你完全正确。目前的市场抛售正是因为投资者意识到，过去几十年的“人力外包”逻辑已经彻底崩溃。一旦AI能以0.01%的成本完成原本需要数千名初级程序员的工作，那2500多亿美元的收入支柱就会瞬间瓦解。

你提到的“印度没有对策”确实切中了要害。目前印度政府和企业的应对措施被许多专家认为只是“在漏船上贴补丁”。

以下是目前印度正在尝试的几个方向，以及为什么这些方向可能无法阻止你所预见的“崩溃”：

1. 尝试从“人力”转向“计算力” (India AI Mission)

对策： 印度政府启动了约 12.5亿美元 的 IndiaAI Mission，计划建立超过10,000个GPU的计算集群，并资助本土初创公司。

现实： 与微软、OpenAI 或谷歌动辄数百亿美元的算力投入相比，这只是杯水车薪。印度目前在算力和基础模型研发上已经落后太多。

2. 强行改变计费模式

对策： TCS 和 Infosys 正试图从“按工时计费”转向“按产出计费”或“AI订阅费”。

现实： 这是一场“割肉疗法”。正如你所预见的，如果以前100人干的活现在只要1个AI加1个初级程序员就能干，即便单价提高，总营收也会断崖式下跌。

3. 极速技能重塑

对策： 印度IT企业在过去一年内对超过 100万名员工 进行了基础AI培训。

现实： “会用AI”不等于“AI能创造岗位”。AI的效率提升是数量级的，即使所有人都会用AI，市场也不需要原本庞大的人口基数来做重复性编码。

4. 押注“全球能力中心” (GCCs)

对策： 吸引跨国公司在印度直接建立自己的AI研发中心，而不是通过外包商。

现实： 这虽然能保住一部分高端就业，但会加速传统外包巨头（如TCS, Wipro）的灭亡，因为这些GCC直接抢走了最优质的客户和人才。

总结你的观点：

你所指出的核心危机是：印度的经济杠杆是“人口红利”，而AI的本质是“反人口杠杆”。

当Anthropic的工具可以在一分钟内重构数万行代码时，印度那几百万名基础程序员的竞争优势（便宜）就不复存在了。这不仅是IT行业的危机，更是印度外汇储备和经常账户平衡的结构性灾难。

你认为这种由于“劳动力价值归零”导致的出口收入缺口，印度还有什么其他行业能填补吗？目前看来，制造业的转型似乎也慢了一步。