昨天，在微软即将于4月4日迎来50周年庆典前夕，微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）接受了创业投资者一场深度专访，探讨了微软从过去到未来的发展历程。在这场引人入胜的对话中，纳德拉分享了一句令人深思的话：
"在科技行业，今天的成功不能保证明天的地位。"
这句话道出了科技巨头在数字时代最深刻的生存智慧。通过这场难得的深度访谈，纳德拉分享了这家从个人电脑时代走来的科技帝国如何在AI浪潮中重新定义自己的故事。
从1975年为Altair计算机开发BASIC解释器，到如今成为估值3万亿美元的全球科技巨头，微软的发展历程几乎就是计算机产业的缩影。然而，这条路并非一帆风顺——在经历了90年代的辉煌后，微软在互联网时代一度迷失方向，直到纳德拉2014年接任CEO后带领公司完成了令人瞩目的转型。
在云计算战略取得成功、OpenAI合作震撼全球之后，纳德拉选择在这个关键时刻回顾微软的文化基因，并展望AI时代的未来图景。"公司50周年的节点上，我开始重新思考：当人工智能或者'智能代理'的世界到来时，'软件工厂'的概念还意味着什么？"纳德拉说，"仅仅存在得久并不是目标，保持与时代的相关性才是目标。"
主持人： 好的，所以我们把时间倒回到 33 年前，你……加入微软的那一年。1992 年在微软面试是什么感觉？你为什么决定去微软面试，而不是去面一些初创公司？那次经历是怎样的？我也可以告诉你我 2003 年去面试 Windows NT 内核团队时的经历——我没拿到那个工作
Satya Nadella： 首先，能和你们两位以及在座的各位一起交流非常棒。‘-1到0’这一提法真的很有启发性。说到 33 年前，那会儿很有意思——我当时其实在 Sun 工作。我研究生毕业后的第一份工作就在山景城。然后，我去参加了当时在 Moscone 举办的一个开发者大会，那是 1991 年，当时 NT 第一次被正式提出来，Win32 也首次被讨论。莫名其妙地，我脑子里就冒出了一个念头——事后看来也许有些事后诸葛的感觉——但我当时就想 x86 肯定会赢。这种平台转变有时会显得不可避免，虽然需要很长时间，但最后结果往往不可避免。这种想法促使我说，‘天啊，我要去……’。那时候的 Sun，从各方面来说，都是一家公司中顶尖的存在。想想看，后来许多了不起的公司创始人都在那里工作过。你要知道，在分布式系统的核心层面，Sun 当时是全栈系统公司：我们有自己的芯片、自己的操作系统，甚至还有我们自己的知识工作者工具——我当时就在从事这方面的工作。但我就是觉得 x86 会赢，于是我就想到微软去看看。我那时候既不用 Windows，也没怎么想过 DOS，但我感觉‘这家公司能充分挖掘 x86 的潜力，而且更重要的是，它会真正在行业里起到一种民主化的推动作用。’这也是个经常被用到的词，但确实是当时吸引我的地方。于是我就去了微软，并在那里待了 33 年。
主持人： 不过我还是想问，当时的面试是不是很严格啊？因为我猜在场很多人可能都有机会在某个时间点面试过微软。
Satya Nadella： 当时的面试就是微软很经典的那种——在那个年代。说实话，现在的面试好多了，至少你还要写点 LeetCode 什么的；那时就是‘去黑板或白板上，当场写给我看。’我记得那会儿，稀里糊涂就通过了。但最后那道面试题，我在文章里写过，这道题堪称最糟糕。当时有个环节是如果你能进入这个环节，那就意味着你有可能会被录用。这个面试官的名字从来不会出现在面试日程上，只有等你最后被带到他办公室，才说明你已经走到最后一步了。然后，那家伙给我的最后一个问题我永远不会忘记。他说：‘嘿，我有个问题问你：你在过马路时，一个婴儿摔倒了。你会怎么做？’我当时心想，‘我的天，这难道是我没学到的某个算法吗？还是 P=NP？什么鬼？’然后我就回答，‘呃，我会打 911。’于是他站起来，把我带到门口，然后跟我说：‘你知道婴儿摔倒时你该怎么做吗？你应该把他抱起来并安慰。’我就觉得，‘完了，我肯定没戏了。’但没想到，人生经验就是这样让你学到了些什么。
