印度人工智能（AI）的宏观叙事背后，是一群具体的人在推动。

他们中有人用十二年时间搭建了覆盖 14 亿人的生物识别身份系统，有人从网约车跨界做大模型却在两年后紧急刹车，有人从微软研究院出来带着开源多语言模型重新出发。

班加罗尔（Bengaluru）的咖啡馆里，每一杯咖啡都在讨论 GPU、多语言和主权模型。

2026 年，印度人工智能（AI）创业生态出现两条路线的分化。

Sarvam AI 走 B2G 和 B2B 路线，拿到政府算力补贴，服务银行和印度唯一身份识别局（UIDAI），估值稳步升至 15 亿美元（约合 106.5 亿元人民币）。

Krutrim 则试图复制 OpenAI 的全栈故事，两年内烧光融资后在 2026 年连续裁员，从大模型公司转型为云服务厂商。

两条路线的对比，加上班加罗尔（Bengaluru）45 万名 AI 工程师和印度理工学院（IIT）每年输送的毕业生，构成了印度人工智能（AI）创业的真实图景。

傲多可®商机网（Aodok.com）调研了印度人工智能（AI）创业者、班加罗尔（Bengaluru）生态和人才池现状，供关注印度科技和 AI 出海的朋友们参考。

注：本文中人民币换算按 2026 年 9 月汇率，1 美元 ≈ 7.1 元人民币、1 元人民币 ≈ 11.7 印度卢比计算。印度计数单位 1 crore = 1000 万卢比。

一、印度人工智能（AI）创业者：维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）与 Aadhaar

1、从 IIT 到 Aadhaar

维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）毕业于印度理工学院德里分校（IIT Delhi），后在卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）获得电子与计算机工程博士学位。

他早年在 Magma Design Automation 担任副总裁，也曾在新思科技（Synopsys）和 Avant! 公司工作。

维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）在硅谷有过多年工程经验，但他对印度影响最大的工作，发生在印度唯一身份识别局（UIDAI）。

从 2010 年开始，他花了近十二年时间，作为首席产品经理和生物识别架构师，参与设计了印度唯一身份识别（Aadhaar）系统。

印度唯一身份识别（Aadhaar）系统覆盖了 14 亿印度人，是全球最大的生物识别身份基础设施，也是印度统一支付接口（UPI）的底层支撑。

2、Sarvam AI 的诞生

2023 年 8 月，维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）与普拉蒂尤什・库马尔（Pratyush Kumar）在班加罗尔（Bengaluru）共同创立 Sarvam AI。

普拉蒂尤什・库马尔（Pratyush Kumar）毕业于印度理工学院孟买分校（IIT Bombay），在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）获得博士学位。

他曾在国际商业机器公司研究院（IBM Research）和微软研究院（Microsoft Research）工作，并在印度理工学院马德拉斯分校（IIT Madras）联合创立了开源多语言 AI 项目 AI4Bharat。

Sarvam AI 成立后三个月，2023 年 12 月即完成 A 轮融资 4100 万美元（约合 2.91 亿元人民币），由光速创投（Lightspeed）领投，Peak XV Partners 和科斯拉风险投资（Khosla Ventures）跟投。

这是当时印度 AI 初创公司在该阶段最大的一笔融资。

3、被《时代》周刊盯上

2026 年 8 月，维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）入选《时代》（Time）周刊首届 AI 100 榜单（TIME100 AI），与国际商业机器公司（IBM）首席执行官阿尔温德・克里希纳（Arvind Krishna）等并列。

维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）的身份不是普通创业者，而是印度数字公共基础设施的主要建造者，现在把同样的工程能力搬到了主权小模型上。

二、印度人工智能（AI）创业者：巴维什・阿加瓦尔（Bhavish Aggarwal）与 Krutrim 过山车

1、从网约车到大模型

巴维什・阿加瓦尔（Bhavish Aggarwal）是奥拉公司（Ola）的创始人，Ola 是印度最大的网约车平台之一。

2023 年，他跨界创立 Krutrim，宣布要做印度自己的 ChatGPT。2024 年初，Krutrim 以 10 亿美元（约合 71 亿元人民币）估值融资 5000 万美元，成为印度首家生成式 AI 独角兽。

巴维什・阿加瓦尔（Bhavish Aggarwal）的打法是全栈自研：

大模型、语音识别、甚至自研芯片《Bodhi 1》。他公开宣称要挑战 OpenAI 和谷歌（Google），把 Krutrim 打造成印度的人工智能（AI）国家冠军。

