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• 告别技术崇拜，拥抱真实价值：AI的意义不在于创造下一个科技巨头或追逐AGI，而在于它如何赋能教育、医疗等各个行业，解决实际问题，驱动全球经济普惠增长。 -
• “智能体网络”时代来临：微软正为AI时代搭建“智能脚手架”，未来将由AI智能体协同工作，形成新的“Agentic Web”，自动化并优化复杂工作流。 -
• 人机协同是王道：AI是增强人类能力的“副驾驶”，而非取代者。“人始终在环路中”是核心，知识工作者将进化为“智能体管理者”，持续学习和适应是生存法则。 -
• 数据与微调构筑护城河：通用大模型将商品化，企业真正的竞争力源于利用自身专有数据和知识对AI模型进行微调，并通过真实反馈形成持续优化的闭环。 -
• 实践出真知，普及即赋能：面对AI变革，唯一的出路是“自己动手做”，积极拥抱和使用AI工具。工具的普及本身就是最大规模的技能提升。
AI浪潮汹涌，但我们是否看错了方向？——来自微软CEO的警示
纳德拉一针见血地指出，社会对技术创新的关注点，常常聚焦于科技公司本身的光环——它们的市值、创新速度，甚至是创始人的传奇故事。然而，技术的真正意义在于其“影响力”——它如何解决现实世界的问题，如何为教育、医疗等基础领域带来变革，如何普惠更广泛的人群。在AI这个话题上，这种反思尤为重要。我们是否过于沉迷于AGI（通用人工智能）何时到来的猜测，而忽视了AI在当下就能创造的巨大价值？
AI的真实使命：赋能教育、医疗，驱动经济增长
“想想我们所有人花了多少年在说，我们能不能有一个技术干预，能在教育领域产生该死的不同？”纳德拉对教育领域的“技术鸿沟”感慨良多。长久以来，尽管技术不断进步，但在教育公平化、个性化学习等核心问题上，突破性进展寥寥。AI的出现，似乎为解决这一难题带来了曙光。例如，AI助教可以为学生提供24/7的个性化辅导，AI分析工具可以帮助教师更好地理解学生学习状况，从而优化教学策略。
而对于当前热议的AGI，纳德拉的态度则显得异常冷静和务实。他甚至曾犀利地指出，某些对AGI的追逐更像是“无意义的基准测试黑客行为”（nonsensical benchmark hacking）。在他看来，AI的真正价值不在于某个单一指标的突破，而是它作为一种通用目的技术，能够广泛赋能各行各业，提升生产力，驱动全球经济的包容性增长。
他强调，与其陷入对未来超级智能的空泛讨论，不如将AI踏实地应用于解决现实世界的挑战——无论是气候变化、疾病攻克，还是提升全球教育和医疗水平。这才是AI技术最应肩负的使命。
微软的宏大棋局：构建“智能体网络”新世界
在汹涌的AI浪潮中，微软如何定位自身？纳德拉用了一个形象的比喻：“我们肯定在努力为AI时代搭建一个脚手架（scaffolding）。”这个“脚手架”，并不仅仅指提供强大的AI算力（如Azure AI），更指向一个由AI智能体（Agents）驱动的全新计算范式——“智能体网络”（Agentic Web）。
什么是AI智能体？简单来说，它们是能够理解用户意图、自主规划并执行一系列复杂任务的AI程序。纳德拉畅想了一个未来工作的场景：用户不再需要在多个应用之间繁琐地切换、复制粘贴数据，而是可以将一个高层级的目标（比如“为下周的客户会议准备一份全面的简报”）交给一个或多个AI智能体。这些智能体能够协同工作：一个智能体负责从CRM系统中提取客户信息，另一个从财报中分析相关数据，还有一个搜索最新的行业动态和竞品信息，它们共同完成任务，最终呈现给用户一份高质量的简报。
纳德拉在访谈中以斯坦福医学的肿瘤委员会为例，生动地展示了这种多智能体协作的潜力。在复杂的医疗诊断过程中，不同的AI智能体可以分工负责处理病理报告、分析基因序列、检索最新的医学文献和临床试验数据，并将这些信息整合起来，为人类医生提供全面的决策支持，极大地提升诊断的效率和准确性。
