全球排得上號的科技公司,高層有印度人的概率特別高。
微軟,谷歌,IBM,Adobe,清一色都是,很多人納悶了憑什么是他們?
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其實這背后的原因真不少,第一條就是人家那邊篩選人才的方式太狠了,總聽說印度理工學院(IIT),覺得是個好學校,但真實的入學難度,聽著都覺得窒息。
每年上百萬人擠進去,能考上的不到2%,能從這種環境里殺出來的,腦子和抗壓能力都是頂級的。
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這批卷王里頭,差不多一半畢業就直接奔著歐美,等于說印度用全國的力量篩選出一批最強的人,然后直接送到了硅谷門口,這些人一落地,起點就不一樣。
而且他們特別會來事兒,懂職場里的游戲規則,跟印象里那種只知道埋頭敲代碼的工程師不一樣,印度裔的高管們普遍溝通能力特別強。
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這跟印度那個復雜的社會環境有直接關系,一個國家里,民族,語言,宗教多到數不清,從小在這種環境長大,就得學怎么跟不同的人打交道,怎么解決矛盾。這套本事帶到美國的大公司里,就成了天然的管理能力。
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他們不光活兒干得漂亮,話也說得明白,還能把團隊管得服服帖帖,很多印度理工男,除了技術學位,手里還都握著個MBA學位,這就很說明問題了。
最實際的就是他們非常抱團,硅谷的印度裔圈子,互幫互助的氛圍很濃。
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不是說搞小團體,而是一種很有效的人才內部循環,一個印度裔升上去了,就會提攜,引薦更多的同胞。
前輩給后輩搭橋鋪路,提供機會,后輩成長起來了再接著幫新人,從上世紀九十年代開始,這個圈子就越滾越大,能量也越來越強。
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有這么個圈子在,后來的人往上走,自然就順暢多了。
頂尖的人才基礎,超強的溝通管理能力,再加上一個強大的人脈網,印度裔在硅谷批量當上CEO,也就不奇怪了。
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按理說能給全世界輸送這么多頂級CEO,印度自己的科技產業也該起飛了吧?
可現實偏偏擰著來,出現了一個特別諷刺的場景,印度裔在美國管著全世界最牛的AI公司,印度本土卻連一個能跟OpenAI叫板的公司都找不到。
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這就很奇怪了,為什么自家的院子里,就是長不出好莊稼?
首先是硬件條件太差,家底太薄了,搞AI大模型,拼的就是算力,算力背后就是真金白銀的芯片和電。
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現在全印度能用來搞AI訓練的高端GPU,加起來也就兩萬塊左右,這個數字是什么概念?
美國的科技巨頭一個季度買芯片的錢,夠把全印度的這點存貨買好幾遍。
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除了芯片,還有電,數據中心是耗電大戶,得保證24小時不能斷電。
印度的電網本來就不穩定,人均用電量也很低,根本撐不起大規模的數據中心集群,沒米沒鍋再好的廚子也做不出飯。
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關鍵是人才留不住,一直在往外跑,印度理工學院辛辛苦苦培養出來的頂尖人才,轉身就成了硅谷的預備員工。
最直接的原因就是錢,同一個崗位,在美國的工資可能是印度的五到八倍,這事兒很現實。
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再加上美國那邊有最先進的技術和研究環境,對于有追求的人才來說,去哪兒發展,心里都有一桿秤。
這就成了一個死循環,本土沒好公司,所以人才都跑了,人才都跑了,本土就更難做出好公司,最后印度就成了一個給硅谷培養人才的培訓基地。
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最要命的一個問題是數據安全基本等于擺設,AI需要靠海量的數據來喂養,數據就是AI的食糧。
可在印度,這個糧倉到處都是窟窿,2023年,印度官方的醫學研究數據庫被黑,八億多人的個人健康信息和身份信息,直接被掛在網上賣。
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航空公司的乘客信息,外賣平臺的訂單記錄,也都發生過大規模泄露。
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當數據安全完全沒保障的時候,誰還敢把自己的核心業務放在這兒?這道信任的坎,比任何技術問題都難解決。
所以這么一看,硬件不行,人才留不住,數據還總丟,這幾個問題一湊,就讓印度在AI這個新牌桌上的位置非常尷尬。
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當全世界的錢都在追著芯片,算力,大模型跑的時候,印度手里能拿得出手的牌,實在是不多。
資本市場的反應最誠實,全球的投資人都在用腳投票,加速從印度撤離。
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有數據顯示,外國投資人對印度股市的持股比例,已經降到了十幾年來的最低點。幾年前,每年還有幾百億美元的外資往印度流,現在這個數字已經縮水了90%以上。
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錢往哪兒流,就說明哪兒有前途,資本不來,說明大家都不看好它在AI時代的前景。
更麻煩的是,印度過去三十年最得意的金飯碗,也就是IT服務外包現在正被AI一下一下地砸碎。
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以前印度靠著大量廉價的工程師,給全世界的公司寫代碼,做維護,賺辛苦錢。現在AI自己就能寫代碼,能測試,效率還更高,以前最核心的優勢,現在成了最先被替代的業務。
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這就形成了一個很要命的局面,印度不僅沒享受到AI技術帶來的好處,反而因為AI的出現,讓自己最根本的產業受到了巨大沖擊。
最有意思的,那些正在硅谷領導AI革命的印度裔CEO們,他們的行動也說明了一切。
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他們掌管的公司在全球瘋狂砸錢建數據中心,搶GPU,但并沒有選擇把重心放在自己的祖國。
因為他們比任何人都清楚,搞AI需要什么樣的環境,當他們選擇用公司的錢投向別處時,其實已經說明了他們對印度本土現狀的判斷。
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這些精英的個人成功越是亮眼,越顯得他們背后的那個國家,在這場新牌局里,連上桌都變得很困難。
信源
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