AI strikes the "hard-hit area," Indian IT stocks have collapsed, is India's export engine about to stall?

印度软件出口商正遭遇一场由人工智能引发的市场信心危机。周四印度 IT 股暴跌超 4% 至四个月低点，持续的 AI 颠覆担忧叠加美国强劲就业数据削弱降息预期，令这个支撑印度经济 30 年的支柱产业面临估值重估。

Nifty IT 指数周四早盘跌至四个月低点，行业龙头塔塔咨询服务公司 (TCS)、Infosys 和 HCLTech 股价均下跌 4% 至 5%。上周该板块已蒸发 225 亿美元市值，Nifty IT 指数单周跌幅达 7%，创四个多月来最大跌幅。

这场抛售因 Anthropic 推出的 Claude Cowork 智能代理插件而起。该工具旨在自动化法律、销售、营销和数据分析等任务，直击印度 IT 服务业的核心业务领域。这场恐慌与全球科技股同步：标普 500 软件与服务指数在反弹前蒸发约 8000 亿美元，创 25 年来相对大盘最差表现。

对于这个价值 2830 亿美元、建立在劳动密集型外包模式上的产业而言，AI 带来的不仅是短期波动。尽管印度刚与美国和欧盟达成贸易协议，有望支撑跨境服务出口，但政策利好难以抵御技术冲击——AI 自动化威胁压缩项目周期、减少计费工时，直接动摇这一出口引擎的根基。

AI 工具点燃市场恐慌

Anthropic 的 Claude Cowork 代理插件成为引爆市场情绪的导火索。该工具可跨法律、销售、营销和数据分析领域自动执行任务，恰好覆盖印度 IT 服务商大量承接的外包业务类型。

投资研究机构 Jefferies 警告称，"印度 IT 行业还有更多痛苦在前方"。该机构指出，Anthropic 和 Palantir 的产品展示了 AI 如何侵蚀应用服务收入，而应用服务占这些公司收入的 40% 至 70%。"企业面临增长压力，市场共识的增长预期并未充分反映这一点，估值存在下行风险，"Jefferies 表示。

券商 Motilal Oswal 给出了更具体的预测：未来四年，AI 主导的颠覆可能消除该行业 9% 至 12% 的收入。这一预估凸显出挑战的规模——即使是相对保守的损失比例，对于依赖稳定增长的 IT 服务商而言也意味着商业模式的重大调整。

劳动密集模式遭遇技术冲击

印度 IT 行业自 1990 年代以来一直是该国出口的旗舰部门，其成功建立在一个简单的逻辑上：以相对低廉的成本提供大量高技能劳动力，承接发达国家企业的软件开发和维护工作。但 AI 自动化正在挑战这一模式的核心价值主张。

"市场担心 (AI 工具) 可能取代目前外包的 IT 服务。真正的影响将如何还有待观察，"Geojit Investments 首席投资策略师 VK Vijayakumar 表示。

时机的敏感性在于，印度 IT 行业本应从地缘政治顺风中获益。与美国和欧盟达成的贸易协议预计将支持跨境服务出口，巩固印度作为可信赖技术伙伴的地位。但这些政策红利几乎无法抵御技术冲击——贸易协议或许能扩大外包工作的数量，但 AI 自动化却在压缩项目时间表、减少计费工时，直击支撑印度 IT 繁荣数十年的劳动密集型模式。

法国兴业银行数据显示，全球软件股抛售中，标普 500 软件与服务指数相对大盘出现 25 年来最差表现，印度市场的恐慌情绪正是这场全球重估的一部分。

观点分歧：恐慌还是预警

并非所有人都认为这是生存危机。部分分析师认为市场反应超前于基本面。

Centrum Broking 的 Piyush Pandey 称此次抛售为"膝跳反应"。"AI 工具一直在开发中，这正是行业现在的演变方式。但目前预计它们不会实质性颠覆行业，"他说。

摩根大通表示，"将一些工具的推出外推至企业将替换每一层关键任务企业软件的预期是不合逻辑的"。Kotak Institutional Equities 则将此次下跌描述为"对一点小波动的大量恐慌"。

这一观点在 AI 价值链顶端得到呼应。英伟达 CEO 黄仁勋驳斥了 AI 将取代软件的担忧，称其为"世界上最不合逻辑的事"。"如果你是人类或机器人……你会使用工具还是重新发明工具？答案显然是使用工具，"他说。

但也有人保持谨慎。"肯定还会有其他工具在开发中……我们预计 IT 行业的辉煌时代不会很快回归，"CapGrow Capital 的 Arun Malhotra 表示。

IT 巨头加速转型

印度 IT 巨头并非坐以待毙。TCS、Infosys 和 Wipro 都在积极调整战略，试图将 AI 从威胁转化为机遇。

Infosys 正在建立新的 AI 主导合作伙伴关系，TCS 正将 AI 更深入地嵌入其服务中，Wipro 则表示 AI 现在支撑着其在全球追逐的许多交易。

但关键问题是：它们能否足够快地适应？AI 正在改写外包规则，从按人头、按工时计费转向按成果、按价值交付。这不仅需要技术升级，更需要商业模式的根本转型。

对于一个建立在成本套利和规模优势上的行业而言，向价值创造和智能服务的转型既是生存必需，也充满不确定性。市场显然对这一转型能否顺利完成持保留态度，而答案可能需要数年才能揭晓。