这份预算可能成为印度人工智能权力转移的火花

2026 年联邦预算出台之际，印度的人工智能雄心资金充足且明确，但越来越受到执行和政策清晰度的限制。

过去两年，政府打下了坚实的基础。 2024 年 3 月批准的 1037.2 亿卢比的 IndiaAI 任务标志着一个转折点，将人工智能 (AI) 定位为核心国家基础设施，而不是利基技术。从那时起，获得补贴的计算的访问范围迅速扩大——从最初的 10,000 个 GPU 目标增加到今天的超过 38,000 个 GPU——同时数据集、技能计划、基础模型和安全框架也已开始形成。

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2025 年预算强化了这一方向。对人工智能相关计划的拨款激增，2026 财年为 IndiaAI 任务指定了 200 亿卢比，比上一年修订后的估计增加了十倍多。

第四个人工智能卓越中心宣布投入 50 亿卢比，重点关注教育，人工智能相关项目的总支出超过 430 亿卢比。

然而，随着人工智能从试点转向生产，行业领导者表示下一阶段需要更少的信号——以及更多的结构性改革。

从野心到执行力

Techno Digital 董事兼首席执行官 Ankit Saraiya 告诉 ET Online：“印度的数据中心和人工智能基础设施生态系统现在更少地受到资本的限制，更多地受到执行的限制。” “联盟预算可以通过加强执行推动因素发挥催化作用，特别是电力可用性、批准和长期政策确定性。” 人工智能工作负载从根本上来说是耗电的。随着 GPU 主导的计算的扩展，数据中心变得更加密集、能源密集，并且在没有监管支持的情况下更难以扩展。行业估计表明，在人工智能需求的推动下，印度数据中心的容量可能会在五年内从目前的约 1,450 兆瓦增长到超过 4,500 兆瓦。

为了实现这一目标，运营商正在寻求确保获得具有价格竞争力的绿色电力、更快地批准自有和可再生能源发电能力、专用电力走廊、宽松的需求收费以及数据中心的单独电价类别。经常被忽视的输电和配电瓶颈也正在成为一个关键制约因素。

除了电力之外，公司还希望数据中心被正式认可为重要的数字基础设施。这将解锁免税期、更顺畅的商品及服务税输入抵免、加速折旧、人工智能硬件进口关税减免，以及真正具有时限的单一窗口清关框架并获得批准。

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治理差距

如果基础设施是一个支柱，那么治理就是另一个支柱，业界认为印度在这方面仍有工作要做。

尽管颁布了《数字个人数据保护（DPDP）法案》和多项咨询草案，但印度仍缺乏统一的人工智能治理架构。普华永道印度首席客户和联盟负责人兼 TMT 负责人 Manpreet Singh Ahuja 表示：“人工智能仍然主要被视为技术问题，而不是社会技术治理生态系统。”

责任不明确——当人工智能系统造成损害时谁负责——已经成为一个主要瓶颈，特别是在医疗保健、金融和出行等高风险领域。如果没有明确的责任，企业就会犹豫是否要超越试点。

也没有经过校准的人工智能风险框架来区分低风险和高影响用例。行业领袖认为，2026 年预算应推动建立与比例监管相关的明确风险分类体系，而不是可能扼杀创新的一刀切方法。

德勤在其预算建议中呼应了这一观点，呼吁建立一个全面、负责任的人工智能框架，重点关注道德、透明度、问责制和公众信任——与 IndiaAI 使命的“安全和可信人工智能”支柱保持一致。

计算访问：规模很重要

如果有一个主题贯穿所有利益相关者，那就是计算。

根据斯坦福大学人工智能指数，印度如今是世界第三大人工智能人才中心，在人工智能技能渗透率方面处于全球领先地位。但国内GPU产能仍只能满足一小部分需求。行业领导者警告说，如果没有大规模、负担得起的计算访问，印度就有可能将其最先进的人工智能工作负载和价值创造输出到海外。

毕马威印度客户与市场合伙人兼国家领导人 Akhilesh Tuteja 告诉 ET Online：“让印度成为人工智能领导者最有影响力的一步是在全国范围内扩展计算访问。”他指出了 IndiaAI Mission 的进展——搭载了 38,000 个 GPU、AIKosh 等平台和基础模型程序——但表示下一阶段必须大幅扩展这一能力，并将其与技能、研究和行业采用直接联系起来。

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人们普遍认为，补贴应重点关注准入，而不是所有权。首选模型是计算即公共基础设施：政府资助的 GPU 池通过有时间限制的、基于使用情况的积分来访问，供初创公司、大学和研究实验室使用。与里程碑相关的计算积分、共同资助模型和效率基准可以确保公共资金提供可衡量的成果，例如开放数据集、基准或可部署的公共部门模型。

一些行业声音正在推动采取更大胆的举措，包括设立一个拥有多年支持的主权人工智能计算基金，以支持亿亿次浮点运算规模的集群，减少对外国超大规模企业的依赖，并启用大型本土基础模型。

数据、语言和包容性

印度的人工智能机遇不仅仅在于规模，还在于特殊性。

当今的全球人工智能大部分都是以英语为主，导致印度大部分地区服务不足。虽然 Bhashini、BharatGen AI 和 IndiaAI Foundation Models 等举措已开始解决这一差距，但业界希望为印度语言数据集、语音优先界面以及农业、医疗保健、教育和治理领域的最后一英里用例提供有针对性的预算支持。

要求很明确：资金与现实世界的部署相关，而不仅仅是学术成果。这包括对高质量公共数据集、数据管理的持续投资，以及对基于印度特定数据训练的模型的激励。

政府作为主要客户

2026 年预算之前的另一个反复出现的要求是，政府不仅要充当监管者或资助者，还要充当主要客户。

传统上，公共部门采购一直难以跟上新兴技术的步伐。高准入门槛、严格的招标规范以及规避风险的审计往往将初创企业排除在外。行业领导者认为，对国内人工智能公司的优惠采购、基于结果的合同、更快的支付和创新沙箱可以大规模释放实际需求。

人们越来越多地支持政府内部更深入地采用人工智能——从税务管理和政策制定到法院、公共服务和城市管理。如果运用得当，人工智能可以提高效率、透明度和营商便利性，同时为印度初创企业创造参考客户。

资本和耐心

最后，创始人和投资者表示，印度的人工智能管道仍然缺乏耐心、深厚的技术资本。尽管早期活动很活跃——2025 年有超过 1000 家人工智能初创公司筹集了近 20 亿美元——但原型和规模之间的差距仍然很大。

缺少的是长期基金、风险分担机制、公私联合投资模式以及与采购相关的收入确定性。如果没有这些，即使全球对人工智能解决方案的需求加速增长，许多初创公司也会在种子期后陷入困境。

那么接下来怎么办？

印度在进入 2026 年联邦预算时处于优势地位，拥有庞大的人才基础、企业采用率不断提高、全球信誉不断提高，而且政府明确将人工智能作为国家优先事项。

该行业现在要求的是下一个飞跃——更快的执行、更清晰的规则、更便宜和更清洁的电力、可扩展的计算以及愿意负责任地监管和消费人工智能的政府。

如果 2026 年预算能够在这些方面取得成果，印度的人工智能故事可能会决定性地从承诺走向全球领导地位。