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峰會的舞臺上，阿米特·阿加瓦爾用一組炫目的AI數據點燃現場：“未來五年，127億美元專項投入AI，讓1500萬印度中小企業用上智能工具”。臺下閃光燈中，沒人敢戳破一個殘酷事實——亞馬遜在印度的AI布局，早已被本土對手甩在身后。當Flipkart的對話式AI實現“需求理解-商品匹配-支付閉環”全鏈路貫通時，亞馬遜引以為傲的“AI賦能”，還停留在“自動生成商品標題”的初級階段。

350億美元的投資宣言，更像一場緊急公關。在印度電商AI革命的賽道上，亞馬遜正陷入“全球技術霸權”與“本土市場脫節”的致命矛盾：它攜帶著ChatGPT優化、AWS云算力等全球領先技術而來，卻在印度的多語言場景、碎片化需求和嚴苛數據監管面前屢屢碰壁。這場AI競賽的勝負手，早已不是資本厚度，而是對本土市場的技術適配能力——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領域的“口號式投入”。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400萬公立學校學生提供AI教育，每一個動作都足以占據科技版頭條。但剝離宣傳外衣后，其AI應用的實質進展，卻暴露在“試點即巔峰”的尷尬中。

印度電商的搜索邏輯已完成“對話式AI”革命。數據顯示，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歲以下消費者中近半數養成“先問AI再下單”的習慣。這意味著，誰能讓商品“聽懂人話”，誰就能掌握流量入口。而亞馬遜的應對，卻顯得遲緩而笨拙。

2024年排燈節過后，亞馬遜印度才啟動“ChatGPT導向搜索優化”試點，覆蓋筆記本電腦、小家電等6大類目，核心是將商品標題從“12英寸筆記本”改為“學生黨預算5萬盧比內續航10小時的12英寸輕薄本”這類場景化描述。試點數據看似亮眼——參與商品的AI推薦曝光量提升230%，但對比對手已毫無優勢。此時Flipkart已聯合專業服務商完成“生成式引擎優化”（GEO）全品類覆蓋，通過商品元數據結構化、用戶問題預判等系統方案，實現AI推薦轉化率比亞馬遜高37%。

更致命的是支付鏈路的斷裂。印度國家支付公司（NPCI）已實現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，用戶點擊后需跳轉至APP結算，僅這一步就導致30%的流量流失。德里消費者卡維塔的體驗頗具代表性：“用AI問‘適合孩子的生日蛋糕’，Flipkart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“全球模板的拙劣復制”。其核心功能包括自動化商品 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的真實痛點。班加羅爾手工地毯賣家拉吉夫吐槽：“AI生成的英文標題很精美，但我們需要的是印地語、泰米爾語的方言版本，而且工具不會標注‘手工制作’‘非遺認證’這些本地消費者最在意的標簽”。

對比之下，Flipkart的AI工具更像“本土定制款”。針對印度農村賣家的網絡帶寬問題，它推出“低像素圖片智能優化”功能，模糊的商品照片經AI處理后可達到平臺高清標準；針對宗教節日密集的特點，開發“節日需求預測系統”，幫賣家提前備貨。數據顯示，使用Flipkart AI工具的中小賣家，庫存周轉效率提升45%，而亞馬遜工具的使用者這一指標僅提升12%。

亞馬遜的AI“賦能”甚至暗藏陷阱。其“智能定價系統”直接套用歐美算法，未考慮印度的區域消費差異，導致北方邦的賣家將冬季羽絨服定價過高，而南方喀拉拉邦的夏裝定價過低。更有賣家反映，因拒絕使用亞馬遜的付費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，更像逼迫我們付費的枷鎖”。

亞馬遜在印度的AI技術，還存在“虛假繁榮”的隱患。2025年初曝光的消息顯示，其號稱“AI驅動”的無人生鮮超市，背后竟是1000人規模的印度團隊通過遠程視頻監控，人工識別顧客購買商品。這一“AI=Anonymous Indians”的荒誕案例，揭開了亞馬遜印度AI的真實底色——核心技術依賴外包，自主研發能力薄弱。

AWS印度團隊的表現同樣堪憂。內部泄露的報告顯示，近12個月內，印度外包團隊交付的AI項目Bug率是歐美團隊的4.6倍，信息泄露率高達17%，客戶投訴量排名全球第一。歐盟《AI數據供應鏈審查指令》實施后，亞馬遜印度的AI數據標注業務因“流程不透明、人員無資質”，失去了多個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，并非技術能力不足，而是其全球戰略與印度本土環境的三重沖突。從數據主權到人才結構，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《數字個人數據保護法案》的實施，給亞馬遜的AI發展套上了最緊的枷鎖。法案要求所有“關鍵個人數據”必須在印度境內存儲和處理，政府有權查看平臺的AI算法和源代碼，且需在72小時內響應數據調取需求。這直接沖擊了亞馬遜的全球數據邏輯——其AI模型訓練依賴全球用戶數據的交叉分析，而印度的數據本地化要求，使其無法將本土數據與全球資源聯動。

