微软CEO纳德拉专访：寻找核心竞争力

标题：专访微软 CEO Satya Nadella：探寻核心竞争力

URL 来源：https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/

发布时间：2026-06-04T10:00:00+00:00

Markdown 内容： 收听本期节目：

早上好，

本周的 Stratechery 访谈嘉宾是微软 CEO Satya Nadella。此前，我曾分别在 2024 年 5 月、2022 年 10 月、2020 年 4 月 以及 2019 年 5 月 对他进行过专访。

正如我昨天提到的，这次对话是在 Nadella 于微软年度开发者大会 Build 上发表主题演讲后不久进行的。此次演讲的一个显著特点是，除了产品演示环节外，Nadella 是唯一的演讲者；这让人感觉到，在过去一年里，他在微软已转向更为亲力亲为的角色。

原因显而易见：我向 Nadella 提出的第一个问题就是，他是否对微软目前的市场定位感到满意。我们探讨了提出这个问题的缘由、公司与 OpenAI 的合作现状，以及微软在 AI 基础设施方面的投入是否充足。随后，我们讨论了软件的未来、AI 时代微软的商业模式，以及微软能否脱离顶尖模型独立运营。最后，我们谈到了 Project Solara 项目，以及微软未来是否会向当地居民支付费用以建设数据中心。

需要说明的是，关于访谈接近尾声时的一个误解：我没有找到任何文档表明 Copilot Cowork 可以配合非 Anthropic 模型使用；微软的官方文档也印证了我的理解。

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以下是访谈正文：

专访微软 CEO Satya Nadella：探寻核心竞争力

_为清晰起见，本访谈略经编辑。_

#### 评估微软的竞争地位

Satya Nadella，欢迎回到 Stratechery。

SN： 很高兴再次与你交流，Ben。

首先，我不知道你是否意识到这一点，但至少在我女儿看来，定义 Z 世代中那些真正实干家的关键词——第一，LinkedIn 就像是他们的社交网络。

SN： 那太好了！

第二，他们都在用的词是“build”（构建），“我在 build，我在 build”，所以谁能想到呢，当我参加第一届 Build 大会时，我想大概是 2010 年吧？或者是 2011 年？谁知道你竟然是个潮流引领者？

SN： （笑）瞧你说的，得知你女儿也在搞创造并且使用 LinkedIn，我非常高兴。

是啊，不过我不确定她是否真的在上面用，她更多是在调侃别人，所以我们拭目以待吧。

[我们上次交谈](https://stratechery.com/2024/interviews-with-microsoft-ceo-satya-nadella-and-cto-kevin-scott-about-the-ai-platform-shift/)是在 2024 年夏天的 Build 大会之后，地点在西雅图。说自那以后发生了翻天覆地的变化都算是轻描淡写了。关于公司整体业务和近期动态，我有一堆问题想问你，我会先从这些开始，然后再聊聊演讲末尾的内容。但在此之前，我想问你一个简单的问题：你对微软目前的竞争地位感到满意吗？

SN： 你知道，这总是最棘手的问题。你可以坐在这里说“我很满意”——但这意味着你不够有雄心；而如果你说“缺乏竞争力”，那大家又会问“你到底在干什么？”。

况且你们还有大约 57 条不同的产品线。

SN： 我认为，尤其是在这种平台转型期，关键是要建立一种概念模型，搞清楚“作为一家公司，我们的机会在哪里？”——大多数人衡量竞争地位时，仿佛这是一场完全的零和博弈，但事实从来并非如此。云计算不是这样，客户端-服务器架构也不是这样。因此，对我而言，“在这个新世界中，微软 uniquely capable of doing（独特能力）是什么”——这才是我们在讨论竞争地位之前必须回答的核心问题。

在此背景下，“我们真正有机会做成的是什么？”答案是：我们可以成为一个值得信赖的平台提供者，这也是我们一直在做的事，让人们能够在平台之上创造更多价值，这同样深植于我们的基因之中。即使在一个前沿模型似乎永无止境的世界里——

胃口非常大。

SN： 它们的胃口确实很大。我的感觉是，即便是这次 Build 大会，我们也已经到了这样一个阶段：我们可以真正从依赖单一前沿模型，转变为“嘿，实际上有一种方式可以让前沿生态系统涌现出来，让众多利益相关者都能运用各自的前沿智能来运作”。我认为这正是我们拥有独特机会、独特竞争优势的地方，最重要的是，我们拥有品牌认可度。

Ben，这是我学到的另一点：每家公司都觉得自己无所不能，但最终他们会发现，世界并不需要他们包揽一切，世界只希望他们做好那一件事。

这是你必须亲身经历才学到的教训吗？

SN： 是的，完全正确。我一直这么说：当微软做世界期望我们做的事情时，我们处于最佳状态；而当我们出于嫉妒去做事时，我们就处于最差状态——仅仅因为别人在某个地方做出了什么很酷的东西，并不意味着我们也应该跟风去做。

不过关于 Zune 的话题就到此为止吧，对吧？

SN： （笑）是啊，Zune 是个好设备，但这个世界并不需要微软来做 Zune，所以这件事也就到此为止了。

这种对自身独特能力的认知，是过去两年中逐渐显现的变化之一吗？

SN： 是的，事实上它确实已经显现出来了，而且整个世界也开始意识到这一点。

这在某种程度上是被迫的吗？

SN： 是的，甚至我自己概念上的理解也在演变。我最初思考的是“模型是什么？”，觉得模型有点像某种无状态的 API，后来我调整了想法说，“哦，也许它们会更像数据库”——但实际上它们的内涵远不止于此。

我不记得有没有和你聊过这个，但我[上次与](https://stratechery.com/2024/interviews-with-microsoft-ceo-satya-nadella-and-cto-kevin-scott-about-the-ai-platform-shift/) [微软 CTO] Kevin [Scott] 交谈时，我们在某个节点将 AI 类比为处理器，而你确实也将你们之间的合作关系比作微软与 Intel 的合作。

