当全球目光聚焦美国和中国的大模型竞赛时，印度正在走出一条不同的路。

印度这个拥有 14 亿人口、22 种官方语言、540 万名软件开发者的国家，既没有 OpenAI 那样的千亿参数怪物，也没有中国那样密集的算力集群。

但印度用国家使命补贴 GPU、用产业政策扶持芯片制造、用小模型服务本土语言，硬生生在全球 AI 版图上切出了第三极。

2024 年 3 月，印度内阁批准启动印度人工智能（AI）使命（India AI Mission），五年预算 10372 crore（约合 88.65 亿元人民币），部署 38000 块 GPU。

到 2026 年，印度已拥有超过 1700 家人工智能（AI）原生公司，诞生了 3 家 AI 独角兽，在斯坦福大学全球 AI 活力指数中排名第三，仅次于美国和中国。

但印度没有选择正面挑战 OpenAI 和谷歌（Google）的大模型霸权。

印度的路线是主权小模型，服务 22 种印度本土语言，瞄准政府、银行和医疗等垂直场景，试图在全球南方国家中确立 AI 话语权。

傲多可®商机网（Aodok.com）调研了印度人工智能（AI）的国家战略、产业政策、市场规模和头部公司，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）国家战略

1、印度人工智能（AI）使命

2024 年 3 月 7 日，印度联邦内阁批准印度人工智能（AI）使命（India AI Mission），五年预算 10371.92 crore（约合 88.65 亿元人民币），愿景是"印度制造人工智能（AI），人工智能（AI）为印度服务"（Making AI in India and Making AI Work for India）。

使命围绕七大支柱展开：算力基础设施、数据平台、本土模型开发、人才培养、初创企业融资、可信 AI 治理和社会影响项目。

截至 2026 年 6 月，印度共享算力设施已部署超过 45000 块 GPU，15 个团队入选开发本土基础大模型和小模型，30 个申请获批开发印度特定 AI 应用。

AI Kosh 数据平台已托管超过 14000 个数据集和 331 个 AI 模型，覆盖 20 个行业。

2、主权算力（Sovereign Compute）

主权算力（Sovereign Compute）指一个国家能够自主控制、不受外国出口管制制约的 GPU 计算能力，核心是让本国的 AI 训练和推理不被外国"断供"。

印度政府的核心思路是降低企业使用 GPU 的成本，通过印度人工智能（AI）使命的算力云平台，初创企业和研究机构可以以补贴价格租用 GPU，而不必自己购买。

2025 年 4 月，Sarvam AI 成为首个获得政府算力支持的企业，拿到 4096 块英伟达（NVIDIA）H100 GPU，使用期六个月，托管在 Yotta 数据中心，总算力账单 2.47 亿卢比（约合 2110 万元人民币），政府补贴了 9868 万卢比（约合 843 万元人民币）。

3、人才培养

印度政府在印度人工智能（AI）使命下推出 "全民青年人工智能（AI）"（YUVA AI for ALL）免费课程，由电子和信息技术部（MeitY）开发，时长 4.5 小时、自定进度。

"全民青年人工智能（AI）"（YUVA AI for ALL）免费课程面向所有公民特别是青年，内容涵盖人工智能（AI）基础、生成式人工智能（AI）工具、提示词写作和安全使用，在 FutureSkills Prime 和 iGOT Karmayogi 等平台提供，完成后颁发印度政府证书。

截至 2026 年 7 月，该课程注册人数已达 852.7 万，政府目标是培训 1 亿名公民。

此外，印度还在二三线城市设立数据和人工智能（AI）实验室，并启动 "技能为人工智能（AI）准备"（SOAR）计划，为教师和学生提供分层课程。

2026 至 2027 财年预算还重点支持橙色经济（Orange Economy），包括动画、游戏、数字内容和沉浸式媒体，计划在 15000 所学校建立人工智能（AI）内容创作实验室。

二、印度人工智能（AI）产业政策

1、印度半导体使命

人工智能（AI）的底座是芯片，印度政府对此有清醒认识。

2021 年 12 月，印度内阁批准启动印度半导体使命（India Semiconductor Mission，ISM），一期预算 76000 crore（约合 649.6 亿元人民币），目标是从芯片设计、制造、封测到材料设备建立完整生态。

2026 年 7 月 15 日，内阁进一步批准半导体使命 2.0 计划（Semicon 2.0），预算加码至 127500 crore（约合 1089.7 亿元人民币），重点投向研发、芯片设计、设备材料和人才培养。

2、塔塔电子芯片厂

塔塔电子（Tata Electronics）是印度半导体制造的旗舰项目。

公司在古吉拉特邦多赫拉（Dholera）经济特区建设印度首座芯片制造厂，投资 91000 crore（约合 777.8 亿元人民币），与台湾力积电（PSMC）技术合作，月产能约 5 万片晶圆，预计 2026 至 2027 年投产。