為應對合規要求，亞馬遜不得不將印度用戶數據轉移至本地服務器，但這一過程不僅耗費了15億美元的技術改造成本，還導致AI模型的訓練效率大幅下降。其多語言大語言模型的訓練數據僅能局限于印度本土，無法借鑒亞馬遜在其他多語言市場的經驗，導致模型對印度方言的識別準確率僅為68%，而Flipkart的本土模型準確率已達92%。

數據安全問題進一步加劇困境。2025年6月，印度執法局以“數據跨境傳輸違規”為由，對亞馬遜印度展開調查，雖最終以整改告終，但也讓其AI研發變得束手束腳。反觀Flipkart，憑借“本土數據存儲+政府合作備案”的優勢，在數據合規上一路綠燈，甚至獲得印度AI mission的官方數據支持。

亞馬遜在印度的AI團隊，陷入“數量龐大但質量低下”的怪圈。其在印度的AI從業人員超2萬人，但其中80%集中在數據標注、基礎代碼編寫等外包崗位，核心算法研發人員不足500人，且多為外籍專家，對本土市場缺乏理解。這種“外包依賴癥”導致其AI技術難以落地。

印度外包產業的弊端在亞馬遜團隊身上集中爆發。為控制成本，亞馬遜將大量AI項目層層外包，形成“黑箱式測試流程”，既無法保證質量，又難以追溯責任。2025年歐盟的審查中，亞馬遜印度的AI數據標注流程因“人員資質不明”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。它與印度理工學院、班加羅爾大學合作建立AI實驗室，定向培養本土算法人才，核心研發團隊中印度籍專家占比達90%。這些人才更懂印度的語言習慣、消費心理，其開發的“宗教節日消費預測模型”，能精準預判排燈節、灑紅節的商品需求峰值，而亞馬遜的通用模型多次出現預測失誤，導致庫存積壓。

亞馬遜的全球戰略，讓印度團隊失去了AI創新的決策權。其印度AI業務的核心方向、技術標準都由美國總部制定，本地團隊僅負責執行。這種“總部指揮棒”模式，導致其無法快速響應印度市場的變化。

最典型的案例是多語言AI的研發。印度有22種官方語言，方言更是多達上千種，消費者迫切需要方言版的AI服務。Flipkart在2024年就推出支持10種主要方言的AI客服，而亞馬遜印度團隊早在2023年就提交了相關需求，但總部以“全球統一化”為由遲遲未批準，直到2025年才推出印地語版本，錯失市場先機。

決策流程的冗長進一步加劇滯后。印度團隊提出的“針對農村用戶的低帶寬AI工具”需求，需經過區域經理、亞太區總部、美國總部三重審批，整個流程耗時6個月。等工具開發完成時，Flipkart的同類產品已占據80%的農村市場。

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，用“政策適配+需求深耕+技術自主”的組合拳，在AI賽道實現反超，其成功法則恰恰是亞馬遜的短板。

Flipkart將AI戰略與印度政府的“國家AI使命”深度綁定，實現了“政策紅利最大化”。它不僅嚴格遵守數據本地化要求，還主動向政府開放部分AI算法接口，協助打造“印度數字公共基礎設施”。作為回報，其獲得了政府的AI教育資源支持，可在公立學校推廣電商AI應用，同時優先獲取公共消費數據。

在《電子商務政策草案》的落地過程中，Flipkart積極參與政策討論，提出“可解釋AI”的行業標準建議，贏得監管層信任。而亞馬遜則以“商業機密”為由抵制算法公開，與政府關系緊張。這種差異直接體現在資源獲取上——Flipkart獲得政府補貼的AI研發資金，而亞馬遜的相關申請多次被駁回。

Flipkart的AI研發完全以本土場景為導向，打造出一系列“亞馬遜無法復制”的功能。針對印度家庭共同購物的習慣，開發“家庭共享購物清單”AI功能，支持多人實時編輯；針對農村用戶的支付顧慮，推出“AI價格透明度工具”，自動對比不同平臺價格并標注隱藏費用。