SN： 没错。所以现在的问题是，用一个更好的概念模型来理解我们正在做的事情：你必须真正构建一台学习机器，任何公司都必须构建自己的学习机器。因此，我想构建的本质上一个多租户学习系统，让每个人都能拥有自己的爬坡机（hill-climbing machine）。

基于这个概念，我现在把所谓的“前沿”重新定义了——它不再局限于某个特定的前沿模型。我想把你用 M365 或 Azure 所做的一切构建成一个平台，让每个人基本上都能在上面构建自己的爬坡机。因为在基础层面上，企业未来的资本构成将包括人力资本和 Token 资本，而对于 Token 资本而言，他们需要拥有自己的爬坡机。[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### MAI 模型

好的，那我直接跳到后面的内容。你们发布了七个新模型，并强调这些模型是从零开始构建的，没有使用蒸馏技术，也没有用其他模型作为教师模型——那么这是否就是你刚才阐述的这些模型背后的雄心所在？

SN： 是的，这里包含两方面的工作。首先，我们希望从头开始构建具有清晰来源的模型，这些模型由我们自主掌控，可以对外授权，并允许企业在此基础上持续进行爬坡优化，这就是我们要打造这类模型的原因。顺便提一下你刚才说的蒸馏技术——关键在于，我们在自身的爬坡过程中不会使用蒸馏，只有在最后阶段才会用到。事实上，由于我们拥有 OpenAI 的全部知识产权，我们获得的部分性能提升正是通过 RKLD（即逆向知识蒸馏）以及在其之上叠加强化学习（RL）来实现的。所以我们实际上拥有两个前沿：一个是自研前沿，另一个是 OpenAI 前沿，我们将利用这两者来进行评估对齐。

而在你[仍能获得这种访问权限](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/27/the-next-phase-of-the-microsoft-openai-partnership/)的窗口期内，时间紧迫，必须尽快达到所需的理想状态。

SN： 是的，而且这个窗口期还有五年。但归根结底，在任何时间点，我都希望确保自己使用的是最优、最高效的模型，无论是在编程领域还是安全领域。同时，就我们自身而言，我们还需要一套独立于这些模型的测试框架，比如在整个微软广泛使用的 GitHub Copilot 测试框架。我们的目标是确保拥有一条端到端完全自主可控的模型谱系，在此基础上再利用 OpenAI 的知识产权及其强大能力——但最终，对我们和客户来说，真正的检验标准还是评估结果。

从长远来看，今天所描绘的愿景非常有说服力，也呼应了你刚才提到的观点，即企业能够获取这些模型，并在自己的强化学习环境中，以远比简单的 RAG 实现或基础后训练更深层次的方式整合自身数据。不过，这是最终目标吗？

SN： 是的，对我来说最终目标是这样的：回过头来看，假设它们是通用模型——就像以前 Windows 发布一个版本，再发布下一个版本，Adobe 和 Autodesk 也可以在此基础上不断迭代升级一样，与之对等的概念是什么？这才是关键所在。早先我们提到微调时，效果并不理想，因为当时我们既缺乏工具，也没有完善的数据收集机制，什么都没有。但现在我们具备了这些条件。因此，假设通用模型（比如 MAI 模型或 OpenAI 模型）持续进步，你就可以在此基础上应用 RLE（强化学习环境）。

没错，但你所说的这种对模型的深度定制，只有使用 MAI 模型才能实现。

SN： 确实如此，但我们希望让大家开始接入的是一个多租户爬坡系统——所以你可以这样理解：我们实际上已经将你对 M365 的使用（它本身就是一个多租户系统）转变成了专属于你的爬坡系统。

好吧，我得打断你一下，我要给你一个“五岁小孩都能懂”的解释机会，请向听众解释一下什么是爬坡算法。

SN： 爬坡（Hill-climbing）本质上就是在思考“AI 究竟在做什么？”——AI 的核心在于确立一个目标，并持续学习如何预测和生成代表该目标的输出，而且这一过程是持续不断的。因此，用“爬坡”这个比喻来形容学习过程再贴切不过了。

而你希望每个人都能在属于自己的那座山上独立攀登。

SN： 对，各自独立攀登。

而不是搭别人的顺风车。

SN： 作为一家公司，你的护城河是什么？你的护城河就是你的隐性知识。在一个 AI 无处不在、且 AI 网络效应显著的世界里，你需要拥有自己的“爬坡机器”，让模型在其中不断学习。

所以我们希望大家做的第一件事——这一点人们谈论得还不够多——就是私有输出和评估（Evals）。在我看来，一家公司创造的最重要的知识产权（IP），或许正是这些私有基准测试和私有评估体系；通过这些体系，你能够精准地判别输出的质量。顺便说一句，今天的失败案例会促使你不断调整基准测试，这并非一成不变的东西，这正是评估体系的运作方式。因此，如果你建立了自己的私有评估体系，也就等于搭建了一套专属的强化学习环境。接着，你可以接入各种模型，然后发出指令：“模型 A，基于我的环境和轨迹数据，生成能使该评估指标最大化的输出；模型 B 也来做同样的事……”，这样你就能在不同模型间灵活切换。

在这种背景下，MAI 模型不过是你可以接入的又一个模型系列。而我们今天所证明的是，即使是一个训练效率极高的推理模型或代码模型，也能利用你的轨迹数据进行爬坡学习；这种方式不仅 Token 效率更高，更将带来根本性的竞争优势。

