贾斯汀·霍塔德（Justin Hotard）2025年4月1日被任命为诺基亚总裁兼CEO。
2024年至2025年贾斯汀任英特尔公司执行副总裁兼数据中心与AI事业部总经理。
2015年至2024年间，贾斯汀在慧与科技任职，最后的职位是执行副总裁兼高性能计算、人工智能与实验室总经理。任期内，他为美国能源部交付了全球首台百亿亿次级超级计算机，并推动公司在人工智能、量子计算和可持续性研究领域保持前沿地位。
此前，贾斯汀在NCR公司和讯宝科技担任多个领导职务。
职业生涯始于摩托罗拉，曾作为工程师为美国运营商部署移动网络。
素材来源：FORTUNE
我们在研发体系里已经很清楚地看到，一旦个人生产力提升，原来的管理结构就不适用了。以前那种层层审批、逐级code review的机制，会被个人工具能力直接替代，很多中层原来做的事，工程师自己借助 AI 就能完成。
不过，这并不是管理岗位被替代，而是研发体系质量流程的改变。如果团队要跑得更快，就必须让所有人对齐目标，把透明度和技术能力都提上去。用CEO同志的话来说，就是所有人都要公开自己的目标关系，甚至包括CEO，而且KPI的目标不再是绩效考核，而是团队节奏的对齐器。
我对研发体系的这点深有体会。NI 和 MI 两条线研发任务重、交付节奏快，如果目标信息不透明，各团队之间的接口协作就会出现时间差，现在如果加上AI能力，各团队的执行速度会进一步拉开，目标越不透明，返工越多，影响会呈指数级放大。
而在移动网络研发上，我看到过最典型的例子是RAN优化团队如果不知道核心网的更新计划，基站侧的自优化参数就可能延迟接入新接口。以前可能造成一两周的耽误，现在在AI工具的加速下，研发节奏整体缩短，耽误比例被放大，团队情绪也会受影响。
而提到透明化，这不是管理技巧，而是让AI与工程师协同的必要前提。只要有人在用 AI，团队整体速度就被某一次“加速度”带着走，组织对齐能力跟不上，人和 AI 的速度差就会变成新的瓶颈。
在访谈里，我印象最深的是CEO同志提到一个看似简单但非常关键的判断：AI 的价值，不是一个人变强，而是团队变强。个人的速度提升，如果不能通过团队的透明对齐转化成集体效率，就只能停留在“个人炫技”。
这句话特别像他在 HPE 推超算项目时的风格。超算这种项目，本质是巨型协同工程，每一个子系统性能不对齐，整机就跑不动。团队之间的边界一旦出现沟通差，哪怕是一个调度节点的时钟偏差，也会让整个作业掉速。AI 对组织的作用逻辑，和这种系统工程非常接近。
如果咱们把CEO同志的讲话结合到诺基亚的产品线上，NI这几年从传统路由和光网络延伸到数据中心互联，MI 在 5G 和 5G Advanced 里强调智能化、自动化、自我驱动优化，这些方向天然就和 AI 的扩散趋势重叠。
这些年，随着运营商从传统网络往云原生方向迁移，流量模式变得更加不可预测。尤其是训练类任务集中度的提升，数据中心间出现高峰流量的情况比过去多很多。这个背景下，NI 的挑战是要把交换、路由、光传输整合成真正意义上的“可提前感知负载”的系统。
这件事如果照旧靠传统 NMS 做预测，是没法满足训练负载变化的节奏的。AI 在这一层的价值，不是做一些花哨的自动调整，而是利用模型提前判断大规模流量模式，把网络端的资源调度提前完成。比如在训练作业启动前十分钟，根据历史数据模拟可能的传输压力，把光层和路由层的容量预留做前置处理。
CEO同志他曾经做过数据中心和超算业务，对这种系统压力变化的直觉非常敏锐，这就能让大家理解为什么他上任后几次公开讲话都强调透明度和学习能力，因为网络本身要变成一个“提前感知负载”的系统，人和组织也必须具备同样的提前判断能力。
而AI对MI的变化更加直接，无线侧的能耗优化扣得越来越紧，过去靠人工经验调整的射频参数，现在被AI工具接管的比例越来越高。国际电联的公开研究显示，在大规模网络中使用预测式 AI 能使 RAN 能耗降低约百分之八到百分之十二。这种节约对于全球运营商意味着巨大的成本压力释放。
很多人可能没意识到这一点，无线侧的参数与网络负载有极强的非线性关系，人类工程师能凭经验做的是局部调参，而 AI 能做的是大规模趋势预测。比如一天中任何一座站点的负载波动，有些是稳定模式，有些是事件驱动，有些和天气相关。这些模式不适合靠人工判断，而是要靠模型分析。
如果把这种能力嵌入到 RAN 设计里，MI 的产品形态会出现一次质变。它不再只是硬件性能的比拼，而是：谁家的系统能让工程师的自动化程度更高，谁就能拿到更低的能耗、更快的部署、更高的 SLA。
这和线上那句话完全一致。AI 的价值，是让团队更强，不是让某一个人更强。RAN 的工程团队如果都具备 AI 工具链能力，整个系统的运维成本会下降，交付速度会提高，MI 的市场竞争力也会随之提升。
