文丨博阳
编辑丨徐青阳
美国当地时间6月12日，微软CEO萨提亚·纳德拉在旧金山出席了《纽约时报》科技播客Hard Fork的现场活动，接受了约20分钟专访。
纳德拉的核心主张是：“每个人都是AI的利益相关者。”他认为：AI要真正驱动经济增长，不能只靠一两个前沿模型或几家头部公司，必须构建一个让整个经济体系都能用上AI的生态系统。微软作为平台公司的目标，就是让每个国家的每个企业都能在前沿运营，否则如果经济只增长2%，AI这盘棋就算输了。
在具体布局上，纳德拉谈了三个方向：
“索拉莱计划”：一种以Agent为先的新硬件形态，比如护士在不同工作站间走动时，掏出一个能扫描、语音输入、连接长期运行模型的徽章式设备，而不是依赖现有手机形态。
Xbox商业模式：他承认Xbox投入25年但一直靠补贴，组件价格上涨倒逼变革，新负责人将重新审视硬件和发行策略，核心是要让这项业务在经济上可持续。
谈到Token经济学：他坦言自己也是“Token最大化者”，但批评当前行业里用AI只是为了用AI的风气，强调必须让Token的边际成本匹配其实际价值，不该用前沿模型解决非前沿问题，否则撑不起真正的增长。
纳德拉承认，微软在OpenAI拥有多重利益（股权投资、客户关系、知识产权），并已获得独立构建自身模型的能力与灵活性。双方仍保持紧密合作，但微软的真正目标是让整个生态达到前沿，而非依赖单一合作伙伴。
谈及AGI，纳德拉承认编程这类能闭环的任务进展确实够大，但不认为AI是人类最后一项技术发明。他曾把10%的GDP增长作为AGI的基准，但强调前提是Token成本与真实价值实现匹配。
以下为纳德拉最新专访精炼版：
问：微软最近在AI方面都在忙些什么？
纳德拉：我们正在实现一个根本性的转变，不再把AI当作单一事物来讨论，而是构建一幅由AI驱动的生态系统图景。如果真的要过渡到AI驱动的经济体，这不能只靠一个模型或三家公司。AI必须广泛存在，让整个经济处于前沿，而不是某家公司或某个模型处于前沿。
微软作为平台公司，目标就是构建平台和工具，让每个国家的每个企业都能在前沿运营。如果我的模型技术领先，但经济只增长2%，那结局不会好。我们必须让经济增长出现拐点，并且让增长广泛分布，这才是前沿技术本该带来的结果。电力和每一项通用技术都经历过这个过程。
问：你在Build大会上宣布了“索拉莱计划”，说是“以Agent为先的硬件”，能具体谈谈吗？
纳德拉：我们在Build上做了两件事。第一，对PC本身进行了改进。黄仁勋前一天在Computex上展示了搭载RTX芯片的系统级芯片，在PC上就能提供近每秒千万亿次浮点运算（petaflop）的计算能力。这是在旧形态上增加了新功能，你能拥有一台在本地运行万亿参数模型的Windows电脑，这对需要7x24小时运行的Agent来说非常必要。
但这引出了另一个问题：能不能有一种徽章式的设备？比如医院的护士在不同工作站之间走动时，掏出这个设备，它可以扫描、输入、接收语音并转换成提示词。这就是我认为的以Agent为先的设备。手机在很多应用场景中仍是核心，但在Agent的世界里，你会拥有环境智能，就像一个感知场，与模型协同工作。我们的目标就是发明新的设备形态，不受旧形态的限制来实现这种功能。
问：Xbox部门负责人发了一份备忘录，说组件价格上涨，Xbox可能需要新的商业模式。你的战略是什么？
