据 CNBC 报道，印度亟需加快水资源改革进程，以支撑人工智能基础设施建设、制造业产能扩张及农业现代化发展。
水基础设施投入增长但政策落地滞后
UBS 经济学家谭薇·古普塔·杰恩（Tanvee Gupta Jain）指出，尽管印度政府近年持续加大水基础设施投资，但政策执行节奏仍显著落后于产业用水需求增速。她强调，当前水资源分配机制尚未适配 AI 数据中心集群、电子制造园区及高附加值农产品加工等新兴高耗水场景的规模化扩张。
“印度农村经济正经历结构性转变——作物种植对 GDP 贡献率持续下降，而农产品加工、冷链物流、农业技术服务等关联产业年均增速达 12.3%，但这些新业态的用水保障体系尚未建立。”
——谭薇·古普塔·杰恩，UBS 首席印度经济分析师
AI 与制造业成新增水压力源
据原文报道，印度计划在 2026 年前建成 57 个超大规模 AI 算力中心，单个数据中心日均耗水量相当于 3 万人口城市用水量。与此同时，印度“印度制造”战略下规划的 12 个半导体制造基地及 8 个电池产业集群，其冷却系统与洁净车间用水标准远超传统工厂。
数据显示，印度工业用水占比已从 2015 年的 18% 升至 2024 年的 26%，但工业用水效率（每万美元产值耗水量）仍比中国高 41%、比越南高 33%。
农业用水模式面临双重挑战
原文数据显示，农业仍消耗印度 80% 以上淡水资源，但灌溉水利用率不足 40%。杰恩指出，水稻、甘蔗等高耗水作物占耕地面积 52%，而其产值仅占农业 GDP 的 29%。随着农村非农就业比例升至 37%（2024 年数据），农业用水需求正从“保产量”转向“保质量”，亟需匹配冷链物流、有机认证、精准滴灌等新场景。
印度农业部 2025 年预算中，智能灌溉设备补贴覆盖面积仅 110 万公顷，不足全国耕地面积的 3.2%。
跨部门协同缺位加剧系统性风险
杰恩警告，水资源管理权分散于中央水资源部、各邦灌溉局及地方政府，导致 AI 园区选址与水源调度脱节。例如，卡纳塔克邦规划的班加罗尔 AI 走廊，其供水依赖已超载 23% 的科佛河水库；泰米尔纳德邦钦奈半导体集群周边地下水位十年下降 14 米。
据原文报道，印度全国 217 个主要工业区中，有 134 个（占比 61.7%）被列为“水资源压力极高”区域，其中 49 个已出现季度性断水停产事件。
来源：CNBC
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
