印度全力冲刺AI领域，能否后来居上？

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2月1日，印度财政部长西塔拉曼向议会下院提交2026～2027年度预算案时，人工智能（AI）被提及11次，创历史纪录。为争取国际科技企业投资其AI产业，西塔拉曼宣布对使用本国数据中心服务全球客户的企业提供长达20年的税务减免。近年来，印度推出多项推动AI产业的政策和计划，彰显其成为“AI强国”的决心。不过，在科技飞速发展的当下，印度要在高科技领域实现跨越式发展，仍面临巨大挑战。

印度AI产业的发展轨迹

印度在AI方面起步不晚。上世纪80年代起，印度理工学院等机构便开始系统性AI研究。但由于资金短缺及国家支持力度不够，相关研究长期局限于学术层面。

2018年，印度国家转型委员会发布首份《国家人工智能战略》，将AI列为政府重点发展方向，并确定医疗、农业、教育、智慧城市、智能交通为优先应用领域。此后，AI产业加速发展。据印度市场调研公司MRF统计，到2025年，印度AI市场规模已突破100亿美元，官方平台汇集约1500个数据集和200多个模型，AI初创企业数量激增，尤其在生成式AI领域增长迅猛。

但印度AI产业链发展不平衡，下游应用层增长最为显著。Zinnov数据显示，目前印度活跃AI初创企业超过3100家，其中72%集中在应用层，涵盖对话AI、图像识别、金融算法交易、医疗影像、风险评估、物流优化、电商推荐等多个场景。代表产品包括Haptik对话AI助手、Qure.ai医学影像诊断、Locus物流路径优化等。

在平台层，虽然本土通用大模型起步较晚，但正加速追赶。2023年，首个本土多语种基础模型Krutrim-1发布，训练数据量达两万亿词元，支持20余种本土语言。2025年，Sarvam AI被选为国家重点支持的主权基础模型，并获得GPU算力支持。在政府支持下，该公司于2月19～20日“AI影响力峰会”上发布Sarvam-105B模型，参数规模达1050亿，支持22种本土语言。此外，主流模型还包括Param-2、Gnani AI及Soket AI等。

在物理基础层，印度制造能力薄弱，算力和芯片主要依赖英伟达、超威半导体等国外企业。当前，印度GPU算力多数