纳德拉：今年是Xbox诞生25周年。微软的游戏业务其实比Windows和Office还古老，我们开发的第一个应用程序就是飞行模拟器。现在的挑战是，如何在经济上可行的前提下，在硬件和游戏两方面持续创新。没有人能指责微软在过去25年里对Xbox投入不足，但现在必须把它变成一个可持续的业务。游戏是最好的娱乐形式之一，问题是我们一直没有把它有效变现，一直在补贴。Xbox游戏的变现更多发生在YouTube上，而不是微软自己。
组件价格确实在涨，PC、手机都在涨，Xbox也受到影响。半导体供应特别是内存短缺，对消费电子产生了巨大影响，但这是暂时性问题，我们会渡过难关。永久性的问题是：Xbox未来的商业模式到底是什么？考虑到PC和游戏主机各有其位，手机也有大量玩家，我们必须把这一切整合起来，同时坚持我们一贯的做法。
问：如果在平行世界里，所有OpenAI员工最终都加入了微软，在一个由山姆·奥特曼和格雷格·布罗克曼领导的新部门工作，微软在AI方面的处境会比今天更好还是更差？
纳德拉：我们很高兴他们重新回到了OpenAI，他们现在发展得很好。当初我们押注OpenAI时，它还是一个非营利实体创建的营利性部门。他们到处寻找能支持“算力越多、智能越强”这个想法的人。坦白说，微软内部很多人认为这很疯狂，但我们认为OpenAI值得支持。通过他们的工作，OpenAI改变了世界。到了2026年的今天，我们对此感到非常兴奋。
问：你们最近重新谈判了与OpenAI的协议。微软从这次修订中得到了什么？
纳德拉：我们在OpenAI有很多利益。我们持有他们的股权，拥有GPT知识产权，他们是我们的客户。同时，我们现在有了能力和灵活性去重用这些知识产权，构建我们自己的模型。
我们上周发布了MAI自研模型，这些模型是从零开始逐步优化上来的，我们也发表了论文展示能力。结合“算力越多、智能越强”这个想法，加上微软的自研模型，意味着我们有能力继续前进。还有基础设施，没有与OpenAI的紧密合作，Azure达不到今天的成就。所以我们有计算能力，有了自己的模型，仍然保持着合作伙伴关系。
问：你的目标是制造世界顶尖的前沿模型吗？超越ChatGPT、Gemini和Claude的战略是什么？
纳德拉：我们的真正目标，不是造出一个最强模型去打败所有对手，而是让整个生态里的每一家企业都能站在前沿。具体来说，现在的通行做法是拿公开数据训练一个超级大模型，但我认为应该反过来：做一个具备推理和执行能力的基础模型，把它交给每家企业，让企业用自己真实的数据、在自己的业务场景里继续训练和优化。
这样，企业未来的资产就不再只是人力和资金，还多了一样“Token资本”——也就是企业自己积累和调教出来的AI能力。我希望有一天，每家公司的账上能同时看到这两样东西。在这个过程中，我们提供最好的基础模型，但企业可以保留自己对模型的调整成果，用自己的工具和数据，也可以随时换成别家的模型。
因为说到底，如果只有微软自己成功，周围的世界没有跟着变好，这件事就不可持续。反过来，只有我们的技术让更多人变强，这条路才能走得长远。
问：如今全美范围内都出现了对AI的反弹，毕业典礼演讲者被嘘，民意调查糟糕，很多人对数据中心不满。微软如何帮助解决这个问题？
纳德拉：我们不能一边说自己的技术有多厉害，一边告诉别人“你会失业，我们还会用掉你的水和电，自求多福吧”。如果是这样，学生也好、社区也好，感到焦虑一点也不奇怪。要解决这个问题，必须拿出实实在在的图景和成果，让每个人都觉得自己是AI的受益者，而不是被抛下的人。这件事没有捷径，只能下笨功夫。
以数据中心为例，我们在华盛顿州昆西市运营超过20年了。在此过程中，当地的税基扩大了，居民交的税反而少了，就业机会增加了，数据中心成了这个小镇的经济支柱。我们办了一场社区野餐，人们愿意来，一起庆祝昆西因为我们的长期存在而重新焕发活力。这是我能看到的第一个有20年跨度的真实案例。
