今天小编分享的财经经验：在中美双雄主导全球AI的格局下，印度可能陷入“中等收入陷阱”，沦为最受伤的国家，欢迎阅读。
人工智能正以不可阻挡之势重塑全球经济与社会格局。在这场科技革命的浪潮中，中美两国已脱颖而出，成为全球人工智能领網域的两大主导力量，基本已经形成中美双极主导的格局。两国通过技术原创性、市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家改变游戏格局的可能性。
然而，一直怀有超级大国梦想的印度，也渴望在能在这一领網域迎头而上。但现实却略显残酷，印度不但在 AI 方面的差距与中美越来越大，还正在因为经济结构等问题，成为遭受 AI 影响最为严重的国家之一，其服务外包、低端制造、制药等拿得出手的产业都面临 AI 的挑战。
面对 AI 的巨大冲击，印度极有可能出现失业增加、产业结构无法更新等问题，并陷入 " 中等收入国家陷阱 "。对于 AI，到底是主动拥抱还是殊死抵抗，印度正面临两难抉择。
01 中美在 AI 产业投下 " 智子 "
虽然人工智能产业的发展对任何国家、企业和个人都是开放的，但中美两国事实上已经在这一领导建立了巨大的技术霸权和行业壁垒，相当于对其他国家投下了一颗 " 智子 "，在一定程度上封死了建立新竞争优势的可能性。
美国在 AI 领網域长期占据领先地位，其深厚的技术积累可追溯至几十年前。早在 2013 年，美国便发布智慧城市、城市大腦等 AI 计划，将 AI 的发展提上日程。2016 年更是将其上升为国家战略，此后一系列政策及倡议相继出台，为 AI 产业的蓬勃发展奠定了坚实的政策基础。美国拥有顶尖的科研机构和高校，如斯坦福大学、麻省理工学院等，源源不断地为 AI 领網域输送高端人才。这些人才在基础研究、核心算法、芯片研发等关键领網域不断取得突破，使得美国在 AI 的基础研究和核心技术方面长期保持领先。美国的科技巨头们，如谷歌、微软、OpenAI 等，凭借雄厚的资金实力和强大的创新能力，在 AI 的应用开发和商业化推广方面也走在世界前列。
如今，美国占据全球 AI 核心专利的 42%，美国 AI 初创企业年均融资额达 320 亿美元，是中国的 1.5 倍、印度的 60 倍 。美国也是全球 AI 人才最为集中的国家，虹吸效应加剧了其技术垄断，全球 Top 100 AI 科学家中 75% 任职于美国机构，成为当之无愧的全球 AI 第一强国。
OpenAI 一定程度上代表了美国大语言模型的最高水平
相比美国，中国虽在 AI 领網域起步稍晚，但发展势头迅猛。2017 年，中国出台《新一代人工智能发展规划》，明确了 AI 产业 " 三步走 " 的发展目标，从国家层面为 AI 的发展提供了清晰的战略指引。从中央到地方，通过设立专项资金、提供优惠政策、鼓励企业参与研发等方式，积极构建 AI 产业生态。
中国企业充分发挥自身优势，在电商、金融、城市管理等领網域将 AI 技术与实际应用场景深度融合，大大缩短了科研成果转化为实际生产力的周期。中国庞大的市场规模和用户对新技术的高接受度，也为 AI 产业的发展提供了广阔的空间和丰富的数据资源。Deepseek 等大模型的出现也直接缩短了中美之间的差距，2024 年中国 AI 专利申请量占全球 38.6%，首次超越美国。
截至 2023 年，全球算力基础设施总规模达 910EFLOPS，美国、中国算力基础设施规模位列前两名，算力全球占比分别为 32%、26%，这一数据充分显示了两国在 AI 领網域的强大实力。
02 命想由我却由天
想要努力跻身超级大国的印度近年来也意识到 AI 的重要性，开始积极布局。
印度总理莫迪此前提出 " 数字印度 " 战略并承诺投资 80 亿美元，并批准了 " 印度人工智能使命 " 项目，拨款超过 1030 亿卢比（约合 86.7 亿元人民币），旨在为 AI 初创企业提供资金支持，并开发相关基础设施。同时，启动了拥有超过 1.8 万个 GPU（图形处理器）的公共计算设施，对初创公司、研究人员和开发者开放，以提升印度在 AI 领網域的计算能力。
在斯坦福大学 去年 11 月发布的《2024 年全球人工智能实力排行榜》中，印度位列第四，仅次于美国、中国和英国。看起来排名不错，但其优势和得分点主要集中在经济增速与开发者基数，而非技术实力和专利数量，尤其在研发投入和基础设施方面明显落后 。
