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看到阿里和騰訊最近的陣仗，我一度以為回到了當(dāng)年的打車補貼大戰(zhàn)，或者就是前些日子的外賣大戰(zhàn)。

當(dāng)中國內(nèi)地的互聯(lián)網(wǎng)大廠們發(fā)現(xiàn)講“參數(shù)、模態(tài)”沒人聽時，血脈里的商戰(zhàn)基因覺醒了：騰訊元寶和阿里通義直接開啟了狂撒金幣模式。

左手一個“邀好友領(lǐng)無門檻紅包”，右手一個“拉新即提現(xiàn)”，硬生生把高大上的AI助手做成了AI版拼多多。

大家哪是在用AI提高生產(chǎn)力啊？大家分明是在薅大廠羊毛助興，主打一個紅包補貼給到位，我就先用著誰。

反觀硅谷那邊，OpenAI 和谷歌還在那兒玩大力出奇跡，為了搶那點兒算力增量，兩邊卷得眼睛都紅了，就差直接住進英偉達的工廠里。

他們還在糾結(jié)AGI的盡頭是不是核聚變，而我們的大廠已經(jīng)想通了：AI 的盡頭是拉新，是紅包，是下沉市場。

就在這兩邊，一邊忙著發(fā)錢，求求你用我；一邊忙著燒錢，求求你給我卡的時候，喜馬拉雅山對面的印度兄弟卻淡定得很。

他們沒去摻和這種“神仙打架”，而是悄悄摸索出了一條低配版逆襲之路，不燒錢、不堆卡，主打一個性價比極高的平替路線，直接把 AI 卷出了新高度。

這么多年過去，中國內(nèi)地互聯(lián)網(wǎng)用戶對紅包大戰(zhàn)并不陌生：為了爭奪用戶，從豆包到元寶，各大廠不惜重金補貼。

這種模式背后是強大的算力儲備和成熟的C端生態(tài)。

然而，印度的國情決定了它無法復(fù)刻這種“壕無人性”的路徑。

印度缺乏尖端芯片，電網(wǎng)基建尚不穩(wěn)健，且人均付費意愿極低。

但正如印度IT外包曾靠低成本、高效率占領(lǐng)全球一樣，印度在AI浪潮中也展現(xiàn)出了驚人的韌性：不求最強腦力，但求最懂本地。

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

與中美動輒數(shù)十萬塊H100的囤貨不同，印度政府定下的目標(biāo)非常務(wù)實：首期部署 1 萬塊GPU，截至2025年，已部署超過 34,333 GPU并通過云服務(wù)商提供給開發(fā)者、研究者等使用

而最讓中國開發(fā)者眼紅的是其普惠程度。印度政府通過高額補貼，將GPU的使用價格壓低到了驚人的每小時65盧比（約合人民幣6元）。

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

而在印度AI初創(chuàng)生態(tài)中，最值得關(guān)注的是兩家公司：Sarvam AI 和 Krutrim AI。

對于中國內(nèi)地的互聯(lián)網(wǎng)用戶，我們可以用兩組熟悉的類比來理解它們：Sarvam AI是住在 WhatsApp 里的元寶，而Krutrim AI：印度版的千問。

首先，Sarvam AI 的邏輯非常聰明，它不強迫用戶下載新的 App，而是直接寄生在印度國民級社交軟件WhatsApp之中。

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專注于語音優(yōu)先，它能聽懂帶著濃重鄉(xiāng)音的方言語音，它不僅會搜索，還能幫你用語音查詢政府補貼、處理銀行KYC認(rèn)證。

而由印度打車巨頭Ola創(chuàng)始人成立的 Krutrim AI，是印度首個AI獨角獸。它的野心更大，更像阿里的通義千問與支付寶的結(jié)合體。

Krutrim AI不僅是聊天機器人，它正被塞進Ola的打車軟件、外賣系統(tǒng)，甚至Ola的電動摩托車儀表盤里。

今年，它甚至開始嘗試研發(fā)印度自主的 AI 芯片。這種全棧式的路徑，雖然在技術(shù)上限上還難望通義千問之項背，但在場景落地和代執(zhí)行能力上，已經(jīng)成為了印度白領(lǐng)的生活基礎(chǔ)設(shè)施。

普通LLM在處理印度的多種語言時非?！俺訲oken，主要是因為分詞不科學(xué)，導(dǎo)致同樣的句子會比英語貴數(shù)倍。

而Sarvam和Krutrim都通過自研分詞器，將成本降低了 70%。這種極致性價比讓它們在印度這種對價格極度敏感的市場得以普及。

盡管價格打了下來，還有政府補貼，但印度的算力底座依然薄弱。相比于中國字節(jié)跳動、騰訊這種量級的投入，印度初創(chuàng)公司的融資規(guī)模顯得杯水車薪。

此外，印度面臨嚴(yán)重的AI人才外流，尖端科學(xué)家往往首選硅谷而非留在班加羅爾。

但往另一個方面看，印度確實為AI的發(fā)展提供了一個低功耗、深耦合的樣板。

他們不追求做出全球排名第一的通用大模型，也沒有直接參與前沿大型模型的軍備競賽，而是利用國家支持和數(shù)字公共基礎(chǔ)設(shè)施，專注于包容性強、應(yīng)用導(dǎo)向的AI部署，深耕多語言交互和語音優(yōu)先等更加精細(xì)和落地的功能，試圖讓那些甚至不會寫字的底層民眾，也能通過最廉價的方式，享受到 AI 帶來的數(shù)字紅利。

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