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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