有报道称，微软将其位于上海张江高科技园区的AI和物联网实验室关闭了，这在某种程度上预示着这家美国的科技巨擘在撤离中国市场的道路上又迈进了一步。

  近日，有媒体前去探访，发现那个实验室已经无人使用了，里面漆黑一片，logo也被拆掉了，办公设备同样被清空了。周边的工作人员称，这个实验室大概是在1月或者2月关闭的。

  雷峰网消息称，此实验室最开始是由张江与微软一起出资设立的。在不久之前，当合同快要到期的时候，微软一方宣称不想再投入资金了。到了最近，有传闻说双方的合作已结束，实验室也关闭了。

  张江高科技园区曾被称为“中国硅谷”，地平线、大疆、英飞凌、云从科技、赢科等诸多国内外半导体和AI企业相继进驻。2019年，张江集团联合一批国内外顶尖的科技公司，创建了多个实验室，微软 - 张江实验室就在其中。

  2019年5月，微软与张江园区达成一项重要合作，微软AI和物联网实验室得以成立，其坐落于张江的“网红岛”——张江人工智能岛。这一实验室是微软在全球所设立的7家实验室中的一个，占地面积大概为2800平方米。微软的总部在华盛顿州雷德蒙德，微软还分别在美国的西雅图、旧金山、密尔沃基，德国的慕尼黑、乌拉圭的蒙得维的亚以及日本的神户设立了类似的实验室。

  2019年，浦东政府的新闻稿提到：“这个实验室会助力相关企业的专业技术人员达成多领域的融合，并且对微软和张江的科研资源予以充分的利用。”

  2021年，此实验室被列入浦东新区大企业开放创新中心计划首批入选项目之中，这一计划由政府主导，目的是提升当地的创新生态体系并吸引投资，百度飞桨AI产业赋能中心等项目也在同期入选。

  到去年6月微软实验室庆祝成立五周年之际，该实验室已经累计为258个项目（涉及239家企业）提供赋能。这里面有接近一百家是浦东和张江地区的企业，有50多家企业得到了超过94亿元的社会资本投入，总共取得了139项技术赋能成果，培养的人才将近10000人。

  据了解，微软实验室于去年4月启动了Embodied AI联合创新计划，该计划会针对那些有具身智能创新需求的企业免费给予AI技术、云技术和硬件技术等多方面的全面支持，而且逐步扩大了具身智能定义的涵盖范围。

  “我们的实验室能够助力客户加快技术的产品化进程，例如在开发冲刺阶段与客户展开合作的话，原本需要耗费一个月才能达成的目标，就能够在一到两周内达成。”当时身为微软实验室机器学习工程师的张元说道。那时，擎朗智能和该实验室共同开发的基于ChatGPT的具身智能实验平台，也在微软实验室五周年庆典上正式登场。

  除了开展全球实验室常规的技术赋能项目之外，微软实验室一直在构建具有中国本土创新特色的赋能。这个实验室的关闭体现出这家美国科技巨头从整体上撤离其在华业务。

  去年5月，微软针对其在中国的700到800名人工智能（AI）员工推出了调动方案，为那些在中国人工智能领域工作的员工提供前往美国、澳大利亚和爱尔兰等海外地区工作的机会。那时，微软在北京、上海以及苏州都设立了办公地点，不过已经彻底停止在中国的招聘事务了。

  新浪消息称，在当时的AI研究领域，微软针对中国已经采取了某种“隔离”措施。微软亚洲研究院位于北京的员工，不能预先体验OpenAI部分产品的测试版本，也接触不到量子计算、人脸识别、合成媒体等高端技术的核心内容。

  据内部的人偷偷表示：“当重要部门迁离之后，那些不重要的部门将会被削减，如此一来，AI有关部门的中国区便能够关闭了。”另外，微软于去年关闭了其在中国大陆的所有授权实体店。