为了实现这个“智能体网络”的宏大愿景，微软正在积极构建一个从底层基础设施到上层应用的完整技术栈。这包括：
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• Azure AI平台： 提供强大的模型训练和推理算力。 -
• Microsoft Fabric与Foundry： 作为数据基础和模型构建、微调的平台。 -
• Copilot系列应用： 如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot，它们是智能体在具体应用场景中的体现，作为用户的“副驾驶”。 -
• NLWeb (Natural Language Web) 和 MCP (Microsoft Copilot Platform)： 这些是更底层的协议和平台，旨在构建一个开放、可组合的生态系统，让开发者和企业能够方便地创建、部署和管理自己的AI智能体。
这个“智能体网络”的核心思想，是让AI深度融入现有的工作流和应用生态，让用户能够用自然语言与各种应用和服务进行交互和协作，最终实现AI能力的普惠化。
AI时代，人类何去何从？——微软定义“副驾驶”而非“终结者”
AI的飞速发展，不可避免地引发了关于“机器取代人类”的焦虑。对此，纳德拉给出了一个明确的答案：“最终，人始终在环路中（the human is in the loop）。”他认为，即使未来有一天，90%甚至95%的代码由AI自动生成，人类的审查、决策、创造性以及最终的责任承担依然是不可或缺的。
AI的角色，更像是人类的“副驾驶”（Copilot），它增强我们的能力，扩展我们的边界，而不是简单地取代我们。Rowan Cheung也提到，未来的知识工作者可能会转变为“智能体管理者”（agent manager），他们的核心工作将不再是重复性的信息处理，而是设计、训练、监督和协调AI智能体来完成任务。
这种角色的转变对个人和组织都提出了新的要求。纳德拉坦言，对于像微软这样历史悠久且业务多元的巨头而言，“最难的事情一直是调整（adjusting）。”在一个不断变化的技术环境中，固守过去的成功经验是危险的。唯一不变的，是拥抱变化、持续学习和适应的能力。
最终，真正强大的技术会像马克·韦瑟（Mark Weiser，普适计算之父）所预言的那样，“消失”在我们的生活和工作中，成为背景的一部分，润物细无声地提供支持。纳德拉对此深表认同：“技术足够强大到可以消失（Technology is powerful enough to disappear）。”
决胜AI下半场：数据、微调与微软的实践启示
如果说通用大模型是AI时代的入场券，那么企业如何在这场变革中建立真正的护城河？纳德拉认为，答案在于数据和微调。
“通用模型最终会商品化，”他敏锐地指出，“真正的、可持续的竞争优势来自于你如何利用你公司的数据、你的知识，来对这些模型进行微调，并构建一个基于真实世界反馈的强化学习循环。”
这正是微软推出Copilot微调（Copilot fine-tuning）等服务的核心逻辑。企业可以将自身积累的专有数据、业务流程知识、客户互动记录等“喂”给Copilot系统，打造出真正理解自身业务、能够解决特定问题的定制化AI助手。这种基于企业私有知识的AI能力，是竞争对手难以简单复制的“护城河”。
更重要的是，这种微调不是一次性的，而是一个持续迭代的过程。通过收集用户在实际使用中的反馈——无论是点赞、修改建议，还是更复杂的交互数据——企业可以不断优化其定制化模型，形成一个正向的、自我强化的价值闭环。这有点像强化学习（Reinforcement Learning）的理念，通过来自真实世界的“奖励信号”来指导模型的进化。
