东谈主工智能正以不可不容之势重塑全球经济与社会花样。在这场科技翻新的波涛中，中好意思两国已脱颖而出18少女，成为全球东谈主工智能边界的两大主导力量，基本还是形成中好意思双极主导的花样。两国通过工夫原创性、商场体量及政策闭环构建起竞争壁垒，在短期内封死了其他国度改变游戏花样的可能性。

但是，一直怀有超等大国梦思的印度，也渴慕在能在这一边界迎头而上。但推行却略显暴戾，印度不但在 AI 方面的差距与中好意思越来越大，还正在因为经济结构等问题，成为遇到 AI 影响最为严重的国度之一，其服务外包、低端制造、制药等拿得入手的产业都面对 AI 的挑战。

面对 AI 的巨大冲击，印度极有可能出现空隙加多、产业结构无法升级等问题，并堕入"中等收入国度陷坑"。关于 AI，到底是主动拥抱照旧决死违抗，印度正面对两难抉择。

01 中好意思在 AI 产业投下"智子"

天然东谈主工智能产业的发展对任何国度、企业和个东谈主都是怒放的，但中好意思两国是实上还是在这一诱导建立了巨大的工夫霸权和行业壁垒，颠倒于对其他国度投下了一颗"智子"，在一定程度上封死了建立新竞争上风的可能性。

好意思国在 AI 边界永久占据率先地位，其深厚的工夫累积可清雅至几十年前。早在 2013 年，好意思国便发布理智城市、城市大脑等 AI 商量，将 AI 的发展提上日程。2016 年更是将其飞腾为国度战术，而后一系列政策及倡议接踵出台，为 AI 产业的昌盛发展奠定了坚实的政策基础。好意思国领有顶尖的科研机构和高校，如此坦福大学、麻省理工学院等，源源连续地为 AI 边界运送高端东谈主才。这些东谈主才在基础连接、核默算法、芯片研发等要津边界不停赢得冲破，使得好意思国在 AI 的基础连接和中枢工夫方面永久保持率先。好意思国的科技巨头们，如谷歌、微软、OpenAI 等，凭借淳朴的资金实力和苍劲的创新身手，在 AI 的应用开发和贸易化推论方面也走辞寰宇前哨。

如今，好意思国占据全球 AI 中枢专利的 42%，好意思国 AI 初创企业年均融资额达 320 亿好意思元，是中国的 1.5 倍、印度的 60 倍 ‌。好意思国亦然全球 AI 东谈主才最为汇注的国度，虹吸效应加重了其工夫把持，全球 Top 100 AI 科学家中 75% 任职于好意思国机构，成为当之无愧的全球 AI 第一强国。

OpenAI 一定程度上代表了好意思国大言语模子的最高水平

比拟好意思国，中国虽在 AI 边界起步稍晚，但发展势头迅猛。2017 年，中国出台《新一代东谈主工智能发展盘算推算》，明确了 AI 产业 "三步走" 的发展指标，从国度层面为 AI 的发展提供了明晰的战术指引。从中央到所在，通过设立专项资金、提供优惠政策、荧惑企业参与研发等方式，积极构建 AI 产业生态。

中国企业充分阐扬自己上风，在电商、金融、城市治理等边界将 AI 工夫与实质应用场景深度交融，大大裁汰了科研着力振荡为实质坐褥力的周期。中国广大的商场边界和用户对新工夫的高接受度，也为 AI 产业的发展提供了深广的空间和丰富的数据资源。Deepseek 等大模子的出现也径直裁汰了中好意思之间的差距，2024 年中国 AI 专利请求量占全球 38.6%，初次超越好意思国。

适度 2023 年，全球算力基础形势总边界达 910EFLOPS，好意思国、中国算力基础形势边界位列前两名，算力全球占比差异为 32%、26%，这一数据充分自满了两国在 AI 边界的苍劲实力。

