中美兩國在AI領(lǐng)域的較量早已白熱化，如今更是把算力戰(zhàn)場搬到了近地軌道，爭相部署太陽能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，搶占未來科技的制高點(diǎn)。

可就在中美忙著實(shí)打?qū)嵠醇夹g(shù)、鋪布局的時(shí)候，印部長在達(dá)沃斯論壇上直接放話，宣稱印度AI已經(jīng)躋身第一梯隊(duì)，絲毫不輸中美。

這話聽著確實(shí)底氣十足，但熟悉AI行業(yè)的人大概都會(huì)犯嘀咕：中美都已經(jīng)把算力玩到太空了，印度的第一梯隊(duì)，到底是真有硬實(shí)力，還是只是自喊口號？

中美對壘：太空算力見分曉，地面基建定輸贏

很多人可能還沒意識(shí)到，中美現(xiàn)在的AI競爭，早已不局限于地面的算法和芯片，太空算力的比拼，或許會(huì)成為未來拉開差距的關(guān)鍵。

日經(jīng)亞洲1月15日就報(bào)道過，中美兩國的科技企業(yè)，都在緊鑼密鼓地推進(jìn)太空數(shù)據(jù)中心布局，只不過兩者的路徑略有不同，實(shí)力也隱約有了分野。

中國在這一領(lǐng)域，或許可以說稍微占了點(diǎn)先機(jī)——去年5月，中國初創(chuàng)公司ADA Space和之江實(shí)驗(yàn)室，聯(lián)手發(fā)射了12顆配備計(jì)算設(shè)備的衛(wèi)星。

這些衛(wèi)星靠著激光光學(xué)通信網(wǎng)絡(luò)相互連接，能直接在太空中完成AI計(jì)算，合計(jì)每秒可完成5千萬億次運(yùn)算，差不多相當(dāng)于一臺(tái)超級計(jì)算機(jī)的算力。

這12顆衛(wèi)星，只是三體計(jì)算星座項(xiàng)目的第一步，按照規(guī)劃，這個(gè)項(xiàng)目最終要部署2800顆衛(wèi)星，實(shí)現(xiàn)每秒百億億次運(yùn)算的總算力，主要用來實(shí)時(shí)處理地球觀測數(shù)據(jù)，不管是天氣預(yù)報(bào)、災(zāi)害管理，還是國防領(lǐng)域，都能發(fā)揮作用。

美國自然也不會(huì)甘心落后，谷歌、SpaceX、Starcloud等科技企業(yè)，都推出了自己的太空算力計(jì)劃。

太空比拼如火如荼，地面的電力基建，卻悄悄決定著中美AI算力的底氣，美國當(dāng)下的AI熱潮看似兇猛，背后卻藏著電網(wǎng)危機(jī)。

華爾街日報(bào)1月12日報(bào)道，美國最大電網(wǎng)運(yùn)營商PJM公司，運(yùn)營的電網(wǎng)橫跨13個(gè)州，覆蓋6700萬人，剛好位于弗吉尼亞州北部的數(shù)據(jù)中心走廊，要為大量涌現(xiàn)的AI數(shù)據(jù)中心供電，而這些AI設(shè)施的耗電量，幾乎是個(gè)無底洞。

再加上，消費(fèi)者電價(jià)在上漲，老舊發(fā)電廠退役的速度，比新電廠建設(shè)的速度還快，用電高峰期電網(wǎng)容量隨時(shí)可能耗盡，酷暑或嚴(yán)寒天氣里，說不定還要輪流停電，避免電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施損壞。

反觀中國，卻在悄悄筑牢電力根基，華爾街日報(bào)去年12月走訪內(nèi)蒙古后報(bào)道，那里的開闊地貌和美國得克薩斯州相似。

如今卻布滿了風(fēng)力發(fā)電機(jī)和輸電線路，被稱為新草原云谷，不僅能持續(xù)提供風(fēng)電，還有超過100個(gè)數(shù)據(jù)中心正在運(yùn)營或建設(shè)中。

按照摩根士丹利的預(yù)測，到2030年，中國在電網(wǎng)項(xiàng)目上的投入大概會(huì)達(dá)到5600億美元，比前五年增長45%。

高盛也預(yù)測，到2030年，中國的備用電力容量會(huì)達(dá)到400吉瓦，差不多是屆時(shí)全球數(shù)據(jù)中心預(yù)期用電量的三倍，如此來看，在AI算力的比拼中，中國的電力基建，或許就是一張隱形的王牌。

印度發(fā)聲：喊出第一梯隊(duì)口號，實(shí)則深陷泡沫與困境

中美在太空和地面雙線發(fā)力，印度終于按捺不住了，1月20日，印度官員在達(dá)沃斯論壇上直接放狠話，說deepick和cheap GB這類AI公司已經(jīng)走到盡頭，大概率會(huì)失敗。

