文 | 下海 fallsea，作者 | 胡不知

2025 年 12 月 10 日，新德里 Amazon Smbhav 峰会的舞台上，阿米特 · 阿加瓦尔用一组炫目的 AI 数据点燃现场：" 未来五年，127 亿美元专项投入 AI，让 1500 万印度中小企业用上智能工具 "。台下闪光灯中，没人敢戳破一个残酷事实——亚马逊在印度的 AI 布局，早已被本土对手甩在身后。当 Flipkart 的对话式 AI 实现 " 需求理解 - 商品匹配 - 支付闭环 " 全链路贯通时，亚马逊引以为傲的 "AI 赋能 "，还停留在 " 自动生成商品标题 " 的初级阶段。

350 亿美元的投资宣言，更像一场紧急公关。在印度电商 AI 革命的赛道上，亚马逊正陷入 " 全球技术霸权 " 与 " 本土市场脱节 " 的致命矛盾：它携带着 ChatGPT 优化、AWS 云算力等全球领先技术而来，却在印度的多语言场景、碎片化需求和严苛数据监管面前屡屡碰壁。这场 AI 竞赛的胜负手，早已不是资本厚度，而是对本土市场的技术适配能力——而这，恰恰是亚马逊的最大短板。

亚马逊 AI 的 " 纸面繁荣 "

亚马逊从不吝啬在印度 AI 领域的 " 口号式投入 "。从 2023 年宣布 260 亿美元云与 AI 投资，到 2025 年将额度追加至 350 亿美元，再到承诺为 400 万公立学校学生提供 AI 教育，每一个动作都足以占据科技版头条。但剥离宣传外衣后，其 AI 应用的实质进展，却暴露在 " 试点即巅峰 " 的尴尬中。

印度电商的搜索逻辑已完成 " 对话式 AI" 革命。数据显示，2025 年上半年，印度通过自然语言查询商品的用户量暴涨 100%，35 岁以下消费者中近半数养成 " 先问 AI 再下单 " 的习惯。这意味着，谁能让商品 " 听懂人话 "，谁就能掌握流量入口。而亚马逊的应对，却显得迟缓而笨拙。

2024 年排灯节过后，亚马逊印度才启动 "ChatGPT 导向搜索优化 " 试点，覆盖笔记本电脑、小家电等 6 大类目，核心是将商品标题从 "12 英寸笔记本 " 改为 " 学生党预算 5 万卢比内续航 10 小时的 12 英寸轻薄本 " 这类场景化描述。试点数据看似亮眼——参与商品的 AI 推荐曝光量提升 230%，但对比对手已毫无优势。此时 Flipkart 已联合专业服务商完成 " 生成式引擎优化 "（GEO）全品类覆盖，通过商品元数据结构化、用户问题预判等系统方案，实现 AI 推荐转化率比亚马逊高 37%。

更致命的是支付链路的断裂。印度国家支付公司（NPCI）已实现 UPI 与 ChatGPT 的深度集成，用户在聊天界面获取 Flipkart 商品推荐后，无需跳转即可完成支付，AI 直接成为 " 交易入口 "。而亚马逊的 AI 推荐仍停留在 " 引流工具 " 阶段，用户点击后需跳转至 APP 结算，仅这一步就导致 30% 的流量流失。德里消费者卡维塔的体验颇具代表性：" 用 AI 问‘适合孩子的生日蛋糕’，Flipkart 直接推荐并完成支付，亚马逊却让我再搜一次，太麻烦了 "。

亚马逊为印度卖家推出的 AI 工具包，堪称 " 全球模板的拙劣复制 "。其核心功能包括自动化商品 listing 生成、多语言客服等，但这些工具完全忽略了印度中小企业的真实痛点。班加罗尔手工地毯卖家拉吉夫吐槽："AI 生成的英文标题很精美，但我们需要的是印地语、泰米尔语的方言版本，而且工具不会标注‘手工制作’‘非遗认证’这些本地消费者最在意的标签 "。

