Microsoft 行政總裁 Satya Nadella 於 2025 年 12 月 29 日在個人網誌「sn scratchpad」撰文，呼籲科技業界在 2026 年必須放下「AI slop（人工智能劣質內容）與精緻度」的爭論，轉而建立一套全新認知框架，將 AI 定位為輔助人類潛能的工具而非取代者。文章發表之際，正值 Merriam-Webster 詞典將「slop」選為 2025 年度詞彙，反映公眾對 AI 生成內容質素普遍存疑。在 Microsoft 對 AI 基建投資已達 349 億美元（約港幣 2,722 億元）的背景下，Satya Nadella 選擇以「思想領袖」姿態，回應市場對 AI 投資回報的疑慮。
從發現期邁向普及期：Satya Nadella 的 2026 年願景
Satya Nadella 在文章中指出，AI 產業已從最初的發現階段進入廣泛普及階段，業界開始區分「表演性展示」與「實質價值」之間的差異。根據 Pew Research 調查數據顯示，62% 美國成年人表示每週至少使用 AI 數次，但對 Microsoft 而言，更關鍵指標是願意付費訂閱 Copilot 及其他 AI 服務的客戶比例，而此數字仍處於發展階段。Satya Nadella 以「我們仍處於馬拉松的起跑階段」形容當前處境，承認「許多事情仍然難以預測」，這番表述被視為科技高層慣用的「尚屬早期」說法變體，用以回應外界對成效不彰的質疑。
Microsoft 在 2026 財政年度第 1 季錄得接近 780 億美元（約港幣 6,084 億元）收入，按年增長 18%，其中 Microsoft Cloud 收入達 491 億美元（約港幣 3,829.8 億元），按年增長 26%。Azure 雲端服務收入更按年增長 40%，當中 AI 服務貢獻 16 個百分點增長。數據顯示 AI 投資正產生回報，但資本開支同樣龐大，單季已達 349 億美元，按年增長 74%，令投資者關注支出與收入能否取得平衡。
三大發展方向：從模型到系統的轉型
Satya Nadella 在文章中提出 2026 年科技業界需要「做對」的 3 件事，他引用 Steve Jobs 將電腦形容為「心智的單車」作起點，認為業界需建立一套新「心智理論」，將 AI 視為擴展人類能力的「認知放大工具」而非替代品。此主張背景源於 Microsoft 自身研究曾顯示 AI 可能影響就業市場，公司需向員工及公眾保證 AI 並非要取代人類勞動力。Satya Nadella 在文中強調：「重要的不是任何單一模型的能力，而是人們如何選擇運用它來達成目標。」
Satya Nadella 提出的第 2 個方向是從「模型」思維轉向「系統」思維，他認為業界正進入新階段，需要建構能夠協調多個模型與 AI 代理（Agents）的豐富架構，同時處理記憶體、權限及安全工具使用等問題。根據 McKinsey 於 2025 年 11 月發表的調查報告顯示，23% 受訪機構正在擴展 AI 代理系統部署，另有 39% 已開始實驗，但真正達到企業規模部署的機構仍屬少數。MIT 研究更指出約 95% 生成式 AI 試驗項目未能達到預期營收增長效果，顯示從實驗到規模化之間存在巨大鴻溝。
第 3 個方向關乎資源分配的社會選擇，Satya Nadella 認為 AI 要獲得「社會認可」必須產生真實評估影響，而非僅停留在示範階段。能源、算力及人才資源有限，意味業界必須審慎選擇 AI 應用領域，這是一個需要建立共識的「社會技術議題」。
「AI slop」爭議與市場現實
Merriam-Webster 於 2025 年 12 月將「slop」選為年度詞彙，定義為「由人工智能大量生產的低質素數碼內容」，涵蓋荒謬影片、失真廣告圖像、虛假新聞及劣質 AI 撰寫書籍等。The Economist 同樣將「slop」選為年度詞彙，反映公眾對 AI 生成內容質素普遍不滿。Microsoft 旗下 Copilot+ PC 推出初期因功能限制於 Snapdragon 系統惹來批評，而 Recall 功能更因私隱疑慮需延遲推出並重新設計安全機制，令「slop」標籤更容易套用在 Microsoft 的 AI 產品上。
Satya Nadella 在文中呼籲業界「放下 slop 與精緻度的爭論」，建立一套新的平衡認知。這番表述呼應 Microsoft AI 行政總裁 Mustafa Suleyman 於 2025 年 11 月的言論，當時他對部分用戶對 AI 產品反應冷淡表示難以置信。批評者認為這種態度反映科技高層與普通用戶之間存在認知落差，尤其當 AI 產品未能達到預期效果時，高層往往以「早期階段」或「認知轉變」回應，而非直面產品品質問題。
企業應用前景與挑戰
對於企業而言，Satya Nadella 的文章傳遞的訊息是 AI 投資應著眼於系統整合而非追逐最新模型。根據 Deloitte 調查顯示，近 60% AI 領袖認為整合現有系統及應對風險合規是採用 AI 代理的主要挑戰，技術專才不足則緊隨其後。PwC 2025 年調查顯示 79% 機構已在某程度上採用 AI 代理，但真正達到全面規模部署僅佔 2%，12% 處於部分規模運作階段，大多數已部署的 AI 代理仍處於低自主度或中等自主度層級。
Gartner 預測 2026 年將有 40% 應用程式嵌入 AI 代理功能，較 2025 年不足 5% 大幅躍升，顯示企業軟件正從靜態系統演變為能夠推理、適應及自動化的動態系統。企業若要把握這波轉型，需要投資治理框架、可觀察性工具及生命週期管理能力，而非單純購買 AI 工具。Writer 調查更指出，擁有正式 AI 策略的企業成功採用 AI 比例達 80%，沒有策略的企業則僅 37%，顯示策略規劃對 AI 投資回報至關重要。
從實驗到規模化的關鍵一年
展望 2026 年，AI 產業正處於從實驗走向規模化的關鍵轉折點，Microsoft 計劃在 2026 財政年度將 AI 容量提升超過 80%，並在兩年內將數據中心佔地面積倍增。Azure 需求持續超出供應，公司預期 AI 容量限制將延續至 2026 年。分析師估計 Azure 及 Copilot 可在 2026 財政年度為 Microsoft 帶來約 250 億美元（約港幣 1,950 億元）額外收入，而 Copilot 目前已獲 90% Fortune 500 企業採用。
Satya Nadella 選擇以個人網誌而非企業公告形式發表文章，顯示他希望直接與技術社群及思想家對話，而非僅向投資者或媒體發言。他承諾將在 2026 年持續發表「關於技術進步與真實世界影響的筆記」，將自己定位為思想領袖而非單純的企業營運者。無論 Microsoft 的 AI 代理最終能否兌現承諾，Satya Nadella 已為公司建立一套敘事框架，主張業界應以系統層面的影響而非模型效能來評判 AI 成敗。
來源：Microsoft