02 命思由我却由天

思要努力置身超等大国的印度频年来也解析到 AI 的热切性，运行积极布局。

印度总理莫迪此前冷漠"数字印度 "战术并情愿投资 80 亿好意思元，并批准了"印度东谈主工智能职责" 技俩，拨款特出 1030 亿卢比（约合 86.7 亿元东谈主民币），旨在为 AI 初创企业提供资金救助，并开发干系基础形势。同期，启动了领有特出 1.8 万个 GPU（图形处理器）的全球经营形势，对初创公司、连接东谈主员和开发者怒放，以晋升印度在 AI 边界的经营身手。

在斯坦福大学 旧年 11 月发布的《2024 年全球东谈主工智能实力名次榜》中，印度位列第四，仅次于好意思国、中国和英国。看起来排名可以，但其上风和得分点主要汇注在经济增速与开发者基数，而非工夫实力和专利数目，尤其在研发插足和基础形势方面显豁逾期 ‌。

而在 Tortoise 发布的全球 AI 指数中，印度排名第十，不算高也不算低。但辞寰宇东谈主工智能大会发布的 AI 国别排名上，印度仅位居 26 位。

不同榜单之间的排名存在巨大相反，标明公论关于印度 AI 的发展水平存在巨大的不对，也阐发印度 AI 的实力并未能服众。

天然印度心比天高，但到面前为止，印度离 AI 强国这一指标还有很大距离。从学术产出来看，印度在 2018-2023 年全球十大 AI 会议上的论文孝敬率仅 1.4%，排名第 14 位；AI 中枢专利持有量不及好意思国的 1/20、中国的 1/10。

左证 AIRankings 客不雅统计 2015 年至 2025 年 3 月东谈主工智能中枢边界顶刊与顶会论文发表的数据，好意思国位居第一，中国在 AI 边界论文发表数目位列全球第二，印度未进入前十。

AIRankings 近十年着力发布量排名（数据：AIRanking；制图：通智寰宇）

另外颇具难受的是，印度于今莫得一个大模子。 印度电子与信息工夫部长阿什 维尼 · 维什瑙上月底晓示，将在翌日 10 个月内开发出相宜原土言语和文化性格的大言语模子，面前基础框架还是完成。看起来似乎 过程很快，但事实上这是一个套皮 DeepSeek-R1 开源模子的居品，仅仅进行了二次开发。

Tortoise 发布的全球 AI 指数中，印度排名第十（数据：Tortoise）

那么，为什么印度在 AI 边界会如此滞后？

资金衣衫破烂

一个暴戾的事实是， AI 很大程度上是一个烧钱的产业，而且烧钱的边界和工夫水平呈正干系关系。

印度天然经济增速快，但体量仍小，这使得其政府财力受到适度。以莫迪情愿的 AI 投资资金为例，实质到位资金不及情愿的 20%，且 72% 流向外资控股的结伙企业 ‌。

这使得印度在 AI 方面的研发插足强度仅为 0.3%（中国 1.8%，好意思国 2.4%），初创企业年均融资额仅为中国的 1/20‌，适度了其 AI 的发展。

东谈主才储备流失

印度声称领有 62 万 AI 专科东谈主才，何况每年新增培养 15 万 AI 工程师，但实质上 AI 东谈主才储备呈现 " 倒金字塔 "，仅有 12% 的东谈主才掌持深度学习算法开发身手，其余均为基础职工。

而高档别东谈主才中 6 成以上礼聘赴好意思办事，原土顶尖 AI 科学家占比不及 1.4%（好意思国 57%，中国 12%）‌，导致研发身手断层。

与此同期，印度的老师体系永久面对资源分派不均、老师质料散乱不皆等问题。在 AI 期间，印度老师机构受限于师资力量不及、课程更新冉冉，难以快速培养出契合 AI 产业发展的专科东谈主才。仅 12% 的高校开设 AI 专科课程，且讲义更新周期长达 5-8 年，使得无数潜在东谈主才因缺少早期老师发蒙与斗殴 AI 学问的契机，被摒除在新兴产业发展除外。

