#模型时代# 微软CEO萨提亚：在AI时代，我们不能只有资本回报，没有劳动回报。我对AGI的定义和所有人都不同。

自从OpenAI宫斗事件之后，萨提亚曝光很少，出来做发言的也多是CTO 凯文·斯科特，和新的AI负责人穆斯塔法·苏莱曼。我正在想萨提亚是不是在搞什么大项目，结果昨天他就站出来官宣了一下微软的量子芯片。具体这项技术有多牛，我昨天写了一个简单介绍（跳转：http://t.cn/A6160NWF）。

然后，萨提亚接受了油管Dwarkesh Patel播客长达一个半小时的深度访谈，把他对人工智能、量子计算、社会分工等一坨话题的见解都做了分享。我基本上认为这是萨提亚这一两年最重要的一次采访。

虽然萨提亚是技术出身，但是他对AGI的定义，并非是人和AI的智能水平比较，而是用了一个经济指标。什么时候，AI能推动世界经济达到10%的增长，才算是AGI时代的到来。想来其实也对，这个世界我们现在所看到的很多问题的根源，其实本质上就是经济问题。就是因为如果看不到增量空间，所以才会在存量的价值上你争我夺。大到地缘，小到商品。

他还提到了一个“再创始”模式，对应之前硅谷很流行的“创始人”模式。因为萨提亚是职业经理人，不是创始人，但是依然带领微软重新回到巅峰。我其实深有同感，而对于很多公司而言，更重要的也是转型，而非创业。

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访谈概要：

一、真正的AGI标准：推动世界经济增长
"自我声称达到了某个AGI里程碑，这只是在玩弄毫无意义的基准测试。真正的基准是世界经济是否能达到10%的增长。"纳德拉开门见山地指出了评判AGI进展的关键标准。在他看来，目前关于AGI的讨论过于关注技术指标，而忽视了最根本的经济影响。

他用一组数据说明了这一观点：当前发达国家的GDP增长率约为2%，如果考虑通货膨胀因素，实际增长接近于零。如果AI真的要引发堪比工业革命的变革，就应该能推动发达国家实现5-7%的实际增长率。"如果世界经济规模是100万亿美元，10%的增长就意味着每年新增10万亿美元的价值。"这才是判断AGI真正突破的标准。

在讨论中，纳德拉特别强调了技术创新与经济增长之间的关系。他认为，目前AI领域的供给侧创新固然重要，但更关键的是要实现供需的良性匹配。"你不能一味沉迷于供给侧的自我炒作，而是要真正理解如何将技术转化为客户价值。"这也是为什么微软罕见地披露了其AI推理收入——这种透明度有助于观察技术创新是否真正带来经济价值。

二、超大规模计算的战略布局
在谈到超大规模计算服务时，纳德拉提出了一个富有洞见的观点："如果智能是计算量的对数函数，那么谁能进行大规模计算谁就是赢家。"这个简单的表述背后，是微软对AI基础设施的深刻理解和战略布局。

他详细解释了AI工作负载的特点：不仅需要GPU进行训练和推理，还需要存储和常规计算能力的配合。"当你看AI工作负载时，比如ChatGPT，人们总是很兴奋地谈论GPU，这很好，但实际上我更关注AI加速器与存储、计算的比例关系。"随着AI代理的出现，计算需求将进一步激增，因为不再仅仅是人类调用程序，而是程序调用更多程序。

纳德拉还分享了微软的基础设施建设策略。他们的目标是构建一个真正的超大规模机群（fleet），能够同时支持大规模训练任务和推理服务。"有时你需要为大型训练任务提供高度集中的算力，有时则需要全球分布式的推理服务。因为光速就是光速，你不能指望在德克萨斯州的一个数据中心服务全世界。"

三、重新定义赢家通吃市场
"准确理解哪些是赢家通吃市场、哪些不是，这在某种程度上就是一切。"这个洞察来自纳德拉多年的市场竞争经验。他以云计算市场为例，回忆道："早期当我开始涉足Azure业务时，亚马逊已经建立了显著优势。投资者们经常来告诉我'游戏结束了，你永远无法追上，这是一个赢家通吃的市场'。"

但纳德拉从与IBM和Oracle在客户端-服务器时代的竞争中得到了不同的启示："买家不会容忍赢家通吃。从结构上讲，超大规模计算永远不会是赢家通吃的市场，因为买家是聪明的。消费市场可能出现赢家通吃，但当买方是企业、是IT部门时，他们一定会要求多个供应商。"

这一洞察直接影响了纳德拉对AI市场的判断。他认为在AI领域也会形成类似的格局：会有一些闭源模型，但一定会有开源替代方案作为制衡。"就像Windows遇到Linux一样，如果你有一个闭源操作系统，就一定会出现开源的补充物。这是对任何一家公司垄断地位的真正制约。"他特别指出，如果AI真如人们所说那么强大，各国政府也不会坐视私营公司独揽全局。

四、量子计算的突破性时刻
在访谈中，纳德拉还详细介绍了微软在量子计算领域取得的重大突破。"这是我们30年研究历程的成果。我是第三位对量子计算充满期待的微软CEO。"他展示了被称为"Majorana 1"的量子芯片，这标志着量子计算的"晶体管时刻"。

这项突破的核心在于发现了一种新的物质相态，能够可靠地隐藏和测量量子信息。纳德拉解释说，这项技术最终有望支持一百万个物理量子比特，以及数千个经过纠错的逻辑量子比特。"要建造实用规模的量子计算机，没有这样的突破是不可能的。"

