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核心要点 2014 年接替鲍尔默出任 CEO 后 ，萨提亚・纳德拉盘活微软 ，将其打造为云计算巨头 。 但 AI 热潮兴起近四年，这家软件巨头尚未在模型层或应用层打造出爆款产品 。 纳德拉面临的挑战之一是再次重构商业模式 ，这次要围绕 AI 经济的通用计价单位 ——Token（令牌）来搭建。 微软 CEO 萨提亚・纳德拉 ，2026 年 2 月 25 日在德国慕尼黑微软 AI 巡讲活动发表演讲 。 9 月末西雅图一个晴朗的日子，约 50 位微软大客户高管获得难得机会 ，可以向 CEO 纳德拉自由提问 。 一位参会高管想知道微软可以如何帮助企业适应人工智能时代。纳德拉重点强调 “企业内部扩散落地 ” ，也就是 AI 工具需要在企业内部大规模部署 。 纳德拉身着黑色紧身圆领上衣 、深灰色西裤，在市中心帕卡展馆的舞台上边走边讲：“所有变革 ，永远是自下而上、自上而下 ，同时中层也要主动推进 。 ” 今年 59 岁的纳德拉，半生都效力于微软。这场客户大会恰逢关键点：这家软件巨头正试图在 AI 浪潮中放大自身影响力 。近期纳德拉越来越多地参与 AI 议题讨论，上个月在 X 平台发文 ，提出模型开发需要 “审慎控速”；几天后又在洛杉矶 All-In 峰会回应外界对 AI 安全的担忧 。 尽管微软市值接近 4 万亿美元 ，但它尚未坐稳 AI 领军者位置。英伟达垄断 AI 芯片市场；Anthropic 与 OpenAI 手握顶尖基础模型；Meta 刚刚推出首款面向大众市场的个人智能体；谷歌 Gemini 系列服务同时受到企业与普通消费者欢迎。 微软早早押注 OpenAI 布局 AI，但双方联盟关系已经淡化 。虽然微软通过 Azure 云向 AI 开发者出租算力 ，业务体量庞大 ，但 Copilot 在职场尚未普及，自研基础模型也仍属小众 。 微软将于周三在旧金山举办 Windows 与 Surface 发布会 ，邀请函将本次活动定义为一场探讨本地 AI 如何开启 PC 新篇章的对话。 华尔街对微软 AI 故事态度偏谨慎 。即便经历三季度一波大涨 ，截至上周五收盘，微软今年股价仅上涨 7% ，跑输其他大型科技股以及纳斯达克大盘 。自 2023 年后 ，微软就再也没有在一个完整自然年跑赢标普 500 指数。 哥伦比亚 Threadneedle 基金联席投资经理蒂芙尼・韦德是微软股东，她表示 ，纳德拉 AI 战略的核心产品 Copilot ，仍存在大量不确定性 。 “我认为产品还需要进一步成熟，我们才能确定最优解决方案与定价模式 。 ” 韦德在采访中说。 对微软长期投资者而言，纳德拉在驾驭行业转型方面战绩亮眼 。2014 年他接任史蒂夫・鲍尔默 。鲍尔默 14 年任期内 ，微软股价下跌约 33% ，公司沦为步履艰难的传统软件厂商。 纳德拉随后将微软转型为云巨头 。他抛弃永久 Office 软件授权模式，推动公司转向订阅制 SaaS 软件 ，同步发展 Azure 基础设施云 。他不再强制客户全套使用微软产品栈 ，允许客户接入甲骨文 、Salesforce 等劲敌的产品。 纳德拉本身是电气工程师与计算机科学家，同时也是老练的交易操盘手：收购《我的世界》开发商 Mojang 、职场社交平台领英、代码托管平台 GitHub ，持续扩张微软版图。 近几个月 ，纳德拉向投资者坦言，他必须再次改造商业模式 ，适配 AI 时代按用量计费的新趋势 。这意味着微软要大规模售卖 Token——Token 是算力消耗计量单位 ，也是 AI 经济的流通货币 。 纳德拉在 7 月财报电话会上表示，如果转型成功 ，将 “进一步扩大潜在市场规模（TAM） ”。 纳德拉描绘的增长故事很大一部分围绕软件生产：依托顶尖 AI 工具 ，编写更多代码 、提升开发速度 。 纳德拉在上月末客户大会上说：“短短一年，我们从代码辅助工具，进化到智能体编码 ，再到软件工厂 。” 如今他希望微软客户搭建自己的软件工厂 ，持续增加开支 、批量产出代码；同时赋能非技术岗位的知识工作者。会上，纳德拉的下属发布新版 Copilot ，可执行越来越复杂的任务、生成简易应用 ，充当虚拟团队成员 。 纳德拉早早就预见了这场变革 。 微软 2019 年投资尚处于初创阶段的 OpenAI。2021 年，也就是 ChatGPT 问世前一年 ，微软与 OpenAI 联合推出 GitHub Copilot ，依托海量开源代码，自动生成应用与网站代码片段 。 