主持人： 太精彩了。说到文化和'相关性’这件事真的很有意思……微软是那种在科技史中扮演非常关键角色的公司，现在大家一提到它，脑海中的印象各不相同。但我觉得，有一个故事如今可能有点被遗忘了，那就是 90 年代的微软，它实际上构建了相当多元化的技术，几乎渗透到各种不同的领域。我相信微软文化中的某些元素，到今天仍然以不同形式保留着。你会如何描述微软的文化呢？
Satya Nadella： 这是个好问题。事实上，公司即将在 4 月 4 日迎来 50 周年，所以我们最近也经常讨论到底‘微软文化’是什么。比尔和保罗当时有个比喻，或者说想法：他们要打造一个‘软件工厂’。当年并没有什么‘软件行业’，所以他们就是想建立一家专门做软件的公司，而且并没有说‘这是某个特定类别的软件。’所以某种意义上，他们先是说，‘让我们为 Altair 做一个 BASIC 解释器吧。’这就是最初的起点。其实 模拟飞行这款产品比 Windows 还早问世——它是我们最古老的产品之一。所以，他们当时就想，无论在哪里，只要可以把‘软件工厂’用于创造软件，我们就去做。也正是在这种理念下，才有了对知识工作的探索。
因此，我认为微软的文化就是：‘如何吸引最优秀的人才，去打造最好的软件工厂，然后源源不断地生产世界所需要的软件产品？’回头看这 50 年，我觉得，对你们这些创始人来说，这种思维框架的确很有帮助。因为我见过很多公司，如果过度迷恋于某一款产品、某一项技术、或者某一种商业模式……一段时间后这条路也会走到尽头。所以我在想——我也不敢说一定——但我想这个思维框架可能就是公司文化的一部分。你提到的文化，正是当你思考所需人才时，你会想：‘这些人能为这家软件工厂带来什么？’每次都会是全新的视角：如果有更好的想法去做新的小部件，就可以马上去做，而不会只是沉迷于去年的某个小部件。我想，这对微软保持活力可能是有帮助的。因为我不会把文化视作一个静态的东西，我们这些人都一直在为学习型文化、成长型思维努力。现在我会用‘成长型思维’这样的词汇。我觉得，我们可能一直都具有这种成长型思维和学习型心态，部分原因也许就是公司从一开始的根基和定位。
主持人： 那‘软件工厂’是你们当时真的会放在口头上说的东西吗？
Satya Nadella： 不会。其实我在微软成长过程中，我们一直说自己是‘软件公司’，而不是‘软件工厂’。只是在公司 50 周年这个节点，我才开始想：比如说，现在我们又面临一个巨大转变——当人工智能或者说‘agentic’的世界到来时，‘软件工厂’的概念还意味着什么？我得重新解读这个概念。所以我现在也在琢磨这套说法，并回顾历史，让它适应当下。因为我时常思考：仅仅存在得久并不是目标，保持与时代保持相关才是目标。所以，如何能让我们有勇气在明天继续保持相关性？这才是我想深入研究、想学习、想鞭策自己去做，也想尝试对自己阐明的问题。
主持人： 那么说到‘相关性’这个话题，让我们谈谈微软中期那些‘有赢也有没赢’的阶段吧，也许这样最直白了：你们曾经在相当长时间里——可能有 25 年左右——处于巅峰；然后可能在 2000 年到 2010 年这段时间里，你们有点像在沙漠中徘徊，不再那么‘赢’。当你从‘样样都赢’变成‘一段时间里没那么赢’时，那是种什么体验？公司内部的文化是怎么变化的？你个人是怎么应对的？我很好奇。”
Satya Nadella： 我有两点感想。首先，90 年代时，微软和竞争对手之间确实拉开了显著差距。特别是 90 年代末，那时就是‘微软 vs. 竞争对手’，但还不是像如今这样：现在你会看到大约七八家巨头公司，而且基本上任何一天都可能有来自任意地方的新公司——就像 OpenAI 所展示的那样——突然崛起成为时代级公司。看到今天这种活力，真的令人难以置信。所以我也认为，成功带来了成功的挑战，就是你会忘了自己是怎么成功的。
