全世界都在做空印度

本文作者 | 城北徐公

數據支持 | 勾股大數據（www.gogudata.com）

印度成了被AI做空的第一個大國。

或者説，硅基時代的第一個受害者，就是碳基人最多的國家。

今年上半年，外資從印度股市撤出資金超過230億美元，海外投資者累計淨投資規模暴跌至近十年來的新低。

印度在MSCI新興市場指數中的權重，從2024年21%掉到了12%；股市總市值也在6月初一度滑落到全球第7 位。

更關鍵的是，印度的支柱產業，正在被全球資本系統性看空。

目前，印度五大IT公司在Nifty 50的權重，已跌至7.6%，為2002年以來最低。

甚至，最壞情形下，印度IT板塊估值還有30%到65%的下跌空間。

一句話：錢在跑，權重在掉，敍事在塌。

01

印度IT業近二十多年的成功，源於1999年，全世界都在擔心一個聽起來很傻的BUG：千年蟲（Y2K / Millennium Bug）。

早期計算機系統都用兩位數記錄年份（比如99代表1999年），眼看跨入2000年，銀行、電力、航空、保險的核心繫統很可能把「00」識別成1900年。

給堆積如山的遺留系統打補丁，把「YY」改成「YYYY」，技術含量極低，但工作量巨大。

塔塔諮詢、Infosys、威普羅等印度IT「老五家」，首先嗅到了商機。

它們憑藉大量英語流利、要價只有美國同行幾分之一甚至十幾分之一的初級程序員，接下了全球海量的千年蟲修改訂單。

印度IT外包產業崛起的開關，也由此打開。

據NASSCOM統計，全印度共有114 家公司承接了Y2K項目，軟件出口佔總出口的比重從 2.5%飆到14%；2000-2001財年，印度IT軟件與服務業總收入飆升至82.6 億美元，其中出口佔75%。

Y2K之后，印度更是發明了舉世聞名的「離岸交付模型」：

美國公司白天提出需求；

印度團隊剛好在印度時間的白天接棒寫模板代碼、做手工測試、維護遺留系統、處理工單；

第二天美國老闆睡醒，活已經干完了。

印度用二十年時間，把自己打造成了名副其實的「世界后臺」，外包產業規模超過2500億美元，全國年輕人都把進TCS、Infosys當作改變命運的龍門。

根據AICTE的年度報告，印度每年「具備基本工程能力、可被僱傭」的群體，長年維持在150萬人左右。

在2020年之前，這些人幾乎被IT服務業全部吸收。

他們拿着高出平均水平數倍的薪水，是印度中產最堅實的基石。

但過去三年，行業對初級程序員的吸納能力，幾乎降到了0、甚至負值。

根據3月的財報，印度五大IT服務巨頭在本財年內淨減員約7000人。

而去年，這個數字還是淨增12000人。

其中，僅TCS一家就砍了23460個崗位。

據Knight Frank India的最新數據，由於班加羅爾、海得拉巴和浦那等三大「印度硅谷」的IT大裁員，2026年第一季度印度核心城市的新房銷售量暴跌13%。

風向轉得實在太快。

印度IT 外包業承接的，是全球技術鏈條中最底端的「初級代碼編寫、傳統系統維護和基礎客户支持。

核心屬性是：性價比。

但生成式AI的出現，摧毀了這個屬性。

在印度IT外包占大頭的系統遷移、表單驗證、前端UI微調、日常數據備份維護等確定性極高的業務里，AI的錯誤率早已經低到了完全可接受的範圍內。

更何況，AI改Bug的速度是按毫秒計算的，人類程序員怎麼比？

根據GitHub的受控實驗數據，使用Copilot的開發者完成孤立編碼任務的速度快55.8%；Ness & Zinnov的報告也顯示，對既有代碼的任務時間最高可縮減70%。

2025年開始，代理式AI（自主拆解需求、寫碼、跑測試、交付模塊）從Demo走向生產環境；到2026年，隨着各種前沿的Agent普及，企業只需要把代碼庫作為上下文餵給AI，對初級程序員的衝擊，更是從輔助直接升級到替代。

