目前，张祺在亚洲领导Microsoft AI团队，包括微软Copilot、必应搜索、微软广告、MSN信息流、Edge浏览器、大数据平台、企业智能代理、Agent Infra的产品，研发，和业务扩展。同时，作为微软亚太研发集团CTO，他还负责制定集团的整体技术发展战略，并推动“与中国共赢”合作和探索新的业务领域。

IBM前任CEO郭士纳曾将带领IBM的10年，总结为“大象会转身”。在张祺的总结里，微软对AI时代的理解和引领，更像是The Elephant Can Dance（大象能跳舞），并且是优雅地跳舞。张祺对《中国企业家》提到了三点：

第一，大公司不仅要能选对方向、选对赛道，最重要的是，要能快速迭代，甚至比初创公司还要快、还要坚决。

第二，要保持成长型思维。成长型思维的核心不是“know-it-all（了解一切）”，而是“learn-it-all（学习一切）”，不是自以为无所不知，而是保持学习的心态，以更加谦虚的态度去理解和判断未来的技术、产品、商业布局，同时以更加开放、合作的态度去共建生态。

第三，等待创新是绝对不可能的，而且等待是非常危险的。你肯定会犯很多错误，但这些错误和你可能拿到的未来机会相比，或者和可能错失的机会成本相比，都是微乎其微的。

张祺还看到了更深层次的变革。2023年初，他在微软内部的一个战略会上提出了“单人创业家思维”，即OPE（One-Person Entrepreneur）。

什么是单人创业家？

这个理念源于一个观察：通过颠覆性创新技术，结合“单人+AI即团队”的协作模式，可以实现前所未有的高效创新。它旨在探索并挑战——在AI的赋能下，个体究竟能做到什么，以及将如何重塑未来的工作方式。在这种新范式下，每个人都可能成为一个创新引擎。

张祺说，现在很多公司都在用极少的人完成极高的产出，他们的ARR（年度经常性收入）增长非常快，商业闭环完全在线化，整个模式和传统企业完全不同。OPE模式的核心价值在于：一个人加AI，可以无限放大个人的能力边界，甚至重塑组织形态和商业逻辑。

张祺举了一个例子：他团队中的一位产品经理，从未写过代码。仅仅用了7天时间，花费5美元订阅AI产品，做出了一个简约版的Bing（必应搜索），还附带了记忆功能。在传统流程下，这样的产品至少需要两三个月、十几个人、几十万上百万美元的投入。

Not tocompete withAI, but to competewith AI（把AI当队友而非对手），这是张祺的核心观点。

据《中国企业家》了解，如今在微软，超过90%的代码任务都由AI完成。张祺所带领的团队里，每个人都付费订阅了包括OpenAI、Claude等头部公司的AI功能——有人一年要为此花费数千美元。

张祺预测，未来创业，公司要么变得更大，要么变得更小。中间状态的公司，正在极速收缩。

传统的线性思维不足以解释智能化带来的改变，张祺建议科技公司以及每个人要具备“垂直思维”。“你要把自己‘放在未来’，再回头看现在，用这种方式去对比过去，才能更接近正确的判断。即使斜率不完全对，也不会偏离太远。”

以下是《中国企业家》记者与张祺的专访对话，有删减：

微软50年：一定要站在最前沿

《中国企业家》：微软经历过多个技术周期，比如PC时代、移动互联网、云计算等。你在微软工作了20多年，对这些转型应该有很深的体会。是不是正因为经历过这些周期的锻炼，才更有能力应对今天的AI浪潮？

张祺：确实有很大的关系。微软在PC和Office时代绝对是王者，微软引领了整个PC浪潮，包括生产力工具，是上一波浪潮的核心推动者。

其实在移动领域，微软在很长一段时间里也是引领者。Windows Mobile 6.0到6.5的时候（2008年和2009年），我还和Windows Mobile团队有过很好的合作。那时候，我们的市场份额是百分之九十多，Windows Mobile在移动市场几乎是绝对领先的。

但由于对Windows生态的过度依赖，微软出现了商业模式的问题。因为Android是免费的，它和OEM手机厂商的关系突然发生了改变。我们当时没有做出足够的判断，所以这种经历给我们很多警醒：一定要站在最前沿。

