更新：2026-05-26 18:45:16
本文来自微信公众号：青萍见全国股票配资公司排名，作者：shushuhn，头图来自：AI生成
2026年5月23日，Business Insider独家披露：CEO萨提亚·在过去数月内，已悄然完成一项激进的组织重组——他废除了运行几十年的高级领导团队（Senior Leadership Team， SLT）。
这个由十几位直接向CEO汇报的高管组成的权力中枢，没了。
取而代之的，是一个5人的公司领导层、一个约35人的工程领导组，以及一个专管Copilot的三人组。纳德拉还每周亲自审一遍AI指标，每两周和Azure基础设施团队开一次会。
与此同时，一批工龄30年以上的微软老兵正在退场，一批外来空降和内部提拔的新人正在上位。
这是纳德拉对微软能不能在AI时代活下来的一次重大改革。
截至发稿，微软未对此次重组的细节作出官方回应。
一、旧SLT的本质：业务诸侯制
要理解纳德拉为什么要拆楼，得先看清旧SLT是什么。
旧SLT本质上是一套业务诸侯制。十几位高管各守一方：Windows、Office、Azure、Xbox、安全……每人有自己的预算、自己的KPI、自己的地盘。
Copilot想调用Windows的数据？需要跨部门协调。Azure想和Office深度集成？需要层层审批。纳德拉本人在内部都吐槽过Copilot的互操作性太差——微软自己的产品之间都无法无缝协作。
这套结构的后果是：AI被当成了附加组件，而不是操作系统。每个业务线都在做自己的AI，但没有一个人对微软整体AI体验负责。
SLT废除的本质，是废除诸侯制。5人核心圈不再代表各自业务线，而是代表公司整体。35人工程组的成员来自不同业务线，但目标统一。
二、苏莱曼的两难：模型和产品，本就不该一个人管
Mustafa Suleyman是DeepMind联合创始人，2024年随Inflection被微软收购后加入，出任Microsoft AI CEO。2026年3月，纳德拉在内部备忘录中宣布，Suleyman将专注于超级智能（Superintelligence），不再直接参与Copilot日常开发。据Business Insider看到的内部组织图，他现在直接管理约650人。
苏莱曼此前的职位设计本身就有问题：他既要管模型研发（对标OpenAI），又要管产品落地（Copilot）。
模型研发需要的是探索精神和长期主义——允许失败、不求短期回报。产品落地需要的是用户洞察和快速迭代——数据驱动、月活说话。
两者需要的组织文化完全不同。结果是两头都弱：模型没追上GPT-4，Copilot也没做成爆款。
现在的调整是切开：模型归苏莱曼（650人，专注研发），产品归Jacob Andreou（直接向纳德拉汇报）。微软终于承认：模型和产品是两回事。
三、产品端的尴尬：用户在用脚投票
微软前副总裁、曾担任纳德拉技术顾问四年的马特·韦洛索，近日在社交媒体上公开表示：微软已错失AI浪潮，正重蹈互联网与移动时代的覆辙。
为什么？因为用户在拒绝AI。
微软强行将Copilot预部署到Windows 11任务栏和Office套件中。据Business Insider报道，在4亿Microsoft 365商业用户中，Copilot付费席位已超2000万，渗透率约5%——这意味着，约95%的商业用户没有为Copilot买单。
在硬件层面，微软过去一年极力推动厂商在笔记本中集成NPU芯片，但由于Windows和Office系统中没有开发出任何有价值的AI用例，导致根本没人关心NPU。
Windows 11 的 “Recall”（回顾）功能更是遭遇滑铁卢。2024年初发布后，因存在严重的隐私和安全漏洞引发广泛抵制，功能被迫下线整改长达一年。
2026年4月，安全研究员Alexander Hagenah发布更新版工具“TotalRecall Reloaded”，可在用户认证后静默提取Recall数据，无需管理员权限。
在JetBrains 2026年4月的调研中，46%开发者将Claude Code选为最喜爱工具，Cursor为19%，GitHub Copilot仅9%。
这些产品端的尴尬，解释了纳德拉为何要如此激进地拆楼——不彻底改革，巨额的AI投入根本无法转化为真实的用户价值。
四、盟友变对手：OpenAI的转向
对微软最直接的威胁，来自它曾经最亲密的盟友。
2026年2月，OpenAI宣布与亚马逊达成最高500亿美元合作，将AI代理开发工具Frontier独家交给AWS运营。据媒体报道，微软当时正考虑就此提起法律诉讼。OpenAI还成立了部署公司，直接派驻工程师到财富500强企业提供服务，绕过Azure这个中间商。
2026年4月27日，微软与OpenAI重新谈判，终结了延续七年的独家合作关系。核心变更：微软不再独占OpenAI全部产品与知识产权，合作自此拥有明确终止期限（2032年）；Azure不再是OpenAI模型的独家云出口，OpenAI可以向所有云服务商开放产品。