尹部長言外之意很明顯：印度AI并沒有落后，和中美還在同一條起跑線上，甚至有能力后來居上。

不得不說，印度的AI野心確實(shí)不小，不僅宣稱要成為全球AI第三支柱，還定下目標(biāo)，2032年要搞定三大核心成果。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，印度政府也有動(dòng)作，2024年批下了13億美元的預(yù)算，號稱要砸錢搞AI基建和創(chuàng)新。

資本市場也聞風(fēng)而動(dòng)，去年印度有一只RPPP AI概念股，PPT剛做完就被資本爆炒，一度暴漲5500%，看著熱鬧非凡。

可熱鬧歸熱鬧，印度的AI繁榮，多半只是泡沫，這只暴漲5500%的概念股，除了PPT，幾乎沒有任何實(shí)際產(chǎn)出，說白了就是資本炒作的產(chǎn)物，沒有一點(diǎn)實(shí)打?qū)嵉募夹g(shù)支撐。

另外，印度最依賴的外包產(chǎn)業(yè)，正在被AI慢慢取代，過去幾十年，印度靠著英語優(yōu)勢和廉價(jià)人力，把客服、數(shù)據(jù)錄入、軟件調(diào)試這些后臺(tái)工作，做成了一個(gè)價(jià)值2800億美元的大產(chǎn)業(yè)，占據(jù)了全球20%的客服市場份額。

塔塔、伊福瑟斯這些巨頭，幾乎承包了全球企業(yè)的客服和IT支持，硬生生養(yǎng)活了540多萬人，還催生出了龐大的中產(chǎn)階級，成為印度經(jīng)濟(jì)的重要引擎。

2024年，印度經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到3.6萬億美元，光是IT行業(yè)對GDP的貢獻(xiàn)就超過10%，2022年之前，印度IT公司每年大概能吸收60萬畢業(yè)生，這份產(chǎn)業(yè)對印度的重要性，可想而知。

可AI的出現(xiàn)，恰好擊中了印度外包產(chǎn)業(yè)的軟肋——AI最擅長的，就是處理這些重復(fù)勞動(dòng)，而且成本比印度入門級員工還低，甚至可以說幾乎不要錢，效率還比人工高得多、準(zhǔn)確率也更高。

這就導(dǎo)致，印度曾經(jīng)的香餑餑產(chǎn)業(yè)，開始大幅縮水，去年，印度整個(gè)外包行業(yè)的新增崗位，降到了十多年來的最低，只有6萬個(gè)。

伊福瑟斯的呼叫中心裁員45%，班加羅爾的業(yè)務(wù)也大幅收縮；塔塔更是預(yù)計(jì)，要裁掉超過1.2萬個(gè)中層崗位。

除了產(chǎn)業(yè)被沖擊，印度的AI技術(shù)本身，也充滿了讓人啼笑皆非的亂象，去年，印度推出了一款號稱能自動(dòng)寫代碼的AI軟件food得AI，名字起得高大上，宣稱能幫程序員減輕負(fù)擔(dān)，解決禿頭難題，號稱軟件十分完美，只是偶爾反應(yīng)遲鈍、bug多了一點(diǎn)。

可后續(xù)報(bào)道卻揭穿了真相：這款軟件所謂的智能生成代碼，根本不是AI運(yùn)算的結(jié)果，而是后臺(tái)成千上萬的印度程序員人工編寫的。

最離譜的，大概還要數(shù)印度官方推出的牛糞芯片，2020年，印度國家牛委員會(huì)隆重推出這款黑科技，宣稱用神圣的牛糞制成，放在手機(jī)里能防輻射、保健康，印度大黨主席還親自站臺(tái)，夢想著以10美元一個(gè)的價(jià)格賣給美國人。

可還沒等打開美國市場，印度本國的科學(xué)家委員會(huì)就出來打臉，直言這款芯片完全不科學(xué)，根本沒有所謂的防輻射、保健康功效。

看著這樣的操作，難免讓人懷疑，印度宣稱要搞的高端芯片，會(huì)不會(huì)也用了類似的奇葩原材料。

底層短板：野心配不上實(shí)力，印度AI難成氣候

喊著第一梯隊(duì)的口號，做著充滿亂象的布局，印度的AI野心，終究還是敗給了自身的短板。

在我看來，印度要想在AI領(lǐng)域追上中美，至少要跨過四道坎，而這四道坎，每一道都不容易跨越，甚至可能成為印度AI發(fā)展的致命阻礙。

第一道坎，就是人才留不住，形成了史詩級的人才逆流，環(huán)球時(shí)報(bào)曾經(jīng)舉過一個(gè)例子，一位印度青年，父母砸鍋賣鐵、貸款190萬盧比供他讀完計(jì)算機(jī)專業(yè)。

可畢業(yè)后，印度國內(nèi)根本沒有高薪AI崗位，只能去亞馬遜印度分公司做客服，月薪2.2萬盧比，換算成人民幣也就1600多，連還貸款都勉強(qiáng)。

在這樣的環(huán)境下，稍微拔尖一點(diǎn)的印度AI人才，幾乎都會(huì)選擇出國留學(xué)，拿到美國H1B簽證，進(jìn)入硅谷工作——畢竟那里有更好的薪資待遇和發(fā)展空間。