他还描绘了量子计算与AI结合的愿景："量子计算机最先能帮助我们做的事情就是构建更好的量子计算机，因为它能帮助我们逐个原子地模拟这些新的量子门。AI可以作为模拟器的模拟器，而量子计算则是自然的模拟器。"

五、重塑企业工作流程
在讨论AI如何改变企业运营时，纳德拉提供了一个生动的类比："这就像精益制造对制造业的改造。精益成为了一种方法论，让人们能够端到端地优化制造流程，减少浪费，提升价值。AI将成为知识工作的'精益方法论'。"

他以一位医生参加肿瘤委员会会议的工作流程为例，详细描述了AI如何改变知识工作：首先，AI助手通过分析SharePoint上的病例来制定会议议程；在Teams会议期间，AI进行实时记录，让医生能够专注于病例讨论而不是记笔记；会后，AI可以将会议内容转化为教学课件。"这不仅仅是自动化，而是对整个工作流程的根本重塑。"

纳德拉强调，这种转变需要企业进行彻底的变革管理："就像制造商采用精益生产一样，知识工作者和管理团队需要投入艰苦的工作来重新设计工作流程。这需要时间，但这正是生产力提升的关键。"

六、企业长青之道
作为即将迎来50周年的科技公司，微软在全球市值最高公司中是最"年长"的。对此，纳德拉分享了他对企业持续创新的思考："长寿不是目标，相关性才是。关键是我们每天都在做对世界有用且相关的事情，不仅是对现在，更是对未来。"

他特别强调了"重新创立"（refounding）的概念："人们总是谈论创始人模式，但对于我们这些职业经理人来说，更重要的是'重新创立'模式。这意味着要用全新的视角看待事物，要有勇气改变核心假设，重新思考我们与世界的关系。"

在研发投入方面，纳德拉指出："我们今年的研发预算都是在为五年后的发展做投机性押注。你必须带着这种心态前进，知道不是所有投资都会成功，要对失败保持高度容忍。这就是这个行业的特点。"

七、对AI治理和部署的谨慎态度
在讨论AI系统部署时，纳德拉表达了独特的见解，特别是关于AI系统的法律和治理框架。"整个世界都是建立在人类拥有财产、拥有权利和承担责任的基础上的。在人类开始将更多权力授予这些工具之前，我们必须先解决这个基础结构如何演变的问题。"

他用微软早期的Sydney Bing聊天机器人经验来说明AI治理的重要性。对于未来更强大的AI系统，纳德拉提出了几个关键的治理原则：

1. 运行时环境的权限管理："我们需要确保这些系统在沙盒环境中运行，不会超出其边界。"
2. 可观察性的重要性："就像我们处理网络安全一样，你不能只是编写软件然后放手不管。你需要监控它是否受到攻击，是否存在故障注入等问题。"
3. 明确的责任机制："今天，如果没有人类承担责任，你就无法部署这些智能系统。这是一个根本性的约束。"

纳德拉特别强调了在部署AI系统时的"完整思维"重要性："不能只关注模型训练，还要考虑如何实际服务这个模型。直到你能同时做到这两点，你才真正处于能够利用投资的位置。这不是建模的竞赛，而是创造一个在现实世界中被使用的商品的竞赛。"

这些观点展现了纳德拉和微软在AI发展上的务实态度，强调在追求技术进步的同时，必须建立完善的治理框架和部署策略。这或许也解释了为什么微软能在AI领域保持领先地位，同时又避免重大风险事件。

八、对AI时代劳动的演变思考
在访谈的后半段，纳德拉深入探讨了AI时代认知劳动的演变。当被问及是否担心AGI最终会取代所有认知劳动时，他提出了一个分析框架。

首先，他认为我们必须打破对认知劳动的静态理解："认知劳动不是一个静态的概念。如果我现在有一个收件箱来管理所有我的AI代理，这本身不就是一种新的认知劳动吗？今天的认知劳动可能会被自动化，但关键是要问：什么样的新认知劳动会被创造出来？"
纳德拉用一个历史类比来阐述这一观点："如果在80年代末有人告诉我，'你的办公桌上将会有一百万份文档'，我们会觉得这太荒谬了——想象着真的会有一百万份物理文件堆在桌上。但事实是，我们现在确实拥有数百万的电子表格和文档，只是形式发生了变化。"他认为AI代理的发展也会遵循类似的路径，创造出全新的工作形式。

在回应有关"AI可能像汽车取代马匹一样取代人类认知劳动"的担忧时，纳德拉提出了深刻的见解："这其实是一个非常狭隘的类比。我们只有大约200年的历史是以现在这种方式理解认知劳动。让我们以化学为例：如果量子计算和AI能帮助我们进行新材料科学研究，这确实很棒，但这真的会削减人类能做的其他事情吗？为什么我们不能存在于一个既有强大认知机器，又不损害人类认知能动性的世界里？"

他特别强调了人类社会结构的重要性："在民主社会中，为了保持稳定的社会结构和民主的运作，我们不能只有资本回报而没有劳动回报。那60%的劳动力必须被重新估值。"纳德拉认为，未来我们可能会开始重新评估不同类型的人类劳动，一些今天被认为是高价值的认知劳动可能会被商品化，但同时会出现新的价值评估体系。

最后，他提出了一个重要观点：技术进步不应该仅仅关注供给侧的创新。"如果我们不能在工作中找到意义和尊严，如果我们不能为劳动创造回报，这将成为任何技术部署的一个限制因素。"这反映了纳德拉对技术发展的全面思考，不仅关注技术本身，更关注其对社会结构的深远影响。 http://t.cn/A616Oxjb