微软首席执行官萨提亚·纳德拉认为，每家公司都需要同时构建人力资本和代币资本。

没有生态系统的前沿是不稳定的

我一直在思考，在人工智能驱动的经济中，企业的未来会是什么样。

这次转型与以往任何平台变革都不同。过去，我们利用数字系统来增强人力资本。而这是第一次我们能够在人与数字系统之间建立真正的认知循环。这令人费解，因为它改变了我们甚至如何构想企业内部的工作方式。

关键不在于某个数字工具或系统及其使用方式，而在于组织如何在一个AI模型能够不断吸收人类和组织的专业知识并将其商品化的世界中，继续学习、构建知识产权、实现差异化并蓬勃发展。

每家公司都必须构建我所称的“人力资本”和“代币资本”。人力资本包括其员工的知识、判断力、关系、独创性和模式识别能力，而代币资本则是公司构建并拥有的AI能力。

重要的是，随着代币资本的增长，人力资本并不会贬值，反而会变得更有价值！我相信，人类能动性将成为代币资本增长的驱动力。人类将设定雄心勃勃的目标，跨领域连接知识，建立关系，并识别出最关键的的模式。没有人类的指引，计算只会原地打转。

这意味着真正的机会不在于选择最好的模型，而在于在模型之上构建一个学习循环，让人力资本和代币资本实现复利增长。你可以外包一项任务，甚至一个工作岗位，但你永远无法外包学习。企业的未来在于能否将这种学习在人与AI之间持续积累。

这需要一种全新的架构方法，使每个企业都能构建随时间改进的代理系统，同时保留对其知识产权的控制。一家公司应该能够更换“通才”模型，而不会丢失其学习系统中积累的“公司元老”式专业知识。这是你未来掌控权和自主权的关键“测试”。

公司需要将其工作流程、领域知识和积累的判断力转化为每次使用都能改进的AI系统。私有评估应能判断模型是否真正在那些对业务至关重要的成果上有所提升（而不仅仅是外部基准测试！）。私有强化学习环境应让模型利用组织内部真实的痕迹变得更强大。其知识库使机构记忆变得可查询，并使代币使用更高效。

这个循环将成为公司新的知识产权。我将其视为一座登山机器。与大多数资产不同，它会产生复利。每一个改进的工作流程都会产生更好的训练信号，从而加速公司独有隐性知识的积累。那些早期构建这一循环的公司将获得难以复制的优势，无论任何新模型的能力如何。

我们任何人最不希望看到的就是这样一个世界：每个行业的每家公司都将其价值让渡给少数几个吞噬一切的模型。如果所有价值都只由少数模型积累，政治经济体系将根本无法容忍。一个掏空整个行业的AI未来，社会不会给予许可。

想一想全球化第一阶段发生的事：整个工业经济体因外包而被掏空。GDP数字表面上看很光鲜，但失业是真实的，其后果至今仍在显现。我们不要把这种动态带入AI时代——少数AI系统攫取所有经济回报，而整个行业的知识却被从脚下商品化。

在我看来，我们的首要任务必须是构建一个前沿生态系统，而不仅仅是前沿模型，这样价值才能广泛流向每家公司、每个行业、每个国家。在这个系统中，每个组织都能拥有编码其机构知识的学习循环，使其人力资本和代币资本不断积累。

这是我成长过程中秉持的理念：平台应使上层的价值大于其内部捕获的价值，使每家公司都能持续创新并构建自身价值。

当这种情况发生时，公司将为自己及周围的经济创造价值。员工将看到自己的专业知识被放大，他们的判断力成为系统的一部分，使这些判断可复制、可扩展，而收益则归于他们所在的公司和社区。

这就是公司为自己和更广泛经济创造价值的方式。这也是我们应该共同构建的稳定平衡。