Anthropic 设立班加罗尔办公室：印度年化收入翻倍，落地第二大市场

如果要在硅谷之外找一个对大模型代码能力最饥渴的地方，答案可能不是欧洲，而是印度。

Anthropic 正式启用了位于班加罗尔的新办公室。这是它继东京之后在亚洲落下的第二个支点，由印度常务董事 Irina Ghose 挂帅。随之公布的还有一份横跨航司、外包巨头、政府部门和非营利组织的合作名单。

对 Anthropic 来说，印度早就不是单纯的廉价劳动力市场，而是真金白银的第二大阵地。官方透露，印度目前是 Claude.ai 的全球第二大市场，自 2025 年 10 月宣布扩张计划以来，当地的年化经常性收入已经直接翻了一番。

程序员在用 Claude 写代码，政府在用 MCP 查数据

印度用户在 Claude 上最常干的事情非常纯粹。官方数据显示，当地近一半的调用量都集中在计算机和数学任务上，基本都在写软件、改架构和跑生产环境。

企业端的动作来得更快。印度航空和金融科技平台 CRED 已经全面接入 Claude Code，CRED 表示新功能交付速度翻了一倍，测试覆盖率也提高了 10%。IT 外包巨头 Cognizant 更是计划面向全球 35 万名员工统一部署 Claude，用来改造老旧系统。

初创公司的数字则更激进。一家完全基于 Claude 搭建、让用户用自然语言做软件的平台 Emergent，在不到 5 个月时间里，年化收入冲到了 2500 万美元，用户突破 200 万。

有意思的是，Anthropic 开源并捐给 Linux 基金会的 MCP 协议，在印度找到了国家级试验田。印度统计和计划执行部在非营利机构支持下，上线了首个官方政府 MCP 服务器，让 AI 能直接调取权威国家统计数据。而在民间消费端，外卖平台 Swiggy 已经支持用户直接在 Claude 对话框里点生鲜和订餐厅。

从十种地方语言，到处理 5000 万起积案

印度拥有十几亿人口和十几种官方语言，但大多数大语言模型骨子里还是个说英语的西方精英。为了打破这个壁垒，Anthropic 半年前开始针对印地语、孟加拉语、泰米尔语等 10 种主要语言扩充高质量训练数据，并联手本地机构 Karya 和数字绿色等组织构建本地任务基准，后续还会公开发布。

这套语言和推理能力正被塞进极其下沉的现实场景里。印度目前有大约 5000 万起未决法院案件，普通人查个案件进展往往要跑断腿、找中介、啃晦涩的法律术语。当地法律科技机构 Adalat AI 借着这次合作，上线了一条全国性的 WhatsApp 热线，让民众用母语通过 Claude 实时查询案件进度、翻译和总结判决书。

在教育和农业领域，非营利组织 Pratham 把 Claude 装进了「随时测试机」，正在 20 所学校测试，计划在 2026 年底铺进 100 所学校，帮失学女性和学生备考。而在占印度近半数劳动力的农业领域，Anthropic 也在通过 OpenAgriNet 项目尝试把专家农业知识下沉给农户。

为什么重要

我们认为，Anthropic 把重注押在印度，走了一步极其务实的棋。大模型公司过去一两年都在争夺欧美高端企业市场，但软件外包和数字化基础极其庞大的印度，才是检验 AI 编程与 Agent 工具到底能不能干脏活、累活的最佳试验场。

对开发者和软件团队来说，Cognizant 和 CRED 的落地证明了一件事：Claude Code 这类编码代理不再是极客尝鲜的小玩具，而是已经开始重塑几十万外包程序员的日常流水线。如果你还在犹豫要不要把核心业务交给 AI 协助重构，这些上万甚至几十万规模的部署案例说明，门槛早就迈过去了。

更值得玩味的是生态打法。OpenAI 和 Google 还在拼命把用户锁在自己的聊天框和生态闭环里，Anthropic 却在印度把 MCP 推到了政府数据端口和外卖软件里。通过把协议变成基础设施，Claude 看起来更像是一个底层的调度器，而不是一个高高在上的聊天机器人。

不过挑战也很现实。印度的语言环境极度复杂，低收入群体的数字鸿沟依然很深，用 WhatsApp 热线查案固然美好，但一旦大模型在法律或农业指导上出现幻觉，承担后果的往往是最脆弱的普通人。Anthropic 承诺的负责任 AI，在印度的土地上才刚刚迎来真正的大考。