印度专家语出惊人，他们没有自研大模型，都怪中国开源把路堵死了

“都怪中国人把大模型开源了！”，这不是网友调侃，而是一位印度AI专家在公开场合的抱怨。

2026年的印度，科技企业嘴上喊着“AI自主”，身体却很诚实：一边大量部署DeepSeek、千问等中国开源模型。

一边拿着中国开源的DeepSeek-R1改了个名叫Alpie，就当作“印度版DeepSeek”发布。

自己抄完了作业，反过来怪出题人把答案公开得太早？这逻辑，让人忍不住想往下看。

7月13日，日本《日经亚洲》杂志网站发了篇报道，说印度企业正在大规模转向中国的大语言模型。

深求索（DeepSeek）、阿里巴巴的千问、月之暗面的Kimi，这些中国公司的产品正在印度科技圈攻城掠地。

原因不复杂——钱，未来资产风险投资（印度）公司的CEO普尼特·库马尔说得直白。

他接触的印度科技初创企业从2025年中开始就在用中国的开放权重模型，成本直接降了一个数量级，什么叫“一个数量级”？就是原来花10块钱现在花1块钱。

具体数字更扎心，微软在南印度上线的DeepSeek模型，每百万输入词元收费0.19到1.74美元，输出词元0.51到5.40美元。

Kimi那边输入最高0.95美元，输出最高4美元，OpenAI的GPT-5.5系列呢？输入5到12美元，输出30到54美元，差了多少倍自己算。

班加罗尔的约会软件Schmooze创始人维迪亚·马达范说，他们用过谷歌、OpenAI的方案，最后还是选了阿里巴巴的千问。

“大幅省钱”加上性能够用，犹豫过后还是做了这个决定，特里雷加尔律师事务所合伙人尼基尔·纳伦德兰补充了一个细节。

开放权重模型可以在本地部署，数据留在印度境内，这对数据主权敏感的印度企业来说是额外加分项。

我觉得这事挺讽刺的，中印边境对峙这么多年，印度国内“去中国化”喊了不是一天两天，结果AI这条赛道上，印度企业自己先扛不住了。

不是不爱国，是美国的AI太贵，中国的AI太便宜，创业公司账上那点钱经不起折腾，市场从不讲情怀，只讲性价比。

波士顿咨询的董事总经理尼蓬·卡尔拉说了一句话很到位——“这个选择是务实的，不是政治性的”。

摩根大通的分析报告显示，中国模型每token的成本比前沿模型便宜10到50倍。

OpenRouter的数据显示，中国大模型的使用量在2026年6月最后一周比5月底翻了一倍多，比美国模型多了78%。

Coinbase、DoorDash、爱彼迎这些美国公司都在用中国模型。全球都在算这笔账，印度企业凭什么不算？

那印度自己造不出来吗？也不是没试过，2026年2月的新德里印度AI影响峰会上，Sarvam AI发布了印度首个从头训练的大模型Sarvam 30B和Sarvam 105B。

政府扶持的BharatGen也在做多语言基础模型，覆盖印度宪法承认的22种语言。

印度AI使命项目下，政府拨款988.6亿卢比给IIT Bombay牵头的联盟去开发万亿参数的大模型，听着动静不小。

但问题在哪？说几个硬伤，算力，印度数据中心容量从七八年前的200兆瓦到现在大约1.6吉瓦，五六年内可能冲到8吉瓦。

数字在涨，但跟中美比还是差着量级，先进芯片印度生产不了，高性能计算基础设施严重依赖进口。

资本，Sarvam AI 2026年7月融了2.34亿美元，进了独角兽俱乐部。

大家都在想怎么用现成的东西赚钱，没人愿意投入巨资去做底层研发，我觉得这就是印度AI最拧巴的地方，一边喊着“技术主权”，一边用着中国的开源模型省钱。

政府想让企业自力更生，企业觉得现成的又便宜又好用何必自己造，这种矛盾不是今天才有的，印度制造业这么多年没起来，根子上也是这问题。

2025年7月BharatGen刚发布时只有20亿参数，逻辑推理一堆漏洞。

一个20亿参数的模型，跟DeepSeek、千问这些百亿千亿参数级别的产品怎么打？差距不是一星半点。

更要命的是美国的政，2026年6月，美国政府援引出口管制法规，直接让Anthropic断了外国用户对Fable 5和Mythos 5的访问。

印度占Claude.ai使用量的5.8%，全球第二，仅次于美国，说断就断，印度企业连个招呼都没打。

这件事给印度敲了警钟，你今天能用美国的模型，明天美国一句话就能让你用不了，同理，你今天用中国的开源模型，明天呢？

特里雷加尔的纳伦德兰说了一段话——“如果印度只是把对美国的依赖换成对中国的依赖，那我们并没有实现主权，我们只是换了个房东”。

回到开头那位印度专家的观点，“都怪中国把大模型开源了”，这话有几分道理，但更像是给自己的失败找台阶。

中国开源模型确实把门槛打下来了，DeepSeek、千问这些模型参数公开，用户可以下载、修改、本地部署。

2025年MIT和Hugging Face的联合研究显示，中国开源模型占全球下载量的17.1%，超过了美国的15.8%，中国模型的下载主要来自DeepSeek和阿里巴巴。

但把印度没有自研大模型的责任推到中国开源上，这事说不通。

中国开源模型做得好了，印度反而造不出来了？这逻辑好比邻居家饭做得好吃，所以自己就不学做饭了，听着像借口。

真实情况是，印度的AI困境是系统性的一一算力不够、资本不足、产业思维短视、政策摇摆不定。

中国开源模型只是把这些老问题暴露得更彻底，当一个又好又便宜的东西摆在面前，谁还愿意费劲巴拉自己搞？

2026年7月，印度政府宣布要在500所大学建AI实验室，要推 sovereign AI模型。

TCS的CEO K·克里蒂瓦桑也说“印度需要一个主权模型，因为你不想把控制权交给外部世界”，话是没错，但光喊口号没用。

Sarvam和BharatGen被政府要求开发类似Anthropic Mythos的网络安全AI能力，方向对了，但能不能跑出来是另一回事。

在我看来，印度现在面临的不是“用不用中国模型”的选择题，而是“怎么在用好中国模型的同时把自家本事练出来”的必答题。

开源模型本来就是全球公共品，中国能开源，印度也能基于开源做二次开发、做自己的优化。

Alpie大模型就是个例子——320亿参数，基于中国开源技术做了4bit量化，在某些数学榜单上表现不错。这说明路是通的，关键看怎么走。

结尾我想说，印度在AI这条赛道上起跑不晚，人才也不少，但缺的是踏踏实实做底层研发的耐心和投入。

把没有自研模型的锅甩给中国开源，听着解气，但解决不了任何问题，中国模型再便宜、再开源，那也是别人的东西，技术主权这东西，没人会拱手送你。

朋友们，你们怎么看？印度AI到底是被中国开源“害”了，还是被自己的犹豫和短视耽误了？