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。但在世界人工智能大会发布的 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差异，表明舆论对于印度 AI 的发展水平存在巨大的分歧，也说明印度 AI 的实力并未能服众。
虽然印度心比天高，但到目前为止，印度离 AI 强国这一目标还有很大距离。从学术产出来看，印度在 2018-2023 年全球十大 AI 会议上的论文贡献率仅 1.4%，排名第 14 位；AI 核心专利持有量不足美国的 1/20、中国的 1/10。
根据 AIRankings 客观统计 2015 年至 2025 年 3 月人工智能核心领網域顶刊与顶会论文发表的数据，美国位居第一，中国在 AI 领網域论文发表数量位列全球第二，印度未进入前十。
AIRankings 近十年成果发布量排名（数据：AIRanking；制图：通智天下）
另外颇具尴尬的是，印度至今没有一个大模型。 印度电子与信息技术部长阿什 维尼 · 维什瑙上月底宣布，将在未来 10 个月内开发出符合本土语言和文化特色的大语言模型，目前基础框架已经完成。看起来似乎 进度很快，但事实上这是一个套皮 DeepSeek-R1 开源模型的产品，只是进行了二次开发。
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 领網域会如此滞后？
资金捉襟见肘
一个残酷的事实是， AI 很大程度上是一个烧钱的产业，而且烧钱的规模和技术水平呈正相关关系。
印度虽然经济增速快，但体量仍小，这使得其政府财力受到限制。以莫迪承诺的 AI 投资资金为例，实际到位资金不足承诺的 20%，且 72% 流向外资控股的合资企业 。
这使得印度在 AI 方面的研发投入强度仅为 0.3%（中国 1.8%，美国 2.4%），初创企业年均融资额仅为中国的 1/20，限制了其 AI 的发展。
人才储备流失
印度宣称拥有 62 万 AI 专业人才，并且每年新增培养 15 万 AI 工程师，但实际上 AI 人才储备呈现 " 倒金字塔 "，仅有 12% 的人才掌握深度学习算法开发能力，其余均为基础员工。
而高级别人才中 6 成以上选择赴美就业，本土顶尖 AI 科学家占比不足 1.4%（美国 57%，中国 12%），导致研发能力断层。
与此同时，印度的教育体系长期面临资源分配不均、教育质量参差不齐等问题。在 AI 时代，印度教育机构受限于师资力量不足、课程更新缓慢，难以快速培养出契合 AI 产业发展的专业人才。仅 12% 的高校开设 AI 专业课程，且教材更新周期长达 5-8 年，使得大量潜在人才因缺乏早期教育启蒙与接触 AI 知识的机会，被排除在新兴产业发展之外。
这不仅限制了印度 AI 产业自身的人才储备与创新能力提升，还因人才短板阻碍了其他行业借助 AI 实现产业更新的可能性。
中印两国人才撑起了美国的 AI 产业，图为 Open AI 的技术团队
算力设施不足
虽然大家常说中国在 AI 算力芯片等领網域被美国 " 卡脖子 "，但是实际上 印度在算力方面对美国的依赖程度更严重，其 90% 的 AI 芯片依赖英伟达、AMD 等企业。
美国前总统拜登将印度列入需要特殊许可才能进口先进 GPU 的国家名单，这也限制了印度在 AI 领網域的发展。
另外，从印度内部来看，由于各邦数字税差异率达 47%，导致跨国企业在本地化进行算力部署时成本增加 25%。
拮据的财力、高昂的芯片和美国的贸易限制使得印度在算力基础设施建设方面比较滞后，其数据中心数量仅为 128 个，是中国的 1/8，且 60% 集中在孟买 - 班加罗尔走廊，极大地限制了 AI 大模型的训练。
数据资源分裂
由于英语世界的经济、技术话语权垄断在欧美手中，印度一直想建立起基于印地语等本土语言为基础的 AI 模型。但问题在于，与中美这种单一语言占绝对主导地位的国家不同，印度除了英语之外，还有 22 种官方语言，这导致数据资源的碎片化现象极为严重 。
过多的语言也带来分裂的数据资源，印度 互联网用户产生的有效训练数据量仅为中国的 18%，这使得单一语言的语料库规模不够丰富， 本土语言数据集占比不足 8%，从而造成数据标注成本成倍增加。