这是客户独享的优势。

SN： 没错，正是如此。

但这只是权宜之计吗？如果把时间线拉长，你的愿景是否是让 MAI 模型在前沿领域也能与其他通用模型全面抗衡？

SN： 确实如此。即便在今天，当你开始讨论这个问题时——整个世界总体上仍在不断进步。

我想这又回到了那个问题：这是否意味着企业需要专注于自己擅长的事？

SN： 完全正确。一方面是我们自身的优势所在，另一方面则是世界的均衡格局会是怎样？如果你认为未来世界上只会剩下两家公司，那它们自然只需要两个前沿模型；但如果你坚信未来的企业数量将与今天持平甚至更多，那么在 AI 时代，企业的形态将是怎样的？它将同时拥有人力资本和 Token 资本，而这些 Token 资本是如何产生的？它绝非仅仅是一堆 API 调用，而是实实在在的一组模型权重，即便是那些大公司也必须拥有自己的权重。

没错。那么，你是想自己积累这种优势，还是将其拱手让给 OpenAI 和 Anthropic？[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### OpenAI 与资本支出

说到与 OpenAI 的合作，我注意到你曾将其比作微软与英特尔的合作；有时候，建立合作伙伴关系确实是取得领先的唯一途径。你现在如何看待这段合作关系？

SN： 我依然认为——我为我们的携手合作深感自豪。你还记得我们达成合作时的背景，那时的情形与现在截然不同。而如今，这家公司有望上市，甚至可能成为一家万亿美元级的企业——

这正是我想问的——在这场激烈的内部博弈中，一边是作为运营者的萨提亚·纳德拉，另一边是作为投资者的萨提亚·纳德拉，两者之间的拉锯战究竟持续了多久？

SN： （笑）归根结底，我们是一家运营型公司，投资更像是一个意外收获。

话虽如此，但股东们说到底也是投资者啊！

SN： 我很高兴这对我们的股东来说也是一个极佳的成果，诸如此类。但我认为，本，我看待这件事的初衷其实很纯粹：如果能找到一个合作伙伴，既能让我们自身实现创新，又能让对方取得成功，那就是皆大欢喜。

我总是回想起当年与 SAP 联手打造 SQL Server 的经历。SAP 取得了成功，我们也获得了成功，随后我们还共同拓展了其他业务。因此，对于 OpenAI，我很庆幸我们曾携手同行，如今依然在紧密合作，他们始终是我们最重要的合作伙伴之一。正如我所言，直到 2032 年，无论是作为他们的客户、他们作为我们的客户，还是作为 IP 合作伙伴，我们之间仍有广阔的合作空间。可以说，OpenAI 发展得好，微软也会随之受益。

有没有这样一种感觉：当初因为与 OpenAI 的合作，大家都觉得微软遥遥领先；而如今当我们谈论 MAI 模型等自研项目时，似乎又在承认“我们之前因为过度依赖对方而有些懈怠，现在不得不重新调整战略”？

SN： 原因有很多。首先，和所有行业一样，如今的竞争愈发激烈了：不仅有 OpenAI、Anthropic、Google，还有众多实力强劲的参与者。对我们而言，起步阶段能与 OpenAI 携手无疑是一件幸事。回想 2018 年的我们，再看看 2026 年的今天，我们正在与 Google 以及一众在 2018 年我甚至都没听说过的公司同台竞技。这本身就回应了你最初的那个问题：“微软的竞争力究竟如何？”——我很庆幸微软迈出了这一步。如今，我们正与新老对手同场较量，并且已经打出了属于自己的节奏。

我们刚才已经聊了作为运营者的萨提亚·纳德拉，以及作为投资者的萨提亚·纳德拉。那么，作为[资本配置者](https://stratechery.com/2026/microsoft-and-software-survival/)的萨提亚·纳德拉又是怎样的呢？2025 年初有大量报道称微软暂停并重新评估了部分数据中心投资，而你们对此的解释大致是“削减投机性项目”、“我们在优化流程”等等——但与此同时，你们用于资本支出的自由现金流占比却明显落后于同行。四个月前，这还被视作一种褒奖；如今，这是否变成了一种批评？你对此有何感想？

SN： 据我最近的了解，我的自由现金流在资本回报方面的配置相当合理且明智。

是否存在投资不足的情况？

SN： 其实并没有。我认为，至少对我们而言，最关键的是要确保在建设方面不出现本末倒置——我们拥有超大规模云业务、自有应用业务，还有需要分配的自有研究算力。这是三个不同的领域，我们希望以高度的纪律性对这三者进行资源配置。

以超大规模云业务为例。这类业务既依赖于少数大客户，也离不开庞大的长尾客户群，因此你的业务组合不能仅仅建立在几家模型公司身上——事实上，如果只依赖一家模型公司，那就是根本性的战略失误。

所以你想摆脱那种业务模式。

SN： 不仅仅是摆脱。

但他们仍然是主要租户。

SN： 他们确实是主要租户。但坦白说，无论是 Anthropic 还是 OpenAI，随着时间推移都会自建基础设施，这合情合理。当然，我不是说他们就不会再使用其他云服务商了。因此，对我来说显而易见的是，我不希望将所有算力都押注在单一玩家身上，这就是我们做出调整的原因。一旦做出这种调整，你就不能在德克萨斯州建个 10 吉瓦的数据中心然后就说“搞定了”，你必须建设一个遍布全球、覆盖全美各地的分布式基础设施网络，这正是我们在超大规模云业务上想要实现的转型。

另一方面，我也必须确保为投资者做长远打算，也就是“投资我们自己”。推理算力需求已经爆发式增长，无论是在 GitHub 还是在 Microsoft 365 中都是如此，我们必须确保为自有应用提供充足资金。此外还有我们自己的研究算力，即那些 MAI 模型。因此，我的策略就是统筹这三个方面：只要看到进展，我们就会持续投入资源，最终结果如何，我们拭目以待。但对我而言，我不会机械地追求季度间的精确匹配。

