纳德拉播客：AGI并非终点，理性投资是关键
6月12日，微软CEO萨蒂亚·纳德拉在旧金山参加《纽约时报》科技播客Hard Fork专访时，抛出了一个颇为值得关注的观点：AI正在从单一的技术能力，转向成为类似云计算那样的底层能力——被嵌入企业系统、各类应用，逐步演变为一种基础设施。这可不是简单的技术升级，而是根本性的产业重构。
纳德拉在访谈中明确表示，微软将通过平台战略，结合自研模型MAI、与OpenAI的合作以及agent相关技术布局，推动AI在产业中的规模化应用。他特别强调了技术应用与实际经济价值之间的匹配关系，这倒是很务实的判断——毕竟，技术再炫，如果不能落地创造价值，终究只是空中楼阁。
访谈中还提到了奥尔特曼被逼宫的事件，纳德拉回应说，他们当时确实计划成立全新部门接收OpenAI离职员工，但他由衷高兴格雷格和萨姆最终选择留在OpenAI。这个态度倒是挺诚恳的，既保留了合作空间，也展现了商业风范。
▲Hard Fork访谈现场萨蒂亚·纳德拉（左）、凯文·罗斯（中间）、凯西·牛顿（右）（图源：YouTube）
以下是本次访谈的核心要点，先做个快速概览：
1、微软AI整体战略：AI的发展正在从单一模型转向生态系统建设，微软作为平台型企业，致力于让各行业企业都能接入AI能力，推动经济整体增长。
2、双轨AI技术布局：微软长期深度合作OpenAI，拥有至2032年的知识产权使用授权并可二次研发，同时持续搭建自研模型MAI体系。
3、以Agent为先的新硬件：微软正在推动计算设备形态向“agent优先”转变，使Windows等终端具备本地运行大模型的能力，并进一步延伸至轻量化便携设备。
4、避免无价值的算力和词元浪费：纳德拉强调AI必须与经济效率挂钩，词元消耗成本必须与创造的价值匹配。
5、AI不会完全替代人类：尽管AI在编程与科研等可闭环任务中已具备高度自动化能力，但在现实复杂系统中仍存在不可完全验证的问题，未来知识工作者将更多承担多个agent管理、认知验证与系统协调等任务。
6、AGI不是终点：衡量AI价值的核心是可观的经济增长，要保障算力与词元的投入具备经济效率。
以下是对访谈全程内容的编译（为优化阅读体验做了不改变原意的编辑）：
一、正构想以agent为核心的新一代硬件
主持人凯文首先抛出了话题：近年来微软在AI领域动作不断，请纳德拉讲讲近期的布局。
纳德拉的回答很关键。他认为，行业发展正在迎来一个关键转变——不能再孤立地看待单一AI模型，而要构建“AI驱动的完整生态”。从最初的Sydney（2023年Bing搜索的聊天AI角色），到如今的前沿大模型，行业目光始终聚焦在技术本身。但如果想让AI真正赋能整体经济，就不能只依靠某一款模型、或是两三家头部企业。必须让技术红利全面铺开，实现全行业领跑，而非个别公司独领风骚。
微软本身就是一家平台型企业，这也是当下的核心目标。刚举办的开发者大会，核心议题就是如何搭建平台与配套工具，让全球各行各业的企业都能站上AI前沿。纳德拉特别指出：如果只是单纯比拼模型能力，整体经济增速仅有2%，这条路注定走不远。只有当经济增长迎来拐点、技术红利全民共享，AI产业才算真正成熟。电力等所有通用型技术的普及，都遵循了这一规律。
主持人凯西接着追问了Build大会上公布的平台变革“Project Solara”——首款以agent为核心的硬件。纳德拉给出了清晰的解释。
