印度AI使命拥有三万八千多块GPU，每小时租价65卢比，并资助了12家模型研发机构，但其2025至26财年的预算已从200亿卢比下调到80亿卢比

印度联邦内阁于2024年3月7日批准了印度AI使命（IndiaAI Mission），总投入为1037.192亿卢比（10,371.92 crore）。政府自己的文件如今说明了这笔钱买到了什么：三万八千多块GPU，也就是训练AI模型所用的芯片，以每小时65卢比的价格出租；另有十二家机构获得资助，用来打造印度自己的模型。同样的文件也显示，这项使命在联邦预算中的科目，2025至26财年已从200亿卢比（2,000 crore）下调到80亿卢比（800 crore）。

Bhashini的请求量和Krutrim的故事，见tuput早先的一篇文章。本文讲的是资金、算力、模型，以及对这套做法提出异议的人。

内阁批准了什么

印度新闻信息局（PIB）2024年3月7日的新闻稿列出了七根支柱：算力、一个服务于本土基础模型的创新中心、一个数据集平台、一项应用开发计划、FutureSkills（课程以及数据与AI实验室）、初创企业融资，以及安全可信AI。它把算力目标定为一万块或更多GPU，通过公私合作的方式建设。PIB 2025年12月30日的背景说明给出的期限是五年，并说一万块的目标已经超额完成。这项使命由数字印度公司（Digital India Corporation）旗下一个名为IndiaAI的部门负责运行。

三万八千块GPU，每小时65卢比

这个数字是分阶段增长的。PIB在2025年5月30日报告说，新增了15,916块GPU，加上已经入册（即获批为供应商）的18,417块，合计34,333块。PIB 2026年2月10日的背景说明称，已接入三万八千多块GPU，每小时65卢比，称这大约是全球平均成本的三分之一，此外还有1,050块TPU，这是另一种AI芯片。文件把这一战略描述为沿用UPI和Aadhaar的思路：开放、可负担的使用权。

根据国家电子政务司（National e-Governance Division）的消息，在印度AI影响力峰会第二天，信息技术部长阿什维尼·瓦伊什瑙（Ashwini Vaishnaw）表示，将在“未来几周内”再增加两万块GPU。《商业标准报》2026年6月30日的一篇报道给出的数字仍是三万八千多块。

实际使用情况更难看清。ANI在2026年8月6日报道的一份人民院（Lok Sabha）答复称，有15家算力提供商入册，237个项目获批使用补贴算力，已批准931.8万GPU小时（93.18 lakh）。一块GPU全年不停运转是8,760小时，因此这个总数相当于约1,060块GPU运行一年，这是tuput自己的算术。答复给出的是已批准的小时数，而不是已使用的小时数。答复还说，已下达采购订单，将在德里沙斯特里公园（Shastri Park）的国家信息中心（NIC）数据中心建设一套约1.1艾次（exaflops，即每秒十亿亿次计算）的系统。

《商业标准报》6月的报道引用了digiCloud Solutions联合创始人阿比吉特·卡特（Abhijeet Kate）的话，他说，申请使用权限的初创企业中，超过60%想用GPU来运行已经做好的模型，而不是训练新模型。他说，代金券制度通常只覆盖40%至60%的算力成本，而微调任务的七天租期上限“会带来真实的运营风险”。

十二家机构与钱的去向

PIB的背景说明称，基础模型这一支柱共收到500多份申请。最终选定了十二家：Sarvam AI、Soket AI、Gnani AI、Gan AI、Avataar AI、BharatGen（一个由印度理工学院孟买分校牵头的联合体）、Zenteiq、Genloop、Intellihealth、Shodh AI、Fractal Analytics，以及Tech Mahindra旗下的Maker’s Lab。政府按各团队实际使用的算力成本付费，并在算力支出之外，再拨出相当于其25%的款项，用于数据集和人员。

2026年2月13日PIB新闻稿的附件一由国务部长吉坦·普拉萨达（Jitin Prasada）提交联邦院（Rajya Sabha），列出了每支团队获得的资助。BharatGen遥遥领先，为105.852亿卢比（1,058.52 crore），其中算力占99.092亿卢比（990.92 crore）。接下来是Sarvam的24.672亿卢比（246.72 crore）、Zenteiq的20.649亿卢比（206.49 crore）、Gnani的17.727亿卢比（177.27 crore）、Soket AI的17.708亿卢比（177.08 crore）、Fractal的13.791亿卢比（137.91 crore）和Gan AI的11.003亿卢比（110.03 crore）。其余五家各获得4.95亿卢比（49.50 crore）或更少。把这一列加起来是219.429亿卢比（2,194.29 crore），BharatGen的份额占48%。

信息技术部（MeitY）2025年5月30日宣布的规模是：Sarvam和Soket AI各做一个1200亿参数的开源模型，Gnani做一个140亿参数的语音模型，Gan AI做一个700亿参数、面向文字转语音的多语言模型。参数是模型内部可调整的数字，是衡量模型大小的粗略指标。到8月的人民院答复时，已确定20个项目获得支持，包括12个大型多模态模型和8个小型语言模型，申请方保留知识产权。ANI的综述列出了Sarvam、Gnani、BharatGen和Avataar的发布。

