四川
那波焦慮不是空穴來風。印度前電子和信息技術部國務部長拉吉夫陳德拉塞卡爾當時公開承認，深度求索AI模型的出現表明，印度的計算能力永遠無法成為長期的護城河。
印度專欄作家維平拉布羅更是直接發問，為什么印度技術實力聞名遐邇，卻不能開發出像深度求索這樣的東西。
真相不難找——莫迪政府去年為印度AI使命（India AI Mission）承諾的投入只有12億美元，跟240億美元的制造業補貼比起來簡直是零頭。而且印度頂尖AI人才大多外流到了美國，本土能坐下來搞十年長跑的團隊少之又少。
被打醒后的這一年多，新德里確實做了不少動作。2026年2月，印度在Bharat Mandapam召開”印度AI影響力峰會”（India AI Impact Summit 2026），把這場活動當成向全球南方展示AI雄心的舞臺。
會上BharatGen高調發布了Param2 17B MoE——一個170億參數的混合專家多語言基礎模型，覆蓋印度全部22種官方語言。
到了2026年4月，印度中央政府又宣布將資助12家企業開發本土主權AI模型，其中BharatGen獲得超過10億盧比的撥款，是排名第二的公司的四倍，路線圖直接錨定”2027年3月拿出萬億參數模型”。
看數據挺唬人，可仔細一看Param2的訓練管線，用的還是英偉達的AI Enterprise、NeMo庫和Base Command Manager整套軟硬件。所謂”主權AI”，芯片、框架、優化工具幾乎全是別人的。
再看中國這邊過去一年半的走勢，就完全是另一個節奏。
2026年4月24日，深度求索發布了DeepSeek-V4系列，V4-Pro的總參數飆到1.6萬億激活490億，成為目前全球最大的開源MoE模型，超越了Kimi K2.6的1.1萬億和智譜GLM-5.1的7540億。
同時期，月之暗面、智譜、MiniMax、小米MiMo輪番登上OpenRouter全球調用前三——中國一家爆款變成了群狼齊奔的格局。有意思的是，2026年中國AI圈自己的焦慮話題已經徹底換掉了。
據《財經》統計，2025年12月1日到2026年4月20日短短四個多月里，中美主流11家模型公司總共發布或迭代了至少50款模型，平均每2.8天就有一個新版本。
行業已經不再糾結”能不能追上美國”，而是轉向新命題——能不能用國產AI芯片訓出足夠強的國產模型，把英偉達的鎖鏈徹底甩開。深度求索自研的DeepGEMM已經開始替代英偉達的cuBLAS，MegaMoE開源CUDA大內核也已經放出。
反觀印度的Param2還得靠英偉達全家桶來跑，那種”主權”更多是政治口號。再看結構性差距，就更讓新德里頭疼。
印度每年產出約150萬工程畢業生，但2024到2025招聘周期主要軟件出口商只招了7到8萬名新工程師，是二十多年來最低的一次，招聘公司預計今年不到十分之一的工程畢業生能進入IT行業。
這意味著印度賴以為生的軟件外包飯碗正在被AI率先啃掉，而本土大模型又還在爬坡。BharatGen的CEO Rishi Bal自己也承認，所謂”一夜成名”通常是十年磨一劍，看似突然的突破背后是多年持續的研究積累。
這話說得挺清醒，可惜印度國內的資本市場耐心并沒有那么足。這里可以做出幾個判斷。
第一，DeepSeek-V4發布之后與GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro等閉源頂尖模型互有勝負，中國AI已經從”跟隨者”躍升為”并跑者”，個別賽道甚至開始定義規則。
第二，印度的追趕更多停留在”政策發布會+PPT路線圖”的層面，2026年至今真正跑出的Param2 17B在參數量級上還不及DeepSeek-V4-Flash的284B激活13B，更別提V4-Pro的1.6萬億。
第三，印度國內不乏冷靜聲音，但主流輿論仍在”打不過就防著”的路子上打轉——2025年初就有印度媒體人喊話要封殺DeepSeek，理由是數據安全。這種既想學習又忍不住敵視的心態，恰恰是印度AI最大的絆腳石。
真正決定AI國運的從來不是喊了多少次”主權”，而是十年不換賽道的鈍功。中國走的是這條路，印度到現在還在猶豫。
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