夜雨聆风产业观察 · AI全球格局
不只是AI有多强，也写AI竞争正在怎样变局。
印度用三十年建起一座“全球办公室”：英语工程师、低工资、跨时区交付，欧美企业把代码、客服、财务和后台流程按人头、工时外包过去。
现在，最讽刺的一幕来了：中美 AI 竞争越激烈，印度最擅长出售的廉价熟练劳动，越不容易被计费。
这就是印度软件服务正在面对的“大崩盘”。不是说全国 IT 收入一夜消失，而是那套“多派人、多报工时、低价也能赚”的旧护城河，正在塌。
先看它有多大。NASSCOM 预计，印度科技业 FY2026 收入达到 3150 亿美元，直接从业者约 595 万人；整个行业仍增长 6.1%，也仍净增约 13.5 万个岗位。印度没有突然失去软件能力，它的问题恰恰是：如此庞大的就业和出口机器，长期建立在人力规模之上。
印度政府智库 NITI Aayog 今年把话说得更直白：传统服务模式依赖规模、成本效率和渐进式提效，如今正被自动化、平台和结果付费挑战；行业价值要从 labour arbitrage，也就是“劳动力价差”，转向 IP、平台和结果。
这不是未来时，损伤已经出现。
FY2026，TCS、Infosys、HCLTech、Wipro、Tech Mahindra 五大 IT 服务商合计净减少 7389 人，上一财年还是净增 12718 人。TCS 此前宣布调整约 1.2 万个岗位；其 FY27 校招目标暂定 2.5 万人，也低于此前每年 4万—4.2 万人的规模。必须说明，TCS 管理层将裁员归因于技能错配和岗位可部署性，不能直接写成“AI 裁掉了所有人”；另外三家头部公司 FY26 仍净增员工。可见，招聘从普遍扩张转向谨慎、选择性招聘，已经是确认的变化。
NITI Aayog 的行业诊断更值得警惕：疫情后，宏观疲软、AI 自动化和竞争加剧，把相关服务业年增长压到约 4%—5%，并挤压利润率；大型印度服务商近期增速只有约 3%—5%，处于近年来最艰难的增长阶段之一。
为什么 AI 对印度外包特别狠？因为客户过去买的是“人”。十个工程师写代码，一百个客服接电话，两百个人审核发票、翻译文档、制作报表，供应商按席位、人数和工时收费。今天，Coding Agent 可以写测试、改旧代码、处理工单；语音机器人接走标准客服；文档、翻译、财务对账和基础分析都能先由模型完成。
当一个工程师加一组 Agent 完成过去几个人的工作，客户自然会问：我为什么还要为那几个人的工时买单？省下来的工时对客户叫“生产率”，对靠工时开票的外包商却叫“收入缺口”。
NASSCOM 自己也承认，服务商正在从 FTE 人头交付，转向按结果付费、风险共担。印度公司当然可以用 AI 提效，但如果合同还是按投入的人数计价，效率越高，可出售的小时反而越少；如果改成结果付费，它又必须把效率红利让给客户，并承担交付风险。
*图源：Stanford HAI《AI Index Report 2026》，底层数据 Quid。*
更麻烦的是，这次挤压来自两边。
美国拿走高价值层。Stanford AI Index 显示，2025 年美国私人 AI 投资 2858.8 亿美元，印度只有 40.9 亿美元，相差约 70 倍。芯片、AWS/Azure/Google Cloud、头部闭源模型和企业软件入口，大多掌握在美国公司手中。印度外包商替客户接入这些平台，项目收入可能增加，但模型调用费、云利润和产品溢价先流向上游。
中国则打穿价格层。DeepSeek 用效率证明强模型不必永远昂贵；阿里 Qwen3 一次开放从 0.6B 到 235B 的多档权重，多款采用 Apache 2.0 许可。Stanford 统计也显示，达到 GPT-3.5 水平的模型推理价格，在 2022 年末到 2024 年末下降了 280 倍以上。这不全是中国单独造成的，但中国开放模型把降价变成全球竞争：客户可以自建、换模、压 API 价，也就更有理由压服务报价。
于是印度中间层两头受挤：用美国闭源平台，核心价值和毛利被平台拿走；用中国开放模型，交付成本下降，却也更难解释为什么一个标准客服、代码迁移或文档处理项目还值过去的价钱。没有自有 IP、行业数据和工作流控制权的供应商，只剩实施差价，而这恰恰最容易被比价。
*图源：印度政府新闻信息局（PIB）公开材料。38,000 GPU 为纳入公共算力体系的官方口径，不等于全部满负荷运行。*
印度也没有出局。政府在扩公共算力，企业仍拥有全球客户、英语人才和大规模交付体系；22 种宪法承认语言、金融与政务合规、遗留系统改造，都需要本地数据和实施经验。企业集成、受监管工作流、数据治理、全球交付仍能防守。真正危险的是标准化、重复、可远程拆分的低价值劳动套利。
我的判断是，未来两三年未必会出现一条笔直向下的“印度 IT 崩盘曲线”。AI 改造本身会制造订单，收入甚至可能继续增长；更早出现的信号会是收入与人数脱钩、校招收缩、初级岗位减少，以及同样一份合同需要更少的人。
我的判断是，最疼的也不是最顶尖的架构师，而是夹在中间的大批可标准化岗位。客服、测试、维护、基础编码、报表和后台处理不会瞬间归零，却会被要求一人带 Agent 做更多事。裁员、转岗、重训和更高利用率，会成为利润率保卫战的一部分。
我的判断是，中美 AI 竞争不会“专门打击印度”，结果却可能先改写印度的国民级商业模式：美国公司拿走平台租金，中国公司把模型价格压低，印度若不能从卖人时升级为卖结果、IP 和行业控制权，它保住的可能是工作，失去的却是定价权。
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