模型可以震撼人，但产品才能留住人：微软CTO谈AI时代的真实价值

最关键的是——有人愿意为它付费，哪怕是时间、注意力或数据。

这一点，尤其值得所有 AI 方向创业者警醒。

现在的市场上，" 模型堆叠 " 已经不是稀缺能力了，真正稀缺的，是产品思维和落地能力。你要把 AI 的能力，装进一个有人愿意用的壳子里，还要不断优化壳子的每一个细节。

这就要求团队必须 " 下沉 " 到场景里，不只是让技术跑通，更要让用户留下来。" 你不能等别人成功后再去模仿，那时候机会已经消失了。"Kevin 说，" 现在的正确打开方式，是带着信念快速出手——上线、观察数据、听反馈、迭代。只有在实践中，你才知道你相信的东西是否站得住。"

这句话，不是技术建议，而是产品哲学。

大公司与创业者，走的是两条路

Kevin Scott 很坦诚。他并不讳言微软拥有的资源优势，也不回避一个现实：AI 浪潮带来的红利，并不只属于初创公司。

这话听上去像在为大厂说话，但他的下一句话，立刻扳回了分数：" 我们没有足够的想象力去独占所有创新。必须有一个多元的生态，让无数人从不同角度去探索 AI 的可能性。"

在他看来，微软的角色，是修路铺桥——而不是一家家替你盖房子。

这不是客套，而是事实。微软有基础设施、全球用户和资金，但在探索新场景、新模式、新用户习惯这件事上，他们清楚知道：" 我们需要别人帮我们看到我们看不到的地方。"

这正是 Kevin 强调多元生态系统不可或缺的原因。

在过去的每一轮技术周期里，无论是互联网、移动、云计算，真正具有颠覆性的创新，往往不是大公司 " 提前预测 " 出来的，而是来自边缘。

比如：

是在 2008 年经济危机最严重的时候，由两个年轻人 " 把气垫床放进产品形态 " 而来的；

是两个 20 出头的兄弟，看到了开发者在接入支付 API 上的痛苦，才做出一行代码完成收款；

而 、Figma、、、 ……我们都知道，它们不是从谷歌、微软、亚马逊的内部孵化器里诞生的。

Kevin 提出一个简单却被忽视的观点：" 很多 AI 创业者想做平台、做底层，结果跟大公司直接撞车。其实他们真正应该问的是：我有没有一个更敏锐的洞察，更快的执行力，和更真实的用户触感？"

是的，初创公司最大的优势，从来不是资源，而是角度。

大公司拥有规模、算力和分发渠道；

初创公司拥有速度、灵感和敢于犯错的勇气。

在当前 AI 生态中，这种分工并不对立，反而互补。

Kevin 说他本人也投资了不少 AI 公司。他不是为了财务回报，而是想保持对新生态的真实触感——看看那些在一线做产品的人，是怎么构建思维的，怎么做决策的。

他说：" 你不能在一家公司会议室里就搞懂整个市场。你得下沉到最小单位的实验室、团队和客户反馈中，才知道未来到底长什么样。"

这也是为什么他在内部强调的一句话是：" 我们要拿着手电筒，照向别人还没照过的地方。"

这句话说得非常微软，也非常创业者。

它既提醒了大公司不要失去探索精神，也鼓励了小团队去走那些未被定义的路径。

在 Kevin 的认知里，AI 这次不是 " 一场战争 "，而是一场探索竞赛。

不是看谁跑得快，而是看谁先看见机会、并把它产品化出来。

Agent，会重塑软件交互

几乎每一个认真思考 AI 未来形态的人，都会在某个时间点停下来，问自己一句：

"Chat 是终点吗？"

Kevin Scott 的答案是否定的。他给出的替代词，是这个未来感极强的概念："Agent（智能代理）。"

