印度“世界大脑”梦，要凉了？

文｜陆弃

美国当地时间10月7日，彭博社报道指出，人工智能正在改变印度全球能力中心的招聘格局。过去由大量初级员工承担的核对账目、检查贷款文件、编写基础代码、开具发票等工作，正加速被自动化，跨国企业在印度的科技、金融和数据中心并没有出现大规模裁员，却已经开始减少初级岗位招聘、提高技能门槛。对于印度而言，这并不是一个普通的就业变化，因为GCC被寄予了从“世界后勤办公室”走向“世界大脑”的厚望。

印度约有2100多家GCC，相关产业上一财年收入约1000亿美元，约240万人在GCC工作。高盛、摩根大通等国际金融机构在印度拥有庞大的技术和业务团队，这些中心过去不断吸纳大学毕业生，把大量标准化、流程化工作交给年轻员工完成。如今AI首先改变的，恰恰就是这条原本非常成熟的人才输送链。问题的关键并不是“AI会不会取代印度人”，而是AI正在改变印度最熟悉的那条经济上升路径。

过去，印度的信息技术产业能够持续扩大，一个重要原因就在于拥有数量庞大的英语人才和年轻劳动力。企业可以把大量基础编码、数据处理、财务审核、客户支持等工作放到印度，再通过规模化招聘降低成本。年轻人进入企业后，从初级岗位开始积累经验，几年之后逐渐承担更复杂的工作。这个过程既是企业的人才培养机制，也是印度中产阶层不断扩大的重要通道。AI却正在从最底层切入这一体系。

如果过去需要50名工程师耗时一年完成的项目，如今借助AI只需要4至10个人在约四周内交付，那么企业当然没有动力继续维持原有的人力规模。机器承担重复性工作，少数具备更高技能的人负责设计、监督和管理，企业的效率提高了，但一个问题随之出现：那些原本负责“第一步”的年轻人，今后从哪里获得第一段工作经验？这正是印度现在最棘手的矛盾。

AI并没有立即造成大规模失业，至少从目前公开信息看，GCC仍在扩张，企业也在招聘AI工程师、机器学习、云计算、网络安全以及AI工作流程管理人才。花旗今年在印度仍然净招聘约2000人，并招收500名学徒。真正发生变化的是岗位结构：企业不再愿意用大量初级员工完成可以被自动化的任务，而更愿意直接寻找能够驾驭AI、理解业务并解决复杂问题的人。这实际上提高了就业市场的“起步高度”。

一个大学毕业生过去可能凭借计算机专业、商科学位和基本技能获得第一份工作，在企业内部慢慢学习；现在企业希望他在进入公司之前，就已经具备AI工具应用、数据分析、业务理解甚至跨领域协作能力。经验原本应该在工作中获得，如今却越来越被当成求职前提。这就是所谓“经验悖论”：没有第一份工作，就无法积累经验；没有经验，又越来越难获得第一份工作。

印度年轻人面对的压力并非完全由AI造成。阿齐姆·普莱姆基大学的研究显示，截至2023年的20年间，印度每年约有500万学生毕业，其中约280万人找到工作，青年失业率达到9.9%，约为全国平均水平的三倍。换句话说，印度本来就存在规模庞大的青年就业压力，而AI只是把原有矛盾更加集中地暴露出来。

传统IT外包行业的变化更具有警示意义。印孚瑟斯终止了数百名培训生合同，塔塔咨询服务宣布全球裁员1.2万人，而且这些企业在本财年前九个月合计净增员工仅17人。过去依靠大规模校园招聘吸收年轻人的模式正在减弱。对于印度这样每年产生大量大学毕业生的国家而言，这种变化的影响显然超出了几个企业的经营层面。

更深一层的问题在于，印度所谓“世界大脑”的逻辑，本身就建立在人才规模和成本优势之上。如果未来跨国公司在印度设立GCC，不再需要大量初级劳动力，而只需要少数高级工程师、AI专家和业务管理人才，那么印度吸引跨国公司的竞争优势就会发生变化。

这并不意味着GCC会衰落。恰恰相反，AI可能让印度GCC承担更多高附加值工作。过去印度承接的是企业后台，现在可能逐渐参与产品研发、AI应用、风险管理、战略分析和全球业务决策。真正的问题在于，印度能不能完成这次人才结构升级。

如果教育体系能够快速调整，让更多学生掌握AI、工程、半导体、机器人、云计算等技能，同时让企业承担更多再培训责任，那么AI可能成为印度产业升级的加速器。反过来，如果高校继续大规模培养与市场需求脱节的人才，而企业又不断减少初级岗位，那么印度可能出现一种很特殊的局面：高技能岗位继续增加，大学毕业生却越来越难进入这个体系。

这也是印度“世界大脑”梦想真正面临的考验。一个真正的大脑，不可能只拥有少数高度专业化的人才，还必须有一套能够不断培养新人、吸收新人、让新人逐步成长起来的制度。若入口越来越窄，最终就可能出现人才金字塔上层扩张、底层却不断收缩的结构性问题。