175 億美元押注印度，微軟 CEO 納德拉：AI 贏在“用得快”

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（納德拉印度演講：技術落地速度決定AI時代贏家）

2025 年 12 月 9日，新德里。

微軟 CEO 納德拉會見印度總理莫迪后，在社交媒體上宣布：微軟將在 2026 至 2029 年間，向印度投入 175 億美元。

這是微軟在亞洲迄今為止最大的一筆 AI 投資。

次日，納德拉站上主題為 Leading in the New Age of AI 的活動現場，詳細解釋了這筆投資背后的邏輯。

目標很清楚：在印度已有的數字基礎設施上，再建一層 AI 應用基礎設施。錢為什么這樣投？他給出了答案：India Stack。

這不是一個簡單的國家項目，而是政策、程序、技術、市場自洽運行的良性飛輪，別的國家幾乎沒法照搬。微軟下注的，正是這個飛輪轉起來的速度。

在納德拉看來，AI 時代的勝負不是誰先造出模型，而是誰能最快用起來。

這篇文章，就從這 175 億美元說起。

第一節｜AI 不是助手，是副總裁

納德拉在演講一開始就做了區分： AI 不是智能助手（assistant），而是代理系統（agentic system）。這不是概念升級，而是使用方式和組織邏輯的徹底重構。

不是你在用 AI，而是你在調度它、部署它、協調它。

在這場演講中，納德拉表示：今天的 Microsoft Copilot，已經不僅僅是回答問題或潤色文檔的工具，而是被打造成一個可指派角色、具備流程參與能力的組織成員。

他用了幾個真實的例子來說明：

• 研究員（Researcher）：可以為你在指定主題下獨立完成資料收集、摘要撰寫，并呈現關鍵分歧點。

• 分析師（Analyst）：你只需上傳 Excel，它就能自動完成數據解析、建模、趨勢發現，24 小時隨時在崗。

• 審查者與專家組：在他親手構建的系統 DEPAR 中，納德拉安排多個模型分任不同角色，再由主模型整合各方意見，得出分析結論。

在 GitHub 項目中，不同的大模型（如 GPT-4o、Claude、Gemini、Qwen 等）擔任不同決策職能的角色專家，對某個議題進行并行研究、投票選擇、集體辯論。

他說：我不是在寫代碼，我是在構建一個團隊，這個團隊由 AI 模型組成。

這都是納德拉在感恩節周末親自做的項目。他的目標不是測試 Copilot 功能，而是驗證：一個普通開發者能否用現有微軟工具，在一臺筆記本上，快速部署一個 AI 決策中樞系統？

答案是肯定的。

他用 Copilot Studio 和 Foundry 平臺，構建了一個由多個角色組成的代理系統，還為它們設置了權限、任務分配邏輯和角色互評機制。

更重要的是，他在現場演示這個項目時，不是說 AI 很強，而是這樣定義它的角色：AI 不只是工具，它是我工作團隊中的一個角色，我每天都會安排它工作、審核它的輸出、讓它參與決策。

這意味著什么？

這對于普通企業而言，從用 Copilot 寫文檔到讓 AI 承擔角色職責，中間的差距不是技術差距，而是思維認知差距：你有沒有把 AI 當成會做事的成員，而不是自動化的工具。

AI 工具的升級，本質上是組織內部角色的重塑。

未來，一個運營團隊的標準配置，可能包括一個人類市場分析師和一個 AI 市場分析代理；一個項目負責人身邊，不是實習生，而是一個模型審查員。

納德拉已經給出藍圖：AI 不是助手，是副總裁；不是外包，是組織內部的一部分。

第二節｜企業要準備的不是模型，是“AI 部署體”

但要讓 AI 真正成為組織的一部分，光有意識還不夠。你需要給它準備好工作環境。

Copilot 能不能用，不取決于它的能力，而取決于你的系統是否運行穩定。

納德拉在演講中提到：AI 部署不是像過去部署一套 ERP 系統那么簡單，它是一個持續進化的學習系統。你不能只把它當作一段代碼接進去，你要給它搭建上下文結構。

這句話指向了一個關鍵詞：IQ 層（Intelligence Quotient Layer）。

他在這場演講中第一次系統講解了微軟內部構建 AI 部署體的三層結構：

第一層：Work IQ - 人與信息的關系網絡

這是 Microsoft 365 用戶內部的知識關系數據庫。它識別每個員工與誰協作、管理哪些文檔、使用哪些系統，構成了一個組織腦圖。 納德拉說：AI 不該是從外部接入的智能，它必須知道你是誰、你在做什么、你正在處理什么內容。

• Copilot 能理解你的會議紀要，是因為它讀取了 Work IQ

• 能自動生成郵件，是因為它知道你和誰在溝通、溝通頻率、使用語氣

這不是調用模型，而是讓模型進入你的組織上下文。

第二層：Fabric IQ - 數據層全結構化

在 Work IQ 之上，微軟又擴展出了 Fabric IQ。它把企業內部的 ERP、CRM、財務系統、Power BI 等數據分析平臺全部接入，構成一個統一的結構化數據語義層。

