出品I下海fallsea
撰文I胡不知
2025年12月10日，新德里Amazon Smbhav峰会的舞台上，阿米特·阿加瓦尔用一组炫目的AI数据点燃现场：“未来五年，127亿美元专项投入AI，让1500万印度中小企业用上智能工具”。台下闪光灯中，没人敢戳破一个残酷事实——亚马逊在印度的AI布局，早已被本土对手甩在身后。当Flipkart的对话式AI实现“需求理解-商品匹配-支付闭环”全链路贯通时，亚马逊引以为傲的“AI赋能”，还停留在“自动生成商品标题”的初级阶段。
350亿美元的投资宣言，更像一场紧急公关。在印度电商AI革命的赛道上，亚马逊正陷入“全球技术霸权”与“本土市场脱节”的致命矛盾：它携带着ChatGPT优化、AWS云算力等全球领先技术而来，却在印度的多语言场景、碎片化需求和严苛数据监管面前屡屡碰壁。这场AI竞赛的胜负手，早已不是资本厚度，而是对本土市场的技术适配能力——而这，恰恰是亚马逊的最大短板。
亚马逊AI的“纸面繁荣”
亚马逊从不吝啬在印度AI领域的“口号式投入”。从2023年宣布260亿美元云与AI投资，到2025年将额度追加至350亿美元，再到承诺为400万公立学校学生提供AI教育，每一个动作都足以占据科技版头条。但剥离宣传外衣后，其AI应用的实质进展，却暴露在“试点即巅峰”的尴尬中。
印度电商的搜索逻辑已完成“对话式AI”革命。数据显示，2025年上半年，印度通过自然语言查询商品的用户量暴涨100%，35岁以下消费者中近半数养成“先问AI再下单”的习惯。这意味着，谁能让商品“听懂人话”，谁就能掌握流量入口。而亚马逊的应对，却显得迟缓而笨拙。
2024年排灯节过后，亚马逊印度才启动“ChatGPT导向搜索优化”试点，覆盖笔记本电脑、小家电等6大类目，核心是将商品标题从“12英寸笔记本”改为“学生党预算5万卢比内续航10小时的12英寸轻薄本”这类场景化描述。试点数据看似亮眼——参与商品的AI推荐曝光量提升230%，但对比对手已毫无优势。此时Flipkart已联合专业服务商完成“生成式引擎优化”（GEO）全品类覆盖，通过商品元数据结构化、用户问题预判等系统方案，实现AI推荐转化率比亚马逊高37%。
更致命的是支付链路的断裂。印度国家支付公司（NPCI）已实现UPI与ChatGPT的深度集成，用户在聊天界面获取Flipkart商品推荐后，无需跳转即可完成支付，AI直接成为“交易入口”。而亚马逊的AI推荐仍停留在“引流工具”阶段，用户点击后需跳转至APP结算，仅这一步就导致30%的流量流失。德里消费者卡维塔的体验颇具代表性：“用AI问‘适合孩子的生日蛋糕’，Flipkart直接推荐并完成支付，亚马逊却让我再搜一次，太麻烦了”。
亚马逊为印度卖家推出的AI工具包，堪称“全球模板的拙劣复制”。其核心功能包括自动化商品 listing 生成、多语言客服等，但这些工具完全忽略了印度中小企业的真实痛点。班加罗尔手工地毯卖家拉吉夫吐槽：“AI生成的英文标题很精美，但我们需要的是印地语、泰米尔语的方言版本，而且工具不会标注‘手工制作’‘非遗认证’这些本地消费者最在意的标签”。
对比之下，Flipkart的AI工具更像“本土定制款”。针对印度农村卖家的网络带宽问题，它推出“低像素图片智能优化”功能，模糊的商品照片经AI处理后可达到平台高清标准；针对宗教节日密集的特点，开发“节日需求预测系统”，帮卖家提前备货。数据显示，使用Flipkart AI工具的中小卖家，库存周转效率提升45%，而亚马逊工具的使用者这一指标仅提升12%。
亚马逊的AI“赋能”甚至暗藏陷阱。其“智能定价系统”直接套用欧美算法，未考虑印度的区域消费差异，导致北方邦的卖家将冬季羽绒服定价过高，而南方喀拉拉邦的夏装定价过低。更有卖家反映，因拒绝使用亚马逊的付费AI推广工具，店铺在自然搜索中的排名直线下降，“所谓的AI工具，更像逼迫我们付费的枷锁”。
亚马逊在印度的AI技术，还存在“虚假繁荣”的隐患。2025年初曝光的消息显示，其号称“AI驱动”的无人生鲜超市，背后竟是1000人规模的印度团队通过远程视频监控，人工识别顾客购买商品。这一“AI=Anonymous Indians”的荒诞案例，揭开了亚马逊印度AI的真实底色——核心技术依赖外包，自主研发能力薄弱。
AWS印度团队的表现同样堪忧。内部泄露的报告显示，近12个月内，印度外包团队交付的AI项目Bug率是欧美团队的4.6倍，信息泄露率高达17%，客户投诉量排名全球第一。欧盟《AI数据供应链审查指令》实施后，亚马逊印度的AI数据标注业务因“流程不透明、人员无资质”，失去了多个欧洲品牌的合作订单。
