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本文来自微信公众号：划要点KeyPoints，作家：林易开云kaiyun中国官方网站，题图来自：Unsplash

近日，CEO纳德拉与Stripe联合独创东谈主约翰·科里森（John Collison）进行了一场对于AI工夫、买卖内容与组织进化的深度对话。纳德拉将当前的AI波澜与90年代的互联网泡沫进行缓慢对比，认为这次AI波澜并不是泡沫，而是真实存在算力供不应求的产能危急。

纳德拉在访谈中描绘了一幅反直观的软件畴昔图景：应用的领域正在消融，而集成开发环境（IDE）将以一种全新的神态总结。他认为，畴昔的交互界面将不再是单一的聊天窗口，而是交融了电子表格、文档和音信流的任务限制中心。在这个图景中，不论是设施员，照旧司帐师、讼师，他们都将领有属于我方的IDE，职责的内容将变为对指不胜屈个AI智能体（Agent）进行微不雅相通（Micro-steering）。

这不仅是UI的鼎新，更是东谈主类与机器团结关系的重构，东谈主类不再是单纯的操作家，而是领有宏不雅委派智力的指挥官。

在访谈中，纳德拉强调，在AI时间，公司主权（Corporate Sovereignty）是一个的中枢价值。他认为，在通用大模子无所不知的情况下，企业的护城河不再只是是传统的常识产权，而是将里面难以言传的“隐性常识”转动为私有模子的权重。

若是说30年前比尔·盖茨欲望将寰宇结构化为SQL数据库，以扫尾信息举手投足的欲望，那么今天，纳德拉正在用神经蚁集和Agent来构建企业特殊的隐性常识，驻扎企业中枢上风表现到通用模子中。

在访谈终末，纳德拉领悟了微软的组织文化。他勤勉于将微软的文化内核从“先入为主派”（Know-it-all）透彻重塑为通达的“学习一切派”（Learn-it-all）。在他看来，要对抗外界刻板印象与里面官僚主义，微软必须领有长入的“成长型念念维”，以应酬每一次工夫范式的巨变。

Satya Nadella访谈内容划要点： 1. 企业级 AI 的真相：别提神别东谈主的工场，建我方的数据护城河 终止模子焦灼：纳德拉直言，企业最中枢的任务不是提神别东谈主的AI智能体，而是构建我方的AI工场。其中最复杂也最进军的职责是在组织数据层，让企业数据能够满足智能化需求。 系念与关联：真实的杀手级应用在于建立“图谱”（Graph）。职责并非耸人听闻，而是围绕业务事件伸开的，AI的价值在于找回这些在系统中丢失的语义团结。 Agent的三大基石：一个有用的Agent系统必须具备三个模子除外的要素：系念（历久信用分拨）、权限（严格盲从拜访限制）和有用的行动空间。 2. 再行界说“公司主权”：隐性常识的权重化 科斯定理的AI版：既然通用大模子无所不知，公司存在的道理是什么？纳德拉认为，公司的价值在于其里面往复成本低于市集往复成本的“隐性常识”。 畴昔的IP是模子权重：“公司主权”意味着企业领有我方的基础模子，该模子捕捉了组织里面特殊的隐性常识。畴昔的常识产权将以LoRA（大模子微调层）权重的形式存在，这是驻扎企业中枢上风表现到通用模子的枢纽。 3. 基础设施开垦：这次不是泡沫，是产能地狱 与2000年泡沫的区别：纳德拉指出，2000年是暗光纤泡沫，基础设施铺设过度但诈骗率低；而现在的AI基础设施开垦中，统统算力资源都已售罄，瓶颈在于电力、涡轮机和“增强型外壳”的供应不及。面对日益严格的数据功令，微软必须在全球范围内开垦数据中心，以应酬列国对数据主权的条目。 工夫栈布局：纳德拉将微软的AI堆栈宗旨化为两层中枢。底层是基础设施业务，即“Token工场”，其中枢宗旨是追求极致的成本效用，即每好意思元、每瓦特能分娩些许Token；表层则是“Agent工场”，其中枢在于如何最有用地诈骗这些Token来驱动业务后果，即最大化每个Token的价值。 终止过度系结的吸引：尽管微软领有从芯片、云设施到应用的全栈智力，纳德拉却强调每一层（基础设施、数据层、应用）都必须具备孤立生涯的市集竞争力。他反对过度依赖生态系结，认为客户不应被动吸收“全家桶”，而应领有自主弃取“从哪扇门进入”微软生态的职权。 4. 软件界面的畴昔：东谈主东谈主都有“IDE” IDE的总结：尽管东谈主们常说“应用将隐没”，但纳德拉认为IDE（集成开发环境）将以新的形式总结。畴昔的软件界面将是收件箱、音信用具和“精通光标画布”的交融，设施员，司帐师、讼师都将领有我方的“任务限制中心”，微不雅相通指不胜屈的AI智能体。 5. 历史的劝诫：范式正确不代表赢 微软的互联网旧事：90年代微软虽然看准了“信息高速公路”的标的，但最初押注的“交互式电视”旅途却被通达互联网打败。这给AI时间的启示是：即使看对了范式（Paradigm），具体的架构弃取和买卖模式仍决定成败。 组织层的势必性：即使在通达的生态系统中，最终也会出现掌持话语权的“组织层”（如搜索引擎、应用商店）。在AI时间，谁能成为新的组织层（如ChatGPT面前的扮装）仍是不决之数。

以下是Satya Nadella的访谈实录。

一、对于Ignite 大会与企业级 AI

John Collison：那么，人人应该为Ignite大会的哪些内容感到容或？

Satya Nadella：对咱们来说，Ignite大会最中枢的任务，便是确保 AI 能在企业里面得到平方普及。若是说只须一件事最进军，那便是不要只去提神别东谈主的“AI 工场”或 AI 智能体（Agent），而是要探讨如何构建你我方的 AI 工场。

其中，对数据层的组织至关进军，事实阐述，这可能是最复杂的一环。你需要隐敝统共企业的数据，使其能够满足智能化的需求。这将是咱们接下来的职责要点。

John Collison：咱们在企业环境中似乎还莫得看到真实的深度应用。虽然有了Copilot，但大多数东谈主在日常职责中并莫得这种智力。你认为东谈主们是否低估或未充分诈骗一经存在的 AI？

Satya Nadella：是的，这很敬爱。因为对我来说，这恰是杀手级功能。咱们作念的最进军的事情便是建立了“图谱”（Graph）。在我看来，这是位于所少见据库之下的、对任何公司都最进军的东西——它承载着你的电子邮件、文档、Teams 通话等数据。

枢纽在于这些数据间的关系。东谈主们的职责并非耸人听闻、非结构化的，统统的职责都是围绕某个业务事件伸开的。这种语义上的团结存在于东谈主们的脑海中，但在系统中往往丢失了。而现在，这是第一次，咱们能通过 AI 更好地找回这些系念和关联。

John Collison：比较个东谈主用户，为什么 AI 在企业中的浸透率还不及？

Satya Nadella：因为我认为，东谈主们现在使用许多大语言模子（LLM）用具时，可能只是上传单个文档。但大多数公司并莫得将统统功能集成起来，莫得将公司完整的险阻文接入他们日常使用的 AI 中。