这不仅适度了印度 AI 产业自己的东谈主才储备与创新身手晋升，还因东谈主才短板不容了其他行业借助 AI 兑现产业升级的可能性。

中印两国东谈主才撑起了好意思国的 AI 产业，图为 Open AI 的工夫团队

算力形势不及

天然大家常说中国在 AI 算力芯片等边界被好意思国"卡脖子"，但是实质上 印度在算力方面对好意思国的依赖程度更严重，其 90% 的 AI 芯片依赖英伟达、AMD 等企业。

好意思国前总统拜登将印度列入需要寥落许可才能入口先进 GPU 的国度名单，这也适度了印度在 AI 边界的发展。

另外，从印度里面来看，由于各邦数字税相反率达 47%，导致跨国企业在土产货化进行算力部署时资本加多 25%。

拮据的财力、腾贵的芯片和好意思国的贸易适度使得印度在算力基础形势建立方面比较滞后，其数据中心数目仅为 128 个，是中国的 1/8，且 60% 汇注在孟买 - 班加罗尔走廊，极地面适度了 AI 大模子的教练。

数据资源分裂

由于英语寰宇的经济、工夫话语权把持在西洋手中，印度一直思建立起基于印地语等原土言语为基础的 AI 模子。但问题在于，与中好意思这种单一言语占完全主导地位的国度不同，印度除了英语除外，还有 22 种官方言语，这导致数据资源的碎屑化阵势极为严重 ‌。

过多的言语也带来分裂的数据资源，印度 互联网用户产生的有用教练数据量仅为中国的 18%‌，这使得单一言语的语料库边界不够丰富， 原土言语数据集占比不及 8%‌，从而酿成数据标注资本成倍加多。

另外，印度的数据治理仍处于低级阶段。印度政府主导的"印度 AI 数据集平台"秘密范围有限 ‌，无数行业缺少数据千里淀，医疗、金融等要津边界的数据怒放度不及 35%，也制约了原土 AI 模子精度晋升 ‌。

碎屑化的言语体系使得印度原土言语大模子难产，图为印度官方言语舆图

03 要的即是你的命

要是仅仅 AI 这一个单一产业逾期倒也问题不大，毕竟面前 AI 产业的边界不大、办事东谈主口也未几，与汽车、石油、金融等产业比拟可谓"相形失色"。

但问题在于，AI 具有对其他行业的"乘数效应"以致"指数效应"，可以极地面放大其他产业的后劲，但同期也带来极大的破裂力，而印度以低级制造业和服务业为主的薄弱经济结构正好最容易受到 AI 的冲击。

服务外包产业遇到重创

服务外包是印度当代服务业的基石和缓助，在 2023 年孝敬了 9% 的 GDP，搞定了 540 万中产的办事问题，印度永久以来也依靠服务外包产业在全球经济中占据置锥之地。但是，AI 的发展正使这一上风面对严峻挑战。

好多正本需要东谈主工完成的服务外包工作，如数据录入、客户服务等，如今通过 AI 工夫可以更高效、更准确地完成。以呼唤中心业务为例，以往印度凭借无数英语 闇练的劳能源链接了全球繁密企业的呼唤中心外包业务，但面前 AI 驱动的语音识别和自动复兴系统已能承担大部分基础究诘工作，处理无数访佛性问题，且不受时候和地域适度，好多企业纷繁削减印度呼唤中心的边界。

AI 使得全球企业对印度服务外包的依赖度责怪，印度的服务外包产业订单量减少，无数从事干系工作的东谈主员面对空隙风险。

这一后果还是运行显露。左证印度 IT 外包龙头印孚瑟斯（Infosys）显露的信息，部分好意思国企业在使用 ChatGPT 驱动的智能坐席后，该公司马尼拉呼唤中机杼人 45%，班加罗尔基地公约额下落 28%‌。GitHub Copilot 也使该公司软件外包单价从 28 好意思元 / 小时降至 16 好意思元 / 小时，印度开发者接单量减少 37%‌。