顺便说一句，另一个有趣之处在于追赶效应——我们起步很早。

你们确实起步早，抢占了大量优质选址和充沛的电力资源。

SN： 没错，而且还积累了两年的现金流优势。

是的，毫无疑问。说到这三者之间的平衡，在 [2026 年 1 月](https://stratechery.com/2026/microsoft-and-software-survival/)，Azure 的营收仅比预期低了约 0.1%，差距微乎其微。你在[财报电话会议](https://seekingalpha.com/article/4863620-microsoft-corporation-msft-q2-2026-earnings-call-transcript)上提到，你将更多算力分配给了内部研发和应用业务。

暂且不论之前关于总产能规模是否决策失误的问题，你在那次电话会上谈到了采用投资组合式的投资策略，在 Azure 与另外两项业务之间寻求平衡。这听起来固然完美，但在资源受限的情况下，你终究必须做出取舍。你认为当时的选择正确吗？未来是否还会坚持这一选择？毕竟归根结底，自有业务拥有更高的客户终身价值和利润率，理应被置于首位。

SN： 是的，研究算力也同样重要。Ben，坦率地说，我认为对我们所有人而言，归根结底——这也是我觉得季度财报耐人寻味的原因——华尔街理所当然应该严格问责我们每个人：“你最近为我做了什么？”

但这种问责是否过于针对特定细节，甚至有点令人恼火，仿佛在为错误的事情承担责任？

SN： 这是他们的职责所在，每个人都得各司其职。所以我不能指责他们问“嘿，这个季度你为我做了什么？”，这是他们理应提出的问题。而对我来说，恰当的回答应该是：“这个季度我已经交出了足够的成绩单，同时我们也在确保十个季度之后，微软依然能够蓬勃发展。”这就是我的工作，尽管有时双方难免会有一些认知上的错位。

但当我审视这三个业务板块时，关键在于保持纪律性，确保将资源投入到能创造价值的地方，而不能出现“哦，我配置错了”的情况。正如你所言，如果投入资源却不见产出，市场就会惩罚你。正因如此，我们的研究算力现在已经转化为了 MAI 模型的产出。如今，它已不再仅仅是学术意义上的模型成果，而是成为了我们 Foundry 平台的差异化优势，我们可以通过授权许可来创收，进而推动 Foundry 的营收增长。因此，我的信念是：只要微软能够持续投资于那些能见成效的领域，我们就既能从长远角度做正确的事，又能在短期内交付亮眼的业绩。

上个季度，是否有过“不如多给 Azure 分配一点算力”的想法？

SN： 上个季度并没有。事实上，那更多是因为算力供应本身受到了限制。

我明白，但这恰恰是让整件事变得有趣的地方。

SN： 至少在当前阶段，我们最不想做的事情，就是让 Azure 上的企业客户感到失望。

这不正是问题的关键吗？因为如果客户审视当前局势，他们可能会想：“嗯，微软说供应受限，而且还在优先发展利润率更高、客户终身价值更高的业务，那我该怎么办？我竟然在跟自己的供应商竞争。”

SN： 这正是我们不得不在某些方面做出艰难抉择的原因之一，比如原始 GPU。例如，我们不再向众多 Neolab 出售裸 GPU。我也希望能在 Azure 上接入更多 Neolab，但现实条件不允许。因此，我们在拒绝某些业务时表现得非常克制且纪律严明。

这些艰难的对话是你们必须经历的吗？

SN： 是的。在我看来，在一个资源受限的世界里，你基本上需要确保你的建设既能满足市场的普遍预期，又能回馈那些长期信任你的老客户。所以我们肯定会确保 Azure 拥有充足的容量，只是我们不会去赚那种我在此语境下称之为“快钱”的钱。也就是说，在当今时代，如果你只想要短期的 Azure 营收，那其实很容易做到。

哦，是的，[这一点我们有目共睹](https://stratechery.com/2026/spacex-and-anthropic-xais-two-companies-elon-musk-and-spacexais-future/)，毫不夸张地说。

SN： 没错，你只需要现身，然后把资源卖给 Neolab 就行了。

具体到 AI 基础设施，从长远来看，正如你所提到的，前沿实验室自建硬件很可能是理性的选择。现在市面上有这么多 Neolab，有控制着 [Nvidia CEO] 黄仁勋 GPU 分配权的各种因素，还有各式各样的 ASIC 芯片。作为超大规模云服务商，你们真正的差异化优势究竟是什么？难道仅仅是更低的资本成本吗？

SN： 首先，要把我们的超大规模业务看作一个组合。我们致力于构建的系统，必须在“每瓦每美元生成的 Token 数”这一指标上具备竞争力，这是其中一个维度。我们可以深入探讨这一点以及我们在该领域的核心主张。

我注意到你在介绍某些芯片时，有时用的是“每瓦 Token 数”，有时又是“每美元 Token 数”。

SN： 对，我认为这三者缺一不可。Token 产出实际上是功耗和成本的函数，这是一个系统工程，我们必须做到世界顶尖水平并保持竞争力。我可以断言——这也是 [[Microsoft AI CEO] Mustafa [Suleyman]](https://x.com/mustafasuleyman) 曾强调过的——除非你自己构建模型，否则单独做硬件毫无意义。我认为，脱离模型去造加速器是不可取的，两者必须协同设计。从长远来看，要实现极致效率，唯一的途径就是统筹考量。网络就是一个绝佳的例子：你需要让网络和模型以合理的方式深度融合，这是第一点。

另一方面，我们的差异化必须体现在：“如果我在这套基础设施之上构建智能体（Agent），微软能打造出什么样的智能体？”我们将聚焦三大核心领域：编程、安全和知识工作。幸运的是，这三个庞大的领域都是 Token 消耗的理想场景——我不是说没有其他领域，科学研究也是我们赋能的方向之一，但我相信在这些领域也会有其他公司做出卓越贡献。但对我而言，所有技术落地应用的主要场景将集中在这三大领域。因此，当我思考“系统+模型+这三大领域”这一整体组合时，我认为这才是我们差异化优势的真正来源。

