「人物访谈」Satya Nadella 谈领导力、创新与未来

27 Mar, 2025

视频链接：Inside Microsoft’s AI Bet: Satya Nadella on Leadership, Innovation and the Future

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摘要

本次访谈记录了微软董事长兼 CEO Satya Nadella 与 Madrona 管理合伙人 Soma Somasegar 在 Madrona 2025 年会上的一次深度对话。在微软即将迎来 50 周年、Madrona 庆祝 30 周年之际，Nadella 回顾了他自 2014 年接任 CEO 以来的心路历程和关键决策点。

访谈中，Nadella 详细阐述了作为非创始人 CEO，他如何重新聚焦公司使命，并大力推动以“成长型思维”为核心的企业文化转型，将微软从一个“无所不知”的组织转变为“无所不学”的组织。他还分享了早年参与板球运动的经历如何塑造了他的领导力哲学，强调了竞争精神、团队协作和长远眼光的重要性。

对话的核心聚焦于当前炙手可热的人工智能领域。Nadella 追溯了微软在 AI 方面的长期投入，并重点解释了与 OpenAI 建立深度合作关系的战略考量，特别是对“规模法则”和自然语言处理潜力的笃信。他以 GitHub Copilot 的成功为例，说明了 AI 技术如何转化为实际产品价值，并分享了对当前 AI 发展阶段以及未来价值链分布的看法。最后，Nadella 提出了一个宏大的视角，即 AI 的终极成功应体现在其对全球经济增长（如 GDP）的实质性推动作用上，并表达了对 AI 技术普惠全球的乐观预期。

纲要

 微软的人工智能赌注：Satya Nadella 谈领导力、创新与未来
    ├── 引言与背景
    │   ├── 欢迎 Satya Nadella，提及五年前的线上交流
    │   ├── 庆祝微软 50 周年与 Madrona 30 周年
    │   └── 提及微软在 Nadella 领导下的显著市值增长
    ├── 一、Satya Nadella 的领导力之路
    │   ├── 接任 CEO 时的思考：作为非创始人的定位
    │   ├── 重塑微软使命：回归初心，赋能全球
    │   ├── 早期关键决策：
    │   │   ├── Office 跨平台：传递战略转变信号
    │   │   └── 战略重心选择：优先并加倍投入云计算
    ├── 二、微软的文化转型
    │   ├── 核心理念：引入“成长型思维”
    │   ├── 目标：从“无所不知”到“无所不学”
    │   ├── 实施要点：
    │   │   ├── 耐心与持续性：非一蹴而就，永无止境
    │   │   ├── 内在驱动：鼓励面对固化思维，而非强制
    │   │   └── 避免过度量化：防止形式主义
    ├── 三、领导力经验：从板球运动中汲取
    │   ├── 团队运动的普遍影响
    │   ├── 具体感悟：
    │   │   ├── 竞争精神：全力以赴而非仅欣赏
    │   │   ├── 团队至上：个人情绪不应损害团队
    │   │   └── 长远眼光：着眼赛季而非单场，培养团队信心
    ├── 四、人工智能（AI）革命与微软的角色
    │   ├── 微软在 AI 领域的长期投入历史
    │   ├── 与 OpenAI 的合作历程：
    │   │   ├── 从早期 RL 到聚焦 NLP 与 Transformer
    │   │   └── 关键信念：“规模法则”与自然语言的重要性
    │   ├── 产品验证与内部信念建立：GitHub Copilot 的突破性意义
    │   ├── ChatGPT 的催化作用与微软的快速响应
    │   ├── 对 AI 发展阶段的判断：仍处早期（类比 GUI 普及前/搜索成熟前）
    │   ├── 对 AI 价值链的探讨：基础设施（计算）的重要性与应用层的不确定性
    ├── 五、AI 的未来与经济影响
    │   ├── 以 GDP 增长作为衡量 AI/AGI 成功的宏观指标
    │   ├── AI 投资回报与广泛经济增长的关联
    │   └── 对 AI 全球普惠性的预期：技术扩散将更广泛、更同步
    └── 结束语
        └── 感谢 Satya Nadella 的分享

