据报道，微软关闭了位于上海张江高科技园区的人工智能和物联网实验室。这表明这家美国科技巨头正在进一步撤离中国市场。
近日有媒体探访时看到，这个实验室已经没人在使用了，里面漆黑一片。其 logo 被拆除掉了，办公设备也都被清空了。附近的工作人员称，这个实验室或许是在 1 月或者 2 月的时候关闭的。
雷峰网报道称，该实验室起初是由张江和微软一起出资创建的。在合同临近到期不久前，微软方面表明不愿意再提供资金。直到近期，有传言说双方的合作已经结束，并且关闭了实验室。
张江高科技园区曾被称为“中国硅谷”，众多国内外半导体和人工智能公司如地平线、大疆、英飞凌、云从科技、赢科等纷纷在此入驻。2019 年，张江集团与一批国内外顶尖科技公司携手，成立了多个实验室，其中就有微软 - 张江实验室。
其占地面积约 2800 平方米微软总部位于华盛顿州雷德蒙德。它在美国的西雅图设有实验室，在美国的旧金山设有实验室，在美国的密尔沃基设有实验室。同时，在德国慕尼黑设有实验室，在乌拉圭蒙得维的亚设有实验室，在日本神户也设有实验室。
2019 年，浦东政府在新闻稿里说：“这个实验室能够助力相关企业的专业人士达成多领域的融合。同时，还能让他们充分运用微软和张江的科研资源。”
2021 年，该实验室入选浦东新区大企业开放创新中心计划。这是首批入选项目之一。该计划是政府主导的举措。此举措旨在提升本地创新生态系统并吸引投资。同期入选的还有百度飞桨人工智能产业赋能中心等项目。
去年 6 月实验室庆祝成立五周年时，微软实验室已经有了一定的成果。它累积赋能了 258 个项目，其中有 239 家企业。在这些企业中，近百家是浦东和张江地区的企业。有 50 余家企业获得了超 94 亿元的社会资本投资。累计取得了 139 项技术赋能成果，还培育了近 10000 人。
据悉，微软实验室在去年 4 月推出了一个计划，名为 Embodied AI 联合创新计划。该计划为有具身智能创新需求的企业提供全方位支持，包括免费的 AI 技术、云技术和硬件技术等。同时，此计划进一步拓宽了具身智能的定义范围。
微软实验室的张元表示，他们实验室能够协助客户加快技术向产品的转化进程。例如，在开发冲刺阶段与客户展开合作，能够把原本需要一个月才能达成的目标，在 1 到 2 周内完成。当时，擎朗智能与该实验室一同开发的基于 GPT 的具身智能实验平台，在微软实验室五周年庆典上正式对外展示。
微软实验室除了在进行全球实验室的常规技术赋能项目之外，还在持续打造具有中国本土创新特色的赋能。这家实验室的关闭体现了这家美国科技巨头在对华业务方面的整体收缩。
去年 5 月，微软给 700 到 800 名在中国的 AI 员工提供了调动方案，让他们可以选择去美国、澳大利亚和爱尔兰等海外地区从事人工智能领域的工作。当时，微软在北京、上海和苏州都设有办公室，不过已经全面停止了在中国的招聘工作。
据新浪报道，在 AI 研究领域，微软对中国实施了一定程度的“隔离”。北京的微软亚洲研究院员工无法提前体验到 OpenAI 某些产品的测试版，并且也无法触及量子计算、人脸识别、合成媒体等尖端技术的核心部分。
重要的部门搬走之后，不重要的部门将会被裁撤掉，而 AI 有关部门的中国区也就能够被关闭了。当时有内部人士做出了这样的表示。另外，微软在去年还把在中国大陆所有获得授权的实体店都给关闭了。
微软未公开披露在中国的营收数据。公司总裁布拉德·史密斯在一次国会听证会上称，中国市场在其全球营收中所占比例约为 1.5%。
印度成“平替”？
退出中国市场后，印度成为很多公司的重要目标。
微软在 1 月宣布了一项投资。这项投资为 30 亿美元。投资的目的是扩展印度的 Azure 云计算和 AI 算力。这是微软在印度史上的最大单笔投资。资金将被用于开发可扩展的 AI 计算生态系统。资金也将用于支持本土初创企业。资金还将用于支持研究社区。并且计划到 2030 年培训 1000 万印度 AI 人才。这些投资推动了中小城市的创业活动。
