人工智慧如何改變新創企業的數學，根據微軟副總裁的看法

Russell Brandom

2026年2月12日星期四 上午2:51 GMT+9 讀取時間約5分鐘

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微軟核心AI副總裁 Amanda Silver | 圖片來源：微軟

24年來，微軟的Amanda Silver一直致力於幫助開發者——近幾年則專注於打造AI工具。在GitHub Copilot長時間工作後，Silver現任微軟CoreAI部門的企業副總裁，負責部署企業應用和代理系統的工具。她的工作重點是Azure內的Foundry系統，這是一個為企業設計的統一AI入口，讓她能夠深入了解企業實際使用這些系統的情況，以及部署在哪些方面存在不足。

我與Silver討論了企業代理的當前能力，以及為何她認為這是自公共雲出現以來，對新創企業來說最大的機會。

本次訪談經過編輯以增進長度與清晰度。

那麼，你的工作主要是針對微軟對外開發者的產品——通常是對AI沒有特別專注的新創公司。你怎麼看AI對這些公司的影響？

我認為這是新創企業的一個轉折點，與向公共雲轉型一樣深遠。想想看，雲端對新創企業的影響巨大，因為它意味著他們不再需要擁有實體空間來放置伺服器，也不必花那麼多錢在硬體資本投入上，像是在實驗室中部署硬體之類的事情。所有成本都變得更低。現在，代理AI將繼續降低軟體運營的整體成本，因為建立新事業所涉及的許多工作——無論是支援人員、法律調查——都可以用AI代理更快、更便宜地完成。我認為這將促使更多的創業和新創公司成立。未來，我們會看到估值更高、管理人員更少的公司出現。這是一個令人興奮的世界。

實際上會是什麼樣子？

我們確實看到多步驟代理在各種編碼任務中變得非常普遍。例如，開發者維護代碼庫時，必須保持最新的庫版本，比如依賴較舊版本的dot-net運行時或Java SDK。我們可以讓這些代理系統分析整個代碼庫，並更輕鬆地將其更新，可能只需原來的70%或80%的時間。而這一切都需要一個已部署的多步驟代理來完成。

網站運營也是一個例子——如果你維護一個網站或服務，出現問題時，夜裡會突然響起警報，必須有人待命來應對事件。我們仍然有24/7待命的人員，以防服務中斷。但這曾經是一份令人厭惡的工作，因為你經常會被叫醒來處理這些小問題。現在，我們建立了一個基因系統，能成功診斷並在許多情況下完全解決這些現場運營中出現的問題，讓人類不用在半夜被叫醒，迷迷糊糊地去診斷問題。這也大大縮短了事件解決的平均時間。

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另一個當前的難題是，代理部署的速度並沒有我們六個月前預期的那麼快。我很好奇你認為原因何在。

如果你思考那些在建造代理的人，他們成功的阻礙多半來自於不清楚代理的目的。在建立這些系統的文化上也需要改變。企業想解決的商業用例是什麼？他們想達成什麼目標？你必須非常清楚這個代理的成功定義是什麼。並且要思考，我提供給代理的數據是什麼，讓它能分析並完成特定任務。

我們認為這些是較大的障礙，比起一般對於代理部署的不確定性。任何人只要看看這些系統，都會看到投資回報。

你提到的普遍不確定性，從外部看來像是一個很大的阻礙。你為什麼覺得實際操作中這不是那麼大的問題？

首先，我認為代理系統很常會設計成有人在循環中的情境。想像一下包裹退貨的流程。過去，退貨流程大約有90%是自動化的，10%需要人工干預，員工必須查看包裹，判斷包裹損壞程度，然後決定是否接受退貨。

這是一個完美的例子，現在的電腦視覺模型已經變得非常好，在許多情況下，我們不再需要那麼多人工監督來檢查包裹和做出判斷。當然，仍有一些邊界情況，可能電腦視覺還不夠好，需由人員升級處理。這就像你需要多常叫經理來決定一樣。

有些事情永遠需要人類監督，因為它們是如此關鍵的操作。比如簽訂法律合同義務，或將代碼部署到生產環境，這些都可能影響系統的可靠性。但即使如此，我們也在思考，還能在多大程度上自動化剩餘的流程。

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