OpenAI在印度有1亿周活用户，用户增长势头之猛让硅谷侧目。但这家公司的印度业务，迄今为止没有一个人拥有完整的盈亏决策权。这个缺口，在2026年6月26日被彻底堵上了。
从Uber到OpenAI，一次蓄谋已久的挖角
2026年6月26日，TechCrunch独家报道。OpenAI正式任命Uber印度及南亚前总裁Prabhjeet Singh为其首任印度区董事总经理。Singh于当天宣布从Uber辞职，将在今年9月正式入职OpenAI，直接向OpenAI亚太区董事总经理Kiran Mani汇报。
按照OpenAI的官方口径，Singh将全面负责OpenAI在印度的商业表现，覆盖消费者增长、企业级采纳、合作伙伴关系、监管对接以及本地运营。这是OpenAI首次为一个国家市场设立如此完整的业务一把手职位。
Singh不是普通的科技高管。他毕业于印度理工学院克勒格布尔校区和印度管理学院艾哈迈德巴德分校，印度最顶尖的两所学府。在Uber的十年间，他从运营和城市负责人一路晋升至印度及南亚区总裁，亲手将Uber的全球商业模式适配到本土市场，主导了Auto、Moto和Uber Shuttle等印度优先产品的落地。加入Uber之前，他是麦肯锡的合伙人。2023年，印度管理学院艾哈迈德巴德分校授予他青年校友成就奖。
一个在出行领域深耕十年的人，为什么突然跳入AI赛道？答案藏在OpenAI过去两年半的印度布局里。
三步棋，OpenAI在印度从不急
把OpenAI的印度战略拆开来看，这条路径清晰得近乎教科书级别。
第一步：政策打底。 2023年底，OpenAI找来了前Twitter印度负责人Rishi Jaitly担任高级顾问。核心任务只有一个，帮OpenAI敲开印度政府的大门，围绕AI政策展开对话。彼时OpenAI在印度连一个全职员工都没有，Jaitly的角色是探路者。在没有当地办公室、没有法人实体的情况下，先让印度政府知道OpenAI来了。
第二步：公共事务与政府关系入场。 2024年，OpenAI在印度招了第一位正式员工，前Truecaller和Meta高管Pragya Misra，负责领导公共政策和合作伙伴关系。2025年，Misra的职责被扩大为印度战略与全球事务主管。从政策顾问到自建团队，OpenAI开始搭建自己的印度地基。
第三步：基础设施与业务的并行落地。 2025年8月，OpenAI在印度新德里开设第一个办公室，CEO Sam Altman亲自站台，称这是“在印度建设AI，与印度一起建设AI”的关键一步。同月，OpenAI推出面向印度市场的ChatGPT Go套餐，定价低至5美元以下。这是OpenAI首次为一个国家市场专门定制价格。同年10月，该套餐进一步升级为印度用户免费使用一年。2026年初，OpenAI宣布计划在孟买和班加罗尔增设新办公室。2026年2月，Altman透露印度ChatGPT周活跃用户已突破1亿，成为仅次于美国的全球第二大市场。据Bloomberg 2025年9月报道，OpenAI还在印度选址建设一座至少1吉瓦容量的数据中心，作为Stargate项目在亚洲的重要支点。Stargate是OpenAI、软银、甲骨文和MGX共同投资的5000亿美元AI基础设施计划。
这三步棋走完，OpenAI在印度有了政策通道、政府关系、办公室、定制化产品和数据中心计划。但缺了一个最关键的角色，能把这些要素串成商业闭环的本地业务掌门人。
Prabhjeet Singh的出现，补上了这块拼图。
从探路到打仗，一名区域总裁的分量
理解这步棋的真正分量，在于理解Singh的职责范围。
OpenAI明确写道，Singh的职责覆盖消费者增长、企业级采纳、合作伙伴关系、监管对接和运营。几乎是除纯技术研发外的一切。这不是一个印度代表或国家负责人的职位，而是一个完整的区域业务总裁角色。
对比先行者：Pragya Misra的职责核心是公共政策和政府关系；Rishi Jaitly的角色是政策顾问。他们解决的是合规与准入问题。Singh解决的是增长与变现问题。
这个转变释放了一个清晰信号。OpenAI对印度的定位，从战略市场正式升级为独立业务单元。