访谈要点总结

一、 Satya Nadella的领导力之路

• 成为CEO的背景：2014年接任，作为微软首位非创始人身份的CEO（相较于比尔·盖茨和史蒂夫·鲍尔默），感到需要重新锚定公司的使命与宗旨。
• 使命重塑：回归微软创立初心（创造软件使他人能创造更多软件），重新阐释微软使命为“赋能全球每一个人和每一个组织，帮助他们取得更多成就”（Empowering every person and organization on the planet to achieve more）。
• 早期战略抉择：
  • 将Office跨平台发布，不仅是技术决策，更是向内外部传递微软战略转变的明确信号。
  • 在移动（Mobile）和云（Cloud）两大趋势中，战略性地优先选择了云，认为云是更基础、更持久的平台。
  • 目标是成为云市场的强有力竞争者（至少第二），并提供比竞争对手更全面的服务（结合Office 365和Azure）。

二、 微软的文化转型

• 文化核心：将文化建设作为非创始人CEO的核心工作之一，引入卡罗尔·德韦克的“成长型思维”（Growth Mindset）理念。
• 思维转变：推动公司从“无所不知”（know-it-all）向“无所不学”（learn-it-all）的文化转变，核心在于鼓励员工勇于面对和承认自身的“固定型思维”（fixed mindset）。
• 实施要点：
  • 文化转型需要耐心，不能一蹴而就。
  • 需要自上而下和自下而上共同努力。
  • 允许领导者和员工融入个人热情和故事，使文化理念有机生长。
  • 初期避免过度量化和强制考核，防止文化建设流于形式。
• 持续性：强调文化转型是一个持续进行、永无止境的过程，尤其在面对新技术浪潮（如AI）时，需要不断重新学习。

三、 领导力经验：从板球运动中汲取

• 团队运动的影响：认为团队运动（特别是板球经历）深刻塑造了他的领导力思维。
• 竞争精神：学习到在赛场上要全力以赴去竞争，而不仅仅是欣赏对手。
• 团队至上：目睹过因个人情绪影响团队表现的反面案例，强调团队利益高于个人。
• 长远眼光：从一位队长身上学到，领导力在于着眼长远（整个赛季），而非短期（单场比赛），要懂得培养和保护团队成员的信心。

四、 人工智能（AI）革命与微软的角色

• 长期投入：微软在AI领域有数十年投入历史（如微软研究院MSR自1995年起）。
• 与OpenAI的合作：
  • 早期合作关注强化学习（RL）。
  • 关键转折点是OpenAI决定全力投入自然语言处理（NLP）和Transformer架构，并笃信“规模法则”（Scaling Laws）——即投入更多计算资源能带来模型能力的显著提升。
  • 微软认同此方向并决定大力投资支持。
• 关键产品验证：GitHub Copilot（基于Codex模型）的成功，让微软内部（包括工程师群体）切实看到AI大模型的实用价值，极大增强了公司在AI方向上的信心。
• ChatGPT的催化作用：ChatGPT的意外成功和广泛影响，加速了AI的应用落地。微软因与OpenAI的深度合作及自身在产品和技术栈上的准备，能够迅速将类似能力推广到旗下各类产品中。
• 发展阶段判断：认为当前AI发展仍处于非常早期的阶段，好比图形界面（GUI）普及前或互联网搜索成熟前的时期，真正的价值创造模式仍在探索中。

五、 AI的未来与经济影响

• AI技术栈的价值分布：对于AI基础设施、模型、应用等不同层级，未来价值如何分布仍在演变中。
• 基础设施的重要性：坚信超大规模计算（Hyperscale Compute）是AI发展的基础，未来社会对算力的需求将持续大幅增长，因此作为超大规模云服务商具有战略优势。
• 衡量AI成功的标准：提出一个衡量AI（乃至AGI）是否成功的宏观标准——看其能否显著提升全球GDP增长率，例如发达国家达到10%的增长。
• 全球普惠性：预测此轮AI革命的影响将比以往的技术革命（如工业革命）更具全球性，技术扩散速度更快，有望惠及全球更广泛的地区和人群。

访谈实录

访谈录：Satya Nadella 谈领导力、创新与未来

对话双方:

• Soma Somasegar (Madrona 管理合伙人) - 访谈者 (以下简称 Soma)
• Satya Nadella (微软董事长兼 CEO) - 受访者 (以下简称 Satya)

