在AI领域，印度想谋得一席之地

随着全球人工智能发展风起云涌，世界主要大国在AI赛道投入海量资源，展开白热化竞争。当前除大幅领跑的中美，紧随其后的欧洲、日韩外，地处南亚次大陆的印度，也迅速发力成为AI领域的重要玩家。

今年以来，印度先是推出了长达20年的AI免税政策，全力吸引全球AI算力巨头落地本土，后又在新德里高调召开全球人工智能影响力峰会，提升印度在AI领域的话语权。

一系列重磅举措，彰显了印度渴望成为AI强国的战略雄心。

印度新德里街头的“人工智能影响力峰会”宣传展板。

进军AI，雄心勃勃。
从政策松绑引入资本到办峰会造势培养生态，印度打出了一套野心勃勃的“组合拳”，试图在全球AI版图博得一席之地。

政策引资，夯实算力

2月初，印度在2026-2027联邦预算案中，面向符合条件的外国云服务商，实施了为期20年的超长周期免税优惠，引发国际AI产业与资本市场的高度关注。

印度财政部长尼尔马拉·西塔拉曼公布2026-2027联邦预算案。

该政策明确规定，外国云服务商若使用印度本土认证的数据中心提供海外云服务， 所产生的全球收入免征印度境内相关税收。

为配合政策落地，印度还将数据中心列为核心基础设施，大幅简化项目审批流程，放宽土地使用限制，大力引进外资开展算力枢纽建设。

印度政府直言，出台免税政策的目标，是为了把印度从AI应用市场升级为全球算力枢纽，以税收让步换取AI算力落地，用基础设施集聚带动AI产业链成型。

举办峰会，涵养生态。
2月16日，全球人工智能影响力峰会在新德里召开，这是“全球AI峰会”系列中首次在全球南方国家举办的活动。

莫迪更将峰会定位为“文明方向的转折点”，宣称印度要成为“全球AI解决方案中心”。

阵容方面，峰会吸引了全球20余位国家元首、45个部长级代表团亲临现场，规格甚高。

谷歌CEO皮查伊、OpenAI CEO奥特曼、Anthropic CEO达里奥·阿莫迪，以及Meta首席AI官等美国AI巨头核心人物悉数到场。

印度总理莫迪与出席“2026年印度AI影响力峰会”的嘉宾合影。

议题方面，峰会以“人、进步、地球”为核心主题，聚焦人工智能带来的挑战与治理框架。

此次峰会还签署了《新德里AI宣言》，试图为“全球南方”建立一套更偏向发展、普惠和数据主权的AI治理新蓝图，改变目前由西方主导的规则体系。

强力推进，潜力可观。

印度地理位置得天独厚，能够便捷辐射亚洲、欧洲、非洲等区域的算力服务需求，拥有发展全球AI算力枢纽的天然禀赋。

相较于中美等算力产业较为成熟的经济体，印度劳动力、土地等生产要素成本更低、优势更为显著。

同时，印度作为全球第五大经济体和人口最多的国家，电信市场已跃升至全球第二，拥有约8.06亿互联网用户，互联网普及率达55.3%，能为AI开发提供海量用户与数据场景。

2023年印度人口正式超过中国，成为世界上人口最多的国家。

依托人口数据红利与IT服务产业基础，当前印度AI产业具备系统化发展的基础条件，有望成为全球AI赛道的“新晋黑马”。

斯坦福大学2025年《全球AI活力指数》显示，印度在AI领域的活跃度已跃居全球第三，仅次于美国和中国。

此外，印度大力发展AI也是在抢抓战略机遇。

中东地区原本是全球数据中心建设增速最快的区域之一，但受近期地缘冲突影响，区域投资的安全性与稳定性大幅下降。

印度敏锐捕捉到产业转移机遇，主动承接这部分外流科技资本，借机扩大自身在全球AI产业中的份额和影响力。

短板仍存，掣肘颇多。

虽然莫迪政府举全国之力，优先发展AI产业，但目前的印度相较真正的AI强国仍然差距明显，硬件、核心技术、产业链与生态圈均存在不同问题，呈现“头重脚轻、外强中干”的结构特征。

算力不足。

算力是AI发展的基石，目前印度尚处全球算力底层。据印媒报道，印当前GPU基数仅有3.8万个，相较参与最高水平竞争所需仅为九牛一毛。

基础设施方面，AI数据中心是典型的耗电耗水密集型产业，而印度电力基础设施稳定性不足且老化严重，水资源分布不均，严重限制了数据中心的建设和运营，这也成为印度算力发展的硬性约束。

同时，印度本土缺乏先进芯片设计与制造能力，高端芯片供应链受国际局势与出口管制制约，算力成本高、供给少、效率低，直接限制大模型训练与创新。

技术落后。

迄今为止，印度尚未推出具有全球竞争力的基础大模型体系，本土研发的AI模型主要集中在印地语及区域语言处理领域。

在通用场景推理、复杂任务解决、多模态融合等方面，与头部模型存在明显代差，在芯片、自动驾驶、生物计算、量子AI、基础模型架构等前沿领域几乎空白。

要在AI领域领跑，持续高强度投入不可或缺，但莫迪政府“印度AI使命”计划中研发资金占比极低，印全国研发投入占GDP比重仅约0.6%，远低于中国的2.4%和美国的3.5%，难以催生具有全球竞争力的原创技术。

在人才方面，印度AI人才呈现严重“倒金字塔”结构，应用型外包人才过剩，算法、框架、芯片等研发人才极度稀缺。据估计，印度AI前沿领域人才缺口超过50万。

产业薄弱。

制造业与硬件基础的薄弱，则是印度AI产业化发展的致命短板。

在AI芯片设计、先进制程工艺、高端服务器制造等核心硬件环节，印度尚未形成完整的产业链条，本土配套能力几乎为零。

印度AI初创企业融资高度依赖海外资本，本土风投规模小、周期短、风险偏好低，尽管头部企业获大额融资，但整体抗风险能力弱。

此外，相较于外部资本快速涌入，印度对AI的体系化监管仍显不足。当前生成式AI规则仍处于草案阶段，安全评估、伦理审查、知识产权保护机制不健全，为其AI可持续发展埋下隐患。

雄心固然可贵，但现实更需正视。

印度用峰会、免税等一系列重磅举措点燃了本土AI热潮，但究竟是实现弯道超车的历史契机，还是透支未来的表面繁荣，仍需时间检验……