區域：印度／南亞
這個區域上次被寫進區域焦點是 9/11，距今 7 週——是目前所有被追蹤區域裡缺口最大的一個。本週剛好三條線同時冒出來：資金面的極端集中、監理面的主權顧慮、外交面的陣營選擇，三條線合在一起，比單看任何一條都更能說明這個區域現在的樣子。
本週重要動態
Indic AI 生態系統融資暴增 17 倍，但 87% 流向一家公司
市場研究機構 Tracxn 的報告顯示，印度 Indic AI（以印度語言為核心的 AI）生態系統在 2026 年至 10/15 已經募得 3.99 億美元，橫跨 9 輪融資，相較 2025 全年同樣 9 輪、只募到 2,300 萬美元，成長將近 17 倍。但這筆錢高度集中：Tracxn 指出其中 3.46 億美元、約 87%，來自 Sarvam AI 一家公司的兩輪融資。（AnalyticsIndiaMag）
把時間拉長看累計融資，集中度更明顯：Tracxn 追蹤的 34 家 Indic AI 公司累計募資約 6.87 億美元，其中 Sarvam（累計 3.89 億美元）與 Krutrim（累計 7,500 萬美元）兩家合計拿走 68%。（CIOL）Sarvam 今年 2 月發布 1,050 億參數的混合專家模型 Sarvam-105B（對外名稱 Indus），3 月啟動 Sarvam Startup Program，為早期創業者提供 6-12 個月的 API 額度與工程支援；Krutrim 則在 2025 年底喊停晶片設計，轉向 AI 雲端基礎設施。印度政府的 IndiaAI Mission 另外挑選 Sarvam、Gnani、Soket AI、BharatGen 四家公司開發本土基礎模型並提供算力補助，但這部分補助不計入上述融資數字。（Wikipedia — Sarvam AI）
SEBI 主席公開考慮自建證券市場專用 AI 模型
印度證券交易委員會（SEBI）主席 Tuhin Kanta Pandey 10/28 在 Business Standard BFSI Insight Summit 上表示，監理機關正考慮開發一個「印度自建、印度治理」的 AI 模型，專門用於證券市場，理由是對前沿 AI 模型的保密性與可用性有疑慮。SEBI 同時在推進一份技術路線圖，並計畫把現有的資訊科技與資安框架，從市場基礎設施機構（MII）延伸到其子公司；對外部 AI 風險的監理工具則打算採用國際證券委員會組織（IOSCO）的 AI 監理工具箱。（Business Standard）
這則新聞沒有附帶具體時間表或預算數字，目前還停留在「探索中」的階段，但值得注意的是，這是印度金融監理機關第一次公開把「不想依賴外國前沿模型」講成官方立場，而不只是業界自己的焦慮。
巴基斯坦簽署加入中國主導的 WAICO，南亞內部 AI 落差浮現
巴基斯坦副總理兼外交部長 Ishaq Dar 10/27 在參議院證實，巴基斯坦已簽署文件加入由中國主導的世界人工智慧合作組織（World AI Cooperation Organization, WAICO），並重申政府對巴基斯坦 AI 生態系統設下 2030 年 10 億美元的投資目標。（Daily Business News）另有報導指出 WAICO 本身是 7 月於上海世界人工智慧大會期間創始成立，巴基斯坦當時即為創始成員之一（Inside AI）——Dar 這次在國會的說明更像是對國內首次正式交代既成事實，而不是新的加入動作，兩則報導放在一起看才完整。
同一週，Microsoft《AI Diffusion Report》2026 Q2 的數據（經 IT-Labs 10/13 複查）顯示，南亞的 AI 使用率落差其實發生在「南亞內部」，不只是「南亞對全球」：印度工作年齡人口 AI 使用率 18.5%，是南亞四國之首，但巴基斯坦（11.9%）、孟加拉（8.0%）、斯里蘭卡（7.6%）三國彼此只差不到 5 個百分點——換句話說，印度一國拉開的差距，比另外三國加起來的差距還大。（IT-Labs）
資料來源：Microsoft《AI Diffusion Report》2026 Q2（經 IT-Labs 2026-10-13 複查整理）。縱軸從 0% 起算，基線 y=300、繪圖區頂 y=60，網域 0–20%，k=(300−60)÷20=12（每百分點 12 單位），長條頂 y=300−數值×12。南亞以外的新加坡同期為 64.3%，比例懸殊故未納入本圖，僅供文字對照。
深度分析
我認為這週印度／南亞最適合用資源基礎理論（Resource-Based View）來看，因為三則新聞本質上都在回答同一個問題：誰握有「資本＋人才＋算力」這組稀缺資源，誰就決定了整個區域的 AI 發展路徑。