现实上，这里有两层挑战。第一是变革照管。这是咱们历史上发布的统统办公套件中部署速率最快的一次，但最终必须有东谈主去使用它。而在企业环境中，这意味着统统的数据发现（Discovery）形式必须可行，统统的数据治理必须到位。咱们必须将权限范围接入 Copilot，确保当我检索内容时，若是是艰深信息（如已被 IRM 保护的内容），它能被正确识别和处理。咱们一经作念了深广职责，现在一经开动看到成效。

我要说的第二点是，让 AI 跳跃统共 Microsoft 365 图谱运行是一趟事，但接下来要照管的是 ERP 系统的数据。面前的团结器就像“两根细吸管”，效用不够。你需要一个更好的数据架构，基本上需要通过语义镶嵌（Semantic Embedding）将所少见据整合到一个层面。

John Collison：几十年来，让公司数据“举手投足”一直是一个愿景。我读过那本对于 Oracle 历史的书《Softwar》，其中提到，拉里·埃里森（Larry Ellison）在 90 年代末就像高管推介，要把公司统统的数据放在一个地点，让高管不错“一键”赢得谜底，而不是发邮件让分析师去考查。

为什么这个论点经年累稔？是因为公司现实上并莫得按期作念好数据基础设施这门“苦修课”（eat their data infrastructure vegetables）吗？这一次，咱们终于能照管数据管谈的问题了吗？

Satya Nadella：你不错反驳这个前提，但这恰是问题所在。若是我没记错的话，比尔·盖茨在 90 年代的一次 COMDEX 演讲上创造了“信息举手投足”（Information at your fingertips）这个术语。比尔一直对此相等眷恋。

我明晰地谨记，他在 90 年代的一次评审中说过：“软件只须一个类别，那便是信息照管。你必须对东谈主、地点和事物进行建模，仅此良友。你无需再作念任何事，因为统统软件在内容上都是信息照管。”

这是比尔一直以来的欲望。他敌视文献系统，因为它们辱骂结构化的。若是统统东西都是SQL 数据库，他会很雀跃，那样他就不错获胜运行 SQL 查询，对统统信息进行编程。对他来说，那是让信息举手投足的优雅照管决议。

但问题在于，东谈主是杂沓词语的（messy）。即使数据是结构化的，它也并不会被真实聚集在一个索引中，我也无法运行一条 SQL 查询来获取统统信息。这一直是根人性的挑战。

我会说，那是旧寰宇的产物。咱们其时谁也没猜想，AI 和大领域深度神经蚁鸠合短暂成为照管这个问题的枢纽。咱们要作念的不是建立某种程式化的数据模子，而是通过神经蚁集找出那些模式。事实上，在很长一段时刻里，咱们都洗澡于探索数据模子需要何等复杂才能捕捉企业的内容。事实阐述，在领有高大算力的神经蚁集中通过海量参数就能作念到。

John Collison：就像有些灵巧的长途职工，刚入职五分钟就能通过阅读文档收拢要点。模子不错相等灵巧，它们不错实行RAG（检索增强生成），不错拜访企业中的统统内容。但这与模子自身真实“知谈”某事是不一样的。除非你在公司里面老师定制模子，不然这些模子不会真实精通你们的业务。若是第一千次查询并不比第一次查询更灵巧，那你认为这会走向何方？

Satya Nadella：这里触及两点。若是是指险阻体裁习（Contextual Learning）或不竭学习，那这照实是终极宗旨。这呼应了我之前的不雅点：若是你把模子的“领略中枢”与它的“常识”进行分离，你就领有了一种不竭学习的公式或算法。

我认为有三件事必须存在于模子运行除外，咱们需要攻克它们：

系念（Memory）：包括短期和历久系念。东谈主类很擅长历久归因（long-term credit assignment）。当 AI 模子既能凭据历久系念进行奖励，也能进行处分（即具备历久信用分拨智力）时，你就知谈你领有了真实的系念。

权限（Entitlements/Permissions）：模子在运行时必须严格盲从权限系统。我是谁？我有权拜访什么？模子必须盲从这些限制。

行动（Actions）：行动空间必须有用。

若是你将这三者结合，行动、权限和系念，这就组成了险阻文（Context）。这些要素凭据界说，必须位于模子除外，而不是被内置于模子中。举例，在今天的 Copilot 中，你需要系统在 OpenAI 模子和 Claude 模子之间运行。我认为这恰是前沿工夫需要发展的标的。

二、CEO 的日常与照管方式

John Collison：我想问一些对于你职责方式的问题。你的日常职责是什么样的？你们如何通过当代化的“来去式照管”来了解微软里面的情况？

Satya Nadella：我平庸的一上帝要由两头组成。最先是客户关连的事宜。我每天至少有一两个Teams 通话是与客户进行的。这是最有匡助的方式之一，让我保持卖头卖脚。

其次是会议。作为CEO，我意志到会议主要有两种。一种是我只需要召集人人，然后闭嘴不言，因为“召集”这个动作自身才是进军的，职责要么一经完成，要么会在之后完成。

另一种是更进军的会议，我需要在会上学习、作出决定或传达信息。你提到你会“潜藏”在 Teams 频谈里，对，Teams 频谈对我来说险些无处不在。我就像是散步于虚拟的走廊，潜藏在那些频谈周围。若是说有什么获利的话，我在哪里学到的最多。这亦然我建立计议最多的地点。我会发现：“哇，这个东谈主正在开发 Excel Agent”，或者了解他们想要的评估方式。我从中学到的东西比作念任何其他事都要多。

John Collison：就像微软的Teams 团队专注于他们的产品，然后萨蒂亚短暂跳出来问了一个问题？

Satya Nadella：是的，虽然有时我认为我应该领有更多拜访权限。现实上，我最大的不尽是不成松开进入统统我想去的地点（笑）。但能够获胜进去体验照实很敬爱，这在某种程度上让这种沟通正常化了。现在的职工也不会小气与你分享他们的真实看法。

John Collison：你在硅谷的小圈子里很有名，因为你保持着高度的聚集感。我谨记你曾来参不雅过Stripe 的办公室，其时咱们照旧家小公司。为什么你比其他大多数 CEO 更自恃花时刻与初创公司会面？

Satya Nadella：我是在微软这种文化中成长起来的，我体内有面向开发者关系的“布谈基因”。有两件事深深根植于我心中：若是你不关注开发者的去处，就很难保持工夫平台的关连性。你需要领略新的职责负载（Workloads）以构建工夫平台。

John Collison：若是你不关注初创公司，就很难了解平台或职责负载的趋势。是以这险些是我必须作念的事。另小数是，我从中赢得了高大的能量。我一直认为独创东谈主就像魔法师，能从无到有创造出东西。这嗅觉就像变戏法，我老是想搞明晰：“到底是怎样作念到的？”

