提起全球AI巨头，中美两国的玩家始终占据核心舞台，这似乎是业界共识。、但1月20日的达沃斯论坛上，印度官员却直接“叫板”。他宣称中美在AI领域的优势也许并不存在，印度不应该在AI 领域排在第二位，而是在第一梯队。

现实是印度在AI 领域上演了一出“人肉智能”的黑色幽默：上万程序员假扮AI、千人团队盯监控冒充无人零售。

这究竟是独特的“印度式创新”，还是试图用廉价人力粉饰技术落后的无奈之举？一场关于雄心、假象与物理现实的AI审判，正悄然展开。

达沃斯雪山下的那声“狂笑”

这样的豪言壮语不止一次，曾经在2024年的达沃斯上，一位印度高级官员就站在世界经济论坛的讲台上，面对着台下那些掌握着全球资本命脉的脑袋，直接把话撂在了桌面上。

他停顿了一下，似乎在享受这种语惊四座的快感，接着抛出了那个让全场记笔的手都停滞了半秒的论断：“印度从未落后，我们处于同一起跑线。”

这句话的余音还没散去，另一份来自新德里的宏伟蓝图就已经铺开：2032年，印度将成为全球AI的“第三支柱”。为了这个目标，莫迪政府在2024年大笔一挥，批准了13亿美元的预算。

13亿听起来是笔巨款，但就在这番豪言壮语的背后，孟买的股票交易所里正上演着一场比达沃斯更魔幻的戏码。

几只名为RPP、RPPP的概念股，仅仅凭借几页做得漂亮的PPT，连一个落地的产品影子都没见着，股价就如同坐上了垂直过山：暴涨55000%。

这是一个疯狂的数字。它代表的不是技术的突破，而是资本在寻找下一个神话时的饥不择食。当时的人们沉浸在一种名为“赶超”的幻觉里，却很少有人愿意蹲下来，去看看这栋摩天大楼的地基，到底是用钢筋水泥浇筑的，还是用泡沫板拼凑的。

汗水构成的“数字魔法”

如果说资本市场的泡沫还能用“非理性繁荣”来解释，那么印度科技圈里那些令人啼笑皆非的“伪创新”，则彻底暴露了这场AI大跃进的底色。

你可能还记得那个名为FoodAI的软件丑闻。这家公司对外宣称，他们的AI能够自动编写代码，效率惊人。投资人信了，媒体信了。

直到真相被剥开，人们才发现，所谓的“智能”，不过是后台坐着数千名活生生的程序员，他们在没日没夜地手动敲击键盘，假装自己是算法。

这简直是赛博朋克时代最大的黑色幽默：AI里的“I”，代表的不是Intelligence（智能），而是India（印度人力）。

同样的戏码也在亚马逊印度的“无人零售店”里上演。那是被视为零售业未来的“Just Walk Out”技术，拿了东西就走，计算机视觉自动结账。听起来很科幻？

现实却是，并没有什么超级算法在实时计算你的动作，而是有一支千人外包团队，正死死盯着监控屏幕，一帧一帧地回放，然后手动在后台为你打上“拿了一瓶水”的标签。

这就是印度式AI的尴尬真相：它试图用廉价的人口红利，去伪装成技术红利。这不禁让人想起2020年那个荒诞的“牛粪芯片”事件。国家牛委员会煞有介事地宣称，这种芯片可以防辐射、保健康。

虽然这只是个极端的个例，但它像一根刺，扎破了那一层名为“科技强国”的窗户纸，在科学底色尚未铺满的土地上，盲目自信往往会演变成一场闹剧。

当机器吃掉了“饲养员”

如果说“伪AI”只是面子问题，那么产业逻辑的崩塌，则是关乎生死的里子问题。

在这个拥有14亿人口的国家，IT外包产业曾是皇冠上的明珠。2800亿美元的产值，占据全球20%的份额，养活了540万个中产家庭，贡献了全国10%的GDP。这不仅仅是生意，这是印度的社会稳定器。

