價值3000億美元的印度外包產業，能否在AI浪潮下生存？

2026年03月18日上午09:00

過去幾週，印度科技股出現前所未見的拋售潮，原因是擔憂人工智能（AI）將顛覆支撐該國3000億美元（2230億英鎊）後勤產業的傳統外包模式。

這波拋售，作為全球傳統軟體和IT類股調整的一部分，出現在近期地緣政治不確定性引發市場緊張之前，這對印度而言格外重大。

在過去30多年裡，印度的軟體產業創造了數百萬白領工作，催生出一個由高度企圖心和強大購買力推動的新中產階級。這進一步在過去30年裡帶動了班加羅爾、海得拉巴和古爾岡等一線城市中，對公寓、汽車和餐廳的需求。

由該國十大軟體公司組成的「印度資訊科技指數」（Nifty IT index）今年下跌約20%，蒸發數百億美元的投資人資金。

拋售始於2月初，當時Anthropic的Claude代理模型發佈了一套新工具，並宣稱其能將關鍵的法律、合規與資料流程自動化，直接打擊以人力為中心的產業商業模式核心。

此後恐慌進一步加劇，因為越來越多創辦人警告IT服務將在2030年前消失。有些公司執行長甚至警告，人工智能可能消除50%初階白領工作。

在這股不安氛圍中，印度的IT巨頭試圖平息緊張情緒，稱這些擔憂被誇大了。他們說人工智能將創造新機會，雖然毫無疑問，它將結構性地改變過去的工作方式。

全球投行富瑞（Jefferies）在一份說明中表示：「客戶合作的性質可能會從根本上轉向諮詢和實施，而應用管理服務（佔收入的22%至45%）的收入將大幅下降。」

簡單來說，這意味著印度IT公司過去向銀行或石油公司等客戶收取的軟體維運、漏洞修復與更新處理費用將縮減，而重心將轉向更具價值但不那麼固定的顧問工作。

富瑞集團表示，這將從根本上影響收入成長和勞工需求。該機構預測，IT公司最糟的情境可能是在未來五年收入成長減少3%，並在2031年後完全停滯。

但並非所有看法都那麽悲觀。

摩根大通（JPMorgan Chase）稱IT公司是「科技界的水管工」，並表示雖然人工智能將加速複雜任務並撰寫更多軟體程式碼，但認為假設AI能提供與軟體公司相同程度的客製化是「過於簡化」。

摩根大通預測，未來將會看到更多「AI工具公司與IT服務公司之間的合作，創造多個全新的工作領域」，而不是由AI完全取代IT。

印度第二大資訊科技企業印孚瑟斯（Infosys）的執行長薩里爾·帕里克（Salil Parekh）支持這樣的論述，他稱人工智慧為像印孚瑟斯這樣的公司拓展了機遇，因為它們最有能力透過部署智慧工具來幫助客戶實現傳統系統的現代化。

根據印孚瑟斯的說法，生成式AI可能會取代9200萬個職位，例如前端開發者和軟體測試員，但會創造約1.7億個新職位，包括資料標註員、AI工程師與AI領導人員。

這似乎已成為分析師之間逐漸形成的共識。

滙豐銀行（HSBC）在最近一份名為《軟體將吃掉AI》（Software Will Eat AI）的報告中指出，軟體公司將成為「AI在全球最大企業中擴散的主要機制」，並認為IT服務公司將實際推動企業內部AI的導入。

該報告指出，大型AI系統「本質上存在缺陷」，不適合替換企業使用的主要軟體平台，即便它們可能適用於影像生成等應用。

「企業級軟體經過數十年的演化，幾乎已經無誤且具備高度吞吐量和可靠性。這些關鍵與私有的智慧財產權並不能在公共網絡上進行訓練，」滙豐銀行表示，人工智能在設計最困難且最重要的軟體架構方面，仍遠落後於IT公司。

儘管如此，IT公司仍難以在這場世代技術變革中全身而退。

摩根大通表示，其精確影響難以量化，但這股衝擊已在產業內以不同方式擴散。

根據印度軟體業遊說組織印度軟體和服務公司全國協會（NASSCOM）的說法，產業已開始迎接這些變化，而2025年是關鍵轉折點，因為科技產業已從AI試驗轉向真正的部署階段。

然而，2025年的AI專案收入僅約100億美元（在3150億美元產業總收入中占極小比例）。而該產業今年的整體收入可能僅溫和成長6%，與高速成長年代的雙位數漲幅相去甚遠。

同時，招聘預期將保持低迷，2026年的員工淨增長率預估僅為2.3%。

印度軟體和服務公司全國協會表示，得益於AI，IT公司向客戶收費的方式也正快速改變，從傳統的工時計費轉向更注重成果的模式。

短期內，痛苦顯然無可避免。

來自努瓦瑪機構權益（Nuvama Institutional Equities）的分析師指出，IT公司的收入將會先下降，而AI的效益要到中期才會顯現。

此外，超越技術問題，即便印度的關稅不確定性已經緩解，美國這個印度IT最大市場的簽證限制卻提高了。

根據穆迪分析（Moody’s Analytics）的估計，新的簽證費用將使印度頂尖IT公司的營運開支增加約1億至2.5億美元，相當於其收入的約1%。

這只會為這個關鍵產業增添更多逆風——該產業占印度服務出口總額約80%。

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