今天小編分享的财經經驗：在中美雙雄主導全球AI的格局下，印度可能陷入“中等收入陷阱”，淪為最受傷的國家，歡迎閲讀。
人工智能正以不可阻擋之勢重塑全球經濟與社會格局。在這場科技革命的浪潮中，中美兩國已脱穎而出，成為全球人工智能領網域的兩大主導力量，基本已經形成中美雙極主導的格局。兩國通過技術原創性、市場體量及政策閉環構建起競争壁壘，在短期内封死了其他國家改變遊戲格局的可能性。
然而，一直懷有超級大國夢想的印度，也渴望在能在這一領網域迎頭而上。但現實卻略顯殘酷，印度不但在 AI 方面的差距與中美越來越大，還正在因為經濟結構等問題，成為遭受 AI 影響最為嚴重的國家之一，其服務外包、低端制造、制藥等拿得出手的產業都面臨 AI 的挑戰。
面對 AI 的巨大衝擊，印度極有可能出現失業增加、產業結構無法更新等問題，并陷入 " 中等收入國家陷阱 "。對于 AI，到底是主動擁抱還是殊死抵抗，印度正面臨兩難抉擇。
01 中美在 AI 產業投下 " 智子 "
雖然人工智能產業的發展對任何國家、企業和個人都是開放的，但中美兩國事實上已經在這一領導建立了巨大的技術霸權和行業壁壘，相當于對其他國家投下了一顆 " 智子 "，在一定程度上封死了建立新競争優勢的可能性。
美國在 AI 領網域長期占據領先地位，其深厚的技術積累可追溯至幾十年前。早在 2013 年，美國便發布智慧城市、城市大腦等 AI 計劃，将 AI 的發展提上日程。2016 年更是将其上升為國家戰略，此後一系列政策及倡議相繼出台，為 AI 產業的蓬勃發展奠定了堅實的政策基礎。美國擁有頂尖的科研機構和高校，如斯坦福大學、麻省理工學院等，源源不斷地為 AI 領網域輸送高端人才。這些人才在基礎研究、核心算法、芯片研發等關鍵領網域不斷取得突破，使得美國在 AI 的基礎研究和核心技術方面長期保持領先。美國的科技巨頭們，如谷歌、微軟、OpenAI 等，憑借雄厚的資金實力和強大的創新能力，在 AI 的應用開發和商業化推廣方面也走在世界前列。
如今，美國占據全球 AI 核心專利的 42%，美國 AI 初創企業年均融資額達 320 億美元，是中國的 1.5 倍、印度的 60 倍 。美國也是全球 AI 人才最為集中的國家，虹吸效應加劇了其技術壟斷，全球 Top 100 AI 科學家中 75% 任職于美國機構，成為當之無愧的全球 AI 第一強國。
OpenAI 一定程度上代表了美國大語言模型的最高水平
相比美國，中國雖在 AI 領網域起步稍晚，但發展勢頭迅猛。2017 年，中國出台《新一代人工智能發展規劃》，明确了 AI 產業 " 三步走 " 的發展目标，從國家層面為 AI 的發展提供了清晰的戰略指引。從中央到地方，通過設立專項資金、提供優惠政策、鼓勵企業參與研發等方式，積極構建 AI 產業生态。
中國企業充分發揮自身優勢，在電商、金融、城市管理等領網域将 AI 技術與實際應用場景深度融合，大大縮短了科研成果轉化為實際生產力的周期。中國龐大的市場規模和用户對新技術的高接受度，也為 AI 產業的發展提供了廣闊的空間和豐富的數據資源。Deepseek 等大模型的出現也直接縮短了中美之間的差距，2024 年中國 AI 專利申請量占全球 38.6%，首次超越美國。
截至 2023 年，全球算力基礎設施總規模達 910EFLOPS，美國、中國算力基礎設施規模位列前兩名，算力全球占比分别為 32%、26%，這一數據充分顯示了兩國在 AI 領網域的強大實力。