Satya Nadella：事实上，咱们从你们哪里学到的一件事，便是再行发现微软相等擅长的事情——随同开发者，出现在初创公司鸠合的地点。

这也在某种程度上将我引向了GitHub。明白 GitHub 是一个很棒的钞票，咱们需要成为开源生态系统的优秀照管者。但更进军的是，每个初创公司的仓库都在 GitHub 上。对咱们来说，参与其中不仅是战术占位，更是为了纯粹地学习并打造更好的产品。因为有时你会失去审好意思，健忘如缘何最少摩擦的方式托福产品，而初创公司的耐性是最少的，价值扫尾的时刻必须最大化。

三、软件界面的畴昔：生成式UI与IDE的总结

John Collison：微软是否在议论生成式UI（Generative UI）？现在的软件仍然陷在老旧范式里，比如“写代码、定稿、发布”。而在云霄托福的时间，咱们是否不错凭据个东谈主需务及时渲染 UI？

Satya Nadella：信服会朝这个标的发展。跟着生成智力的进步，你不错生成代码，也不错围绕任何定制化的东西生成 UX 骨架。在微软，历久以来，咱们也一直在念念考文档、网站和应用之间的区别到底是什么。你不错凭据想要展示的形式，随时生成其中任何一个。

但敬爱的是，尽管人人都在参谋“应用将会隐没”，咱们那些老牌的 IDE（集成开发环境），不论是 Excel 照旧 VS Code，在某种道理上又回来了。因为现实是，AI 会产生输出，而我需要领略那些输出的含义。现实上，我需要一个出色的剪辑器，让我能与 AI 进行各异比较（diff）和迭代。

我认为，最令东谈主容或的事情之一是全新类别的“高度缜密化 IDE”。它们更像是任务限制中心（Mission Control）。若是我有指不胜屈个智能体（Agent）在运行，我要如何领略这些情况？这就需要“数千个智能体的微不雅相通”。这便是畴昔 IDE、收件箱和即时通信用具的演变标的。它不再是纯粹地发音信或分诊（triage），而是宏不雅委派（Macro-delegation）和微不雅相通（Micro-steering）。

John Collison：你的真义是，畴昔除了设施员，司帐师、讼师都会有我方的IDE？

Satya Nadella：没错。这便是东谈主们与智能体团结的比方。我会给出一堆指示，它们开动实行，有时会运行几小时以致几天，然后回来申报。

对于这种职责流，咱们需要用险阻文来进行微不雅相通。它不成只变成下一个“奉告地狱”，发给我五个字提醒，而我不知谈险阻文。

我认为软件最终会长成这样：它看起来像一个收件箱，又像一个音信用具，同期带有一个精通光标的画布（Canvas）。咱们心爱电子表格的表格形式，心爱文档的线性形式，也心爱音信流。畴昔的界面会是这些形式的交融。

举例，咱们正在考验的 GitHub Copilot Workspace 便是这种“任务限制中心”。你会有五六个不同的分支，启动自主智能体去实行任务，然后它们复返终结，你不错进行代码合并的分诊。我认为下一个伟大的 IDE 就会降生在这里。

四、历史的劝诫：互联网波澜

John Collison：科技界常有一种模式：对某项工夫的容或程度远超其熟悉度。就像《2001天际漫游》里的语音 AI，咱们花了 50 年才扫尾。我经常念念考微软在上世纪 90 年代的情况。比尔·盖茨写了闻明的《互联网波澜》（Internet Tidal Wave）备忘录，明确指出互联网是重中之重。但其时微软对互联网的想象是“信息高速公路”和机顶盒，而不是咱们自后看到的 PC 互联网。咱们在当前的 AI 波澜中应该吸取什么劝诫？

Satya Nadella：这是一个很棒的问题。即使在其时，作为又名低级职工，我对那段历史的解读是：咱们好像领略了互联网，但其实并莫得。

咱们其时想要托福高质料的职业，但咱们不信赖TCP/IP 契约能生效。当我回顾咱们其时试图作念的事情（信息高速公路）时，职业质料（QoS）照实是个大问题，咱们认为 TCP/IP 撑不住。其时咱们是在与 AOL 的拨号上网竞争。我还谨记 MSN 最早是基于 X.25 蚁集的。咱们在作念交互式电视（Interactive TV），把 ATM（异步传输模式）交换机团结到家里。

我在1994 年作念过一个演示，那是我业绩生涯早期风险最大的演示之一。那是咱们的第一个冗余文献系统，是一个视频职业器。比尔其时说：“嘿，这便是交互式电视的畴昔。”即便光盘故障，视频流也能不绝播放。我的职责便是当众拆掉光驱，阐述流媒体还在不绝。

咱们构建了、流媒体职业器，并把 ATM 蚁集团结到屋子里。我有五部电影不错看，我看了一遍又一遍。

咱们的愿景和标的（互联网）是对的，但咱们最初押注的实施旅途（交互式电视/专用蚁集）却被自后的工夫演进（TCP/IP、通达互联网）超越了。这在 AI 时间一样值得深念念：看准标的虽然进军，但具体的架构弃取和实施旅途一样决定成败。

John Collison：但那便是比尔（Bill Gates）调整标的的时刻，对吧？

Satya Nadella：没错，比尔在 1995 年所作念的阿谁决定……事实上这很敬爱。其时 Windows 95 行将发布，然后他说：“你知谈吗？一切都将蜕变。”若是你讲究 1992 年到 1995 年之间，那是咱们人人都首次构兵互联网的时候。

1993 年 11 月，Mosaic 浏览器问世，差未几便是阿谁时期。在那两年里，时势并不豁达，人人都在通过旁推侧引的方式探索。其时并不细目是某种专有契约栈会胜出，照旧通达互联网会胜出。直到 1995 年，形势变得清楚，于是咱们进行了转向。

John Collison：特真义。那时候照实还不细目通达互联网最终会得手。

Satya Nadella：是的。事实上，这里面有一个劝诫，我一直在不雅察并念念考如何将其应用到东谈主工智能（AI）上。那便是：最先你要把范式（Paradigm）弄对。但即便把范式弄对了，你也不明晰是否能找到阿谁“杀手级应用”，以致是买卖模式。

这在历史上一直如斯。以互联网为例，谁能猜想通达蚁集的“组织层”（Organizing Layer），也便是领有蚁集效应的搜索引擎，居然会由单一统统者掌控？我老是说，并不存在所谓的“通达蚁集”和“谷歌蚁集”之分，因为谷歌也曾总揽了它。

John Collison：咱们是否应该反念念这小数？其时也许有东谈主出于动机，认为像 Liberty Media 和 Microsoft 结伴的那种专有照管决议会得手，但最终通达蚁集赢了。关联词，即使通达蚁集胜出，你也应该提醒组织：不论是在咱们我方的“信息高速公路”专有系统上，照旧在通达蚁集上，公司每每会对专有照管决议抱有乐不雅的看法。

Satya Nadella：这是一个很敬爱的话题。当我回偏激看时，像AOL 和 MSN 这样的平台，虽然输给了通达蚁集，但它们其实只是被新的形式所取代了，比如搜索引擎和应用商店。移动互联网的出现现实上也相等吸引东谈主。通达蚁集照实曾是一个历史性的时刻。

