Zuckerberg 与 Nadella 谈 AI 编程、智能体和未来软件栈

Matthew Berman 回顾 Meta 首席执行官 Mark Zuckerberg 与 Microsoft 首席执行官 Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 对话中的片段。他先讨论 AI 编程，再转向研究、智能体、生产率和开放模型。片段顺序由 Berman 选择，并非活动的完整重播。

Zuckerberg 询问 Microsoft 有多少代码由 AI 编写。Nadella 表示公司追踪接受率，并指出结果因语言而异：据他介绍，Python 支持一直比 C++ 更强，工具在代码审查中也变得有用。

Berman 推测训练数据和工具可能造成这些差异，但视频并未确立原因。他认为，大型组织的依赖关系和遗留系统可能使自主修改比在较小的新项目中工作更加困难。

代码审查时，助手可以集中处理一次变更及其周边上下文。Berman 看好这个范围较窄的任务。他也提醒，AI 编写代码的指标可能把接受的自动补全与智能体编写的代码混在一起，尽管二者自动化程度不同。

Nadella 估计，Microsoft 部分项目约有 20%—30% 的代码由软件编写。Zuckerberg 表示手边没有 Meta 的对应数字，并指出许多常见统计仍然指自动补全。这个估计仅适用于所说的部分项目，并非 Microsoft 的全部代码。

Zuckerberg 提到信息流和广告排序实验等范围较明确的用途，随后提出更大的目标：构建 AI 机器学习工程师来推进 Llama 本身的开发。Berman 认为这一目标影响深远，设想 AI 帮助改进未来 AI 的反馈循环。

Zuckerberg 推测，未来一年或许有一半开发工作由 AI 完成，此后比例继续上升。Nadella 将内核优化、安全改进等任务与发明新模型架构区分开，认为后者在那个时间范围内不太可能实现。这些都是预测，而非经验证的成果。

Berman 提出了自己关于智能爆炸的假设，但在研究中使用 AI 并不必然带来更快的递归改进。Zuckerberg 区分了 Meta 内部模型开发目标与 Microsoft 广泛的开发者工具业务；Berman 则推测两家公司的角色未来可能更加重叠。

Nadella 建议重新思考供智能体使用的基础设施和工具：它们的沙箱、代码库和界面应该是什么样？Berman 将问题扩展到数据库访问、浏览、通信和标准化。他认为，围绕智能体使用来设计软件栈是一个重要而尚未解决的问题。

Zuckerberg 设想工程师会越来越像与一组智能体合作的技术负责人。Berman 称之为编排，并思考多个智能体如何协调对代码库的修改。他强调最终的安排仍不确定，并未提出定论。

对刚进入开发领域的人，Berman 仍认为学习编程有价值，尤其是因为它能培养系统思维。他预测，与 AI 智能体互动可能比精通某一种编程语言更重要。这是他对职业变化的个人看法。

Nadella 思考聊天、文档和应用之间的边界。一次交互可以将信息收集到持久保存的成果中，然后变得更像一个应用。他认为，一些熟悉的软件类别反映了过去的技术限制，而非永久不变的区分。

Berman 设想未来的数据、智能体和人类监督在不同的界面中协同工作。他不确定如今相互分开的应用是否会保留相同形式，并将其视为开放问题，而非已经交付的产品。

被问及如何衡量未来几年 AI 的进展时，Nadella 表示，投资必须在各个职能和行业中带来实际生产率提升。他认为，仅有更好的模型不够：软件、管理和人们的工作方式也需要改变。

Nadella 将采用 AI 比作工厂围绕电力重新组织的漫长过程。他的观点是，仅仅把新技术塞进旧工作流程可能无法发挥其潜力。Berman 同意 AI 可能帮助解决难题，但它的实际经济影响仍有待证明。

Nadella 将每一次平台转型视为重新审视技术栈的机会，包括训练工作负载的存储和基础设施。Berman 将早期网站照搬印刷媒体格式的做法，与如今在熟悉的开发工具中添加 AI 的趋势相比。

Berman 认为，较新的编程界面是围绕 AI 设计的早期尝试，而不仅是在现有编辑器中增加功能。他设想人类协调智能体，认为最终的交互模式仍在发明之中。

话题转向效率与需求。Berman 引用杰文斯悖论：单位成本下降可能带来更大的总使用量，但使用量能否增长到足以抵消效率收益，取决于具体情况。Nadella 则指出芯片、系统、模型架构和推理等方面的改进推动成本下降。

Berman 认为机会既存在于记忆、智能体框架、工具使用和提示词管理等基础设施中，也存在于将模型能力交付给用户的应用中。Nadella 讨论了组合不同模型所构建的智能体的工作流程，以及协议和开放模型对互操作性的价值。

Berman 设想根据成本、效率和质量，将单项任务路由到不同提供商的模型。他将其视为新兴应用模式，而非保证某一种路由策略在所有情况下都最好。

Zuckerberg 询问 Microsoft 与开源的关系。Nadella 表示，互操作性对客户很重要，开放和封闭方案都有作用。他还谈到企业对拥有或蒸馏模型的兴趣；Berman 回应说，按他的经验，检索与上下文通常无需微调就能满足业务需求。

谈到 Microsoft 内部的智能体时，Nadella 描述了从代码补全到聊天再到分配任务的演进。他表示这些模式可以共存，并必须与现有代码库和开发流程集成，因为成熟团队很少只做全新项目。

Berman 更期待从一开始就围绕智能体设计编程环境。他询问，如果大部分代码由智能体编写和阅读，编排界面乃至代码本身会是什么样。他承认这些是关于可能未来的问题。

Berman 最后引用 Cursor 的 Aman Sanger 关于每天接受的 AI 生成代码数量的说法，并与全球代码产量估计作比较。这些数字是视频中的主张，此处没有独立核实；接受的代码行数也不能衡量软件质量或生产率。Berman 预计自然语言工具将扩大能够构建软件的人群。