30%代碼已被AI接管,工程師還能做什麼?

2025-05-01 | 來源: AI深度研究員 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

扎克伯格指出：

“我們已經不把模型的‘大’當作評估標准，而是看它能否快速蒸餾、部署、調用。”

Meta 內部的“小 Llama”項目，正是圍繞這一戰略展開：

在保持一定能力的前提下，壓縮模型尺寸；

降低推理成本，讓其運行於消費級設備或小型企業服務器；

讓未來的開發者，不必再依賴“雲端調用”，而能本地構建自己的 AI 助手。

真正的“開源優勢”：不靠發布，而靠組合

納德拉一語中的：“開源模型的真正價值，不在於你能不能下下來，而在於你能不能調起來。”

他強調，Azure 的價值主張不是對抗封閉模型，而是為開源生態提供調度基礎設施和工具鏈支持：

用最強的 GPU 集群，支持模型訓練；

提供模塊化模型注冊、推理路由、Agent API 等中間件服務；

支持用戶自建蒸餾工廠，也支持低代碼/無代碼平台進行調用。

他總結說：

“我們過去構建的是操作系統、瀏覽器、辦公套件；現在我們要構建的是：模型工廠、代理調度層、任務執行鏈。”

? 第五節｜組織架構，也在被AI重寫我們不再圍繞人來構建流程，而是圍繞模型能力來重新組織任務。

而納德拉回憶：

“最早比爾·蓋茨設想微軟是一家‘工具公司’，但現在，我們開始把AI代理視為工具中的使用者。”

這兩句話勾勒出的，是一個遠比“AI賦能企業”更激進的判斷：

組織的角色，正從“管理人”向“調度智能”轉變。

公司為什麼存在？是為了解決“不智能的世界”

傳統的公司架構，是為了解決三個核心問題：

蘋果公司首席工程師孔龍加盟復旦任研究員、博導

普京大贊馬斯克,將其比作蘇聯太空工程師科羅廖夫

從早上6:10開始...台積電工程師超狂日程表曝

信息不流通 —— 所以需要“中層管理”；

決策不一致 —— 所以需要“流程與匯報制度”；

執行不自動 —— 所以需要“人工協同與監督”。

這三件事，每一項，都是 AI 極擅長的：

AI 能自動聚合信息、提煉重點、生成報告；

AI 能輔助決策，甚至直接優化策略；

AI 能執行工作流、調用系統、自動遞交結果。

納德拉直言：“過去你需要一個團隊配合才能完成的銷售准備、客戶報告，現在一個 Copilot 代理幾分鍾就能完成。”

他舉例說明自己的實際體驗：

“我准備客戶會，不再需要秘書寫 briefing。我只需要打開 Copilot，它自動聚合 CRM、郵件、內部知識庫，生成一份我能直接講的內容。”

組織層級不是被裁撤，而是被“系統取代”

這意味著什麼？並不是公司不再需要人，而是很多傳統的“組織中層”正在喪失其存在基礎。

扎克伯格把這種變化稱為：

“組織結構的原子化”。

他認為：一些原本依賴匯報、審批的流程，正在被 Agent 接管；

那些“靠流轉信息吃飯”的職位，正面臨結構性消失；組織正在從“層級+線性”向“模塊+實時”轉型。

在 Meta 內部，他透露一個真實案例：

“我們測試用多個 AI Agent 替代產品中層的協調會議，讓它們互發任務、調度進度、生成周報，效率比人還高，質量也更穩定。”

管理者的角色，正在從“批准者”變成“設計者”

面對這樣的變化，納德拉特別提醒：