云计算这一波，我们实际上赶上了“末班车”。我们开玩笑说，最后一刹那，微软才真正踏上了正确的下一轮赛道。

我们在基础设施上的持续投入，加上对生产力工具的提前布局，比如Microsoft 365，以及（各类产品）之间的协同配合，使得我们的企业云业务增速非常快。这一波投入奠定了微软今天的发展基础，也为我们下一轮在AI上的投资打下了根基。

在这个过程中，微软CEO萨提亚·纳德拉提出的Growth Mindset（成长型思维）非常重要。成长型思维的核心不是“know-it-all”，而是“learn-it-all”，不是自以为无所不知，而是保持学习的心态，以更加谦虚的态度去理解和判断未来的技术、产品、商业布局，同时以更加开放、合作的态度去共建生态。

还有一个重要维度：在某个领域落后并不可怕，只要学习速度、迭代速度足够快，敢于在正确的赛道上押注资源，长期投入，就能发挥人才、技术、产品、商业和生态优势。

《中国企业家》：微软面对AI浪潮，是会选择激进式地跳入下一波技术变革，还是采取渐进式的改革路径？你们的战略思路是怎样的？

张祺：我们对AI的拥抱和转型非常快。我们开玩笑说，The Elephant Can Dance（大象也能跳舞），而且是优雅地跳舞。从我们跟OpenAI合作开始，到产品发布，微软大概一年里发布的产品数量，可能超过了过去10年发布产品的总和。

来源：AI生成

从做代码开始，比如说GitHub Copilot，再到对话，比如2023年发布（基于GPT）的Bing，对Microsoft 365的整个布局，以及Dynamics（客户关系管理系统）、Security（AI优先的端到端安全平台）、Azure、Windows、PC硬件，甚至Gaming（游戏业务），整个产品矩阵都代入了AI，包括Copilot by the Stack（技术栈，支持企业IaaS、PaaS等服务）。

在这样一家50年历史、二十多万员工的企业里，能做到这种转型，真是前所未有。我觉得甚至比初创公司还要快、还要坚决。

《中国企业家》：微软的产品线非常庞大，你们怎么决定技术迭代的节奏？

张祺：首先，我觉得在AI的能力输出上，我们看到了上游的趋势。当智能可以像水和电一样，它带来的体验改变、用户价值提升、企业效率提升，包括生产力和生产关系的变革，是可以清晰看到的状态。

所以，我们更希望的是，通过努力做创新的引领者，改变产品，改变服务，把能量赋能在产品里，通过云平台赋能给企业客户和开发者。这是一种“时不我待”的感觉。

创新是一个“水涨船高”的过程。你必须在最前沿引领变革方向，拿到足够及时的反馈，判断下一阶段可能的分支点，尽早做技术判断、战略规划，并且以强执行力推进。我想强调的是：AI一年，人间十年。

我们最近有个观点叫“垂直增长”。如果你看最近AI的变革，从ChatGPT发布到过亿用户，到GitHub上的repo（代码仓库）获得过万星标，甚至一些AI初创企业，ARR过千万美元，这个速度放在时间轴上，跟过去所有的创新相比，都是垂直的，不再是传统的指数增长。

在这种垂直增长、快速变革的情况下，没有任何一家公司，无论是大公司、资源型传统企业，还是初创公司，都不可能被动等待创新。在AI这一波浪潮中，更没有人可以说“等机会来了再行动”。

Agent将颠覆各种商业模式

《中国企业家》：你认为，现在基座模型的能力已经进化到边界了吗？

张祺：我觉得还没有达到那个阶段。Scaling Law（规模化法则）在很多维度上仍在延展。你可以看到，从OpenAI模型的发布来看，GPT-5这次更像是一个rather（迭代版本），它做了很多改进，努力在多个方向提升。

我们有CoT，即Chain of Thought（思维链），现在又出现了一个CoD，即Chain of Debate（争论链）。最近，微软的Health团队做了一个非常有意思的研究：它让AI在多个维度上随时调用最优模型，不受限制，并且让它们扮演不同角色，通过几步，最终拿到最优结果。测试结果非常惊人，甚至超过了人类最优秀医生的水平。这就是CoD的威力：模型之间互相辩论，最终得出更优解，带来了全新的可能性。

来源：受访者

《中国企业家》：大模型与Agent的发展、演变逻辑，跟移动互联网是不是非常不一样？似乎不再是线性的？

张祺：跟移动互联网相比，我觉得有一些共性。但这次最大的不同在于，正如我们刚才提到的Agent，很多创新的规模变化，包括交互方式的演进，都是基于智能体这种形式来拓展的。