但这是否只是换了一种说法，绕了一圈又回到了那个观点：从长远来看，我们真正的差异化来自于我们自身的高利润率、高 LTV 业务？那么，对于那些仅仅……的客户来说，他们的处境又如何呢？

SN： 我认为这不仅仅是利润率高低的问题。我们基础设施业务带来的总利润额可能会更高。事实上，它已经接近甚至即将超过我们传统高利润业务的总利润额。

所以我认为，微软一直受益于多元化的业务组合，我们也习惯于在这种并非单一利润结构的模式下进行管理。但从整体来看，我们将保持较高的投入资本回报率（ROIC）。我们会确保基础设施业务拥有与其属性相匹配的 ROIC，同时在此基础上构建上层业务——我更愿意将其称为“新一代应用即智能体”。因此，我们将在安全、编程和知识工作这三大核心领域布局智能体业务。

我们稍后会详细聊智能体，但我没想到会问这个问题——本周有个重磅新闻：你们会不会也[通过发行股票来为这波基建融资](https://stratechery.com/2026/the-google-capital-company/)？

SN： 是啊，我刚看到新闻，Google 好像刚这么做了。

你和所有人一样感到惊讶吗？

SN： 也不完全是，我还没仔细研究，消息大概是昨晚出来的，我得先去了解一下具体情况。不过，也许现在大家都在上市或者增发股票，这可能就是这个季节的风潮吧。

趁机吸纳一些资金。[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### 软件业务

软件已死吗？

SN： 我认为软件依然充满活力。但我理解这个梗是怎么来的，比如拿 SaaS 来说，对吧？我们过去采用了一种特定的构建方式：先有一个数据模型，然后是一个业务逻辑层，再上面是一个 UI 层，我将这三者耦合在一起，最后形成一套商业模式。

集成确实是一件美妙的事情。

SN： 看看这个，Ben，就在当下，我们把 Microsoft 365 底层那个鲜为人知的数据库挖掘了出来，并宣布：“哦，WorkIQ 现已上线，它只是一个技能/MCP，已经对外开放了。”突然间，人们就爱上了这种能力：“我现在可以从任何地方进行查询，并让智能体持续访问该数据库来进行推理、规划和执行操作。”

顺便说一句，这需要一种新的商业模式。例如，当 Cowork 使用 WorkIQ 时，这将是一种基于用量的商业模式。因此我认为，我们现在需要做的是，将已有的成果针对智能体时代进行重构，并调整商业模式的杠杆，从而实现按用户计费与按消耗计费并存的模式。

所以您确实认为这种混合商业模式将成为未来趋势？

SN： 百分之百确定。一旦建立了这种模式，我认为服务器业务曾经发生的情况将会重演——甚至在当初向云转型时，连我自己都没完全看透这一点，当时我还有点担心：“天哪，我们迁移到云端后，岂不是还要卖同样的服务器？”但结果却是我们的订阅销量大幅增长，因为那些从未购买过我们服务器的客户开始购买订阅服务了。

我认为智能体领域正在上演同样的故事，我在 GitHub 上看到了这一点，在 M365 和安全产品上也看到了这一点，因为每个人都在构建这些持续“工作”的智能体系统，因此我们过去所构建和认知的终端用户计算正被彻底重构。

如果我们把视角拉远，审视这种结合了按席位计费和按用量计费的混合体系，[E7 在其中处于什么位置](https://microsoftpartners.microsoft.com/abs/Blog/?title=Introducing%20Microsoft%20365%20E7%3A%20The%20Frontier%20Suite)？它的价格似乎翻了一倍，这看起来像是为了应对席位数可能出现的长期下降而试图提高每用户平均收入（ARPU）的举措？这样理解对吗？

SN： 你应该这样看待这个问题：按席位计费仍然是一个非常重要的要素，因为什么是按席位？按席位本质上是一组用量权益，所以任何做预算的人都会极力争取这部分权益。

没错，人们不喜欢按用量付费，[我们现在已经看到了这种情况](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-02/uber-caps-usage-of-ai-tools-like-claude-code-to-cut-costs)，费用[可能会失控](https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs)。

SN： 正是如此，因此你只需将用量打包或捆绑到收益中，让人们有办法进行预算规划。所以我倾向于认为 E7、E5 这些套餐会延续下去，同时你也总会有额外的消耗费用。人们还会讨论：“嘿，也许大家想要基于结果的定价。”对于部分基于结果的定价，我们会非常乐意接受，但请记住，基于结果的定价也可以称为版税。当客户取得良好成果时，他们未必愿意分享其收益。所以我认为大家真正在思考的核心问题在于：软件终究存在真实的边际成本，事实就是如此，而这部分成本必将体现在价格中。

您是什么时候真正意识到这一点的？这种影响何时让您豁然开朗？

SN： 我想应该说是智能体的出现。在智能体之前，如果仍然是人机交互——

对，你可以想象这样一个世界：就像基础推理变得极其廉价和简单一样。

SN： 没错，摩尔定律本身也是如此。想想看，如果我仅仅利用摩尔定律来提升软件效率，通过软件实现高效能，并将这些优势传递给客户以提供更丰富的功能。事实上，我以前经常思考：“我们在 M365 中增加了那么多价值却没有涨价，这是怎么做到的？”——我们十多年来都没有涨过价。这完全归功于硬件之上叠加的软件效率提升。

