在印度，亞馬遜的AI連“生日蛋糕”都聽不懂

出品I下海fallsea

撰文I胡不知

2025年12月10日，新德里Amazon Smbhav峰會(huì)的舞臺(tái)上，阿米特·阿加瓦爾用一組炫目的AI數(shù)據(jù)點(diǎn)燃現(xiàn)場(chǎng)：“未來五年，127億美元專項(xiàng)投入AI，讓1500萬印度中小企業(yè)用上智能工具”。臺(tái)下閃光燈中，沒人敢戳破一個(gè)殘酷事實(shí)——亞馬遜在印度的AI布局，早已被本土對(duì)手甩在身后。當(dāng)Flipkart的對(duì)話式AI實(shí)現(xiàn)“需求理解-商品匹配-支付閉環(huán)”全鏈路貫通時(shí)，亞馬遜引以為傲的“AI賦能”，還停留在“自動(dòng)生成商品標(biāo)題”的初級(jí)階段。

350億美元的投資宣言，更像一場(chǎng)緊急公關(guān)。在印度電商AI革命的賽道上，亞馬遜正陷入“全球技術(shù)霸權(quán)”與“本土市場(chǎng)脫節(jié)”的致命矛盾：它攜帶著ChatGPT優(yōu)化、AWS云算力等全球領(lǐng)先技術(shù)而來，卻在印度的多語言場(chǎng)景、碎片化需求和嚴(yán)苛數(shù)據(jù)監(jiān)管面前屢屢碰壁。這場(chǎng)AI競(jìng)賽的勝負(fù)手，早已不是資本厚度，而是對(duì)本土市場(chǎng)的技術(shù)適配能力——而這，恰恰是亞馬遜的最大短板。

亞馬遜AI的“紙面繁榮”

亞馬遜從不吝嗇在印度AI領(lǐng)域的“口號(hào)式投入”。從2023年宣布260億美元云與AI投資，到2025年將額度追加至350億美元，再到承諾為400萬公立學(xué)校學(xué)生提供AI教育，每一個(gè)動(dòng)作都足以占據(jù)科技版頭條。但剝離宣傳外衣后，其AI應(yīng)用的實(shí)質(zhì)進(jìn)展，卻暴露在“試點(diǎn)即巔峰”的尷尬中。

印度電商的搜索邏輯已完成“對(duì)話式AI”革命。數(shù)據(jù)顯示，2025年上半年，印度通過自然語言查詢商品的用戶量暴漲100%，35歲以下消費(fèi)者中近半數(shù)養(yǎng)成“先問AI再下單”的習(xí)慣。這意味著，誰能讓商品“聽懂人話”，誰就能掌握流量入口。而亞馬遜的應(yīng)對(duì)，卻顯得遲緩而笨拙。

2024年排燈節(jié)過后，亞馬遜印度才啟動(dòng)“ChatGPT導(dǎo)向搜索優(yōu)化”試點(diǎn)，覆蓋筆記本電腦、小家電等6大類目，核心是將商品標(biāo)題從“12英寸筆記本”改為“學(xué)生黨預(yù)算5萬盧比內(nèi)續(xù)航10小時(shí)的12英寸輕薄本”這類場(chǎng)景化描述。試點(diǎn)數(shù)據(jù)看似亮眼——參與商品的AI推薦曝光量提升230%，但對(duì)比對(duì)手已毫無優(yōu)勢(shì)。此時(shí)Flipkart已聯(lián)合專業(yè)服務(wù)商完成“生成式引擎優(yōu)化”（GEO）全品類覆蓋，通過商品元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、用戶問題預(yù)判等系統(tǒng)方案，實(shí)現(xiàn)AI推薦轉(zhuǎn)化率比亞馬遜高37%。

更致命的是支付鏈路的斷裂。印度國家支付公司（NPCI）已實(shí)現(xiàn)UPI與ChatGPT的深度集成，用戶在聊天界面獲取Flipkart商品推薦后，無需跳轉(zhuǎn)即可完成支付，AI直接成為“交易入口”。而亞馬遜的AI推薦仍停留在“引流工具”階段，用戶點(diǎn)擊后需跳轉(zhuǎn)至APP結(jié)算，僅這一步就導(dǎo)致30%的流量流失。德里消費(fèi)者卡維塔的體驗(yàn)頗具代表性：“用AI問‘適合孩子的生日蛋糕’，F(xiàn)lipkart直接推薦并完成支付，亞馬遜卻讓我再搜一次，太麻煩了”。

