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????問：據(jù) IDC 的報告,，“微軟在華每賺 1 元，合作伙伴賺 16 元”,。除了盈利之外,，微軟會為年輕的軟件行業(yè)伙伴帶來哪些新的價值？

????答：對于一些小企業(yè),，我們主張它們之間通過各種方式兼并,。我認為中國和印度一樣，需要 4 到 5 家軟件業(yè)的航空母艦,，而小企業(yè)家庭作坊式的模式會制約發(fā)展,。所以，微軟一方面給它們項目,，另一方面也在有意識地推動它們的整合,，擴大其經(jīng)營規(guī)模。

????五年前,，我們在國內(nèi)的外包量很小,，一年還不到 1,000 萬美元，而最近已經(jīng)達到 1.5 億美元,。Windows 7 的開發(fā)過程中,，文思、中軟等外包企業(yè)有不小的貢獻,。直接外包業(yè)務是雙贏的結(jié)果,，國內(nèi)軟件企業(yè)也可提升開發(fā)能力，并成長壯大,。

????問：在微軟（中國）,，你通過哪些手段來提升優(yōu)秀人才的管理水平。

????答：一個優(yōu)秀的團隊需要有不同特長的人,，比如一支橄欖球隊不能都是四分衛(wèi),。但是整體上，我們還是缺少領(lǐng)軍人物,。

????一家再大的企業(yè),，最后需要的也就是 50 個人，他們定義了這家企業(yè)的精神和文化,。所以,，任何時候我們都要清楚接下來微軟的這 50 個人在哪里,。當然，比爾·蓋茨可能會說我們需要找到 100 個這樣的人,，而他們才是定義企業(yè)能力的靈魂人物,。

????抱著這樣的愿望，我們推出一些短期項目,，比如“絲綢之路”,。通過這些項目，我們將本地團隊的領(lǐng)導者送到美國,，讓他們在不同的產(chǎn)品部門學習,，最后返回這里發(fā)揮能量。

????問：你的書中提到比爾·蓋茨曾是你在微軟的導師,。他對你的影響是在哪些方面,，是如何形成的？

????答：比爾·蓋茨有一種抽象并簡化問題的能力,。你和他講話的時候,，會覺得事情竟然是如此簡單而清晰。

????此外,，比爾·蓋茨長期以來在觀念上保持了高度的一致性,。最根本、最基礎的邏輯始終如初,。相比之下,，與部分企業(yè)管理者溝通，則是很辛苦的,，每次與他們談同一個問題，他們都有前后不一致的觀點,。

????最后一點,，比爾·蓋茨很謙虛，每天都在學習新知,。

????問：本地團隊與總部的溝通是包括谷歌在內(nèi)的很多優(yōu)秀跨國公司面臨的挑戰(zhàn),。從管理實踐看，微軟有哪些成功的經(jīng)驗,？

????答：過去的微軟也經(jīng)歷了不少的困難和波折,，交了學費。經(jīng)驗之一是,，在制定戰(zhàn)略的時候一定要獲得公司最高層的認可,。在微軟，比爾·蓋茨等人必須支持你,。

????同時,，還需要一個好的領(lǐng)軍人物,，特別是初來中國的時候。此外,，要有長遠的眼光,。很多外企來到中國以后，算計著中國的 13 億人口,，從每個人身上能賺多少錢,。事實上，中國市場的確蘊含巨大機會,，但如果不懂中國人的行事之道,，往往會碰得頭破血流。

????最后一點,，就是處理好與政府的關(guān)系,。有些外企逃避跟政府的溝通，而另一些卻什么都依賴政府,，這是不行的,。最終決定成敗的還是市場，還是你的核心業(yè)務,，這兩方面要平衡兼顧,。今天，陷入這個怪圈的外企并不少見,。

????問：企業(yè)本地化的成功,，與管理者休戚相關(guān)。微軟目前在中國的管理團隊有什么共性,？

????答：有趣的是我們的經(jīng)歷十分相似,。基辛格來訪問時,，我先給他介紹我們當時的院長,，因為在周末，我同時也帶著我們整個的管理團隊,。他打量著我,，問我每個人是什么樣的背景。

????我當時發(fā)現(xiàn),，除了兩人,，其他成員的背景都是一樣的：在中國出生，讀大學,，然后在美國拿到博士,，在美國工作很多年，最后回到故土,。這樣的人對雙方的文化,、教育體制,、企業(yè)運行和管理的方式都會有比較好的了解。

????問：多年前您曾經(jīng)指出,，在中國占據(jù)市場份額不是問題,，關(guān)鍵看收入。但是,，搜索市場的情況不同,。在中國，面對百度,，作為后來者應該如何提升 Bing 的市場份額,，完成谷歌之所不能？

????答：談到搜索,，最大難度在于我們是后來者,。百度和谷歌已有很大的用戶群體，而用戶習慣很難改變,。但是,，技術(shù)仍然是我們的優(yōu)勢。Bing 的定位是決策引擎,。搜索行業(yè)雖然發(fā)展很快,，但仍處于起始階段，用戶查詢的結(jié)果很多,，并不是答案,。我們希望提供更好的解決方案。此外,，我們希望采用更自然的方式,，比如用圖像來搜索。

????此外,，我們會擴大搜索范圍,，到達更實時的信息，比如,，像 Twitter 和 Facebook 內(nèi)的信息都能挖掘出來。