｜用户侧智慧能源管理领航者 - AIoT驱动数字能源升级



搜索

400-86514785

聚力发展引领未来

新能源 + 储能配套 —— 赋能城市化建设

首页

新闻动态

全球都在热议人工智能红利时，印度却率先吞下了苦果

分类：新闻动态
发布时间：2026-08-31 06:21:18
访问量：36

全球都在热议人工智能红利时，印度却率先吞下了苦果

分类：新闻动态
发布时间：2026-08-31 06:21:18
访问量：36

当全球都在热议人工智能（AI）红利时，印度却率先吞下了苦果。

今年以来，被视为印度信息技术（IT）行业风向标的Nifty IT指数多次断崖式下跌，较2024年高位如今已近乎腰斩，成为印度资本市场表现最差的板块之一。与此同时，行业龙头业绩承压，裁员消息不断，投资者信心下降……AI冲击下，印度IT产业遭遇巨大挑战。

印度IT产业以“外包”闻名世界。20世纪90年代以来，欧美跨国企业为降低软件开发和维护成本，将大量技术服务外包给印度。凭借庞大的程序员群体、低廉的人力成本以及普遍的英语语言能力等优势，印度承接了全球海量订单，成为全球IT外包中心，并因此获得“世界办公室”的称号。

随着产业的发展，大量就业岗位也涌现出来。无数印度年轻人争相学IT、挤破头进大厂，渴望着有朝一日能拿着体面的收入，出入高端写字楼，实现阶层的跃迁。

然而，AI的出现，改变了这一切。

随着AI技术能力不断进化，AI编程工具已经能够自主帮助开发者完成代码生成、错误修复等任务，极大提高了软件开发效率。过去，一个大型软件项目可能需要数百名工程师参与开发、测试和维护，如今通过AI智能体、代码生成工具等，只需要很少的人力就能完成同样的任务。对于“以人数取胜”的印度IT产业来说，这无异于釜底抽薪。

今年2月初，美国AI企业安索普（Anthropic）发布了新一代编程工具，声称“人人都能成为开发者”。消息一出，全球软件股遭遇“寒潮”，印度股市的IT板块开启踩踏式抛售模式，Nifty IT指数单月暴跌近20%。

到了5月份，Anthropic、美国开放人工智能公司（OpenAI）等AI企业相继宣布推动企业级AI应用落地，市场对AI替代软件开发工作的担忧进一步升温。已如惊弓之鸟的Nifty IT，再次应声大跌。

图片来源：千图网

如今的印度股市投资者甚至已经找到了“规律”，每有一项重磅AI产品发布，印度股市就要崩一次。还有市场研究机构警告，如果印度IT服务产业仍维持现有模式，整个产业或将在2030年前彻底消失。

目前，印度主要IT企业正在加速转型应对危机。一方面，加大裁员力度。印度最大IT服务企业塔塔咨询服务公司（TCS）开启了史上最大规模裁员计划，在全球范围内裁减了约1.2万个工作岗位，此举也被媒体称为“AI替代效应的缩影”。另一方面，积极拥抱AI。多家印度IT大厂已经开始增加AI技术投入，加强员工AI培训，并寻求与AI企业合作，希望从传统外包服务商转变为AI解决方案提供者。

但这是否意味着，印度将从世界的“IT后台”走向未来的“创新舞台”呢？目前来看，前景并不乐观。

长期以来，印度IT产业始终面临着一个尴尬现实：其赖以发展的优势并非技术壁垒，而是廉价劳动力。印度IT产业普遍采用的是“按人头、卖工时”的收费模式，优势在于“量大管饱”。但在核心技术与高端创新等领域，印度企业大多没能建立起“护城河”，缺乏具有全球竞争力的自研产品，也鲜少能推出在全球市场上叫得响的原创软件。如今，AI直接将这一困境的遮羞布撕开，让“被甩出赛道”的危机彻底暴露在公众面前。

图片来源：千图网

换句话说，AI带来的冲击并不仅仅是简单的技术替代，更体现为对传统商业模式的重构。过去IT产业的人力结构是“金字塔”形，印度凭借大量初级和中级程序员的重复性劳动，将自己打造成了那个稳稳当当的“基座”——庞大、结实、不可替代。而今天，这个基座正在以肉眼可见的速度“硅基化”。毕竟在这场效率竞赛中，没有人能比得过成本更低、不眠不休、任劳任怨的AI。

从更广泛的角度看，印度IT产业面临的挑战具有重要启示意义，咨询行业、金融分析、法律服务等都可能面临类似挑战。业界普遍认为，AI不仅能提高生产效率，也会重组生产要素，改变生产函数，最终对就业结构、全球价值链、生产关系等产生深远影响。这意味着，AI并不会简单替代所有人，而会根据人的能力重新界定岗位价值——重复性、标准化的岗位价值会大幅降低，能够利用AI解决复杂问题的人才价值则有望迅速上升。

换言之，对于印度IT产业而言，AI的降维打击并非刻意瞄准。它针对的不是某个国家、某个产业，而是无法与时俱进的产业结构。印度真正的危机，也不一定在于技术本身，而在于“抱着旧地图，去找新大陆”的思维模式。

来源/经济日报（2026年8月30日12版，作者孙亚军），原标题《IT旧地图找不到AI新大陆》

监制/佘颖

审核/朱双健

编辑/李璐亚

上一个: 数据边界：智能配电中的“无更多数据”困境解析

下一个: 智己L6智能配置全系拉平，电动汽车高低配逻辑变了

上一个: 数据边界：智能配电中的“无更多数据”困境解析

下一个: 智己L6智能配置全系拉平，电动汽车高低配逻辑变了