印度，一个IT外包业闻名的国家，在AI领域的进展缓慢令人意外。理论上，凭借丰富的编程人才和对算法、数据的掌握，印度应当能在AI领域有所建树。然而，实际情况并非如此简单。正如汽车强国不一定能轻易创建成功的网约车平台，AI发展同样受到基础科研、基础设施、市场需求和数字化水平等多因素制约。心高命薄：印度AI的野心与窘境。

　　印度在AI基础科研人才上的短缺，根源在于长期依赖IT外包业务和基础设施建设滞后。外包业务虽带来了短期经济利益，但也导致了科研人才“重应用、轻理论”的倾向。加之电力、网络等基础设施的不足，阻碍了对硬件依赖性强的AI研究。这些问题共同制约了印度AI的快速发展，使得许多顶尖人才选择海外发展。

　　此外，印度较低的数字化程度进一步限制了AI模型训练所需数据的获取。大量网民主要活跃于社交和娱乐领域，而非产生高质量、多样化数据的商业和生产活动中，这导致印度AI产业缺乏必要的数据支持和应用场景。

　　综上所述，印度在AI领域的挑战揭示了技术竞赛背后的深层国力比拼，包括科研体系、产业结构和社会数字化水平。面对未来，如何在数字化转型中找到适合自身的发展路径，将是印度必须面对的重要课题。