对比之下，Flipkart 的 AI 工具更像 " 本土定制款 "。针对印度农村卖家的网络带宽问题，它推出 " 低像素图片智能优化 " 功能，模糊的商品照片经 AI 处理后可达到平台高清标准；针对宗教节日密集的特点，开发 " 节日需求预测系统 "，帮卖家提前备货。数据显示，使用 Flipkart AI 工具的中小卖家，库存周转效率提升 45%，而亚马逊工具的使用者这一指标仅提升 12%。

亚马逊的 AI" 赋能 " 甚至暗藏陷阱。其 " 智能定价系统 " 直接套用欧美算法，未考虑印度的区域消费差异，导致北方邦的卖家将冬季羽绒服定价过高，而南方喀拉拉邦的夏装定价过低。更有卖家反映，因拒绝使用亚马逊的付费 AI 推广工具，店铺在自然搜索中的排名直线下降，" 所谓的 AI 工具，更像逼迫我们付费的枷锁 "。

亚马逊在印度的 AI 技术，还存在 " 虚假繁荣 " 的隐患。2025 年初曝光的消息显示，其号称 "AI 驱动 " 的无人生鲜超市，背后竟是 1000 人规模的印度团队通过远程视频监控，人工识别顾客购买商品。这一 "AI=Anonymous Indians" 的荒诞案例，揭开了亚马逊印度 AI 的真实底色——核心技术依赖外包，自主研发能力薄弱。

AWS 印度团队的表现同样堪忧。内部泄露的报告显示，近 12 个月内，印度外包团队交付的 AI 项目 Bug 率是欧美团队的 4.6 倍，信息泄露率高达 17%，客户投诉量排名全球第一。欧盟《AI 数据供应链审查指令》实施后，亚马逊印度的 AI 数据标注业务因 " 流程不透明、人员无资质 "，失去了多个欧洲品牌的合作订单。

亚马逊 AI 的 " 本土枷锁 "

亚马逊在印度的 AI 滞后，并非技术能力不足，而是其全球战略与印度本土环境的三重冲突。从数据主权到人才结构，从政策适配到需求理解，这些枷锁共同将其困在 " 想做而做不好 " 的尴尬境地。

印度《数字个人数据保护法案》的实施，给亚马逊的 AI 发展套上了最紧的枷锁。法案要求所有 " 关键个人数据 " 必须在印度境内存储和处理，政府有权查看平台的 AI 算法和源代码，且需在 72 小时内响应数据调取需求。这直接冲击了亚马逊的全球数据逻辑——其 AI 模型训练依赖全球用户数据的交叉分析，而印度的数据本地化要求，使其无法将本土数据与全球资源联动。

为应对合规要求，亚马逊不得不将印度用户数据转移至本地服务器，但这一过程不仅耗费了 15 亿美元的技术改造成本，还导致 AI 模型的训练效率大幅下降。其多语言大语言模型的训练数据仅能局限于印度本土，无法借鉴亚马逊在其他多语言市场的经验，导致模型对印度方言的识别准确率仅为 68%，而 Flipkart 的本土模型准确率已达 92%。

数据安全问题进一步加剧困境。2025 年 6 月，印度执法局以 " 数据跨境传输违规 " 为由，对亚马逊印度展开调查，虽最终以整改告终，但也让其 AI 研发变得束手束脚。反观 Flipkart，凭借 " 本土数据存储 + 政府合作备案 " 的优势，在数据合规上一路绿灯，甚至获得印度 AI mission 的官方数据支持。

亚马逊在印度的 AI 团队，陷入 " 数量庞大但质量低下 " 的怪圈。其在印度的 AI 从业人员超 2 万人，但其中 80% 集中在数据标注、基础代码编写等外包岗位，核心算法研发人员不足 500 人，且多为外籍专家，对本土市场缺乏理解。这种 " 外包依赖症 " 导致其 AI 技术难以落地。

印度外包产业的弊端在亚马逊团队身上集中爆发。为控制成本，亚马逊将大量 AI 项目层层外包，形成 " 黑箱式测试流程 "，既无法保证质量，又难以追溯责任。2025 年欧盟的审查中，亚马逊印度的 AI 数据标注流程因 " 人员资质不明 " 被判定不合格，失去了法国某银行的合作订单。