然而，无论是拥抱AI工具，还是进行模型微调和构建反馈循环，纳德拉都反复强调了一个朴素却至关重要的原则：“纸上谈兵终觉浅，绝知此事要躬行。”他用了一个生动的健身房比喻，令人印象深刻：“现实是，案例研究（case studies）没有帮助。你必须自己去做（You have to do it yourself）。你不能通过看别人去健身房来让自己变得健康，你必须自己去健身房。”
对于希望在AI时代抓住机遇的企业而言，观望、等待完美的解决方案，或是期望通过阅读几篇成功案例就能复制经验，都是不切实际的。唯一的路径是积极投身实践，从小处着手，选择具体的业务场景，大胆试用AI工具，在实践中学习、迭代、优化，并逐步将AI能力扩展到更广泛的业务领域。微软自身并非“一招鲜吃遍天”（one-trick company）的企业，其发展历程也充满了不断的调整、试错和自我革新。
AI普惠的基石：工具普及与微软推动的技能进化
AI的普及和应用，不应仅仅局限于少数技术精英或大型科技公司，其更深远的意义在于赋能更广泛的人群，提升整个社会的生产力和创新能力。纳德拉对此抱有深切的期望，并认为“工具的普及”是实现这一目标的关键。
一个突出的例子是软件开发领域。长期以来，全球对优秀软件开发人才的需求远超供给。以GitHub Copilot为代表的AI编码工具的出现，正在深刻改变这一局面。这些工具不仅能极大地提升专业开发者的编码效率（微软内部已有约30%的新代码是在AI的辅助下生成的），还能降低编程门槛，让那些不具备深厚计算机背景但拥有领域知识的人（如科学家、分析师）也能利用AI完成一些过去难以想象的编码任务。
更重要的是，纳德拉认为：“技能提升（upskilling）的最佳途径是普及工具，而非仅仅依赖传统的培训课程。”他以Excel为例，这款看似简单的电子表格软件，因其强大的数据处理、分析能力以及无与伦比的普及度，实际上成为了全球应用最广泛、影响最深远的“编程工具”之一，赋能了无数非计算机专业的知识工作者。他们通过直接使用Excel来解决工作中的实际问题，在实践中掌握了数据分析和自动化的技能。
同理，AI工具的普及，也将自然而然地带动大规模的技能进化。当营销人员能够用自然语言与AI助手交流，快速生成营销文案、分析市场数据；当财务分析师能够借助AI工具自动完成报表处理、进行复杂的财务预测；当客服人员能够利用AI实时获取知识库支持、提升服务质量——他们都在不知不觉中提升了自己的AI素养和应用能力。
未来，AI有望为不同岗位、不同行业的人们提供量身定制的、个性化的学习路径和支持体系，让他们都能在AI时代找到自己的新角色和新价值。
跳出“技术崇拜”，拥抱AI赋能广阔天地
萨提亚·纳德拉的这场深度对话，如同一股清流，在喧嚣的AI热潮中为我们带来了冷静的思考和务实的洞见。他提醒我们，AI的真正价值不在于创造下一个令人炫目的科技奇迹，或是沉迷于对AGI的无尽畅想，而在于它如何实实在在地赋能个体、改造行业、惠及社会。
对企业而言，这意味着要勇于跳出舒适区，积极拥抱变化，将AI视为提升核心竞争力的战略机遇。更重要的是，要认识到自身的专有数据和领域知识是AI时代不可复制的宝贵财富，通过微调和持续反馈，将通用AI能力转化为独特的业务优势。
对个人而言，AI时代的到来并非末日宣判，而是一次与技术协同进化的契机。关键在于保持开放的心态，积极学习和使用新的AI工具，不断提升自身技能，从被动的任务执行者转变为主动的“智能体管理者”和价值创造者。
正如纳德拉所言：“我加入科技行业，就是为了技术的这种影响力。我希望我们能回到一个更平衡的状态，更多地讨论技术的应用，以及当全球各行各业都在因为使用技术而取得神奇成就并受到赞扬时，那才是真正的胜利。”
AI的浪潮已然到来，它既带来了前所未有的机遇，也伴随着诸多挑战。重要的是，我们不应被技术的表象所迷惑，更不应陷入盲目的“技术崇拜”。唯有聚焦于AI的真实应用和普惠价值，勇敢地投身实践，在人机协同的道路上不断探索和创新，才能真正驾驭这股变革的力量，共同开创一个更加智能、高效和美好的未来。
（文：子非AI）