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Nicolai: 大家好。我刚经历了人生中最不可思议的事情,我有幸采访了微软的 CEO、Satya Nadella。微软现在是全球市值最高的公司。真是太棒了,请继续关注。
Nicolai: Satya,你是全球市值最高公司的 CEO,你近期都在想些什么呢?
Satya: 首先,我非常高兴与你进行这次对话。我现在主要关注两个问题。第一,在我们科技行业,尤其是我在微软工作的这 32 年里,没有什么东西可以长久保持其价值。这就意味着你需要每天都在思考如何让你所做的事情跟得上时代的步伐。这是我过去几十年学到的最重要的一课。
第二,我所处的阶段可以说是面临着一个全新的平台转变。尽管我在微软已经工作了 32 年,但这才是我经历的第四次平台转变的第二年。所以我在思考这个平台转变到底包含了什么?我们公司能否全力投入并进行创新?
我感觉很新鲜。我在思考如何在新的平台转变中找到自己的位置,这令人兴奋。没有长久的价值,但这也意味着我们可以重新开始,无论是曾经赢得的争夺还是失去的争夺,都有机会重新开始。
Nicolai: 你觉得我们对科技的理解是不是太狭隘了?科技如何真正成为下一阶段经济增长的推动力?
Satya: 这是个很好的问题。从 GDP 层面考虑,严格定义的科技投入可能只占 4-5%。那么,剩下的 95% 发生了什么呢?我总是这样看待新的技术范式或平台转变的前景,比如人工智能。
如果人工智能会成为下一个重大的通用技术,那么真正的机会是,假设科技投入在接下来的 5 到 10 年内从 5% 增长到 10%。那么剩下的 90% 会发生什么?我们能否有由人工智能驱动的医疗领域的突破?我们能否在材料科学上取得突破并因为人工智能实现能源转型?
所以,在我看来,我们最需要考虑的就是通用技术。这就像工业革命高峰期,英国在铁路建设上的投入占了 GDP 的 10%。而铁路的真正价值不在于铁路本身,而在于它对整个英国经济的影响。我认为这就是我们应该思考的,这就是我考虑科技及其未来如何影响更广泛社会和经济的方式。
Nicolai: 现在,谷歌几乎拥有所有顶尖的人工智能专家,然而你们却突然赶超了,部分原因是你们与 OpenAI 的合作。这是怎么发生的呢?
Satya: 我的理解很简单,微软研究所在 1995 年成立时做的第一件事就是关于语音的研究,我们从卡内基梅隆大学招募了一批人才,所以我们一直在 AI 领域深耕。
当我与 OpenAI 的团队会面时,我发现他们有一种新的、不同的方法,我们希望与他们建立合作关系。在微软的这些年里,我一直在寻找具有雄心壮志的技术创新公司,像 Intel 和 Windows、SAP 和 SQL Server 这样的合作关系,它们共同合作并收获了成功。
所以,我一直在寻找我们可以一起创新的合作伙伴。这就是我在 Sam 和他的团队中找到的,那时,这只不过是一次尝试,并不是一件确定无疑的事情。现在每个人都在谈论这个,仿佛这就是科技领域的问题,对吗?你必须在这种观念成为主流之前就全力以赴,希望它能够成功。这就是我们在它成为主流观念之前就已经支持的事情之一。
现在我们就在这里。但我不认为会有太多的竞争。谷歌是一家非常有实力的公司,他们既有人才也有计算能力,他们是这个领域的全方位公司,对吗?他们拥有从数据到硅、模型到应用产品和分销的一切还有其他公司。所以,我们肯定会面临大量的竞争,如果微软和 OpenAI 的合作能够带来更多的竞争我认为那会是一件好事。谷歌本应是默认的赢家只要我们能够做好合作并实现有效的创新我们就有可能给他们带来竞争。
Nicolai: 所以,从现在起三到五年后你认为微软在整个 AI 生态系统中将处于什么位置?