但现在情况不同了，如果你有一千个自主智能体全天候不间断地运行并调用 Work IQ，那消耗量是巨大的。所以我认为，Ben，对我而言真正的考验在于评估和结果——如果不能为客户创造价值，就没有客户会为消耗量或席位买单。因此，他们现在会更加严谨地追问：“这些东西到底为我做了什么？”、“我该如何衡量？”以及“我如何实现高效能？”

回想上世纪八九十年代，那时的观念是‘别浪费时间做优化，下一代处理器问世就能解决你所有的问题’，现在这种范式是不是完全错了？

SN： 从某种意义上说，你当然希望硬件能解决问题，但不能仅仅依赖于此。

硬件升级确实会发生，但你的账单也会随之爆炸式增长。

SN： 一点没错，更重要的是，如果不做优化，你的低效就会暴露无遗。以我们今天展示的 Land O’Lakes 案例为例：这里有一个智能体和一个你关心的预期结果，我既可以使用 500B 参数的模型，也可以使用 5B 参数的模型，并且两者都能交付相同的结果，那我为什么不用小模型呢？

这似乎是当前这个时代一个截然不同的特征。很明显，在企业未来的发展中，选用合适的模型并进行优化将是一件大事，就好像我们在 PC 时代从未真正进入过优化阶段一样。

SN： 说得对。

我觉得我们确实从未到达过那个阶段。

SN： 我们从未到达过。

软件依然像往常一样臃肿，因为每个人都想当然地认为硬件会变快，一切都会好起来的。

SN： 确实如此，因为以前的定价机制并没有倒逼优化。一旦实行按用量计费，所有人都会主动去优化。

对于 E7 来说，真正的吸引力似乎确实在于 [Cowork](https://stratechery.com/2026/copilot-cowork-anthropics-integration-microsofts-new-bundle/)。这像是一项全新的能力，功能极其强大。它把 Anthropic 的 Cowork 从你的本地 PC 搬到了云端，并配备了与之相关的所有完善机制，比如权限管理、控制策略等等。这就是它被纳入 E7 的原因吗？这就是那个核心卖点吗？

SN： 是的，此外还有 Agent 365，所以内容非常丰富。一如既往，我们会把这些东西整合在一起——也就是我所说的面向终端用户的功能和面向 IT 管理的功能，将它们融为一体。

你们对捆绑销售这一套很熟悉了。

SN： 还有安全方面。没错，当然。归根结底，这一切都是为了让价值等式成立，让客户能够全面覆盖各项需求。因为现在的状况很有意思：你一旦有了智能体（Agent），立刻就会说，“哦，我得保障它的安全，得具备可观测性，还得给它配个沙箱。” 所以，如果你不进行捆绑，实际上就是让客户自己去四处拼凑五种不同的产品。

不过，让我觉得特别值得注意的是，你曾多次谈到——在多大程度上你认为真正关键的集成点，似乎正日益转向模型[与其运行框架（harness）本身](https://stratechery.com/2026/agents-over-bubbles/)之间？你提到过你们的 [CoreAI 计划](https://blogs.microsoft.com/blog/2025/01/13/introducing-core-ai-platform-and-tools/)和 GitHub Copilot，其核心理念很大程度上是“我们来构建运行框架，你可以随意插拔各种模型”。目前这在 Copilot 中已经行得通了，你可以选择自己的模型。尽管据我所知，实际操作起来可能并没有想象中那么容易，但选项确实存在，选择器就在那里。而 Cowork 给人的感觉则是，“没错，它必须是打包好的整体方案，而且作为 E7 的一个卖点对我们来说至关重要”——这让人感觉它似乎没那么容易被替代。

SN： 不，它是可以替代的。Cowork 也是同样的情况。事实上，我现在使用的 Cowork 大部分已经默认使用 GPT 了。

好的，所以它将会是完全可互换的？

SN： 我们使用的是与 GitHub 相同的运行框架，安全产品也是如此。因此，我们拥有同一个支持多模型的运行框架，可以在其中进行轮换——显然，MAI 默认是在我们的框架中训练的，但我们也会接入 GPT、Anthropic 以及任何开放权重模型。我们允许任何人接入他们自己微调或构建的模型。事实上，他们完全可以拿一个来自 Fireworks 的开放权重模型，微调后放入 Copilot 中，毫无障碍。

好吧，看来是我消息有误，这点算我输了。那么请解释一下 Cowork 到底是什么？就该产品而言，它与 Anthropic 之间又有什么联系呢？

SN： 对我来说，Cowork 在某种程度上就像是 Copilot。我借用了 Cowork 这个词，它确实是其中的一部分，里面也绝对包含了 Anthropic 的模型。至于 Cowork 是什么——你可以把它看作一种产品形态。最好的描述方式是：我们最初为 Copilot 构建了聊天界面，接着又为 Copilot 构建了 Cowork，而现在正如我刚才描述的，我们正在构建自动驾驶（autopilots）功能，你可以将其视为企业级的 OpenClaws。所以基本上，我把这些看作是智能体的不同产品形态——聊天是第一种，Cowork 是下一种。事实上，你甚至可以回顾一下开发者领域的演进。对于开发者，我们是怎么起步的？我们先是从代码补全开始的，然后才发展到——

这些我都明白，但我现在真的有点困惑了，因为我回过头去看[那篇博客文章](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/03/09/copilot-cowork-a-new-way-of-getting-work-done/)，上面写着：“我们与 Anthropic 紧密合作，借鉴了他们在 Cowork 上的成果……”。

SN： 是的，那是我们最初发布时的状态。我想说的是，它已经演进了。这就好比今天的 Copilot。

明白了，Copilot 最初也是基于 ChatGPT 起步的。

SN： ChatGPT，但现在它同时拥有 Opus 和 GPT 模型。

懂了，好的。

SN： 所以，这些模型将会无处不在。

好吧，看来我之前说的也不算完全离谱。

SN： 没错。

没能及时跟上最新进展，这点我认了。

_编者注：[Cowork 的常见问题解答仍然显示其使用的是 Anthropic 模型，这与最初的博客文章一致。_]