开场白与背景

Soma: Satya，今天非常高兴能请到你来这里。不知你是否还记得，五年前，在我们庆祝 Madrona 成立 25 周年的时候，其实我们就邀请过你参加我们的年会。但事情是这样的，就在我们商定好之后，活动开始前两周，世界格局突变，所有线下活动都转为线上，我们不得不手忙脚乱地应对。你非常配合，我们五年前在线上完成了那次活动，那最终成为了一次很棒的对话，感谢你当时的支持。但今天能在这里和你面对面交流，我真的非常非常激动。

Satya: 我也是，很高兴这次是线下的。[掌声]

Soma: 你知道，今年我们正在庆祝几个不同的里程碑。首先，显而易见的是，微软正在庆祝其 50 周年纪念日。事实上，我想大约两周半之后就是 50 周年的确切日期。所以，这是一个了不起的里程碑。在这 50 年里，我在微软度过了 27 年，其中一些年还曾与你紧密共事。所以，对我个人而言，看到微软在你过去 11 年的领导下取得如此长足的进步，我感到由衷的喜悦和满足。

巧合的是，今年我们 Madrona 也在庆祝成立 30 周年。回溯到 1995 年，当 Madrona 的四位联合创始人创立公司时——我看到 Paul 也在场，他是当时的四位联合创始人之一——对我们来说，Madrona 的投资理论和赌注非常简单：那就是押注西雅图的科技生态系统和创业生态系统。30 年后的今天，我们非常庆幸他们当年做出了这个决定，我们也都加入了这段旅程。但是，尽管我认为西雅图已经取得了长足的进步，但我认为我们仍然只是触及了表面。在未来的 20 年、30 年、50 年里，还有如此多的潜力等待我们去发掘，我们很期待看到世界将走向何方，以及我们如何在塑造那个世界的过程中发挥作用。

所以，回到 11 年前，当你成为微软 CEO 的时候，我其实不知道在座的各位以及全世界有多少人能想象到，在不远的将来，西雅图可能会出现两家市值总和超过 5 万亿美元的公司——微软是其中之一，亚马逊是另一家。但仅仅看看你在微软所取得的成就：当你接任 CEO 时，微软的市值大约是 3000 亿（注：原文为 300 million，根据上下文应为 300 billion 美元量级，此处按 3000 亿理解；当前市值 3 trillion 即 3 万亿），而今天大约是 3 万亿美元。这是一个惊人的进步，一个我绝对没有想象到的进步，我仍在不断思考这是如何发生的，以及是什么促成了这一切。但我知道你持有……（开玩笑）除了其他身份外，我还是微软的股东，我对此感到兴奋。好的。

但是，Satya，祝贺你在微软迄今为止取得的辉煌成就，我知道未来还有更多精彩。我确实知道在座的各位都非常想听你的分享，所以我应该停止我的 rambling（闲聊），直接进入对话。我想带你回到 11 年前，当你决定接任微软 CEO 的时候，你当时在想些什么？你的期望是什么？你预想可能会发生什么？然后，谈谈在你担任微软 CEO 的这十年间，一些关键的转折点。

一、 Satya Nadella的领导力之路

Satya: 首先，非常感谢给我这个机会来到这里。很高兴能庆祝你们的 30 周年，以及正如你所说，最近我一直在思考我们即将到来的 50 周年。想起来真是难以置信。我昨天还在想，微软成立的时候我才 7 岁，这期间发生了很多事情。

你知道，在 2014 年我成为 CEO 的时候，坦白说，当时我的定位非常简单。我有点……我知道我是作为第一个非创始人接任的，对吧？严格来说，比尔（盖茨）和史蒂夫（鲍尔默）——史蒂夫不是创始人，但他在公司拥有创始人的地位。我成长的这家公司是由比尔和史蒂夫建立的。因此，我觉得作为一名非创始人，其中一件事就是要重新将创始人的所作所为提升到一流水平，对吧？创始人的特质是拥有真正的使命感和目标感，这既赋予了他们道德权威，也明确传达了公司创立的宗旨和意义。我觉得我们需要重新找到我们的根基。