亞馬遜為印度賣家推出的AI工具包，堪稱“全球模板的拙劣復(fù)制”。其核心功能包括自動(dòng)化商品 listing 生成、多語言客服等，但這些工具完全忽略了印度中小企業(yè)的真實(shí)痛點(diǎn)。班加羅爾手工地毯賣家拉吉夫吐槽：“AI生成的英文標(biāo)題很精美，但我們需要的是印地語、泰米爾語的方言版本，而且工具不會(huì)標(biāo)注‘手工制作’‘非遺認(rèn)證’這些本地消費(fèi)者最在意的標(biāo)簽”。

對(duì)比之下，F(xiàn)lipkart的AI工具更像“本土定制款”。針對(duì)印度農(nóng)村賣家的網(wǎng)絡(luò)帶寬問題，它推出“低像素圖片智能優(yōu)化”功能，模糊的商品照片經(jīng)AI處理后可達(dá)到平臺(tái)高清標(biāo)準(zhǔn)；針對(duì)宗教節(jié)日密集的特點(diǎn)，開發(fā)“節(jié)日需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，幫賣家提前備貨。數(shù)據(jù)顯示，使用Flipkart AI工具的中小賣家，庫存周轉(zhuǎn)效率提升45%，而亞馬遜工具的使用者這一指標(biāo)僅提升12%。

亞馬遜的AI“賦能”甚至暗藏陷阱。其“智能定價(jià)系統(tǒng)”直接套用歐美算法，未考慮印度的區(qū)域消費(fèi)差異，導(dǎo)致北方邦的賣家將冬季羽絨服定價(jià)過高，而南方喀拉拉邦的夏裝定價(jià)過低。更有賣家反映，因拒絕使用亞馬遜的付費(fèi)AI推廣工具，店鋪在自然搜索中的排名直線下降，“所謂的AI工具，更像逼迫我們付費(fèi)的枷鎖”。

亞馬遜在印度的AI技術(shù)，還存在“虛假繁榮”的隱患。2025年初曝光的消息顯示，其號(hào)稱“AI驅(qū)動(dòng)”的無人生鮮超市，背后竟是1000人規(guī)模的印度團(tuán)隊(duì)通過遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控，人工識(shí)別顧客購買商品。這一“AI=Anonymous Indians”的荒誕案例，揭開了亞馬遜印度AI的真實(shí)底色——核心技術(shù)依賴外包，自主研發(fā)能力薄弱。

AWS印度團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)同樣堪憂。內(nèi)部泄露的報(bào)告顯示，近12個(gè)月內(nèi)，印度外包團(tuán)隊(duì)交付的AI項(xiàng)目Bug率是歐美團(tuán)隊(duì)的4.6倍，信息泄露率高達(dá)17%，客戶投訴量排名全球第一。歐盟《AI數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈審查指令》實(shí)施后，亞馬遜印度的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)因“流程不透明、人員無資質(zhì)”，失去了多個(gè)歐洲品牌的合作訂單。

亞馬遜AI的 “本土枷鎖”

亞馬遜在印度的AI滯后，并非技術(shù)能力不足，而是其全球戰(zhàn)略與印度本土環(huán)境的三重沖突。從數(shù)據(jù)主權(quán)到人才結(jié)構(gòu)，從政策適配到需求理解，這些枷鎖共同將其困在“想做而做不好”的尷尬境地。

印度《數(shù)字個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法案》的實(shí)施，給亞馬遜的AI發(fā)展套上了最緊的枷鎖。法案要求所有“關(guān)鍵個(gè)人數(shù)據(jù)”必須在印度境內(nèi)存儲(chǔ)和處理，政府有權(quán)查看平臺(tái)的AI算法和源代碼，且需在72小時(shí)內(nèi)響應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)取需求。這直接沖擊了亞馬遜的全球數(shù)據(jù)邏輯——其AI模型訓(xùn)練依賴全球用戶數(shù)據(jù)的交叉分析，而印度的數(shù)據(jù)本地化要求，使其無法將本土數(shù)據(jù)與全球資源聯(lián)動(dòng)。

為應(yīng)對(duì)合規(guī)要求，亞馬遜不得不將印度用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至本地服務(wù)器，但這一過程不僅耗費(fèi)了15億美元的技術(shù)改造成本，還導(dǎo)致AI模型的訓(xùn)練效率大幅下降。其多語言大語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅能局限于印度本土，無法借鑒亞馬遜在其他多語言市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致模型對(duì)印度方言的識(shí)別準(zhǔn)確率僅為68%，而Flipkart的本土模型準(zhǔn)確率已達(dá)92%。