Chat 确实是这波 AI 浪潮中最成功的交互形式，但它更像是一个中转站，是我们通向下一代人机关系的 " 训练轮 "。

Agent 则是终局之一。

Kevin 是这么解释的："Agent 的意义在于：它理解你想让计算机做什么，并且可以自己去执行，不需要你像过去那样，一步步用图形界面操作。"

一句话概括就是：你不再点击按钮，而是发出任务。

过去 200 年，我们与计算机的交互方式几乎都围绕 " 输入指令→执行操作 " 展开。哪怕是图形化界面，其本质依然是菜单 + 点击。

而在 Agent 主导的未来，交互方式会彻底反转：

你不再需要知道工具怎么用；

你只需要告诉 AI 你要什么，它替你去完成；

它会记住你、理解你、适配你。

Kevin 举了个特别生活化的例子：" 我希望看到这样的 Agent：早上五点你还在睡，它已经帮你整理好夜里收到的所有重要邮件，起床时，它会把最关键的三封用你熟悉的语气草拟好回复，等你喝完咖啡时，点一下就能发出去。"

这不是幻想，而是明确的产品路线图。

他认为，真正的 AI 产品不是 " 能回答你一个问题 "，而是 " 能完成你一个任务 "。而让 AI 完成任务的关键，就在于：它是否能持续记住你说过的话、做过的事、偏好的风格——这就是 Agent 和 的核心区别：

Agent 有记忆、有任务感、有连续性。

回到现实，当下很多 Agent 产品还处在早期。它们看上去已经能 " 做很多事 "，但背后依然是一次次 " 无记忆调用 "，每轮对话都从零开始。

Kevin 说：" 现在的 Agent 太‘事务性’了，像是在刷一次性任务，而不是协作伙伴。"

但这正是未来 12 个月内最值得期待的突破方向。

包括 、GPT、 在内的多个主流模型团队，都已将 " 长期记忆 " 能力作为核心研发目标之一。因为他们知道，一旦 Agent 具备了长期记忆，AI 的产品形态将从 " 助手 " 跃迁为 " 同事 "。

更重要的是，这场跃迁不是遥远的未来，而是创业者可以参与构建的现在。

你不必打造出一个能自我进化的超级 AI。你只需要找到一个刚需的高频场景，设计一个能 " 记住任务上下文 " 的 Agent，让它帮人完成某个具体环节——这就是产品。

从 " 能对话 " 到 " 能执行 "，从 " 你教它 " 到 " 它懂你 "，这个跨度，就是下一波 AI 产品爆发的临界点。

而我们今天所用的所有 AI 工具——无论多智能，只要不能长期记住你，它们就还停留在第一代。

程序员，正在变成产品建筑师

在 Kevin Scott 的访谈中，有一句话让无数工程师动容：" 未来五年内，95% 的新增代码都将由 AI 自动生成。"

这话听起来夸张，却并不遥远。

我们已经看到趋势在快速成型：微软自家的 每月调用量突破数十亿次，开发者从抗拒到依赖，只用了不到两年。

你在写代码，其实 AI 已经在帮你 " 预写 "。今天是函数补全，明天就是业务模块自动搭建。

Kevin 说，这不是小修小补，而是一种抽象层级的抬升。" 我们曾经从汇编语言迈入高级语言，从手写 HTML 进入前端框架，现在，我们正从写代码进入写指令的时代。"

在这个新范式里，" 程序员 " 的角色正发生微妙转变。

从执行者→提示词设计者→系统架构师→产品建筑师。

而真正的竞争力，也正从 " 谁写得快 " 变成了 " 谁想得清 "。

我们开始看到两个世界并行展开：

在开发者世界，工具越来越聪明，AI 开始承担 " 写 " 的工作，人更多负责 " 构建愿景 "；

在产品世界，需求越来越复杂，用户不再满足于简单 " 能用 "，而是追求 " 好用、合适、顺手 "。

这时候，一个新能力变得前所未有地重要：" 产品直觉。"