02 命想由我卻由天
想要努力跻身超級大國的印度近年來也意識到 AI 的重要性，開始積極布局。
印度總理莫迪此前提出 " 數字印度 " 戰略并承諾投資 80 億美元，并批準了 " 印度人工智能使命 " 項目，撥款超過 1030 億盧比（約合 86.7 億元人民币），旨在為 AI 初創企業提供資金支持，并開發相關基礎設施。同時，啓動了擁有超過 1.8 萬個 GPU（圖形處理器）的公共計算設施，對初創公司、研究人員和開發者開放，以提升印度在 AI 領網域的計算能力。
在斯坦福大學 去年 11 月發布的《2024 年全球人工智能實力排行榜》中，印度位列第四，僅次于美國、中國和英國。看起來排名不錯，但其優勢和得分點主要集中在經濟增速與開發者基數，而非技術實力和專利數量，尤其在研發投入和基礎設施方面明顯落後 。
而在 Tortoise 發布的全球 AI 指數中，印度排名第十，不算高也不算低。但在世界人工智能大會發布的 AI 國别排名上，印度僅位居 26 位。
不同榜單之間的排名存在巨大差異，表明輿論對于印度 AI 的發展水平存在巨大的分歧，也説明印度 AI 的實力并未能服眾。
雖然印度心比天高，但到目前為止，印度離 AI 強國這一目标還有很大距離。從學術產出來看，印度在 2018-2023 年全球十大 AI 會議上的論文貢獻率僅 1.4%，排名第 14 位；AI 核心專利持有量不足美國的 1/20、中國的 1/10。
根據 AIRankings 客觀統計 2015 年至 2025 年 3 月人工智能核心領網域頂刊與頂會論文發表的數據，美國位居第一，中國在 AI 領網域論文發表數量位列全球第二，印度未進入前十。
AIRankings 近十年成果發布量排名（數據：AIRanking；制圖：通智天下）
另外頗具尴尬的是，印度至今沒有一個大模型。 印度電子與信息技術部長阿什 維尼 · 維什瑙上月底宣布，将在未來 10 個月内開發出符合本土語言和文化特色的大語言模型，目前基礎框架已經完成。看起來似乎 進度很快，但事實上這是一個套皮 DeepSeek-R1 開源模型的產品，只是進行了二次開發。
Tortoise 發布的全球 AI 指數中，印度排名第十（數據：Tortoise）
那麼，為什麼印度在 AI 領網域會如此滞後？
資金捉襟見肘
一個殘酷的事實是， AI 很大程度上是一個燒錢的產業，而且燒錢的規模和技術水平呈正相關關系。
印度雖然經濟增速快，但體量仍小，這使得其政府财力受到限制。以莫迪承諾的 AI 投資資金為例，實際到位資金不足承諾的 20%，且 72% 流向外資控股的合資企業 。
這使得印度在 AI 方面的研發投入強度僅為 0.3%（中國 1.8%，美國 2.4%），初創企業年均融資額僅為中國的 1/20，限制了其 AI 的發展。
人才儲備流失
印度宣稱擁有 62 萬 AI 專業人才，并且每年新增培養 15 萬 AI 工程師，但實際上 AI 人才儲備呈現 " 倒金字塔 "，僅有 12% 的人才掌握深度學習算法開發能力，其餘均為基礎員工。
而高級别人才中 6 成以上選擇赴美就業，本土頂尖 AI 科學家占比不足 1.4%（美國 57%，中國 12%），導致研發能力斷層。
