美国当地时间周一，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉接受知名科技博主瓦伦·玛雅的简短采访。在这次对话中，纳德拉探讨了SaaS（软件即服务）的未来、AI智能体如何重塑商业格局，并对未来的技术发展趋势进行了展望。

以下为此次专访全文：

01 回应“SaaS已死”

问：网上广泛流传你曾提到“SaaS已死”，尽管这可能并非你的原意，但我仍希望你能解释，从SaaS到智能体的转变是如何发生的？

纳德拉：每次平台级变革都会带来核心应用架构的转变。回顾历史，关系型数据库的出现首次让我们认识到数据层与应用层可以分离。在此之前，ISAM数据库是直接嵌入到应用程序中的。后来，关系代数、SQL以及独立数据层的引入，使我们能够在此基础上构建更复杂的业务逻辑。随着网络等平台兴起，我们又经历了前端应用的重构，重新定义了业务逻辑的实现方式。

如今，我们正迎来一场应用逻辑领域的颠覆性变革——智能体的崛起。智能体突破了单一SaaS应用及其数据的限制，能够跨多个SaaS应用执行任务并协调意图。通过调用API并整合各种工具，智能体构建了统一的模型，来整合和利用多个SaaS应用的功能。

特别是对于那些以CRUD（创建、读取、更新、删除）为主的SaaS应用，其业务逻辑层正逐步转移到外部智能体中进行统一协调。例如，我现在通过Copilot处理销售事务，它会访问Dynamics CRM获取账户信息，同时从Office 365中提取相关数据，并将信息整合到Pages中共享。这种方式比直接使用CRM数据库更高效。实际上，我只需通过一个智能体就能完成所有操作，而这个智能体还能与其他智能体协同工作。这就是即将发生的变化。

02 不要畏惧模型的“幻觉”

问：我与一些AI从业者交流时，他们提到曾在一年前尝试过某个模型，但因为出现了“幻觉”现象便放弃了，再也没有尝试。这种现象似乎阻碍了他们的进一步探索。对此，你有什么建议？

纳德拉：这是一个常见且重要的误区。正如我之前所说，关键在于迈出第一步，找到一个适合部署模型的环境，并基于此制定后续战略。如果停滞不前，就永远无法达成目标。正如一位朋友曾告诫我的，“你无法通过看别人健身而变得健康。”因此，我的建议是，尝试当前最先进的模型，在最具挑战性的场景中测试，并从经济效益和实际应用的角度，开始大规模部署那些对你最有价值的模型。

如果担心“幻觉”问题，其实有多种方法可以有效规避。坦白讲，如果对大语言模型的潜在错误率感到顾虑，传统的机器学习模型也不失为一个稳妥的选择。如果你对那0.1%的出错率极为敏感，那么更应通过评估和优化工作找到最适合的解决方案，而非因噎废食。这种持续的探索和迭代，才是推动技术应用的正确路径。

03 保持竞争力的关键：敏捷适应

问：随着大模型逐步走向商用化，我们意识到，大语言模型的竞争力在于持续产出突破性成果的能力。随着技术的快速发展，你认为一个国家（如印度）该如何确保在未来技术领域保持竞争力？

纳德拉：这是全球各国共同面临的问题。关键在于，将即将商品化的技术或产品转化为更高附加值的形式，并在这些高附加值也逐渐商品化时迅速转型，找到新的增长点。

尽管许多人强调“护城河”或“独特优势”，但需要认识到，所有技术和产品都会受到挑战。然而，印度拥有巨大的潜力，其庞大的开发者社区、创业精神和广阔的应用市场，赋予了它独特的竞争优势。例如，快速发展的电子商务行业和一批走向全球的SaaS公司，正在重新定义商业模式。

未来，新一代SaaS公司将积极拥抱智能体技术，将其作为核心融入系统（如Copilot），并以此为基础调整商业模式。这不仅是巨大的机遇，也对现有SaaS巨头形成了冲击。

此外，在LLM领域，设计空间依然广阔。我们可以为特定行业开发专用模型，提供优化的解决方案，例如更高的计算效率和更低的延迟。通过挖掘这些创新机会，可以在技术栈的每一层持续推动创新。真正的竞争力在于敏捷适应的能力，以及不断探索和挖掘新技术增长点的决心与行动力。

04 未来五年内的技术趋势

问：刚刚体验了你们的Trellis，这让我对它的未来潜力充满期待。两年后，它会变成什么样？展望未来，你认为哪些技术趋势将引领潮流？

纳德拉：让我感到最兴奋的是，当某种模型架构取得突破时，它将对科学领域带来怎样的深远影响。以化学为例，人工智能模型在开发新材料方面展现了巨大的潜力。而谈到材料科学，我不禁联想到我们的数据中心。构建一个更加可持续的未来离不开材料科学的进步，因此，能推动化学、生物学等领域发展的人工智能模型，无疑是我最期待的方向。我认为，人工智能在科学领域的持续进步，以及量子计算的潜力，都将在未来五年内成为至关重要的技术趋势，它们或许将引领下一个重大技术飞跃。

05 给25岁自己的职业建议

问：将来招聘员工时，你是否会也会同时招聘他们所有的AI工作流建立能力？

纳德拉：这代表了一种全新的思维方式，可以比作一组协同工作的智能体。从实际操作来看，当你招聘一位数据分析师时，实际上也在间接获取他们所依赖的工具。我相信，不久的将来，智能体将会成为我们日常工作必不可少的工具，就像过去使用电子表格和文档一样。”届时，我们可能会看到有人带着一堆智能体加入团队。

在领导会议和团队管理中，我们积累了大量文档和基础数据。我现在使用一个非常高效的SharePoint智能体，它与我的工作无缝衔接，能即时提供所需信息，而无需切换到其他系统。 

问：假如你现在25岁，你会如何规划职业发展路径？又会采取哪些措施提升自己的技能？

纳德拉：在我看来，面对如此迅速且规模庞大的创新与变革，关键在于具备敏捷的试错与学习能力。以我自己和我们公司的经历为例，我们始终努力保持在技术前沿，并为即将到来的变革做好准备。并且，我们是同时探索多个前沿领域，让那些今天看似不可能的事情随着技术的发展逐渐变为可能。同时我们还需要不断优化已经构建的系统。

我认为，在AI时代，作为软件开发者，这种工作方式几乎是必不可少的。更不用说摩尔定律的加速了，技术性能每六个月甚至每三个月就翻倍，这样的速度是我们过去所未曾经历的。