本届Build大会上，微软推出了两项颇具看点的规划。首先是针对传统个人电脑的重新定义。英伟达的黄仁勋在前一晚的台北国际电脑展上也公布了类似内容：搭载全新系统级芯片的台式机、笔记本，单台设备就能实现“千万亿次算力”。这意味着经典硬件形态迎来了全新功能。纳德拉将其定义为“无上限智能体验”，未来Windows设备可本地运行万亿参数大模型。要实现AI agent全天候不间断运行，本地算力是必不可少的基础。
基于这一技术，微软还构想了全新形态的终端设备。举个例子：医院护士在各个工位间巡回工作时，只需拿出一款便携设备，就能完成扫码、信息录入，还能将语音内容自动转化为指令。这就是以agent为核心的新一代硬件。当然，手机在绝大多数日常应用场景中依旧会占据主流地位。但在agent时代，“泛在智能”将成为新趋势，各类终端会与大模型协同运作。目标就是突破传统硬件形态的束缚，打造适配AI agent的全新设备。
二、微软将提升Xbox的变&现能力
凯西的话题转向了Xbox。Xbox部门负责人刚发布内部备忘录，表示Xbox即将迎来“重大战略调整”。受硬件元器件价格大涨影响，Xbox或将启用全新商业模式。
纳德拉回应说，今年恰逢Xbox品牌诞生25周年，微软的游戏业务历史甚至比Windows和Office还要悠久——公司开发的第一款应用就是飞行模拟游戏，底蕴十分深厚。如今Xbox走过25年，面临的课题是：如何在保障盈利的前提下，持续推进硬件与游戏内容的创新。
Xbox新任负责人Asher近期表态，过去25年里微软在该业务上投入巨大，这一点毋庸置疑。现在要做的，是把游戏业务打造成可持续盈利的板块。困境在于，Xbox的娱乐价值没能转化为合理收益，长期以来其实一直在补贴游戏业务。甚至如今，Xbox游戏的相关变&现，在YouTube平台上的规模都超过了微软自身。当然，不会违背初心，依旧会坚持打造优质游戏与硬件产品，但必须建立可持续的商业运营模式。Asher上任刚满百天，接下来的一百天里会全面复盘业务，确保在硬件、游戏发行两大板块，都能满足玩家的期待。
关于具体的调整细节，纳德拉没有透露太多，但强调了核心原则：需要找到一个平衡点，让定价既符合消费者的承受能力，也能支撑企业正常运营。当下受云计算、AI行业发展带动，各类元器件价格普遍上涨，个人电脑、手机皆是如此，Xbox也未能幸免。半导体、内存等零部件供应紧张，对整个消费电子行业造成了巨大冲击。不过这只是阶段性问题，未来会逐步缓解。真正需要长期思考的，是Xbox未来的商业模式——PC、游戏主机、移动端各有受众，玩家的使用场景也各不相同，要做的整合全赛道资源，同时坚守自身的核心定位。
三、回应奥尔特曼被开除风波，微软采用自研与合作并行的策略
凯文把话题拉回到2023年那场风波。当时OpenAI董事会解雇了萨姆·奥尔特曼，微软连夜紧急筹备，计划成立全新部门“微软高级人工智能研究院”，接收大批从OpenAI离职的员工。采购办公电脑、在旧金山设立新办公室，一切都准备好了。但后续事态反转，萨姆重新回归，OpenAI重回正轨。
凯文抛出一个假设性问题：假如当年OpenAI全体员工都加入微软，由奥尔特曼和格雷格·布罗克曼执掌这个新研究院，微软如今的AI发展会比现在更好还是更差？
纳德拉的回答很得体：衷心高兴格雷格和萨姆选择留在OpenAI，他们现在就在该在的位置。回想最初投资OpenAI时，根本没想到它是一个研究机构，一个非营利组织搞了个营利部门。当时他们四处寻求合作，提出了一个大胆构想：智能是算力的对数——算力需要指数级翻倍，智能才只会线性小幅上涨。坦白说，微软内部不少人最初都觉得这个想法不切实际。但判断这笔投资值得一试。一路走来，微软和OpenAI都在共同成长，OpenAI凭借技术改变了整个世界，转眼已是2026年，对此倍感欣慰。