其“生成式引擎優化”（GEO）策略更是精準命中痛點。AI不僅能為賣家生成多語言商品描述，還能根據區域消費特點調整內容——為北方賣家突出“保暖”“耐用”，為南方賣家強調“透氣”“防濕”。數據顯示，使用該工具的賣家，商品轉化率平均提升41%，遠超亞馬遜的18%。

Flipkart放棄對海外技術的依賴，構建“本土研發+生態合作”的技術體系。它與印度本土AI初創公司Anthropic India合作，共同開發電商專用大語言模型；投資本地數據標注平臺，確保數據處理的合規性與精準度。

這種自主體系讓其技術迭代速度遠超亞馬遜。2025年推出的“AI全鏈路交易系統”，實現從需求提問到支付完成的15秒閉環，而亞馬遜同類功能仍在測試中。更重要的是，Flipkart的AI技術成本僅為亞馬遜的60%，因為本土合作降低了研發與運營費用。

AI時代的“本土勝利學”

亞馬遜在印度的AI困局，為全球科技巨頭敲響了警鐘。在新興市場的AI競爭中，資本與全球技術優勢已不再是決勝關鍵，本土化能力才是核心壁壘。Flipkart的逆襲，揭示了AI時代“本土勝利學”的三大法則。

在印度、印尼等政策監管嚴格的市場，AI技術必須“戴著鐐銬跳舞”。企業需要將合規思維融入技術研發的起點，而非事后補救。Flipkart的成功證明，與政府建立“協同共贏”的關系，不僅能規避風險，還能獲得稀缺資源支持。亞馬遜的教訓則在于，試圖用全球技術標準對抗本土政策，最終只會陷入被動。

對跨國企業而言，建立“本地合規團隊+政策預判機制”至關重要。提前參與政策討論，將本土需求融入政策建議，才能在監管框架內實現技術創新。

AI的價值不在于技術的先進程度，而在于解決本土問題的能力。亞馬遜的AI工具雖技術成熟，但因脫離印度賣家與消費者的真實需求，淪為“無用的先進”；Flipkart的工具看似簡單，卻精準命中痛點，實現商業價值的最大化。

這要求企業建立“本土用戶洞察體系”，通過線下調研、商家訪談、數據挖掘等方式，精準捕捉需求。例如，針對印度農村的低帶寬問題，開發輕量級AI工具；針對多語言環境，優先攻克方言識別技術。

AI技術的本土化落地，最終依賴本土人才的支撐。亞馬遜依賴外籍專家與外包團隊，導致技術與市場脫節；Flipkart通過校企合作培養本土人才，構建了“技術-市場”的無縫銜接。數據顯示，本土人才占比超80%的AI團隊，在新興市場的成功概率是其他團隊的3倍。

跨國企業需要改變“總部主導”的人才策略，賦予本土團隊更大的研發自主權，同時通過股權激勵、職業發展通道等方式，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的資本，但關鍵在于能否打破全球戰略的桎梏，真正擁抱本土化。

亞馬遜亟需調整組織架構，賦予印度團隊AI研發的決策權，減少總部審批流程。同時應聚焦核心痛點，優先解決多語言AI、支付鏈路閉環、農村工具適配等問題。例如，可收購印度本土AI初創公司，快速獲取方言識別技術與本土人才。

在商家端，應重構AI工具包，增加“節日需求預測”“區域定價優化”等本土功能，并降低使用成本。針對中小賣家的“AI鴻溝”，推出免費的基礎優化工具，積累用戶數據后再推出付費增值服務。

亞馬遜需要將AI戰略與印度的“數字印度”“印度制造”等國家戰略深度綁定。擴大與本土高校、科研機構的合作，建立AI人才培養體系；開放AWS印度的部分算力資源，支持本土初創企業發展，構建“共生生態”。

更重要的是，要改變“技術輸出者”的心態，成為“本土創新參與者”。例如，參與印度AI標準的制定，與政府合作推動AI在農業、教育等領域的應用，用技術貢獻贏得政策信任。

結語

亞馬遜在印度的AI困局，本質上是“全球標準化”與“本土個性化”的沖突。在AI技術日益普及的今天，跨國企業的核心競爭力已從“技術壟斷”轉向“本土適配能力”。Flipkart的逆襲證明，哪怕技術起點更低，只要精準把握本土需求、深度適配政策環境、構建本土人才體系，就能實現彎道超車。

350億美元的投資，是亞馬遜的“救贖機會”，但前提是它必須放下全球巨頭的傲慢，真正傾聽印度市場的聲音。AI的戰場從來不是技術參數的比拼，而是對用戶需求的理解與響應速度的較量。對所有跨國企業而言，亞馬遜的教訓都值得深思：在新興市場，本土化不是選擇題，而是生存題——尤其是在AI時代。

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