「我们曾用10万行代码把世界搬到印度，如今一行prompt就把它搬走了」，这是班加罗尔凌晨三点的咖啡馆留言墙上的话。
凌晨四点，巴拉特完成了最后一次Scrumcall，屏幕那头的美国客户没多说话，就发来一句「AIagent已接管release，感谢多年合作」，他关掉电脑，看见窗外IT园区的霓虹，仿佛一艘正在调整航向的大轮船灯光仍旧，仅仅变换了航线。
这并不是电影，印度规模最大的服务商，TCS宣布到2026年计划裁掉1.2万人，这占到全员的2%，而它却把真实的恐惧放大了10倍，因为大家都明白，2%仅仅是AI所写下的第一行HelloWorld罢了。
“人力套利”神话的转向
在过去的30年当中，印度的IT，行业凭借着「时差+英语+人力成本优势」把全球的维护、测试、升级打造成了流水线模式。客户支付了100美元，印度花25美元就解决了，差价就是国内生产总值。
大模型竟把这套模型彻底打败，同样是编写一段电商结算模块的代码，GPT-4o在10秒钟内编出的代码，比有两年经验的新手写的更具易读性，DeepSeek-R1将成本降到每千token0.3美元，比班加罗尔的一杯拿铁还便宜。
更关键的是，合规这一优势也已失守，开源协议如同免费签证，谁都能fork一份直接上路，当印度工程师，还在Jira中填写任务时，美国程序员，早已借助Copilot将原型跑通，时差不再构成护城河，反而成了新航线的起点。
开源一声炮响，给中国递了船票
DeepSeek显现的那一天，印度知乎版Quora热榜的第一名为：为什么又是中国，高赞的回应相当扎心：「我们把工程师培育成‘懂英语的程序员’，而他们把工程师造就成‘能书写芯片领域优美文字的诗人’」。
虽说话语有一些粗糙但道理还挺正确的，中国AI的迭代飞轮，是「场景→数据→模型→场景」，印度外包的飞轮，则是「简历→面试→工单→简历」，当模型开始自己编写代码的时候，那边连轮子都已经被更新了。
被“优化”的，不只是岗位
孟买女程序员，阿努帕玛收到裁员邮件的那一天，她父亲，正打算把家里最后一块金镯子拿去换成钱，是为了给弟弟交工程学院的学费，她跟我讲：「以前我们说‘学IT就是买保险’，现在保险自己也改变方向」。
印度家庭对IT行业的信赖，如同恒河之水般深厚买房、办婚礼、子女留学，这些人生大事都被写进了「SupportEngineer」的职位描述里。AI技术的兴起让这条产业链全面升级，消费模式、教育路径、房地产走向也随之改变，有咨询机构预测，到2030年，印度IT外包收入或将缩减18%，这一数字相当于整个旁遮普邦的GDP转向新经济轨道。
“代码诗学”与“咖喱披萨”
但故事还有B面，班加罗尔郊区，有一家30人的初创公司，正借助AI把梵文古籍转化为可搜索的知识图谱，仅用三天便完成了过去牛津大学团队耗时三个月才完成的标注，海得拉巴的两位辍学之人，运用本地语对Llama-3进行微调，使得村头小卖部的老板娘，通过语音就可以生成库存表。
他们不再销售人头，而是销售知识蒸馏把大模型打造成为适配印度方言、本地规则以及小额支付的小模型。就像把咖喱放进披萨里，看起来好像不太协调，可是却能够开启崭新的味蕾体验。
下一站，人力与模型的“混合云”
TCS内部流出的PPT当中，存在一张未来架构图，70%的项目由AI来生成，20%由提示词工程师去调整优化，10%留给客户情绪安抚，打个比方说，缩编不是最终的目标，是要对岗位进行重新组合。
英语客服将会变为AI方言配音，测试工程师演变成幻觉猎手，专门去寻找模型乱说的漏洞，效率最低的螺丝钉被更新换代，剩下的人不要学着和模型一起跳探戈。
写给还在加班的你
不要急着去关注印度，这场景好像一面被AI擦拭过的镜子，当成本优势被算法拉平，我们依靠什么留在竞争的牌局里面。答案或许不在于写出更多代码，而在于获得更深层的客户，在凌晨两点的焦虑心情，理解数据背后那个既想节省开支又渴望浪漫的真实个体，理解技术最终要体现在一张充满人情味的工资单上。
AI能够编写函数，却无法写出让母亲放心的注释，能对算法进行优化，却没办法优化期望孩子能生活得更好的渴望，那些存在于ifelse之外的空隙，才是人类最后的工作岗位所在之处。
留给未写完的代码
TCS大楼的灯依次熄灭，好像内存正在重新分配似的，在电梯中，转身的巴拉特把员工卡往兜里一放，忽然就记起他父亲送他来班加罗尔时说的话，「电脑不会背叛人，除非人先背叛自己」。
他抬起头看向天花板上的监控，那同样是AI在值守着「要是明天不用编写代码，我该去创作些什么？镜头就停在这里，没有答案。因为故事才刚刚开始，而真正的编写需要我们自己一步步去完成。
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参考信源：
《业务调整、AI广泛应用，印度IT业“无声裁员”冲击数万岗位》，新浪财经
《印度IT产业面临重大转折》，新华网《环球》杂志专栏
《当AI 敲响“金饭碗” 的警钟：印度IT 行业裁员潮背后的技术转型》，网易
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