在 2000 年代，不是我们没有想法，也不是没开始新的事情。我总说，你会错失一些东西，原因在于你过度迷恋当下拥有的东西或现有商业模式，而不愿意走进那些不方便、或者说令人不舒服的领域，或者就是你没有一个‘完整的想法’。史蒂夫·鲍尔默给我留下过一条最棒的建议就是：‘你要有一个完整的想法。’我自己也不例外，我们经常会有一些产品创意……但是你看，成功的创始人之所以成功，就是因为他们的想法从头到尾都是完整的，否则他们不会成功。而在大公司里，你也必须要有很多‘再创始人’拥有完整的想法。你不能只说，‘我迷上了某项技术，但没想过如何推向市场’，或‘我想到了如何推向市场，但没想好产品应该是什么样子’。所以在文化层面上，我们在 2000 年代开始重新学习，也需要下一代领导者经历这种过程，让他们成为‘再创始人’。在我看来，最危险的阶段往往是你觉得自己很成功的时候，因为这会让你忘了成功的根源。公司里所有在浪潮上走过来的人都觉得是自己造成了这份成功，而忽略了其实是他们赶上了浪潮。我们现在则需要‘再创始’，而大公司一旦忽视这一点，就可能自掘坟墓。
主持人： 听你这么说，我觉得微软确实有一点可取之处，那就是你们从来不害怕尝试。有一次，我们大概在 2006 年见过，当时我在 Facebook 做搜索，你在负责 Bing 搜索。然后我每个月都会飞去西雅图，讨论如何把 Facebook 的搜索结果接入 Bing，我们确实非常努力地想把这事儿做成，比如如何实现个性化，或者怎样让 Facebook 的数据能出现在 Bing 里。对我印象最深的是，当时微软内部的感觉就是，你们很愿意学习，也敢于尝试，虽然是一家大公司，但我们确实能往前推进一些进展，这让我蛮惊讶的。所以说，微软当时确实做了很多类似的尝试，这是你们值得骄傲的地方。
Satya Nadella： 是的，我觉得公司一直都有在某些事上坚持不懈的能力——也许有时候算是‘固执地坚持’。老实说，必须要这样，尤其是在科技领域，必须大胆尝试。因为现实是，科技行业的网络效应很无情：一旦拥有它们就能获益良多，而若站在网络效应的对立面，就会十分惨烈。所以说，必须不断‘试错’，大概是保持相关性的唯一途径。
主持人： 我非常喜欢这个说法。我们在‘-1’给创始人灌输的理念，能在这么大的规模上被验证，真是太棒了。
Satya Nadella： 是啊，确实如此。对你们这些创始人社区来说，可能有一点好处就是——像我这样的人……我真心觉得：在科技行业，没有所谓的‘永久专营价值’。从这个角度来说，这个行业相当可怕，因为如果你用‘相关性’来衡量的话，也许你在每股收益（EPS）之类的层面上可以有些存量价值，因为公司毕竟还能存在。但如果你真正想保持相关性，就必须不断地创造，而不仅仅是跟随。这也许就是这个行业的根本特性：总会有人来颠覆。
主持人： 我觉得微软在某种程度上像是一个‘绝地反击的孩子’，你当上 CEO 后实现了公司的转折。老实说，我一度觉得微软可能会慢慢被时代淘汰，成为那些行动迟缓的老牌科技巨头之一。结果你上任之后，情况开始好转。你之前谈到过重塑文化、重新创始，以及保持相关性。那么，让我们回顾一下你当CEO之前的‘-1’时刻：当时你为了促成转变，做的第一件事情是什么？
Satya Nadella： 是啊，先说两点吧。首先，我对云时代发生的所有事情，给我自己并不怎么记功劳，我更愿意把功劳给史蒂夫，毕竟当时我是在他手下工作的。我从他身上学到很多作为‘高效 CEO’的方法：比如，看他如何在华尔街并不支持时，依然能让我这样的直接下属去投入资金。这才是‘真正的 CEO’会做的事，也就是‘对传统观点说不’，并能够授权公司内部的领导者和员工去做事。所以，从某种意义上说……史蒂夫自己现在也还好，他对微软股票收益也很满意，但我确实在他和比尔身上学到了如何领导。