关于重新签订的合作协议，纳德拉给出了明确的解释。微软对OpenAI投入很深，是重要股东，OpenAI也是大客户。微软对OpenAI模型及相关产品知识产权使用授权延伸至2032年，灵活运用这些知识产权，同时也拥有二次研发、打造自有技术体系的空间。上周正式发布的“MAI系列大模型”，就是微软从零自研的成果，相关技术论文也已对外公布。结合两点来看：既认同“算力决定智能”的理念，又拥有了完全自主研发的大模型。这意味着微软的技术发展拥有了双重保障。坦白讲，如果没有和OpenAI的深度合作，微软Azure云业务也走不到今天。如今手握算力资源、自研模型，同时还维系着双方的合作伙伴关系。
关于这些自研模型的目标，纳德拉澄清说：核心目标并非打造“一款全球最强模型”，而是推动整个生态系统的人都站在AI技术前沿。构建前沿模型通常需要爬坡、强化学习和数据，但行业数据挖掘已接近饱和，所以换一种思路：基础模型提供推理能力和袋里循环，让每家公司用自己的数据进行强化学习。如果企业未来取决于人力资本和词元资本，希望全球所有企业的财务报表中都能体现这一点。这就是自研前沿模型的初衷——让它成为各行各业通用的底层基础。企业可以自主保留模型权重、使用方式和上下文，也能随时替换成其他模型。这才是更可持续的发展路径。
四、AI发展的受益者是所有人
凯文提到了一个现实问题：全美范围内出现了对AI的抵触情绪——毕业典礼上AI相关演讲遭观众喝倒彩，AI的民众支持率持续走低，各地民众也对大型数据中心颇有微词。微软打算如何改善AI的公众形象？
纳德拉的回应很坦率。首先要向大众讲清事实、拿出实际成果，让所有人明白，每个人都是AI发展的受益者。不能一边推广前沿技术，一边让民众担忧失业、担忧数据中心挤占水资源与能源。以数据中心为例：微软在华盛顿州昆西市运营数据中心已有二十余年，不久前刚举办了二十周年庆典。二十年间，这座城市发生了巨大变化——地方税基扩大、居民税负下降，数据中心还创造了大量本地就业岗位，昆西也因此发展成知名的数据产业之城。这是数据中心与社区共赢的真实案例。数据中心绝不能推高当地能源成本，必须践行环保责任，做到水资源循环利用，同时带动区域经济发展。要让中小企业感受到AI提升了生产效率，让大型企业真正积累起词元资产与人力资本。
大家最担忧的始终是就业问题。纳德拉不否认AI会造成部分岗位更迭、重塑工作流程。以软件开发行业为例，如今编程工作基本都由AI agent辅助完成。GitHub平台上，面对海量代码提交记录，开发者需要全新的开发环境，称之为“agent驱动开发环境（ADE）”，用来应对复杂的工作流程。AI会催生全新的工作形态，这类偏向深度思考、统筹管理的新型岗位，也会具备合理的薪资水平。
关于行业变革的深入讨论，凯西提到了各方观点的分歧。有人表示明年受AI影响会缩减招聘规模，也有人说工程师人才缺口持续扩大。纳德拉用历史视角给出了判断：回顾上世纪80年代，如果当时有人说未来全球会有数十亿人从事文字录入工作，大家都会觉得不可思议。但如今，几乎每个人每天都要打字，从事各类信息处理、知识型工作。AI带来的变革也是同理——旧岗位会迭代，全新职业会诞生，并且对应合理的薪酬体系。未来的软件开发者，核心技能或许和现在相差不大，但工作内容会彻底改变——不再亲手敲代码，而是管理成百上千个AI agent。
这里有一个很有意思的概念：以往软件开发有“测试覆盖率”，如今迎来了“认知覆盖率”。代码仓库里的代码大多由AI agent生成，开发者需要从逻辑层面理解代码全貌，借助工具完成全维度的认知核验。这就是新时代开发者的核心工作。