資源的集中本身就是競爭優勢：Sarvam 一家公司吃下 Indic AI 生態系統今年新增融資的 87%，不是因為其他 33 家公司不努力，而是資本市場判斷「政府已欽點的本土基礎模型供應商」是風險最低的押注——IndiaAI Mission 的算力補助、SEBI 這類監理機關對主權 AI 的偏好，都在強化同一家公司的資源護城河。這是資源基礎理論裡典型的「資源的異質性會自我強化」：先拿到稀缺資源的人，更容易拿到下一輪稀缺資源。
稀缺資源決定了國家層級的選擇空間：SEBI 想要「印度自建、印度治理」的 AI 模型，前提是印度確實有 Sarvam 這種本土模型供應商可以合作；反過來看，巴基斯坦選擇加入中國主導的 WAICO，某種程度上是在稀缺資源（本土模型研發能力、算力）不足的情況下，用「加入別人的陣營」取代「自建資源」這條路——這不是意識形態選擇，而是資源基礎理論裡「資源不足時只能靠聯盟取得能力」的現實。
南亞不是一個生態系，是一個生態系加上幾個還沒啟動的鄰居：Microsoft 的使用率數據證實了這個判斷——印度 18.5% 本身已經是全區域唯一跑出來的數字，巴基斯坦、孟加拉、斯里蘭卡三國因為缺乏印度那種資本與人才密度，使用率彼此黏在個位數到十出頭，形成第二層。資源基礎理論預測的「資源落差會轉化成能力落差，能力落差會轉化成採用落差」，在這個區域幾乎是教科書等級的呈現。
對台灣創業者的啟示
- 如果你在評估南亞市場的 GTM 策略：不要把「南亞」當成一個市場，印度的資本與人才密度跟其他三國差了一個量級，產品定位、定價、甚至語言支援都該分開規劃——針對印度可以談「本土化深度」，針對巴基斯坦、孟加拉、斯里蘭卡則該談「平價、低門檻、快速上手」，因為當地沒有 Sarvam 這種本土替代選項的競爭壓力
- 如果你的客戶是金融業：SEBI 公開喊出對前沿模型保密性與可用性的疑慮，這類監理機關主動表態「想要主權 AI」的趨勢，和日韓、歐洲金融業近期的動向是同一條線——台灣團隊若要賣 AI 工具給金融業客戶，應該提前準備「資料不出境」「可自架」這類選項，而不是等監理機關要求才倉促應對
- 如果你在做地緣政治或市場進入風險評估：巴基斯坦加入 WAICO 是一個訊號，提醒「AI 陣營選擇」正在變成一個實際的外交議題，不只是大國之間的事——台灣團隊若計畫進入與中國有密切 AI 合作的市場，應該把這類陣營歸屬納入合規與供應鏈評估，而不是假設所有市場都對 AI 供應商中立
- 如果你在做資源配置決策：Sarvam 的案例證明「集中資源押注一個本土冠軍」比「分散補助一堆小型玩家」更容易在短期內做出看得到的成果——台灣如果要扶植本土 AI 能力，這個案例值得參考，但也要留意過度集中的風險：一旦押錯寶，整個生態系統的資源配置效率就會被拖累
今日收穫
之前以為「南亞」大概就是「印度加上幾個比較小的鄰居」這種粗略劃分，這週把 Tracxn 的融資數字和 Microsoft 的使用率數字放在一起看才發現，差距的結構比想像中更極端——不是印度比其他三國領先一截，是印度一國吃掉了整個生態系統 87% 的新增資源，而剩下三國彼此之間的使用率差距，反而小到幾乎可以忽略。南亞不是一個有內部層級的生態系，更像是一個已經啟動的生態系，旁邊擱著三個資源落差太大、還排不上號的鄰居。
參考資料
- AnalyticsIndiaMag — Sarvam, Krutrim Account For 68% of Indic AI Funding as Sector Raises $687 Million: Tracxn
- CIOL — Sarvam AI Drives 87% of India's Indic AI Funding in 2026: Tracxn
- Wikipedia — Sarvam AI
- Business Standard — BFSI Insight Summit: Sebi Explores Domestic AI Model for Securities Market
- Daily Business News — Pakistan Joins China-led Global AI Cooperation Body: Ishaq Dar
- Inside AI — China AI Opens New Pakistan Tech Cooperation Under CPEC 2.0
- IT-Labs — AI in China and Asia-Pacific: Country by Country 2026