对我来说，更宏不雅的轨则是：即使在通达的生态系统中，“组织分层”也永久会出现。深广的品类影响力会周折到阿谁组织层。而且正如上一个范式是搜索引擎，今天是聊天机器东谈主（Chatbots），但这能不竭多久？无东谈主清醒。但不可否定的是，ChatGPT 面前作为一个团聚点，其得手是无庸赘述的。市集和应用商店一直存在，下一步会是什么？电子商务会发生什么变化？是在一个具有代感性（Agentic）的市集中，照旧在一个代理化的电子商务中？这些都是需要通过实践来照管的敬爱问题。

John Collison：我想谈谈这个问题，也想谈谈买卖。既然咱们还千里浸在“90 年代”的氛围中，现在每个东谈主都在拿这段时刻与互联网泡沫作比较，这险些一经成了不合时尚。但我认为这是一个合理的类比，原因在于：这照实是一个极其依赖成本支拨（CapEx）的开垦过程，这是一个相等进军的新范式，但照实伴跟着高大的成本参加。

你在 2000 年的蚁集泡沫期间曾在 Microsoft 职责过。Microsoft 的股价在上世纪 90 年代末到 2000 年头达到顶峰，直到 2016 年才再行超越阿谁高点。你在 1999 年时的嗅觉如何？你其时知谈我方处在泡沫中吗？照旧认为“这次不一样”？

Satya Nadella：特真义。我谨记好像在2000 年，咱们超越了通用电气（GE），成为市值最高的公司。那时候咱们的成本参加模式其实还很轻。回顾那段时期，即便撇开金融周期不谈，历久趋势和标的是清楚的，互联网照实蜕变了一切。因为即便在那时，买卖模式也在慢慢浮现。

其时 Microsoft 最大的劝诫是：天哪，咱们那时候的首要策略，比如打造浏览器、搭建 Web 职业器、普及互联网契约。咱们作念了统统无庸赘述的事情（比如在办公室里面作念一个所见即所得的网站构建器），但咱们意志到，只是作念那些无庸赘述的事是莫得道理的。咱们需要再行构建咱们正在作念的事情。新的买卖模式最终会变得清楚。在某种道理上，那次修正冲刷掉了许多东西，但中枢绪念一直存在。

我在念念考这里发生了什么。其时铺设的基础设施自身，其实有更获胜的影响。比如暗光纤（Dark Fiber）的铺设，虽然会有孕育期，但互联网公司最终会领域化发展并诈骗它。但这一次，东谈主们似乎排着队在门外抢购这些基础设施（GPU 等）。

这一次，简洁来说，咱们在基础设施开垦上是落伍的。当我看咱们的基建进程和今天的需求时，这与当年的泡沫天渊之隔。当年是“暗光纤”泡沫，顾名念念义，光纤是“暗”的，莫得被点亮（诈骗率低）。而现在，咱们并莫得诈骗率的问题，统统算力资源都卖光了。事实上，问题是得拚命增多供应。

天然，莫得任何供应链能齐备匹配供需。但这一次在构建过程中，议论到长托福周期，咱们必须向华尔街清楚描绘咱们的钞票。有些钞票（如建筑外壳）不错使用 20 年，有些（如芯片）只须 4~5 年的寿命。你必须以不同的方式对此作出决策。在钞票欠债表上有一个闲置的“冷外壳”，其实不重要，这就好比领有一个有五栋楼的园区。

真实的问题是，若是莫得不错被“点亮”的增强型外壳（Hot Shell）来满足需求。现在的瓶颈可能在于电力设施、涡轮机，或者经过增强的外壳自身。若是我莫得富有的增强外壳，我就无法把 GPU 放进机架并参加运行。这（地盘许可、电力许可、开垦）才是耗时最长的部分。

趁便说一句，位置也很进军。咱们不仅在好意思国脉土深广开垦，还必须在全球范围内开垦。数据功令现实上每天都在增多，列国都相等介意主权问题。因此咱们必须确保这是一支全球化的舰队，能够处理老师、数据生成（DataGen）到推理的各式职责负载。

John Collison：谁应该关爱数据主权？比如爱尔兰有许多数据中心，但他们并不相当纠结于“数据必须只保存在爱尔兰”这个想法。你们是完全按照列国的意愿行事，照旧会就数据主权的必要性提供建议？

Satya Nadella：明白这是每个国度的政策制定者都高度关注的话题，也有其合理原因。但在东谈主工智能时间，我对“主权”的念念考方式有些不同。

我认为最终的主权问题更多是对于“公司的畴昔”。若是你回到科斯定理（Coase Theorem）的中枢，你会问：“若是大模子是阿谁全知万能的东西，那我存在的道理是什么？”企业的存在是因为掌持了一些隐性常识（Tacit Knowledge），这使组织里面的往复成本低于仅在市集上进行往复的成本。

因此，我认为至关进军的主权问题是“公司的主权”。在一个模子不竭学习、陈诉递加的时间，公司必须领有那一层智能，不论是作为支架，照旧作为镶嵌在模子中的权重。这不仅关乎使用别东谈主的基础模子，而是你是否在我方的基础模子上领有主权。我的新宗旨是：公司的畴昔在于领有我方的基础模子，该模子在内容上捕捉了那些能裁汰里面往复成本的隐性常识，并能加快常识在组织里面的积存和传播。

John Collison：这相等敬爱。若是 AI 蜕变了公司的内容……有些公司自身一经是常识产权（IP）的荟萃，比如迪士尼，或者像礼来公司（Eli Lilly）这样的制药巨头。面前这些 IP 洒落在电子邮件、文档，尤其是东谈主们的头脑中。而这些 IP 最终也许不错被聚集进单一模子中。我底本以为你会说畴昔的公司结构会变成像 DAO（去中心化自治组织）或者那种一东谈主创造十亿好意思元营收的公司。

Satya Nadella：那些结构上的变化亦然可能的。但对我来说，更敬爱的问题是：隐性常识到底存在于何处？明白，它存在于东谈主们的脑海中，是经典的专有工夫。但我认为，畴昔它也将驻留并复合成某种LoRA 层（Low-Rank Adaptation，大模子微调层）中的权重，这是贵公司独到的钞票。是以我认为，在礼来、Microsoft 或 Stripe 中产生的新 IP，除了现存的形式外，咱们还会说：“哦，它们存在于某个镶嵌（Embedding）里。”

John Collison：你提到 Stripe 很敬爱。Stripe 刚开动时并莫得强烈的蚁集效应，更多是单一扮装的 API 体验。但跟着膨胀，咱们现在领有了一个信任蚁集。因为咱们见过大多数互联网用户，是以若是没见过某个用户，这自身就有点可疑。这变成了一种肖似于 Google reCAPTCHA 的声誉蚁集。

咱们现在正在诈骗 Stripe 蚁集中的所少见据老师一个支付领域的基础模子。是以对咱们统统东谈主来说，有一个枢纽问题，便是如何保护那小数中枢上风，驻扎它被表现到通用的基础模子中？通用的基础模子是否会因为智力进步而学会欺骗检测，从而取代咱们？

