4萬億美元“大象”，微軟如何優雅起舞？全球祺

英特爾與IBM等同時代巨人已經麻煩纏身，誕生50年的資深中型微軟，還在變得更加強大。副總

8月初，裁張微軟的公司公司市值突破了4萬億美元，成為繼英偉達之后，將急劇收第二家達成此成就的微軟科技公司。

張一鳴回溯自己在微軟短暫的全球祺工作經歷時，曾對媒體說：“（微軟）沒有什么不好的資深中型東西，就是副總比較無聊，基本上我可以半天工作，裁張半天看書。公司公司沒有很多有挑戰的將急劇收事情，所以那段時間看了很多書。微軟”

但往往，改變世界的是無用之用。2019年，微軟拿出10億美元投資了OpenAI，幫助其探索生成式預訓練模型。

后來的故事大家都知道了。OpenAI引領了新一輪人工智能浪潮，微軟后續又追加了超過120億美元，為其提供資金與算力。借助這項投資，微軟率先吃到了AI時代的巨大紅利。

從OpenAI延伸出的前沿技術，也在反哺和改造微軟的產品。增加了Copilot與Agent功能后，微軟最新操作系統Windows11的市場份額已經超過了上一代的Windows10。

今年8月底，《中國企業家》記者前往微軟在中國的北京總部。恰逢午飯時間，人群魚貫而過，但空氣安靜極了，員工的腳步不疾不徐。

工程師文化構成了微軟的底色。管理著全球最龐大用戶量的軟件應用和最大的電腦操作系統市場份額——全球大概每10臺電腦，就有7臺使用Windows系統——微軟需要不斷對產品進行升級、改造，以保持競爭力。 

何況，不斷有新興大公司，來挑戰微軟的陣地。不久前，字節跳動飛書CEO謝欣在接受媒體采訪時直言：飛書想做新時代的Office。 

從辦公軟件到搜索，從最大的云代碼協作平臺GitHub到云服務，從社交軟件到企業服務，從to B到to C的各個戰線上，甚至是硬件設備，這里的一切都在做舊時代與新時代的切割。

“過去一年，微軟發布的產品數量，可能超過了過去10年發布產品數量的總和。”微軟全球資深副總裁、Microsoft AI亞太總裁張祺告訴《中國企業家》。

2025財年（2024年7月1日～2025年6月30日），微軟Azure云業務收入超過750億美元，同比增長34%，單季度增速超過了亞馬遜云科技。雖然年收入仍然落后于亞馬遜云科技的1080億美元，但一些華爾街的分析師預測，第一名和第二名的位置交替不會太遠。

微軟還是全球最大的游戲廠商之一，僅次于騰訊。2023年，它以全現金形式收購了動視暴雪，代價是687億美元，該公司旗下擁有《使命召喚》《魔獸世界》等知名IP。

在微軟高層領導里，張祺是最了解微軟技術變革歷程的東方面孔之一。他在2002年加入微軟美國總部。2014年，他成為微軟全球合伙人并升任微軟（亞洲）互聯網工程院常務副院長。2018年，張祺被授予微軟全球杰出工程師，成為微軟中國首位獲此技術專家榮譽的工程師。

來源：受訪者

目前，張祺在亞洲領導Microsoft AI團隊，包括微軟Copilot、必應搜索、微軟廣告、MSN信息流、Edge瀏覽器、大數據平臺、企業智能代理、Agent Infra的產品，研發，和業務擴展。同時，作為微軟亞太研發集團CTO，他還負責制定集團的整體技術發展戰略，并推動“與中國共贏”合作和探索新的業務領域。

IBM前任CEO郭士納曾將帶領IBM的10年，總結為“大象會轉身”。在張祺的總結里，微軟對AI時代的理解和引領，更像是The Elephant Can Dance（大象能跳舞），并且是優雅地跳舞。張祺對《中國企業家》提到了三點：

第一，大公司不僅要能選對方向、選對賽道，最重要的是，要能快速迭代，甚至比初創公司還要快、還要堅決。

第二，要保持成長型思維。成長型思維的核心不是“know-it-all（了解一切）”，而是“learn-it-all（學習一切）”，不是自以為無所不知，而是保持學習的心態，以更加謙虛的態度去理解和判斷未來的技術、產品、商業布局，同時以更加開放、合作的態度去共建生態。