  虽然微软没有公开公布其在中国的营收数额，不过公司总裁布拉德·史密斯于一次国会听证会上称，其全球营收当中，中国市场仅占据大约1.5%。

  今年1月，微软宣称要投入30亿美元来拓展印度Azure云计算与AI算力，这是微软在印度有史以来数额最大的单笔投资。这笔资金会被用于构建可拓展的AI计算生态体系，为本土的初创企业和研究群体提供支持，并且微软打算到2030年为1000万印度AI人才提供培训。此外，微软还和印度的B2B初创社区SaaSBoomi展开合作，以吸引15亿美元的风险投资，从而带动中小城市的创业活动。

  微软表示，其目前在印度设有三个数据中心集群，还有一个正在建设之中，另外，微软还和印度企业集团Reliance Industries旗下的电信公司Jio合作建设数据中心。

  今年2月，奥特曼跟印度信息技术部长Ashwini Vaishnaw见了面，一同探讨为印度构建低成本AI生态体系的规划。二人针对印度“构建完整的AI体系——GPU、模型以及应用”这一战略展开了“极为精彩的探讨”，Vaishnaw称OpenAI有意在三个方面开展合作。

  “我觉得印度理应去做这所有的事情。印度应当成为AI革命的引领者之一，”奥特曼讲道，这和他去年所持的观点是相悖的，去年他曾怀疑该国能否凭借1000万美元的预算在AI领域构建一个具有实质意义的模型。

  2023年6月，在印度的一场活动里，奥特曼被问到“能否凭借1000万美元预算构建出具备竞争力的大模型”时宣称：“想要在训练基础模型方面跟我们竞争？毫无希望可言。你本不应尝试，要是非得尝试的话，那也只能是试试看罢了。”这番话激起了印度科技界的强烈不满，被指责为“硅谷精英的傲慢”。

  近日，The Information有报道称，OpenAI和Meta均在谋求与印度信实工业有限公司达成联盟合作伙伴关系。近几个月，OpenAI的高层管理人员多次同信实工业有限公司的高管探讨潜在的产品与销售合作事宜，OpenAI期望信实工业有限公司旗下的业务部门（像无线运营商Jio这样的部门）能够销售或者分销其人工智能解决方案，ChatGPT或许也包含在内。不过，Meta也许会成为OpenAI的竞争对手，因为Meta也在寻求与信实工业有限公司合作开展新的人工智能业务。

  需要注意的是，在当地时间3月31日，OpenAI宣称完成了新一轮的融资，此次融资金额高达400亿美元，而投后估值达到了3000亿美元。

  另外，Meta也正在印度大力开展投资项目。去年有传言称，Meta也许会在钦奈的信实工业（Reliance Industries）园区构建其在印度的首个数据中心。Meta的开源大型模型Llama被印度的企业普遍的应用，这一些企业利用它来开发应用程序，以及针对专有数据对模型进行微调，例如马恒达科技（Tech Mahindra）基于Llama开发出了印地语大型语言模型Indus 2.0。

  另有许多美国科技业的大规模的公司正在印度加大投入力度。例如，苹果公司正在钦奈与泰米尔纳德邦生产高端iPhone机型；红杉资本在2021年2月到2023年2月最近一段时间里，对印度的投资数量居于首位，总计达170笔。然而，被称为“蓝色巨人”的IBM对印度公然的“偏爱”，甚至在其企业内部引发了公愤。

  自IBM的印度裔首席执行官阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）就职以来，不但关闭了在中国的研发中心，还把印度的员工规模扩充到了13万人，这一数字远超于了美国总部的员工数量。近来，IBM在美国也开启了大规模裁员。现任与前任的IBM员工都证实，美国裁员的规模实际上比报道中的更大，并且工作岗位将会转移至印度。

  IBM自身的职业网站数据同样对这一情况予以了证实。在2024年1月7日时，IBM于印度仅仅列出了173个职位空缺；到了2024年11月23日，印度的职位空缺数量达到了2946个；当前，印度出现了3866个职位空缺。与之相对应的是，在这三个时期，IBM在美国列出的就业岗位数量分别为192个、376个以及333个。

  在接到通知之后，员工往往有一段既定的时间去申请其他部门的空岗，但在美国存在空岗并不意味着IBM就会将这些岗位填补上。有员工表示：“当我在企业内部提出‘调动’申请的时候，每个人给我的答复都是一样的……‘我只能从印度招人’。”