Satya Nadella：这便是枢纽问题。对此有两种论点。一种论点是“模子将并吞寰宇”，因为一切不外是模式，通用模子最终会学会统统东西。

但我倾向于另一种不雅点，就像你提到的Stripe 的例子：不错同期遴荐多个模子。你不错构建一个不可念念议的、以模子为先的“欺骗检测层”，再加上对 Stripe 的系念、用具使用和操作空间的独到领略。对我来说，那便是公司的畴昔，不论是制药公司、支付公司照旧软件公司。这便是所谓的“主权”。你需要一个通用基础模子，再加上属于你我方的、包含隐性常识的专有层。

五、软件、职责流、买卖的畴昔

John Collison：这让我猜想了另一个话题。咱们一经有了面向非软件工程师的IDE（集成开发环境）。但我仍然认为，这在畴昔十年对金融从业者来说会是一个产品。过后看，这明白是正确的用户界面。就像电子表格（Spreadsheet）一样，当它作为一种 UI 出当前，嗅觉像是诬捏降生的。说到电子表格，对某些软件公司来说，尝试挑战 Excel 险些成了一种成年礼，但 Excel 在四十年里似乎一直屹立不倒。为什么它这样耐用？

Satya Nadella：是啊，太不可念念议了。我认为这是“列表”和“表格”的力量，加上软件的可塑性，两者的结合相等齐备。这便是为什么它像一个永远存在的“精通画布”。咱们可能会在上头添加许多花哨的功能，但中枢逻辑不变。而且，Excel 是图灵完备（Turing Complete）的。

咱们往往没给它应有的评价，它是寰宇上最易上手的编程环境。你不错不经念念考地获胜开动编程。还有一个奥秘之处。就像咱们现在参谋 AI 需要“变革照管”（Change Management），但当电子表格出当前，没东谈主挑剔变革照管，东谈主们只是获胜开动使用它，职责流天然就变了。

这正如有东谈主跟我描绘过的，他在传真机时间加入了通用再保障公司（Gen Re），他谨记在电子邮件和 Excel 出现后，统共职责过程被根人性地颠覆了。我认为 AI 也会如斯，职责产物和职责流会从底层被再行扫视。现在是从事软件职责的一个相等敬爱的时期，比五或十年前敬爱得多。

若是你在当年问我什么最热点，我会说是云狡计、多区域数据库（Cosmos DB）等。其时咱们认为一经到了某种踏实景象。然后疫情发生了，云狡计进入了另一个超等鼓吹阶段（Teams 等应用的爆发）。

John Collison：在Stripe，咱们也看到了肖似的图表，出现了一个明白的不连气儿性——电子商务步履呈阶跃式增长，而且从未回落。即使东谈主们回到了实体办公室，线上业务依然保持在阿谁高位，以致不绝高潮。我信赖 Azure 亦然这样。

Satya Nadella：完全正确，它从未裁汰。既然咱们在挑剔买卖，不妨谈谈咱们正在共同鼓吹的职责。

咱们要探讨的是：什么是对商家最友好的章程？什么是对主顾最友好的章程？是否存在齐备匹配？“对话式买卖”（Conversational Commerce）是东谈主们一直在参谋的话题。现在我认为，跟着你们以及咱们所作念职责的进展，咱们不错真实将商家和最终用户结合起来，打造这种具备“代感性”（Agentic）的体验。这还处于早期阶段，必须作念得有试吃，必须以赢得用户信任的方式来作念。我对此感到相等容或。

John Collison：咱们看到了畴昔的尝试与现在的不同之处。以前也有过肖似的尝试，比如在Twitter 或 Instagram 上获胜购买，但这次的不同点在于：第一，有了 AI，商家集成的难度大大裁汰了，这比以往任何时候都要容易；第二，这种体验对最终用户来说相等有吸引力。从咱们早期客户的响应数据来看，这小数一经得到了确认。几周前，咱们在 ChatGPT 上推出了关连功能，数据标明，这种方式对末端客户来说要粗拙得多。

Satya Nadella：我老是在寻找关连装备。但不论是 Amazon 照旧 Walmart，网站内的搜索体验有时真的很差。现在的聊天体验着手很棒，但终末往往照旧把用户指回传统的商品目次。虽然目次依然是中枢，但若是能将“结账”与“目次”无缝结合，那才是真实的领路体验。

John Collison：在作念产品调研时，我发现使用 AI 应用进行搜索的效果要比传统的枢纽词搜索好得多。令东谈主诧异的是，直到旧年，咱们还认为枢纽词搜索是不错吸收的方式。

Satya Nadella：这就像为你量身定制了一个目次。不仅是展示搜索引擎的终结页面。举个例子，咱们在给家里买产品时会参谋：“这个位置还有这样多空间，放什么产品好意思瞻念？尺寸要合适，作风要偏高端但不急躁。”以前咱们无法这样的搜索，这很跋扈。现在，这种定制化、传达氛围和全体好意思感的智力变得举手投足。

我夫人是一位建筑师，她用 Copilot 条记本纪录统统图纸。她不错向 AI 建议相等高档的推理问题，比如“我应该在里面放什么？”。AI 能够读取建筑草图，结合公开的产品目次进行推理，并组合元素。这简直太神奇了。

John Collison：在 Stripe 的商务领域，咱们相等拥抱 AI，咱们认为深广职责将向这里周折。若是你进行的是通达式探索，比如“我想为某个形势买套一稔”，AI 的体验远胜于点击浏览一列搜索终结。即使是针对性很强的搜索，比如“我要买这款自行车组件”，通过 AI 指定精确参数也会好得多。

若是 AI 既能囊括非定向的发现，又能处理高度定向的搜索，这基本上就涵盖了互联网上统统的买卖步履了。可能惟一剩下的便是那类经常性的必需品购买，比如“再订购一些宠物食物”。天然，Etsy 是咱们很好的首个合作伙伴，因为他们的产品都是定制的。

Satya Nadella：是的，这相等特真义真义。在“发现”这一层面上，Instagram 等平台一经作念得很好。现在的问题是，在这个对话界面中，什么是新的发现层？Pinterest 曾作念过敬爱的尝试。若是咱们将这种发现层与对话界面结合，将会惠及统统东谈主。

John Collison：咱们现在正在作念的一项职责是让商家的产品目次、库存等信息不错在长途搜检，况兼赈济长途购买。用户不必跳转到商家端完成统共过程，而是不错在像 Copilot 这样的智能体验中获胜完成。这便是咱们在基础设施层面正在团结的东西。这亦然为什么咱们认为像 Pinterest、Instagram 和 Twitter 这样的酬酢平台会再次尝试电商体验。因为现在有了更多商家的赈济和使用。

Satya Nadella：咱们有一个叫 NLWeb 的名目，旨在采集每个商家的目次，为其提供一个肖似网站的天然语言界面，让 AI 代理（Agent）不错与之交互并进行深度搜索。是的，今天最大的挑战之一便是目次的质料以及诈骗推理进行深度搜索的智力。若是你能照管这个问题，每个产品都能找到它的精确查询匹配。

John Collison：咱们正在构建这个平台。在代理式商务（Agentic Commerce）领域，咱们推出了自主代理商务契约等开源契约。天然，咱们也有惯例的 Stripe 支付产品。从支付角度来看，这很难办，因为你但愿 AI 应用能代表用户在蚁集上不同站点间付款，而无需在全网分享统统支付细节。