事实上，当时我感觉，哇，在 1975 年保罗（艾伦）和比尔创立微软时，他们不知怎地将软件视为……实际上当时软件产业甚至还不存在，但他们构想出我们应该创造软件，以便其他人能够创造更多的软件，从而诞生一个软件产业。这差不多就是微软最初的理念。如果这个理念在 75 年是重要的，那么在 2014 年它更加重要，在今天的 2025 年则更是如此。所以我有点回溯到那个起源故事，从中汲取灵感，将其重新阐述为我们现在的使命，也就是我们所说的“赋能全球每一个人和每一个组织，帮助他们取得更多成就”。

这是其中一部分。另一部分，我同样觉得，作为非创始人，需要将文化建设（culture）作为一个非常重要的一流事务来抓。因为，你知道，在仍有创始人的公司里，文化也是隐含的，因为它有点像创始人的个人崇拜，你可以侥幸逃脱很多事情。而像我这样的雇佣模式 CEO 则不行。所以，你需要建立更坚实的文化基础。

我必须说，我很幸运地从卡罗尔·德韦克（Carol Dweck）的研究中选择了“成长型思维”（growth mindset）这个理念。它创造了奇迹，坦率地说，它之所以能创造奇迹，是因为它没有被视为新任 CEO 带来的新教条，因为它更多地触及了我们作为人类在生活和工作中的内在需求。因此，这两件事，对吧？将使命明确化、提升为一流事务，以及文化建设，这两件事，当然它们是必要条件但非充分条件，因为之后你还需要制定正确的战略并正确执行，并且你需要不断适应，因为生活中的一切都是路径依赖的。但如果你没有把使命和文化建设好，你甚至连尝试的机会都没有。所以，这至少是我认为我们（成功）的很大一部分原因，而且在过去这 11 年里，我们一直坚持这个框架。

Soma: 如果你回想一下，我想你大概是在（2014年）2 月份接任的，然后在同年的 5 月，你对外发布的第一个声明就是，“嘿，我们要让 Office 跨平台”。我认为这在当时引起了相当大的震动，特别是对那些了解微软过往历史或者以某种方式参与过微软生态系统的人来说，他们知道这是一个多么重大的声明。这是你有意识的决定吗？是为了向外部世界，也向你自己的组织发出信号，表明这意味着什么？

Satya: 是的，我是说，在你工作过、我也工作过的那个微软，你得记住，我们早在 Windows 出现之前就在 Mac 上发布了 Office。所以在某种意义上，人们显然……我们在 90 年代取得了巨大的成功，因此我们回到了“Windows 是唯一需要的东西”、“是我们呼吸的空气”之类的想法。但这并不是……但这真的不是公司的核心基因库。我们的核心基因库是我们创造软件，并且我们希望确保我们的软件无处不在。

当然，这并不是说我 2 月份上任然后说“让我们开发这个软件吧”，显然史蒂夫（鲍尔默）已经批准了那个项目。所以……但它的效果很好，因为它帮助释放了，正如你指出的，微软在云时代真正的价值主张是什么。你看，当我回首往事时，如果当时上帝来到我面前说：“有移动和云，选一个”，我会选择云。你知道，并不是说移动不是最重要的东西，但如果你让我选一个，我会选择那个甚至可能比客户端设备更持久的东西。因此，这才是真正的战略，那就是我们知道当时我们在移动领域的地位，我们是挣扎中的第三名。看到生态系统中第三名玩家的下场后，我觉得，哇，那趟车已经开走了。因此，对我们来说，确保我们在当时的云市场成为强大的第二名，这一点至关重要。然后，实际上要比我们湖对岸的朋友（指亚马逊）更全面，因为我们在 Office 365 和 Azure 上所做的事情。所以我们只是加倍下注。而当你对这样的战略加倍下注时，你必须确保你的软件随处可用，你的端点随处可用。所以那次发布会就是关于这个的。太棒了。

二、 微软的文化转型

Soma: 你刚才提到了文化和文化转型，以及在此背景下的“成长型思维”。顺便说一句，如果你们中有人还没读过那本书（指卡罗尔·德韦克的《终身成长》），我极力推荐，我认为那本书是关于文化方面写得最好的书之一。请务必找一本读读，这是一本极好的书。这也是我每天努力实践的东西，我可以告诉你，我仍在学习中。

但我也听你多次谈到，嘿，要把文化从“无所不知”（know-it-all）转变为“无所不学”（learn-it-all）。但是，就像任何事情一样，当你接任时，微软已经是一个拥有 10 万名员工的强大组织，沉浸在一套特定的做事和思考方式中。对你来说，进行文化转型有多容易或多困难？