第三，等待創新是絕對不可能的，而且等待是非常危險的。你肯定會犯很多錯誤，但這些錯誤和你可能拿到的未來機會相比，或者和可能錯失的機會成本相比，都是微乎其微的。

張祺還看到了更深層次的變革。2023年初，他在微軟內部的一個戰略會上提出了“單人創業家思維”，即OPE（One-Person Entrepreneur）。

什么是單人創業家？

這個理念源于一個觀察：通過顛覆性創新技術，結合“單人+AI即團隊”的協作模式，可以實現前所未有的高效創新。它旨在探索并挑戰——在AI的賦能下，個體究竟能做到什么，以及將如何重塑未來的工作方式。在這種新范式下，每個人都可能成為一個創新引擎。

張祺說，現在很多公司都在用極少的人完成極高的產出，他們的ARR（年度經常性收入）增長非常快，商業閉環完全在線化，整個模式和傳統企業完全不同。OPE模式的核心價值在于：一個人加AI，可以無限放大個人的能力邊界，甚至重塑組織形態和商業邏輯。

張祺舉了一個例子：他團隊中的一位產品經理，從未寫過代碼。僅僅用了7天時間，花費5美元訂閱AI產品，做出了一個簡約版的Bing（必應搜索），還附帶了記憶功能。在傳統流程下，這樣的產品至少需要兩三個月、十幾個人、幾十萬上百萬美元的投入。

Not to compete with AI, but to compete with AI（把AI當隊友而非對手），這是張祺的核心觀點。

據《中國企業家》了解，如今在微軟，一些項目超過90%的代碼任務都由AI完成。張祺所帶領的團隊里，幾乎每個人都付費訂閱了包括Copilot、ChatGPT、Claude等頭部公司的AI功能——有人一年要為此花費數千美元。

張祺預測，未來創業，公司要么變得更大，要么變得更小。中間狀態的公司，正在極速收縮。

傳統的線性思維不足以解釋智能化帶來的改變，張祺建議科技公司以及每個人要具備“垂直思維”。“你要把自己‘放在未來’，再回頭看現在，用這種方式去對比過去，才能更接近正確的判斷。即使斜率不完全對，也不會偏離太遠。”

以下是《中國企業家》記者與張祺的專訪對話，有刪減：

微軟50年：一定要站在最前沿

《中國企業家》：微軟經歷過多個技術周期，比如PC時代、移動互聯網、云計算等。你在微軟工作了20多年，對這些轉型應該有很深的體會。是不是正因為經歷過這些周期的鍛煉，才更有能力應對今天的AI浪潮？

張祺：確實有很大的關系。微軟在PC和Office時代絕對是王者，微軟引領了整個PC浪潮，包括生產力工具，是上一波浪潮的核心推動者。

其實在移動領域，微軟在很長一段時間里也是引領者。Windows Mobile 6.0到6.5的時候（2008年和2009年），我還和Windows Mobile團隊有過很好的合作。那時候，我們的市場份額是百分之九十多，Windows Mobile在移動市場幾乎是絕對領先的。

但由于對Windows生態的過度依賴，微軟出現了商業模式的問題。因為Android是免費的，它和OEM手機廠商的關系突然發生了改變。我們當時沒有做出足夠的判斷，所以這種經歷給我們很多警醒：一定要站在最前沿。

云計算這一波，我們實際上趕上了“末班車”。我們開玩笑說，最后一剎那，微軟才真正踏上了正確的下一輪賽道。

我們在基礎設施上的持續投入，加上對生產力工具的提前布局，比如Microsoft 365，以及（各類產品）之間的協同配合，使得我們的企業云業務增速非常快。這一波投入奠定了微軟今天的發展基礎，也為我們下一輪在AI上的投資打下了根基。

在這個過程中，微軟CEO薩提亞·納德拉提出的Growth Mindset（成長型思維）非常重要。成長型思維的核心不是“know-it-all”，而是“learn-it-all”，不是自以為無所不知，而是保持學習的心態，以更加謙虛的態度去理解和判斷未來的技術、產品、商業布局，同時以更加開放、合作的態度去共建生態。

