第三节｜最强模型？不如最会协作的组合
对话中，一个不太被外界注意的高频词是：Orchestration（编排）。
扎克伯格说：“第一代AI产品，是一个模型对应一个任务；但现在，我们进入了多模型协作的阶段。”
纳德拉补充：“你不再需要一个超级模型什么都做，而是多个专业模型互相交谈，各自完成子任务。”
这不是术语上的精细化，而是下一代AI平台的根本分歧：
第一代：以模型为中心，“一个大脑搞定一切”
第二代：以编排为中心，“多个模型各司其职”
多模型系统，才是真正的“代理操作系统”
过去我们理解的AI应用，往往是ChatGPT/DeepSeek那样的“一问一答”，本质上是封装了一个通用模型的接口。而在这场对话中，扎克伯格与纳德拉给出了另一个未来蓝图：每个 AI 应用都将是一个‘编排系统’：前台看起来是一个对话界面，后台是多个模型在默默协作。
纳德拉举了微软最新在做的一件事：将 Copilot 从一个“代码生成器”升级为“任务编排器”：
— 模型A负责理解意图；
— 模型B负责数据检索与结构化；
— 模型C负责编码实现；
— 然后调用安全模型验证结果，最后通过API调用部署。
扎克伯格也提到 Meta 内部的“蒸馏工厂”实验—— 他们已经不再试图把所有智能压缩进一个庞大模型，而是通过多个模块化模型协作，以实现更高效的部署和控制。
简单说，我们不是在构建一个 AI，而是在构建一个 AI 联盟。
MCP、A2、LoRA……是下一代开发者的新“语法”
为了支撑这种多模型结构，背后需要的是新一代的协议层与调用结构。
在这场对话中，纳德拉重点提到了两项：
— MCP（Multi-agent Coordination Protocol）： 用于调度多个模型之间的对话、数据传递与任务分发；
— A2协议（Agent to Agent）： 定义模型如何互相调用、响应、确认结果，避免“任务断层”或“认知冲突”。
这类协议，就像早期的 HTTP 之于网页浏览，正在成为AI 世界的基础设施语言。
只是我们所有人才刚刚进入这个阶段，就像1996年的网络协议一样，没人看得懂，但它正在搭平台。
这意味着未来的开发者，不再需要自己训练一个万能模型，而是需要懂得如何编排多个开源、闭源、专用模型协作，完成更复杂、更真实的任务。
模型之间，正在建立“角色分工”和“对话能力”
扎克伯格透露，在 Meta 的 Llama 系列模型内部，正在尝试一个实验性架构：让多个模型扮演不同的“角色”——有的负责推理，有的负责判断，有的负责生成；
然后在一个统一调度环境中，通过“角色分工”完成复杂决策。
“AI 不只是会说话，更要能开会。” ——Mark Zuckerberg
他补充说，这种结构与人类组织高度相似：有人提议，有人执行，有人校验，有人负责善后，而当前多模型 AI 正在接近这种“系统性思维”的早期雏形。
模型调度，将成为新平台战争的关键变量
在这场技术路线对比中，两位 CEO 的判断惊人一致：未来不属于拥有最大模型的公司，而属于能最优调用多个模型的公司。
这背后的转变逻辑是：
— 模型参数规模，正在趋于边际收益递减；
— 编排能力，才决定真正的落地效率、成本控制与安全治理；
— 而“会调度”本身，就是新的竞争力。
换句话说，AI世界将不再有一个“最强模型”，而将出现“最强组合”。