举个简单的例子：人类在浏览网页时需要看到非常漂亮、设计精美的页面。Agent则不一定，它更关注信息获取效率，效率成为最核心的价值。

再比如搜索引擎，人类可能需要查看10个链接，因为认知能力在单位时间内只能处理有限的信息，而Agent可以同时处理多个链接，并快速汇总信息。像AI Search、Copilot的Search，都在做类似的事情，它们正在改变整个信息获取的方式。

我们再来看互联网广告。广告是给人看的，还是未来是给Agent看的？如果是给Agent看的，那广告的呈现方式又会是什么样？这需要重新思考和演进。

再比如支付。中国的移动支付已经非常领先了，但当进入Agent与Agent之间的交互场景时，尤其是在大规模系统中，一个Agent可能会调用多个其他Agent，并进行价值传导。你给一个Agent付费，它可能还要再给其他Agent付费，这种价值链需要层层传递。所有这些事情都需要重新设计和演进。

所以我认为，与移动互联网相比，一个非常重要的维度就是智能体所带来的“强智能化”。智能成为最核心的能力和价值体现，而且底层模型还在不断延展，行业化的趋势也越来越明显。

《中国企业家》：这个趋势对中国整个互联网的影响已经开始了。

张祺：长期以来，中国凭借庞大的人口规模和勤奋务实的精神，在全球化进程中，在世界经济中建立了制造业等多个领域的重要地位。后来进入“工程师红利”阶段，我们的STEM（科学、技术、工程、数学）学生数量庞大，推动了移动互联网的发展。这不仅是网络用户规模的增长，更是因为大量的开发人员、研发人员、产品人员的参与，形成了强大的推动力。

但当进入AI时代后，拼的就不再是人力，而是算力、电力、能源和芯片。你不可能比一个Agent更刻苦，它可以全天候工作。当AGI或AI技术达到一定水平后，智能体的能力将足够强。

在这种情况下，我们下一步要思考的是“数字人口红利”。Agent可以被视为数字人口的代表。我们如何在拥有8个billion人口的基础上，发展出8个trillion级别的Agent系统？如何进行规划、引领、实施？如何构建其价值体系？甚至在整个社会经济结构中，人类与AI之间的交互如何保障？如何把握住这波数字人口红利的领先性？只有这样，我们才能在全球劳务市场、全球价值体系、全球供应链中真正占据一席之地。

《中国企业家》：Agent的商业模式在哪里？还是像移动互联网时期的广告吗？信息或者广告，它究竟是给人看的还是给Agent看的？

张祺：我觉得广告一定会是一个非常重要的商业模式，也是价值传导和变现的重要方式。我们其实也在做很多尝试，包括Results as a Service（RaaS）这样的模式，以及其他多种探索。另外，我认为订阅服务一定会成为另一个非常重要的维度。

《中国企业家》：但付费订阅在移动互联网没有成为主流的商业模式。

张祺：订阅服务从20美元到200美元，甚至到2000美元，它越智能，行业越精越专，它能带来的价值就会越来越高。所以很大一部分价值就会传导到服务里面去。

我们团队里就有最强的工程师在乐此不疲地使用高价的付费工具，因为越强的人越能发现这些工具对他的价值。比方说98%的代码都是AI写的以后（我们团队最近最创新的一个项目就是这样），工程师就转变成了架构师，能够飞快地反馈，把生产效率提升到极致，所以这里面会出现“10倍工程师”甚至“100倍工程师”。

商业的本质还是在这里：比如说订阅服务，以前的订阅服务可能只是定义一种数字化服务，但未来可能会定义一种“数字员工”，把传统的工作模式和其他体系结合起来。

未来“学科”可能会消失

《中国企业家》：是不是因为Agent或者因为AI能力的这种提升，你才会提出“单人创业家”这样一个概念？还是你很早就意识到这是一个趋势呢？

张祺：两年半前，我提出了“单人创业家”的理念，当时像Agent，包括Coding Agent的一般泛化代理都还没有出现。我提出大概8个月以后，山姆·阿尔特曼提出了类似的概念，叫“单人独角兽”，他更强调的是创业结果。