Kevin 没有说 " 未来不需要工程师 "，相反他认为：顶级工程师会更吃香，但原因不再是会写底层代码，而是能用最好的工具、搭最合理的结构、解最复杂的问题。

而这套能力，恰恰是 AI 短期内替代不了的。

他举了一个微软研究院内部的例子：

" 我们用 AI 工具自动还技术债。结果发现它们不仅能读懂旧代码，还能自动重构、替我们规避历史遗留问题。"

这让很多工程负责人感到震撼——曾经 " 只能靠人 " 处理的技术债，居然可以交给 AI 扫尾。

你可以想象这个画面：

一位产品经理通过自然语言写出用户需求；

AI 自动生成一版初始原型；

工程师验证架构安全、优化边界逻辑；

整个过程可能只用一半人、一周时间。

这不是未来，而是很多公司今年正在构建的现实。

Kevin 甚至说，他最期待 AI 的一个价值，是 " 打破技术债的零和悖论 " ——以前为了速度牺牲架构是无奈，现在有了 AI，也许我们终于可以 " 边快边稳 "。

这意味着什么？

意味着未来的团队结构会发生根本变化。

开发团队更小但更强；

工程师将更多参与产品设计与用户研究；

那些靠 " 重复造轮子 " 存在的中层职位将逐渐消失。

真正留下来的，是能看清全局、定义方向、设计系统的人。

而这个人，未必是传统意义上的 "CTO"，可能是一个极强的产品人，也可能是懂 AI 的人类学家。

因为，当 AI 承担更多技术执行工作时，定义问题本身，就变成了核心能力。

你走得够快吗？

整场对话的主持人问了 Kevin 一个简单的问题：

" 你觉得我们现在走得够快吗？"

Kevin 想都没想，说：" 不够。"

他说这句话的时候，没有批评谁，也没有表达愤怒，他只是陈述了一个现实：

" 我希望数十亿人能触及这些 AI 工具，像水电一样触手可及。可现在，我们还太慢了。"

在 Kevin 看来，AI 已经具备了改造教育、医疗、气候、城市治理这些基础民生领域的能力。真正的问题，不是技术有没有准备好，而是社会有没有准备好。

这句话很重。

因为它一方面承认了 AI 的力量，另一方面也指出了一个现实的悲剧：太多资源，被困在流程、制度和观望里。

尤其在一些传统企业或政府场景中，我们看到 AI 试点被视为 " 项目 "，而不是 " 工具 "；被用来 " 展示创新 "，而不是 " 解决问题 "。

Kevin 说，他最希望看到的变化，不是在模型参数上，而是在人心状态上。

" 我希望每个孩子都知道，这些工具是为他们而生的，而不是为某些公司、某些行业准备的。"

这是一个大公司的 CTO，最像一位教育者的时候。

回到我们自己。

你是不是也曾被这个问题困扰：

我是不是太慢了？

我是不是还没想清楚要做什么？

我是不是在看别人做，而自己什么都没做？

Kevin 的建议，其实从头到尾都在说一件事：

别再等了。

等大模型成熟、等基础设施更稳、等行业标准明确、等公司流程调整……这些 " 等 "，如果你熟悉技术周期历史，你就会知道：它们永远不会真正等你。

所有在风口期起飞的项目，都不是 " 等明白了再做 "，而是 " 做着做着就明白了 "。

所以，他才反复强调三件事：

不要沉迷技术本身，回到产品价值；

不要等别人试完了再抄，早动手，快试错；

不要以为自己太小，生态的爆发往往来自边缘。

他说：" 我们要做的，不是预测未来，而是让它更早到来。"

你可能做不出 GPT，也做不出 。但你可以做出一个产品，让某个行业的某一群人，每天的工作方式发生改变。

你可以不是模型的造物主，但你可以是新习惯的发明者。

而这，才是真正属于你的机会。

正如 Kevin Scott 所说："未来不是属于最聪明的团队，而是属于最快试错、最快落地产品的人。"

你，是那个可以驾驭 AI 浪潮的人吗？

参考资料：