咱们在代理式商务领域构建的是一个平台型业务。你们在这方面很在行，对于咱们在这一初期阶段构建产品，尤其是在产品与市集契合度一经很明白的情况下，你有什么建议吗？

Satya Nadella：我认为你们一经走在正确的路上了。这就意味着要参与到这个代理式职责流中。现在每个商家都不得不去找像 Stripe 这样的职业商，说：“嘿，我有目次，我有结账页面，请帮我以最无摩擦的方式与 AI 代理对接。”

这恰是我会使用 Stripe 的原因。我认为长尾商户能够松开点击并启用“代理式商务”，这将是一个高大的推能源。好音信是，虽然 ChatGPT 面前是最大的进口，但 Google、Meta、Perplexity 以及咱们都会在场，这将会有深广的竞争进口。

更敬爱的是，这些平台自身也但愿在网站或App 上赈济天然语言查询。因此，这需要被很好地照管。你不成条目一个小商户去部署 MCP（Model Context Protocol）职业器或实行各式复杂契约，必须有一个“纯粹按钮”。

John Collison：我认为咱们将看到的另一个趋势是，许多代理式体验正在慢慢交融。Intercom 的 Des Traynor 正在作念由 AI 协助以致取代东谈主类的客户职业。他们发现，用户最初是为了寻求匡助而来，解泄气现这是一种浏览网站的更好方式。这险些就像一个敕令行。

我想知谈这些体验会在多大程度上交融？比如咱们处理购买步履，而在另一端处理客户职业。什么时候它会变成一个通用的敕令行应用？再回到前卫领域的例子，现在的体验依然基于倒霉的枢纽词搜索和手动标签。在我看来，这完全应该是一个交互式的、基于AI 的体验，就像 Midjourney 的请示词一样，你不错说“图片不太对，请按这种方式修改”。在买卖领域，这样作念会相等特真义。

Satya Nadella：从直观上讲，客户职业其实亦然一种里面销售。在代理式寰宇中，这些拼接的弱点将不再像今天这样明白。

六、AI品牌衷心度

John Collison：偶然咱们之前建立的那些因软件和组织架构限制而产生的“泳谈”（职能单干），比如客户职业和 SDR（销售开发代表）的区别，很可能都会被捣毁。

对于模子，咱们挑剔了许多Copilot、ChatGPT 和 Gemini。对于模子质料有多进军存在争论。东谈主们会像忠于可乐品牌一样忠于某个 AI 品牌吗？虽然好意思味可乐换配方激勉过抵御，但东谈主们依然有品牌偏好。比如，我用 o3 模子，我夫人用 GPT-5。我老是诧异她为什么毋庸更智能的，但她对 GPT-5 很衷心。当 OpenAI 试图拿走 GPT-4 时，用户也抵御过。你认为东谈主们是会对特定模子保持衷心，照旧对 AI 品牌衷心？这将如何影响买卖策略？

Satya Nadella：在耗尽类产品领域，这是咱们第一次见到这种情况。当模子更替时，这种变化并非对统统东谈主都会产助长入的影响。个性、作风等要素成为了新的维度。这亦然一个论点，即“作风”可能成为各异化要素。这就像技艺（IQ）、情商（EQ）以及作风要点的结合。

但从永恒来看，我认为必须确保模子最有智力处理最艰辛的高价值任务。作为产品构建者，我的不雅点是：虽然咱们会展示最强的阿谁模子，但现确凿分娩过程中使用的是多个模子的组合。

我最心爱的一个例子是 GitHub 上的新功能，它使用“Auto”模式。虽然东谈主们明白仍然心爱 Sonnet 之类的模子并想使用它，但归根结底，我真实想要的是一个智能的“模子弃取器”。它不成只是一个纯粹的路由器，它必须具备智能，能够判断：“这个任务需要这种级别的领略资源或这种类型的智能，这是代码仓库或 PR 任务的复杂度。”

这便是智能体（Agent）的畴昔。你需要一组模子的集成（Ensemble），并在中间有一些代理来和谐这个组合，以满足你的需求。

John Collison：难谈让用户我方弃取不亦然一种智能吗？比如对于“我去哪吃冰淇淋”这种查询，我会手动弃取 o3，因为我老是想要最佳的。

Satya Nadella：也许吧，但这更多是习尚。照实，咱们都不心爱默许确立被蜕变。若是现在取消了模子弃取功能，照实会是个问题。但我也认为，若是我能信任系统在进行弃取时永久是为了我好，这种“顶住”会带来一种愉悦感。若是能建立这种信任，那照实是宗旨。

七、Microsoft的工夫栈布局

John Collison：那么对于Microsoft 的模子，你们在工夫栈的每一层都有布局：Copilot、OpenAI 的股份、Azure 层、芯片等。在这个堆栈中，有什么是必须赢的吗？你们会作念行业照管决议吗？

Satya Nadella：从中枢来说，我对它的宗旨化方式分为两层。

最先是咱们的基础设施业务。咱们必须相等擅长构建我称之为“Token 工场”的东西。这关乎每好意思元、每瓦特能产生些许Token，在这方面，咱们要作念到极致高效。

然后是另一层，我称之为“Agent 工场”。它与Token 工场的区别在于，Agent 工场能最有用地诈骗这些 Token 来推动业务后果或耗尽者偏好终结。这关乎每个 Token 的价值。

围绕这两个中枢有一整套用具。这有点像新的应用职业器层。每一个新平台都有对应物，比如万维网时间的网页职业器。现在则是 AI 职业器或 AI 云。

是以咱们信服会构建我方的智能系统，也便是Copilot 家眷：

信息职责：Microsoft 365 Copilot。

软件开发：GitHub Copilot。

安全：咱们实足会成为其中的主要力量。

这将是三条横向干线。此外咱们也有业务应用。

在垂直领域，咱们在医疗和科学方面作念了许多职责：

医疗：咱们收购了Nuance，现在有一个叫 DAX Copilot 的产品，用于处理大夫条记，对语言者进行分离和纪录。这让大夫有更多时刻与患者相处，AI 处理从编码到会议纪录的统统事情。这亦然 Epic 系统内嵌的一部分。

科学：这是一个很大的领域，我称之为“外轮回编排”。科学方法在内容上是建议假定、在狡计机中进行实验、响应精熟。这是一条用具链。咱们正在尝试将 GitHub Copilot 与 Microsoft 365 的常识职责智力结合，为科学家职业。这以致可能触及与实验室的 MCP 职业器接口对接，和谐一切，以加快科学轮回。

John Collison：作为平台公司，咱们老是需要决定何时将产品系结在统共，何时让它们孤立。Apple 最初只允许 Mac 使用 iPod 以推动 Mac 销量，自后才将其通达给 Windows。Microsoft 的历史中也充满了这些例子。

早期（1985年足下）Microsoft 相等通达，大部分收入来自 Macintosh 应用，操作系统上也多是 Lotus 1-2-3 这样的第三方应用。自后进入了 Windows 和 Office 紧密耦合的时间。Azure 着手亦然，自后完全拥抱了 Linux。现在，Microsoft 作为一个平台型公司，似乎越来越吸收模块化，比如 Stripe Radar 即使不使用 Stripe 支付也能用。你一般如何看待这个框架？何时耦合，何时孤立出售？