與此同時，印度的教育體系長期面臨資源分配不均、教育質量參差不齊等問題。在 AI 時代，印度教育機構受限于師資力量不足、課程更新緩慢，難以快速培養出契合 AI 產業發展的專業人才。僅 12% 的高校開設 AI 專業課程，且教材更新周期長達 5-8 年，使得大量潛在人才因缺乏早期教育啓蒙與接觸 AI 知識的機會，被排除在新興產業發展之外。
這不僅限制了印度 AI 產業自身的人才儲備與創新能力提升，還因人才短板阻礙了其他行業借助 AI 實現產業更新的可能性。
中印兩國人才撐起了美國的 AI 產業，圖為 Open AI 的技術團隊
算力設施不足
雖然大家常説中國在 AI 算力芯片等領網域被美國 " 卡脖子 "，但是實際上 印度在算力方面對美國的依賴程度更嚴重，其 90% 的 AI 芯片依賴英偉達、AMD 等企業。
美國前總統拜登将印度列入需要特殊許可才能進口先進 GPU 的國家名單，這也限制了印度在 AI 領網域的發展。
另外，從印度内部來看，由于各邦數字税差異率達 47%，導致跨國企業在本地化進行算力部署時成本增加 25%。
拮據的财力、高昂的芯片和美國的貿易限制使得印度在算力基礎設施建設方面比較滞後，其數據中心數量僅為 128 個，是中國的 1/8，且 60% 集中在孟買 - 班加羅爾走廊，極大地限制了 AI 大模型的訓練。
數據資源分裂
由于英語世界的經濟、技術話語權壟斷在歐美手中，印度一直想建立起基于印地語等本土語言為基礎的 AI 模型。但問題在于，與中美這種單一語言占絕對主導地位的國家不同，印度除了英語之外，還有 22 種官方語言，這導致數據資源的碎片化現象極為嚴重 。
過多的語言也帶來分裂的數據資源，印度 互聯網用户產生的有效訓練數據量僅為中國的 18%，這使得單一語言的語料庫規模不夠豐富， 本土語言數據集占比不足 8%，從而造成數據标注成本成倍增加。
另外，印度的數據治理仍處于初級階段。印度政府主導的 " 印度 AI 數據集平台 " 覆蓋範圍有限 ，大量行業缺乏數據沉澱，醫療、金融等關鍵領網域的數據開放度不足 35%，也制約了本土 AI 模型精度提升 。
碎片化的語言體系使得印度本土語言大模型難產，圖為印度官方語言地圖
03 要的就是你的命
如果只是 AI 這一個單一產業落後倒也問題不大，畢竟當前 AI 產業的規模不大、就業人口也不多，與汽車、石油、金融等產業相比可謂 " 小巫見大巫 "。
但問題在于，AI 具有對其他行業的 " 乘數效應 " 甚至 " 指數效應 "，可以極大地放大其他產業的潛力，但同時也帶來極大的破壞力，而印度以初級制造業和服務業為主的薄弱經濟結構恰恰最容易受到 AI 的衝擊。
服務外包產業遭受重創
服務外包是印度現代服務業的基石和支柱，在 2023 年貢獻了 9% 的 GDP，解決了 540 萬中產的就業問題，印度長期以來也依靠服務外包產業在全球經濟中占據一席之地。然而，AI 的發展正使這一優勢面臨嚴峻挑戰。
許多原本需要人工完成的服務外包工作，如數據錄入、客户服務等，如今通過 AI 技術可以更高效、更準确地完成。以呼叫中心業務為例，以往印度憑借大量英語 熟練的勞動力承接了全球眾多企業的呼叫中心外包業務，但現在 AI 驅動的語音識别和自動回復系統已能承擔大部分基礎咨詢工作，處理大量重復性問題，且不受時間和地網域限制，許多企業紛紛削減印度呼叫中心的規模。
AI 使得全球企業對印度服務外包的依賴度降低，印度的服務外包產業訂單量減少，大量從事相關工作的人員面臨失業風險。