Sarvam交出了什么，以及外部的一个分数

Sarvam在峰会上发布了一个300亿参数和一个1050亿参数的模型。其2026年3月6日的博客文章宣布了开源发布。文章称，两个模型都是在印度境内、用IndiaAI的算力从零训练的，300亿参数的模型用了16万亿个token，1050亿参数的模型用了12万亿个token，权重发布在AIKosh和Hugging Face上。文章还声称，在印度语言基准测试上取得了当前最先进的成绩。1050亿参数的版本比2025年5月宣布的1200亿参数要小，文章称Sarvam已准备好扩展到更大的模型。

独立基准测试机构Artificial Analysis在2026年4月2日给两个模型打了分。1050亿参数的模型在其智能指数（Intelligence Index）上得18分，300亿参数的模型得12分。在约1000亿参数的开源推理模型中，1050亿参数的模型落后于GLM-4.5-Air（23分）、INTELLECT-3（22分）、Mistral Small 4（27分）和gpt-oss-120B（33分），不过这四款模型每个token所用的参数都更多。在一项智能体任务指数上，1050亿参数的模型表现更好，为25分，前两款模型分别为21分和20分。在智能体编程测试Terminal-Bench Hard上，它得分1.5%，而GLM-4.5-Air为20.5%。在AA-Omniscience上，1050亿参数的模型得分为负60，300亿参数的模型为负72，Artificial Analysis称，相对于准确率，两个模型都经常产生幻觉，而且尝试作答的问题远多于拒答的问题。Sarvam此前的模型得分为8。

这篇文章没有报告任何印度语言基准测试的结果，而那恰恰是Sarvam提出主张的领域，所以这一主张依据的是Sarvam自己的数字。Artificial Analysis自4月以来还修订了它的指数。该机构目前关于1050亿参数模型的页面，在新版本下显示的估计分数为9，并标注为等待重新评估，因此4月的数字无法与今天的排行榜相比较。

Bhashini、AIKosh与安全研究所

PIB 2026年2月的背景说明称，翻译平台Bhashini支持36种或更多语言，整合了350多个AI模型，有450个或更多活跃客户。2025年12月的背景说明给出的同一平台的语言数是20种，两份文件都没有说明发生了什么变化。

数据集平台AIKosh在2月收录了7,541个数据集和273个模型，涵盖20个行业；到2025年12月，注册用户为11,000人，下载量为26,000次。

在安全方面，PIB 2月13日的新闻稿称，安全可信AI这一支柱下已选定13个项目。IndiaAI在2025年5月9日的合作征集中，把IndiaAI安全研究所描述为已经成立，采用中心加分支（hub and spoke）的模式，与学术界和私营部门合作。数字印度公司后来为其所长刊登了招聘，申请于2026年6月2日截止。公告把确定研究所的工作范围列为所长的职责之一。

峰会

PIB 2026年3月11日的答复称，峰会于2月16日至21日在巴拉特展览馆（Bharat Mandapam）举行，是该系列峰会中首次在全球南方国家举办。答复报告称，有100多个国家、22位国家元首或政府首脑和约60万人（6 lakh）亲自出席。宣言得到92个国家和组织的认可，13家模型提供商签署了《新德里前沿AI影响力承诺》。PIB列出了各项投资公告，预期投资额超过2500亿美元，并称峰会的设计目的并不是估算增长或就业。

印度还在峰会上加入了Pax Silica联盟，PIB称该联盟的重点是确保全球硅供应链的安全。2月的背景说明引用了印度半导体使命7600亿卢比（76,000 crore）的投入，以及截至2025年12月已获批的十个项目，而这些工厂目前的状况另有专文讲述。

预算科目与批评者

联邦预算2026至27财年的拨款需求说明，即MeitY的第27号需求，显示印度AI使命在2024至25财年的实际支出为1.924亿卢比（19.24 crore），2025至26财年预算200亿卢比（2,000 crore）、修订后为80亿卢比（800 crore），2026至27财年预算为100亿卢比（1,000 crore）。按tuput的加总，这三个财年合计181.924亿卢比（1,819.24 crore），占1037.192亿卢比总投入的17.5%。印度的另一项国家技术使命，即量子使命，其资金去向见我们关于国家量子使命的文章。

塔克沙希拉学会（Takshashila Institution）的巴拉特·雷迪（Bharath Reddy）在2026年2月3日写道，修订数和预算数看起来低于五年内计划的1030亿卢比（10,300 crore）。他写道，迄今为止，补贴算力中超过85%流向了打造本土生成式AI模型的项目，算力补贴占使命预算的40%以上，而其他支柱似乎没有得到多少资金。

卡内基印度（Carnegie India）的阿尼鲁德·苏里（Anirudh Suri）在2025年2月，也就是三万八千块的数字和Sarvam发布之前就提出，使命的力气大多花在了硬件上，在一定程度上也花在了印度语言模型上，数据、人才和研究则显得不足。他引用了MacroPolo的人才追踪数据：2019年的印度AI研究者几乎都最终在国外工作，到2022年，留在印度的接近20%。

《商业标准报》6月的报道引用了FSID CORE首席执行官翁普拉卡什·苏巴拉奥（Omprakash Subbarao）的话。FSID CORE是印度科学研究院（Indian Institute of Science）的研发机构。他谈到数据集，它们在预算中只占很小的份额，而算力占了近一半。“如果你的印度语言训练语料很单薄，5万块H100也救不了你。”他说。