智能制造掐灭办事但愿

印度一直但愿通过发展制造业来促进经济增长和搞定办事问题，但跟着 AI、机器东谈主等工夫在制造业中的平素应用，制造业对劳能源的需求结构发生了巨大变化。

传统制造业中无数依赖低端劳能源的岗亭，在智能化转变后被自动化诱导和智能机器东谈主所取代。企业为了提高坐褥着力和居品性量，更倾向于袭取先进的智能制造工夫，这使得印度正本守望通过制造业吸纳无数劳能源的商量受阻。

以纺织业为例，左证印度连接机构的测算，在袭取智能检测系统之后，纺织品的东谈主工质检需求下落 55%，会酿成约 220 万工东谈主面对空隙风险。寰宇银行瞻望，印度翌日五年可能赔本 1100 万个中低手段岗亭，但同期仅能创造 280 万个 AI 干系岗亭，供需缺口达 1:‌3。

而在高端制造方面，由于缺少宽裕的高端工夫东谈主才，印度难以在短时候内稳健制造业智能化的发展趋势，其制造业发展面对巨大逆境。

以印度交付厚望的富士康为例，该公司在印度泰米尔纳德邦和安得拉邦运营至少 4 家工场，总雇佣边界约 ‌7 万东谈主 ‌，汇注于智高东谈主机拼装业务 ‌。富士康自 2018 年起冷漠"五年机器东谈主替代商量"，并在金奈工场引入焊合机器东谈主等诱导，但受限于印度工东谈主工夫适配性差，以及政府适度自动化诱导入口，导致富士康工场的自动化秘密率不及 15%，智能化诱导调试周期延迟 30%，良率仅为中国同类工场的 ‌60%-70%‌。

天然从名义上看，印度政府的适度措施保护了土产货工东谈主的办事，但从永久看，却缩小了工东谈主的手段晋升，无法稳健制造业智能化的发展趋势，在引诱外资和拓展国际商场方面愈发重荷，也进一步丧失了坐褥力和竞争力。

这使得 印度行为全球第六大制造业经济体，工场诱导联网率仅 19%，远低于中国的 64%。塔塔集团引入焊合机器东谈主后，浦那工场裁人 30%，但坐褥着力晋升仅 12%，投资答复周期长达 7 年。

由于政府适度和工东谈主工夫水平不及，富士康印度工场践诺智能化、自动化举步维艰

医疗医药行业面对逆境

在医疗边界，AI 工夫已在疾病会诊、药物研发、医疗影像分析等方面展现出巨大后劲。举例，AI 辅助会诊系统梗概快速准确地识别医学影像中的病变，为大夫提供会诊参考，提高会诊着力与准确性。

但是，印度医疗体系基础形势薄弱，好多下层医疗机构缺少引入 AI 医疗诱导与工夫的资金与工夫救助。这导致印度在医疗服务质料上与发扬国度差距进一步拉大，群众难以享受到先进的医疗福利。

同期，在药物研发方面，印度的仿制药在全球率先，何况在 CDMO 等边界也竭力追逐。但西洋全球制药巨头还是运行借助 AI 开展化合物分子筛选等工作，极地面加快了研发过程、责怪了药物研发资本。

印度在创新药研发边界由于缺少 AI 工夫撑持，难以跟上国际措施，其医药产业翌日只可接续局限在仿制药边界，发展空间受到挤压，进而影响干系产业链经济增长与办事。

金融科技边界接受冲击

印度频年来金融科技发展马上，但在 AI 波涛下，也面对冲击。

在信贷审批方面，国际金融机构诈欺 AI 算法梗概更精确地评估借债东谈主的信用风险，比拟之下，印度原土金融机构的传统信用评估方式显得滞后。这使得印度在引诱国际金融业务和投资方面处于症结，适度了其金融科技产业的扩展。