  “有消息称，在2024年的第四季度，公司将会裁掉数千人，然而却在印度开辟了一千多个岗位，”一位曾经就职于IBM的员工在接受媒体采访时讲道，“这种厚此薄彼的做法是很明显的。”

  不少被辞退之人都具备充足的云计算经验，然而最终却只能让那些几乎毫无经验者来补缺。尤其令人忧虑的是，质量保证（QA）这一工作完全外包给了印度。据IBM的员工称：“这使得问题差不多每日都在加剧，因为他们企图用仅培训了半年的新员工来替换那些经验老到的质量工程师——其中有些工程师有着十多年的专业积累。结果可想而知：质量与效率都大幅度降低。”甚至有一个内部项目规定，必须将印度的小组成员纳入其中，不管他们对这一个项目是否感兴趣。

  “会议的时间被不断调整以迎合他们的时区，丝毫不顾及当地团队的权益，”IBM的员工讲道，“我与另一位同事连续熬了好几个通宵，共同开发出了一个能投入到正常的使用中的产品，然而由于强行塞进来一些毫无贡献的人，只能眼睁睁看着这样的产品走向失败。”

  “如今，IBM大可以把总部迁至印度了，毕竟它已不再把美国放在优先考量的位置了。该公司已然清晰地表明了它的重心所在——那是以牺牲经验老到的员工、高品质的工作及整体的绩效为代价的。”IBM的员工如此抱怨道。

  尽管印度是生成式AI的重要使用者，可在诸多方面还是比不上美国与中国。比如，在2010年到2022年期间，全球AI专利总量里，中国和美国分别占据60%与20%，然而印度获取的专利还不到0.5%。另外，印度政府所资助的人工智能项目仅有10亿美元的价值。

  然而，DeepSeek与阿里Qwen的成功意味着，模型研发的固定成本能被削减，这对那些想要加入这场竞争，却受GPU资源或者从零构建基础模型所必需的数据、资金等因素限制的国家而言，是个极为积极的信号。

  在印度内部，一场辩论正在进行。辩论的内容是，到底应该从最基础的部分开始去研发基础模型，还是依靠现有的开源大模型，然后在这个开源大模型之上构建封装层呢？

  Infosys的共同创立者Nandan Nilekani曾经宣称，印度不应该将精力集中在构建大型模型上，而AI领域的其他一些人，像Perplexity AI的创始人Aravind Srinivas，就公开表明Nilekani所说的印度不需要构建自身的AI模型这种言论“是错误的”。

  Srinivas于X平台的一则帖子里表示：“他（Nilekani）存在错误引导，促使印度民众忽略模型训练技能，仅仅将精力放在现有模型之上构建封装层。可实际上这两者都是不可或缺的。”提及DeepSeek所达成的突破时，Srinivas在另一则帖子里又补充说：“我期望印度能够转变态度，不要仅仅重复利用开源模型，而是要尽力提升自身的模型训练能力，让这种能力不但对印度语言适用，并且在各项指标上都具备全球竞争力。”

  “虽然DeepSeek取得的成功表明人工智能模型能够基于更陈旧、更廉价的芯片构建，这一点能让印度稍感慰藉，然而缺乏来自产业界和政府的耐心或者长期资本才是核心问题。”AI咨询公司的创立者Jaspreet Bindra如此表示。

  虽然面临诸多问题，但印度在人才方面的表现还是远远超出其自身实力的：全球有15%的人工智能（AI）从业者都出自印度。不过，斯坦福大学有关人工智能（AI）人才移民的研究表明，有更多的人打算离开这个国家。

  班加罗尔的外包产业规模达到了2000亿美元，那里有着数百万的程序员。在理想的状态下，它理当成为印度人工智能宏伟目标的先锋。然而，IT企业从来都没有真正把重点从低成本的服务性工作，转移到开发基础的消费者人工智能技术方面上来。

  许多印度民众觉得，在接下来的数年里，印度怎么也生产不出类似DeepSeek那样的产品，更多的机会恐怕还是在于基于开源项目来构建并整合应用。