文章核心观点 - 印度通过举办“2026印度人工智能影响力峰会”，高调绑定美国阵营，旨在确立其未来十年在全球AI领域的主导地位，并成为全球AI的“部署、扩散与制度嵌入中心”，这与中国致力于为发展中国家提供开源、普惠AI方案的发展路径形成竞争，预示着未来中印在AI领域的竞争将远大于合作 [5][16][19] 峰会概况与阵容 - 峰会于2月16日-20日在新德里举行，是“全球AI安全峰会”系列首次在“全球南方”国家举办，主题更改为强调AI对后发国家的发展助力，预计带来高达1000亿美元的投资承诺 [5] - 美国AI巨头派出“顶配”阵容，包括谷歌CEO皮查伊、OpenAI CEO奥特曼、Anthropic CEO达里奥·阿莫迪及Meta首席AI官亚历山大·王等硅谷核心人物 [7] - 峰会遭遇尴尬插曲：OpenAI与Anthropic的CEO拒绝握手且零交流；微软创始人比尔·盖茨在演讲前几小时突然退出；现场组织混乱和交通瘫痪遭吐槽 [11][12] 美国与印度在AI领域的深度合作 - OpenAI的商业与教育扩张：与印度IT外包巨头塔塔咨询服务公司（TCS）签约，初始数据中心容量达100兆瓦；与数字支付独角兽Pine Labs合作接入其API；与六家顶尖教育机构合作，为超10万印度学子提供ChatGPT Edu访问权限 [8] - 大规模基础设施投资：印度信实集团计划未来七年投资1100亿美元建设本土AI基础设施；微软重申2030年前对印度投资500亿美元的承诺（去年已投175亿美元）；谷歌计划在安得拉邦建设全栈AI枢纽，2026-2030年间投资150亿美元 [8][9][17] - 资本与生态绑定：英伟达与风投合作大力投资印度本地AI初创企业，其全球初创计划已吸纳超4000家印度公司；印度数据中心运营商Yotta斥资20亿美元部署英伟达Blackwell B300芯片，打造亚洲最大AI超级集群之一 [9] - 本土模型发展：印度AI初创公司Sarvam AI发布两款专为印度语言和文化定制的本土模型 [9] 印度AI战略选择：绑定美国的原因 - 战略定位：印度放弃在需要数百亿美元算力的前沿基础模型领域与中美直接抗衡，选择成为全球AI的“部署、扩散与制度嵌入中心”，利用其“数字公共基础设施”（如Aadhaar、UPI）的成功经验，将AI作为新的公共服务层接入14亿人口的社会运作中 [16] - 现实需求：印度需要美国现成的底层模型和庞大的算力资本来实现其AI愿景，作为交换向美国科技巨头开放海量数据与市场 [16] - 地缘政治与投资吸引：美国急需寻找“可信赖”的产能与研发替代方以制衡中国，通过iCET等框架将美印在半导体、AI数据中心等领域的供应链深度绑定；美国科技巨头以空前力度真金白银投资印度，提供印度本土企业短期内难以独立承担的基础设施建设 [17] 中国AI方案与发展路径 - 政策与治理：2024年7月，联合国大会通过了由中国主提的《加强人工智能能力建设国际合作决议》，获140多国支持；同年9月中国发布《人工智能能力建设普惠计划》，旨在帮助发展中国家跨越“智能鸿沟” [15] - 技术供给与全球影响：以DeepSeek和阿里Qwen为代表的中国开源模型凭借高性价比和开放协议席卷全球，自2025年下半年起，其开源下载量在多个关键新兴市场已超越西方竞品，打破了西方的订阅壁垒与算力门槛 [15] - 赋能发展中国家：越来越多发展中国家以中国大模型为基础进行本土AI开发（如基于Qwen的阿拉伯语模型AceGPT），中国方案赋予了发展中国家从技术“消费者”向本土AI“创造者”转型的可能 [15] 中印在AI领域的竞争态势 - 话语权竞争：双方最激烈的隐性竞争点在于争夺对“全球南方”技术治理的话语权，印度希望成为发展中国家应用AI的“模板”和“服务供应商”，证明无需依赖中国基础设施，通过印度平台接入美国技术也能实现增长 [20] - 发展范式差异：AI对中国是国家战略和面向全球的公共产品；对印度则是将成为类似数字身份证的另一种公共基础设施 [20] - 合作前景黯淡：印度对欧美开放敏感数据或管理系统无障碍，但对中国厂商实施事实上的排斥（如封禁数百款中国应用），双方在AI领域合作前景极其黯淡 [21] - 有限的合作空间：中印在反对技术封锁、要求降低发展中国家算力门槛、防止AI武器化等核心诉求上高度一致，可能在联合国等多边机制下存在战术性合作空间 [21] 印度本土AI生态的挑战与尴尬 - 资本市场反应：印度首家上市AI独角兽Fractal Analytics IPO首日收盘跌破发行价7%，市值约16亿美元，远低于其此前24亿美元的私募估值 [10] - “本土创新”尴尬：峰会现场一家印度大学展示的所谓“100%本土自主研发”AI四足机器狗，被拆穿是中国企业宇树科技的产品，仅更换了外壳涂装 [22]