中国的强国地位被认可靠的是实力，而印度的地位却靠嘴吹。 在今年的瑞士达沃斯论坛上，印度派出了号称史上最豪华的阵容，至少6位部长和100多位CEO参与各种论坛。目的就是为了宣讲印度经济增长的“故事”，并且“纠正他人对印度的错误认知”。 果然，当国际货币基金组织把印度列为人工智能的“第二梯队强国”时，那位信息技术部长急得当场开课，从软件外包扯到班加罗尔科技园，恨不能把"我们和中美平起平坐"刻在西装袖口。 可台下懂行的人都知道，就在中国DeepSeek开源通用大模型的前一年，印度AI圈还在为"有没有像样的本土算法"发愁。 2023年以前，印度AI领域最拿得出手的，是几家给美国大厂做数据标注的外包公司。班加罗尔的科技园里，贴着"AI独角兽孵化基地"的招牌下，真实场景是程序员们熬夜标注自动驾驶数据，每小时赚3美元。 直到DeepSeek开源Model 1.0，印度媒体才突然发现：这个被他们常年嘲讽"抄袭硅谷"的中国项目，居然在代码质量、训练数据量上甩出印度本土模型三条街。 更扎心的是，印度理工学院培养的AI博士，70%毕业后直接加入硅谷，剩下的要么去外企驻印分部，要么在政府项目里写PPT——德里某部委2022年的AI战略白皮书，核心算法部分直接引用了斯坦福公开课的教案。 有人会说，印度不是有塔塔、Infosys这些科技巨头吗？没错，但这些公司的AI业务基本是"组装厂模式"：从英伟达买芯片，用TensorFlow框架，雇三哥程序员调参数，最后包装成"印度自研AI解决方案"卖给中东土豪。 2024年孟买证券交易所披露的数据显示，印度TOP10 AI企业的研发投入总和，还不到中国一家中型AI公司（比如商汤科技）的三分之一。 更绝的是，当中国开源社区已经有超200个大模型可供调用时，印度最大的AI开源平台上，最热门的项目是"用Python写的奶茶店订单管理系统"，下载量刚过万。 对比太刺眼。中国AI企业早在2018年就开始砸钱搞底层研发，百度飞桨、华为昇腾，哪个不是从芯片到框架全链条打通？ 2023年DeepSeek开源时，光训练数据就用了2万亿，相当于把整个维基百科+全球前100网站内容来回嚼三遍。 而印度同期最先进的AI模型，训练数据量不到人家百分之一，还包含大量从社交媒体爬的低质内容——有印度程序员吐槽，他们的模型经常把"泰姬陵"认成"红色城堡"，因为训练集里太多宝莱坞电影截图。 印度的"嘴强王者"传统，在AI领域暴露得淋漓尽致。2025年国际AI顶会统计显示，印度学者发表的论文数量排全球第五，但引用率倒数第十，很多研究停留在"证明理论可行"阶段。 而中国团队已经在解决实际问题：黄河防汛用上了AI洪水预测模型，准确率比传统方法高40%；内蒙古的治沙无人机，靠AI识别每一株沙棘的生长状态。 这些落地场景，印度不是没想过，而是根本玩不转——2024年德里试点的AI交通调度系统，上线一周就因算力不足瘫痪，最后不得不找中国云服务商紧急扩容。 最讽刺的是人才。印度每年培养10万计算机毕业生，可本土AI公司留不住人。2023年一份行业调查显示，印度AI从业者的平均跳槽周期只有14个月，原因很现实：本土企业给的薪资是美国同岗位的1/5，项目还大多是"政府面子工程"。 反观中国，2025年AI人才平均年薪涨到58万，华为天才少年计划直接给百万起薪，这种环境下，谁愿意留在印度写PPT？ 有人可能疑惑，印度不是有庞大的英语人口和软件外包基础吗？错了。AI时代最值钱的不是代码搬运工，而是能定义问题的人。当中国团队在黄河边用AI优化调水调沙时，印度的AI专家还在争论"是否应该禁止AI写宝莱坞剧本"。这种格局差距，比技术差距更致命。 回到达沃斯的那个场景：印度部长激昂陈词时，台下中国工程师正用手机查看国内的AI防汛系统——当天黄河小浪底的调水调沙数据，通过AI模型实时更新，误差不到0.5%。 这就是实力的分量：你可以在论坛上买通稿、雇水军，但当洪水来了，能救命的永远是实实在在的代码，而不是PPT里的"第一梯队"。