還有一個重要維度：在某個領域落后并不可怕，只要學習速度、迭代速度足夠快，敢于在正確的賽道上押注資源，長期投入，就能發揮人才、技術、產品、商業和生態優勢。

《中國企業家》：微軟面對AI浪潮，是會選擇激進式地跳入下一波技術變革，還是采取漸進式的改革路徑？你們的戰略思路是怎樣的？

張祺：我們對AI的擁抱和轉型非常快。我們開玩笑說，The Elephant Can Dance（大象也能跳舞），而且是優雅地跳舞。從我們跟OpenAI合作開始，到產品發布，微軟大概一年里發布的產品數量，可能超過了過去10年發布產品的總和。

來源：AI生成

從做代碼開始，比如說GitHub Copilot，再到對話，比如2023年發布（基于GPT）的Bing，對Microsoft 365的整個布局，以及Dynamics（客戶關系管理系統）、Security（AI優先的端到端安全平臺）、Azure、Windows、PC硬件，甚至Gaming（游戲業務），整個產品矩陣都代入了AI，包括Copilot by the Stack（技術棧，支持企業IaaS、PaaS等服務）。

在這樣一家50年歷史、二十多萬員工的企業里，能做到這種轉型，真是前所未有。我覺得甚至比初創公司還要快、還要堅決。

《中國企業家》：微軟的產品線非常龐大，你們怎么決定技術迭代的節奏？

張祺：首先，我覺得在AI的能力輸出上，我們看到了上游的趨勢。當智能可以像水和電一樣，它帶來的體驗改變、用戶價值提升、企業效率提升，包括生產力和生產關系的變革，是可以清晰看到的狀態。

所以，我們更希望的是，通過努力做創新的引領者，改變產品，改變服務，把能量賦能在產品里，通過云平臺賦能給企業客戶和開發者。這是一種“時不我待”的感覺。

創新是一個“水漲船高”的過程。你必須在最前沿引領變革方向，拿到足夠及時的反饋，判斷下一階段可能的分支點，盡早做技術判斷、戰略規劃，并且以強執行力推進。我想強調的是：AI一年，人間十年。

我們最近有個觀點叫“垂直增長”。如果你看最近AI的變革，從ChatGPT發布到過億用戶，到GitHub上的repo（代碼倉庫）獲得過萬星標，甚至一些AI初創企業，ARR過千萬美元，這個速度放在時間軸上，跟過去所有的創新相比，都是垂直的，不再是傳統的指數增長。

在這種垂直增長、快速變革的情況下，沒有任何一家公司，無論是大公司、資源型傳統企業，還是初創公司，都不可能被動等待創新。在AI這一波浪潮中，更沒有人可以說“等機會來了再行動”。

Agent將顛覆各種商業模式

《中國企業家》：你認為，現在基座模型的能力已經進化到邊界了嗎？

張祺：我覺得還沒有達到那個階段。Scaling Law（規模化法則）在很多維度上仍在延展。你可以看到，GPT-5 的推出是人工智能發展的重要節點，我們也在第一時間將其集成到Copilot、Azure 等核心產品中，實現同步發布。

我們有CoT，即Chain of Thought（思維鏈），現在又出現了一個CoD，即Chain of Debate（爭論鏈）。最近，微軟的Health團隊做了一個非常有意思的研究：它讓AI在多個維度上隨時調用最優模型，不受限制，并且讓它們扮演不同角色，通過幾步，最終拿到最優結果。測試結果非常驚人，甚至超過了人類最優秀醫生的水平。這就是CoD的威力：模型之間互相辯論，最終得出更優解，帶來了全新的可能性。

來源：受訪者

《中國企業家》：大模型與Agent的發展、演變邏輯，跟移動互聯網是不是非常不一樣？似乎不再是線性的？

張祺：跟移動互聯網相比，我覺得有一些共性。但這次最大的不同在于，正如我們剛才提到的Agent，很多創新的規模變化，包括交互方式的演進，都是基于智能體這種形式來拓展的。