亚马逊AI的 “本土枷锁”
亚马逊在印度的AI滞后，并非技术能力不足，而是其全球战略与印度本土环境的三重冲突。从数据主权到人才结构，从政策适配到需求理解，这些枷锁共同将其困在“想做而做不好”的尴尬境地。
印度《数字个人数据保护法案》的实施，给亚马逊的AI发展套上了最紧的枷锁。法案要求所有“关键个人数据”必须在印度境内存储和处理，政府有权查看平台的AI算法和源代码，且需在72小时内响应数据调取需求。这直接冲击了亚马逊的全球数据逻辑——其AI模型训练依赖全球用户数据的交叉分析，而印度的数据本地化要求，使其无法将本土数据与全球资源联动。
为应对合规要求，亚马逊不得不将印度用户数据转移至本地服务器，但这一过程不仅耗费了15亿美元的技术改造成本，还导致AI模型的训练效率大幅下降。其多语言大语言模型的训练数据仅能局限于印度本土，无法借鉴亚马逊在其他多语言市场的经验，导致模型对印度方言的识别准确率仅为68%，而Flipkart的本土模型准确率已达92%。
数据安全问题进一步加剧困境。2025年6月，印度执法局以“数据跨境传输违规”为由，对亚马逊印度展开调查，虽最终以整改告终，但也让其AI研发变得束手束脚。反观Flipkart，凭借“本土数据存储+政府合作备案”的优势，在数据合规上一路绿灯，甚至获得印度AI mission的官方数据支持。
亚马逊在印度的AI团队，陷入“数量庞大但质量低下”的怪圈。其在印度的AI从业人员超2万人，但其中80%集中在数据标注、基础代码编写等外包岗位，核心算法研发人员不足500人，且多为外籍专家，对本土市场缺乏理解。这种“外包依赖症”导致其AI技术难以落地。
印度外包产业的弊端在亚马逊团队身上集中爆发。为控制成本，亚马逊将大量AI项目层层外包，形成“黑箱式测试流程”，既无法保证质量，又难以追溯责任。2025年欧盟的审查中，亚马逊印度的AI数据标注流程因“人员资质不明”被判定不合格，失去了法国某银行的合作订单。
Flipkart则走出了完全不同的路径。它与印度理工学院、班加罗尔大学合作建立AI实验室，定向培养本土算法人才，核心研发团队中印度籍专家占比达90%。这些人才更懂印度的语言习惯、消费心理，其开发的“宗教节日消费预测模型”，能精准预判排灯节、洒红节的商品需求峰值，而亚马逊的通用模型多次出现预测失误，导致库存积压。
亚马逊的全球战略，让印度团队失去了AI创新的决策权。其印度AI业务的核心方向、技术标准都由美国总部制定，本地团队仅负责执行。这种“总部指挥棒”模式，导致其无法快速响应印度市场的变化。
最典型的案例是多语言AI的研发。印度有22种官方语言，方言更是多达上千种，消费者迫切需要方言版的AI服务。Flipkart在2024年就推出支持10种主要方言的AI客服，而亚马逊印度团队早在2023年就提交了相关需求，但总部以“全球统一化”为由迟迟未批准，直到2025年才推出印地语版本，错失市场先机。
决策流程的冗长进一步加剧滞后。印度团队提出的“针对农村用户的低带宽AI工具”需求，需经过区域经理、亚太区总部、美国总部三重审批，整个流程耗时6个月。等工具开发完成时，Flipkart的同类产品已占据80%的农村市场。
Flipkart的“本土AI”胜利法则
亚马逊的滞后，成就了Flipkart的崛起。这家沃尔玛旗下的本土平台，用“政策适配+需求深耕+技术自主”的组合拳，在AI赛道实现反超，其成功法则恰恰是亚马逊的短板。
Flipkart将AI战略与印度政府的“国家AI使命”深度绑定，实现了“政策红利最大化”。它不仅严格遵守数据本地化要求，还主动向政府开放部分AI算法接口，协助打造“印度数字公共基础设施”。作为回报，其获得了政府的AI教育资源支持，可在公立学校推广电商AI应用，同时优先获取公共消费数据。
在《电子商务政策草案》的落地过程中，Flipkart积极参与政策讨论，提出“可解释AI”的行业标准建议，赢得监管层信任。而亚马逊则以“商业机密”为由抵制算法公开，与政府关系紧张。这种差异直接体现在资源获取上——Flipkart获得政府补贴的AI研发资金，而亚马逊的相关申请多次被驳回。
Flipkart的AI研发完全以本土场景为导向，打造出一系列“亚马逊无法复制”的功能。针对印度家庭共同购物的习惯，开发“家庭共享购物清单”AI功能，支持多人实时编辑；针对农村用户的支付顾虑，推出“AI价格透明度工具”，自动对比不同平台价格并标注隐藏费用。