而且，跟着 AI 驱动的全球金融往复自动化程度不停提高，印度从事基础金融往复操作和数据处理的岗亭面对被替代风险，可能激发金融边界的局部空隙问题，进而影响金融商场的踏实与发展。

农业坐褥与供应挑战重重

农业在印度经济中占据热切地位，约一半的劳能源从事农业干系工作。

AI 工夫在精确农业中的应用，如诈欺卫星图像和传感器进行泥土监测、病虫害预警以及智能灌溉系统的使用，关于缺少先进农业工夫和资金插足的印度农户而言，是难以企及的。

天然塔塔究诘（TCS）也推出了农业 AI 平台，并服务秘密 60% 的棉花拔擢区，使得单产晋升 23%‌，但 AI 在农业边界的应用仍较为局限。这导致印度农居品在产量和质料上与袭取先进 AI 工夫的国度产生差距，影响其在国际农居品商场的竞争力。

在农居品供应链方面，基于 AI 优化的物发配送和库存治理系统，梗概提高供应链着力、责怪资本。印度农业供应链因缺少类似工夫，面对更高的损耗率和运营资本，进一步压缩了农业利润空间。

04 还有契机上车吗

下马看花地讲，印度在 AI 边界也并非毫无契机，在某些方面以致比欧日韩更具有后劲。

从东谈主才资源来看，印度广大的东谈主口基数意味着丰富的东谈主才后劲，若能加强老师体系转变，加大在 AI 干系边界的老师插足，培养出更多原土专科东谈主才，将为其 AI 产业发展提供有劲撑持。另外，硅谷有无数印度裔工程师资源，其数目和边界仅次于华侨，要是能引诱部分东谈主才回流，也将晋升印度在 AI 方面的研发实力。

三级电影

从商场边界来看，印度是少有的可以与中好意思匹敌的超大边界商场，为 AI 应用提供了丰富的场景和空间。一朝梗概补足 AI 工夫底座方面的短板，印度在 AI 应用方面将有望开释巨大的后劲。

从产业基础来看，天然服务外包首当其冲受到 AI 冲击，但照旧为印度在信息工夫边界累积了珍惜的告诫，有助于其在 AI 软件开发和算法优化等方面赢得进展。

从地缘政事来看，为了拉拢印度，好意思、日、俄等国都试图抛出 AI 工夫和解的橄榄枝。举例，好意思国试图通过 "AI 民主定约 " 向印度篡改旯旮工夫，如微软情愿投资 5 亿好意思元建立海得拉巴 AI 实验室 ‌ 等。而"主权 AI "的兴起，也为印度发展干系工夫提供了更为充分的政事资源。

但是，印度要赶上 AI 的波涛面对诸多挑战。开首，怎样留下本国东谈主才并引诱外洋东谈主才回流是一浩劫题，印度需要改善国内的科研环境和工作待遇，为东谈主才提供更好的发展空间。其次，晋升基础连接身手和中枢工夫创新水平需要永久的插足和累积，尤其是尽快晋升 AI 研发插足强度，这对印度有限的科研资源来说是巨大的训诫。再者，改善通讯基础形势、提高互联网普及率等硬件条款，也需要无数资金和时候，并非一蹴而就。临了，印度政府需要优化"污名昭著"的营商环境体系，建立跨邦数字治理框架，营造更为 AI 友好的政策环境。

更为热切的是，印度需要在"保办事"和"保工夫"的两难之间作念出选定——到底是督察低端产业来喂饱十几亿东谈主口，照旧殉难一两代东谈主来逾越式发展前沿工夫。

印度若不可尽快搞定工夫主权与办事转型的结构性矛盾，就可能沦为中好意思 AI 生态的 " 数据从属国 "。

服务外包业坍塌与制造业空腹化的叠加效应，或将使其堕入东谈主均 GDP 3000-5000 好意思元的 " 数字化中等收入陷坑 " ——尽管这并非莫迪政府乐意看到的步地18少女，但却是极有可能发生的事实，而且留给莫迪政府有商量的时候还是未几了。