中国与印度AI生态的2026新篇章：自主创新、绿色基础设施与行业深度融合

2026年，全球人工智能（AI）领域正站在一个新的历史节点上，特别是在中国与印度这两大新兴科技引擎的推动下，AI生态系统正以自主创新、多模态能力、绿色基础设施和行业深度融合为核心目标，迎来前所未有的变革。这两国不仅在技术研发上展开激烈竞争，更在基础设施建设、政策制定和国际合作方面布局未来，彰显出其在全球AI格局中的战略野心。

中国：深度融合的自主创新领跑者

中国在2026年持续推进国产基础模型的技术突破，形成了以“自主研发、多模态理解、行业深度适配”为核心的产业体系。代表性模型不断涌现，展现出中国在AI自主创新方面的强大实力。

• Qwen3.5：由阿里巴巴自主研发的多模态理解模型，强调架构创新与成本效率，已广泛应用于金融、医疗、制造等行业。阿里巴巴表示：“低成本、高效率的部署能力极大增强了企业级AI的普及。”此外，采用创新的NVMe-to-GPU技术的Llama 3.1模型已在单卡RTX 3090硬件上成功运行，为边缘AI示范提供坚实基础。

• Seedance 2.0：字节跳动推出的内容生成模型，已在影视制作和内容创意领域引起变革。其“少量提示即可生成电影级音效、对白和画面”的能力，显著降低内容创作门槛。更值得一提的是，Seedance已“出海”到印度、东南亚等地区，展现中国模型的国际竞争力。

• 讯飞星火X2：结合自主研发的国产芯片，支持多模态理解，特别强调在教育、政务和公共服务中的广泛应用。中国推动“国产芯片+模型”的产业链整合，确保技术自主可控。

• GLM-5：由学界与企业合作开发的多模态模型，针对中国芯片环境优化，展现出在多模态理解和行业深度融合方面的最新水平。

这些模型的共同特点是：自主研发、多模态能力、行业深度适配，为中国在全球AI舞台奠定了坚实基础，并推动产业智能化跃升。

基础设施与硬件创新

在硬件方面，中国也在不断突破。国产芯片企业如Taalas推出性能优异的AI芯片，通过创新硬件架构硬化大模型参数，显著降低存储和算力成本，推动端侧AI部署。与此同时，国内的融资和国际合作也在加速推进：

• MatX完成了超额募集的5亿美元融资，目标研发可与Nvidia GPU抗衡的AI芯片，强化国产硬件产业链的自主能力。

• 欧洲与美国产业合作持续推进，例如Axelera成功融资2.5亿美元，英特尔与SambaNova合作投入3.5亿美元，推动全球供应链的转型升级。

基础设施的升级还体现在边缘计算的快速发展。例如，深圳等城市推动“人工智能+”产业基地建设，联想的ThinkEdge系列结合国产芯片，为企业提供“数据就地处理”方案，强化产业安全和实时响应能力。此外，创新的“超轻量端侧AI”应用不断涌现——利用只有888KB存储的ESP32微控制器，个人级AI助手得以实现，极大拓宽了AI应用场景。

政策与国际合作：保障自主、安全与绿色发展

中国政府持续推动产业生态的优化，制定行业标准，确保技术安全。近年来，国家在数据隐私和模型可信性方面推出多项法规，以保障自主生态的健康发展。同时，中国积极参与国际标准制定，推动多边合作。

在“出海”战略方面，字节跳动的Seedance在海外市场表现亮眼，彰显中国模型的竞争力。中国企业通过合作与标准制定，提升国际影响力。

印度：绿色基础设施与本土创新崛起

印度在构建“绿色、可扩展、主权”的AI生态系统方面取得了显著成就。其核心战略集中在以下几个方面：

• 庞大的绿色数据中心：印度持续投资可再生能源支持的数据基础设施。如Blackstone领投的Neysa获得了1.2亿美元融资，TCS计划建设超过1GW的AI数据中心，微软和Nvidia也在推动云平台和硬件建设。这些项目旨在支持本土模型的训练和部署，确保产业自主。

