印度每年培养超150万名工程师，但仅有20%—25%具备高端数字岗位所需的能力。卡普尔估算，其中真正接触过AI或机器学习相关工作的不足5%。

要弥补这一差距，印度需要让更多学生获得算力支持，在全国高校推广贴合产业需求的课程，并为全球规模最庞大的青年群体提供AI实习岗位。

卡普尔警告，若全国性技能培训无法有效落地，“即便GDP增长，AI也可能加剧不平等”。

全球人才顾问、前微软高管阿比吉特·巴德里进一步建议，印度***可将AI素养列为公职岗位的硬性要求，以此激励数百万追求稳定工作的求职者主动学习AI。

他表示，这一举措能推动有志报考公职的人群提升AI能力，配合“卡马约吉使命***”（Mission Karmayogi），有望打造出新一代“原生AI型公务员”。该***于2020年启动，拟通过线上培训，将1500万名公务员转型为更具技术思维的公共管理者，以改革官僚体系。

巴德里还提议，印度应支持复合型人才培养，鼓励气候、医疗、农业、材料科学等领域的研究者常态化使用前沿AI模型，助力印度实验室成为全球科研问题的“共同领导者”而非仅仅是使用者。

此外，他认为印度还需要培养具备AI素养的基础设施战略人才。这类专家能够将海底电缆、数据中心和能源系统，视为统筹管理国家AI架构的统一集成系统来看待。

英国IT教育研究机构“e1133”的首席执行官苏普里奥·乔杜里则强调了综合国力对AI地位的决定性作用。

他说：“要成为顶尖人工智能强国，就必须同时是顶尖科研强国、电力强国、半导体强国，等等。”他提醒，印度正面临来自澳大利亚、沙特、阿联酋，以及在基础研究领域领先的英国和加拿大的激烈竞争。

托尼·布莱尔研究所2月发布的《实现人工智能影响力》报告也呼应了这一观点：中低收入国家确实有机会借助AI推动整体发展，但前提是拥有“能够统筹方向、协调***并持续落地执行的高效***核心”。

在卡普尔看来，峰会公布的投资承诺，尤其是数据中心领域的投资，释放了关键信号。

“如果运用得当，这笔资金可以降低算力成本、提升数据主权、吸引全球模型训练业务，从而支撑印度的AI强国雄心。”

不过，这些投资还需辅以开源工具、大规模模型部署以及更高效节能的电网。

卡普尔坦言，AI数据中心耗电量巨大，单个超大型数据中心的耗电量堪比一座中型城市，这对印度的可持续发展提出了严峻挑战。

能否在发展、成本与环保之间找到平衡，将决定印度是成为AI的创造者，还是继续扮演使用者的角色。

“如果印度做得好，到2030年，AI有望为GDP贡献4500亿—5000亿美元；反之，我们可能只是建好基础设施，却让别人掌控了流经于此的智慧。”他说。返回搜狐，查看更多