过去十余年，印度一直是全球最受关注的新兴经济体之一。国际货币基金组织曾预测，印度有望在2025年超越日本，跻身全球第四大经济体。然而，当人工智能（AI）热潮席卷全球，产业分工、资本流向乃至国家竞争力的评判标准也随之重塑，关于印度经济的乐观叙事却在迅速降温。从制造业发展缓慢到高质量就业不足，从核心技术依赖到能源基础设施瓶颈，许多长期被高增速掩盖的短板，正在AI浪潮的冲刷下显现。

这是2025年8月21日在印度首都新德里拍摄的街景。新华社记者 伍岳 摄

01.  

从“最好的投资故事”到百亿级抛售

过去国际资本押注印度，很大程度上押注的是人口红利、消费增长潜力和服务业扩张优势。如今，全球资本的配置逻辑已发生变化，资金正加速涌向半导体制造、基础模型研发、数据中心等AI价值链的核心环节。这一趋势下，美国和东亚地区的相关科技企业更受资本市场青睐。

当前全球AI产业链层级分化日趋明显，美国在基础模型与芯片生态上保持领先，中国则凭借庞大的数字经济市场、完善的算力基础设施和丰富的应用场景，成为东亚地区的重要创新中心。相比之下，其他新兴经济体仍处于探索差异化路径的阶段。

因此，印度面临着一个难以回避的现实：在全球AI产业链最具附加值的环节，本土企业的存在感十分有限。无论是在先进芯片制造、高性能计算基础设施，还是基础大模型研发领域，印度都尚未形成具有全球竞争力的头部企业。这种缺位大大削弱了印度在全球AI投资版图中的吸引力。即便是印度最受关注的AI初创公司之一Sarvam AI，即将完成的新一轮融资也仅3亿至3.5亿美元规模，而美国OpenAI公司今年3月底的一轮融资已高达千亿美元级别。

印度国家证券存管公司数据显示，2026年1月以来，外国投资者已累计抛售约276亿美元印度股票，这一趋势延续了2025年以来的资金外流态势。美国消费者新闻与商业频道援引科塔克马恒达资产管理（新加坡）公司首席执行官尼廷·贾因的观点称，2024年之前的十年，印度股市始终是全球表现最佳的市场之一，但短短两年时间，印度就从“最好的投资故事”变得无人问津。

02.

“长板”已现裂痕：IT服务外包业的生存危机

比起资本市场的波动，更值得关注的是AI对印度IT服务外包业的冲击。

过去20多年，IT服务外包一直是印度经济最亮眼的增长引擎。凭借庞大的英语人才储备和显著的成本优势，印度成为全球重要的软件开发、技术支持和业务流程外包中心。该产业规模已突破3000亿美元，占印度国内生产总值（GDP）7%以上，直接雇佣超过600万人，并且形成了庞大的上下游就业生态，是印度服务出口和外汇收入的核心支柱。

2023年4月26日，人们聚集在印度新德里的一处市场。新华社发（贾韦德·达尔摄）

然而，AI正在动摇这一发展模式的根基。大型语言模型和生成式AI最擅长处理的，正是标准化程度较高、重复性较强的知识型工作，如基础代码编写、文档处理、客户服务以及部分业务流程管理等。这些恰恰是印度IT服务外包企业的核心业务板块。对于长期依赖此类业务的企业而言，传统商业模式的重构已迫在眉睫。

据印度《经济时报》报道，2025—2026财年，印度五大核心IT企业员工总数合计减少6981人，上一财年，这一数字还是净增12718人。用工数量的快速收缩，不仅体现出IT企业对市场需求前景的谨慎预期，也反映了人工智能应用落地对传统IT业务的替代效应正在加速显现。

IT服务从业者向来是印度消费市场的核心支柱，对房地产、教育、汽车、金融等领域均有显著带动作用。一旦该行业遭受实质性冲击，不仅会动摇印度“消费驱动型增长”的经济叙事基础，还会造成服务出口下滑，令本就疲软的卢比汇率进一步承压。

03.

艰难的平衡：工业化未竟，AI竞赛已至

对印度而言，更深层的难题在于：追赶多年的工业化目标尚未实现，但错失AI浪潮机遇的代价又难以承受。

长期以来，印度经济走出了一条相对特殊的发展路径——服务业占比持续提升，而制造业扩张相对缓慢。数字经济和服务出口的成功，在一定程度上掩盖了制造业吸纳就业能力不足的问题。随着AI时代的到来，这一结构性矛盾变得愈发突出。

早在2014年，莫迪政府便提出了雄心勃勃的“印度制造”计划，当时预期到2025年制造业占GDP的比重将提升至25%，2020年进一步推出“生产关联激励”计划，希望通过产业政策和专项资金扶持，推动电信、汽车、光伏产品、无人机、半导体、家电等领域扩大本土生产规模。但十余年过去，印度制造业占GDP的比重仍长期徘徊在13%至17%之间，远不及既定目标。