Satya Nadella：这是一个很好的不雅点。我对这个问题的念念考方式是：咱们许多时候都夸大了所谓的“零和博弈”。现实上，对许多领域的分析应该愈加横蛮，因为它们从界说上讲便是多东谈主互动的（Multi-player）。

云狡计便是一个经典的例子。当我刚开动作念Azure 时，AWS 一经遥遥最初了。东谈主们会对我说：“哦天哪，AWS 难谈不是一经赢了吗？”但事实阐述，这个市集富有大，且是多方参与的。那么，市集上还有容纳第二个云厂商的空间吗？毕竟曾濒临 Oracle 和 IBM 等公司的竞争。在统统中间层职业器等领域，我其时的嗅觉是，企业客户和买卖客户总体上会条目某种万般化。这便是缓助咱们投身其中的结构性领略，促使咱们开动行动，剩下的便是历史了。

若是把事情过度包装，现实上可能会在某种程度上缩小你的可寻址市集（TAM），导致无法竞争。举个例子，若是咱们当初构建 Azure 时——咱们以前叫它 Windows Azure，若是真的只叫这个名字，那就成问题了。因为 Azure 不可能只为 Windows 职业，它必须把 Linux 作为“一等公民”来赈济，必须将 MySQL 和 PostgreSQL 作为“一等公民”来赈济。

这在一定程度上亦然为了确保咱们能在SQL Server 上作念得相等出色。但咱们必须把职责作念得尽量有冲击力，就像 Amazon 使用 PostgreSQL 或 MySQL 那样。主要的推能源在于总体可寻址市集（TAM），这亦然客户对咱们的守望。虽然咱们将濒临热烈的竞争，但这对我来说，碰劲界说了模块化。

到底是什么能最大化我的工夫栈市集契机？咱们是一家专注型公司，这亦然咱们不是企业集团的原因。因此，应该有一个对于整合收益及平台效应的表面框架。那是什么？咱们如何把它作念得出色？

我认为在工夫栈的每一层都应如斯。即使是 Azure 的基础设施层，客户应该能够说：“我只想使用 Azure 的裸金属职业，我只需要 Kubernetes 散布式集群，但我只需要你帮我作念照管部分，我会带上我统统的软件。”没问题，咱们必须赢得那项职责负载。也许将来某一天，当他们认为自行照管多区域数据库太结巴时，可能会说：“哦，那我就用 Cosmos DB 吧。”但这应该是一个孤立的决定。

John Collison：这难谈不老是有争论吗？对于是否只须在领有Linux 和 Azure 的系结情况下，才会卖出更多 Azure？Windows 团队的东谈主可能会说：“是啊，然而你这是在拖 Windows Server 的后腿。”

有些地点就像你描绘的那样是通达的，但在其他地点，比如 Microsoft Flight Simulator在 PlayStation 上不可用，却可在 Xbox 上使用，这嗅觉这种集成又很天然。再比如，Teams 的聊天和视频功能并不是单独出售的，它们是磨灭事物的一部分，这使得统共组合更有吸引力。是以，你最终难谈不会老是堕入这种争论吗：系结的成本是否突出了系结的收益？

Satya Nadella：是的，我认为其中一些例子，比如Teams，便是一个经典案例。Teams 作为一个产品的降生，是将 Outlook 等四样东西整合在了统共。Outlook 的引入亦然如斯，以前咱们有 PIM（个东谈主信息照管），有孤立的电子邮件客户端，日期亦然分开的。Outlook 是第一个将这三者结合起来完成一项职责的“脚手架”。Teams 亦然一样，咱们将聊天、频谈、视频以及其他功能整合到了统共。在这种情况下，系结自身便是产品，是产品的脚手架。

天然，你也不错说：“嘿，那需要有一个通达的市集，况兼需要与其他事物集成。”是以模块化必须经过三念念此后行，在原子级别上具有道理。你不成过度念念考那些协同效应或整合效应，不然就会失去竞争力。一个典型的例子是，若是你构建了一个惊东谈主的公有云，但它只运行 Windows 职责负载或 SQL 职责负载，那它基本上只可占据市集的一小部分。

是以，满足客户需求适合咱们的利益。我对 AI 堆栈的领略亦然如斯：咱们有基础设施业务，有应用职业器/数据层业务，还有应用业务。这只是简化说明。我但愿那三样东西能孤立存在，凭借它们自身的优点安身。天然，咱们但愿这三层之间存在响应回路，但客户和合作伙伴应该能自主弃取从哪扇门进入。

John Collison：我的印象是，当你接办微软时，你将公司文化从一种高度系结的景象调整了。以前是购买Windows 机器，运行 Microsoft Access 和 SQL Server，统统东西都被整皆地打包在统共，用户生活在这个微软生态中。而现在，你们走向了更偏向通达且互操作的策略。

Satya Nadella：我想我会说，我的作念法其实是回溯到更早的时期，也许是上世纪 80 年代的微软。因为大多数人人熟知的事情照实发生在 90 年代，那时微软险些只须 Windows。但在那之前，咱们的许多事物是开动团聚在统共的，不论是在客户端照旧在职业器端。

就像你说的阿谁比方，这像回到了上世纪 80 年代的情况。比如咱们曾在 Mac 上开发 Office，那时 Windows 还来得比较晚。事实上，比尔·盖茨创办微软时的理念是把它动作一家“软件工场”。我不偏疼任何单一类别，我只是想打造最佳的软件工场，不断地产出各式东西：你想要飞翔模拟器？没问题，咱们有一个；你想要一个基础解释器？咱们有一个；你想要一个操作系统？咱们也有一个。是以在某种道理上，这便是最初的想法。

而在某个阶段，咱们堕入了四五个部分之间的僵局，比如 Windows、Windows NT 和客户端/职业器架构等。是以当我成为 CEO，以致之前肃肃云业务时，我意志到：这恰是一个时机，市集将变得更大且天渊之隔。其时咱们也莫得移动平台，是以照实需要确保咱们在最大的市集中保持关连性，通过将咱们的产品组合成合理的成就来隐敝市集。

坦率地说，若是这不在公司的中枢基因中，我不认为只是因为我作为CEO 说“我要作念这个”，就能实行得很好。现实上，咱们不错把软件带到每个平台，这自身便是公司中枢基因的一部分。

八、微软的企业文化

John Collison：说到公司的中枢基因，这就让我想起那幅闻明的漫画：微软里面各部门相互举枪对持。你们需要作念些许文化层面的调整？你们究竟是如安在细节上作念到的？因为你不错看到统统好意思好的事物，诸如全员大会之类的步履，但归根结底，文化取决于什么样的步履被吸收和不被吸收，以及决策是如何制定的。

Satya Nadella：我会说有两件事。我是一个透彻的里面东谈主，对于微软畴昔 35 年里的任何优点和弱点，我都资历过，亦然其中的一部分，是以我无法否定这一切。

