印度面对的，不只是“要不要发展 AI”，而是更现实的一道选择题：有限的算力、资金和人才，究竟该优先投入大型模型，还是解决本国语言、教育、医疗与公共服务中的具体问题？Akash Kapur 与 Arvind Narayanan 在 Science 提出“印度应如何对待 AI”，把技术竞赛重新放回资源配置与社会需求的框架中。
这道题的重要性在于，路线不同，受益者也可能不同。本土化 AI——针对本国语言、文化、制度和实际场景设计的系统——关系到技术是否只服务英语用户和少数高资源领域。印度已有数字公共基础设施，即身份、支付或数据交换等可供其他服务搭建的公共底座；它也提供了一条不同于单纯追逐超大模型的入口。遗憾的是，现有材料只有题名与书目信息，未披露作者的具体主张和论证，因此目前能确认的是议题本身，不能进一步判断两位作者给出了怎样的路线答案。