人的大脑在做判断时，非常擅长做回归（regression），也就是说，我们回头看过去发生的事情，用线性思维去描述、总结，这对人类来说是很自然的。但人的大脑非常不擅长判断指数性增长，因为它没法直觉地理解这种非线性变化。我们习惯依赖先验规则和经验，回顾过去，再基于此推测未来。

来源：AI生成

如果你想在指数性变化的环境中做出判断，就必须采用一种完全不同的思维方式：强迫自己站在未来的视角回看今天，然后去预判可能发生的状态。即便如此，指数性增长仍然极难预测。你一定会犯错，但没关系，关键是要有快速反馈机制，不断纠错。

基于这样的思维方式，我之所以能预判“单人创业家”模式，或者说“人和AI的加成”会如何演进，就是因为抓住了几个锚点。当“智能涌现”出现后，你会发现一件事：你可以问AI任何问题。即使你不会写代码，没学过化学，AI也能帮你解决复杂的化学、数学问题。

在这样的环境下，我形成了一个很强的理念：“Discipline（学科）”——也就是传统意义上的“专业”将会消失。过去的软件开发，需要程序员学习代码、算法、计算机架构，经过多年训练才能成为合格的开发者，还要细分前端、后端、设计、发布、用户增长、运营等专业角色。但未来AI可以帮你完成大部分工作，这些专业壁垒会被抹平。

那么问题来了：在AI的加持下，一个人能做到的极限是什么？一个组织在这种环境下，会变成什么样？这就是OPE模式的核心思维：一个人+AI=一个团队。一个人可以完成过去需要一个团队才能完成的事情，甚至做出更了不起的成果。

《中国企业家》：在大公司内部实践“单人创业者”理念，会不会受到流程、荣誉体系等组织机制的限制？这种模式适合在大公司里落地吗？

张祺：OPE里的E，更多是一种概念。Entrepreneur的精神，并不是说你一定要去创业才能完成这样的一个闭环。E的核心是，你一定要以闭环的方式去完成一件事情，而这件事情可以在一个小组里完成，可以在大公司里完成，也可以在创业环境里完成，其实没有什么关系，它更像是一种思维方式。

《中国企业家》：如果AI在创业中扮演越来越重要的角色，那人的价值在哪里？创业的主观能动性还重要吗？

张祺：人的作用会越来越大。只要一个人有想法，想做这件事，他可能只需要花5块钱，就能调动近似微软这样的大公司需要花费几百万美元、两三个月时间、十几个人协调才能完成的资源，而且效果还更好。你想，这样一种创造力的释放是多么了不起！

《中国企业家》：未来还需要有“公司”这种组织形式吗？

张祺：我5年前提出的：工作（work）会变成任务（task）。用英文来说，工作会被拆解成任务。但在过去，这种任务分发非常困难，需要人，需要经理，需要有经验的人去把一个工作拆解并分配给个体员工——Senior分给Junior，上级分给中层，再逐级下发。

而现在，大模型最强的能力之一就是Reasoning and Planning（推理和规划）。这意味着，工作可以非常容易地被拆解成任务，并自动分发出去，因为这种平台可以清楚地理解供需关系，知道你要做什么，并自动匹配资源。

举个例子，我大概在三五年前，给LinkedIn写过一个很短的memo，认为他们未来应该是一个任务和人才的双向匹配平台，而不仅做简历的对接平台。企业告诉平台需要完成什么任务，简历告诉平台有哪些人才，由平台完成对接。未来，这个过程不仅仅是人与人的对接，还会包括数字员工（Digital Workers）的对接。

另外，原来我们讲全职员工和兼职员工，未来这些概念都会被打破，最终都会变成“碳”和“硅”的融合体——人类员工带着Agent，和数字员工交织在一起，形成新的工作形态。

再说专业领域，我刚才提到过，专业的边界会越来越模糊，最终都会变成“全栈”。这里的全栈不仅仅是软件开发的全栈，而是跨越化学、物理、生物、医学、财务、HR等所有领域的全栈。

组织架构也会随之改变。它的核心作用是帮助你更好地协调、更高效地完成任务。大模型的推理和规划能力，会让这种组织变得更加智能化、更公正、更全面、更高效。

《中国企业家》：Agent时代，CEO或创始人该如何管理员工？将来的工作会变成什么样？

张祺：你一定要站在指数点上去回头看，预判你将来的公司、你的组织、你的人才梯队会变成什么样。实际上是强迫自己站在指数点上往回看，翘起来然后往回看。