IT实力“发达”印度没有诞生Deepseek的可能，因为其在IT产业领域是偏科生，存在先天性的不足。印度IT产业的AI创业三件套——“外包经验”“硅谷PPT”“融资画饼”，在真正的硬核研发面前是失效的。

而且印度的基础设施投入也不足以支持，五年来中国在算力基础设施方面的资金投入高达1.2万亿元，几乎是印度的5倍。印度曾承诺要建设“国家级AI超算中心”，但该项目投入的预算仅为1.3亿美元，只够买3000块左右的英伟达H100芯片——人工智能大模型的开发捷径是高效利用算力，而不是少用算力和算力不足。

印度官方数据显示，截至2024年年底，印度在大模型领域的企业数量尚不足10家，而且这些企业的主攻方向是对话AI、智能助手以及部分特定行业的应用，基本不涉及基础模型的研发。

但这并不妨碍印度成为Deepseek的重要受益者之一，尤其是在美欧日韩等国因为地缘因素普遍自缚手脚，拒用、少用Deepseek的当下。

有数据显示，印度的Deepseek下载量高达全球下载总量的15%以上，DeepSeek正在印度市场掀起应用狂潮，或者换个说法，擅长“白嫖”的印度IT从业者正欢快地大批量使用DeepSeek高效率地工作。

DeepSeek的大规模应用确实能让印度在IT领域缩小与发达国家的差距，提升一定的行业话语权。作为中国推出的最强人工智能大模型，DeepSeek性能优异，在自然语言处理、图像识别等领域表现尤为出色，正是印度梦寐以求的“强悍软件”。更关键的是，DeepSeek是开源模型，印度完全可以发挥自己的长项，对其进行二次开发和深度定制。

印度并不想在人工智能领域掉队，早在2023年，印度就喊出了“AI for All”的口号，计划使用人工智能对农业、医疗等产业领域进行改进，但其进度始终不尽如人意，现在，DeepSeek反而让印度有了加速实现目标的可能。

而且，印度又一次陷入了“中国行，我也行”的狂热臆想。

DeepSeek的成功让印度看到了无需巨额资金也能打造强大AI模型的可能，因此计划在未来10个月内开发推出类似的本土大语言模型，现有的6-8家印度本土大模型企业基本都领到了任务。印度铁道、通信以及电子和信息技术部长瓦伊什瑙说仅花了550万美元的DeepSeek是“头脑的力量”，而极度缺钱的印度并不缺少“头脑的力量”。

而且，较之英伟达对中国的各种禁售，印度还有着硬件上的天然优势，按照瓦伊什瑙的算法：训练Deepseek用了2000多个GPU，训练ChatGPT用了2.5万个GPU，而现在印度有1.5万个高端GPU——能打这么富裕的账，印度之前可能自己都没想到。

硬件方面显然对印度完全不是问题，软件方面Deepseek又是完全开源，印度现在需要做的就是——把Deepseek随便改改，再加一个咖喱味的名字，就可以宣称是印度本土自研的AI大模型了，印度咖喱以花样繁多著称，因此咖喱味的换皮Deepseek也可以要多少有多少。

对此，瓦伊什瑙表示，“印度制造的基础模型将能够与世界上最优秀的模型媲美”。

印度的底气在于，之前嘲讽印度不具备开发大规模人工智能模型能力的OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼在2月5日访问印度时已经改了口风，“印度是AI领域极其重要的市场，也是OpenAI全球第二大市场，印度应成为人工智能领导者之一”。