舉個簡單的例子：人類在瀏覽網頁時需要看到非常漂亮、設計精美的頁面。Agent則不一定，它更關注信息獲取效率，效率成為最核心的價值。

再比如搜索引擎，人類可能需要查看10個鏈接，因為認知能力在單位時間內只能處理有限的信息，而Agent可以同時處理多個鏈接，并快速匯總信息。像AI Search、Copilot的Search，都在做類似的事情，它們正在改變整個信息獲取的方式。

我們再來看互聯網廣告。廣告是給人看的，還是未來是給Agent看的？如果是給Agent看的，那廣告的呈現方式又會是什么樣？這需要重新思考和演進。

再比如支付。中國的移動支付已經非常領先了，但當進入Agent與Agent之間的交互場景時，尤其是在大規模系統中，一個Agent可能會調用多個其他Agent，并進行價值傳導。你給一個Agent付費，它可能還要再給其他Agent付費，這種價值鏈需要層層傳遞。所有這些事情都需要重新設計和演進。

所以我認為，與移動互聯網相比，一個非常重要的維度就是智能體所帶來的“強智能化”。智能成為最核心的能力和價值體現，而且底層模型還在不斷延展，行業化的趨勢也越來越明顯。

《中國企業家》：這個趨勢對中國整個互聯網的影響已經開始了。

張祺：長期以來，中國憑借龐大的人口規模和勤奮務實的精神，在全球化進程中，在世界經濟中建立了制造業等多個領域的重要地位。后來進入“工程師紅利”階段，我們的STEM（科學、技術、工程、數學）學生數量龐大，推動了移動互聯網的發展。這不僅是網絡用戶規模的增長，更是因為大量的開發人員、研發人員、產品人員的參與，形成了強大的推動力。

但當進入AI時代后，拼的就不再是人力，而是算力、電力、能源和芯片。你不可能比一個Agent更刻苦，它可以全天候工作。當AGI或AI技術達到一定水平后，智能體的能力將足夠強。

在這種情況下，我們下一步要思考的是“數字人口紅利”。Agent可以被視為數字人口的代表。我們如何在擁有8個billion人口的基礎上，發展出8個trillion級別的Agent系統？如何進行規劃、引領、實施？如何構建其價值體系？甚至在整個社會經濟結構中，人類與AI之間的交互如何保障？如何把握住這波數字人口紅利的領先性？只有這樣，我們才能在全球勞務市場、全球價值體系、全球供應鏈中真正占據一席之地。

《中國企業家》：Agent的商業模式在哪里？還是像移動互聯網時期的廣告嗎？信息或者廣告，它究竟是給人看的還是給Agent看的？

張祺：我覺得廣告一定會是一個非常重要的商業模式，也是價值傳導和變現的重要方式。我們其實也在做很多嘗試，包括Results as a Service（RaaS）這樣的模式，以及其他多種探索。另外，我認為訂閱服務一定會成為另一個非常重要的維度。

《中國企業家》：但付費訂閱在移動互聯網沒有成為主流的商業模式。

張祺：訂閱服務從20美元到200美元，甚至到2000美元，它越智能，行業越精越專，它能帶來的價值就會越來越高。所以很大一部分價值就會傳導到服務里面去。

我們團隊里就有最強的工程師在樂此不疲地使用高價的付費工具，因為越強的人越能發現這些工具對他的價值。比方說98%的代碼都是AI寫的以后（我們團隊最近最創新的一個項目就是這樣），工程師就轉變成了架構師，能夠飛快地反饋，把生產效率提升到極致，所以這里面會出現“10倍工程師”甚至“100倍工程師”。

商業的本質還是在這里：比如說訂閱服務，以前的訂閱服務可能只是定義一種數字化服務，但未來可能會定義一種“數字員工”，把傳統的工作模式和其他體系結合起來。

未來“學科”可能會消失

《中國企業家》：是不是因為Agent或者因為AI能力的這種提升，你才會提出“單人創業家”這樣一個概念？還是你很早就意識到這是一個趨勢呢？

張祺：兩年半前，我提出了“單人創業家”的理念，當時像Agent，包括Coding Agent的一般泛化代理都還沒有出現。我提出大概8個月以后，山姆·阿爾特曼提出了類似的概念，叫“單人獨角獸”，他更強調的是創業結果。