Satya: 对我来说,我希望我们首先拥有最好的 AI 基础设施。这意味着对于 Azure 来说无论是进行训练还是推理我们都希望拥有卓越的基础设施。我们将与 NVIDIA、AMD 合作,我们会拥有自己的半导体技术和系统架构。我们将从 Jensen、Lisa 那里获取最佳的系统架构创新以及可能加入的其他人手中获取,并确保 Azure 可以满足 OpenAI 等合作伙伴的需求。
因此,我们首要的目标就是在构建基础设施方面做出最好的成果,这包括用于训练和推理的基础设施。接下来的一层,我们希望拥有完整的数据层。随着这些模型和模型能力的不断提升,我认为数据层将会得到全面的重新设计。我们已经讨论过关于检索增强生成的话题。你需要考虑所有这些问题,无论是嵌入,向量搜索,还是如何切分数据以使检索增强生成能够良好运作。所以这就是一个完整的层面,或者当上下文透镜扩大时,它还将是一个不同的数据层。数据与推理船队之间的吞吐量是多少?你又应该如何去考虑这个问题呢?因此,我们将在数据层上进行创新。
最上面的一层,我们将在我们的协同系统上进行创新。我们开发的第一个产品是 GitHub 的协同系统。实际上,我对这一代 AI 的全面信心开始增强当我看到从 GPT3 到 3.5 的进步,并在 GitHub 中进行了实施后,所以,我们现在不仅拥有 GitHub Copilot,我们在 Microsoft 365 中还有针对所有知识工作的 Copilot。我们有针对各种功能的 Copilot,无论是服务、销售还是财务。
所以我们将在我们自己的应用层面进行创新。这就是我看待这个问题的基本方式。这是一种全栈方法。在每一层,我们会进行创新,我们会有合作伙伴,我们也会有其他人进行创新,甚至可能会有竞争。作为一个平台公司,我们必须能够接受许多第三方在各个层面与我们竞争,这是非常核心的一点。否则,你可能会试图采取一种统一的方式来做所有的事情。根据我们多年的经验,最好的做法是让每个层次都保持自身的竞争力。
Nicolai: 你一开始提到我们现在正处于这种范式转变的第二年。你如何看待这与你经历过的其他技术突破相比呢?
Satya: 我至少经历过四次。首先是 PC、客户端服务器、个人电脑和服务器,那是我第一次,大约是我在 92 年加入时,我们正处于那个开始阶段。然后是网络互联网,再然后是移动云,所以 AI 是第四次。
我认为有趣的一点是每一次技术突破都是在前一次的基础上建立的。我认为如果没有 PC 的普及,网络是不可能出现的。事实上,我第一次看到 Mosaic 浏览器是在 Windows 系统上。然后出现了 Netscape,然后是 IE,等等。因此,我认为你可以看到每一次技术突破都孕育出了下一次的可能性。然后,这一次突破又超越了前一次。这,我认为,就是真正的意义。
现在,我们正在看到的是,云技术、移动设备和边缘计算的 PC 已经催生出了 AI 时代。接下来可能会发生什么,它会超越目前的范畴吗?我认为,未来的 AI 不仅会涵盖认知工作,AI 也将加速科学的发展。我认为这是一个令人兴奋的领域。AI 也将实现在现实世界中的实体化,可能在机器人技术方面会有一些新的突破,这也是一个令人兴奋的领域。所以,随着时间的推移,会有许多新的事情发生。但无疑,现在是新范式的第二年,它无疑加强了我们对之前发生的事情的理解,也为我们展示了即将到来的新事物的早期迹象。
Nicolai: 接下来,在你的书《Hit Refresh》中,你谈到了三个领域:AI、量子计算和混合现实。那么在量子计算中你看到了什么样的机会呢?
Satya: 这太引人入胜了。实际上,我认为这三个领域都是如此。例如,当我想到混合现实时,我将它看作是实体化的人工智能。无论是自动驾驶汽车、机器人还是戴着眼镜的人,他们都在感知现实世界,这实际上就是输入。因此你对现实世界的理解,所以我认为在人工智能的发展中,这些事物变得更加有趣和重要。我们确实需要展开视野,而不是狭隘地只考虑一种设备或一种形式。
同样,我提到科学时,量子计算真是一个令人着迷的领域,对吧?我看到的是,为了在科学上取得进步,你需要强大的计算机模拟能力。量子计算是最后的突破,对吧?所以,当我们有一个完全新的系统架构,摆脱了冯·诺依曼架构的限制,你终于将能够模拟像细胞的动态或分子的动态这样的东西,对吧?所以我认为当你能做到这一点时,那么其他所有事情,甚至在生物学方面都变得更具可能性。
有趣的是,人工智能就像是那个模拟器的仿真器。换句话说,你可以简化搜索范围。我们已经看到这一点,我们最近做的一件事是我们有一个材料科学的模型,我们用它来生成一个新的化合物,然后我们去生产它。我们与当地的太平洋国家实验室合作,有效地将新电池材料中的锂含量减少了 70%,并生产出来。我们不仅是想象它,还模拟它,生产它。所以对我来说,当量子计算加上人工智能,我认为可以成为科学的极速推动器。我们正在取得进展。即使在量子计算方面,我们也采取了全面的方法。我们有我们的软件堆栈和我们的量子编程堆栈 Q#,所以我们对在量子计算上所取得的进展以及它如何补充人工智能感到兴奋。
Nicolai: 那么游戏如何适应这种情况呢?