Flipkart 则走出了完全不同的路径。它与印度理工学院、班加罗尔大学合作建立 AI 实验室，定向培养本土算法人才，核心研发团队中印度籍专家占比达 90%。这些人才更懂印度的语言习惯、消费心理，其开发的 " 宗教节日消费预测模型 "，能精准预判排灯节、洒红节的商品需求峰值，而亚马逊的通用模型多次出现预测失误，导致库存积压。

亚马逊的全球战略，让印度团队失去了 AI 创新的决策权。其印度 AI 业务的核心方向、技术标准都由美国总部制定，本地团队仅负责执行。这种 " 总部指挥棒 " 模式，导致其无法快速响应印度市场的变化。

最典型的案例是多语言 AI 的研发。印度有 22 种官方语言，方言更是多达上千种，消费者迫切需要方言版的 AI 服务。Flipkart 在 2024 年就推出支持 10 种主要方言的 AI 客服，而亚马逊印度团队早在 2023 年就提交了相关需求，但总部以 " 全球统一化 " 为由迟迟未批准，直到 2025 年才推出印地语版本，错失市场先机。

决策流程的冗长进一步加剧滞后。印度团队提出的 " 针对农村用户的低带宽 AI 工具 " 需求，需经过区域经理、亚太区总部、美国总部三重审批，整个流程耗时 6 个月。等工具开发完成时，Flipkart 的同类产品已占据 80% 的农村市场。

Flipkart 的 " 本土 AI" 胜利法则

亚马逊的滞后，成就了 Flipkart 的崛起。这家沃尔玛旗下的本土平台，用 " 政策适配 + 需求深耕 + 技术自主 " 的组合拳，在 AI 赛道实现反超，其成功法则恰恰是亚马逊的短板。

Flipkart 将 AI 战略与印度政府的 " 国家 AI 使命 " 深度绑定，实现了 " 政策红利最大化 "。它不仅严格遵守数据本地化要求，还主动向政府开放部分 AI 算法接口，协助打造 " 印度数字公共基础设施 "。作为回报，其获得了政府的 AI 教育资源支持，可在公立学校推广电商 AI 应用，同时优先获取公共消费数据。

在《电子商务政策草案》的落地过程中，Flipkart 积极参与政策讨论，提出 " 可解释 AI" 的行业标准建议，赢得监管层信任。而亚马逊则以 " 商业机密 " 为由抵制算法公开，与政府关系紧张。这种差异直接体现在资源获取上—— Flipkart 获得政府补贴的 AI 研发资金，而亚马逊的相关申请多次被驳回。

Flipkart 的 AI 研发完全以本土场景为导向，打造出一系列 " 亚马逊无法复制 " 的功能。针对印度家庭共同购物的习惯，开发 " 家庭共享购物清单 "AI 功能，支持多人实时编辑；针对农村用户的支付顾虑，推出 "AI 价格透明度工具 "，自动对比不同平台价格并标注隐藏费用。

其 " 生成式引擎优化 "（GEO）策略更是精准命中痛点。AI 不仅能为卖家生成多语言商品描述，还能根据区域消费特点调整内容——为北方卖家突出 " 保暖 "" 耐用 "，为南方卖家强调 " 透气 "" 防湿 "。数据显示，使用该工具的卖家，商品转化率平均提升 41%，远超亚马逊的 18%。

Flipkart 放弃对海外技术的依赖，构建 " 本土研发 + 生态合作 " 的技术体系。它与印度本土 AI 初创公司 Anthropic India 合作，共同开发电商专用大语言模型；投资本地数据标注平台，确保数据处理的合规性与精准度。

这种自主体系让其技术迭代速度远超亚马逊。2025 年推出的 "AI 全链路交易系统 "，实现从需求提问到支付完成的 15 秒闭环，而亚马逊同类功能仍在测试中。更重要的是，Flipkart 的 AI 技术成本仅为亚马逊的 60%，因为本土合作降低了研发与运营费用。

AI 时代的 " 本土胜利学 "

亚马逊在印度的 AI 困局，为全球科技巨头敲响了警钟。在新兴市场的 AI 竞争中，资本与全球技术优势已不再是决胜关键，本土化能力才是核心壁垒。Flipkart 的逆袭，揭示了 AI 时代 " 本土胜利学 " 的三大法则。

