印度宣称中美AI发展已到尽头，全球AI未来由印度引领

哈喽大家好！今天小界来和大家聊聊关于全球AI的最新话题，提起全球AI巨头博弈，几乎所有人的第一反应都是中美双雄争霸。

但就在中美在AI赛道加速冲刺、比拼核心实力时，世界第四大经济体印度突然强势“喊话”，直言自己并未落后；甚至放话碾压部分AI企业。这波看似底气十足的豪言，背后到底是真有实力支撑，还是自欺欺人的自我安慰？

1月20日达沃斯论坛，印度官员公然宣称，Deepick、Cheap GB等AI公司气数将尽。然而颇具讽刺的是，未来印度自身在AI领域的发展，亦极可能铩羽而归。不过，弦外之音也很清晰：其在该领域与中美差距不大，尚处同一起跑线，甚至存在弯道超车之可能。

这番话令人困惑：中美在AI核心技术、算力支撑、产业生态上早已积累深厚优势，印度为何如此自信？其野心远不止于此，作为世界第三大国，印度立志成为全球AI行业第三支柱，豪言2032年打造三大AI标志性成果，跻身AI强国行列。

为支撑野心，印度近两年动作频频。2024年，莫迪政府通过13亿美元专项预算，着力投入AI基建与创新研发。资本市场反应敏锐，去年一只RPPP概念AI股，仅凭未落地PPT便受资本垂青，股价疯涨5500%。

但热闹背后是虚火。这款概念股虽涨幅惊人，却无任何实际产出，未落地一项AI技术、推出一款AI产品，纯属AI泡沫。印度的AI野心，第一步就陷入了“只炒概念、不做实事”的困境。

印度一边宣称打造AI强国，一边面临致命悖论：全球AI产业爆发期，受冲击最大的恰恰是印度。深入看其经济结构便知，这是“成也萧何、败也萧何”，印度最依赖的经济支柱之一，正是最易被AI取代的客服外包产业。

过去数十年间，他们凭借外语专长与低廉劳动力成本，深耕细作于客服、数据录入等后台业务领域，在行业中不断积累经验与资源。如今这项业务已然发展成规模极为可观、高达数千亿美元的庞大产业。在全球客服行业中，它占据着相当的份额，占比达20%。

塔塔、伊福瑟斯等印度巨头凭借英语优势与人力成本优势，包揽了全球多数企业的客服与 IT 支持业务，不仅直接带动 540 多万人就业，更催生出印度庞大的中产阶级群体，成为该国经济增长的核心引擎。

这份产业优势之于印度的重要性，不言而喻。2024 年，印度经济规模高达 3.6 万亿美元，其中 IT 行业对 GDP 的贡献率超 10%，彰显其在印度经济格局中的重要地位。

但 AI 产业的爆发，彻底打破了这一产业格局。AI 的核心优势便是替代重复劳动，客服、数据录入等外包业务首当其冲，其处理成本仅为印度入门级员工的零头，效率与准确率更形成碾压性优势。

行业冲击如疾风骤至。去年，印度外包行业遭受重创，新增岗位数量锐减至十多年来的最低谷，仅 6 万个，凸显出该行业面临的严峻挑战。

更具讽刺意味的是，加速该产业衰落的竟是印度本土企业。初创企业 Lichas 聚焦生成式 AI 客服业务。该企业宣称其方案可削减 80% 的人力投入，更喊出 “彻底消灭印度客服工作” 的豪言，欲以科技之力重塑客服行业格局。

去年 9 月，铁布瑞投行曾作出预测：未来 5 年，印度呼叫中心收入或锐减一半。至 2031 年，AI 最多将取代 200 万个外包岗位，给印度相关行业带来巨大冲击。一边是AI强国梦，一边是支柱产业摇摇欲坠，印度AI之路陷入两难，而其所谓“AI创新”，更是一堆自欺欺人的闹剧。