这款产品当年引爆市场 。但生成式 AI 市场爆发之后 ，微软在 AI 编码赛道被 Cursor（现被 SpaceX 收购） 、推出 Claude Code 的 Anthropic 等原生 AI 初创产品蚕食份额。 “吸取经验教训” 微软迭代节奏偏慢 ，使得 GitHub 丢失市场份额 。 今年早些时候，微软调整这款编码工具定价 ，适配算力消耗需求 。部分客户一开始抵触调价 ，但到 7 月公司称用户量已经突破 5000 万，较去年 10 月的 260 万大幅增长，GitHub 平台每 5 位用户就有 1 人在使用 Copilot。 纳德拉在 7 月财报会上表示 ，GitHub Copilot 销售收入环比加速增长 60% ，新计费模式落地后，用量型收入显著提升。 GitHub 运营总监凯尔・戴格尔接受采访时称：“GitHub Copilot 在实战中积累了经验 。 ” 戴格尔表示 ，GitHub 团队把经验分享给微软内部其他团队 ，其他部门也在研究按用量计费方案 。 微软安全产品执行副总裁哈耶特・加洛特表示，公司将按照客户技术使用强度收费。 “我总跟团队说 ，客户产生使用量 ，就代表我们创造了价值 。一切判断要以客户为准 。如果客户不愿使用，说明我们没有提供价值。 ” 微软当前企业业务主要依靠订阅模式 。核心生产力套件 Microsoft 365（包含 Word 、Excel、Teams）多年采用包年订阅；Copilot 则额外收取每人每月 30 美元 。目前 Copilot 席位 3000 万 ，Office 365 商业版用户超 4.5 亿。 微软 AI 业务负责人穆斯塔法・苏莱曼 ，2025 年 4 月 4 日在华盛顿州雷德蒙德的 Copilot 活动现场发表演讲，当天也是微软成立 50 周年 。 微软 AI 路线图的一大不确定性来自穆斯塔法・苏莱曼 。 苏莱曼是 DeepMind 联合创始人 ，谷歌 2014 年收购 DeepMind。2024 年 ，微软与 OpenAI 关系降温之际，纳德拉聘请苏莱曼掌舵微软 AI 业务 。 去年，微软不再是 OpenAI 独家云服务商；今年微软获得的 OpenAI 知识产权许可也改为非排他许可 。微软虽然对这家 AI 实验室有巨额投资 ，但不再享有优先特权。微软 4 月称 ，自己仍然是 OpenAI 的 “主要云合作伙伴”。 苏莱曼团队已经推出编码、图像生成与推理模型 。本周他在 X 平台发文，宣称新语音转文字模型是 “全球精度最高的实时转录模型 ，排名第一！！！ ” 。但各类独立评测榜单显示 ，在基础推理能力上，该团队模型仍无法比肩 Anthropic 、OpenAI。 微软高管称 ，模型研发与应用开发放在同一体系具备协同优势 。负责 Teams 、Office 生产力应用的团队 ，使用苏莱曼团队的转录模型，在更低成本下获得更好性能；产品研发过程中工程师也能拿到直接反馈 。执行副总裁查尔斯・拉曼纳表示：“和穆斯塔法团队的协作紧密很多。 ” 苏莱曼在微软曝光度很高 ，但职责已经调整 。今年 3 月 ，微软宣布整合面向企业与普通消费者的 AI 助手工程团队 ——Copilot 用户增长不及预期 。雅各布・安德烈欧升任 Copilot 体验业务执行副总裁；苏莱曼的工作重心转为模型研发。 与此同时，纳德拉不再单独强调 “打造世界最强模型” 。 他 6 月在个人博客 SN Scratchpad 写道：“在我看来 ，我们的首要目标是构建前沿生态 ，而不只是打造前沿模型 。让价值广泛输送到各行各业、各个国家的企业。 ” 9 月 Copilot 大会上，纳德拉展示一张幻灯片：Copilot 能够接入 “所有模型 ”，页面陈列 Anthropic 、OpenAI 、SpaceX AI 与微软 AI 的 Logo 。 重塑商业盈利逻辑 模型厂商不断跨界 ，杀入微软传统地盘 ，推出网络安全、客户服务等领域产品 。 微软职场 AI 营销负责人贾里德・斯帕塔罗介绍，今年 1 月 Anthropic 的 Claude Code 热度快速上升 ，微软高管惊叹其调用多工具完成复杂任务的能力。知情人士透露 ，微软部分订单被 Anthropic 抢走，促使公司深度研究这位崛起的竞争对手。（消息来源因保密要求匿名） 微软发言人拒绝置评 。 斯帕塔罗说 ，公司意识到必须调整盈利机制 。 “那一刻我们彻底看清：固定每人每月定价的模式 ，已经无法持续提供最优交付效果。