微软称，该公司目前在印度有三个数据中心集群。第四个数据中心集群正在建设当中。并且，微软还与印度企业集团 Reliance Industries 旗下的电信公司 Jio 合作建设数据中心。
印度还是 OpenAI 的第二大市场。
今年 2 月，奥特曼与印度信息技术部长 Ashwini Vaishnaw 有过会面。他们一同讨论了为印度打造低成本 AI 生态系统的相关计划。两人针对印度“构建整个 AI 堆栈——GPU、模型和应用”的这一战略展开了“超级酷的讨论”。并且，Vaishnaw 表明 OpenAI 愿意在三个方面展开合作。
奥特曼表示，他认为印度应当去做这些事情。印度应当成为 AI 革命的领导者之一。这与去年他所持的观点相反，去年他曾质疑该国能否凭借 1000 万美元的预算在 AI 领域建立一个实质性模型。
2023 年 6 月，在印度的一场活动中，奥特曼被问到“能否用 1000 万美元预算做出有竞争力的大模型”。奥特曼断言，想在训练基础模型上与他们竞争是完全没有希望的。奥特曼还表示，对方不该尝试，但如果非要试的话，也就只能试试。这一言论引发了印度科技界的强烈反感，被批评为“硅谷精英的傲慢”。
近日，The Information 有报道称，OpenAI 和 meta 都在努力与印度信实工业有限公司达成联盟合作。OpenAI 高管在近几个月多次与 Reliance 高管进行商讨。商讨的内容是潜在的产品和销售合作关系。OpenAI 期望 Reliance 的业务部门，像无线运营商 Jio 那样，能够销售或分销其人工智能解决方案，这些解决方案中可能包含 GPT。meta 可能会给 OpenAI 带来竞争。meta 正在寻求与 Reliance 合作，以开展新的人工智能业务。
值得一提的是，在当地时间 3 月 31 日这一天，OpenAI 宣布开展了新一轮的融资活动。此次融资金额达到了 400 亿美元，而投后估值达到了 3000 亿美元。
meta 在印度展开了大规模的投资。去年有传闻称，meta 有可能会在钦奈的 Reliance Industries 园区设立它在印度的首个数据中心。meta 的开源大模型 Llama 得到了印度企业的广泛运用。这些印度企业利用它来开发应用，并且对基于专有数据的模型进行微调。例如，Tech Mahindra 就基于 Llama 开发出了印地语大语言模型 Indus 2.0。
其他美国科技巨头在印度加大投入，比如苹果正在钦奈和泰米尔纳德邦生产顶级 iPhone 机型；红杉资本在 2021 年 2 月到 2023 年 2 月对印度投资最多，有 170 笔。然而，“蓝色巨人”IBM 对印度的这种明显“偏爱”在公司引发了公愤。
IBM 的印度裔 CEO Arvind Krishna 上任之后，关闭了中国研发中心，同时把在印度的员工规模扩充到 13 万人，这一规模远超美国总部的员工数量。近期，IBM 在美国开始了大规模裁员。现任和前任 IBM 员工都证实，美国的裁员规模比报道的要大，并且工作岗位将转移到印度。
IBM 自身的职业网站数据证实了此情况。2024 年 1 月 7 日，IBM 在印度列出的空缺职位数量为 173 个；2024 年 11 月 23 日，印度的职位空缺数量是 2946 个；近期印度出现的空缺职位数量为 3866 个。IBM 在美国的这三个时期列出的就业岗位分别是 192 个，另外一个时期是 376 个，还有一个时期是 333 个。
员工收到通知后，通常会有一段固定时间来申请其他部门的空缺职位。然而，美国存在空缺职位，并不意味着 IBM 会填补这些职位。有员工说：“我在内部要求‘调动’时，每个人都给出了同样的答复……‘我只能在印度招人’。”