塔塔电子还与阿斯麦（ASML）签署合作备忘录，并与高通（Qualcomm）合作在印度生产汽车芯片模块。

此外，美光科技（Micron Technology）在古吉拉特邦萨南德（Sanand）建设封测厂，投资 22516 crore（约合 192.4 亿元人民币）。

3、现实差距

不过，印度目前的半导体能力主要集中在封测和组装阶段。先进制程（7 纳米以下）的芯片制造至少还需要十年。

2024 财年印度半导体进口超过 200 亿美元（约合 1420 亿元人民币），90% 以上依赖进口。

政府的目标是到 2030 年将半导体市场规模做到 1100 亿美元（约合 7810 亿元人民币）。

三、印度人工智能（AI）主权小模型路线

1、不打大模型消耗战

2025 年初，印度开始战略调整。与其在通用大模型上追赶 OpenAI 和谷歌，不如聚焦本土民生场景，打造主权小模型赛道。

印度的判断是：全球南方国家需要的不是最强大的模型，而是能处理本地语言、本地数据、本地合规要求的模型。

2、多语言优势

印度有 22 种官方语言，英语只是精英阶层的语言。

Sarvam 和 Krutrim 的模型从训练第一天起就支持多种印度语言，这是 ChatGPT 和 Gemini 在印度基层市场做不到的。

印度唯一身份识别局（UIDAI）已与 Sarvam 合作开发多语言语音系统，用于印度全国生物识别身份项目 Aadhaar。

3、政府和企业买单

印度 AI 公司的主要客户不是 C 端消费者，而是政府部门、银行和大企业。

塔塔资本用 Sarvam 做贷款客户服务，HCLTech 不仅是 Sarvam 的投资方，也是其企业客户。

这种 B2G 和 B2B 路线虽然慢，但收入稳定，不依赖烧钱补贴。

四、印度人工智能（AI）市场规模与全球排名

1、全球排名

根据斯坦福大学 2026 年发布的 AI 活力指数（AI Vibrancy Index），印度全球排名第三，仅次于美国和中国。

印度拥有约 540 万名软件开发者，在 GitHub 开源贡献量上全球领先。

科技行业 2026 年收入预计超过 2800 亿美元（约合 1.99 万亿元人民币），科技和 AI 生态直接雇用约 600 万人。

2、经济影响

根据印度政府估算，人工智能（AI）到 2035 年可为印度经济贡献 1.7 万亿美元（约合 12.07 万亿元人民币）。

印度线上 AI 市场 2024 至 2027 年预计年均增长 25% 到 35%，到 2027 年创造 170 亿美元（约合 1207 亿元人民币）的市场价值。

3、投资热度

截至 2026 年，印度 1700 多家人工智能（AI）初创公司累计融资约 55 亿美元（约合 390.5 亿元人民币）。

风险投资正在涌入班加罗尔，2026 年上半年连续诞生两家 AI 独角兽：

多语言大模型公司 Sarvam AI 在 6 月 B 轮融资后估值达 15 亿美元（约合 106.5 亿元人民币），企业人工智能（AI）公司 Emergent 在 7 月 C 轮融资后估值突破 10 亿美元（约合 71 亿元人民币）。

五、印度人工智能（AI）主要初创公司

1、Sarvam AI

Sarvam AI 2023 年 8 月创立于班加罗尔，创始人 Vivek Raghavan 和 Pratyush Kumar 均为印度本土 AI 老兵。

2026 年 6 月完成 B 轮融资 2.34 亿美元（约合 16.6 亿元人民币），估值 15 亿美元（约合 106.5 亿元人民币），成为印度最新 AI 独角兽。

HCLTech 领投 1.5 亿美元（约合 10.65 亿元人民币），贝瑟默风险投资（Bessemer Venture Partners）、科斯拉风险投资（Khosla Ventures）和 Peak XV Partners 跟投。

Sarvam 主打多语言主权大模型，已发布 Sarvam 30B 和 Sarvam 105B 开源模型，覆盖 22 种印度语言。

其 API 每天处理超过 200 万次对话和 1000 万次调用，客户包括印度唯一身份识别局（UIDAI）和塔塔资本（Tata Capital）。

2、Krutrim

Krutrim 由奥拉公司（Ola）创始人 Bhavish Aggarwal 2023 年创立，是印度首家 AI 独角兽，估值 10 亿美元（约合 71 亿元人民币）。

其最新模型 Krutrim-2 为 120 亿参数稠密模型，训练数据覆盖 22 种印度语言。

但 2026 年 5 月，Krutrim 大幅收缩：暂停自研芯片和前沿大模型项目，裁员超过 200 人，下架消费者应用 Kruti，转向企业 AI 云服务。

2026 财年 Krutrim 收入约 300 crore（约合 2.56 亿元人民币），首次实现盈利。

3、其他主要玩家

1、Fractal Analytics 企业 AI 和分析公司，是印度少数估值超 100 亿美元的 AI 十角兽，为全球企业客户提供应用 AI 和分析平台。

2、Uniphore 对话式 AI 和情绪识别公司，2008 年成立，累计融资约 9.85 亿美元（约合 69.9 亿元人民币），主打呼叫中心 AI 分析。

3、Neysa 主权 AI 云基础设施公司，累计融资约 12 亿美元（约合 85.2 亿元人民币）。

4、BharatGen 由印度理工学院孟买分校（IIT Bombay）牵头的九校学术产业联盟，开发覆盖文本、语音和文档的多语言主权模型。

5、Emergent 2026 年 7 月完成 C 轮 1.3 亿美元（约合 9.23 亿元人民币）融资后估值突破 10 亿美元（约合 71 亿元人民币），成为印度第三家 AI 独角兽。

