Utkarsh Shrivastava 负责 Netflix 的企业级 AI 工程，团队搭了一条集中式的「铺好的路」，还有让各团队发布自己 MCP、技能与插件的市场，以及必须遵守既有安全权限的企业搜索，如今这些工具在全公司被广泛采用。他在访谈里说，最难的部分其实是归属权，而接下来十二到十八个月的核心命题是证明投资回报。他也提醒，前沿实验室只是冰山一角，十年老公司身上背着大量历史上下文。
🔑 核心要点
他形容自己与 AI 的关系像猫鼠游戏，重点是评估新技术能否按公司规模落地。
企业搜索必须逐条遵守既有的权限体系，这是绕不过去的约束。
最后一公里的工作发生在模型与老系统之间，而不在模型训练里。
他此前负责过全球客服，也建过公司的数据湖仓。
💡 金句
“I'll be talking about how frontier labs are only the tip of the iceberg. Companies that have been around for a decade have a lot of historical context to implement.” 译：我要讲的是，前沿实验室只是冰山一角，活了十年的公司有大量历史上下文要落地。