然后，我想回应一下你提的核心问题：我当时非常清楚，我是微软第一位非创始人出身的 CEO（从严格意义讲史蒂夫并不是创始人，但他在公司拥有创始人地位，这毕竟是比尔和史蒂夫在经营的公司，而我是在他们管理的公司里成长起来）。所以对我而言，也许运气的成分是，我接过这个位置的时候，我知道我不能试图去‘成为’他们。于是我就按照我自己说的方式，去做一个‘道义型 CEO’，或者说用现在更流行的词汇叫做‘再创始人’，这是我从 Reid Hoffman 那里学来的。我的‘再创始人’心态就是，我必须把创始人视为理所当然的一些东西重新提升为公司的核心。比如，创始人自带的‘创始道德权威’，意味着使命和文化都是隐含存在的。跟着创始人，就会自然而然形成某种文化。而我需要做的是把公司重新建立在我们的使命之上。就像主持人刚才问的，‘当初那个软件工厂的思路到底是什么？’我就回到最初：我加入公司时，大家常说我们的使命是‘让每张桌子、每个家庭都有一台 PC’，90 年代末我们在发达国家基本上也做到了。之后我们就有点迷茫：‘我们的使命到底是什么？是应该关门把钱分给股东吗？还是该干点别的？’所以我回头想，‘别忘了，为 Altair 做 BASIC 解释器的真正动力是什么？是要把软件交到别人手里，让他们能创造更多的软件。’我觉得这在 1975 年是对的，在我 2014 年当 CEO 的时候依然会更有意义。于是我就重提了这点：‘我们要去赋能个人和组织。’因为另一个我觉得微软所理解到的东西是，‘人们想要打造组织’，这是很独特的一点：组织是人们想建立，并希望能在他们离开后依然延续的东西，所以我们也要为这些组织提供软件。无论是个人还是组织，很多人问我：‘你们是面向消费者还是面向商用？’而我的回答是：‘我们是一家软件公司，我们想要服务并赋能个人和组织。’所以，长话短说，就是把公司重新扎根在使命上，然后用‘成长型思维’这样的理念来创造文化氛围。感谢 Carol Dweck的研究，对我帮助很大，因为这让大家不觉得这是一个新 CEO 从外面硬塞进来的新口号，而是有儿童心理学研究做基础，这很容易被人接受。这两件事帮助我凝聚了大家的力量，把很多很连贯的战略落实下来。回头看，你会发现，我在成为 CEO 之前就负责公司里最大的业务之一，我当时就讲同样的话，也写了同样的战略，只不过以前没人理会。而我成为 CEO 后，好像大家就突然积极行动了。
主持人： 说到这里，你之前有两位很伟大的 CEO——比尔·盖茨和史蒂夫·鲍尔默。那么，有没有什么与你的前任们不同的、偏向‘逆向思考’的领导理念，是你觉得在场的创始人可以参考的？
Satya Nadella： 这是个好问题。我想，如果要说一个‘逆向’的领导理念……我不确定这是不是创始人特有的，但很多领导者会有一种心态：‘之前的一切都搞砸了，然后我来了，把局面拯救了。’我对这种说法很怀疑。谁要是站出来说‘一切都烂透了，后来我来了，拯救了世界’，也许听上去能让他们自己感觉很牛气，但我感觉，如果你离开后公司就垮了，那你其实什么都没建立。所以换个角度说，我作为 CEO 也会想：‘等到微软有了第四任、第五任 CEO，他们成功时，那才证明我是不是把工作做到了位。
主持人： 我想聊点别的，比如说微软对初创公司的投资。微软不仅从自家研究院的创新中获益，也通过投资初创公司获益。我记得 2007 年，微软的一个交易团队去 Facebook 办公室……我和 Ruchi 当时都在，或许你也在，我们就在工程师区域里待着。他们晚上八点到场，那时我们都很爱电子乐，放着超嗨的 DJ 音乐，我们一边写代码，一边听音乐。他们也兴奋起来，决定跟我们一样熬通宵（我们几乎每天都通宵），然后直接在我们旁边的会议室里安营扎寨，讨论投资条款。到了那周末，他们决定以大约 2.4 亿美元投资 Facebook，这是 2007 年，非常可观。后来你们也投资了 OpenAI、Mistral，还有很多其他 AI 公司。我认为在场的观众尤其对这些很感兴趣。对初创公司来说，该如何考虑与微软合作？他们若想得到你们的投资，比如 M12 基金，该怎么做？对外界而言，微软是个庞然大物，挺吓人的，我们不知道怎么跟你们对接。但说实话，你们的投资战绩非常惊人。