Satya: 嗯，我认为“成长型思维”框架的美妙之处在于，它不是关于宣称自己拥有成长型思维，而是关于直面自己固有的“固化思维”（fixed mindset），对吧？归根结底，你说自己拥有成长型思维的那一天，就是你不再拥有成长型思维的那一天。这就是其中精妙的递归之处。

这很难。它必须从……你知道，它必须从定下基调开始。就拿……让我们面对现实吧，在我们这样的大型组织中，或者我想任何组织都是如此，谈论风险很容易，因为你希望别人去承担风险。或者说，“让我们改变吧”很容易，因为你指的是别人应该改变。所以在某种程度上，组织变革的难点在于必须发生的内在改变。而这个理念（成长型思维）推动你去做这件事，对吧？它至少给你一种方式去……你知道……去实践它。通过达到……或者说通过践行“直面自己固化思维”这样高标准，你才有希望实现大规模的变革。

就像所有事情一样，Soma，它总是自上而下和自下而上同时进行的，对吧？你永远无法只靠一个方向做成任何事，它必须在所有……你知道……在所有层面、所有时间里发生。

另一件我必须说的事情是，你必须有耐心。你不能早上来上班说，“嘿，我们需要到晚上就实现成长型思维”。你得基本上让领导者们也把他们自己的个人热情、个人故事带入其中，给它一些呼吸的空间。我认为，不知怎的，并非因为我们真的把一切都想透了，而是正如我所说，它获得了一些有机的生命力。人们感觉这个理念让他们成为更好的领导者，让他们成为更好的人。所以，我认为这才是真正有帮助的地方。

而且我们对此很有耐心。比如，微软典型的做法可能是将其指标化，然后标上绿、红、黄，接着开始对所有红色进行负面处理，然后这个体系很快就会被玩坏。我们没有那样做。至少，你知道，我认为这很有帮助。

就像所有事情一样，它也可能被推向极端。有时候，我在会议上会遇到有人环顾四周说，“这里都是没有成长型思维的人”，而不是说，“看，整个理念就是能够谈论你自己的固化思维”。所以我认为这是一个旅程，顺便说一句，这种文化事物最好的特点就是它永远不会完成，对吧？所以你永远不能声称“任务完成”。就像现在，我的天哪，谈谈这个吧，对吧？我们正处于再次需要说“好吧，我们必须重新学习一切”的过程中，因为又有一个全新的游戏规则出现了。

三、 领导力经验：从板球运动中汲取

Soma: 在我们谈论 AI 之前，我想我们可以聊聊一些对你个人而言，希望是更轻松一点的事情。你知道，你在高中和大学时都打过板球。而且，在过去这些年里，和你一起通过美国职业板球大联盟（Major League Cricket）努力将板球引入美国，这本身就很有趣。Satya，你多次提到这项运动如何塑造了你的思维和领导风格，甚至对你的人生有着积极影响。和我们分享一下这方面吧。

Satya: （笑）和我一起工作的凯特琳（Caitlyn）也在这里。每次我在社交媒体上发关于板球的内容，都会收到来自印度的所有点赞。她就说：“天哪，为什么当你发微软产品的时候，他们不这样做呢？”我想，这大概是十五亿疯狂热爱板球的人能为你做到的吧。嗯……

你知道，我认为所有的团队运动，对我们的塑造都很大。我……我认为这是一种文化现象。当我观察领导者时，你很容易就能追溯到他们曾经参与过的团队运动，以及这些经历如何影响了他们的思维方式。有三件事，我写过很多，甚至每天都在思考。

比如，我记得有一次，很有趣，有个人，你也认识，叫哈沙·博格勒（Harsha Bhogle），他和我上的是同一所高中。最近我和他聊天，他跟我提起了我们的体育指导老师——我们称他们为“physical directors”，可以理解为教练，我想这是最好的翻译。总之，当时我们正在打一场联赛，对手队里突然出现了一个来自澳大利亚的家伙，居然在海得拉巴这种地方打球。他是一个令人难以置信的球员。我当时在……不管哪个位置，大概是前侧短内场（forward short leg）吧，你知道，就是很敬畏地看着他。然后我听到那个指导老师大喊：“去竞争！别光顾着欣赏！”这句话就像……当你身处赛场时，那种热情，那种竞争精神，并且全力以赴……我认为这是运动教给你的极其重要的一点。那种获取能量去参与比赛的能力，是一方面。