換句話說，不是把數據上傳給 AI，而是構建一整套讓 AI 可以理解、可以調取、可以嵌入的數據地圖。

第三層：Foundry IQ - 非結構化數據的搜索與決策層

Foundry IQ 負責處理企業中大量的非結構化數據，如合同、市場報告、客戶通話記錄等內容。它是 Copilot 在灰度數據場景中能做總結、分類、歸因的關鍵所在。

納德拉強調：Work IQ + Fabric IQ + Foundry IQ，才是真正的 AI 企業。不是你部署了 Copilot 就是 AI 公司，而是你有沒有建好這個基礎設施。

有了 IQ 層作為地基，微軟正在用 App Builder、Copilot Studio 和 Foundry 讓企業快速構建應用。想做一個客服代理？用自然語言描述需求，系統自動生成，無需寫代碼。想讓會議紀要自動總結并生成決策建議？Work IQ + Copilot 插件直接調用，即插即用。

但這些工具必須建立在 IQ 層之上。

• 沒有 Work IQ，AI 不知道你在和誰協作；

• 沒有 Fabric IQ，它讀不到你的業務數據；

• 沒有 Foundry IQ，它只能簡單應答，無法深入分析。

部署得快的企業，是從組織系統內部開始準備的。這套IQ體系不是一天建成的，但印度已經開始了。

第三節｜微軟押注印度：175 億賭的是“用得快”

理解了什么是 AI 部署體，就能看懂微軟為什么選擇印度。

納德拉這次去印度，不是去談技術合作，而是宣布一個實際動作：微軟將在印度追加 175 億美元基礎設施投入，這是公司在亞洲歷史上最大一筆 AI 相關投資。

1、為什么選印度？

不是因為這里有最強模型、最多大牛，而是因為它有一件別的國家暫時沒有的東西：一個能快速部署 AI，并確保可控的主權架構體系。

不是誰造得出模型，而是誰先把模型接入系統、讓它投入使用。

在他看來，印度政府和產業聯合打造的 AI 國家棧，做對了三件事：

• 主權數據可控：Copilot 在印度的所有部署均本地運行，數據不出境，權限不外流

• 部署選項彈性：微軟提供混合云、公有云、私有云三種模式，用戶按敏感等級自主切分工作負載

• 風險評估機制成熟：企業或政府可以基于風險的方式決定模型去哪、數據怎么調、權限如何設置

這些，正是納德拉所說的 AI 落地真正的治理能力。

2、微軟下注的，是印度在落地上的執行力

納德拉在演講中點名了一系列項目：

• Apollo 醫療系統開發了面向醫生的多代理 Copilot，用 AI 協助做病患初篩與文書

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

• 勞工部通過 Instrom 系統訓練了超過 5000 萬非組織化工人，AI 實現技能匹配與再就業路徑推薦

納德拉本人稱贊這些項目在全球都屬于極致執行力的 AI 落地案例。

他說：我們最怕看到的，是一個國家擁有頂級模型，卻什么也沒部署出來。

3、主權不是封閉，而是能力邊界的清晰設計

很多國家在談 AI 主權時，只講監管，不談落地。

納德拉給出的建議是：你不能一邊強調主權，一邊放棄部署彈性。 他強調必須做到：

• 控制權明確（誰掌握數據密鑰、誰控制使用入口）、

• 部署機制靈活（什么算公共部署、什么必須在本地封閉）、

• 全球情報接入（不能因為要安全就脫離全球安全情報）。

為什么強調最后一點？

因為如果失去了全球網絡安全情報，只剩主權本地環境，那其實就是一個更弱的系統，無法防御最新的網絡攻擊。這是很多國家在追求主權時容易忽視的風險。

這就是微軟印度棧的設計思路：不是復制版 Azure，而是一個既保證主權可控，又接入全球安全防護體系的 AI 操作系統。

4、最終落點：

微軟投資的核心不是模型，不是市場，而是部署速度：誰能又快又穩地部署 AI，誰就能率先進入下一個生產力周期。

175 億美元不是投給政府，也不是投給開發者，而是投給一種國家級組織能力：AI 棧構建能力 + 快速落地能力 + 合理治理能力。

對中國企業來說，這意味著：不是等更強的模型，而是先搭好部署體系。 我們不缺技術儲備，缺的是從組織到數據到治理的系統性準備。這可能是比模型參數更值得投入的地方。

結語｜速度，才是 AI 時代唯一的護城河

這場 175 億美元的投資，微軟看重的不是印度的技術潛力，而是它的落地執行力。

未來不是技術紅利，而是應用紅利。誰先讓 AI 進入流程、變成結構、參與決策，誰就先獲得下一輪增長。

企業如果還在等更成熟的模型，只會錯過整個部署周期。組織如果沒有能力構建 AI 角色、系統、權限的結構，就永遠只能圍觀別人的轉型。

不是用得起，而是用得快。

識自AI

本文由AI深度研究院出品，內容整理自微軟CEO薩提亞·納德拉2025年12月在印度演講及對話等網上公開素材，屬評論分析性質。內容為觀點提煉與合理引述，未逐字復制原演講材料。未經授權，不得轉載。

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參考資料：

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

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