文 |
编辑 |
哈喽，大家好，小林哥这篇文章分析1月20日的达沃斯论坛上，印度官员公开表态，称DeepSeek、ChatGPT等知名AI公司已走到尽头，未来难逃失败命运，言外之意很明确，印度在AI赛道并未掉队，和中美仍站在同一起跑线，这番言论难免引人讨论，中美在AI领域深耕多年，技术与生态早已成型，印度却仍在起步阶段摸索，反倒宣称自身不落下风，其AI野心远不止于此，作为世界第三人口大国，印度立志成为全球AI第三支柱。
豪言之下的泡沫：虚假繁荣与产业冲击
提起AI领域的头部玩家，市场目光基本锁定中美两国，作为世界第四大经济体，印度始终不愿沦为背景板，中文世界AI技术迭代迅猛，印度也急于证明自身实力，甚至放出颇具挑衅性的言论。
印度还豪言要在2032年拿下三大核心成果，这样的目标远超外界预期，近两年印度在AI领域动作频频，野心肉眼可见，2024年政府批准13亿美元预算，全力投向AI基建与技术创新。
资本市场迅速跟风追捧，去年一只印度RPPP概念股仅凭一份PPT，就引发资本疯狂炒作，涨幅一度飙升至5500%，热闹背后全是泡沫，这只股票除了惊人涨幅，没有任何实际技术产出与营收支撑。
这种虚假繁荣正是印度AI行业的缩影，内里乱象远比表面光鲜复杂，更严峻的是，印度尚未攻克3纳米芯片技术，本国经济支柱就已面临AI的猛烈冲击，全球AI爆发期，印度成了受影响最深的国家。
印度的困境堪称成也外包，败也外包，其最担忧的，是AI彻底颠覆赖以生存的客服产业，过去数十年，印度靠着英语优势和廉价劳动力，把后台服务做成了巨无霸产业。
客服、数据录入、软件调试等业务，撑起了规模达2800亿美元的市场，占据全球20%的客服份额，塔塔、Infosys等巨头垄断了全球多数企业的客服与IT支持业务，直接带动540多万人就业。
这一产业催生了印度庞大的中产阶级，成为国家经济的核心引擎，2024年印度经济规模达3.6万亿美元，IT行业对GDP增长的贡献超10%，2022年前每年能吸纳60万高校毕业生。
AI的到来彻底打破这份平衡，AI本就擅长处理重复劳动，取代客服与代码处理工作的成本，远低于印度入门级员工薪资，比起印度的廉价人力，AI近乎零成本，效率和准确率还更占优。
印度外包产业因此大幅缩水，去年新增岗位降至十余年最低，仅6万个，Infosys呼叫中心裁员45%，班加罗尔业务大幅收缩，塔塔集团计划裁撤超1.2万个中层岗位。
投行Jefferies去年9月预测，未来5年印度呼叫中心收入可能腰斩，到2031年最多有200万个岗位被AI取代，颇具讽刺的是，给传统客服致命一击的，正是印度本土企业。
初创公司Lchas借着AI风口崛起，主打生成式AI客服解决方案，商业模式直白且极具冲击力，向企业推销AI客服时，宣称能减少80%人力投入，若不顾及部分用户对AI的抵触，甚至想取代全部人力。
荒诞操作背后：现实困境与发展短板
Lchas那句“消灭印度客服岗位”的口号，直白道出AI对该行业的降维打击，面对产业冲击，印度政府尚无有效应对之法，却依旧执着于发展本土AI，期间闹出不少荒诞笑话。
去年推出的FoodAI，号称是AI自动建脑软件，能协助程序员编写代码，解决行业痛点，宣传中这款软件性能近乎完美，只存在少量漏洞和反应迟钝的小问题，一度引发行业关注。
后续曝光却揭开真相，所谓AI智能生成的代码，实则是后台数千名印度程序员手动编写，看似高大上的人工智能，本质只是人工堆砌，噱头远大于实际用途，沦为行业笑柄。
亚马逊无人商店的案例同样离谱，该商店宣称采用AI自主识别商品与顾客，实现无人结账，却被彭博社爆料，为压缩成本将识别任务外包给印度团队。
印度团队的解决方案毫无技术含量，雇佣大量廉价劳动力，逐帧查看监控，手动为商品打标签、完成结账流程，所谓无人商店的核心，根本不是AI，而是外包人员的手动操作。
这也让外界调侃，AI中的“I”，或许是“印度”的“印”，印度官方的操作更令人费解，2020年印度国家牛委员会推出一款“牛粪芯片”，宣称由神圣牛粪制成。
这款芯片号称植入手机可防辐射、保健康，政党主席亲自站台造势，还计划以每个10美元的价格销往美国，未等打开海外市场，印度科学家委员会就公开辟谣，明确指出产品毫无科学依据。
印度发展AI的豪言壮语掷地有声，现实却布满荆棘，最核心的难题是人才流失，印度正经历一场大规模的人才逆流，优质AI人才纷纷外流。
《环球时报》曾报道过一则典型案例，一名印度青年的父母贷款190万卢比，供他完成计算机专业学业，毕业后因国内缺乏高薪岗位，只能入职亚马逊印度分公司做客服。
他月薪仅2.2万卢比，约合人民币1600余元，收入勉强够偿还贷款，这样的就业环境下，优秀人才纷纷选择出国留学，凭借H1B签证进入美国硅谷寻求发展。
全球8%的顶尖AI研究员是印度裔，留在印度本土从事研究的却仅占1%，其余大多奔赴欧美，印度政府预计2026年需100万名AI专业人才，目前具备相关技能的人员不足20%。
基础设施薄弱是另一大硬伤，电力问题尤为突出，AI被称为“电老虎”，GPT-4完成一次完整训练的耗电量，足以支撑4万个普通家庭一天的用电需求。
印度电力系统早已不堪重负，电网老化、维护缺失、偷电现象频发，政府对此束手无策，即便近年大力发展新能源，截至2025年9月30日，全国发电量突破500吉瓦，与中美差距仍十分悬殊。
困境中的转型
印度AI发展虽面临诸多困境，但并非毫无转机，斯坦福《2025人工智能指数报告》显示，印度AI研究论文数量已位居全球第三，虽高引用论文占比不及中美，却展现出强劲的科研潜力。
国际资本也开始关注印度AI市场，2025年OpenAI宣布在孟买设立南亚最大AI研发中心，谷歌云在班加罗尔上线主权云区，微软Azure更是追加300亿美元基础设施投资。
这些布局不仅带来资金支持，更能引入先进技术与管理经验，为印度AI产业注入活力，印度AI相关投资增速已位居全球第一，2025年前三季度海归工程师数量达3.2万人。
中美在AI赛道的领先优势明显，印度想要跻身全球第三支柱，仍需跨越漫长征程，人才、算力、资金等难题，都需要时间与实干去破解，绝非口号能解决。
热门跟贴