2、2026 年紧急刹车

但故事没有按计划走。2025 年下半年，Krutrim 开始一轮业务重组，资金和人才从模型开发和芯片设计转向云基础设施。

2026 年 5 月，公司宣布暂停前沿大模型和自研芯片，下架消费者应用《Kruti》，裁员超过 200 人。

2026 年 7 月，Krutrim 又进行第二轮裁员，裁掉产品和工程团队 20 到 25 人，相当于剩余员工的近一半。

此时公司剩余员工估计只有 40 到 50 人。公司正式转型为全栈本土 AI 云服务商，服务企业客户。

3、财务数字背后

2026 财年，Krutrim 收入约 300 crore（约合 2.56 亿元人民币），首次实现盈利，几乎是上一财年的三倍。

但这笔收入高度依赖母公司 Ola 生态，外界质疑它本质上是 Ola 的内部 AI 部门，而非独立商业化的 AI 公司。

三、印度人工智能（AI）创业生态：班加罗尔（Bengaluru）与 IIT 人才池

1、班加罗尔（Bengaluru）的密度

班加罗尔（Bengaluru）是印度人工智能（AI）创业的中心，聚集了超过 2500 家 AI 初创公司和 45 万名 AI 工程师。

德里国家首都区（Delhi NCR）约 38 万人，海得拉巴约 32 万人。

班加罗尔（Bengaluru）不仅有初创公司，还有谷歌、微软、亚马逊等跨国公司的全球能力中心（GCC），这些中心每年从本地挖走大量资深工程师。

2、IIT 和 IISc 的输送

印度每年产出约 150 万名计算机科学和工程毕业生，是全球最大的技术人才管道。

印度理工学院系统（IIT Delhi、IIT Bombay、IIT Madras、IIT Kanpur、IIT Kharagpur）和印度科学学院（IISc Bangalore）是其中的头部。

2025 年 IISc Bangalore 的人工智能（AI）硕士项目最高年薪达 86 万卢比（约合 73.5 万元人民币），平均约 27 万卢比。

但机构产出远远不够。IISc 和 IIIT Bangalore 每年合计只培养 800 到 1000 名高级计算毕业生，不到行业需求的 5%。资深的大模型和机器学习人才必须靠猎头直接挖。

3、AI4Bharat 的外溢

印度理工学院马德拉斯分校的 AI4Bharat 项目是印度多语言 AI 的摇篮。

AI4Bharat 由纳丹・尼勒卡尼（Nandan Nilekani，印度 Aadhaar 和 UPI 的关键推手）支持，孵化出了 Sarvam AI 的库马尔等一批创业者。

AI4Bharat 这个学术项目和产业之间的人才流动，是印度多语言模型能够快速起来的关键。

四、印度人工智能（AI）创业生态：人才外流与短板

1、顶尖人才流向美国

印度培养工程师，但留不住最顶尖的那批。

大量印度理工学院系统（IIT）和印度科学学院（IISc）毕业生在毕业几年内移民到美国、英国或加拿大，同等岗位的薪资差距在 10 到 15 倍。

留下来的工程师能力不差，但产出突破性研究、能吸引机构资本的头部人才仍在流失。

2、人才缺口

根据印度全国软件和服务企业协会（NASSCOM）和德勤（Deloitte）的联合报告，印度核心熟练 AI 人才池目前约 60 万至 65 万人，预计 2027 年增至 125 万人以上。

2025 年印度广义 AI 和机器学习从业者约 275 万人，同比增长 55%，但真正能做生产级大模型和应用的前沿人才仍只有 60 万左右。

2026 年印度预计开放约 120 万个 AI 相关岗位，NASSCOM 估算人才供需缺口达 51%，82% 的雇主反映难以招到合格的 AI 工程师。

按目前趋势，到 2027 年缺口可能扩大到 140 万人以上。

3、GCC 的虹吸效应

跨国公司在班加罗尔（Bengaluru）设立的全球能力中心（GCC）正在虹吸初创公司的人才。

谷歌（Google）、微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）给出的薪资和稳定性，本土初创公司很难匹配。

这导致印度人工智能（AI）创业公司在资深岗位上面临两难：要么开不起价，要么留不住人。

傲多可®（Aodok.com）独家点评

印度人工智能（AI）的实践对出海企业有三点启示。

1、有国家工程经验的人最值钱

Sarvam 公司的维韦克・拉格万（Vivek Raghavan）不是普通创业者，他建过 Aadhaar 和 UPI，知道 14 亿人规模的系统怎么落地。

这种人做 AI，天然懂得政府客户要什么、数据怎么治理、合规怎么做。

中国创业者出海印度，找本地合伙人时，优先找做过数字公共基础设施或大型国企项目的人，比找纯互联网背景的更靠谱。

2、全栈自研在新兴市场是奢侈品

Krutrim 公司的过山车说明，在算力成本高、应用场景有限的新兴市场，一个初创公司同时做大模型、语音、芯片和 C 端应用，是烧钱最快的做法。

Sarvam 之所以活下来，是因为它聚焦多语言、聚焦 B2G，不做消费者应用。资源有限时，做减法比做加法重要。

3、对参与印度人工智能（AI）发展的建议

中国企业不要只盯着班加罗尔（Bengaluru）的头部公司。

真正的机会在两个地方：

一是印度理工学院（IIT）和印度科学学院（IISc）的早期毕业生，他们便宜、能写代码、对中国技术栈不陌生；

二是 AI4Bharat 这类学术项目的外溢人才，他们懂多语言，是本地化的关键。

和印度初创公司合作时，B2G 路线绕不开本地有政府关系的合伙人，纯技术出海很难拿到订单。

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傲多可®商机网（Aodok.com）延伸阅读

1、印度人工智能（AI）：国家战略、产业政策与主权小模型路线（2026年最新版）

2、印度人工智能（AI）创业生态：Sarvam 和 Krutrim 等公司及班加罗尔（Bengaluru）的人才

3、印度人工智能（AI）的行业应用：医疗、农业、金融与政务等场景（2026年最新版）