在一場備受矚目的公開訪談中，微軟CEO Satya Nadella 與 Meta CEO Mark Zuckerberg 就人工智能的未來、開源生態、企業數字化轉型及開發者工具的演進展開了深入對話。這場對話不僅展示了兩大科技巨頭的前瞻眼光，也為開發者、企業和技術愛好者提供了寶貴的洞察。
AI正在重構軟件開發
訪談開場，Mark 便直言不諱地指出，Meta 內部部分項目的代碼庫中，“幾乎所有的代碼都是由 AI 編寫的”。Satya 對此表示認同，並透露微軟內部許多項目中約有 20% 至 30% 的代碼已經由 AI 自動生成，某些新項目甚至幾乎完全由 AI 編寫。
Satya 進一步分析道，從最早的代碼自動補全，到現在的智能代理能夠分配任務並獨立執行，AI 編程正經歷一場深刻的轉型。這場變革的關鍵，不只是模型性能的提升，更在於工具鏈與現有開發流程的深度整合。
多模型與智能代理的崛起
兩位技術領袖都強調，AI 正邁入“多模型協同”的新階段。過去的應用往往深度依賴單一模型，而現在，通過代理系統與編排協議（如 MCP、A2N 等），多個模型可以像模塊一樣組合、調用，實現更複雜的智能行為。
Mark 提到，他們的目標是打造出一位“AI 工程師”，參與到 llama 模型的研發中。而微軟則在構思一個新的工具與基礎設施體系——不僅服務人類開發者，也要服務 AI 代理。
開源的戰略地位
談到開源生態，Satya 表示他並不偏執於開源或閉源的二元對立，而是強調“互操作性”才是客戶真正關心的。他舉例說，微軟早期就同時支持 SQL Server 和 Postgres、Windows 和 Linux，如今在 Azure 上也在推廣開源與閉源模型並存的策略。
開源模型還有一個巨大優勢：可以被企業用來“蒸餾”成自己的私有模型，從而掌握模型所有權與知識產權。這也是微軟重倉開源生態的原因之一。
“蒸餾工廠”與模型民主化
蒸餾技術被認為是開源生態的核心價值之一。Mark 分享了 Meta 的實踐經驗：他們通過將超大模型“Behemoth”蒸餾為“小羊駝”（Little Llama）等輕量模型，大幅壓縮了運行成本，卻仍保留了 90-95% 的智能能力。
Satya 也提出了“蒸餾工廠”的概念：未來，用戶無需自行部署龐大模型，只需通過雲端平台，就可以定製和部署針對特定任務的蒸餾模型，並將其集成至像 Copilot 這樣的生產力工具中。
這一理念的核心，是讓每一個開發者——無論資源多少——都能按需使用高效、定製的 AI 模型。
AI時代的開發者將變成“技術總監”
談及未來開發者角色的變化，Satya 描繪了一個有趣的圖景：每位工程師將像一位“技術總監”，指揮一支由多個智能代理組成的團隊。這些代理擁有各自的技能與模型，協助完成編碼、測試、優化、安全審核等任務。
Mark 對此表示贊同，並指出 AI 不再只是工具，它將深度嵌入到整個開發生命周期，改變開發節奏、流程與成果的定義。
生產力變革才是關鍵
儘管 AI 技術發展迅速，但 Satya 也提醒大家真正的挑戰不在於模型訓練，而在於“如何把技術轉化為生產力”。他說：“我們不能只是把 AI 當成‘無馬的馬車’，而要讓它真正重構工作流，提升每個行業的效率。”
他回憶起工業革命初期的電力發明，儘管技術早已出現，但真正改造工廠流程用了幾十年。他呼籲企業領導者和開發者不要重蹈覆轍：“我們不能等上50年去適應AI帶來的機會。”
最後寄語：做一個“正在誕生”的人
訪談尾聲，Satya 引用了 Bob Dylan 的一句歌詞：“你不是在重生，就是在走向死亡。”他鼓勵開發者們要在這個偉大的時代中“忙於誕生”，利用 AI 這項最具可塑性的技術資源，去解決那些真正棘手的現實問題。
Mark 也表達了他對未來的樂觀：“我們正在構建的，不僅是技術，更是新一代開發者的能力邊界。”
結語：
這場對話不僅揭示了兩家科技巨頭的AI戰略與技術路徑，更勾勒出未來軟件開發、企業服務和技術生態的全新藍圖。無論你是開發者、創業者、管理者，還是技術愛好者，都應思考：在這個 AI 正在重塑一切的時代，我們要如何定義自己的角色？
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4o
You said:
explain in chinese: 蒸餾技術
ChatGPT said:
“蒸餾技術”（Distillation）是人工智能領域中一種將“大模型”壓縮成“小模型”的方法，它既保留了原模型的大部分智能能力，又大大減少了計算資源的消耗。
用通俗的方式解釋：
你可以把蒸餾想象成“名師帶徒”的過程：
- 一個大型、複雜、聰明的AI模型（老師）先學會了一堆知識（比如語言理解、推理能力）。
- 然後，我們讓它把這些知識“教”給一個小模型（學生）。
- 小模型雖然體積小、計算輕，但經過老師的指導，也能掌握到相當高的能力。
這個過程就叫做“知識蒸餾”（Knowledge Distillation）。
為什麼要用蒸餾技術？
- 節省資源：大模型非常“重”，部署成本高、運行慢。蒸餾後的小模型可以運行在手機、邊緣設備或普通服務器上。
- 響應更快：蒸餾模型推理速度快，適合實時應用。
- 靈活部署：可以根據不同場景（手機端、網頁端、本地服務）訓練出適合的版本。
- 安全性：企業可以用蒸餾方式訓練自己的小模型，避免直接調用黑盒大模型，保護數據隱私。
舉例：
Meta 的 Llama 模型是一個大型開源語言模型。他們通過蒸餾技術，將 Llama 變成“小羊駝”（Little Llama）這樣的輕量模型，讓更多開發者可以在筆記本電腦甚至手機上運行，而不需要昂貴的算力集群。