在AI領域，印度想謀得一席之地

隨著全球人工智能發展風起云涌，世界主要大國在AI賽道投入海量資源，展開白熱化競爭。當前除大幅領跑的中美，緊隨其后的歐洲、日韓外，地處南亞次大陸的印度，也迅速發力成為AI領域的重要玩家。

今年以來，印度先是推出了長達20年的AI免稅政策，全力吸引全球AI算力巨頭落地本土，后又在新德里高調召開全球人工智能影響力峰會，提升印度在AI領域的話語權。

一系列重磅舉措，彰顯了印度渴望成為AI強國的戰略雄心。

印度新德里街頭的“人工智能影響力峰會”宣傳展板。

進軍AI，雄心勃勃。
從政策松綁引入資本到辦峰會造勢培養生態，印度打出了一套野心勃勃的“組合拳”，試圖在全球AI版圖博得一席之地。

政策引資，夯實算力

2月初，印度在2026-2027聯邦預算案中，面向符合條件的外國云服務商，實施了為期20年的超長周期免稅優惠，引發國際AI產業與資本市場的高度關注。

印度財政部長尼爾馬拉·西塔拉曼公布2026-2027聯邦預算案。

該政策明確規定，外國云服務商若使用印度本土認證的數據中心提供海外云服務， 所產生的全球收入免征印度境內相關稅收。

為配合政策落地，印度還將數據中心列為核心基礎設施，大幅簡化項目審批流程，放寬土地使用限制，大力引進外資開展算力樞紐建設。

印度政府直言，出臺免稅政策的目標，是為了把印度從AI應用市場升級為全球算力樞紐，以稅收讓步換取AI算力落地，用基礎設施集聚帶動AI產業鏈成型。

舉辦峰會，涵養生態。
2月16日，全球人工智能影響力峰會在新德里召開，這是“全球AI峰會”系列中首次在全球南方國家舉辦的活動。

莫迪更將峰會定位為“文明方向的轉折點”，宣稱印度要成為“全球AI解決方案中心”。

陣容方面，峰會吸引了全球20余位國家元首、45個部長級代表團親臨現場，規格甚高。

谷歌CEO皮查伊、OpenAI CEO奧特曼、Anthropic CEO達里奧·阿莫迪，以及Meta首席AI官等美國AI巨頭核心人物悉數到場。

印度總理莫迪與出席“2026年印度AI影響力峰會”的嘉賓合影。

議題方面，峰會以“人、進步、地球”為核心主題，聚焦人工智能帶來的挑戰與治理框架。

此次峰會還簽署了《新德里AI宣言》，試圖為“全球南方”建立一套更偏向發展、普惠和數據主權的AI治理新藍圖，改變目前由西方主導的規則體系。

強力推進，潛力可觀。

印度地理位置得天獨厚，能夠便捷輻射亞洲、歐洲、非洲等區域的算力服務需求，擁有發展全球AI算力樞紐的天然稟賦。

相較于中美等算力產業較為成熟的經濟體，印度勞動力、土地等生產要素成本更低、優勢更為顯著。

同時，印度作為全球第五大經濟體和人口最多的國家，電信市場已躍升至全球第二，擁有約8.06億互聯網用戶，互聯網普及率達55.3%，能為AI開發提供海量用戶與數據場景。

2023年印度人口正式超過中國，成為世界上人口最多的國家。

依托人口數據紅利與IT服務產業基礎，當前印度AI產業具備系統化發展的基礎條件，有望成為全球AI賽道的“新晉黑馬”。

斯坦福大學2025年《全球AI活力指數》顯示，印度在AI領域的活躍度已躍居全球第三，僅次于美國和中國。

此外，印度大力發展AI也是在搶抓戰略機遇。

中東地區原本是全球數據中心建設增速最快的區域之一，但受近期地緣沖突影響，區域投資的安全性與穩定性大幅下降。

印度敏銳捕捉到產業轉移機遇，主動承接這部分外流科技資本，借機擴大自身在全球AI產業中的份額和影響力。

短板仍存，掣肘頗多。

雖然莫迪政府舉全國之力，優先發展AI產業，但目前的印度相較真正的AI強國仍然差距明顯，硬件、核心技術、產業鏈與生態圈均存在不同問題，呈現“頭重腳輕、外強中干”的結構特征。

算力不足。

算力是AI發展的基石，目前印度尚處全球算力底層。據印媒報道，印當前GPU基數僅有3.8萬個，相較參與最高水平競爭所需僅為九牛一毛。

基礎設施方面，AI數據中心是典型的耗電耗水密集型產業，而印度電力基礎設施穩定性不足且老化嚴重，水資源分布不均，嚴重限制了數據中心的建設和運營，這也成為印度算力發展的硬性約束。

同時，印度本土缺乏先進芯片設計與制造能力，高端芯片供應鏈受國際局勢與出口管制制約，算力成本高、供給少、效率低，直接限制大模型訓練與創新。

技術落后。

迄今為止，印度尚未推出具有全球競爭力的基礎大模型體系，本土研發的AI模型主要集中在印地語及區域語言處理領域。

在通用場景推理、復雜任務解決、多模態融合等方面，與頭部模型存在明顯代差，在芯片、自動駕駛、生物計算、量子AI、基礎模型架構等前沿領域幾乎空白。

要在AI領域領跑，持續高強度投入不可或缺，但莫迪政府“印度AI使命”計劃中研發資金占比極低，印全國研發投入占GDP比重僅約0.6%，遠低于中國的2.4%和美國的3.5%，難以催生具有全球競爭力的原創技術。

在人才方面，印度AI人才呈現嚴重“倒金字塔”結構，應用型外包人才過剩，算法、框架、芯片等研發人才極度稀缺。據估計，印度AI前沿領域人才缺口超過50萬。

產業薄弱。

制造業與硬件基礎的薄弱，則是印度AI產業化發展的致命短板。

在AI芯片設計、先進制程工藝、高端服務器制造等核心硬件環節，印度尚未形成完整的產業鏈條，本土配套能力幾乎為零。

印度AI初創企業融資高度依賴海外資本，本土風投規模小、周期短、風險偏好低，盡管頭部企業獲大額融資，但整體抗風險能力弱。

此外，相較于外部資本快速涌入，印度對AI的體系化監管仍顯不足。當前生成式AI規則仍處于草案階段，安全評估、倫理審查、知識產權保護機制不健全，為其AI可持續發展埋下隱患。

雄心固然可貴，但現實更需正視。

印度用峰會、免稅等一系列重磅舉措點燃了本土AI熱潮，但究竟是實現彎道超車的歷史契機，還是透支未來的表面繁榮，仍需時間檢驗……