印度最近举办了一场号称要与中美一较高下的AI峰会，结果却因各种混乱登上热搜。外媒如BBC、路透社纷纷报道，现场秩序混乱如同菜市场。会议进行到一半时，安保突然宣布清场，展台产品被盗，一些参展商甚至表示自己的展台都进不去，只好改约到咖啡馆见面。
印度程序员在全球范围内声名远扬，谷歌、微软等大公司高管中不乏印度裔，但回到老家办会却显得不靠谱。一方面，印度程序员确实有实力，英语流利、数学基础扎实，且能吃苦耐劳。过去二十年互联网的迅猛发展中，印度表现不错。然而，尖端技术突破不仅需要科学家推动，还需要实际应用和场景落地，而这很多工作还是需要程序员完成。全球8%的顶尖AI研究员是印度裔，但实际上留在印度从事科研的已不足1%，大部分去了硅谷拿高薪。这背后的问题显而易见：人才流失严重。印度本土计算机专业毕业生薪资低，难以留住人才。
除了人才问题，印度的基础设施也拖了后腿。AI计算需求庞大，像GPT-4训练一次就需要3820万度电，相当于4万个家庭一年的电量。然而，印度电网状况老化且不稳定。到2025年9月，印度发电装机容量才5亿千瓦，而中国同期为37.2亿千瓦，差距悬殊。这样的电力基础设施难以支撑AI计算中心。这次峰会出了问题，从某种程度上也是基建问题所致，连一个大型展会都无法顺利协调，更不用说发展AI了。
资金方面，中美的投入也让印度望尘莫及。到2025年，中国在AI研发上的预算接近4000亿人民币，美国也投入了700亿美元，而印度科技部总经费才23亿美元，涉及领域多，专门用于AI的预算有限。即使预计到2027年印度AI研发投入会达到51亿美元，但与中美相比，差距依旧显著。缺乏人才、资金和计算能力，印度办这个AI峰会更像是唱空城计。
印度职场文化也有其特点。印度人的抱团文化强，但排外，不太擅长实际操作，更喜欢向上管理。印度裔高管在欧美企业混得不错，但一旦掌权后，往往会出现魔幻操作。波音案例就是典型，印度裔总裁米伦伯格上台后大幅扩展印度员工人数，其他族裔员工被边缘化，甚至将737MAX系统外包给印度公司，结果软件漏洞导致空难。
硅谷流传一句话：印度程序员最擅长做PPT，最不会写代码。这话虽然有些刻板，但不无道理。过去的互联网时代，只需懂得写代码、做系统即可。但进入AI时代，算法和原创能力才是核心。印度执行层培训体系跟不上时代步伐，这次峰会的混乱正是这一问题的体现：组织混乱、标识不清，座位不够，甚至连记者都搞不清楚该用QR码还是实体通行证。这种手忙脚乱的表现，正是印度面对新挑战时的一个缩影。
印度政府吹嘘要成为全球AI的第三支柱，计划在2032年搞定3纳米芯片。然而，现实却是，印度98.7%的先进制程芯片依赖进口，本土晶圆厂最多只能做到28纳米。此外，40%的地区电网不稳定，日均停电超过6小时。如此巨大的差距，如何支撑雄心壮志？再者，印度最担心的是AI将吞噬庞大的客服产业。过去几十年，印度凭借英语优势和低廉劳动力，将后台服务做得如日中天。但AI一来，取代这些服务的成本比印度低薪员工的工资还要低。预测显示，未来5年，印度呼叫中心收入可能会腰斩，到2031年，最多有200万个岗位被AI取代。讽刺的是，正是印度本土企业推动的AI，最终可能给自己带来灾难。峰会翻车事件其实是印度AI产业全盘崩塌的缩影。印度程序员如果在国外成功，是因为国外有资金、电力和良好的生态支持，回到印度却面临种种困境。峰会的混乱正是印度AI产业背后问题的集中体现：人少、钱少、基建差，还非要硬撑着办大会，翻车也就不足为奇了。莫迪政府想通过这场峰会展示印度的技术实力，结果却因组织失误暴露了问题。想要在AI赛道上立稳脚跟，印度需要实际投入：留住人才、建设基础设施、加大资金投入。否则，尽管程序员再牛，最后也只能是给别人打工，自己依旧是一片混乱。
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