一位前 IBM 员工在采访中表示，这种偏袒行为是明目张胆的。
许多被解雇的人具备丰富的云计算经验，然而最终却由几乎毫无经验的人来填补。最为令人忧虑的是，QA（质量保证）被完全外包给了印度。这使得问题几乎每天都在加剧，因为他们试图用仅仅接受了六个月培训的新员工去替换那些拥有十多年专业知识的经验丰富的质量工程师。可以预见其后果：质量会大幅下降，效率也会大幅下降。”甚至有一个内部项目提出要把来自印度的团队成员纳入进来，不管他们对该项目是否有兴趣。
会议为了适应他们的时区而被改来改去，完全不考虑当地团队的利益。IBM 员工称，他和另一位同事熬夜好几天共同开发出了一个可用的产品，然而却因强行加入一些没有贡献的人而眼睁睁地看着产品失败了。
现在，IBM 可以把总部迁往印度，因为它对美国已不再是优先考虑的对象。这家公司已经清楚地表明了其重点所在，那就是以牺牲经验丰富的员工、高质量的工作以及整体绩效为代价。IBM 的员工这样吐槽道。
印度 AI 发展之争
印度是生成式 AI 的主要用户，然而在很多方面它落后于美国和中国。在 2010 年至 2022 年间，中国占全球人工智能专利总量的 60%，美国占 20%，而印度获得的专利不到 0.5%。并且，印度政府资助的人工智能项目价值仅有 10 亿美元。
DeepSeek 和阿里 Qwen 获得成功，这表明模型研发的固定成本能够降低。对于那些希望参与这场竞争的国家而言，由于受到诸如 GPU 资源、从零开始研发基础模型所需的数据以及资金等问题的限制，这是一个极为积极的信号。
印度内部正在进行一场辩论，一方面是从零开始研发基础模型，另一方面是依赖现有的开源大模型并在其上构建封装层。
Infosys 的联合创始人 Nandan Nilekani 曾表明，印度不该把精力集中在构建大模型上。而 AI 行业里的其他一些人，像 Perplexity AI 的创始人 Aravind Srinivas，他们公开宣称 Nilekani 所说的印度无需构建自身 AI 模型的这番话“是不正确的”。
Srinivas 在 X 平台的帖子中称，Nilekani 错误地促使印度人不去重视模型训练技能，而仅仅将精力集中在现有模型之上构建封装层。然而，这两者实际上都是不可或缺的。谈到 DeepSeek 取得的突破时，Srinivas 在另一篇帖子里补充说：我期望印度能够改变立场，不能仅仅只是重用开源模型，而是要努力增强自身训练模型的能力，让其不但适用于印度语言，还能在所有的指标上拥有全球竞争力。
DeepSeek 的成功证明了人工智能模型能够在更旧且更便宜的芯片上建立，这让印度可以获得一些安慰。然而，主要问题在于缺乏来自行业和政府的耐心以及长期资本。AI 咨询公司创始人 Jaspreet Bindra 表示。
然而，尽管存在诸多问题，印度在人才方面的表现依然十分突出：全球有 15%的 AI 从业者来自印度。然而，斯坦福大学的 AI 人才移民研究表明，越来越多的人选择离开这个国家。
班加罗尔的外包行业规模达到 2000 亿美元，并且拥有数百万程序员。理想状况下，它本应成为印度人工智能雄心的前沿阵地。然而，IT 公司从未真正把重点从廉价的服务工作转移到开发基础消费者人工智能技术方面。
很多印度人觉得，在未来几年内，印度没办法生产出类似 DeepSeek 的产品，其机会大多在于基于开源项目来进行构建以及整合应用。
参考链接：
印度将会成为下一个硅谷。印度在科技领域有着巨大的潜力和机遇。印度拥有丰富的人才资源和创新精神。印度的科技产业正在迅速发展。印度的科技企业在全球范围内崭露头角。印度的科技生态系统正在不断完善。印度政府也在积极推动科技发展。这些因素都表明印度有可能成为下一个硅谷。
本文源自微信公众号“AI 前线”，作者是褚杏娟，36 氪获得授权后进行了发布。