這一後果已經開始顯現。根據印度 IT 外包龍頭印孚瑟斯（Infosys）披露的信息，部分美國企業在使用 ChatGPT 驅動的智能坐席後，該公司馬尼拉呼叫中心裁員 45%，班加羅爾基地合同額下降 28%。GitHub Copilot 也使該公司軟體外包單價從 28 美元 / 小時降至 16 美元 / 小時，印度開發者接單量減少 37%。
智能制造掐滅就業希望
印度一直希望通過發展制造業來促進經濟增長和解決就業問題，但随着 AI、機器人等技術在制造業中的廣泛應用，制造業對勞動力的需求結構發生了巨大變化。
傳統制造業中大量依賴低端勞動力的崗位，在智能化改造後被自動化設備和智能機器人所取代。企業為了提高生產效率和產品質量，更傾向于采用先進的智能制造技術，這使得印度原本期望通過制造業吸納大量勞動力的計劃受阻。
以紡織業為例，根據印度研究機構的測算，在采用智能檢測系統之後，紡織品的人工質檢需求下降 55%，會造成約 220 萬工人面臨失業風險。世界銀行預測，印度未來五年可能損失 1100 萬個中低技能崗位，但同期僅能創造 280 萬個 AI 相關崗位，供需缺口達 1:3。
而在高端制造方面，由于缺乏足夠的高端技術人才，印度難以在短時間内适應制造業智能化的發展趨勢，其制造業發展面臨巨大困境。
以印度寄予厚望的富士康為例，該公司在印度泰米爾納德邦和安得拉邦運營至少 4 家工廠，總雇傭規模約 7 萬人 ，集中于智能手機組裝業務 。富士康自 2018 年起提出 " 五年機器人替代計劃 "，并在金奈工廠引入焊接機器人等設備，但受限于印度工人技術适配性差，以及政府限制自動化設備進口，導致富士康工廠的自動化覆蓋率不足 15%，智能化設備調試周期延長 30%，良率僅為中國同類工廠的 60%-70%。
雖然從表面上看，印度政府的限制措施保護了本地工人的就業，但從長期看，卻削弱了工人的技能提升，無法适應制造業智能化的發展趨勢，在吸引外資和拓展國際市場方面愈發艱難，也進一步喪失了生產力和競争力。
這使得 印度作為全球第六大制造業經濟體，工廠設備聯網率僅 19%，遠低于中國的 64%。塔塔集團引入焊接機器人後，浦那工廠裁員 30%，但生產效率提升僅 12%，投資回報周期長達 7 年。
由于政府限制和工人技術水平不足，富士康印度工廠推行智能化、自動化舉步維艱
醫療醫藥行業面臨困境
在醫療領網域，AI 技術已在疾病診斷、藥物研發、醫療影像分析等方面展現出巨大潛力。例如，AI 輔助診斷系統能夠快速準确地識别醫學影像中的病變，為醫生提供診斷參考，提高診斷效率與準确性。
然而，印度醫療體系基礎設施薄弱，許多基層醫療機構缺乏引入 AI 醫療設備與技術的資金與技術支持。這導致印度在醫療服務質量上與發達國家差距進一步拉大，民眾難以享受到先進的醫療福利。
同時，在藥物研發方面，印度的仿制藥在全球領先，并且在 CDMO 等領網域也奮力追趕。但歐美全球制藥巨頭已經開始借助 AI 開展化合物分子篩選等工作，極大地加速了研發進程、降低了藥物研發成本。
印度在創新藥研發領網域由于缺乏 AI 技術支撐，難以跟上國際步伐，其醫藥產業未來只能繼續局限在仿制藥領網域，發展空間受到擠壓，進而影響相關產業鏈經濟增長與就業。
金融科技領網域接受衝擊
印度近年來金融科技發展迅速，但在 AI 浪潮下，也面臨衝擊。
在信貸審批方面，國際金融機構利用 AI 算法能夠更精準地評估借款人的信用風險，相比之下，印度本土金融機構的傳統信用評估方式顯得滞後。這使得印度在吸引國際金融業務和投資方面處于劣勢，限制了其金融科技產業的擴張。
