175 亿美元押注印度，微软 CEO 纳德拉：AI 赢在“用得快”

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（纳德拉印度演讲：技术落地速度决定AI时代赢家）

2025 年 12 月 9日，新德里。

微软 CEO 纳德拉会见印度总理莫迪后，在社交媒体上宣布：微软将在 2026 至 2029 年间，向印度投入 175 亿美元。

这是微软在亚洲迄今为止最大的一笔 AI 投资。

次日，纳德拉站上主题为 Leading in the New Age of AI 的活动现场，详细解释了这笔投资背后的逻辑。

目标很清楚：在印度已有的数字基础设施上，再建一层 AI 应用基础设施。钱为什么这样投？他给出了答案：India Stack。

这不是一个简单的国家项目，而是政策、程序、技术、市场自洽运行的良性飞轮，别的国家几乎没法照搬。微软下注的，正是这个飞轮转起来的速度。

在纳德拉看来，AI 时代的胜负不是谁先造出模型，而是谁能最快用起来。

这篇文章，就从这 175 亿美元说起。

第一节｜AI 不是助手，是副总裁

纳德拉在演讲一开始就做了区分： AI 不是智能助手（assistant），而是代理系统（agentic system）。这不是概念升级，而是使用方式和组织逻辑的彻底重构。

不是你在用 AI，而是你在调度它、部署它、协调它。

在这场演讲中，纳德拉表示：今天的 Microsoft Copilot，已经不仅仅是回答问题或润色文档的工具，而是被打造成一个可指派角色、具备流程参与能力的组织成员。

他用了几个真实的例子来说明：

• 研究员（Researcher）：可以为你在指定主题下独立完成资料收集、摘要撰写，并呈现关键分歧点。

• 分析师（Analyst）：你只需上传 Excel，它就能自动完成数据解析、建模、趋势发现，24 小时随时在岗。

• 审查者与专家组：在他亲手构建的系统 DEPAR 中，纳德拉安排多个模型分任不同角色，再由主模型整合各方意见，得出分析结论。

在 GitHub 项目中，不同的大模型（如 GPT-4o、Claude、Gemini、Qwen 等）担任不同决策职能的角色专家，对某个议题进行并行研究、投票选择、集体辩论。

他说：我不是在写代码，我是在构建一个团队，这个团队由 AI 模型组成。

这都是纳德拉在感恩节周末亲自做的项目。他的目标不是测试 Copilot 功能，而是验证：一个普通开发者能否用现有微软工具，在一台笔记本上，快速部署一个 AI 决策中枢系统？

答案是肯定的。

他用 Copilot Studio 和 Foundry 平台，构建了一个由多个角色组成的代理系统，还为它们设置了权限、任务分配逻辑和角色互评机制。

更重要的是，他在现场演示这个项目时，不是说 AI 很强，而是这样定义它的角色：AI 不只是工具，它是我工作团队中的一个角色，我每天都会安排它工作、审核它的输出、让它参与决策。

这意味着什么？

这对于普通企业而言，从用 Copilot 写文档到让 AI 承担角色职责，中间的差距不是技术差距，而是思维认知差距：你有没有把 AI 当成会做事的成员，而不是自动化的工具。

AI 工具的升级，本质上是组织内部角色的重塑。

未来，一个运营团队的标准配置，可能包括一个人类市场分析师和一个 AI 市场分析代理；一个项目负责人身边，不是实习生，而是一个模型审查员。

纳德拉已经给出蓝图：AI 不是助手，是副总裁；不是外包，是组织内部的一部分。

第二节｜企业要准备的不是模型，是“AI 部署体”

但要让 AI 真正成为组织的一部分，光有意识还不够。你需要给它准备好工作环境。

Copilot 能不能用，不取决于它的能力，而取决于你的系统是否运行稳定。

纳德拉在演讲中提到：AI 部署不是像过去部署一套 ERP 系统那么简单，它是一个持续进化的学习系统。你不能只把它当作一段代码接进去，你要给它搭建上下文结构。

这句话指向了一个关键词：IQ 层（Intelligence Quotient Layer）。

他在这场演讲中第一次系统讲解了微软内部构建 AI 部署体的三层结构：

第一层：Work IQ - 人与信息的关系网络

这是 Microsoft 365 用户内部的知识关系数据库。它识别每个员工与谁协作、管理哪些文档、使用哪些系统，构成了一个组织脑图。 纳德拉说：AI 不该是从外部接入的智能，它必须知道你是谁、你在做什么、你正在处理什么内容。

• Copilot 能理解你的会议纪要，是因为它读取了 Work IQ

• 能自动生成邮件，是因为它知道你和谁在沟通、沟通频率、使用语气

这不是调用模型，而是让模型进入你的组织上下文。

第二层：Fabric IQ - 数据层全结构化

在 Work IQ 之上，微软又扩展出了 Fabric IQ。它把企业内部的 ERP、CRM、财务系统、Power BI 等数据分析平台全部接入，构成一个统一的结构化数据语义层。

换句话说，不是把数据上传给 AI，而是构建一整套让 AI 可以理解、可以调取、可以嵌入的数据地图。

第三层：Foundry IQ - 非结构化数据的搜索与决策层

Foundry IQ 负责处理企业中大量的非结构化数据，如合同、市场报告、客户通话记录等内容。它是 Copilot 在灰度数据场景中能做总结、分类、归因的关键所在。