另外，印度的数据治理仍处于初级阶段。印度政府主导的 " 印度 AI 数据集平台 " 覆盖范围有限 ，大量行业缺乏数据沉淀，医疗、金融等关键领網域的数据开放度不足 35%，也制约了本土 AI 模型精度提升 。
碎片化的语言体系使得印度本土语言大模型难产，图为印度官方语言地图
03 要的就是你的命
如果只是 AI 这一个单一产业落后倒也问题不大，毕竟当前 AI 产业的规模不大、就业人口也不多，与汽车、石油、金融等产业相比可谓 " 小巫见大巫 "。
但问题在于，AI 具有对其他行业的 " 乘数效应 " 甚至 " 指数效应 "，可以极大地放大其他产业的潜力，但同时也带来极大的破坏力，而印度以初级制造业和服务业为主的薄弱经济结构恰恰最容易受到 AI 的冲击。
服务外包产业遭受重创
服务外包是印度现代服务业的基石和支柱，在 2023 年贡献了 9% 的 GDP，解决了 540 万中产的就业问题，印度长期以来也依靠服务外包产业在全球经济中占据一席之地。然而，AI 的发展正使这一优势面临严峻挑战。
许多原本需要人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 技术可以更高效、更准确地完成。以呼叫中心业务为例，以往印度凭借大量英语 熟练的劳动力承接了全球众多企业的呼叫中心外包业务，但现在 AI 驱动的语音识别和自动回复系统已能承担大部分基础咨询工作，处理大量重复性问题，且不受时间和地網域限制，许多企业纷纷削减印度呼叫中心的规模。
AI 使得全球企业对印度服务外包的依赖度降低，印度的服务外包产业订单量减少，大量从事相关工作的人员面临失业风险。
这一后果已经开始显现。根据印度 IT 外包龙头印孚瑟斯（Infosys）披露的信息，部分美国企业在使用 ChatGPT 驱动的智能坐席后，该公司马尼拉呼叫中心裁员 45%，班加罗尔基地合同额下降 28%。GitHub Copilot 也使该公司軟體外包单价从 28 美元 / 小时降至 16 美元 / 小时，印度开发者接单量减少 37%。
智能制造掐灭就业希望
印度一直希望通过发展制造业来促进经济增长和解决就业问题，但随着 AI、机器人等技术在制造业中的广泛应用，制造业对劳动力的需求结构发生了巨大变化。
传统制造业中大量依赖低端劳动力的岗位，在智能化改造后被自动化设备和智能机器人所取代。企业为了提高生产效率和产品质量，更倾向于采用先进的智能制造技术，这使得印度原本期望通过制造业吸纳大量劳动力的计划受阻。
以纺织业为例，根据印度研究机构的测算，在采用智能检测系统之后，纺织品的人工质检需求下降 55%，会造成约 220 万工人面临失业风险。世界银行预测，印度未来五年可能损失 1100 万个中低技能岗位，但同期仅能创造 280 万个 AI 相关岗位，供需缺口达 1:3。
而在高端制造方面，由于缺乏足够的高端技术人才，印度难以在短时间内适应制造业智能化的发展趋势，其制造业发展面临巨大困境。
以印度寄予厚望的富士康为例，该公司在印度泰米尔纳德邦和安得拉邦运营至少 4 家工厂，总雇佣规模约 7 万人 ，集中于智能手机组装业务 。富士康自 2018 年起提出 " 五年机器人替代计划 "，并在金奈工厂引入焊接机器人等设备，但受限于印度工人技术适配性差，以及政府限制自动化设备进口，导致富士康工厂的自动化覆盖率不足 15%，智能化设备调试周期延长 30%，良率仅为中国同类工厂的 60%-70%。
虽然从表面上看，印度政府的限制措施保护了本地工人的就业，但从长期看，却削弱了工人的技能提升，无法适应制造业智能化的发展趋势，在吸引外资和拓展国际市场方面愈发艰难，也进一步丧失了生产力和竞争力。
这使得 印度作为全球第六大制造业经济体，工厂设备联网率仅 19%，远低于中国的 64%。塔塔集团引入焊接机器人后，浦那工厂裁员 30%，但生产效率提升仅 12%，投资回报周期长达 7 年。
由于政府限制和工人技术水平不足，富士康印度工厂推行智能化、自动化举步维艰
医疗医药行业面临困境
在医疗领網域，AI 技术已在疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等方面展现出巨大潜力。例如，AI 辅助诊断系统能够快速准确地识别医学影像中的病变，为医生提供诊断参考，提高诊断效率与准确性。