我们意识到，商业模式必须重新思考 。” 公司随后全面推进基于用量的计费（UBB ，usage-based billing） 。斯帕塔罗介绍 ，首款 UBB 产品 Copilot Cowork，可承接大型工作任务并实时展示任务进度。 纳德拉在 7 月财报电话会上说：“本月初 ，Cowork 上线按量计费 ，已有数千客户付费并活跃使用 。 ” 考恩分析师德里克・伍德认为这是强烈积极信号，他看多微软股票 。 “有可能复刻 Claude Code 切换按量计费后的行情，Token 账单会明显走高。Cowork 完全有机会走出同样走势 。 ” 纳德拉本人也在使用这款产品 。9 月活动结束后的采访中 ，他提到 ，他可以让 Cowork 制作多情景供应链优化表格。 “它能产出质量极高的成果 。” 咨询机构 Directions on Microsoft 副总裁戴维・贝里表示，预算敏感的 IT 负责人还不敢贸然上线 Cowork 。 “大家真切担心：一旦开启 ，员工使用会疯狂消耗预算 ，而且没办法判断这些开销是否真的带来收益。 ” ChatGPT 时代即将迎来四周年，微软仍在寻找爆款 ，不管是模型层还是应用层。纳德拉曾经凭借转型赢得投资者信任 ，但他承担不起在 AI 赛道沦为二流选手的代价 。 贝里仍然认为纳德拉是掌舵的合适人选 。 “他擅长识别危机 、制定业务变革演进方案。AI 领域充满大量未知，市场动态错综复杂 ，但他似乎已经有完整规划 ，并持续落地执行 。 ” 在西雅图，被问及企业转型问题时 ，纳德拉最后提到高管的角色 。 “躬身入局的领导者才有能力推动变革。不然就只是一场又一场发布会 ，对吧？” 他补充道：“你必须深度投身其中 。”
来源：新财迷 战友，今天可是个值得铭记的日子！北京时间2026年10月5日，瑞典卡罗琳医学院正式揭晓了本年度诺贝尔生理学或医学奖归属 。 本次奖项毫无悬念地颁给了在光遗传学（optogenetics）领域做出开创性贡献的三位科学家：卡尔·戴塞洛斯（Karl Deisseroth） 、彼得·黑格曼（Peter Hegemann）和格奥尔格·纳格尔（Georg Nagel） ，表彰他们在光门控离子通道领域的核心发现 ，夯实了光遗传学技术的理论与应用基础。 这项获奖成果看似深奥，实则可以用通俗的逻辑解读：三位科学家成功研发出可通过光线精准调控大脑神经细胞的技术 。在光遗传学问世之前 ，人类对大脑的研究存在极大局限性 ，仅能通过传统观测、实验手段粗略判定大脑不同区域的基础功能，无法精准干预 、追踪单一神经细胞的活动状态 ，研究模式相对粗放 。 而光遗传学技术的核心价值 ，就是为特定神经细胞加装了可控的“光控开关 ”，科研人员可通过光束精准开启 、关闭目标神经细胞的活动 ，实现对神经回路的精准调控与观测。 从行业科研共识来看 ，这项技术彻底革新了现代神经科学的研究范式 。依托该技术，科学界对抑郁症、帕金森病 、神经性失明 、药物成瘾等神经系统相关疾病的发病机制、神经调控逻辑 ，实现了认知层面的跨越式提升 ，突破了传统研究的瓶颈 。 从科研预判层面来看，光遗传学不仅具备重要的基础理论研究价值，更具备极高的临床转化潜力 ，能够为后续神经系统疾病的精准靶向治疗、新型疗法研发提供核心技术支撑 ，是人类探索大脑机制 、解析意识与神经活动核心谜题的关键技术突破。 根据诺贝尔基金会官方公布信息，2026年诺贝尔奖单项奖金较往年上调100万瑞典克朗 ，单项奖金总额达1200万瑞典克朗（约合800多万人民币） ，本届生理学或医学奖奖金由三位获奖者共同平分。这份嘉奖，既是对三位科学家数十年深耕基础科研 、攻克核心技术的个人成就认可 ，更是国际权威科研体系对基础科学研究核心价值的高度肯定 。 在追求高效、快速产出的当下科研环境中 ，能够沉下心来深耕冷门基础领域 、坚守科研冷板凳，最终突破人类认知边界 、解锁生命科学新可能的科研工作者 ，值得全社会的尊重与致敬 。 纵观这项从基础实验室微观研究落地、最终颠覆整个学科领域的重大成果 ，足以印证基础科研的核心力量，往往蕴藏在看似枯燥 、小众的微观机制研究之中。既然你持续关注前沿科技动态 ，我可以为你系统梳理近年来中国脑科学领域的国家级布局 、核心技术突破与科研进展 ，清晰呈现我国在全球脑科学、光遗传赛道的发展现状与竞争态势 。 我是新财迷，和你一起剥离喧嚣 读懂这个变化的世界！👇
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