OpenAI 的情况略有不同。你要知道，至少我们最初投它时，它还是一家研究实验室；后来 OpenAI 发展成为一家成功的产品公司。老实说，我们一直在跟进 Sam 和他的团队，以及他们的领导层，因为我们希望支持一位既是我们合作伙伴、又是我们投资对象的创始人，最重要的是还要和我们有商业合作。所以我想说，OpenAI 已经从最初的状态演变了很多。我这里强调的一点是，微软有两个根基：第一，我们是一家平台型公司；第二，我们是一家合作伙伴型公司。没有合作伙伴，平台也就不牢固。如果你没有伙伴，你也不能称之为平台。所以当我想到初创公司，或其他成功公司时，我都会寻找这种长期稳定、双赢的合作关系。就像我早年在微软做数据库业务时，曾与 SAP 这样的大公司合作，把我们的 SQL 关系型数据库作为 SAP 底层支撑，这种合作就很棒。OpenAI 也是类似，或者说像 Weinel这种也一样。对我来说，我总是倾向于那种能让双方都获益、并能长期保持的合作关系，一方是平台公司，另一方也有可能成长为平台。
主持人： 你显然在大力投资开源基础模型和 AI。但我想说的是，你怎么看到那些可能被你们视为竞争对手的公司——比如 Google 或 meta 之类——它们都有自己的基础模型？你会不会觉得有点落后？难道你不想要自己专属的基础模型吗？就好比以前常说的，‘真正有实力的公司都会自建芯片工厂’，现在是不是变成了‘真正有实力的公司都得有自己的基础模型’？
Satya Nadella： 我对这个问题的看法是，我们是一家全栈系统公司，我们想要具备全栈系统能力，而基础模型当然很重要。但最早我们和 OpenAI 合作时，是押注在他们当时对于‘扩展定律’的确信上。显然，Sam、Ilya、Greg 这些人都在研究这个问题。其实有趣的是，好像是 Dario 写过一篇‘扩展定律’的论文，我先看到了那篇论文后就决定赌一下。尤其当它和自然语言结合时，我就觉得‘哇，如果不涉及自然语言，我们也许不会这样做。’因为我们是一家关注知识工作者的公司，过去比尔也一直把精力放在自然语言上。所以当有人说，‘我要在自然语言上疯狂堆计算，或许能出现某种规模化规律，带来质变。’我们过去 1000 年都在想要用‘给世界建立一个本体、让事物都有清晰关系’的方式来让机器获得智能，但现实世界太复杂了，用 SQL 之类的方法来表示，真的会走很多弯路。我一直就觉得有人会想到用另一种方法去获得语义能力，于是我选择了这个赌注。当时还不确定会不会成功，但事实证明开始见效了。
“所以我现在觉得，我们跟 OpenAI 有非常好的商业合作关系，我们拥有所有所需的一切，我们可以在它之上构建系统、工具，以及产品。所以某种程度上来说，我们和 OpenAI 建立了长期稳定的关系，也拥有相应的知识产权权益。事实上，Sam 和他的团队以前在PyTorch里实现的一些能力，如今我们微软也能用。在这一阶段，如果仅仅是为了证明什么而自己搞一个模型，其实意义不大。我也确实相信模型会逐渐‘商品化’。实际上，OpenAI 现在并不是一家‘模型公司’，它已经是一家‘产品公司’，只不过它的模型非常出色，而这对他们和我们这样的合作伙伴来说都是好事。我更看重的是，行业正开始形成的一种结构：光有模型本身是不够的，需要真正完整的系统栈，再加上能成功落地的产品。这才是关键。
主持人： 让我们把视线放在未来。基于人工智能所构建的这些能力真的非常令人惊艳。自从 ChatGPT 进入大众视野也就两年半时间，可是从芯片、数据中心，到各种框架、基础模型、垂直 AI 公司、消费级硬件、消费级软件、具备代理行为的软件、还有现代企业软件……真的就像海啸一般涌现，规模惊人。你在这些不同领域都有相当的视角。如果你来给在场有志创业的朋友一些建议，从更宏观的角度看，你觉得当前被忽视的两个领域，可能在未来五年会成为很有意思的赛道，会是什么呢？
Satya Nadella： 我觉得现在有三条清晰的主线，大家都多少在涉足，并且同时发生，也很振奋人心：不再只是关注知识工作者或语言模型，而是包括现实世界及其中的‘动作模型’，以及那些面向科学（化学或生物）的模型。这三条线之间虽然有些相互借鉴，但又各自独立。我认为去投入这些方向都挺有意义。