Satya: 对我来说,事实上,微软在进入 Windows 之前就已经进入了游戏。飞行模拟器我认为在 Windows 发布之前就已经推出了。所以我们非常期待,显然现在 Activision 已经成为了 Microsoft 的一部分。我们拥有手机游戏、云游戏、主机游戏、PC 游戏。我们是全方位的游戏发行商,也是游戏系统的提供商。
我们的目标是,首先,我们是因为热爱游戏才投身游戏行业的。我总是说我们的业务必须是目标本身,而不能仅仅作为达成其他目标的手段。它必须是一个目标,否则就不是一项业务。对我而言,游戏是我们想要传达乐趣的一种方式。这是唯一纯粹的消费者娱乐领域。我很高兴看到游戏行业有可能成为,如果还不是的话,最大的娱乐类别。
当然,这对其他方面也有实质性的影响。如果你仔细思考一下,GPU 的最大成功之一就是由游戏创新推动的。DX,也就是微软的图形栈,使得 GPU 成为了一种加速器。毕竟,GPU 是为了 PC 游戏而重新设计的。
游戏,在我看来,不仅是 AI 的应用,比如游戏测试,我非常兴奋的第一个领域是,现在的游戏非常复杂。我们想要利用 AI 的一件事是,在这些封闭的世界中找到这些错误,甚至在它们出现之前。因此,我们在那里有一些非常好的用例。而且,我认为在我们的模型创新中,游戏作为数据将非常重要。
Nicolai: 你在微软真的带来了文化的变革。回顾过去,你认为最关键的改变是什么?
Satya: 首先,就像我之前说的,我在微软成长。几乎我整个职业生涯都在微软度过。因此,我并不认为自己是微软过去所有问题的化身或代表。我是通过模式匹配来实现改变的,回想我们何时达到巅峰,是哪些文化特质让我们成功,然后当我们失败的时候,是什么文化特质导致了那次失败?我的方法就是减少后者的影响,增强前者的力量。就这么简单。
我回顾我在微软的职业生涯,当我们首次成为市值最大的公司时,我想是在 2000 年初,我想我们超过了 GE。我们园区里的人们在四处走动,包括我,在想,哦,我们一定是天选之子因为我们太聪明了等等。但我们那时真正需要做的,是意识到我们现在肩负着重大的责任,需要重新定位自己,再次创新,确保我们在未来仍然具有相关性。
所以我很幸运读到了 Carol Dweck 的一本书,关于心态的,这是一本关于儿童心理学的书,叫做《成长心态》。我非常喜欢那本书。我读这本书,更多的是从我孩子的教育出发,但我必须承认我也受到了教育,因为我认识到这是使个人,尤其是学校里的孩子们,变得优秀的关键。更愿意学习,而不是自以为是,这更重要。因为即使那些自以为是的人有很高的天赋,但如果愿意去学习,即使他们起步较晚,也会超越那些自以为是的人。
这种思维方式对于在学校的孩子、像我这样的 CEO 以及公司来说都同样适用。因此,我们决定去学习,并且保持开放的心态,而不是自以为是。当你说你已经实现了这种文化转变的那一天,其实就意味着你自以为是了。因此,这是一种很好的方式,其实每天我们都会犯错误,重要的是我们要有勇气承认并继续前进。所以这并不是一个你能够达到的终点。
Nicolai: 那么如何让整个组织接受这个观念呢?你如何在一个组织中灌输这种心态呢?