然而，印度医疗体系基础设施薄弱，许多基层医疗机构缺乏引入 AI 医疗设备与技术的资金与技术支持。这导致印度在医疗服务质量上与发达国家差距进一步拉大，民众难以享受到先进的医疗福利。
同时，在药物研发方面，印度的仿制药在全球领先，并且在 CDMO 等领網域也奋力追赶。但欧美全球制药巨头已经开始借助 AI 开展化合物分子筛选等工作，极大地加速了研发进程、降低了药物研发成本。
印度在创新药研发领網域由于缺乏 AI 技术支撑，难以跟上国际步伐，其医药产业未来只能继续局限在仿制药领網域，发展空间受到挤压，进而影响相关产业链经济增长与就业。
金融科技领網域接受冲击
印度近年来金融科技发展迅速，但在 AI 浪潮下，也面临冲击。
在信贷审批方面，国际金融机构利用 AI 算法能够更精准地评估借款人的信用风险，相比之下，印度本土金融机构的传统信用评估方式显得滞后。这使得印度在吸引国际金融业务和投资方面处于劣势，限制了其金融科技产业的扩张。
而且，随着 AI 驱动的全球金融交易自动化程度不断提高，印度从事基础金融交易操作和数据处理的岗位面临被替代风险，可能引发金融领網域的局部失业问题，进而影响金融市场的稳定与发展。
农业生产与供应挑战重重
农业在印度经济中占据重要地位，约一半的劳动力从事农业相关工作。
AI 技术在精准农业中的应用，如利用卫星影像和传感器进行土壤监测、病虫害预警以及智能灌溉系统的使用，对于缺乏先进农业技术和资金投入的印度农户而言，是难以企及的。
虽然塔塔咨询（TCS）也推出了农业 AI 平台，并服务覆盖 60% 的棉花种植区，使得单产提升 23%，但 AI 在农业领網域的应用仍较为局限。这导致印度农产品在产量和质量上与采用先进 AI 技术的国家产生差距，影响其在国际农产品市场的竞争力。
在农产品供应链方面，基于 AI 优化的物流配送和库存管理系统，能够提高供应链效率、降低成本。印度农业供应链因缺乏类似技术，面临更高的损耗率和运营成本，进一步压缩了农业利润空间。
04 还有机会上车吗
实事求是地讲，印度在 AI 领網域也并非毫无机会，在某些方面甚至比欧日韩更具有潜力。
从人才资源来看，印度庞大的人口基数意味着丰富的人才潜力，若能加强教育体系改革，加大在 AI 相关领網域的教育投入，培养出更多本土专业人才，将为其 AI 产业发展提供有力支撑。另外，硅谷有大量印度裔工程师资源，其数量和规模仅次于华裔，如果能吸引部分人才回流，也将提升印度在 AI 方面的研发实力。
从市场规模来看，印度是少有的可以与中美匹敌的超大规模市场，为 AI 应用提供了丰富的场景和空间。一旦能够补足 AI 技术底座方面的短板，印度在 AI 应用方面将有望释放巨大的潜力。
从产业基础来看，虽然服务外包首当其冲受到 AI 冲击，但还是为印度在信息技术领網域积累了宝贵的经验，有助于其在 AI 軟體开发和算法优化等方面取得进展。
从地缘政治来看，为了拉拢印度，美、日、俄等国都试图抛出 AI 技术合作的橄榄枝。例如，美国试图通过 "AI 民主联盟 " 向印度转移边缘技术，如微软承诺投资 5 亿美元建设海得拉巴 AI 实验室 等。而 " 主权 AI" 的兴起，也为印度发展相关技术提供了更为充分的政治资源。
然而，印度要赶上 AI 的浪潮面临诸多挑战。首先，如何留住本国人才并吸引海外人才回流是一大难题，印度需要改善国内的科研环境和工作待遇，为人才提供更好的发展空间。其次，提升基础研究能力和核心技术创新水平需要长期的投入和积累，尤其是尽快提升 AI 研发投入强度，这对印度有限的科研资源来说是巨大的考验。再者，改善通信基础设施、提高互联网普及率等硬體条件，也需要大量资金和时间，并非一蹴而就。最后，印度政府需要优化 " 臭名昭著 " 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。
更为重要的是，印度需要在 " 保就业 " 和 " 保技术 " 的两难之间做出取舍——到底是维持低端产业来喂饱十几亿人口，还是牺牲一两代人来跨越式发展前沿技术。
印度若不能尽快解决技术主权与就业转型的结构性矛盾，就可能沦为中美 AI 生态的 " 数据殖民地 "。
服务外包业崩塌与制造业空心化的叠加效应，或将使其陷入人均 GDP 3000-5000 美元的 " 数字化中等收入陷阱 " ——尽管这并非莫迪政府乐意看到的局面，但却是极有可能发生的事实，而且留给莫迪政府决策的时间已经不多了。