而且，随着 AI 驅動的全球金融交易自動化程度不斷提高，印度從事基礎金融交易操作和數據處理的崗位面臨被替代風險，可能引發金融領網域的局部失業問題，進而影響金融市場的穩定與發展。
農業生產與供應挑戰重重
農業在印度經濟中占據重要地位，約一半的勞動力從事農業相關工作。
AI 技術在精準農業中的應用，如利用衞星影像和傳感器進行土壤監測、病蟲害預警以及智能灌溉系統的使用，對于缺乏先進農業技術和資金投入的印度農户而言，是難以企及的。
雖然塔塔咨詢（TCS）也推出了農業 AI 平台，并服務覆蓋 60% 的棉花種植區，使得單產提升 23%，但 AI 在農業領網域的應用仍較為局限。這導致印度農產品在產量和質量上與采用先進 AI 技術的國家產生差距，影響其在國際農產品市場的競争力。
在農產品供應鏈方面，基于 AI 優化的物流配送和庫存管理系統，能夠提高供應鏈效率、降低成本。印度農業供應鏈因缺乏類似技術，面臨更高的損耗率和運營成本，進一步壓縮了農業利潤空間。
04 還有機會上車嗎
實事求是地講，印度在 AI 領網域也并非毫無機會，在某些方面甚至比歐日韓更具有潛力。
從人才資源來看，印度龐大的人口基數意味着豐富的人才潛力，若能加強教育體系改革，加大在 AI 相關領網域的教育投入，培養出更多本土專業人才，将為其 AI 產業發展提供有力支撐。另外，硅谷有大量印度裔工程師資源，其數量和規模僅次于華裔，如果能吸引部分人才回流，也将提升印度在 AI 方面的研發實力。
從市場規模來看，印度是少有的可以與中美匹敵的超大規模市場，為 AI 應用提供了豐富的場景和空間。一旦能夠補足 AI 技術底座方面的短板，印度在 AI 應用方面将有望釋放巨大的潛力。
從產業基礎來看，雖然服務外包首當其衝受到 AI 衝擊，但還是為印度在信息技術領網域積累了寶貴的經驗，有助于其在 AI 軟體開發和算法優化等方面取得進展。
從地緣政治來看，為了拉攏印度，美、日、俄等國都試圖抛出 AI 技術合作的橄榄枝。例如，美國試圖通過 "AI 民主聯盟 " 向印度轉移邊緣技術，如微軟承諾投資 5 億美元建設海得拉巴 AI 實驗室 等。而 " 主權 AI" 的興起，也為印度發展相關技術提供了更為充分的政治資源。
然而，印度要趕上 AI 的浪潮面臨諸多挑戰。首先，如何留住本國人才并吸引海外人才回流是一大難題，印度需要改善國内的科研環境和工作待遇，為人才提供更好的發展空間。其次，提升基礎研究能力和核心技術創新水平需要長期的投入和積累，尤其是盡快提升 AI 研發投入強度，這對印度有限的科研資源來説是巨大的考驗。再者，改善通信基礎設施、提高互聯網普及率等硬體條件，也需要大量資金和時間，并非一蹴而就。最後，印度政府需要優化 " 臭名昭著 " 的營商環境體系，建立跨邦數字治理框架，營造更為 AI 友好的政策環境。
更為重要的是，印度需要在 " 保就業 " 和 " 保技術 " 的兩難之間做出取舍——到底是維持低端產業來喂飽十幾億人口，還是犧牲一兩代人來跨越式發展前沿技術。
印度若不能盡快解決技術主權與就業轉型的結構性矛盾，就可能淪為中美 AI 生态的 " 數據殖民地 "。
服務外包業崩塌與制造業空心化的疊加效應，或将使其陷入人均 GDP 3000-5000 美元的 " 數字化中等收入陷阱 " ——盡管這并非莫迪政府樂意看到的局面，但卻是極有可能發生的事實，而且留給莫迪政府決策的時間已經不多了。
