6月15日消息，CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）在X上发布长帖，阐述他对AI时代企业形态的判断。核心论点是：企业的竞争力不在于选到哪个前沿模型，而在于能否把自己的知识、工作流和学习循环留在内部，形成人和AI共同复利的系统。
人力资本和token资本
纳德拉把企业未来的资产拆成两部分：人力资本（员工的知识、判断、关系、创造力和模式识别能力）和token资本（公司自己构建和拥有的AI能力）。
他认为，token资本增长不会让人力资本贬值，反而会让人力资本更值钱。他的理由是：人设定目标、跨领域连接线索、建立关系、识别真正重要的模式；没有人的方向，算力只会原地打转。
他写道，企业可以把一个任务、甚至一个岗位的一部分工作交给AI，但不能把学习本身外包出去。未来企业的能力，不是选到某个最强模型，而是在模型之上搭出一个人和AI共同复利的系统。
控制权测试：换掉通用模型，企业经验不能丢
纳德拉提出了一个判断标准：一家公司应该能够替换掉某个通用型模型，而不会丢掉自己学习系统里沉淀的经验。他称这是AI时代企业控制权和主权的测试。
他列出的具体做法包括：
把工作流、领域知识和积累的判断转化成可以随使用改进的AI系统用私有评测衡量模型是否在企业真正关心的业务结果上变好，而不只是看外部测试评分基于内部真实工作轨迹建立训练和反馈环境，让模型在真实业务中持续变强用知识库让机构记忆可查询，也让token使用更高效
纳德拉把这个循环称为企业新的IP，比喻为一台\"爬坡机器\"：每一次被改进的工作流都会生成更好的训练信号，进一步加速企业独有隐性知识的积累。他认为，早建立这套系统的公司会获得难以复制的优势，无论后来出现什么新模型。
\"没有人希望所有价值只流向少数模型\"
纳德拉在帖中写道，没有人希望看到每个行业、每家公司都把价值让渡给少数几个\"看见一切、吸收一切\"的模型。如果所有价值只流向少数模型，政治经济体系不会接受。一个掏空整个行业的AI未来，不会拥有社会许可。
他把这件事和全球化第一阶段做类比：表面上GDP数字可能不错，但产业空心化和就业转移是真实发生的，后果至今仍在。他的说法是，不要让少数AI系统捕获几乎全部经济回报，而各行业的知识在不知不觉中被商品化。
他给出的优先级是：打造前沿生态系统，而不只是前沿模型，让每个组织都能拥有编码自身机构知识的学习循环。
纳德拉同时也在阐述微软的平台定位
纳德拉在帖末写道，他成长于\"平台应该让外部创造的价值大于平台内部捕获的价值\"这种理念中，相信每家公司都应该能够持续创新、建立自己的价值。
微软当前的AI商业化路径，比如Copilot、agent框架、Azure上的私有数据和工作流集成，与这篇长帖描述的架构方向一致。纳德拉没有在帖中提及具体产品，但他所描述的\"企业自建学习循环、保留控制权\"的框架，也是微软向企业客户销售AI平台时的核心叙事。（易句）
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