据微软财报，OpenAI占微软剩余履约义务（RPO）的45%——RPO指已签约但尚未确认的收入，这意味着OpenAI是微软的大客户，而非微软依赖OpenAI的技术。
这解释了为什么苏莱曼必须从Copilot日常产品中抽身，去死磕自研模型——微软必须拿回主动权。
五、为什么是现在？
据微软财报及公开信息分析，纳德拉此时动刀的原因主要有三个：
第一，资本支出激增，投资人施压。微软2026财年第二财季（截至2025年12月31日）财报显示，单季资本支出达375亿美元，创历史新高，同比增长66%，其中约三分之二用于GPU和CPU。微软已连续两个季度资本支出创下新高。财报发布后，微软股价盘后下跌约6-7%。
第二，规模成劣势。纳德拉本人公开说过，微软的庞大体量“成了AI时代的巨大劣势”。22.8万人的组织效率，很难与硅谷创业公司竞争。
第三，AI业务跑得太快，组织跟不上。微软云业务营收首次突破500亿美元，但产品端的尴尬表明，组织能力没有同步进化。
Melius Research分析师指出，此次重组似乎并非出于优势地位，反映了更深层的运营和战略压力。
六、新架构能跑起来吗？三个隐忧
隐忧一：5人圈会变成纳德拉一人圈吗？
SLT废除后，所有关键决策都向5人核心圈集中。但 5 人中，能深度判断 AI 技术路线、模型优劣的，核心只有纳德拉一人。
风险在于：5人圈可能变成纳德拉一人圈——所有决策都等着纳德拉拍板。在旧SLT时代，决策慢是因为层层审批；在新架构下，决策慢可能是因为只有一个人能拍板。
创业公司的决策模式是小团队、快速试错，CEO往往是最终决策者。但22.8万人的微软，不是几十人的创业公司。一个决策从5人圈传导到执行层，需要经过多少层？如果每一层都在等纳德拉的指示，速度不会比SLT时代快。
隐忧二：中层会不会躺平或观望？
最沉默、也最危险的群体，是22.8万人中的中层管理者。
他们是旧SLT体系下的既得利益者——他们的晋升路径、权力边界、KPI考核，都是按旧规则设计的。微软长期以管大团队为荣，晋升看下属人数而非产品结果，中层早已习惯守地盘、等审批，而非跨部门冲锋。现在高层换血了，但他们的KPI改了吗？汇报线调了吗？晋升标准变了吗？
大概率没有。只要KPI还是按旧业务线考核，中层就没有动力去推动跨部门协作。只要晋升还是看管辖范围大小，中层就会继续守着自己的地盘。只要汇报线没有调整，中层就会继续向旧SLT时代的上级汇报——而那个人可能已经退休了。
微软真正的转型阻力，不在SLT，不在5人圈，而在这些观望的中层。
隐忧三：估值逻辑正在重写，从SaaS到公用事业
微软正在经历一个更深层的转变：从高毛利的软件公司（SaaS模式，毛利率70%+），变成重资产的AI基础设施公司（公用事业模式，毛利率更低、资本开支更高）。
华尔街开始问一个尖锐的问题：1900亿美元的资本开支，要多久才能收回成本？
过去，微软的估值逻辑是每多一个Office用户，边际成本几乎为零。现在，每多一个AI用户，都需要消耗GPU算力——边际成本是正的。
如果市场开始用公用事业的估值模型来看微软（10-15倍PE，而不是SaaS的30-40倍），微软的市值可能需要重估。纳德拉的拆楼，也是在向华尔街证明：我有能力控制成本、提高效率。
七、三个关键变量观察清单
以下是对重组成败影响最大的三个变量：
变量一：苏莱曼的超级智能进展
苏莱曼需要在未来1-2年内交付能对标行业头部的自研模型。关注节点：微软MAI系列模型的第三方评测排名（如LMSYS Chatbot Arena），以及是否有自研模型进入行业前列。
变量二：5人核心圈的决策效率
旧SLT的问题在于决策慢而非人多。关注点：新架构运行6个月后，业务线的反馈周期是否缩短、是否出现“决策回流”至核心圈的现象。
变量三：中层的心态变化
最沉默的群体，也是最关键的变量。关注点：跨部门协作项目是否增多、KPI考核是否调整、核心AI岗位的内部转岗率。
这不是纳德拉第一次拆楼。2014年他拆的是诺基亚的硬件，这一次他拆的是微软自己的权力结构。区别在于：上次是收拾前任的摊子，这次是亲手拆掉自己建立起来的结构。
22.8 万人的巨舰，从来跑不过快艇。纳德拉的改革，不是证明巨头能变快，而是证明 ——AI 时代，要么拆掉自己，要么被时代拆掉。
未来一年，Copilot 的日活，就是微软的生死答卷。
核心信源说明：本文关于微软SLT废除的独家信息基于Business Insider 2026年5月23日发布的报道《Scoop: Microsoft’s longtime senior leadership team is gone》（记者Ashley Stewart）。其他公开信息分别标注来源。
本文来自微信公众号：青萍见，作者：shushuhn
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