另一个关于团队的例子，我永远不会忘记。有一次我们有一场极其重要的比赛。队里有个非常厉害的球员，因为某个原因对我们的队长很不满，我想是因为队长把他换下场太早还是怎么的。结果这家伙故意漏接了一个球，就是故意的，明白吗？想想看，我们整个十一个人，所有人的脸都垮了，我们都非常……你知道……气坏了吧，但更多的是感到失望。当你的明星球员，不知怎的觉得他想给我们一个教训，并因此导致我们输掉比赛时……

最后一点，这可能对我影响最深远的，是关于领导力的教训。我曾经有一个队长，他后来打了很多一级赛事（first-class cricket）。有一天，我是个投球手，当时我投着一些蹩脚的右旋离心旋转球（off spin）。于是这家伙，你知道，他把我换下场，自己投球，拿到了一个三柱门（wicket），但他下一个回合又把球权给了我。那场比赛我拿到了四五个三柱门。然后我问他：“你到底为什么要那么做？”他走过来对我说：“你知道吗？我需要你为一个赛季效力，而不是为一场比赛。因为我想确保你的信心不被击垮。”我说，天哪，对于一个高中队长来说，拥有如此开明的领导技巧……这就是理念，对吧？领导力就是关于拥有一支团队，然后让这支团队为一个赛季去表现。我认为，你知道……所以我认为团队运动，以及它在文化上对我们所有人的意义，以及它在那些赛场上教给我们的深刻教训，是我经常思考的事情。

Soma: 太棒了，太棒了。当然，我也经常思考 MLC（美国职业板球大联盟）的事情，第三赛季即将开始……（Satya 笑）你知道，美国的体育市场还没有被充分渗透，就像……谈论……你知道……你得在别处赚钱。

四、 人工智能（AI）革命与微软的角色

Soma: 现在我们来谈谈 AI 吧。你曾经提到过，回顾微软的历史，我们正处于第四次平台浪潮的开端或之中，对吧？第一次是客户端/服务器，然后是互联网和移动，接着是云，现在是 AI。微软，尽管我们在过去几年里谈论 AI 很多，但实际上微软在 AI 领域的投资已有数十年之久了。跟我聊聊，你是如何决定，嘿，除了我们自己正在做的所有事情之外，我们该如何考虑与像 OpenAI 这样的公司合作？更重要的是，这种合作关系到今天是如何演变的？你认为这种合作关系的未来会是怎样？

Satya: （笑）你说“我们自己”的方式很好……不，开玩笑。不，这是一个好问题。我是说，就像我们……我想我们在 1995 年就在 MSR（微软研究院）拥有了第一个机器学习研究团队，是关于语音识别的，那是我们最早涉足的领域。然后……显然我们有很多 MSR 的工作。

有趣的是，即使在 OpenAI 方面，我们也经历了两个阶段。事实上，我们第一次与他们合作是在他们当时正在做 Dota 2 和强化学习（RL）的背景下。然后，他们朝着那个方向发展下去了。我当时有点兴趣，但是，至少在那个时候，我们自己对强化学习并没有那么深入。是当他们说，我们要用 Transformer 模型去攻克自然语言处理（natural language）时，我们才说，“让我们下注吧”。

坦率地说，这是 OpenAI 做对的事情，那就是他们愿意在“规模法则”（Scaling Laws）上全力以赴。事实上，我读到的第一篇关于规模法则的论文，很有趣，是伊利亚（Sutskever）和达里奥（Amodei）写的，说，“嘿，我们可以投入计算资源，看看规模法则在 Transformer 模型应用于自然语言上的效果”。

而自然语言……如果你想想微软的历史，对于那些一直关注我们的人来说……你知道，比尔（盖茨）一直痴迷于自然语言。当然，他痴迷的方式是通过将世界模式化（schematizing the world），对吧？对他来说，一切都是关于人、地点、事物，将它们完美地组织进数据库，然后执行 SQL 查询，这就是世界所需要的全部。那是我们梦想中的微软。然后，当然，当我们想到 AI 时，我们想的是“哦，在上面添加一些语义”，对吧？我们大概是这样开始的。