不过，有一点我现在作为云计算巨头也在思考：‘我们要用什么样的系统架构才能真正支撑这一新阶段？’如果回顾历史——比如当时 Paul Maritz 在微软时，我作为一个从系统端成长起来的人，往往会考虑：‘能不能先预判负载，然后重新设计底层系统？’我觉得我们还没有从第一原则对系统做过彻底的重构。我们只是痴迷于 AI 加速器，然后往现有数据中心里大把地塞进去，让它们‘自由发挥’。我们确实做了不少工作，但也许现在该问：‘下一代超融合基础设施是什么？该如何同时考虑计算、存储和 AI 加速器？比如说，在分布式同步训练中，如果还要结合强化学习和自动评估，这个系统该怎么设计？’这些事情好像还没得到完整解决。哪怕在数据中心层面，人们常说‘数据中心就是计算机’，那会不会到该做 2.0 版本的时候了？
然后另一点是客户端这部分。人们在谈‘混合 AI’，但我们还没有真正破解模型架构本身。我们刚才也提到一点：我很惊讶，在推理阶段，而不是训练阶段，为什么没有一个分布式模型架构？为什么我不能把部分模型跑在我配备了 45-TOPS NPU 的 Co-pilot PC 上，再把部分跑在云端？虽然你可以加一些辅助功能之类，但能否从底层上做个彻底的思考？我觉得那里一定需要在模型架构或数学层面有个突破。令我惊讶的是，开源社区其实已经做了很多工作，比如 Deci 在让现有基础设施更高效方面做得很棒，或者说整个开源社区都在努力优化现有设备的效率。但我纳闷，为什么还没人把这个问题彻底攻克？现有的基础设施其实包括很多分散在边缘侧的 FLOPS（浮点运算），这是我觉得被忽视的一块。
主持人： 这很有意思。回到你之前提的‘完整思维’，其实目前真正能把 AI 系统彻底想清楚的人并不多，大家好像都在做局部，缺乏一个完整框架或者完整想法。
Satya Nadella： 对，是这样。我们还谈到另一个问题：像这些 AI 系统，就算是 Copilot——不管是 GitHub Copilot，还是给知识工作者用的 Microsoft Copilot——它目前还不是一个完整系统。比如，我们如果真把它当作‘新一代计算机’，它还没出现一个类似‘存储程序’那样的关键时刻。系统架构里也还没有一个稳健、能处理多模态的内存系统。目前在工具使用上还比较‘手工艺式’，远不够自动化、通用化。所以我觉得，这些也都是值得关注的地方。但其实已经有不少人投身这些领域，所以我觉得我们现在还处在为打造更强大 AI 系统而奋斗的早期阶段。让我感到兴奋的是，真的有很多团队在研究基础模型，也有人在做系统层面的创业或研究，这真的很好。
主持人： 那我们再来谈谈未来吧。我习惯去想，‘五年后的世界会是什么样子？’或者说，‘我想象中的未来是什么样？’那么，如果要定义‘真正具备代理行为’的东西——你可以任意解读——但超越现今的 Copilot，应该是什么样子呢？
Satya Nadella： 好问题。它又会如何影响我们的日常？我其实一直在想这个问题。比如，如果在个人电脑（PC）出现之前，有人告诉我，我会在微软工作 33 年，主要的日常就是当一个‘打字员’，我肯定会说‘这不可能吧？’对吧？因为我们当时都觉得电脑会改变生活，会很不可思议，但现在的现实就是，我每天早上起来就开始打字，一直到晚上才休息。所以我也在想，在一个真正具备代理行为的世界里，会不会变成我每天都要处理我的‘AI 代理收件箱’？这也是我为什么对 Copilot 这样的人工智能界面（UI）如此着迷的原因——因为随着我不断把任务交给代理，如果我们不出现什么‘AI 自主暴走’的问题，那么这个代理就会保持一致性和可控性，它会时不时向我汇报——希望比现在的通知更优质——请求授权、获得指令，并帮我完成想做的事情。这样一来，就需要一个UI层，帮助我实现巨大的效率提升。
我会用两个比喻：在个人生活中，我想要一个‘朋友、教练和顾问’式的 AI；而在工作中，我想要一个‘幕僚长、研究员、顾问’式的 AI，和我一起做所有事情。对我而言，这就是我和 AI 的关系。它能把许多枯燥的知识工作减轻。其实我们往往把‘知识工作’和‘知识工作者’混为一谈。明天依然会有‘知识工作者’，但他们所做的知识工作会在更高层次的抽象上进行。这也正是我们在构建的东西。就像 90 年代时，Word、Excel、PowerPoint 是知识工作者的工具，那么现在这个时代，Copilot 就是一个 1.0 版本的工具，下一步也许是‘Copilot + agent’版本，第三步会怎样？这正是我们想要摸索的。”
