作者： Satya Nadella ，微软CEO
编译：Yuliya，PANews
编者按：本文编译自微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）的最新见解。在文章中，纳德拉探讨了在AI驱动的经济下企业未来的发展形态。他指出，随着AI模型能力的不断进化，企业面临的核心挑战不再仅仅是使用何种数字工具，而是如何构建和积累“人力资本”与代表企业专属AI能力的“Token资本”。他强调，AI的介入不会让人的价值贬值，反而会因为人类的主观能动性而产生强大的复利效应。同时，纳德拉发出警告：我们不能重蹈全球化初期产业空心化的覆辙，任由少数AI模型吞噬所有价值；相反，全社会应该共同致力于构建一个繁荣的“前沿生态系统”，让每个组织都能掌控自己的知识产权和学习循环，从而在AI时代实现真正且持久的共赢。下面为编译原文：
如果没有生态系统作为支撑，任何前沿技术都是站不住脚的。
最近，我一直在深入思考AI驱动经济下企业的未来。
这一次的转型与以往任何一次平台变迁都截然不同。过去，我们利用数字系统来提升人力资本。而现在，我们首次能够在人类与数字系统之间建立起真正的认知循环。这极其颠覆认知，因为它彻底改变了我们对企业内部“工作”的根本定义。
真正面临考验的，不再是某种数字工具或系统的使用方式，而是当AI模型能够不断吸收人类和组织的专业知识并将其商品化时，组织将如何继续学习、构建IP、保持差异化并蓬勃发展。
每家公司都必须着手构建我所谓的“人力资本”和“Token资本”。人力资本包含了员工的知识、判断力、人际关系、创造力以及模式识别能力；而Token资本则是指企业所构建并拥有的专属AI能力。
值得强调的是，人力资本并不会随着Token资本的增长而贬值。相反，它只会变得更具价值！我相信，人类的主观能动性将成为Token资本增长的核心驱动力。人类将设定宏伟的目标，跨越不同领域建立联系，拓展人际网络，并识别出最关键的模式。如果没有人类的引导，算力只会在原地打转。
这意味着，真正的机遇并不在于挑选出最好的模型，而在于在模型之上构建一个学习循环，让人力资本与Token资本在其中产生复利效应。你可以将某项任务甚至某份工作外包出去，但你永远无法外包你的“学习”能力。企业的未来，就在于这种能够在人类与AI之间不断累积并放大这种学习循环的能力。
这要求我们采取一种全新的架构方法：让每家企业都能构建起随时间推移不断自我完善的智能体系统，同时依然牢牢掌控自己的IP。一家公司应该能够随时替换掉某个“通用”模型，而不会丢失其学习系统中沉淀的“公司元老级”专业知识。在未来的时代里，这是检验你是否真正拥有控制权和数字主权的关键“测试”。
企业需要将自身的业务流程、领域知识和积累的判断力转化为能随每一次使用而进步的AI系统。私域评估应当准确捕捉模型是否真正在对企业至关重要的业务结果上取得了进步（而不仅仅是看外部的基准测试结果！）。私有强化学习环境应该让模型在组织内部的真实数据轨迹中变得越来越强大。这样的知识库让企业内部的制度记忆变得可查询，也让Token的使用变得更加高效。
这种闭环循环将成为企业全新的IP。我把它比作一台“爬山机器”。而且与大多数资产不同，它具有复利效应。每一个被改进的工作流都会产生更好的训练信号，从而加速积累企业独有的隐性知识。无论出现什么新的独立模型能力，尽早构建这种闭环的企业都将拥有难以被复制的竞争优势。
我们任何人最不愿看到的，就是这样一个世界：各行各业的每一家公司都在将价值拱手让给少数几个吞噬一切的模型。如果所有的价值都只汇聚在极少数模型身上，政治经济体系根本无法容忍。社会也绝不会允许一个让整个产业空心化的AI未来。
回想一下在全球化第一阶段发生的事情吧：由于外包，整个工业经济被严重空心化。表面的GDP数据看起来很漂亮，但人们被剥夺工作岗位的痛楚是真实存在的，其后果至今仍在产生影响。我们绝不能让这种动态重演于AI时代——不能让少数AI系统攫取全部的经济回报，而眼睁睁看着整个行业的知识在不知不觉中被廉价商品化。
在我看来，我们的当务之急必须是构建一个前沿生态系统，而不仅仅是开发一个前沿模型，只有这样，价值才能广泛地流向每一家公司、每一个行业和每一个国家。在这个生态系统中，每一个组织都能拥有承载其制度知识的学习循环，并让其人力资本和Token资本不断产生复利。
这正是我成长过程中一直秉持的理念：平台所促成的外部价值应当远超其自身所截留的价值，并且每一家公司都能在平台上持续创新并创造属于自己的价值。
当这一切成为现实时，企业不仅将为自己创造价值，也将为周围的经济体注入活力。员工们会看到自己的专业能力得到放大，他们的判断力将融入系统之中，变得可复制、可扩展，由此带来的红利也将回馈给他们所在的企业和社区。
这正是企业为自身以及更广泛经济体创造价值的方式。这也是我们应该携手共建的、稳定的平衡点。