我其时的感受是，咱们要么失去了信念，要么便是失去了叙事权。那幅漫画是一个很好的例子，说明外界的界说如何塑造了自后成为文化叙事的内容，其影响力以致突出了现实。东谈主们开动认可阿谁卡通形象。

但这并不虞味着咱们里面以前都是齐备单干、处于某种大和谐之中。事实并非如斯。部门间的殷切关系是现实存在的问题，而且这也需要保持这种张力。社会凝合力不是宗旨，在市集中取得得手才是宗旨。但在某种程度上，你必须对这些大型组织进行编排。事实上，你以致可能特意志地安排两个相互竞争的团队。

只是因为有东谈主读了《纽约客》上的漫画就酿成看法，这是指导者濒临的挑战。在面前寰宇，当职工通过外部渠谈读到对于公司的信息并酿成看法时，你该如何沟通？我认为这是最艰辛的指导力挑战之一。问题是你如何赢得信任？你如何确保他们能感知并塑造现实？

另一件事是，每个东谈主都倾向认为问题出在系统上，是高层阿谁东谈主或者副总裁领有统统权力，而“我”毫无权力。现实是，权力要分散得多，是散布式的。你如何匡助东谈主们掌持这小数并再行塑造环境？有一句名言说：“我不是离开公司，我是离开我的驾驭。”我照实信赖这小数。这是一种“微不雅文化”，它们是不错被塑造的。

当我回顾我的微软业绩生涯时，我很运道地遭遇了一些东谈主，他们在公司里创造了令东谈主难以置信的环境，这恰是我留住来的原因，也正因如斯我才得以茂密成长。

是以，你需要在顶层有一个叙事，况兼这个叙事必须被践行并保持一致。这便是“成长型念念维”或者说“学习一切派（Learn-it-all）”与“先入为主派（Know-it-all）”的区别。这作为一个框架，对咱们相等有匡助。因为它不是我的教条，而是一个广为东谈主知的儿童心绪学宗旨，这能吸引职责除外的东谈主。冲突这种局面并践行它自身便是一个挑战。在面前寰宇，咱们要领有一种内在的组织力量，去抵触酬酢媒体上的梗（Meme）对咱们的界说。

John Collison：微软好像有 20 万职工，而 Stripe 有 1 万东谈主。也许还有正在听这个节目的听众筹办着 500 东谈主足下的公司。在不同领域下，有哪些事情是通用的，又有哪些是只须在公司达到城市领域（20万东谈主）时才会出现的？

Satya Nadella：不论领域大小，许多步履基本上是差未几的：你需要与客户沟通，举行高层战术会议，搜检畴昔的财务数字，但愿收入高一些、成本低一些。

但有些事情只须在大领域时才会败露。最先，我只在微软职责过，并非这方面的内行。但当接办独创东谈主的位置时，Paul Allen 和 Bill Gates 创立了公司，Steve Ballmer 和 Bill 将其作念大，我是第一位所谓的“非独创东谈主”。我很快意志到，为了照管这个范围，我需要一个团队。

咱们曾建议过一个对于 CEO 职责的框架：明确 CEO 需要作念什么？比如详尽分析外部环境、制定法式、设定文化表率。你必须既关注历久又关注短期，不成只偏向一方。你必须真实主理那四五件只须你能作念的事，然后组建团队。

即使在 500 东谈主的公司，这亦然你要作念的。但简洁说，在小公司，你不错把统统事情保存在职责系念里。像开发者那样，人人可能知谈每一排代码是谁写的。但在某个时刻（领域变大后），你必须从“知谈每一排代码”调整为“知谈阿谁模块或阿谁库是谁肃肃的”。你必须找到阿谁“相识写代码的东谈主”的东谈主。这种模块化、团队开垦以及凝合力，我认为是最进军的。

John Collison：是以我领略得对吗？在 Stripe 这种领域或者更小的领域上，你仍然不错把产品作为一个全体来念念考，了解发布的统统东西。

Satya Nadella：我也认为独创东谈主在这小数上很特殊。因为他们从第一天起就与公司共同成长。像我这样的业绩 CEO 很难获胜拿走并植入独创东谈主的“职责系念”。即使我在 1992 年就加入了微软，但我并莫得资历上世纪 80 年代早期的阶段。

这便是为什么我认为应该尊重独创东谈主所能特殊完成的事情，以及独创东谈主对继任者的尊重——他们不成指望继任者完全照搬作念法。这亦然为什么“独创东谈主模式（Founder Mode）”这个宗旨很敬爱。明白存在独创东谈主文化个性极其苍劲的情况，你应该诈骗它阐明到极致。而像咱们这样的“凡东谈主”CEO，也得有点处于“再行当独创东谈主”的景象，但不要误以为我粗拙是独创东谈主。我认为这个幽微分裂很进军。

九、Satya Nadella的成长资历

John Collison：终末一个问题，当咱们挑剔文化开垦时，海得拉巴（Hyderabad）的“水土”到底有什么相当之处？你、Shantanu Narayen（Adobe CEO）、Ajay Banga（寰宇银行行长）都来自那所学校，许多优秀的海外象棋选手也来自哪里。你对这种地区性的超常发达存什么表面吗？

Satya Nadella：是的，事实上便是咱们其时上的那所高中，海得拉巴公学（Hyderabad Public School）。若是算上 Jensen Huang（黄仁勋），他现在一经把咱们统统东谈主的光辉都隐敝了（笑），虽然他不是磨灭所学校的。但在我、Ajay、Shantanu 以及现在的宝洁 CEO 之间，咱们照实是学友。这有点像一个小圈子。

我想说，最乐不思蜀的事情之一是，在上世纪 70 年代末和 80 年代初的海得拉巴长大，并就读那所学校，嗅觉哪里给了咱们更多的空间。若是你望望咱们每个东谈主，虽然学术很进军，但简洁说，咱们大多数东谈主都有擅长的领域，而且现实上，在学术除外还有许多其他方面。这在其时的印度是至极荒漠的事情。

我把很大一部分归功于我的高中，因为它为咱们提供了更多的空间和余步，去奴婢自后真实成为咱们的激情所在的事物，而不是让咱们认为必须加入某种单一的竞争。

John Collison：你高中时的意思是什么？

Satya Nadella：板球。事实上，趁便说一下，这就像塞缪尔·贝克特（Samuel Beckett）。

John Collison：是的，我想听听这个故事。

Satya Nadella：若是你问谁是那位既打过业绩比赛又赢得诺贝尔奖的东谈主？我想他打过一两场比赛，好像是为都柏林大学队，而且他打过一级板球。他是惟逐一个既打过业绩板球又赢得了诺贝尔体裁奖的东谈主。

John Collison：真的吗？真特真义。

Satya Nadella：是以你不错二者兼得，其时的象棋、拳击之类的东西。一位诺贝尔奖得主，同期照旧又名业绩板球通顺员。

John Collison：太棒了。好吧，虽然你差了小数（没成业绩球员），但在另一个东谈主生里，那可能便是你。好啦，相等感谢你，Satya。

Satya Nadella：谢谢，相等幸运。

本文来自微信公众号：划要点KeyPoints，作家：林易

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