从这里面得出的结论很清楚：建数据中心，绝不能推高当地的能源价格，必须把消耗的水补充回去，还要切实创造经济机会。把这个逻辑放大到整个经济也是一样：小企业要能真实感受到AI让它们更有效率，大型跨国公司要能同时积累“Token资本”和人力资本。只有做到这些，人们才会真的相信，自己和AI是有关系的，而且是利益关系。
问：AI带来最大问题之一就是就业。两年后，你手下的工程师会更多还是更少？
纳德拉：软件开发已全面Agent化。开发者不再自己写代码，而是同时管理上百甚至上千个AI Agent。这催生了一个新概念——“认知覆盖率”：代码库里全是Agent生成的代码，开发者的核心工作变成在认知上理解这些代码在做什么，并用工具去审视和覆盖它。工作产物和工作流程都变了，但底层能力要求没变，你依然需要学计算机科学才能胜任。
工资和增长也是同样的逻辑。过去250年，每当一种专业知识变得普及，人类就会创造出新的、暂时无法被训练出来的专业知识。今天大量人力资本做的是“胶水工作”——把不同系统和流程粘合在一起。自动化会消灭一些旧的胶水工作，但也会创造出新的胶水工作，只是形态不同。
问：特朗普总统提到让美国政府持有前沿AI公司的投资股份。你认为这是个好主意吗？
纳德拉：这是一个新颖的想法。其他国家已经有主权基金这样做了，阿拉斯加州因为石油财富也有类似形式。我并不反对这样创新的想法。归根结底，有这样一种思潮：如果我们把社会保障的一部分投资到标普500上，就会有盈余。如果这些想法能实施并成功，我们都会从中受益。
问：你去年说实现AGI的基准是10%的GDP增长。现在看起来还没那么接近。你如何看待一年前自己说的这句话？
纳德拉：再强大的通用技术，扩散和变革管理都很难。未来一两年，真正的挑战是Token经济学。一个残酷的事实是：用AI提升效率省下的钱，必须大于消耗Token所花的钱。
企业必须真正受益，这才是驱动力。不能只是说“我喜欢拼命用Token，就像往银行里存钱一样”。实现10% GDP增长的条件，是Token的边际成本与其边际价值合理匹配且定价合理。如果做到了，10%的增长一定会来。
但眼下这种一窝蜂无脑写代码、最大化Token消耗的做法，绝不是这条路。
问：微软内部有多少这种“Token最大化”的行为？你也在其中吗？
纳德拉：是的，我也在其中。这会上瘾。但当新鲜感消失后，你必须退一步问自己，我到底想创造什么？我现在在Copilot里喜欢用自动模式，背后有很好的经济模型支撑。
核心是，不要用前沿模型来解决非前沿问题。把任务和模型匹配起来，才能既得到输出，也得到经济效益。不能变成一场只做不增加价值的事情的竞赛。
我最近构建了一个东西：把我所有的Work IQ作为MCP服务器连接到编码Agent，然后指示它持续监控所有与我代码仓库相关的讨论，自动修改代码仓库。这是让模型与你提出的需求保持同步的最好方法。
问：你有多相信AGI？
纳德拉：我相信任何能形成闭环的任务，比如编程，AI已经证明了它的能力。但这够了吗？我不觉得。当有人说“只要观察人类活动的痕迹就足以让AI形成闭环”，我不同意。我在开会时说的话、注意到的细节、处理这些信息的方式，并不是一个可以被完整记录和回溯的过程。我们一直低估了人力资本中那些无法被数据化的部分。
我相信技术进步会持续，但我更倾向于把AI看作一个极其强大、颠覆性的平台和工具。我不认为它会是我们人类发明的最后一项技术。它是技术史上向前迈出的一大步，但未来还会有更多。
特约编译金鹿对本文亦有贡献