其“生成式引擎优化”（GEO）策略更是精准命中痛点。AI不仅能为卖家生成多语言商品描述，还能根据区域消费特点调整内容——为北方卖家突出“保暖”“耐用”，为南方卖家强调“透气”“防湿”。数据显示，使用该工具的卖家，商品转化率平均提升41%，远超亚马逊的18%。
Flipkart放弃对海外技术的依赖，构建“本土研发+生态合作”的技术体系。它与印度本土AI初创公司Anthropic India合作，共同开发电商专用大语言模型；投资本地数据标注平台，确保数据处理的合规性与精准度。
这种自主体系让其技术迭代速度远超亚马逊。2025年推出的“AI全链路交易系统”，实现从需求提问到支付完成的15秒闭环，而亚马逊同类功能仍在测试中。更重要的是，Flipkart的AI技术成本仅为亚马逊的60%，因为本土合作降低了研发与运营费用。
AI时代的“本土胜利学”
亚马逊在印度的AI困局，为全球科技巨头敲响了警钟。在新兴市场的AI竞争中，资本与全球技术优势已不再是决胜关键，本土化能力才是核心壁垒。Flipkart的逆袭，揭示了AI时代“本土胜利学”的三大法则。
在印度、印尼等政策监管严格的市场，AI技术必须“戴着镣铐跳舞”。企业需要将合规思维融入技术研发的起点，而非事后补救。Flipkart的成功证明，与政府建立“协同共赢”的关系，不仅能规避风险，还能获得稀缺资源支持。亚马逊的教训则在于，试图用全球技术标准对抗本土政策，最终只会陷入被动。
对跨国企业而言，建立“本地合规团队+政策预判机制”至关重要。提前参与政策讨论，将本土需求融入政策建议，才能在监管框架内实现技术创新。
AI的价值不在于技术的先进程度，而在于解决本土问题的能力。亚马逊的AI工具虽技术成熟，但因脱离印度卖家与消费者的真实需求，沦为“无用的先进”；Flipkart的工具看似简单，却精准命中痛点，实现商业价值的最大化。
这要求企业建立“本土用户洞察体系”，通过线下调研、商家访谈、数据挖掘等方式，精准捕捉需求。例如，针对印度农村的低带宽问题，开发轻量级AI工具；针对多语言环境，优先攻克方言识别技术。
AI技术的本土化落地，最终依赖本土人才的支撑。亚马逊依赖外籍专家与外包团队，导致技术与市场脱节；Flipkart通过校企合作培养本土人才，构建了“技术-市场”的无缝衔接。数据显示，本土人才占比超80%的AI团队，在新兴市场的成功概率是其他团队的3倍。
跨国企业需要改变“总部主导”的人才策略，赋予本土团队更大的研发自主权，同时通过股权激励、职业发展通道等方式，吸引和留住核心本土人才。
亚马逊的“救赎之路”在哪？
面对AI滞后的困局，亚马逊并非无药可救。350亿美元的投资为其提供了纠错的资本，但关键在于能否打破全球战略的桎梏，真正拥抱本土化。
亚马逊亟需调整组织架构，赋予印度团队AI研发的决策权，减少总部审批流程。同时应聚焦核心痛点，优先解决多语言AI、支付链路闭环、农村工具适配等问题。例如，可收购印度本土AI初创公司，快速获取方言识别技术与本土人才。
在商家端，应重构AI工具包，增加“节日需求预测”“区域定价优化”等本土功能，并降低使用成本。针对中小卖家的“AI鸿沟”，推出免费的基础优化工具，积累用户数据后再推出付费增值服务。
亚马逊需要将AI战略与印度的“数字印度”“印度制造”等国家战略深度绑定。扩大与本土高校、科研机构的合作，建立AI人才培养体系；开放AWS印度的部分算力资源，支持本土初创企业发展，构建“共生生态”。
更重要的是，要改变“技术输出者”的心态，成为“本土创新参与者”。例如，参与印度AI标准的制定，与政府合作推动AI在农业、教育等领域的应用，用技术贡献赢得政策信任。
结语
亚马逊在印度的AI困局，本质上是“全球标准化”与“本土个性化”的冲突。在AI技术日益普及的今天，跨国企业的核心竞争力已从“技术垄断”转向“本土适配能力”。Flipkart的逆袭证明，哪怕技术起点更低，只要精准把握本土需求、深度适配政策环境、构建本土人才体系，就能实现弯道超车。
350亿美元的投资，是亚马逊的“救赎机会”，但前提是它必须放下全球巨头的傲慢，真正倾听印度市场的声音。AI的战场从来不是技术参数的比拼，而是对用户需求的理解与响应速度的较量。对所有跨国企业而言，亚马逊的教训都值得深思：在新兴市场，本土化不是选择题，而是生存题——尤其是在AI时代。
印度电商的AI竞赛还在继续，亚马逊能否逆袭尚未可知，但这场博弈已给出明确答案：未来的科技竞争，终将是“本土能力”的竞争。
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