數(shù)據(jù)安全問題進(jìn)一步加劇困境。2025年6月，印度執(zhí)法局以“數(shù)據(jù)跨境傳輸違規(guī)”為由，對(duì)亞馬遜印度展開調(diào)查，雖最終以整改告終，但也讓其AI研發(fā)變得束手束腳。反觀Flipkart，憑借“本土數(shù)據(jù)存儲(chǔ)+政府合作備案”的優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)合規(guī)上一路綠燈，甚至獲得印度AI mission的官方數(shù)據(jù)支持。

亞馬遜在印度的AI團(tuán)隊(duì)，陷入“數(shù)量龐大但質(zhì)量低下”的怪圈。其在印度的AI從業(yè)人員超2萬人，但其中80%集中在數(shù)據(jù)標(biāo)注、基礎(chǔ)代碼編寫等外包崗位，核心算法研發(fā)人員不足500人，且多為外籍專家，對(duì)本土市場(chǎng)缺乏理解。這種“外包依賴癥”導(dǎo)致其AI技術(shù)難以落地。

印度外包產(chǎn)業(yè)的弊端在亞馬遜團(tuán)隊(duì)身上集中爆發(fā)。為控制成本，亞馬遜將大量AI項(xiàng)目層層外包，形成“黑箱式測(cè)試流程”，既無法保證質(zhì)量，又難以追溯責(zé)任。2025年歐盟的審查中，亞馬遜印度的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注流程因“人員資質(zhì)不明”被判定不合格，失去了法國某銀行的合作訂單。

Flipkart則走出了完全不同的路徑。它與印度理工學(xué)院、班加羅爾大學(xué)合作建立AI實(shí)驗(yàn)室，定向培養(yǎng)本土算法人才，核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)中印度籍專家占比達(dá)90%。這些人才更懂印度的語言習(xí)慣、消費(fèi)心理，其開發(fā)的“宗教節(jié)日消費(fèi)預(yù)測(cè)模型”，能精準(zhǔn)預(yù)判排燈節(jié)、灑紅節(jié)的商品需求峰值，而亞馬遜的通用模型多次出現(xiàn)預(yù)測(cè)失誤，導(dǎo)致庫存積壓。

亞馬遜的全球戰(zhàn)略，讓印度團(tuán)隊(duì)失去了AI創(chuàng)新的決策權(quán)。其印度AI業(yè)務(wù)的核心方向、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)都由美國總部制定，本地團(tuán)隊(duì)僅負(fù)責(zé)執(zhí)行。這種“總部指揮棒”模式，導(dǎo)致其無法快速響應(yīng)印度市場(chǎng)的變化。

最典型的案例是多語言AI的研發(fā)。印度有22種官方語言，方言更是多達(dá)上千種，消費(fèi)者迫切需要方言版的AI服務(wù)。Flipkart在2024年就推出支持10種主要方言的AI客服，而亞馬遜印度團(tuán)隊(duì)早在2023年就提交了相關(guān)需求，但總部以“全球統(tǒng)一化”為由遲遲未批準(zhǔn)，直到2025年才推出印地語版本，錯(cuò)失市場(chǎng)先機(jī)。

決策流程的冗長(zhǎng)進(jìn)一步加劇滯后。印度團(tuán)隊(duì)提出的“針對(duì)農(nóng)村用戶的低帶寬AI工具”需求，需經(jīng)過區(qū)域經(jīng)理、亞太區(qū)總部、美國總部三重審批，整個(gè)流程耗時(shí)6個(gè)月。等工具開發(fā)完成時(shí)，F(xiàn)lipkart的同類產(chǎn)品已占據(jù)80%的農(nóng)村市場(chǎng)。

Flipkart的“本土AI”勝利法則

亞馬遜的滯后，成就了Flipkart的崛起。這家沃爾瑪旗下的本土平臺(tái)，用“政策適配+需求深耕+技術(shù)自主”的組合拳，在AI賽道實(shí)現(xiàn)反超，其成功法則恰恰是亞馬遜的短板。