在印度、印尼等政策监管严格的市场，AI 技术必须 " 戴着镣铐跳舞 "。企业需要将合规思维融入技术研发的起点，而非事后补救。Flipkart 的成功证明，与政府建立 " 协同共赢 " 的关系，不仅能规避风险，还能获得稀缺资源支持。亚马逊的教训则在于，试图用全球技术标准对抗本土政策，最终只会陷入被动。

对跨国企业而言，建立 " 本地合规团队 + 政策预判机制 " 至关重要。提前参与政策讨论，将本土需求融入政策建议，才能在监管框架内实现技术创新。

AI 的价值不在于技术的先进程度，而在于解决本土问题的能力。亚马逊的 AI 工具虽技术成熟，但因脱离印度卖家与消费者的真实需求，沦为 " 无用的先进 "；Flipkart 的工具看似简单，却精准命中痛点，实现商业价值的最大化。

这要求企业建立 " 本土用户洞察体系 "，通过线下调研、商家访谈、数据挖掘等方式，精准捕捉需求。例如，针对印度农村的低带宽问题，开发轻量级 AI 工具；针对多语言环境，优先攻克方言识别技术。

AI 技术的本土化落地，最终依赖本土人才的支撑。亚马逊依赖外籍专家与外包团队，导致技术与市场脱节；Flipkart 通过校企合作培养本土人才，构建了 " 技术 - 市场 " 的无缝衔接。数据显示，本土人才占比超 80% 的 AI 团队，在新兴市场的成功概率是其他团队的 3 倍。

跨国企业需要改变 " 总部主导 " 的人才策略，赋予本土团队更大的研发自主权，同时通过股权激励、职业发展通道等方式，吸引和留住核心本土人才。

亚马逊的 " 救赎之路 " 在哪？

面对 AI 滞后的困局，亚马逊并非无药可救。350 亿美元的投资为其提供了纠错的资本，但关键在于能否打破全球战略的桎梏，真正拥抱本土化。

亚马逊亟需调整组织架构，赋予印度团队 AI 研发的决策权，减少总部审批流程。同时应聚焦核心痛点，优先解决多语言 AI、支付链路闭环、农村工具适配等问题。例如，可收购印度本土 AI 初创公司，快速获取方言识别技术与本土人才。

在商家端，应重构 AI 工具包，增加 " 节日需求预测 "" 区域定价优化 " 等本土功能，并降低使用成本。针对中小卖家的 "AI 鸿沟 "，推出免费的基础优化工具，积累用户数据后再推出付费增值服务。

亚马逊需要将 AI 战略与印度的 " 数字印度 "" 印度制造 " 等国家战略深度绑定。扩大与本土高校、科研机构的合作，建立 AI 人才培养体系；开放 AWS 印度的部分算力资源，支持本土初创企业发展，构建 " 共生生态 "。

更重要的是，要改变 " 技术输出者 " 的心态，成为 " 本土创新参与者 "。例如，参与印度 AI 标准的制定，与政府合作推动 AI 在农业、教育等领域的应用，用技术贡献赢得政策信任。

结语

亚马逊在印度的 AI 困局，本质上是 " 全球标准化 " 与 " 本土个性化 " 的冲突。在 AI 技术日益普及的今天，跨国企业的核心竞争力已从 " 技术垄断 " 转向 " 本土适配能力 "。Flipkart 的逆袭证明，哪怕技术起点更低，只要精准把握本土需求、深度适配政策环境、构建本土人才体系，就能实现弯道超车。

350 亿美元的投资，是亚马逊的 " 救赎机会 "，但前提是它必须放下全球巨头的傲慢，真正倾听印度市场的声音。AI 的战场从来不是技术参数的比拼，而是对用户需求的理解与响应速度的较量。对所有跨国企业而言，亚马逊的教训都值得深思：在新兴市场，本土化不是选择题，而是生存题——尤其是在 AI 时代。

印度电商的 AI 竞赛还在继续，亚马逊能否逆袭尚未可知，但这场博弈已给出明确答案：未来的科技竞争，终将是 " 本土能力 " 的竞争。