然而AI的底层逻辑是什么？是替代那些流程化、重复性的工作。你看清这个悖论了吗？AI这把火，烧掉的正是印度人自家的房子。

那些曾经让印度引以为傲的客服、数据录入、初级代码编写工作，在生成式AI面前，脆弱得像一张薄纸。本土初创公司Lichas甚至打出了“消灭客服工作”的口号，可提现游戏平台宣称用AI能降低80%的成本。这听起来像是技术的胜利，但对于那数百万依赖这份薪水养家糊口的人来说，这是灭顶之灾。

数据从来不会撒谎，只会冷冷地注视着你。早在2024年，外包行业的新增岗位就出现了断崖式下跌，降至6万个，创下十年来最低。Infosys的呼叫中心裁员45%，塔塔集团预计裁掉1.2万名中层员工。

铁布瑞投行的预测更是让人脊背发凉：到2031年，AI将取代200万个岗位，呼叫中心的收入将直接腰斩。

对于印度而言，如果不发展AI，是等着被时代淘汰；如果全力发展AI，则是亲手砸碎自己的饭碗。这是一个没有出口的死循环，一个被技术进步锁死的经济囚笼。

物理世界的沉重锁链

让我们把视线从经济账本移开，回到最基础的物理世界。要想训练出一个像样的AI大模型，你需要什么？电，钱，人，数据。在这四道关卡面前，印度的“赶超梦”显得格外苍白。

先说电，你知道训练一次GPT-4级别的模型需要消耗多少能量吗？单日耗电量高达40万度，约合38.2兆瓦时。

而在印度，虽然这几年基建有所改善，但电网老化、偷电严重的问题依然是顽疾。对比一下那个让印度视为对手的东方大国，中国拥有37.2亿千瓦的装机容量，而印度只有5亿千瓦，仅仅是个零头。

在一个连居民夏季用电都常常捉襟见肘的国家，拿什么去喂饱那些吞噬电力的硅基巨兽？

再说钱。莫迪政府批准的13亿美元预算，在普通人眼里是天文数字，但在AI军备竞赛中，这连入场券都算不上。

OpenAI的一轮融资就超过了这个数，中国在这个领域的专项投入更是数千亿级别。23亿美元的科技部总经费，撒在这么大的摊子上，就像往大海里倒了一杯水，连个浪花都激不起来。

人才的流失更是触目惊心。虽然全球8%的顶尖AI研究员是印裔，但他们绝大多数都留在了硅谷。本土的留存率有多少？仅仅1%。

这里有一个叫“拉姐”的年轻人的故事，或许比冰冷的数据更具痛感。她背负了190万卢比的贷款去读计算机硕士，梦想着成为下一个纳德拉。

结果呢？毕业后只能回国做客服，月薪2.2万卢比（约合人民币1600元）。这点钱，甚至连支付贷款利息都够呛。

最后是那道看不见的：语言。印度有22种官方语言。这意味着，如果要做一个覆盖全国的大模型，数据的清洗和训练成本将呈几何级倍增。这就像是你要喂大一个孩子，却不得不给他准备22种不同口味的饭菜，效率之低，成本之高，令人咋舌。

写到这里，我并没有嘲笑印度的意思。在这个技术变革的暴风眼中，每一个试图向上攀登的国家都值得尊重。但尊重事实，是所有进步的前提。

那个在达沃斯喊出“同起跑线”的声音，或许能通过麦克风传得很远，但在物理定律和经济规律面前，它显得如此单薄。

承认差距并不是耻辱，真正的危险在于，用一种名为“精神胜利法”的布，去遮盖电力短缺、人才外流、产业互搏的硬伤。

科技崛起从来没有弯道，只有直道上的负重前行。

当孟买的夜幕降临，那些依然亮着灯的呼叫中心里，年轻的接线员正用流利的英语回答着大洋彼岸的问题。他们不知道的是，在云端的服务器里，一段正在生成的代码，或许已经写好了他们职业生涯的句号。

这才是比“赶超中美”更值得深思的问题：当浪潮退去，我们该如何安放这些裸露在沙滩上的命运？