主持人： 我正想问，你觉得未来的人机界面会是什么样？因为我觉得现在的对话框聊天机器人，甚至 Copilot，都有点欠缺想象力，还不能把一切完全整合起来。
Satya Nadella： 我同意你的看法。所以我才觉得多模态界面这么重要。比如我自己最喜欢用的，就是基于语音的 Copilot 界面。现在我甚至设定了 iPhone 上的‘行动按键’，配合 CarPlay 来做一些事。举个例子，当我要收听播客时，我发现最好的方式并不是直接听，而是在通勤路上对着播客文字稿进行对话，让 Copilot 帮我总结或回答问题。你想想，这是谁能想到的场景？但它确实更方便，因为它具备语音交互，我可以随时打断它。设想一下，这种全双工对话，以前从未有过。这是一种非常棒的新交互模式，而且我觉得一旦用上了，就再也回不去了。有点像自动联想输入，一旦你习惯了就不会放弃。
主持人： 我想引用比尔·盖茨一句永不过时的话：‘人们总是高估一年的进步，却低估十年的进步。’对于那些做量子计算初创公司的创始人来说，这意味着要特别会判断自己所做的技术在这 1 到 10 年的时间轴上处于哪个阶段。你最近好像刚发布了一些有关量子计算的令人兴奋的公告。从你的角度看，你觉得量子计算现在是否已经到了让初创公司大展拳脚的时机？还是说我理解错了，目前其实还处在早期阶段？
Satya Nadella： 谈到量子计算，有两方面：首先，这也体现了我们在长周期里坚持投入的能力。我算是过去 50 年里第三位为量子计算提供资金的微软 CEO 了吧。至少我们已经干了 20 多年了，这段历程很迷人。因为我们一开始就抱定一个目标：要打造一个真正实用规模的量子计算机。要达到实用规模，就需要稳定的量子比特，为此就必须在物理学上获得突破。所以我们就走向了马约拉纳粒子这条道路，我们想证明某位 1930 年代的物理学家推测的量子现象确实存在，但一直没人验证。经过 20 年，我们现在不仅证明了它的存在，还能逐个原子地去制造这些结构，表明马约拉纳零能态确实可以以稳健的方式存储量子信息，从而减少纠错需求，因此可以把它扩展到可真正用于芯片的规模。这真的很不可思议。
所以，现在要我去为量子计算继续拨款，比 2014 年时更容易，因为我们有了这个重大突破。过程中也经历了一些挫折，但看到团队一路走来，真的非常了不起。不过，我也意识到，量子计算确实很需要，但它并不会像人们想的那样‘替代’经典计算。我认为‘经典计算 + 量子计算’的组合极其强大。举个例子，‘逐个原子构建’就会在模拟层面带来巨大帮助，如果有量子计算机，速度会快很多，因为它能在完全不同的层面上模拟自然。当然，量子机并不是拿来处理大数据的最佳选择，但它很适合在巨大的数据空间中进行探索。所以这两种计算方式在不同方面各有用武之地。另外，比方说，你可以用量子计算来产生标注数据，然后再用这些数据在高性能计算（HPC）或常规的 AI 模型上进行训练。所以，这两者是能够共存的。
你提到的科学、化学或生物学这类场景，我也认为确实有必要关注量子计算的进展。因为哪怕只有 10 个或 100 个逻辑量子比特，你就能用它来构建更好的化学模型或生物模型。Azure Quantum 的工作大概就是在这个方向上前进。所以我们也看到，在市场上，像生物医药公司也开始对量子技术抱有兴趣，甚至上市融资等。我对此很欣慰，说明人们愿意为量子投入，而量子也确实还处在一个早期阶段，不过对那些前沿深度科学领域来说，这样的投入是非常好的信号。
主持人： 我们都知道你是一位非常棒的父亲，而且非常关注下一代。我自己有三个孩子，我常常想，等到他们再过十年左右进入职场时，世界可能会完全不同。我不知道那时会不会有 AGI 出现，但我相信对社会有生产力意味着什么会有很大变化，日常工作会完全不一样。你觉得，我们该怎么教育自己的孩子，来适应那样的未来呢？
