据日本《日经亚洲》杂志网站7月13日报道，印度企业正越来越多地采用由深度求索（DeepSeek）、阿里巴巴和月之暗面等中国公司开发的大语言模型，以控制人工智能（AI）运营成本。这一趋势显著加剧了印度在尖端技术领域对中国的高度依赖，引发业界对技术主权和产业安全的深层讨论。
未来资产风险投资（印度）公司首席执行官普尼特·库马尔在接受采访时指出，自2025年中以来，他接触的多家印度科技初创企业已开始使用中国开发的开放权重大语言模型。这些模型帮助印度企业将AI部署成本“降低了一个数量级”——这意味着原本需要投入数百万美元的项目，如今只需数十万美元即可实现。
成本优势驱动“技术换道”
印度是全球第三大初创生态系统，拥有超过10万家初创企业，其中大量集中于AI应用层。然而，过去两年间，以OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini为代表的美国大模型每百万Token调用费用居高不下，对于资金紧张的早期项目而言，成本压力巨大。
相比之下，中国厂商的模型采取了更为激进的定价策略。以DeepSeek-V3为例，其API调用价格仅为GPT-4 Turbo的十分之一左右，且在某些特定任务（如代码生成、本地化语言处理）中表现不遑多让。更关键的是，这些模型大多采用“开放权重”模式——企业可下载模型参数并在本地或自有服务器上部署，无需按调用量付费。这种模式恰好契合了印度创业者对成本敏感、数据主权意识增强的双重需求。
班加罗尔一家医疗AI初创公司的联合创始人透露，该公司在2025年初将核心问答系统从GPT-4切换到DeepSeek的开源模型后，月度AI基础设施支出从25万美元骤降至2万美元。“性能损失可以接受，但成本节省是生死存亡级别的。”该创始人表示。
技术依赖与地缘政治的微妙平衡
然而，印度企业对华技术依赖的加深，正在引发产业界和政界的复杂情绪。
一方面，印度政府近年来大力推行“数字印度”和“AI自主”战略，明确提出要降低对单一国家（尤其是中国）的技术依赖。2024年，印度电子和信息技术部曾发布政策指引，建议关键领域企业审慎使用源自“特定邻国”的AI组件。但政策执行层面，印度缺乏本土大模型的成熟替代品——印度本土企业如CoRover、Sarvam AI等虽已推出印地语等印度语种模型，但在通用能力、参数规模和推理效率上，与中美第一梯队仍有显著差距。
未来资产风险投资（印度）公司首席执行官普尼特·库马尔进一步分析称：“创业者首先是理性人。当中国模型能以更低成本提供80%～90%的性能时，他们自然选择性价比最高的方案。这不是爱国与否的问题，而是生存问题。”
产业链传导与未来走向
这一趋势正在改变印度AI产业链的格局。据多家市场研究机构估算，2025年上半年，印度AI初创企业对中国大模型（包含API调用和本地部署）的采购总额同比增长超过300%，达到约1.2亿美元。金融科技、教育科技和电商内容生成是使用最密集的领域。
与此同时，中国AI企业也在积极布局海外市场。阿里巴巴旗下的通义千问、月之暗面的Kimi、深度求索的DeepSeek等均已建立面向南亚市场的技术支持团队，提供印度语、泰米尔语等本地语言微调服务。这些举措进一步降低了印度企业的迁移门槛。
不过，也有观察人士提醒，过度依赖单一来源的技术基础设施存在风险。印度数字媒体公司The Ken的分析指出，一旦全球地缘政治形势恶化，中国模型的开放权重政策可能受到出口管制调整的影响，届时印度企业将面临“卡脖子”困境。因此，理性策略应是“多源采购”——不放弃中国模型的短期降本红利，同时加大对本土大模型和开源社区（如印度AI联盟）的投入。
总体而言，印度企业对中国AI大模型的依赖既是市场经济选择的结果，也折射出新兴经济体在技术追赶期面临的共同困境：在成本与自主性之间如何取舍。这或许将成为未来三年全球AI产业权力结构重塑的关键观察窗口。