當交付一個標準模塊不再需要僱人，印度模式自然從根上被改寫了。

再看成本，AI調用Token的費用只有美分級別，而印度程序員哪怕再便宜，也不可能低到這種程度。

此時此刻，人多不再是紅利。

02

秩序垮塌的蝴蝶效應，已經開始向所有層面蔓延。

據阿齊姆·普萊姆基大學發佈的《2026印度就業狀況報告》，印度的青年失業率，實際已經達到40%。

「我們雖然成功讓更多年輕人接受了高等教育，但勞動力市場對這群高學歷、高抱負年輕人的吸納能力，正在經歷歷史性的倒退。」

今年4月，印度活躍科技崗位11萬個，環比下滑8%。

其中IT服務只佔4.3萬個，環比下跌7%，佔整體科技招聘的比重首次跌破50%。

更難的是人口結構。

印度的國民年齡中位數只有28歲，15-29歲青少年人口高達3.67億。

這也是過去十年，所有人看好印度的最重要原因。

但此時此刻，曾令所有國家羨慕的人口紅利，儼然成了印度社會最大的高壓鍋。

首當其衝的困境，是教育系統必須為近三十年的印度模式買單。

印度的計算機人才儲備膨脹到了什麼地步？

目前，印度擁有超過540萬軟件工程師，是全球開發者群體最大的國家。

而這一群體的規模，還在暴增。

據全印技術教育委員會的數據，2025財年，印度高校的計算機相關專業的錄取人數上漲了18%。

預計到2030 年，印度將有超過600萬相關專業畢業生。其中，至少有240-280萬人將湧入 IT行業投簡歷。

「改變命運，去當碼農」已經不是一種職業選擇了，幾乎成了一種宗教。

但問題是，2026年，全行業預計淨增崗位僅13.5萬個；到2030年，這個數字只會更低。

所有人都知道舊模式已經行不通了，但因為巨大的社會慣性，至少近幾年，印度依然會拼命培養程序員，把他們塞進一個正在被AI掏空的就業市場。

更關鍵的是，《2026印度就業狀況報告》還指出，印度的勞動年齡人口占比將在2030年之后開始下降。

EY也測算，到2030年，印度撫養比將降到最低點31.2%，隨后反彈。

在此之前，如果創造不出足夠的就業，紅利就會自動過期，變成純粹的負擔，轉化為龐大的結構性失業群體。

這些極度焦慮、無處可去的年輕勞動力，如果無法被第三產業或高端製造業消化，將成為社會最大的不穩定因素。

那麼，究竟該如何「消化」呢？

03

如何翻身？

以上所述，屬於比較悲觀的論調。

但就像當年互聯網興起，美國負責搞底層協議和操作系統，印度負責應用層和生態服務。

如今的AI時代，印度手里的底牌其實並不少。

最重要的是兩方面：

第一，從IT服務轉向AI服務。

不管怎麼説，印度有全球最成熟的流程交付能力、最龐大的英語人才池、最多的GCC，這些優勢是不會變的。

只要能把這些優勢轉化為「幫全球企業部署 Agent、做 AI 治理、做行業大模型微調」的能力，足以承接原來在互聯網行業的外包生態位。

比如，TCS已經在內部推進全員AI化戰略，目標是讓平臺上擁有和人類員工一樣多的Agent。

業務模式從「我派5個人給你干活」，變成「我用1個人加上50個定製的Agent，幫你的企業實現數字化轉型」。

但這種轉型的缺點也很明顯，無法提供足夠多的崗位。

第二，India Stack和本土潛在市場。

印度擁有全世界都羨慕的數字化底層基礎設施India Stack（印度數字堆棧），其中包括覆蓋全美、普及率極高的UPI和數字身份系統。

一旦生成式AI的應用成本下降，印度完全可以利用這些現成的數字化基礎設施，開發出具備印度本土特色的AI應用。

而AI應用落地，就意味着本土的3.67億勞動力，不再是待就業包袱，而是全球最大的AI應用試驗市場。

比如，用能夠聽懂18種印度地方方言的多模態AI，去教偏遠農村的農民如何科學施肥、防範病蟲害；用AI醫療診斷系統，去解決印度鄉村極度匱乏的優質醫生資源問題，等等……

類似的應用一旦在14億人口的市場里炸開，帶來的全要素生產率的提升是難以估量的。

政策層面，印度已經擺出了姿態：推出IndiaAI使命、印度半導體使命、生產掛鉤激勵等，試圖補上硬件AI敞口；同時靠教育宣傳想把年輕人從初級碼農轉向會用AI工具的複合型人才。

效果是有的，2025財年，印度AI和數據科學方向專業，學生的報考意願上升了20%。

這方面轉型最大的問題是時間。

2030年不遠了，但AI替代初級崗位的速度，比想象中更快。

轉型的速度大概率跟不上變化的速度。

其中的時間差，就是市場乃至整個社會都必須承受的陣痛。

這種疼痛，印度是第一個承受的，也必然不是最后一個。（全文完）