微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉近日在接受Axel Springer CEO马蒂亚斯·多普夫纳采访时坦言，微软庞大的企业规模已成为其在AI竞赛中的'巨大劣势'。纳德拉指出，与初创公司相比，微软复杂的层级结构导致决策缓慢，产品开发需要跨越层层审批，难以适应AI时代的快速创新节奏。为应对这一挑战，他提出企业必须完成从'自以为是'到'求知若渴'的心态转变，并给出了成功采用AI的四个关键步骤。
纳德拉在采访中详细剖析了微软在AI时代面临的结构性挑战。他观察到，初创企业通常由科学家、工程师和基础设施专家组成精干团队，大家围坐在’一张小桌子’旁即可完成从创意到落地的全过程，决策往往在瞬间产生。这种扁平化结构使初创公司能够快速迭代产品，适应市场变化。[1][2]
相比之下，微软内部拥有多个部门领导和复杂的层级结构，产品开发需要跨越层层审批。纳德拉坦言：'在微软，我有三个部门主管分别负责产品、科学和基础设施这三件事。'这种结构上的差异，直接导致了巨头在响应速度上难以企及初创公司。[3]
为破解这一难题，纳德拉透露他现在会利用周末时间专门研究初创公司的运作模式，试图解开小团队高效创新的密码。他表示，微软的规模减缓了人工智能的发展，这促使他深入研究初创公司是如何构建人工智能产品的。[1][3]
面对AI时代的挑战，纳德拉强调企业必须摒弃旧有的成功路径。他提出，大型组织必须完成从’自以为是’（Know-it-all）到’求知若渴’（Learn-it-all）的心态跃迁。这意味着管理者需要具备’空杯心态’，主动’忘却’（Unlearn）那些曾经带来成功的经验，否则过去的护城河可能成为今日的桎梏。[1][2]
针对企业AI落地的高失败率，纳德拉给出了严厉警告：'如果将AI项目仅仅视为一次传统的IT系统升级，那么项目注定会失败。'他认为，企业必须从底层逻辑开始重构，并提出了成功采用AI的四个关键步骤：
纳德拉还特别强调了同理心（Empathy）和情商在AI时代的重要性，认为这是技术之外不可或缺的软实力。他指出，要在人工智能时代蓬勃发展，领导者必须摒弃过去的成功经验，并采取’学习一切’的心态。[1][3]
纳德拉的这番言论反映了科技行业对组织结构的重新思考。外媒报道称，纳德拉发表这番言论之际，许多大型科技公司——从Meta到谷歌再到亚马逊——都在以速度为名，积极削减中层管理人员。这反映了硅谷更广泛的转变，即层级森严的组织结构越来越被视为快速产品决策和人工智能实验的障碍。[1]
与此同时，纳德拉还透露了AI行业面临的其他挑战。他表示，人工智能行业发展瓶颈并非算力，而是电力和数据中心空间不足，‘行业内有大量的人工智能芯片目前被积压在库存中无法投入使用’。微软的问题不在于芯片的供应，而是能否以足够快的速度完成基础设施建设，并使数据中心接近最佳性能。[2]
在企业AI战略方面，纳德拉强调企业应构建自己的’AI工厂’，核心是利用Microsoft 365 Graph（知识图谱）将企业内部的非结构化资料（邮件、文件、会议）语义化，释放长久以来丢失的隐性知识。他认为，知识图谱将成为’杀手级’应用，企业需要思考’如何构建属于你自己的AI工厂’，而非仰望别家的AI系统。[3]