Flipkart將AI戰(zhàn)略與印度政府的“國家AI使命”深度綁定，實(shí)現(xiàn)了“政策紅利最大化”。它不僅嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)本地化要求，還主動(dòng)向政府開放部分AI算法接口，協(xié)助打造“印度數(shù)字公共基礎(chǔ)設(shè)施”。作為回報(bào)，其獲得了政府的AI教育資源支持，可在公立學(xué)校推廣電商AI應(yīng)用，同時(shí)優(yōu)先獲取公共消費(fèi)數(shù)據(jù)。

在《電子商務(wù)政策草案》的落地過程中，F(xiàn)lipkart積極參與政策討論，提出“可解釋AI”的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建議，贏得監(jiān)管層信任。而亞馬遜則以“商業(yè)機(jī)密”為由抵制算法公開，與政府關(guān)系緊張。這種差異直接體現(xiàn)在資源獲取上——Flipkart獲得政府補(bǔ)貼的AI研發(fā)資金，而亞馬遜的相關(guān)申請(qǐng)多次被駁回。

Flipkart的AI研發(fā)完全以本土場(chǎng)景為導(dǎo)向，打造出一系列“亞馬遜無法復(fù)制”的功能。針對(duì)印度家庭共同購物的習(xí)慣，開發(fā)“家庭共享購物清單”AI功能，支持多人實(shí)時(shí)編輯；針對(duì)農(nóng)村用戶的支付顧慮，推出“AI價(jià)格透明度工具”，自動(dòng)對(duì)比不同平臺(tái)價(jià)格并標(biāo)注隱藏費(fèi)用。

其“生成式引擎優(yōu)化”（GEO）策略更是精準(zhǔn)命中痛點(diǎn)。AI不僅能為賣家生成多語言商品描述，還能根據(jù)區(qū)域消費(fèi)特點(diǎn)調(diào)整內(nèi)容——為北方賣家突出“保暖”“耐用”，為南方賣家強(qiáng)調(diào)“透氣”“防濕”。數(shù)據(jù)顯示，使用該工具的賣家，商品轉(zhuǎn)化率平均提升41%，遠(yuǎn)超亞馬遜的18%。

Flipkart放棄對(duì)海外技術(shù)的依賴，構(gòu)建“本土研發(fā)+生態(tài)合作”的技術(shù)體系。它與印度本土AI初創(chuàng)公司Anthropic India合作，共同開發(fā)電商專用大語言模型；投資本地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，確保數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性與精準(zhǔn)度。

這種自主體系讓其技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超亞馬遜。2025年推出的“AI全鏈路交易系統(tǒng)”，實(shí)現(xiàn)從需求提問到支付完成的15秒閉環(huán)，而亞馬遜同類功能仍在測(cè)試中。更重要的是，F(xiàn)lipkart的AI技術(shù)成本僅為亞馬遜的60%，因?yàn)楸就梁献鹘档土搜邪l(fā)與運(yùn)營費(fèi)用。

AI時(shí)代的“本土勝利學(xué)”

亞馬遜在印度的AI困局，為全球科技巨頭敲響了警鐘。在新興市場(chǎng)的AI競(jìng)爭(zhēng)中，資本與全球技術(shù)優(yōu)勢(shì)已不再是決勝關(guān)鍵，本土化能力才是核心壁壘。Flipkart的逆襲，揭示了AI時(shí)代“本土勝利學(xué)”的三大法則。

在印度、印尼等政策監(jiān)管嚴(yán)格的市場(chǎng)，AI技術(shù)必須“戴著鐐銬跳舞”。企業(yè)需要將合規(guī)思維融入技術(shù)研發(fā)的起點(diǎn)，而非事后補(bǔ)救。Flipkart的成功證明，與政府建立“協(xié)同共贏”的關(guān)系，不僅能規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，還能獲得稀缺資源支持。亞馬遜的教訓(xùn)則在于，試圖用全球技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)抗本土政策，最終只會(huì)陷入被動(dòng)。

對(duì)跨國企業(yè)而言，建立“本地合規(guī)團(tuán)隊(duì)+政策預(yù)判機(jī)制”至關(guān)重要。提前參與政策討論，將本土需求融入政策建議，才能在監(jiān)管框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。

AI的價(jià)值不在于技術(shù)的先進(jìn)程度，而在于解決本土問題的能力。亞馬遜的AI工具雖技術(shù)成熟，但因脫離印度賣家與消費(fèi)者的真實(shí)需求，淪為“無用的先進(jìn)”；Flipkart的工具看似簡(jiǎn)單，卻精準(zhǔn)命中痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的最大化。