Satya: 这确实是一个很好的问题。我认为,对于那些非创始人的公司来说,他们面临的问题是,创始人有着巨大的影响力和大量的追随者。这就是为什么他们能够取得成功,或者说至少我们只关注那些成功的创始人。但如果我们不考虑这个群体,对于像我这样的普通人来说,我们不能笃信于新的 CEO 带来的新教条或更多的企业言辞。它必须能够触动我们作为人的情感。
这也就是为什么我更倾向于把这个成就归功于 Carol 和她的团队。因为我认为微软的人并不把成长型心态视为微软的教条或者我自己的教条。对他们来说,成长型心态是一种能够与他们作为朋友、同事、合作伙伴、父母、邻舍互动的方式。它能够融入到他们的工作和生活中,他们能够将自己的个性和热情投入其中从而从中受益。
我一直强调,微软的成长型心态的文化并不是为了微软本身,而是为了你自己。只有当你觉得它对你在微软和生活中的发展有所帮助时,你才应该去实践它。我认为,这就是这种文化能够在微软内部蓬勃发展的原因。如果它只是一个自上而下的口号,那么它是无法真正发挥作用的。我一直相信,人们只有在他们可以从工作中找到一些真正的、深层次的意义时,他们才会觉得工作是有意义的。所以这就是,我想,我一直努力想要传达的信息。
Nicolai: 他们显然也深刻理解了同理心的意义,因为你谈了很多这个问题,你认为它对创新和领导力等至关重要。那么,为什么是这样呢?对你来说,为何同理心如此重要?
Satya: 我觉得,大多数人将同理心视为一种软技能,它在家庭或个人生活中很重要,而工作往往关乎硬实力,对吗?但是我对此有不同的看法,我再次思考,创新从何而来?创新源于我们能够找到解决方案来满足客户未明确表达出的需求,对吗?关键在于需求未被满足且未被明确表达。
这就意味着,你必须有更深的理解无论你在查看数据日志,还是在听取客户访谈的反馈。这不仅仅是他们说的话,更重要的是你要能够设身处地为他们考虑。好消息是,我们每个人都有能力去理解他人。实际上,设计思维就是如此,对吗?人们说,让我们去学习设计思维,而设计思维实际上就是应用同理心。
对我来说,我所关注的就是这一点,我们不能把同理心看作是一种仅用于朋友和家人的软技能。我认为,同理心是所有创新的源泉。这是关于能否满足未被满足的需求,来自你独特的、未被表达的需求,我是说,你天生的好奇心,去了解他人,站在他们的立场上,为他们创新。我认为我们都必须这样去做。这就是为什么我认为同理心是一项重要的,对我们每个人来说都是重要的技能。
Nicolai: 你是什么时候首次发现同理心的力量的?
Satya: 我是说,我读了你的书,非常精彩。你非常热情地谈论你的母亲,她非常有同理心。我认为其中一件事是我觉得我们所有人都学到了如何启动这一点同理心通过生活的经历,对吧?在某种程度上说,你每天都会遇到不一样的情况,不仅是你个人,还包括你周围的人。
对我来说,毫无疑问,我儿子的诞生是我和我的妻子生活中的重要事件。这是一件你知道的,多年来,我至少学到了很多,因为我记得在早期,我总是在思考我的儿子为何会出生就患有脑瘫。他几年前去世了,但是,当他出生时,我一直在思考这些事情为什么会发生在我身上。我曾经问过自己,这为什么会发生在我们家?为什么会发生在我身上?
后来,我看着在某种程度上,我的妻子,作为一个照顾者,作为一个母亲,你知道,带着他在西雅图的所有可能的治疗地方寻找帮助。坦白说,你知道,这个过程花了我很多年,不是你知道,几天、几个月或几周。然后我意识到,真正遭受苦难的不是我,而是我的儿子,我需要在那里支持我的儿子。这是我经常谈及的经历,但实际上,每一天都会有类似的经验发生,对吧?比如有些同事的父母需要照顾。那种,你知道,我从这些经历中学到了一些东西,或者说,我现在比我刚开始工作时更愿意从他人的经验中获取知识。
我认为,这种情况对我们所有人都一样,这就是生活的经验,如果我们能够积累足够的经验,就能够对他人有更深的理解和共情。这也会帮助你成为一个更好的经理、一个更好的同事、一个更好的创新者。
Nicolai: 谢谢你的分享。你觉得同理心和执行力之间存在矛盾吗?
Satya: 我不认为存在矛盾。对我来说,最重要的是你需要对自己的责任有所认识,这不仅在商业领域中是如此,在生活中也是一样,对吧?你必须对取得的实际进步负责。我经常思考的一个问题是为什么企业存在?企业存在,至少我喜欢科林·迈耶的这个定义,你需要找到能够盈利的解决方案来应对人类和地球所面临的挑战。因为这至少是一种分配全球资源的好方法,对吧?追求利润是一个好的动机因为这意味着你在竞争并以最有效的方式分配资源同时面对竞争。
因此,你必须具备优秀的执行力,你需要有强烈的责任心。因此,我认为同情心是创造出盈利、具有竞争力的优秀解决方案的必要条件,这些解决方案需要在市场上有所作为,而不是进行某种权衡。
Nicolai: 当你审视自己的能力和性格时,你认为是什么使你成为一位出色的领导者?