但事后看来，当然，在我们下那个赌注的时候，我们并不清楚。但对我来说，当我第一次看到 Codex 模型（GPT-3.5 的前身）中的代码补全（code completions）时，我想，就在那一刻，我们开始建立起足够的信念：一，你确实可以构建出有用的产品。软件工程，你曾经负责的团队，我是说，工程师是持怀疑态度的人，对吧？他们不是轻易相信的人。我是说，写代码，没人想到 AI 会来让写代码变得容易。对吧？但是，天哪，那一刻我感觉到，这其中一定有潜力。我对规模法则的信念，以及你可以构建出有用东西的事实，剩下的就是历史了，我们只是加倍投入。

而且，你看，即使是今天，当我看到 GitHub Copilot 时，真是难以置信，在大概 3 年左右的时间里，代码补全功能出现了——顺便说一句，所有这些事情都是并行发生的——代码补全越来越好，我们实际上刚刚发布了一个新的代码补全模型。然后聊天（Chat）功能当然也就在那里了。你有了多文件编辑（multifile edits）。你有了可以在整个代码库（repo）工作的智能体（agents）。然后我们还有一个更高级的智能体，更像是从“结对程序员”（pair programmer）走向“同行程序员”（peer programmer）。所以这就像一个完整的系统，实际上是建立在一种机制之上的。

Soma: 我记得，那是在 GitHub Copilot 发布 Beta 版或者面向世界推出之前。有一次我和你共进晚餐，你当时……你真的花了大概二三十分钟谈论 GitHub 团队正在做的这个叫做 Copilot 的新东西。我记得走出那次会面时，我在想，“我得去找我在开发者部门（DevDiv）的朋友们聊聊，了解一下到底发生了什么”，因为我从没见过你对某件事如此……你知道……如此充满活力和兴奋。而这远在它最终成为我所谓的“产品”之前。但是在那些早期阶段，你是如何在公司内部决定对它下注的？因为我猜想，在任何组织中，对于将从根本上改变范式的新事物，都会存在一定程度的阻力。

Satya: 是的，我是说，那也分两个阶段，对吧？GitHub Copilot 是第一个产品，然后 ChatGPT 出现了。坦率地说，ChatGPT……你应该去问问 OpenAI 的人，但你知道，没人认为那会是一个产品。它本该像是，充其量，也许是个数据收集工具之类的。然后……剩下的就是历史了。

但我必须说，那才是真正有帮助的事情，对吧？至少微软的优势在于：一，与 OpenAI 的合作关系；第二，我们已经在构建像 GitHub Copilot 这样的产品。值得庆幸的是 ChatGPT 出现了，因为在那之后就没有任何……而且我们已经准备好了。所以一旦 ChatGPT 出现，而我们已经构建了一个产品和一个技术栈，那么将其复制粘贴到我们正在做的所有事情上就很容易了。

但你知道，很多这样的浪潮就是这样，对吧？如果我回顾过去，即使在那四个浪潮中……你可以说 Windows 我们经历了一、二、三代，但我真正加入是在第三代之后。而一旦 Windows 3 成功了，我们就知道接下来该做什么了。我认为这就是路径依赖之处，而我们当时是领先的。你知道，在其他一些浪潮中我们落后了，但这没关系。但这一次我们是领先的，所以我们执行得相当好，坦率地说，覆盖了微软机遇的广度和深度。

但正如你正确指出的，现在仍然处于非常早期的阶段。我想我们在后台也聊过这个，我觉得现在有点像……图形界面（GUI）浪潮在 Office 出现之前，或者互联网浪潮在搜索出现之前。我想我们仍在试图弄清楚，企业价值真正会在哪里累积？是在模型层？还是在基础设施层？还是在某个应用类别？我认为所有这些仍有待验证。

我们对此有自己的看法，但让我反过来问你。你是个……我不知道，可能是风险投资家（VC）？但让我反过来问你，如果你看今天的 AI 技术栈，对吧？你有 AI 基础设施，你有模型，你有我们称之为智能应用的东西。我们历史上总是相信，“嘿，应用层将是随着时间推移创造最大价值的地方”，对吧？无论是横向的、纵向的，还是某种组合。你认为这个趋势在 AI 领域也会延续吗？还是你有不同的看法？