人的大腦在做判斷時，非常擅長做回歸（regression），也就是說，我們回頭看過去發生的事情，用線性思維去描述、總結，這對人類來說是很自然的。但人的大腦非常不擅長判斷指數性增長，因為它沒法直覺地理解這種非線性變化。我們習慣依賴先驗規則和經驗，回顧過去，再基于此推測未來。

來源：AI生成

如果你想在指數性變化的環境中做出判斷，就必須采用一種完全不同的思維方式：強迫自己站在未來的視角回看今天，然后去預判可能發生的狀態。即便如此，指數性增長仍然極難預測。你一定會犯錯，但沒關系，關鍵是要有快速反饋機制，不斷糾錯。

基于這樣的思維方式，我之所以能預判“單人創業家”模式，或者說“人和AI的加成”會如何演進，就是因為抓住了幾個錨點。當“智能涌現”出現后，你會發現一件事：你可以問AI任何問題。即使你不會寫代碼，沒學過化學，AI也能幫你解決復雜的化學、數學問題。

在這樣的環境下，我形成了一個很強的理念：“Discipline（學科）”——也就是傳統意義上的“專業”將會消失。過去的軟件開發，需要程序員學習代碼、算法、計算機架構，經過多年訓練才能成為合格的開發者，還要細分前端、后端、設計、發布、用戶增長、運營等專業角色。但未來AI可以幫你完成大部分工作，這些專業壁壘會被抹平。

那么問題來了：在AI的加持下，一個人能做到的極限是什么？一個組織在這種環境下，會變成什么樣？這就是OPE模式的核心思維：一個人+AI=一個團隊。一個人可以完成過去需要一個團隊才能完成的事情，甚至做出更了不起的成果。

《中國企業家》：在大公司內部實踐“單人創業者”理念，會不會受到流程、榮譽體系等組織機制的限制？這種模式適合在大公司里落地嗎？

張祺：OPE里的E，更多是一種概念。Entrepreneur的精神，并不是說你一定要去創業才能完成這樣的一個閉環。E的核心是，你一定要以閉環的方式去完成一件事情，而這件事情可以在一個小組里完成，可以在大公司里完成，也可以在創業環境里完成，其實沒有什么關系，它更像是一種思維方式。

《中國企業家》：如果AI在創業中扮演越來越重要的角色，那人的價值在哪里？創業的主觀能動性還重要嗎？

張祺：人的作用會越來越大。只要一個人有想法，想做這件事，他可能只需要花5塊錢，就能調動近似微軟這樣的大公司需要花費幾百萬美元、兩三個月時間、十幾個人協調才能完成的資源，而且效果還更好。你想，這樣一種創造力的釋放是多么了不起！

《中國企業家》：未來還需要有“公司”這種組織形式嗎？

張祺：我5年前提出的：工作（work）會變成任務（task）。用英文來說，工作會被拆解成任務。但在過去，這種任務分發非常困難，需要人，需要經理，需要有經驗的人去把一個工作拆解并分配給個體員工——Senior分給Junior，上級分給中層，再逐級下發。

而現在，大模型最強的能力之一就是Reasoning and Planning（推理和規劃）。這意味著，工作可以非常容易地被拆解成任務，并自動分發出去，因為這種平臺可以清楚地理解供需關系，知道你要做什么，并自動匹配資源。

舉個例子，我大概在三五年前，給LinkedIn寫過一個很短的memo，認為他們未來應該是一個任務和人才的雙向匹配平臺，而不僅做簡歷的對接平臺。企業告訴平臺需要完成什么任務，簡歷告訴平臺有哪些人才，由平臺完成對接。未來，這個過程不僅僅是人與人的對接，還會包括數字員工（Digital Workers）的對接。

另外，原來我們講全職員工和兼職員工，未來這些概念都會被打破，最終都會變成“碳”和“硅”的融合體——人類員工帶著Agent，和數字員工交織在一起，形成新的工作形態。