SN： 在我们的每一款产品中，你都能同时使用 Anthropic、OpenAI 以及 MAI 的模型，还能接入你自己的模型。我认为这才是最根本的承诺。哦，顺便提一句，我应该说明一下关于自动路由的情况——我不知道你平时多大程度上会手动选择模型，我大部分时候都是用自动模式——因此，微软目前一项最庞大的工作就是训练用于自动路由的模型。顺便说一句，这可能是规模最大的持续学习项目之一了。**

这很有意思，因为我可能更多是从普通消费者的角度来看待这个问题，所以我通常只是直接选择想要使用的应用，或者通过 CLI 进行调用。[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### GitHub Copilot

GitHub Copilot 怎么了？你谈起它时非常积极，但如果换个消极的角度来看：两三年前，你们凭借自动补全功能抢占了市场先机，所有人都以为你们已经稳操胜券了，可现在的感觉却像是“我们要靠 GitHub Copilot 奋起直追”一样。

SN： 我觉得这其实是一个非常经典的案例——别忘了，以前这只是个工具类业务，而现在它成了_核心_业务。谁能想到编程竟然变得如此举足轻重？

没错，编程本该一直如此重要，但在过去某段时间里，它似乎并没有得到应有的重视？

SN： 对我们而言，我认为目前的情况是我们在持续前进——在谈 Copilot 之前，我先得谈谈 GitHub，因为那里正在发生两件事。各种编程智能体（Agent）纷纷登场，它们在哪里大显身手？就在 GitHub 上。坦白说，第一件我希望我们当初能预见得更准确的事，就是智能体活动的规模之大。

[GitHub 整体的可靠性问题](https://stratechery.com/2026/openai-buys-tbpn-tech-and-the-token-tsunami/)是一方面，但具体到 Copilot 又是另一回事。

SN： 我想说的第一件事是，在某种程度上我非常重视这项工作，因为在推进 Copilot 之前，首要任务是确保我们的扩展能力，所以这个问题我们先放一边。

很多人对此非常不满。

SN： 是的，我们会努力解决，用户理应向我们提出更高的期望，而我们也必须不负所托。

接下来是 Copilot 方面，你说得完全正确。起初我们认为“这不过是 IDE 里的代码补全功能”，后来加入了聊天、任务等功能。你猜怎么着？该归功于谁就得归功于谁。Anthropic 带着他们的模型出现了。

嗯，这有点像 [Cursor 的故事](https://stratechery.com/2025/an-interview-with-cursor-co-founder-and-ceo-michael-truell-about-coding-with-ai/)，甚至在 Anthropic 出手之前，他们就已经抢了你的风头。还是说你认为那也是 Anthropic 的功劳？

SN： 也不完全是，我的意思是这有点像 Cursor 与微软的关系，就像当年的 Borland 对阵我们一样，那并非最终的定局。

真正带来改变的是 Anthropic，他们采用了一种截然不同的方法，一种更具智能体化（Agentic）的方法。

SN： 没错，就是这种不同的路径。凭借他们的模型以及所做的工作，本质上改变了整个智能体循环。事实上，如果你仔细观察，从总量上看，Cursor 从未……

他们也被同样的浪潮冲击，面临着相同的挑战。

SN： 包括市场份额等等——Cursor 做得非常出色，他们 Fork 了 VS Code，干得很漂亮，值得称赞。但真正的转折点在于智能体编程成为了现实。好消息是，智能体编程确实推动了发展——人们渴望选择权，而我们会满足这一需求，拥有自己的模型。GitHub 和 Copilot 本身将同时支持 Anthropic 和 Claude。实际上，“橡皮鸭”功能是我最喜欢的功能，我可以用它来检验其他模型。[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### Windows 与 Project Solara

本周最引人注目的发布大概是[这些搭载 Nvidia 芯片的 Windows PC](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-microsoft-windows-pcs-agents-rtx-spark)。然而，我觉得更有趣的发布——或者说不是正式发布，而是预览——是 [Project Solara](https://commandline.microsoft.com/project-solara-build-2026/)。它将设备视为访问云端智能体的入口，重心完全不同。我不记得是你还是演讲者提到的一个观点让我深感认同：可穿戴设备的局限在于，如果需要持续与其交互，会让人非常疲惫，因此其实用性受到根本限制。但如果能让智能体代劳，你就可以抽身去做别的事，让它在后台运行。这极具吸引力。我想问的是，这感觉与传统的 Windows 截然不同——主题演讲以 Windows 和 AI PC 开场有些奇怪，虽然本地推理听起来不错，但这给人的感觉更像是：“如果一切都在云端会怎样？”

SN： 是啊，我总是回想起 2014 年关于普适计算和环境智能的构想，如今这一切正日益成为现实。

首先，第一部分确实是“看到这些 Windows 机器问世我太激动了”。当黄仁勋展示那张精美的幻灯片——他与众多台式机合影时，我心想“天哪，终于等到了”，这真的很棒。因为这合乎逻辑：拥有强大算力的硅基系统，配合不受计量限制的智能，这才是合理的组合。

当年我在 Windows 部门工作时，还得偷偷藏着 iPhone；后来带 iPhone 进园区才变得名正言顺。现在我用的是 MacBook Air——下次采访你的时候，我会不会因为没用 Nvidia AI PC 而感到愧疚？

SN： Ben，你永远都有选择的权利，希望你能做出正确的选择。我对这些东西感到兴奋，因为我认为这里有不受计量限制的智能。我们甚至展示了一个小功能，即能够同时运行八个智能体，持续分析日志等，而且所有这些都不受算力配额限制。