Satya: 我首先要说的是,我并不认为这之中存在我可以明确指出的因果关系。说实话,对于这个问题,别人可能更容易给出意见,或者说,评价和判断因果关系更多是别人的事。但对我来说,我的出发点并不是问自己"我擅长什么?"相反,我更多是被"我不擅长什么?"这个问题所引导。
换句话说,我总是在寻求,我能从别人那里学习到什么?如果说我有什么特别的属性,那就是我不会每天醒来就想着我已经知道的或我擅长的东西。我会想,"我有哪些弱点?我需要和谁交流?我需要见谁?我怎样才能真正帮助周围的同事发挥他们比我更强的技能?"这就是我的思维方式。或许这对我作为领导者有所帮助,但是否这就是因果关系,我不得而知。我不是每天起床都告诉自己,哇,因为我在某方面很擅长,所以我就去做那个。恰恰相反,我的思考方式完全是反过来的。
Nicolai: 这是你从比尔·盖茨那里学到的吗?因为他也有过相同的看法,对吧?他其实也是个学习者,对吧?
Satya: 这个观点很有意思,我也不知道。我认为这是个好主张。对 Bill 和 Steve 来说,他们在微软中的影响,我认为这是个有趣的现象。我们公司明年就要 50 年了。这就像 Andy Grove 经常说的,"只有偏执狂才能生存",或者其他类似的观点。但我的态度并非来自偏执,对吧?我是说,我并不喜欢偏执。这就是为什么我更倾向于我自己的话,也就是所谓的成长心态,面对自己的固有心态,拥有自信。
我们生活在一个如此神奇的世界里,每个客户都能教给我新知识,每个合作伙伴都能教给我新知识,每个同事都能教给我新知识。我还能期待什么更多的事情呢?所以这并不是偏执。不是每天都要过得如履薄冰,担心如果我不学习新的东西,我就会失败。我更在意的是我能从中学到什么,从而能创新。这就是我的看法。没错,Bill 和 Steve 以他们自己独特的方式拥有了这种心态,我也在他们的影响下成长。
Nicolai: 另一件让你与众不同的事是,你知道,常言道:"大多数人不关注大部分诗歌,因为大部分诗歌也不适合大多数人"但这显然不适用于你。告诉我你对诗歌的热爱。
Satya: 我喜欢诗歌,你知道,以一种有趣的方式,我接触诗歌比较晚。我的妈妈是梵文戏剧的教授,她一直试图向我传递对诗歌的热爱。对她来说,梵文的文学和诗歌等都是如此。但我把它想象成一种压缩。这是最好的,当你想到代码时,就像我编写更多程序时,我有种感觉,哇,诗歌基本上就是自然语言的压缩。它能够以最简洁的形式描绘世界,我认为这就是一种世界模型。
因此,我在三十多岁时开始大量接触乌尔都语诗歌。我在海得拉巴长大,那里饱含着乌尔都语诗歌的气息。现在,我深爱它。但即使你知道的美国诗人、英国的浪漫主义者、德国人,他们都令人着迷。所以至少我不会说我很了解诗歌,但我至少对人类思维的能力,压缩思维,无论是在代码还是诗歌里,都深感神奇。
Nicolai: 哇,那太棒了。最后一个问题,Satya,我们有数以万计的年轻人在听这个。你对年轻人的最佳建议是什么?
Satya: 我会说最好的建议,对于每个刚起步的人,我自己接受的一个重要启示就是:不要等到下一份工作才开始尽力做到最好。这意味着,不论你手头的工作是什么。
例如,我在微软的工作中,我从未觉得需要晋升才能感受到更多的满足或成就感。我总觉得自己非常幸运,我拥有的这份工作就是我所能做的最好的工作。我并不是说你不该有野心,不应该为你的下一个晋升努力,不应该为自己争取或者让他人支持我们。这些都是必须做的。
但同时,我的建议还包括:全情投入到当前的工作中,用你全部的热情和能量去挑战,尽可能地扩大工作的范畴。我想,回顾过去,我从未将自己的工作局限于狭窄的范围内。而那个,我认为,这不仅让我在当下感到非常满足,也为我赢得了下一份工作的机会。这或许是我想要留给大家的一条建议。
Nicolai: 哦,我认为没有人能比你做得更好了。所以,非常感谢你能来参加这个节目。祝你一切顺利,你知道,一切都是最好的。
Satya: 谢谢你,Nicolai。衷心感谢你,能参与此次非常令人愉快。
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