

這就是所謂的“創(chuàng)始人模式”與繼任CEO模式的微妙差別：你可以部分沿用創(chuàng)始人的模式，但不能把自己當作創(chuàng)始人。

3.文化是團隊塑造的

我想，微軟應該追回八十年代的那些精神。

八十年代，微軟的愿景是“軟件工廠”，不是某個單一平臺。九十年代微軟太龐大了，我們的產(chǎn)品自然傾向于綁定。

我在上任時意識到：我們沒有移動平臺，如果不擁抱更開放的市場，我們就會失去自身的重要性。

幸運的是，“把軟件帶到所有平臺”本來就是微軟的DNA，不是我憑空指令。

我從“部門互相拿槍指著彼此”的著名漫畫中學到兩點。

首先，我是微軟的“老內(nèi)部人”，過去三十多年公司的好壞我都經(jīng)歷過。那張漫畫反映的問題之一是：我們失去了自己的敘事權(quán)，讓別人來替我們定義文化。這就是社交媒體時代的風險。

當然，組織間確實有真實的張力，那是必要的，不是壞事。 目標不是“內(nèi)部和諧”，而是“贏得市場”，有時候甚至需要刻意設(shè)置兩個競爭團隊。

領(lǐng)導者的挑戰(zhàn)是：

在一個員工從外界獲得絕大部分信息的時代，如何讓組織堅持自己的內(nèi)在力量，而不被綁架？ 另一個文化誤解是，很多人認為權(quán)力高度集中在上層。事實上權(quán)力是分散的，文化是“微文化”的集合。

我之所以能在微軟一直待下去，是因為我幸運地加入了那些“讓人能成長的團隊”。

所以作為CEO，我的任務是：需要提供一個一致的敘事（如“成長型心態(tài)”），讓每個團隊能塑造自己的正向文化，不讓社交媒體標簽決定公司是誰，這才是文化真正的關(guān)鍵。

當你接手創(chuàng)始人建立的公司時，Steve 和 Bill 打下了基礎(chǔ)，Paul 和 Bill 擴大了公司，我算是第一批“非創(chuàng)始人CEO”。我很快意識到：你需要一支團隊。

不僅是管理范圍的問題，還包括清楚CEO自己需要做什么；哪些業(yè)務需要CEO 來綜合判斷；為文化設(shè)定標準；建立績效文化。你不能只關(guān)注長期，也不能只關(guān)注短期，你必須兩者兼顧。

但核心是把只有你能做的四五件關(guān)鍵事抓好，然后打造團隊。即便在500人的公司，這也是必須做的，只不過在小公司你還能把細節(jié)記在腦子里。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

PS：各位筆記俠的朋友，跟大家同步一個消息——我的年度演講，已經(jīng)進入最后沖刺階段，距離正式登場只剩27天了！

我會把這一年沉淀下來的商業(yè)洞察、實戰(zhàn)方法論和對行業(yè)趨勢的判斷，全部濃縮進4小時的演講里，咱們一起尋找“看不見的新大陸”！

參考來源：

1.《微軟CEO：將互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗遷移到AI是一個錯誤！微軟的瓶頸在于通電機房不足，下一代IDE將管理上千個并行智能體》，51CTO技術(shù)棧20。

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