当名人们习惯于在社交媒体账号上用简短的话语分享个人观点，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）走起了复古路线，于12月29日开设了一个名为sn scratchpad（意为萨提亚纳·德拉的便签本）的个人博客，以长文章的形式分享他对AI未来的思考。 纳德拉在博客中的首篇文章名为“展望2026”，主要聚焦于AI的定位、技术边界，以及 AI应如何影响社会等内容，也间接回应了外界对AI生成的低质量内容泛滥的问题的不满。 纳德拉首先分享了自己对AI发展阶段的看法。他认为虽然AI的发展“仍然处在马拉松的起步阶段”，但是人们已经走过了“噱头炒作”的阶段，开始更关注“大规模的技术落地”。 现实中，AI确实正在变得无处不在。根据微软AI for Good Lab发布《2025年人工智能普及报告》，全球已有跨越十亿人以各种方式使用AI。但是当下对AI的讨论很难说摆脱了噱头和炒作，夸张信息的传播和误导依然广泛存在。同时，人们对AI也几乎完全缺乏共识，“AI泡沫”在过去一年里一直是让经济学界和投资者忧心忡忡的话题。 纳德拉还致敬了乔布斯提出的“脑力自行车”概念。乔布斯曾在访谈中说，地球上各种不同物种比拼移动速率和消耗热量的比例时，人类排名倒数。而当人类骑上了自行车，就成为了遥遥领先的第一名。人类的伟大在于能利用工具，而个人计算机是头脑的自行车。 纳德拉认为，AI同样应视为“脑力自行车”这一概念的延伸，它是赋能人类潜能的支架，而非取代人类的工具。然而，这一论点同样听上去缺乏说服力。AI对人类的赋能还有待于进一步探讨，但AI能取代相当多的人类工作是已经发生的现象。 日前的采访中，“AI教父”杰弗里·辛顿表示，AI的进化速度惊人，其影响范围正从呼叫等岗位迅速扩展至更多白领工作。2026年，AI将取代更多岗位，引发新一轮失业潮。麦肯锡全球研究院则预测，到2030年，AI可能取代全球4-8亿个工作岗位，但也将创造1.3-2.3亿个新的工作机会。 纳德拉还提出，人们需要跳出 “低质内容（slop）vs高端技术（sophistication）”的争论，构建一种全新的 “心智理论” 平衡框架，让人类在社会交往中能够“以这些新型认知增强工具为依托开展互动”。 这一说法似乎是在回应人们对互联网到处充斥着AI生成的低质内容的不满。在2025年底，韦氏词典宣布"slop"当选2025年的年度词汇。slop原本的含义包括软泥、残渣、垃圾等，而在2025年，这个单词频繁出现在AI话题的讨论中。无论是AI生成的视频，图书、广告还是文章，都被冠以slop的统称。 微软自身同样是slop制造者。依托于ChatGPT运行的Copilot目前被强制安装于在 Windows系统，edge浏览器及其他消费级产品。不过用户普遍对这款插件生成的内容质量并满意。甚至有人评论说纳德拉这篇文风僵硬，用词抽象的博文说不定就是用Copilot修改的。 纳德拉的另一个观点是，在2026 年，AI的发展将从 “单一模型” 阶段，迈向能够 “赋能现实世界” 的 “系统化” 阶段，并需要依托 “精细化的工程技术”，才能挖掘出AI的实际价值。 这段话或许可以理解为纳德拉在描绘未来微软AI产品的愿景。在当下，尽管Copilot被称作“新一代创作工具“，但在实际使用中它更像是一个需要反复调试的半成品。普通用户如果想让Copilot发挥些许作用，往往需要具备关于提示词的专业知识，或者借助第三方工具。 实际上，在几周前，纳德拉就向Copilot团队发出了一封措辞严厉的邮件，直言Copilot和Gmail及Outlook的“整合不达标”，而且智能水平不够。而在纳德拉开通博客的12月29日，有消息称纳德拉决定将部分商业管理职责交给新任商业CEO贾德森·阿尔托夫，自己将深入一线技术团队，亲自推动技术优化。 或许是发现自己面对局面并不轻松，纳德拉一边操刀技术整改，一边写博文，呼吁大众跳出“AI生成垃圾”这一评判方式，更多去关注这项新兴技术的久远价值。 这篇博文发布后，纳德拉对于AI未来的“画饼”并没有引起多少讨论，但是他对于AI生成垃圾（slop）堪称避重就轻的态度倒是引爆了无数饱受Copilot折磨的用户的怒火。不少声音认为用户不应为AI产品的劣质内容买单。 因为注意到纳德拉似乎非常讨厌slop一词，网友们还开启了一系列玩梗，将微软（Microsoft）改名为微渣（Microslop），甚至连新logo也一并P好了。在X、Reddit、Facebook等各大平台上，微渣（Microslop）一度成为网络热词，网友纷纷表示以后就叫这家公司微渣了。 目前来看，纳德拉的博客写作可以说是出师不利。公众对于AI这项技术的种种不满与企业愿景之间的差距，或许只能依靠技术的持续进步来弥合。 当我回顾过去一年，展望新的征程，我想2026 年将毫无疑问是AI发展的关键一年。没错，又是关键的一年。但这一次，有几个显著的不同之处。 我们已经走过最初的技术探索期，进入了大规模的技术落地阶段。我们开始区分AI的 “噱头” 与 “实质”。如今，我们对这项技术的发展方向有了更清晰的认知，但同时面临一个更艰巨、更重要的问题：怎么引导AI对世界的影响？ AI的发展仍处在一场马拉松的起步阶段，未来尚有诸多变数。当前，行业正面临 “模型能力过剩” 的困境。技术能力的迭代速度已经远超我们将其转化为现实价值的应用能力。为应对这一问题，我们仍需在以下几个方面找准方向： 第一，我们需要发展 “脑力自行车” 这一理念，将AI定位为赋能人类潜能的手脚架，而非替代人类的工具。重要的不是某个模型的能力有多强，而是人们如何运用这些技术去实现目标。我们需要跳出 “低质内容vs高端体验”的争论，构建一种全新的 “心智理论” 平衡框架。在这个框架下，人类在社会交往中能够以这些新型认知增强工具为依托，更好地实现自我价值。这是我们在产品设计领域必须探讨并解答的核心命题。 第二，要让AI真正影响现实世界，我们的发展重心必须从 “模型” 转向 “系统”。在实践中，我们积累了持续推动模型能力指数级增长的经验，也深刻认识到模型存在性能短板。未来，我们需要搭建更完善的技术架构，整合协调多个模型与智能体的协同运作，完善记忆与权限管理机制，实现丰富且安全的 工具调用功能。要让AI在现实世界创造价值，就必须持续提升工程落地的精细化水平。 最后，我们需要就如何将这项技术推广至全球并解决人类与地球共同面临的挑战进行谨慎的决策。AI要想获得社会的广泛认可，就必须创造真实的价值。我们将稀缺的能源、算力与人才资源投向何处，将直接决定技术的发展走向。这是一个需要凝聚社会共识来推进的技术议题。 归根结底，衡量AI发展的最有意义的标准在于它能否为我们每个人创造福祉。和所有技术与产品的发展一样，这注定是一个充满探索与试错的过程。纵观计算机技术的发展史，其核心始终是赋能个人与组织以实现更大的价值，AI的发展也必须遵循这一轨迹。若能做到这一点，AI必将成为计算机技术发展史上，一股具有划时代意义的变革浪潮。这正是我期望我们能在2026年以及更远的未来共同奋斗的目标。