再說專業領域，我剛才提到過，專業的邊界會越來越模糊，最終都會變成“全棧”。這里的全棧不僅僅是軟件開發的全棧，而是跨越化學、物理、生物、醫學、財務、HR等所有領域的全棧。

組織架構也會隨之改變。它的核心作用是幫助你更好地協調、更高效地完成任務。大模型的推理和規劃能力，會讓這種組織變得更加智能化、更公正、更全面、更高效。

《中國企業家》：Agent時代，CEO或創始人該如何管理員工？將來的工作會變成什么樣？

張祺：你一定要站在指數點上去回頭看，預判你將來的公司、你的組織、你的人才梯隊會變成什么樣。實際上是強迫自己站在指數點上往回看，翹起來然后往回看。

來源：AI生成

盡早變成AI原生的員工，能把碳、硅融合、把AI工具用到極致的員工的能力，會被極大地放大。所以一定要抓住培養、獎勵、留存、激勵這類員工。他們帶來的效果是非常不一樣的，可能不僅僅是在高科技行業，每個行業都會這樣，因為智能會泛化。

此外，在整個效率的理解上要有不同的視角。從人口紅利、工程師紅利到數字人口紅利，你一定要對將來的組織結構、生產效率、成本等方面有一個清晰的判斷。

微軟也發布了一個叫Frontier Firm（前沿公司）的概念，它講到了在不同的發展階段，人和AI、人和數字員工之間的交互方式是如何演進的——從輔助到平行再到領導。

《中國企業家》：這樣一個愿景距離我們還有多少年？

張祺：我覺得5年，對于AI來說，ChatGPT發布到現在就2年時間，5年算是很長的時間。

《中國企業家》：大公司與小公司的邊界在哪里？

張祺：從平臺層面講，模型訓練可能需要非常強的資本資源投入，可能只有少數幾家能做。但在大語言模型作為底座的智能技術層面，很多事情其實是可以由小團隊完成的。從底層的GPU Infra、新的AI Infra，到上層的千行百業，80億人都可以用自然語言進行創意創作、編程、協作，你很難再用傳統的“大公司VS小公司”的框架去定義未來的組織形態。

而且這種新的能力結構和網絡結構也在發生變化。以前我們理解的是大公司之間的交互、競爭，但現在可能是幾家超級公司（Super Company）在底層構建平臺，而在它們之下，是一個非常繁華的生態系統，由大量小公司組成，形成一種非傳統的網絡式組織結構。 

《中國企業家》：請你分別給職場中年人以及年輕人提一些建議。

張祺：對于有經驗的職場人，一定要盡快讓自己成為AI Native，要意識到在這種“碳基與硅基融合”的趨勢下，能夠更好地擁抱AI變革和智能涌現帶來的機遇與挑戰。這需要用Growth Mindset去學習、去改變，去擁抱這種變化。我想用一句英文表達這個理念：“Not to compete with AI, but to compete with AI”，意思是把AI當隊友而非對手。

對年輕人來說，使用這些AI工具是很自然的，但這反而帶來了一個挑戰：AI可能會迅速替代很多Junior Entry-Level （初級入門職位）的過程，他們可能會失去一段非常寶貴的學習機會。

過去，一個人從大學畢業，通常會先做Junior Developer，然后逐步成長為 Senior Developer，再到Principal，這個過程給了你很長的學習空間，讓你有時間積累經驗、技能和行業認知。但現在，AI的出現改變了這個路徑。

在這樣的環境下，你如何通過與AI的交互來學習，完成自己的進階，如何利用AI更快地了解行業知識，獲取需要多年才能積累的閱歷、經驗和專業洞察。如果AI無法完全替代某些學習環節，你又該如何用其他方式補齊？這是非常重要的，否則你可能會出現能力空心化，尤其是在那些需要深度專業能力的崗位上。

相比之下，職場中有經驗的人往往有很強的Muscle Memory（肌肉記憶），他們需要忘掉肌肉記憶，更新肌肉。這個過程非常痛苦，挑戰就在這里：如何做到Unlearn to Learn（忘學以求學）。

這兩類人面臨完全不同的挑戰和能力培養路徑，但有一點是共通的：所有人都必須學會擁抱AI，而不是被它取代。

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