我们需要一个 AI 生态系统，每家公司都能在其中赢得一席之地

摘要

• Satya Nadella 的战略判断是，AI 必须成为一个生态系统，而不是“单一模型，甚至不是单一平台”。 平台只有在参与者在其上创造的价值超过平台所有者在平台内部攫取的价值时，才配得上这个称呼；否则，开发者只是在“一个模型的圣坛前膜拜”，几乎没有理由相信会形成可持续的终值。

• Microsoft 的模型战略，是将来源清晰的 MAI 模型与帮助客户打造专用模型的工具链结合起来。 这套技术栈从高质量数据和消融实验起步，再叠加迭代爬坡框架、强化学习、轨迹数据和私有评测。在 Land O’Lakes 的案例中，Microsoft 先使用“GPT-55”收集轨迹数据，再将这些数据用于一个 5B 推理模型，最终取得更高成绩。

• 私有评测可能成为公司最重要的 AI 原生知识产权。 Nadella 的检验标准很简单：企业能否把模型 A 换成模型 B，并在不泄露轨迹数据的情况下，持续围绕自己拥有的评测取得进步；“如果可以，你就在掌控之中；如果不行，你就不在掌控之中。”（“If you can, then you’re in control. If you can’t, you’re not in control.”）

• 智能体扩大了软件创造价值的空间，但也迫使 SaaS 厂商拆解现有资产和定价体系。 稳定的数据模型和业务逻辑依然有价值，而智能体接口会创造新的用量：Work IQ 将 Microsoft 365 原本被锁定的邮件、会议和文档转化为上下文，并据此提出 GitHub 代码库的修改建议。

• 按用户订阅会继续存在，但高强度智能体必须配套用量计量。 按用户定价能带来预算确定性；结果定价听起来诱人，但一旦变成“把版税白送出去”，就会失去吸引力。GitHub Copilot 最初的按用户设计没有预料到客户会全天运行“10,000”个智能体，因此不可能用一种定价模型覆盖所有工作负载。

• 组织获得最高回报的方式，可能是把工作提升为“元工作”，而不只是自动化现有任务。 Microsoft 在15个月内新增的 Azure 容量超过了其前15年建设总量后，网络团队重新定义了自己的工作：“我们的工作不是做 Azure 网络，而是构建负责做 Azure 网络的智能体系统。”

• 数据中心建设只有在社区看到切实收益时，才能获得社会许可。 Nadella 表示，未来12–18个月必须证明广泛参与、就业、培训、税收、更好的健康结果以及其他具体收益，而不能再讲一个“相信我们，我们已经搞定了”的故事。教育仍是亟待重塑的领域，为“一所新大学”留下了空间，将 AI 时代的教学法和学历资质与经济机会连接起来。

精读

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