印度企业集体抛弃美国AI，改用中国模型，有两大核心诱因

【印度企业集体抛弃美国AI，改用中国模型，有两大核心诱因】当下印度大量企业正越来越多地选用DeepSeek、千问、Kimi等中国开源大语言模型，降低对美国OpenAI闭源大模型的依赖。

行业商用数据印证了这一趋势：截至2026年6月底，中国大模型在国际AI模型平台上的Token调用量高达25万亿，较美国模型使用量高出约78%。

即便印度政府始终将打造本土自主AI体系当作重要战略目标，还接连扩容国家级AI扶持计划，但印度商业企业从成本、数据安全等现实经营角度出发，依旧将高性价比、可本地部署的中国开源模型作为业务首选。

以百万Token调用单价为标尺，我们可以清晰的看出中美模型悬殊的定价差距：DeepSeek输入、输出费用仅0.19至5.4美元，Kimi调用费用上限也仅有4美元；反观OpenAI最新GPT-5.5系列，同规格调用费用区间达到5至54美元，价格远超中国开源模型。

业内普遍认为，GPT-5.5这类顶级模型性能强悍，但对于印度企业客服运营、文档处理、基础数据分析等常规业务而言属于性能过剩，高额付费并无实际必要。在性价比与实用性双重考量下，印度企业持续缩减美方闭源模型采购量，中国开源模型顺势抢占印度商用AI市场更大份额。

一、印度企业普遍青睐中国开源大模型，存在两大核心诱因，同时该市场现象也深刻暴露出印度国家级“印度AI使命”项目的深层困境。

中国开源模型高度契合印度企业的实际需求，一方面，DeepSeek、千问、Kimi均支持企业在自有服务器完成私有化部署，所有业务敏感数据可全程留存印度境内，规避数据出境泄露风险，高度贴合印度的数据主权诉求。

而美国闭源模型要求用户数据上传至境外服务器存储，存在极大的数据安全隐患。另一方面，印度中小微企业数量庞大、AI项目预算普遍有限，中国模型极低的Token计价方式，可以大幅削减企业数字化运营成本，便于大批量将AI工具嵌入日常业务，落地门槛更低、实用性更强。

二、为扭转本土AI发展滞后的局面，印度政府多年来持续推进国家级AI自主建设。

印度于2024年3月正式推出为期五年的“印度AI使命”框架，总预算高达1037.2亿卢比，计划搭建本土算力集群、自研本土AI大模型，摆脱海外技术依赖。

但该计划落地效果惨淡，资金执行率严重不足，2025财年对应项目预算55.2亿卢比，实际支出仅1.9亿卢比；2026财年预算200亿卢比，实际支出仅37.9亿卢比。印度官方公开承认，由于GPU等核心AI芯片高度依赖进口、采购周期漫长，叠加本土半导体产业薄弱、高端AI人才紧缺，本土AI自研进度长期滞后，远达不到预期发展目标。

为挽救本土AI建设颓势，印度目前正筹划升级扶持政策。据印度《铸币报》7月11日最新报道，印度拟扩大AI芯片补贴适用范围，计划把原先仅面向初创企业的补贴政策，拓展至政府部门、科研机构以及邦级高校，意在推动公共部门自主研发、部署本土AI模型。

除此之外，印度电子信息与技术部此前就已落地配套扶持举措，向各级政府提供“容器即服务”技术支撑，同时为开展AI模型研发的下属研究机构提供40%的项目经费补贴。

目前印度已有47家初创企业和106家政府实体，依托原有AI使命框架申领并使用GPU算力资源。按照印度官方规划，未来公共部门所有GPU算力资源、公立机构研发的AI模型，都将统一归集至国家级AI资源平台AIKosh，形成本土化公共AI资源体系。

不过本次补贴扩容计划存在明显不确定性：印度相关部门尚未核算出公立机构AI研发补贴的具体总金额，也无法确定整体项目的落地与完工时间，现阶段仅下发通知，要求全国各部委全面摸排自身AI训练、运行所需的GPU算力需求。

三、最后我想说：

一边是印度政府持续筹划扩补贴、升级政策，全力追逐AI自主化目标；另一边是印度市场用脚投票，大规模选用性价比更高、更安全、更实用的中国开源大模型。这一鲜明反差充分说明，AI市场最终遵循商业理性，单纯的政策扶持无法弥补产业链与技术落地的短板，也让中国成熟开源AI方案在新兴市场持续站稳脚跟。