对，但这感觉像是个支线项目或次要任务。

SN： 想象一下十亿用户都拥有这种能力，那就绝不是支线任务了。在我看来，这就像人们为了知识工作、安全工作、编程工作所需要的机器一样基础……

他们会为自己争取这些。这是否实际上是新的消费者与企业级市场的分野？

SN： 关于企业——也就是商业模式，我们刚才深入探讨了企业如何持续优化——事实上，我认为 Windows 设备在企业中最大的价值主张将是“不计量智能”。人们会说：“哇，与其看着云账单不断攀升，我不如部署 Windows 设备，通过这种方式来分摊成本。”所以我认为这其中蕴含着真正的价值——因为在一个你可以无限量消耗 token 的世界里，你自然会想要优化成本，既然能利用一切手段进行优化，何乐而不为呢？

我不知道，我只是觉得——正如你所知，你在微软的出色表现令我印象深刻，你打破了 Windows 对公司的束缚。我至今仍记得，当时我在湾区，坐在机场旁威斯汀酒店的酒吧里，敲下了那篇《Windows 的终结》（[The End of Windows](https://stratechery.com/2018/the-end-of-windows/)），回顾了你所做的一切：你并没有扼杀 Windows，但也不再让它成为公司的绝对重心。

SN： 我认为这也正是 Solara 项目的意义所在。我不认为 Windows……我们正在努力让 Windows——

没错。

SN： 说到 Solara，你提的问题非常棒。我想让我们尝试突破的是这样一个命题：“你能否构想出一个专为智能体（Agent）时代打造的平台及其规则？”——因为眼下，其他那些所谓的“平台所有者”在试图从手机向可穿戴设备转型时，都想着把原有的应用生态照搬过来，对吧？我想打破这种局面。例如，就像我们在 Teams 设备上所做的那样，我们借此构建了某种分发能力。我希望将这种能力与智能体世界连接起来，这也是我对联发科和高通的合作感到兴奋的原因。

我想到了一个绝佳的类比。我觉得这又绕回了你作为 CEO 的卓越成就——这部分算是采访中的恭维话——在某种程度上，你的成功得益于“跟随者的跟随者”这一角色。史蒂夫·鲍尔默不得不接替比尔·盖茨，而无论结果好坏，他都为你的成功铺平了道路。换个角度看，在你这次进军设备领域的机遇中——只要苹果还被禁锢在手机生态里，他们真的能打造出一款无处不在的智能体吗？

SN： 这个问题问得好。这也是摆在我们所有人面前的问题。现实情况是，对于那些在某项业务上取得巨大成功、且该业务至今依然势头强劲的人来说，轻言“我要推翻一切，另起炉灶”实在太容易了。

但关键在于，他们现有的架构都是垂直整合的。

SN： 完全正确，这并不符合常理。你想，我们常说“构建智能体很容易”，SoC 芯片遍地开花，硬件唾手可得，系统易于搭建，操作系统也已成熟。可你现在却告诉我，在酒店、餐厅或医疗机构里，想要部署一个环境感知设备，竟然只有一种选择？这毫无道理。因此，我设想利用 Project Solara 来构建这些环境感知设备将会非常简单——如果一年后项目取得成功，那么所有人，甚至包括企业客户都会说：“哦，我直接找一家不知名的 ODM 厂商订购一批定制设备就行了。”

我认为从企业级市场切入是非常明智的策略。你是否憧憬过这项技术最终会外溢到消费市场？

SN： 目前，我还是希望我们能顺应事物发展的自然规律，比如观察用户在哪里——

嗯，毕竟你们拥有 Microsoft 365 生态，那里汇聚了所有的上下文信息。

SN： 还有智能体，人们会在哪里构建智能体？关键在于，面向消费者的产品逻辑是“我只需要我想要的那个智能体”，所以我并非在打造一款 Copilot 专用设备，而是在构建一个智能体平台，让医疗服务提供商等各行各业都能拥有专属的智能体。这才是微软最合适的切入点，让我们拭目以待吧。[](https://stratechery.com/2026/an-interview-with-microsoft-ceo-satya-nadella-about-finding-core-competencies/)

#### 数据中心

最后一个问题。在谈及数据中心时，你恰当地强调了与社区的融合，提到了诸如承担电费、零水资源消耗、扩大税基、支持教育等举措。但[为什么不直接给居民发钱](https://stratechery.com/2026/data-center-discontent-understanding-the-opposition-fixing-the-problem/)呢？直接给他们分红不是更简单吗？

SN： 对于各种建议我都持开放态度，绝不固步自封。因为归根结底，你提出的核心问题是：“包括微软在内的整个行业，如何才能获得社会的认可，从而顺利推进基础设施建设？”

我的理论是，在美国，凡事似乎都会走向反面。我们误打误撞地实现了全民基本收入（UBI）——只不过是通过花钱雇人来建数据中心来实现的。

SN： 是的。不过，我对 UBI 这类概念确实有些保留意见……

我本人反对 UBI。但这恰恰是在反对 UBI 的前提下，曲线实现它的方式。

SN： 我希望个人和社区能够掌握主动权，拥有自主性，让人们在工作中获得真正的尊严。你说得一点都没错：“为了获得社会的认可，我们必须不惜一切代价。”眼下，我们的行业有着太多令人瞩目、积极向善的伟大成就。

那关于[“你将失去工作”](https://stratechery.com/2026/another-viral-ai-doomer-article-the-fundamental-error-doordashs-ai-advantages/)的担忧呢？

SN： 是的，问题就在这里。如果我们总是沉溺于自身的辉煌与成就——如果你不能为他人创造机会，别人又凭什么希望你成功？这才是我们整个行业需要重新铭记的根本准则，而且我们必须身体力行地去践行它。

Satya Nadella，很高兴再次与你交流。

SN： Ben，一如既往，非常感谢你。

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