第二道坎，是電力基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，根本撐不起AI的算力需求，AI本身就是電老虎，對電力的消耗大到驚人。

就拿GPT-4來說，根據(jù)券商研究報(bào)告，它每完成一次完整訓(xùn)練，需要消耗大約38.2吉瓦時(shí)的電量，換算下來就是3820萬度電，平攤到95天的訓(xùn)練周期里，每天就要消耗40萬度電。

而印度的電力系統(tǒng)，實(shí)在難以支撐這樣的消耗，印度的電力設(shè)施老化嚴(yán)重，長期缺乏維護(hù)，偷電問題也十分突出，電網(wǎng)穩(wěn)定性堪憂。

第三道坎，是政府資金投入不足，和中美差距懸殊，AI發(fā)展離不開資金支持，不管是技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)，還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，都需要大量資金砸入。

中國2025年中央對AI技術(shù)的支出預(yù)算接近4000億人民幣，還設(shè)立了84億美元的AI初創(chuàng)企業(yè)專項(xiàng)基金，各地也跟著推進(jìn)AI+行動(dòng)，把AI應(yīng)用到工業(yè)、農(nóng)業(yè)等實(shí)際領(lǐng)域。

美國更是夸張，政府推出700億美元投資計(jì)劃，專門用來建設(shè)AI數(shù)據(jù)中心和升級能源設(shè)施，再加上硅谷風(fēng)投資本的瘋狂投入，2025年一年，OpenAI這樣的頭部企業(yè)就融資超過1500億美元。

反觀印度，資金投入就顯得捉襟見肘了，在印度最新的二五到二六財(cái)年預(yù)算中，政府撥給科技部的經(jīng)費(fèi)大約只有23億美元，這其中還要兼顧各種雜項(xiàng)支出，真正能落到AI行業(yè)的，恐怕寥寥無幾。

第四道坎，是多語言帶來的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本高企，成為AI發(fā)展的額外負(fù)擔(dān)，AI的發(fā)展離不開大量數(shù)據(jù)的支撐，數(shù)據(jù)就相當(dāng)于AI的糧食，只有攝入足夠多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，AI才能不斷迭代優(yōu)化。

而印度的特殊情況的是，官方承認(rèn)的語言就有22種，這就意味著，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要兼顧多種語言，成本自然水漲船高。

簡單來說，中國的AI可能只需要處理一種主流語言的數(shù)據(jù)，就能滿足大部分需求，而印度的AI，卻要同時(shí)處理22種語言的數(shù)據(jù)，投入的成本成倍增加，效率卻未必能跟上。

這種多語言帶來的負(fù)擔(dān)，不僅增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本，也給AI模型的訓(xùn)練帶來了不小的難度，相當(dāng)于讓AI多花了好幾倍的力氣，卻未必能達(dá)到同樣的效果。

總結(jié)：AI競爭靠實(shí)力，口號撐不起第一梯隊(duì)

說到底，全球AI競爭，拼的從來不是口號有多響亮，而是技術(shù)實(shí)力、基礎(chǔ)設(shè)施、人才儲(chǔ)備和資金投入的綜合比拼。

中美兩國，一邊在太空布局算力網(wǎng)絡(luò)，搶占未來制高點(diǎn)，一邊在地面筑牢電力根基，支撐AI算力需求，哪怕還面臨著技術(shù)難關(guān)和成本壓力，卻始終在實(shí)打?qū)嵧七M(jìn)，這也是他們能穩(wěn)居全球AI第一梯隊(duì)的核心原因。

而印度，看似野心勃勃，喊出了第一梯隊(duì)的口號，也推出了一系列布局，可背后全是經(jīng)不起推敲的泡沫和短板。

人才大量外流，沒有核心研發(fā)力量；電力基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，撐不起AI算力需求；資金投入不足，難以支撐技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)落地；多語言帶來的數(shù)據(jù)成本高企，進(jìn)一步制約發(fā)展。

或許，印度確實(shí)有發(fā)展AI的潛力，畢竟人口基數(shù)大，也有一部分優(yōu)秀的AI人才，可潛力要轉(zhuǎn)化為實(shí)力，需要解決的問題還有很多。

中美已經(jīng)在AI賽道上跑出了很遠(yuǎn)的距離，而印度，還在起跑線附近徘徊，卻宣稱自己和中美處于同一起跑線，難免讓人覺得不切實(shí)際。

當(dāng)然，做人要有夢想，國家發(fā)展也要有野心，我們也愿意看到印度在AI領(lǐng)域能有真正的突破，畢竟良性競爭，才能推動(dòng)全球AI技術(shù)不斷進(jìn)步。

但夢想終究要落地，脫離了實(shí)力支撐的口號，再響亮也沒有意義，等到印度真正解決了人才、電力、資金、數(shù)據(jù)等核心問題，拿出實(shí)打?qū)嵉募夹g(shù)和成果，或許才能真正躋身AI第一梯隊(duì)，而不是現(xiàn)在這樣，靠著口號博眼球，深陷泡沫難以自拔。