【国际观察】
光明日报驻仰光记者 陈晓阳
2025年底，全球科技巨头对印度人工智能市场的投资进入高峰期。多家国际科技公司相继宣布大规模投资，印度一度被视为全球人工智能产业的“下一个增长极”。然而，在资本密集涌入的热潮背后，监管滞后、基础设施薄弱、产业人才短缺等深层次问题逐渐显现，考验着印度承接并消化这轮人工智能浪潮的能力。
科技巨头密集加码
2025年下半年以来，印度成为全球科技资本关注的焦点。谷歌在2025年10月宣布，将投资100亿美元，在安得拉邦维沙卡帕特南建设一座1吉瓦（1GW）级的超大型数据中心园区，集成人工智能计算集群、大规模清洁能源供应系统与扩展型光纤网络，形成完整的AI计算与能耗自循环体系。亚马逊在2025年12月宣布，计划在2030年前向印度投资超过350亿美元，用于加速其在云计算和人工智能领域的布局与运营扩张。微软也在当月表示，其新一轮人工智能和云计算相关投资中，印度将成为重点方向之一。多家科技公司在短时间内集中宣布投资计划，使印度在全球人工智能产业版图中的存在感显著上升。
在基础设施投入之外，围绕用户和生态的竞争同样激烈。谷歌通过与印度大型电信运营商合作，将其人工智能大模型Gemini推广给数亿用户免费试用。OpenAI及其他服务提供商在印度市场推出本地化功能和试用策略，加快市场渗透。
科技行业内部普遍认为，这类策略并非单纯的市场推广，而是围绕数据展开的长期布局。印度拥有高度碎片化且规模庞大的语言环境，以及全球领先的互联网用户增量。这些特性使其成为国际科技企业争夺训练数据的重要阵地。对这些企业而言，印度的价值不仅在于潜在用户规模，更在于其可用于模型训练和优化的多语种数据资源。
体系化监管仍显不足
与资本快速涌入形成鲜明对比的是，印度对人工智能的体系化监管仍显滞后。2025年10月，印度政府发布《信息技术（中介指南和数字媒体道德规范）规则》修订草案，首次在国家层面对生成式人工智能内容提出明确要求。该草案规定，所有生成式人工智能内容必须被平台明确标注，并要求平台采取技术措施验证用户声明，确保内容来源可追溯。这虽标志着印度在人工智能治理上首次开展集中行动，但该草案在法律标准、执行机制和技术可行性方面仍存在明显不确定性。
例如，修订草案要求平台标注生成式人工智能内容，并部署相关技术手段予以验证，但未明确“合理”和“相称”的标准，导致目前尚无单一可靠技术能确定性地检测所有形式的生成式人工智能内容。草案没能解决检测工具始终落后于生成工具的现实问题。
当印度仍在解决“如何识别、如何标注”的基础问题时，其他主要经济体已进入“如何分级管理模型、如何界定开发者责任”的下一个阶段。这种差异使印度监管在全球人工智能治理版图中显得碎片化和缺乏整体框架，难以应对快速变化的技术风险，也增加了国际企业合规运营的不确定性风险。
面临诸多制约因素
随着全球科技巨头加速布局人工智能产业，印度在基础设施和产业配套能力方面的限制逐渐显现，这些深层次阻碍可能成为印度人工智能“雄心”落地的关键制约因素。
基础设施瓶颈渐显。人工智能产业的发展高度依赖能源和基础设施。随着数据中心和算力项目加速落地，印度电力系统面临的压力逐渐上升。目前，印度电力结构仍以化石能源为主，清洁能源占比有限，区域供电稳定性差异较大。在高负载数据中心集中布局的情况下，电网调配和持续供电能力成为现实难点。数据中心对能源的集中需求，使原本就存在压力的印度电力系统进一步承压。在极端天气、电网检修或区域用电高峰期间，稳定性问题更为突出。电力增长需求与现有电力增长速度之间的矛盾，使得人工智能算力扩张的耗能与国家电网能力出现不匹配。
冷却水资源同样是绕不开的约束因素。人工智能数据中心在运行过程中需要巨量冷却用水，即便采用循环冷却技术，在季节性缺水地区仍不可避免地加剧用水压力。印度拥有世界18%的人口，但仅占世界水资源的4%，且不同地区间水资源分布不均。这一问题使数据中心选址和长期运营面临水资源的竞争压力。
人才困局凸显。在人工智能产业链中，人才是决定长期竞争力的关键因素。印度拥有庞大的工程师培养体系和多所国际知名技术院校，在数量上具备优势，但在高端和复合型人工智能人才供给方面，仍存明显短板。一方面，顶尖科研人才和高端工程师更倾向于到海外发展，或被跨国企业吸纳进入全球研发体系，本土留存率有限；另一方面，生成式人工智能、芯片架构、系统级优化等领域，对经验和交叉能力要求较高，短期内难以通过规模化培养来弥补。这种人才的结构性短缺不仅体现在算法研发环节，也影响到云计算、网络安全，以及人工智能产品工程化和商业化落地，使产业链上下游面临“有人但不完全对口”的现实困境。
半导体产业发展受限。人工智能产业的进一步发展，离不开稳定的半导体供应和制造能力。近年来，印度通过“半导体使命”等计划推动本土芯片产业建设，试图在全球供应链重构中占据一席之地。但从实际进展看，印度半导体产业仍高度集中于组装、测试、标记和封装等后端环节，在前端晶圆制造方面基础薄弱。高端芯片制造依赖进口，同时受制于全球供应链集群和配套体系，使相关项目推进周期长、风险高。
收入转化面临难题。尽管印度市场用户规模庞大，但将流量转化为稳定收入并不容易。印度消费者对价格高度敏感，付费意愿相对有限，使人工智能服务在商业模式上更多依赖免费或低价策略。这直接影响企业将流量转化为营收和利润的能力。相比来自其他市场的高收入贡献，这种“低付费率、高用户量”模式在短期内难以支撑起高额的基础设施投资回报。
总的来看，当前印度正站在人工智能发展的关键节点。庞大的人口规模、快速提升的劳动力数字化水平，以及相对低廉的运营成本，使其对全球科技企业保持吸引力。但是，监管体系落后、基础设施承载能力有限、人才和产业链短板明显等现实因素，正拉长从“资本涌入”到“能力兑现”的距离。在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下，印度能否将当前的投资热潮转化为长期的技术积累和产业升级，仍有待时间检验。
（光明日报仰光1月24日电）
《光明日报》（2026年01月25日 08版）
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