Kevin Scott

Scott 对价值归属的核心判断是：模型不是产品。 模型“极具价值”，但只有通过产品把模型连接到用户所需之处，价值才能兑现；“归根结底，我认为产品最重要”。基础设施和算力会在过程中实现变现，但“我们建设基础设施，不是为了基础设施本身”。Harry 的困惑很有代表性——互联网、移动互联网等每次范式转移初期都是如此，“真正具备持久价值的想法少之又少”。

关于规模化撞墙的说法，他认为“这简直荒谬”。 “我非常清楚我们现在在做什么、下一步要做什么，也看不到规模化规律的尽头。”他的保留意见在经济层面，而非技术层面：最终会出现边际回报递减，直到“成本高到我们会认为再多花1美元、让系统聪明一档并不值得”；但“现在还没进入瞄准镜”。

关于 DeepSeek R1，他说：“我们有过比 DeepSeek R1 更有意思的模型，但选择了根本不发布。” R1 是“扎实的技术工作”，只是“价格性能提升曲线上的一个点，可能其他所有人都没看见”；而推理价格性能的提升，更多来自软件，而非硬件每代约2x的增益。真正值得警惕的是外界的惊讶：“我们确实应该高度尊重中国创业者、科学家和工程师的能力……这本不该令人惊讶。”

代理的关键缺口是“明显缺失”的记忆。 这让代理“非常事务化”；他预计记忆能力未来1年会大幅提升，也希望出现更多异步调度——“把代理派出去做事，而你自己暂时不用关注”。路径是：5秒任务→5分钟任务→像交代工作给同事一样完成委派。而且是多个代理，不是一个代理，因为产品经理可能必须成为领域专家，帮助搭建代理的反馈闭环。

5年后，95%的净新增代码将由 AI 生成。 “很少会有代码是人逐行写出来的”，但“创作权中更重要、更有意思的部分，仍将完全属于人类”。这又一次对应从汇编到高级语言的过渡——“以前有些老家伙会说，不会写汇编就不算真正的程序员……现在没人再谈这个了”。他希望小团队更容易做成大事：“10名真正优秀、动力十足的工程师，配上强大的工具，就能做很多事。”

快速问答透露出他的几项立场：他最尊重的竞争对手可能是 Anthropic，前沿模型已经可能比普通全科医生更擅长健康诊断。 他在节目第1年最大的体会是：“如今最强的前沿模型能做什么，与它们实际被用于做什么之间的差距，比甚至2年前还要大。”

🔗 原始收听与视频来源： Kevin Scott，Microsoft CTO：对 DeepSeek 的评估，以及我们如何低估了中国人