一系列离谱的“AI闹剧”，彻底暴露了印度AI产业的真实水平，所谓智能，不过是“人工代替智能”。去年推出的FoodAI号称“AI自动建脑软件”，主打帮助程序员编写代码，被印度媒体吹捧为“本土AI重大突破”，仅被指bug多、反应迟钝。

但后续报道揭开遮羞布：其智能代码生成核心并非AI，而是后台成千上万名印度程序员手动编写，只是将加班压力从前端转移到后端，所谓“人工智能”沦为“纯粹人工”，纯属骗局。

亚马逊在印度的无人商店也上演类似闹剧，号称AI自主识别商品实现无接触结账，实则亚马逊将识别任务外包印度团队，后者雇佣上千廉价劳动力，逐帧查看监控手动打标签、结账。

有人调侃，印度的AI，“I”是“印地”的“I”，与智能无关。而印度官方的“黑科技”更离谱：2020年，印度国家牛委员会推出“牛粪芯片”，宣称可防辐射、保健康，某政党主席亲自站台，计划以10美元一枚销往美国。

但印度科学家委员会很快打脸，称其毫无科学依据。联想到印度宣称的三大芯片成果，不禁让人质疑其研发根基，这些闹剧也让印度AI的豪言壮语更显空洞。

综合来看，印度实现AI强国梦几乎是天方夜谭，四大致命短板牢牢束缚其发展，绝非喊口号就能突破。

人才流失严重，呈现史诗级“人才逆流”。《环球时报》报道，印度青年拉姐被父母贷款190万卢比供读计算机专业，毕业后却因国内无高薪AI岗位，只能做客服，月薪2.2万卢比（约1600元人民币），难以还贷。

在此环境下，优秀AI人才纷纷留学，争取美国H1B签证进入硅谷。数据显示，全球8%顶尖AI研究员是印度裔，但留在本土的仅1%；印度政府预计2026年需100万AI专业人才，目前具备相关技能的不足20%，人才缺口难以填补。

基础设施薄弱，电力无法支撑AI发展。AI是“电老虎”，GPT-4一次完整训练需消耗38.2兆瓦时（3820万度电），每天消耗40万度电，可满足4万个普通家庭一天用电。

而印度电力系统不堪重负，设施老化、偷电频发；截至2025年9月，其发电量突破500吉瓦（5亿千瓦），仅为中国同期37.2亿千瓦的零头，且印度人口超中国，人均用电量更低，用电需求年增超6%，电网稳定性与承载能力远不足以支撑AI算力消耗。

政府投入不足，资金缺口巨大。中国2025年中央财政AI技术支出预算近4000亿元人民币，还设立84亿美元AI初创基金；

美国政府官宣700亿美元投资计划，展现其在相关领域的布局决心。2025年硅谷风投为OpenAI等企业融资超1500亿美元，凸显科技行业的资本热度。

反观印度，2025至2026财年拨给科技部的23亿美元经费涵盖多领域，真正投入AI的寥寥无几；即便市场预测2027年印度AI投入升至51亿美元，与中美的千亿级别相比仍杯水车薪。

数据成本过高，存在本土特色难题。AI依赖海量数据，而印度官方承认22种语言，数据存储、标注需覆盖全部语言，成本是中美的22倍，“烧钱速度”堪比火箭，进一步加剧资金压力，数据积累远落后于中美。

印度AI豪言虽掷地有声，实则仍在起跑线徘徊，中美却已遥遥领先。人才外流、算力薄弱、投入有限、数据成本高，这些问题无法靠口号解决；当中美推动AI与实体经济融合时，印度仍沉浸在外包路径依赖中，其“AI第三支柱”目标犹如沙上高楼。

我们祝愿印度AI能有所突破，但梦想实现靠的是脚踏实地的研发与清醒的自我认知。印度唯有正视短板、摒弃投机取巧，从基础补齐短板，才能摆脱闹剧困境，否则所有豪言都只会沦为全球笑柄。