关于薪资问题，纳德拉认为薪资水平本质上取决于整个社会对某类能力的价值认同。过去两百多年间，经济增长依托于各类专业技能与知识。当某一类基础技能可以被AI大规模替代后，人类就要去挖掘AI无法训练复刻的全新能力。萨拉·戈的一篇博客探讨了人类身上那些不可被机器模仿的特质，这一点对企业和个人都同样适用。人类拥有自主意识与追求目标的野心，这是不可忽视的核心优势。即便数字化工具高度普及，人类依旧承担着串联各项工作的“衔接性任务”。
关于美国政府直接入股头部前沿AI企业的提议，纳德拉保持开放态度。部分国家已经设立国家主权基金，通过持股让全民共享产业财富，美国阿拉斯加州依托石油资源也推行过类似模式。并不反对这类创新尝试。只要这类模式能够落地并良性运转，所有人都能从中获益。
五、AGI不是终点，词元消耗要与创造价值匹配
凯西提到了纳德拉在2025年2月的采访中提出的观点：“通用人工智能（AGI）到来的标志，是美国GDP实现10%的增长”。时隔一年，如何看待这个判断？
纳德拉思考的是：即便是顶级的通用技术，想要全面普及、发挥价值，也需要漫长的适配与调整周期。未来一两年，行业将要直面“词元成本与收益”的核心问题。有一个现实规律：AI带来的生产效率提升，其边际收益必须匹配词元调用的边际成本，这也是企业运营的基本准则。不能单纯为了使用AI而疯狂消耗词元，必须让技术真正创造商业价值。想要实现10%的GDP增速，前提就是词元成本与它创造的价值完全匹配，定价趋于合理。如果这一平衡达成，10%的经济增长必然会到来。但当下不少企业一味堆砌词元用量，却没有产生实际价值，这条路走不通。
凯西追问微软内部是否存在“盲目消耗词元”的现象。纳德拉坦言，自己也经历过这个阶段。AI工具确实容易让人上瘾。但新鲜感褪去后，就要回归理性。目前很喜欢微软Copilot的自动运行模式，这套功能背后配套了成熟的经济运行逻辑。一直倡导：“不用前沿大模型处理简单任务”，做到场景与模型精准匹配，让每一次调用都产生实际价值，杜绝无意义的资源消耗。
凯西让纳德拉举例讲讲日常“高频消耗词元”的使用场景。纳德拉分享了一个正在做的项目：搭建一个代码仓库，能实时同步各类外部相关讨论。部署了一个AI agent，实时监测所有和代码仓库相关的工作沟通，自动制定执行方案并落地。实现方式也很简单：微软365的底层数据库Work IQ作为MCP服务器，接入编程agent，持续监测信息，一旦出现和代码仓库相关的需求，就自动同步更新。
最后，凯西提出了关于AI整治经济学的认知误区问题。纳德拉没有直接批评，而是引用了去年12月读的《繁荣之路》——这本书梳理了近千年西方与中国的发展历程。核心观点是：西方近代崛起，依托于“技术革命、市场、民主”三者形成的良性循环，三者相互制衡、彼此约束。不存在纯粹脱离整治的经济，这就是整治经济学的本质。如今需要在AI时代，重新构建这套平衡体系。无论是旧金山的科技企业、华盛顿的政策制定者，还是全球各地，都应当追求多方制衡、协同发展。
关于AGI取代人类工作的观点，纳德拉给出了明确的判断。对于流程闭环的工作（比如编程），AI确实可以实现全自动化，AI研发本身也能由AI辅助完成。但这并不代表所有工作都会被取代。关键区别在于：任务是否具备“可验证性”。在复杂的现实工作、知识型工作中，仅依靠人类行为痕迹，无法形成完整的自动化闭环。这一点被低估了，而这正是人类资本不可被替代的核心，也是AI发展的边界所在。AI技术会持续进步，本质上是强大的平台与工具，具备碘伏性。未来会迎来巨大变革，就像当年电力、蒸汽机问世时一样。但AI不会是人类最后一项重大技术发明，它是科技史上一次巨大的飞跃，后续还会涌现更多创新成果。