很多人可能没注意到另一句关键话：CEO同志提到过去两代互联网周期里，创业公司创造了大量经济价值和就业，让一整个时代的人才涌向创新领域。现在在 AI 的门槛下降之后，新一代年轻人有超过百分之六十想要创业。这个调查来自欧洲年轻群体，对诺基亚并不遥远，因为我们也招聘了大量欧洲工程师。
这意味着，如果大公司不能给年轻人提供创新空间，他们会直接向外走。这事不是猜测，是人口结构在变化。
如果您在工作中带过团队，就很能理解这句话背后的压力。年轻工程师的想法多、动手快、对流程忍耐度低、对速度敏感，他们用着最先进的工具，但在公司的流程上，却得按旧节奏走，这很容易打击积极性。所以CEO同志提到诺基亚内部设立 Technology and AI Organization，就是看中了这部分需求。组织的目的不是做“技术展示”，而是给团队提供一个可快速试错、快速落地、快速商业化的渠道。大公司能不能留住年轻人才，未来取决于能不能提供创新自由度。
我自己作为研发人员，对这种方向特别感同身受。如果一个想法从提出到验证需要三个月，那对年轻人来说就是灭火器。但如果公司能提供一个实验环境，让工程师可以在一到两周看到结果，那这种“创业属性”就会自然出现。这和薪资福利无关，和效率感直接相关。
说到底，创新不需要巨大的口号，需要的是工程环境的自由度。AI 降低了试验成本，大公司也必须降低组织层面的“试验摩擦”。
我注意到CEO同志还讲了一段和足球有关的内容，说现在的足球队很少再强调“主教练管理一切”，而是教练专注于打造体系，让球员在体系里发挥最强能力。虽然他说商业和体育不能完全类比，但这个类比让我觉得挺准确。
越到技术密集的行业，越不能靠“指挥式领导”。团队每个人都能用 AI，团队的智慧密度上去了，领导者的角色自然得从“监管者”转向“教练”。你不需要告诉团队每一步怎么做，而是告诉他们方向、清楚讲明目标、创造交流环境、提供必要支持。因为在现实项目中，工程师的能力差距往往来自经验差，但现在 AI 能让新人快速补齐经验，领导者的价值就从“解决问题”转到“提升整体节奏”。只要团队节奏被带起来，每个节点自然会把输出做对。
最后一句话，我特别认同，原文是这么说的：
Nokia’s technology connects intelligence around the world. Inside the company, connecting intelligence is about how people work together. It means giving teams the tools, support and culture they need to grow and perform with confidence. Connecting intelligence is how teams win.
FORTUNE
AI 能做很多事，但信任、文化、责任感，这些完全是人创造的。一个团队能不能稳住节奏、保持学习能力、不断迭代，靠的仍然是人。
这句话我觉得特别像是来自一个做过大型工程项目的人，做过超算交付的人都知道，再先进的工具都替代不了团队之间的默契和基本工程规范。
我想用一个更接地气的角度收一下这篇文章。
CEO同志带来的不是概念升级，而是一套完整的工程逻辑。AI 原生劳动力会加速整个研发体系的节奏，NI 和 MI 的产品形态会往“智能化系统”演化，组织管理会更依赖透明目标和快速反馈，年轻工程师会更强调自由与速度，大公司的创新方式会被迫变得像创业公司。
这些变化看起来散落，其实在同一个方向。未来的网络设备行业，将不再是传统意义上的硬件竞争，而是系统化工程能力与 AI 工具链能力的结合。诺基亚手里拥有全栈网络能力，拥有庞大的研发团队，也有大量行业级客户，现在又来了一个经历过 HPC、AI、数据中心、移动网络的 CEO，所有线索都在往同一个未来聚合。
我认真看完那段访谈后，心里只有一个直觉。诺基亚的下一段旅程，很可能是把网络做成一个“具备自我优化、自我学习、可提前感知压力”的大型工程系统。而我们这些工程师，将在这个变化里直接看到自己工具链的升级、组织节奏的变化，以及未来网络行业的全新形态。
这件事可能比我们想象得来得快。
参考链接：
https://fortune.com/2025/12/08/nokia-ceo-workforce-ai-native-gen-z-leadership-must-evolve/
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