這要求企業(yè)建立“本土用戶洞察體系”，通過線下調(diào)研、商家訪談、數(shù)據(jù)挖掘等方式，精準(zhǔn)捕捉需求。例如，針對(duì)印度農(nóng)村的低帶寬問題，開發(fā)輕量級(jí)AI工具；針對(duì)多語言環(huán)境，優(yōu)先攻克方言識(shí)別技術(shù)。

AI技術(shù)的本土化落地，最終依賴本土人才的支撐。亞馬遜依賴外籍專家與外包團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)致技術(shù)與市場(chǎng)脫節(jié)；Flipkart通過校企合作培養(yǎng)本土人才，構(gòu)建了“技術(shù)-市場(chǎng)”的無縫銜接。數(shù)據(jù)顯示，本土人才占比超80%的AI團(tuán)隊(duì)，在新興市場(chǎng)的成功概率是其他團(tuán)隊(duì)的3倍。

跨國企業(yè)需要改變“總部主導(dǎo)”的人才策略，賦予本土團(tuán)隊(duì)更大的研發(fā)自主權(quán)，同時(shí)通過股權(quán)激勵(lì)、職業(yè)發(fā)展通道等方式，吸引和留住核心本土人才。

亞馬遜的“救贖之路”在哪？

面對(duì)AI滯后的困局，亞馬遜并非無藥可救。350億美元的投資為其提供了糾錯(cuò)的資本，但關(guān)鍵在于能否打破全球戰(zhàn)略的桎梏，真正擁抱本土化。

亞馬遜亟需調(diào)整組織架構(gòu)，賦予印度團(tuán)隊(duì)AI研發(fā)的決策權(quán)，減少總部審批流程。同時(shí)應(yīng)聚焦核心痛點(diǎn)，優(yōu)先解決多語言AI、支付鏈路閉環(huán)、農(nóng)村工具適配等問題。例如，可收購印度本土AI初創(chuàng)公司，快速獲取方言識(shí)別技術(shù)與本土人才。

在商家端，應(yīng)重構(gòu)AI工具包，增加“節(jié)日需求預(yù)測(cè)”“區(qū)域定價(jià)優(yōu)化”等本土功能，并降低使用成本。針對(duì)中小賣家的“AI鴻溝”，推出免費(fèi)的基礎(chǔ)優(yōu)化工具，積累用戶數(shù)據(jù)后再推出付費(fèi)增值服務(wù)。

亞馬遜需要將AI戰(zhàn)略與印度的“數(shù)字印度”“印度制造”等國家戰(zhàn)略深度綁定。擴(kuò)大與本土高校、科研機(jī)構(gòu)的合作，建立AI人才培養(yǎng)體系；開放AWS印度的部分算力資源，支持本土初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展，構(gòu)建“共生生態(tài)”。

更重要的是，要改變“技術(shù)輸出者”的心態(tài)，成為“本土創(chuàng)新參與者”。例如，參與印度AI標(biāo)準(zhǔn)的制定，與政府合作推動(dòng)AI在農(nóng)業(yè)、教育等領(lǐng)域的應(yīng)用，用技術(shù)貢獻(xiàn)贏得政策信任。

結(jié)語

亞馬遜在印度的AI困局，本質(zhì)上是“全球標(biāo)準(zhǔn)化”與“本土個(gè)性化”的沖突。在AI技術(shù)日益普及的今天，跨國企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力已從“技術(shù)壟斷”轉(zhuǎn)向“本土適配能力”。Flipkart的逆襲證明，哪怕技術(shù)起點(diǎn)更低，只要精準(zhǔn)把握本土需求、深度適配政策環(huán)境、構(gòu)建本土人才體系，就能實(shí)現(xiàn)彎道超車。

350億美元的投資，是亞馬遜的“救贖機(jī)會(huì)”，但前提是它必須放下全球巨頭的傲慢，真正傾聽印度市場(chǎng)的聲音。AI的戰(zhàn)場(chǎng)從來不是技術(shù)參數(shù)的比拼，而是對(duì)用戶需求的理解與響應(yīng)速度的較量。對(duì)所有跨國企業(yè)而言，亞馬遜的教訓(xùn)都值得深思：在新興市場(chǎng)，本土化不是選擇題，而是生存題——尤其是在AI時(shí)代。

印度電商的AI競(jìng)賽還在繼續(xù)，亞馬遜能否逆襲尚未可知，但這場(chǎng)博弈已給出明確答案：未來的科技競(jìng)爭(zhēng)，終將是“本土能力”的競(jìng)爭(zhēng)。