微软 CEO 纳德拉最新长文：AI时代的公司未来，取决于这个“认知循环”

作者：Satya Nadella

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：微软 CEO 纳德拉罕见发长文警告 AI 时代的新危机。他认为如果所有价值都被少数几个大模型吃掉，政治经济根本不会容忍，就像第一轮全球化掏空了整个工业经济一样。企业必须建立自己的"token 资本"学习循环，把专业知识编码到 AI 系统里，否则就会被模型直接商品化。

我一直在思考 AI 驱动经济中企业的未来会是什么样。

这次转型与以往任何平台转型都不同。过去，我们用数字系统来增强人力资本。这是第一次我们可以在人与数字系统之间创建真正的认知循环。这是个令人费解的转变，因为它改变了我们对企业内部工作的概念化方式。

真正的问题不是某个数字工具或系统及其使用，而是在一个 AI 模型可以持续吸收人类和组织的专业知识并将其商品化的世界里，组织如何继续学习、建立知识产权、实现差异化并蓬勃发展。

每家公司都必须建立我所说的人力资本和 token 资本。人力资本包括员工的知识、判断力、人际关系、创造力和模式识别能力，而 token 资本则是公司构建和拥有的 AI 能力。

重要的是，随着 token 资本增长，人力资本不会变得不那么有价值，它只会变得更有价值！我相信人的主动性将是 token 资本增长的驱动力。人类会设定雄心勃勃的目标，跨领域连接点，建立关系，并识别最重要的模式。没有人类的指导，你只是让算力在原地打转。

这意味着真正的机会不在于选择最好的模型，而在于在模型之上建立一个学习循环，让人力资本和 token 资本复利增长。你可以外包一项任务，甚至一份工作，但你永远无法外包你的学习。企业的未来在于能够在人与 AI 之间复利这种学习。

这需要一种新的架构方法，让每家企业都能构建随时间改进的智能体系统，同时仍保留对其知识产权的控制。公司应该能够更换"通用"模型，而不会失去内置在其学习系统中的"公司老兵"专业知识。这是未来时代检验你控制权和主权的关键"测试"。

公司需要将其工作流程、领域知识和积累的判断转化为随每次使用而改进的 AI 系统。私有评估应该捕捉模型是否真的在对业务重要的结果上改进（而不仅仅是外部基准！). 私有强化学习环境应该让模型在组织内部的真实轨迹上变得更强。其知识库使机构记忆可查询，token 使用更高效。

这个循环成为公司的新知识产权。我把它想象成一台爬山机器。与大多数资产不同，它会复利增长。每个改进的工作流程都会生成更好的训练信号，这加速了公司独有隐性知识的积累。早期构建这个的公司将拥有难以复制的优势，无论任何新的单个模型能力如何。

我们任何人都不希望看到一个世界，每个行业的每家公司都在向少数几个吃掉所见一切的模型让渡价值。如果所有价值都只被少数几个模型获取，政治经济根本不会容忍它。社会不会允许一个掏空整个行业的 AI 未来。

想想第一阶段全球化发生了什么，整个工业经济因外包而被掏空。表面上 GDP 数字看起来不错，但流离失所是真实的，后果至今仍在感受。让我们不要把这种动态带入 AI 时代，让少数 AI 系统捕获所有经济回报，而整个行业发现他们的知识就在眼皮底下被商品化了。

在我看来，我们的优先事项必须是构建一个前沿生态系统，而不仅仅是一个前沿模型，这样价值才能在每家公司、每个行业、每个国家广泛流动。一个每个组织都能拥有编码其机构知识的学习循环，复利其人力和 token 资本的生态系统。

这就是我成长过程中形成的理念，平台在顶层创造的价值多于内部捕获的价值，每家公司都可以持续创新并建立自己的价值。

当这种情况发生时，公司将为自己和周围的经济创造价值。员工将看到他们的专业知识被放大，他们的判断成为系统的一部分，使其可复制和可扩展，收益归于公司和周围的社区。

这就是公司如何为自己和更广泛的经济创造价值。这是我们应该共同建立的稳定均衡。