Satya: 这是个很好的问题。我是说，我认为……如果我回顾……纵观所有这些技术变革，我认为所有的企业价值都来自于两件事，对吧？一是围绕用户体验的某种组织层（organizing layer），二是……我称之为基础设施层效率的变化。你可以说，客户端上的图形界面（GUI）和客户端/服务器（Client/Server），对吧？那算是一种。或者你可以说搜索（Search），虽然我们很长一段时间都认为是浏览器（Browser），但最终证明搜索是互联网的组织层。然后是……SaaS 应用以及基础设施、数据库等等。云也是如此。

所以，在这种情况下，我认为超大规模（Hyperscale）业务……我是说，当我审视我们的业务时，如果问一个问题：五年后，即使在一个完全由智能体（agentic）驱动的世界里，需要什么？需要更多的计算资源。事实上，很有趣的是，当我看到……比如深度研究（deep researcher）或其他什么，记住，深度研究者需要一个虚拟机（VM）或一个容器（container）。所以事实上，这是驱动更多计算需求的最佳工作负载。事实上，如果你看比例，即使拿 ChatGPT 来说，它……你知道……它是一个庞大的 Cosmos DB 客户，对吧？它所有的状态都存储在数据库中。事实上，他们采购计算资源的方式是，他们在 AI 加速器、存储和（通用）计算之间有一个比例。

因此，超大规模计算，我认为……你知道……成为超大规模玩家之一是个好位置，能够构建基础设施。你必须在规模、成本等方面做到同类最佳。然后，我认为在那之后，情况就有点模糊了，对吧？因为……模型会怎么样？应用类别会怎么样？我认为这正是……我认为时间会告诉我们答案。

但我回过头来说，每个类别都会不同，对吧？消费领域会有一些赢家通吃的网络效应。在企业领域，情况会有所不同。至于具体是什么，我认为我们仍处于探索的早期阶段。但我倾向于认为，至少我可以有信心地说的稳定因素是：世界将需要更多的计算资源。

五、 AI的未来与经济影响

Soma: 你拥有一个非常独特的视角，因为你每天都在和各种各样的人交流，对吧？无论是财富 100 强的 CEO，还是政府首脑等等。你最近提到过类似这样的观点，“嘿，或许衡量 AI 成功的一种方式是看它能否提升一个国家或全世界的 GDP”，对吧？这种思考 AI 长期影响的方式非常引人入胜。你能稍微详细阐述一下吗？

Satya: 是的，我是说，我……你知道……我认为我是在回应所有那些关于 AGI（通用人工智能）的基准测试等等时说的。这有点太……我发现整个……首先，所有的评估（valves）都已经饱和了，这变得有点没有意义。但如果你把那个放一边……

就拿简单的数学计算来说。假设你投入了 1000 亿美元的资本支出（capex），然后你说，“好吧，我得从中获得回报”。然后，我们粗略地说，你希望每年能赚回 1000 亿美元。为了让你能赚到 1000 亿美元，那么你需要创造多少价值呢？对吧？为了实现这个目标，（你创造的价值）必须是这个数字的好几倍，对吧？

而这不可能发生，除非……除非世界经济出现广泛的增长。这就是为什么我倾向于这样看，我说，我判断 AGI 何时到来的公式是：当发达国家能以 10% 的速度增长时——这可能是工业革命的顶峰时期或者类似的水平。如果你问我基准是什么，那对我来说就是一个好的基准。如果这将是新的……你知道……这是智能的富足（intelligence abundance），它将驱动生产力……我认为我们应该以此为目标。

事实上，我们应该说，至少对于公司而言，进行如此大规模投资的社会许可（social permission）——无论是来自市场还是来自更广泛的社会——我相信将来自于我们能否实现广泛的行业生产力提升，并体现在经济增长中。

顺便说一句，这次我感到兴奋的另一点是，它不会像工业革命那样，只关乎发达国家或“全球北方”与“全球南方”的区分。它将关乎整个地球。因为猜猜怎么着？技术的扩散（diffusion）如此之好，以至于每个人都将在同一时间获得它。所以这将是其中另一个令人兴奋的部分。

Soma: 非常感谢你今天来到这里，再次祝贺你取得的成就。