从全球经验看，工业化与数字技术升级的时序深刻影响着一国的AI发展根基。像中国就得以在完整工业体系上推进AI与实体经济融合，以新型工业化战略为AI技术落地提供广阔的制造业场景支撑。而对尚未完成工业化的国家来说，AI浪潮既是“换道超车”的契机，也意味着需在更长时期内同步推进多重目标，资源分配难度显著上升。

当下摆在印度决策层面前的棘手现实便是：AI产业的发展正与传统工业化路径争夺有限的资本、人才和政策资源。2024年，印度政府启动总预算超1000亿卢比（约12亿美元）的“印度AI使命”战略，旨在建设国家AI算力基础设施、培养专业人才、扶持初创企业发展。为吸引项目落地，印度各邦纷纷推出税收减免、低价供地、水电优先保障等补贴政策，地方招商竞争进一步加剧了产业间的资源争夺。

04.

算力背后的代价：能源与水资源的双重枷锁

当前，印度正加速建设以数据中心为核心的算力基础设施，而数据中心是名副其实的“耗电巨兽”。据毕马威（印度）预测，印度数据中心总装机容量2026年将突破2吉瓦，到2030年将攀升至8吉瓦以上。

随着数据中心规模持续扩张，如何保障稳定、可负担且可持续的电力供应，将成为决定印度AI产业长期竞争力的重要变量。印度的数据中心主要集中于孟买、海得拉巴、金奈和班加罗尔等大城市，这些区域本就处于电力高负荷状态。近两个月，极端高温席卷印度多地，用电需求激增，部分数据中心被迫启用柴油发电机供电，不仅增加了运营成本，也削弱了算力服务的稳定性。

2023年7月6日，在印度博帕尔，骑车的人们将头部包裹以遮阳防晒。新华社发

这种应急方案暴露出的是印度能源结构的深层脆弱性。印度能源对外依存度极高，超85%的石油和约50%的天然气依赖进口。过去数月，中东局势持续紧张，国际油价大幅攀升，印度国内燃料与电力成本随之上涨，电力系统的供应韧性也遭遇严峻考验。

除了电力供给，对水资源的争夺也日益加剧。印度以全球4%的淡水资源承载着全球18%的人口，水资源本就紧缺。行业预测显示，到2030年，印度数据中心用水量将从2025年的1500亿升增至3580亿升。印度人权组织“人权论坛”曾对谷歌在安得拉邦维沙卡帕特南的AI项目提出激烈批评：维沙卡帕特南本就因地下水枯竭、降水无常、气候变化面临严峻的水资源压力，该项目势必会加剧危机，挤占居民宝贵的生活用水，造成严重的资源分配不公。

算力扩张与资源承载的矛盾并非印度独有。中国在推进算力基础设施建设时，也曾面临东部需求集聚、能源与土地紧张的难题。为破解这一瓶颈，国家启动了“东数西算”工程，引导数据中心向西部可再生能源富集区布局，并出台严格的能效标准，推动绿色算力规模化应用。对印度而言，能否探索出适合自身的资源平衡之道，将直接影响其AI基础设施的可持续性。

05.

人口红利还能否兑现？

从更长的时间维度看，更让印度政府头疼的问题或许是：曾经引以为傲的“人口红利”是否还能兑现？

在AI时代，年轻人口并不会自动转化为经济红利。只有当教育体系、职业培训和劳动力市场能够跟上技术变革的步伐时，人口优势才能真正转化为生产力优势。

据联合国统计，印度25岁及以上人口的平均受教育年限仅约6.7年。这意味着，当AI开始大规模替代重复性脑力劳动和初级知识工作时，印度不仅难以充分释放其劳动力成本优势，反而可能率先遭遇就业冲击。换言之，印度人口年轻化的红利窗口期正被AI技术的加速发展不断压缩。

更令人担忧的是，大量公共资源向人工智能领域倾斜，无形中挤占了基础教育等更需要长期投入的领域。印度政府2020年推出了新版《国家教育政策》，致力于提高教育质量、改革教育体系，但公共教育支出占GDP的比重仍然长期低于既定目标6%，且常常因支出结构失衡、区域差异显著等问题而被诟病。

当然，印度经济依然具有许多重要优势——庞大的工程师群体、活跃的创业生态以及广阔的国内市场。即便无法主导先进芯片或基础模型研发，印度仍有机会成为全球最重要的AI应用市场之一，在医疗、教育、金融和农业等领域探索具有本土特色的发展路径。

2025年8月24日，人们从位于印度孟买的泰姬陵酒店附近走过。新华社记者 陈冬书 摄

对印度而言，真正的考验在于能否利用AI推动更深刻的经济转型——制造业能否真正扩大规模并提升附加值，教育体系能否培养足够数量的适应AI时代的技能人才，基础设施能否支撑新的生产力革命，以及经济增长能否创造足够充分的就业机会。

AI或许不会直接定义印度的未来，但却在加速揭晓这个拥有14亿人口新兴大国的发展答案。