印度 AI 自主建设滞后，印企转投中国模型

《日经亚洲》7 月 13 日报道，印度企业正越来越多地采用 DeepSeek、千问、Kimi 等中国开源大语言模型（LLMs）。报道称，中国大模型的核心优势在于其性价比。以每百万 Token 的调用成本为例，DeepSeek 的输入与输出费用仅为 0.19 至 5.4 美元，Kimi 的最高费用也仅为 4 美元。相比之下，美 OpenAI 最新 GPT-5.5 系列的输入与输出费用则高达 5 至 54 美元。业内普遍认为，美前沿模型对于多数基础业务场景来说性能过剩。在此背景下，印企开始大幅减少对美闭源模型的依赖。

截至 2026 年 6 月底，中国模型在国际 AI 模型平台上的 Token 调用量已达 25 万亿（25 trillion），较美模型使用量多约 78%。中国开源模型在印走红，除价格优势外，还具有多重因素：一是支持本地化部署。中国模型允许企业在本地服务器进行私有化部署与调整，保障了印核心数据的信息安全。二是印度本土 "AI 主权 " 计划推进缓慢。虽然印在 2024 年批准了为期五年、总额约 1040 亿卢比（104 billion rupees）的本土 AI 主权计划。

但在 2025 与 2026 财年，印实际相关支出仅为 1.9 亿卢比（190 million rupees）与 37.9 亿卢比（3.79 billion rupees），远低于 55.2 亿卢比（5.52 billion rupees）与 200 亿卢比（20 billion rupees）的年度预算拨款。印政府官员表示，由于图形处理器（GPU）等核心硬件采购周期较长，本土 AI 研发进展缓慢，印整体技术能力仍明显落后于中国。

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