• 自主模型与多语言支持：印度强调“本土化、数据安全和包容性”。例如，Indus模型支持20多种区域语言，拥有105亿参数，支持多语音交互，满足农村和偏远地区的数字需求。Sarvam AI开发的“Indus Chat”应用，让用户可以用本地语言打字或语音交流，推动数字普惠。

• 边缘AI与低资源模型：利用轻量级模型（如Llama 3.1），在智能手机和边缘设备上部署，支持农村农业、公共卫生等场景。国内企业如Axelera推动能效芯片，促进边缘智能的普及。

• 产业升级与企业自主：印度企业正从试点走向全面自主。例如，Basis平台实现企业流程的“自治”管理，AI代理在财务、税务、审计中发挥关键作用。未来，企业对可信、安全、可扩展的AI解决方案的需求不断增长。

• 硬件自主与芯片创新：新兴芯片公司如MatX由前Google TPU工程师创立，已获5亿美元融资，目标是打造自主高性能AI芯片，减少对外部供应链的依赖。

行业应用与数字员工的崛起

近年来，印度企业加快了AI在行业中的落地应用，尤其是在企业自动化和数字员工方面。例如，Better.com的贷款审批平台“Betsy”已实现自动呼叫，处理每月近10万客户电话，自动化比例达35.5%。ElevenLabs的案例显示，AI在金融、保险、客户服务中的应用正不断扩大，极大提升了运营效率。

此外，结合“Perplexity Computer”技术的数字员工平台开始普及。用户可以利用这些平台“快速部署”定制的AI代理，全天候自动处理办公任务，实现“工作24/7自动化”。

最新动态：推动基础设施与合作的重大突破

2026年，几项具有里程碑意义的新发展极大地推动了全球AI生态的变革：

• JetScale AI宣布完成超额认购的**$5.4百万美元种子轮融资。作为一家总部位于魁北克的公司，JetScale专注于云基础设施优化，旨在通过创新技术提升AI模型的部署效率。这一融资为其开发的JetScale Cloud Optimization Platform**提供了充足资金，未来有望推动AI基础设施的高效、绿色发展。

• Anthropic收购了Vercept，旨在打造具有“人类-like”计算能力的AI。这一收购加强了Anthropic在AI计算自主性方面的布局，力图让AI能“像人一样”使用计算资源，从而实现更高效、更智能的应用部署。

• 在测试与安全方面，行业对“AI应用中的可靠性、可信性和安全性”提出了新要求。特别是在模型推理、数据隐私和法规合规方面，企业纷纷采用新的“测试策略”，确保AI系统在复杂环境中的稳定性。相关报道指出：“测试的不可预测性成为行业新挑战，但也促使行业研发出更科学的验证方法。”

未来展望：技术自主、绿色发展与深度行业融合

2026年的中国和印度都在积极塑造未来AI的格局：自主创新确保技术安全，绿色基础设施推动可持续发展，行业深度融合开启智能化全场景应用。

• 中国将继续“出海”布局，推动国际标准制定，加强芯片和模型的自主能力，推动AI在制造、医疗、教育等行业的深度应用。

• 印度则通过绿色数据基础设施和本土化模型，扩大农村和偏远地区的普及，提升产业自主能力，逐步实现数字经济的全面升级。

两国的战略布局不仅促进了技术突破，也在全球科技舞台上展现更大影响力。绿色节能、行业深度融合与自主创新，将成为未来全球AI持续繁荣的核心动力。

结语

2026年，全球AI生态已进入“自主、多模态、绿色、深度融合”的新阶段。中国与印度作为重要的引擎，正以不断的创新和合作推动行业变革，塑造未来AI的格局。其在基础设施、政策、国际合作方面的最新突破，不仅推动了技术的飞跃，也将深远影响全球科技与产业的发展方向。未来，绿色节能、行业深度融合和自主创新，必将成为引领全球AI持续繁荣的核心动力。