2025年印度人工智慧（AI）發展現狀

The State of Artificial Intelligence (AI) in India, 2025

出版日期: 2025年12月18日 | 出版商:

Frost & Sullivan | 英文 42 Pages | 商品交期: 最快1-2個工作天內

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2025年Frost & Sullivan公司對IT和業務決策者關注點和成長機會的調查

人工智慧 (AI) 正在迅速改變印度企業的優先事項和運作方式。Frost & Sullivan的這份報告是基於對各行業 IT 和業務決策者的調查數據，對人工智慧的採用和部署進行了全面分析。該分析檢驗了印度人工智慧的現狀，並指出了營運效率、客戶體驗和數據驅動決策等關鍵促進因素。

本報告檢驗了各組織如何從早期實驗過渡到全面實施，尤其關注自主人工智慧的興起以及對混合雲端基礎設施日益成長的需求。報告檢驗了籌資策略（包括主要技術供應商、IT整合商、Start-Ups和內部開發部門的角色），並討論了影響人工智慧應用的監管趨勢、人才招聘和組織挑戰。此外，報告還深入分析了醫療保健、零售和金融服務等各行業的具體趨勢。

讀者將了解影響印度人工智慧發展的戰略促進因素和障礙，以及商業相關人員不斷變化的優先事項。這項調查結果旨在為技術領導者、投資者和政策制定者提供參考，幫助他們應對印度市場人工智慧整合的複雜性。

調查目標和調查方法
調查目標和調查方法
受訪者概況，人工智慧，印度，2025 年
主要發現
企業認知到人工智慧/機器學習在實現其業務目標方面的重要性。
印度企業人工智慧應用正處於轉型階段
提高營運效率是人工智慧投資的主要驅動力。
優先在核心業務領域採用人工智慧
新用例
自然語言處理是印度公司最重要的技術投資重點。
預測分析和臉部辨識引領人工智慧應用案例
印度企業傾向於選擇混合雲端作為人工智慧採用的數位基礎設施模式。
人工智慧部署的首選數位基礎設施模式是混合雲端。
監管的不確定性和人才短缺是印度採用人工智慧的主要障礙。
監管環境持續變化。

印度的基於代理的人工智慧

基於代理的人工智慧將徹底改變印度的科技格局。
基於代理的人工智慧的應用仍處於早期階段
印度企業計畫採用主動式人工智慧
第三方服務供應商發揮關鍵作用
企業首選的 AI/ML 實施平台
印度推廣基於代理的人工智慧面臨的主要障礙

印度人工智慧應用策略促進因素

商業相關人員在人工智慧的採用過程中發揮關鍵作用。
印度企業在人工智慧應用方面優先考慮品質和可靠性。
採購趨勢顯示出成熟供應商和新興創新者並存的局面。
透過全面的IT和諮詢服務在印度推廣人工智慧

附錄

成長機會驅動Growth Pipeline Engine（TM）™
為什麼經濟成長變得越來越困難？
The Strategic Imperative 8（TM）
成長機會的益處和影響
下一步
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Product Code: KB6A-69

Highlights and Growth Opportunities from a 2025 Frost & Sullivan Survey of IT and Business Decision-Makers

Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping the priorities and operations of Indian enterprises. This Frost & Sullivan report provides a comprehensive analysis of AI adoption and deployment, drawing on survey data from IT and business decision makers across a range of industries. The analysis examines the current state of AI implementation in India, identifying key drivers such as operational efficiency, customer experience, and data-centric decision making.

The report explores how organizations are moving beyond initial experimentation and transitioning to full-scale execution, paying particular attention to the emergence of agentic AI and the growing preference for hybrid cloud infrastructure. It reviews procurement strategies-including the roles of large technology vendors, IT integrators, start-ups, and in-house development-and addresses regulatory developments, talent availability, and organizational challenges that influence AI adoption. Sector-specific trends are discussed, with insights into healthcare, retail, financial services, and other verticals.

Readers will gain an understanding of the strategic enablers and barriers shaping AI growth in India, as well as the evolving priorities of enterprise stakeholders. The findings are intended to inform technology leaders, investors, and policymakers seeking to navigate the complexities of AI integration in the Indian market.

AI Adoption Trends, Drivers, and Deployment Realities in India

Research Objectives and Methodology
Research Objectives and Methodology
Respondent Profile, AI, India, 2025
Key Findings
Enterprises Recognize the Importance of AI/ML in Achieving Business Priorities
Enterprise AI Deployments in a Transition Phase in India
Improving Operational Efficiency is a Key Driver for AI Investments
AI Deployments Prioritized in Core Operational Areas
Emerging Use Cases
NLP is the Top Tech Investment Priority for Indian Enterprises
Predictive Analytics and Facial Recognition Lead AI Application Use Cases
Indian Enterprises Prefer Hybrid Cloud as Digital Infrastructure Model for AI Deployments
Hybrid Cloud is the Preferred Digital Infrastructure Model for AI Deployments
Regulatory Uncertainty and Talent are the Top Barriers to AI Implementation in India
The Regulatory Landscape Continues to Evolve