纳德拉强调：Work IQ + Fabric IQ + Foundry IQ，才是真正的 AI 企业。不是你部署了 Copilot 就是 AI 公司，而是你有没有建好这个基础设施。

有了 IQ 层作为地基，微软正在用 App Builder、Copilot Studio 和 Foundry 让企业快速构建应用。想做一个客服代理？用自然语言描述需求，系统自动生成，无需写代码。想让会议纪要自动总结并生成决策建议？Work IQ + Copilot 插件直接调用，即插即用。

但这些工具必须建立在 IQ 层之上。

• 没有 Work IQ，AI 不知道你在和谁协作；

• 没有 Fabric IQ，它读不到你的业务数据；

• 没有 Foundry IQ，它只能简单应答，无法深入分析。

部署得快的企业，是从组织系统内部开始准备的。这套IQ体系不是一天建成的，但印度已经开始了。

第三节｜微软押注印度：175 亿赌的是“用得快”

理解了什么是 AI 部署体，就能看懂微软为什么选择印度。

纳德拉这次去印度，不是去谈技术合作，而是宣布一个实际动作：微软将在印度追加 175 亿美元基础设施投入，这是公司在亚洲历史上最大一笔 AI 相关投资。

1、为什么选印度？

不是因为这里有最强模型、最多大牛，而是因为它有一件别的国家暂时没有的东西：一个能快速部署 AI，并确保可控的主权架构体系。

不是谁造得出模型，而是谁先把模型接入系统、让它投入使用。

在他看来，印度政府和产业联合打造的 AI 国家栈，做对了三件事：

• 主权数据可控：Copilot 在印度的所有部署均本地运行，数据不出境，权限不外流

• 部署选项弹性：微软提供混合云、公有云、私有云三种模式，用户按敏感等级自主切分工作负载

• 风险评估机制成熟：企业或政府可以基于风险的方式决定模型去哪、数据怎么调、权限如何设置

这些，正是纳德拉所说的 AI 落地真正的治理能力。

2、微软下注的，是印度在落地上的执行力

纳德拉在演讲中点名了一系列项目：

• Apollo 医疗系统开发了面向医生的多代理 Copilot，用 AI 协助做病患初筛与文书

• Tech Mahindra 搭建多代理 AI 框架，并完成了本地 22 种语言部署

• 劳工部通过 Instrom 系统训练了超过 5000 万非组织化工人，AI 实现技能匹配与再就业路径推荐

纳德拉本人称赞这些项目在全球都属于极致执行力的 AI 落地案例。

他说：我们最怕看到的，是一个国家拥有顶级模型，却什么也没部署出来。

3、主权不是封闭，而是能力边界的清晰设计

很多国家在谈 AI 主权时，只讲监管，不谈落地。

纳德拉给出的建议是：你不能一边强调主权，一边放弃部署弹性。 他强调必须做到：

• 控制权明确（谁掌握数据密钥、谁控制使用入口）、

• 部署机制灵活（什么算公共部署、什么必须在本地封闭）、

• 全球情报接入（不能因为要安全就脱离全球安全情报）。

为什么强调最后一点？

因为如果失去了全球网络安全情报，只剩主权本地环境，那其实就是一个更弱的系统，无法防御最新的网络攻击。这是很多国家在追求主权时容易忽视的风险。

这就是微软印度栈的设计思路：不是复制版 Azure，而是一个既保证主权可控，又接入全球安全防护体系的 AI 操作系统。

4、最终落点：

微软投资的核心不是模型，不是市场，而是部署速度：谁能又快又稳地部署 AI，谁就能率先进入下一个生产力周期。

175 亿美元不是投给政府，也不是投给开发者，而是投给一种国家级组织能力：AI 栈构建能力 + 快速落地能力 + 合理治理能力。

对中国企业来说，这意味着：不是等更强的模型，而是先搭好部署体系。 我们不缺技术储备，缺的是从组织到数据到治理的系统性准备。这可能是比模型参数更值得投入的地方。

结语｜速度，才是 AI 时代唯一的护城河

这场 175 亿美元的投资，微软看重的不是印度的技术潜力，而是它的落地执行力。

未来不是技术红利，而是应用红利。谁先让 AI 进入流程、变成结构、参与决策，谁就先获得下一轮增长。

企业如果还在等更成熟的模型，只会错过整个部署周期。组织如果没有能力构建 AI 角色、系统、权限的结构，就永远只能围观别人的转型。

不是用得起，而是用得快。

识自AI

本文由AI深度研究院出品，内容整理自微软CEO萨提亚·纳德拉2025年12月在印度演讲及对话等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原演讲材料。未经授权，不得转载。

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参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=n3mdk7wTH5s&t=3060s

https://www.geekwire.com/2025/microsoft-investing-17-5b-in-india-to-accelerate-ai-infrastructure-skills-training-and-more

https://www.tribuneindia.com/news/ai-adoption/satya-nadella-praises-india-stack-says-rate-of-technology-diffusion-is-the-winner-in-ai-era

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