黄仁勋曾提出，人工智能产业存在五层核心价值体系，而在这一关键格局中，印度尚未在任何一层形成有效存在感，全球 AI 产业的主导权正被少数国家和地区牢牢掌控。

第一层是能源层。超大规模 AI 园区的电力需求高达 1-2 吉瓦，相当于一栋建筑就需要一座中型核电站供电。去年中国新增的电力装机容量，几乎等同于印度全国现有电网总规模，稳定且充足的能源供给，为 AI 发展筑牢了基础，而印度电网负荷紧张、工业用电成本高且供应不稳定，难以实现全天候稳定清洁供电，先天缺乏支撑 AI 产业的能源底气。

第二层为芯片层，作为 AI 的 “硅基大脑”，核心环节几乎被海外垄断。GPU 设计由美国英伟达、AMD、博通主导，先进制程芯片则依靠中国台湾地区台积电生产；GPU 配套的高带宽内存 HBM，韩国占据全球 90% 份额；制造高端芯片的光刻机被荷兰 ASML 独家垄断，硅片与光刻胶则高度依赖日本。印度不仅没有先进芯片制造厂，与中国台湾合作的 28 纳米制程也比 AI 专用芯片落后近十年，本土芯片设计人才大多为美国企业效力，产业价值尽数流向美国。

第三层是 AI 基础设施层，涵盖数据中心及配套体系。超大规模云计算市场被美国亚马逊、微软、谷歌，以及中国阿里、腾讯占据；服务器、AI 机柜散热等核心设备由美国、法国企业主导，铜、铌、稀土等关键原材料也集中在少数国家。印度企业仅能承建数据中心建筑、生产通用电力制冷设备，没有自主超算云平台，本土 AI 初创企业只能依赖美国云服务，核心基础设施完全受制于人。

第四层是大模型层，前沿闭源模型均出自美国企业，开源领域则以中国多款大模型为代表。印度虽推出本土大模型项目，团队具备一定实力，但技术水平与行业前沿差距悬殊，难以形成竞争力。

第五层是应用层，主流 AI 应用几乎被美国包揽，中国应用生态也在快速崛起。印度部分软件企业虽有成熟业务，但其 AI 功能仅是对美国大模型的浅层封装，缺乏自主智能体平台，而智能体正是 AI 产业实现爆发增长的核心动力。

这一格局源于印度数十年的产业选择。印度押注服务外包产业，培育出市值数千亿美元的出口巨头，收获了短期经济收益，但服务业仅漂浮在产业顶层，并未掌控任何一层核心价值链。

对比之下，中国在 AI 五层价值中全面布局，持续投入海量资金支持产业发展，与印度仅 10 亿美元规模的 AI 计划形成天壤之别。这并非简单的差距，而是从根本上决定了全球 AI 产业的竞争格局，也让印度在人工智能时代面临着难以追赶的结构性困境。