SenseAI Ventures 管理合夥人 Rahul Agarwalla 指出，印度憑藉其在工程人才成本上的巨大優勢與龐大人才庫，可望成為全球人工智慧應用程式開發的「工廠」。他建議印度應專注於開發能解決實際問題的應用程式，而非直接與基礎模型公司競爭，這也為台灣科技產業發展人工智慧應用提供借鏡。
SenseAI Ventures 管理合夥人 Rahul Agarwalla 表示，印度憑藉其在工程人才成本上的顯著優勢及龐大的人才庫，有潛力成為全球人工智慧（AI）應用程式開發的「工廠」。他指出，目前人工智慧技術正迅速融入新創企業、企業軟體、智慧型手機及醫療應用等日常領域。
Agarwalla 分析，印度在全球人工智慧發展競賽中，最大的優勢並非直接投入基礎模型開發的競爭，而是專注於打造能夠解決實際問題的「AI優先」產品。儘管當前人工智慧領域存在泡沫化疑慮，部分估值可能被高估，但真實的價值創造正在發生。全球範圍內，除了 OpenAI 或 Anthropic 等基礎模型公司外，已有許多人工智慧新創企業的年營收超過 1 億美元。印度的人工智慧投資額也從 2024 年的 9 億美元成長至 2025 年的 25 億美元。
他強調，印度工程師的成本比美國低逾十倍，這使其在工程成本上具備巨大優勢。此外，企業可以從 OpenAI、谷歌、亞馬遜（Amazon）及微軟（Microsoft）等大型人工智慧實驗室或雲端服務供應商獲得運算資源，這使得早期新創企業的主要成本集中在人力資源，而印度在此方面具有顯著的成本效益。
根據 Agarwalla 的觀察，去年約有 75% 的印度新創公司將重點放在人工智慧應用開發。印度在軟體開發及透過科技解決商業問題方面擁有數十年的豐富經驗，這使其在人工智慧應用領域具備自然的轉化能力。人工智慧最大的價值最終將來自於解決現實世界的問題，而非僅僅是基礎設施的建設。他以其投資組合中一家皮膚科新創公司為例，該公司利用人工智慧分析用戶照片、提出問題，並生成個人化治療計畫，再由醫生審核後提供藥物。這項解決方案有效解決了印度二、三線城市專業醫療資源匱乏的現況。
Agarwalla 認為，印度還需要為其本土語言、文化和當地需求開發主權人工智慧模型，因為外國公司可能無法深入優先考量這些領域。他指出，印度的目標不應是「擊敗 OpenAI」，而是建立最適合印度用戶及用例的系統。SenseAI Ventures 採用 VDAT（Variety、Data、Architecture、Team）框架來評估人工智慧企業，以辨識公司是真正構建人工智慧技術，抑或僅是將現有模型進行 API 包裝。他強調，缺乏強大的專有數據，人工智慧產品很難建立防禦性。
對台灣科技產業而言，印度模式提供了一個值得借鏡的視角。台灣在半導體硬體製造與特定垂直產業（如製造業、醫療保健）具備優勢，若能學習印度專注於應用開發的策略，結合自身的產業know-how與軟體人才，發展具備本土特色與解決實際問題的AI應用，而非盲目投入基礎模型競賽，或能開闢出新的利基市場。