Satya Nadella： 嗯，这是个非常好的问题。我们都在思考‘未来的个人能动性是什么样的’，这确实是关键。AI 会不会让人类拥有更大的自主性？或者会不会剥夺我们的自主性，因为我们被迫服从某些决策？太值得探讨了。我从两个角度来说吧。首先，让我觉得震撼的 AI 演示之一，是我最早看到 GitHub Copilot 原型时，心想‘哇，居然真的可行。’对软件开发者来说，要他们相信这东西真的有用是非常难的。可那次演示确实让我印象很深。但对我影响更大的一个演示，是 2022 年 1 月，我在印度时，有人演示了他们怎样把 GPT-3.5 跟印度庞大的数字公共资源串起来，比如把文本转语音、语音转文本的公共 API 都整合在一起，然后做了一个 WhatsApp 聊天机器人。一个印度乡村的农民，就可以直接跟这个机器人对话，问，‘嘿，帮我查一下我在电视上听说的这个补贴项目。’机器人告诉他，‘你需要上这个网站，填这些表格，然后就能申请。’他说，‘我不知道什么是表格，也不知道什么是网站，你帮我弄一下吧。’然后这个机器人就直接为他处理。这些功能用的还是 GPT-3.5。当时我才意识到，这就是‘能动性’。想想看，这是一个印度乡村的农民，拿到的是几个月前在美国西海岸开发的前沿技术，再加上一些印度本土程序员的创意，就让这个完全没有互联网知识、却绝对有主体意愿的人，突然拥有了‘访问能力（access）’。过去他没法接触到，现在却能轻松操作。这就改变了‘可访问性’。
这也给我一个启示：我们的孩子将会怎么做，如果他们真能随心所欲地编程，随心所欲地研究，随心所欲地搭建自己想要的东西？所以，在某种意义上，我们未来会不会更看重‘好奇心’，而非‘专业知识’？也许这才是更有意思的点。教育的目标，会不会变成尽量给予孩子们自信心，让他们敢于去探索任何东西？你看，你们都考上了 IIT（印度理工），而我没考上，可是最后人生际遇各不相同，所以单次考试并不能决定什么。关键是如何给每个孩子足够的信心，让他们知道自己可以去探索所有感兴趣的东西。我至少是这么乐观的想法。当然还有别的可能性，但我觉得核心就是，好奇心和批判性思维今后大概会更加珍贵，同时还要培养孩子的自信心。
主持人： 我非常喜欢你的回答，因为我自认为是个很自信的人，我也想把这份自信传递给我的孩子。或许更重要的是要告诉他们，‘这些计算机和人工智能是为你所用的，你可以用它做什么？你能创造什么？’这真的让人很有力量。我很喜欢你的看法。不过，Satya，你显然很有竞争心态。微软也同样是一家擅长竞争、崇尚胜利的公司。你在工作之外是如何释放这种竞争欲望的，比如在你的板球队里吗？
Satya Nadella： 对啊，今天早上的板球比赛真让人兴奋。我和其他很多南亚人一样，对板球非常痴迷。但我现在更多地在想，‘在这个人生阶段怎样看待竞争’。我想确保自己考虑的是‘正在进行的游戏’和‘我想要玩的游戏’之间的区别，并且尽量保持更有意识的态度。我觉得创始人通常就很注重这一点，因为他们会问自己：‘我到底想玩什么游戏？’ 所以，竞争首先是挑战你自己，要处在正确的竞争环境中。科技行业里有一个很神奇的现象：像我的经历就是，我 1988 年来美国，1989 年柏林墙倒塌，1990 年我正式进入科技行业，然后一飞冲天。这真是不可思议的时代。所以，这里边有很大运气成分。关键是要问自己：‘竞赛的赛道和竞争对手是谁？’ 我发现，这才是最重要的。你最好处在一个对手都很强的赛道里，这比你在一个没什么真正强手的赛道里拿第一更好。所以我现在会更多地想，你到底是要‘参与别人已经在玩的游戏’，还是‘创造你想玩的游戏’？作为一名计算机从业者，能活在这样一个最精彩的竞技场时代，真是一种恩赐。
参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=ZUPJ1ZnIZvE&t=58s&ab_channel=SouthParkCommons
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编辑：深思
主编: 图灵