六、印度人工智能（AI）与中国的对比

1、规模差距

中国在 AI 领域的投入远超印度。

中国拥有更多的 GPU、更大的模型参数和更成熟的 AI 应用生态。

印度 1700 家 AI 初创公司累计融资约 55 亿美元，而中国一家头部大模型公司一轮融资就可能超过这个数字。

斯坦福指数中，中国排名第二，印度第三，但差距明显。

2、各自优势

印度的优势在于英语人才储备、全球外包经验和多语言市场。

中国的优势在于算力投入、应用落地速度和制造业场景。

印度走的是主权小模型和全球南方路线，中国走的是全栈大模型和产业互联网路线。

3、对中国企业的启示

印度 AI 市场对中国企业既是竞争也是机会。

印度本土大模型在基层语言场景上有主场优势，但在算力和资金上仍依赖英伟达和美国技术。

中国 AI 企业进入印度市场，应避开与 Sarvam、Krutrim 在政府和银行客户上的直接竞争，转而关注出海制造、电商和医疗等垂直场景。

七、印度人工智能（AI）的挑战与短板

1、芯片完全依赖进口

印度没有本土先进制程 AI 芯片制造能力，训练大模型所需的高端 GPU 几乎 100% 依赖进口。

2025 财年印度半导体进口达 303 亿美元（约合 2151.3 亿元人民币），国内总消费约 520 亿美元（约合 3692 亿元人民币），90% 以上的芯片需求靠海外供应。

美国单家科技巨头的 GPU 储备就超过印度全国 45000 块 GPU 的总量。

卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）2026 年 9 月报告指出，美国对高端 GPU 的出口管制可能一夜之间切断印度的算力命脉。

2、人才结构失衡

印度有 540 万名软件开发者，但主要集中在应用开发和外包服务，AI 博士毕业生和前沿研究论文数量远落后于中美。

约 80% 的企业 AI 试点无法实现规模化，部分原因是数据治理不完善、政策碎片化和缺乏行业标准。

3、数据中心短板

印度产生全球约 20% 的数据流量，但数据中心容量不到全球 5%。电力供应不稳定、土地审批慢和网络带宽不足，制约了 AI 算力的扩张速度。

4、研发投入不足

印度的研发投入占 GDP 比重仅约 0.7%，远低于美国的 3.5% 和中国的 2.4%。

政府补贴和风险投资虽然在增长，但与中美动辄数百亿美元的投入相比仍有数量级差距。

傲多可®（Aodok.com）独家点评

印度人工智能（AI）的发展实践，对中国出海企业有三点启示：

1、主权 AI 不是口号，是商业路线

印度没有跟在中美后面做通用大模型，而是用国家使命补贴算力，用小模型服务 22 种本土语言。

这条路不性感，但客户是政府和银行，收入稳定。

中国企业出海全球南方，可以借鉴这种主权 AI 叙事。

2、Krutrim 的收缩是警示

Krutrim 曾被视为印度 OpenAI，但 2026 年裁员 200 人、砍掉 C 端产品，说明即使是国家战略支持的独角兽，盲目追求全栈自研也会付出代价。

Sarvam 之所以活下来，是因为它从第一天起就做 B2G 和 B2B，不烧钱做消费者应用。

3、对参与印度人工智能（AI）发展的建议

印度 AI 市场看起来热闹，但真正能切入的角度不多。

想参与的企业，与其和 Sarvam、Krutrim 在政府和银行客户上硬碰硬，不如关注三个方向：

1、多语言语音和文档处理，印度有 22 种官方语言，本地化需求巨大。

2、是垂直行业解决方案，医疗、农业、中小企业金融都还没有本土头部。

3、芯片封测和数据中心运维，塔塔电子和美光的工厂 2026 年陆续投产，周边服务生态会起来。

印度的短板恰恰是外来者的机会。

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印度电子和信息技术部（MeitY）

电话： +91 11 2301 1869

邮箱： asec-meity@gov.in

网址： www.meity.gov.in

地址： 印度新德里拉杰普特路桑恰亚大厦 3 楼

(3rd Floor, Sanchar Bhawan, Rajpur Road, New Delhi 110001, India)

主营业务： 印度电子和信息技术部，负责印度人工智能（AI）使命（India AI Mission）和印度半导体使命（India Semiconductor Mission）的政策制定和统筹执行。

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）