本文來自微信公眾號：印度通，作者：Ritu

看到阿里和騰訊近期的動作，我差點以為回到了當年的打車補貼大戰(zhàn)，或是前些日子的外賣大戰(zhàn)。

當中國內(nèi)地互聯(lián)網(wǎng)大廠發(fā)現(xiàn)講“參數(shù)、模態(tài)”沒人關注時，商戰(zhàn)基因被喚醒：騰訊元寶和阿里通義直接開啟狂撒金幣模式。

左手“邀好友領無門檻紅包”，右手“拉新即提現(xiàn)”，硬是把高大上的AI助手做成了AI版拼多多。

大家哪是用AI提高生產(chǎn)力？分明是薅大廠羊毛取樂，核心就是紅包補貼給夠，就先用誰的。

再看硅谷，OpenAI和谷歌還在“大力出奇跡”，為搶算力增量爭得眼紅，恨不得住進英偉達工廠。

他們糾結AGI盡頭是不是核聚變，我們的大廠卻想通了：AI盡頭是拉新、紅包和下沉市場。

就在中美一邊發(fā)錢求用戶用、一邊燒錢求算力時，喜馬拉雅山對面的印度卻很淡定。

他們沒摻和“神仙打架”，悄悄摸索出低配逆襲路，不燒錢、不堆卡，走性價比極高的平替路線，把AI卷出了新高度。

多年來，中國內(nèi)地互聯(lián)網(wǎng)用戶對紅包大戰(zhàn)不陌生：從豆包到元寶，大廠為爭用戶不惜重金補貼。

這種模式背后是強大算力儲備和成熟C端生態(tài)。

但印度國情決定它無法復刻這種“壕無人性”的路徑。

印度缺乏尖端芯片，電網(wǎng)基建不穩(wěn)，人均付費意愿極低。

不過，就像印度IT外包曾靠低成本、高效率占領全球，印度在AI浪潮中也展現(xiàn)出驚人韌性：不求最強算力，只求最懂本地。

印度政府2024年啟動的“IndiaAI Mission”（印度AI使命），到2026年初已初顯成效。

和中美動輒囤數(shù)十萬塊H100不同，印度政府目標很務實：首期部署1萬塊GPU，截至2025年，已部署超34333塊GPU，通過云服務商提供給開發(fā)者、研究者使用。

最讓中國開發(fā)者眼紅的是其普惠性。印度政府通過高額補貼，把GPU使用價格壓到每小時65盧比（約合人民幣6元）。

印度聯(lián)邦電子信息技術部長Ashwini Vaishnaw的邏輯很直接：既然買不起最貴的芯片，就通過國家補貼，讓每個班加羅爾的草根程序員都能用得起算力。

在印度AI初創(chuàng)生態(tài)里，Sarvam AI和Krutrim AI這兩家公司最值得關注。

首先，Sarvam AI的思路很聰明，它不強迫用戶下載新App，直接寄生在印度國民級社交軟件WhatsApp里。

畢竟印度有20多種官方語言、上百種方言，很多人甚至不識字。

于是Sarvam專注語音優(yōu)先，能聽懂帶濃重鄉(xiāng)音的方言語音，不僅能搜索，還能幫用戶用語音查詢政府補貼、處理銀行KYC認證。

Krutrim AI不只是聊天機器人，還被嵌入Ola打車軟件、外賣系統(tǒng)，甚至Ola電動摩托車儀表盤。

今年，它還開始嘗試研發(fā)印度自主AI芯片。這種全棧式路徑，技術上限雖難比通義千問，但在場景落地和代執(zhí)行能力上，已成為印度白領的生活基礎設施。

普通LLM處理印度多種語言時“吃Token”，主要是分詞不科學，導致同樣句子比英語貴數(shù)倍。

而Sarvam和Krutrim都通過自研分詞器，把成本降低了70%。這種極致性價比，讓它們在印度這種價格敏感市場得以普及。

盡管價格降了，還有政府補貼，但印度算力底座仍薄弱。和中國字節(jié)跳動、騰訊的投入比，印度初創(chuàng)公司的融資規(guī)模杯水車薪。

此外，印度面臨嚴重AI人才外流，尖端科學家往往首選硅谷而非班加羅爾。

但換個角度看，印度確實為AI發(fā)展提供了低功耗、深耦合的樣板。

他們不追求做全球第一的通用大模型，也沒直接參與前沿大型模型軍備競賽，而是利用國家支持和數(shù)字公共基礎設施，專注包容性強、應用導向的AI部署，深耕多語言交互和語音優(yōu)先等精細落地功能，試圖讓連字都不會寫的底層民眾，也能通過最廉價的方式，享受AI帶來的數(shù)字紅利。