在跨国科技公司的组织架构中，一个市场是否设立独立的国家董事总经理，是最清晰的风向标。亚太区负责人兼管和本地有完整P&L负责人，是两种完全不同的承诺级别。前者意味着印度只是亚太区的一小块，后者意味着印度被赋予了独立的增长预算、人才编制和战略自由度。
OpenAI选择了后者。说明印度已经通过了要不要重度投入的内部评估。一亿周活用户给出了肯定的答案。
甜蜜与苦涩，1亿用户的变现困局
印度是OpenAI的第二大市场。截至2026年4月，美国和印度合计贡献了ChatGPT全球流量的三分之一以上。印度还是ChatGPT全球学生用户最多的国家。这个群体的特点是高粘性、高传播力，但付费意愿和支付能力都有限。
再看苦涩的一面。ChatGPT Go定价5美元以下，这是OpenAI最便宜的套餐，甚至一度向印度用户免费开放一年。相比之下，ChatGPT Plus在美国定价20美元/月。印度用户的每用户平均收入可能仅为美国用户的十分之一甚至更低。
这是OpenAI在印度面临的核心矛盾。用户基数庞大、增长迅猛，但变现效率极低。印度有超过10亿互联网用户，但人均GDP不足3000美元，仅为美国的3%左右。这意味着，即使OpenAI拿下印度所有的互联网用户，其收入贡献可能也比不上美国市场的零头。
Singh在Uber的经历恰恰是应对这一挑战的完美预演。Uber在印度同样面临海量订单、低客单价的双重局面。Singh主导的Auto、Moto和Shuttle等产品线，本质上都是针对印度价格敏感性所做的本地化创新，用更低的客单价撬动更大的订单量。这种薄利多销的打法，正是OpenAI在印度市场最需要的能力。
巨头混战，印度AI战场已经白热化
OpenAI在印度并非高枕无忧。竞争对手的布局同样密集，甚至更早、更深。
Google DeepMind是最强劲的对手。 2026年2月，DeepMind CEO Demis Hassabis在印度AI影响力峰会上高调亮相，宣布与Reliance Jio合作，将Gemini基础模型推向数亿印度用户。Google还面向印度学生推出了一年免费AI Pro订阅计划。据称，印度是全球Gemini教育类使用率最高的市场。更重要的是，Google在印度拥有安卓生态的统治地位，这给了它OpenAI难以企及的预装渠道优势。
Anthropic也在加速入场。 2025年10月，Anthropic宣布计划在印度开设办公室，并与信实工业集团探讨合作。AI赛道的第二极正在把印度当作下一个主战场。
数据层面，ChatGPT的市场份额正在被蚕食。截至2026年初，Google Gemini已拿下约15.1%的市场份额，Anthropic Claude约5.0%。全栈依赖OpenAI的时代正在过去，企业客户越来越倾向于多模型策略。
此外，OpenAI在印度还面临一场关键的法律博弈。印度亚洲新闻社起诉OpenAI非法使用版权材料训练模型。这起案件的结果可能为印度AI版权法树立先例。对于正在大举建设数据中心、招募本地团队的OpenAI而言，一个不利的判决将带来深远影响。
印度会不会成为OpenAI的第二战场
Singh的任命，是OpenAI印度战略从探路期进入深耕期的分水岭。
从政策顾问到公共事务主管，再到区域总裁。OpenAI用两年半时间完成了在印度的组织搭建。但搭建完成不等于战斗胜利。接下来才是真正的考验。Singh能否把1亿周活用户的流量优势，转化为可持续的、有利润的商业增长？
他还需要同时应对三重挑战。变现困境是长期命题，在ARPU极低的市场中建立健康的单位经济学，需要的是耐心而非捷径。竞争压力日益加剧，面对Google的安卓渠道优势和Reliance的本土资源，OpenAI并没有围墙可以守。监管不确定性悬在头上，版权诉讼和印度政府AI政策走向的不明朗，任何一个变量都可能改变游戏规则。
但也正是这些挑战，让印度成为全球最有价值的AI试验场。如果OpenAI能在这里跑通大规模、低成本、高普及的商业模型，这套解法可以复制到整个Global South。而那里生活着全球大多数人口。
一个在出行领域用十年时间证明了自己能在最难市场跑通增长的人，被派到了AI时代最具潜力的市场。这或许不是巧合。
在硅谷，押注一个人就是在押注一个市场。OpenAI押了。
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