<p>代理人工智能正在重塑印度的科技产业，为全球服务带来飞跃。</p>
<p>借助 NVIDIA AI Enterprise 软件和 NVIDIA Nemotron 模型，印度的科技领袖正在加速各行业的生产力和效率——从呼叫中心到电信和医疗保健。</p>
<p>Infosys、Persistent、Tech Mahindra 和 Wipro 正在引领商业转型，通过与 NVIDIA AI Enterprise 构建的集成代理人工智能平台，提高后台生产力和客户服务。</p>
<p>在今年的印度人工智能影响峰会上，代理和生成性人工智能驱动的下一代商业服务的最新技术得到了充分展示。</p>
<p>根据印度商业与经济基金会（IBEF）的数据，印度的科技产业预计到 2030 年将达到 5000 亿美元的收入，较 2023 年的约 2500 亿美元翻了一番，这得益于 9 月份获得的 38,000 个 GPU 的推动。</p>
<h2><strong>Wipro WEGA 平台通过 NVIDIA AI Enterprise 提升呼叫中心效率</strong></h2>
<p>在政府监管市场的健康保险计划中，客户体验至关重要——尤其是在高峰注册周期期间，当截止日期临近，订阅者需要 24/7 的支持来评估选项并优化家庭的注册决策时。传统的呼叫中心商业模式围绕季节性招聘和漫长的培训建立，根本无法跟上步伐。所需的是一种新的运营模式，既能改善客户体验，又能控制不断上升的服务成本。</p>
<p>Wipro 的 AI 代理辅助解决方案，依托 WEGA 平台和 NVIDIA AI Enterprise 软件，展现了未来的曙光。该系统已在一家主要的美国医疗保险提供商中部署，正在通过使服务代表能够处理更复杂的请求、加快解决时间、提供更个性化的支持和提高运营效率来重塑会员体验。</p>
<p>AI 代理帮助满足客户对健康计划的期望：即时获取准确的信息、对话式自助服务、无缝注册和跨渠道的一致指导。在幕后，支付方面临着不断上升的呼叫量、数据碎片化和繁重的行政工作负担。AI 代理通过即时扩展、全天候运行和实时智能支持人类代表来弥补这一差距。</p>
<p>结果显著：42% 的来电现在由 AI 代理处理，900 个并发呼叫和每秒 164 个请求的响应几乎是即时的——所有这些都在 200 毫秒以下的延迟内完成。</p>
<p>会员享受自然的对话式自助服务。人类代理接收实时提示和知识检索。一个集中式数据中心提供个性化洞察，而自动化数字化则消除了下游流程中的手动工作。</p>
<p>使用生产级、水平可扩展的 NVIDIA NIM 微服务和 NVIDIA NeMo Guardrails，作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，该解决方案具备在受监管的医疗环境中所需的性能、治理和安全性。</p>
<p>其影响已经超越医疗保健，类似的部署正在金融服务领域展开。在准确性、合规性和规模至关重要的地方，AI 代理正在成为一种变革力量。</p>
<h2><strong>Tech Mahindra 部署大型电信模型以推动使用 NVIDIA NIM 的自主网络运营</strong></h2>
<p>Tech Mahindra 正在加速向 AI 辅助网络运营的转变，推出了与 NVIDIA 合作构建的新平台。核心是一个大型电信模型（LTM），它生成优先级的数据驱动建议，帮助现场技术人员根据网络的历史成功率对每个修复进行排名。结果是更快、更准确的解决方案——通常在一次访问中完成——并朝着 4 级以上的运营成熟度迈进。</p>
<p>一家大型电信服务提供商正在将相同的 LTM 基础作为其运营路线图的一部分，目标是通过更高质量的工单和更少的升级来改善服务层问题解决、客户体验和后台效率。</p>
<p>该平台使用 NVIDIA Nemotron 嵌入模型进行遥测的语义搜索，并使用 Nemotron 重新排序模型来提高决策相关性。这些模型与 NVIDIA NIM 微服务一起部署，以实现快速、可靠的加速 AI 推理。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 协调跨网络域的代理工作流程，实现真正的规模化代理操作。</p>
<p>通过拥抱自主网络运营，Tech Mahindra 展示了 AI 如何转变全球电信行业，该行业年收入超过 1.5 万亿美元——即使是小幅的正常运行时间和效率提升也能带来巨大的经济影响。</p>
<h2><strong>Infosys 构建企业级编码小语言模型与 NVIDIA AI Enterprise</strong></h2>
<p>Infosys 开发了一种新的编码小语言模型，使用 NVIDIA NeMo 框架构建，作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，并集成在 Infosys Topaz Fabric 中。该模型以前沿级性能加速软件交付，同时保持轻量化，可以在本地企业数据中心、云环境甚至标准桌面上部署。</p>
<p>该模型拥有 25 亿参数，支持代理开发、代码生成、重构和端到端软件工程工作流程。它经过高质量代码、合成数据、数学推理和自然语言输入的精心组合训练——这种方法使其能够在 MBPP、MBPP+ 和 BFCL 等基准测试中匹配前沿模型的性能。</p>
<p>Infosys 还优先考虑安全性和信任。该模型结合了安全对齐的培训和负责任的人工智能实践，减少有害输出的同时保持流畅性。其安全编码能力通过行业基准验证，包括斯坦福 AIR-Bench 和 Meta 的 CyberSecEval，使企业能够放心地在代码生成、调试和多代理开发流程中部署。</p>
<h2><strong>Persistent 利用 NVIDIA BioNeMo 和 NeMo Agent Toolkit 加速 AI 驱动的分子发现</strong></h2>
<p>Persistent Systems 正在与 NVIDIA 合作，将早期药物发现推向一个新的速度和科学准确性的时代。这一合作将 Persistent 在生命科学工程方面的深厚专业知识与 NVIDIA 的全栈加速计算平台结合起来，为研究人员提供了一条从 AI 实验到生产级发现工作流的强大路径。</p>
<p>这一努力的核心是 Persistent 新推出的生成分子和虚拟筛选 (GenMoIVS) 解决方案，基于 NVIDIA BioNeMo 平台和 NeMo Agent Toolkit 构建。GenMoIVS 使用大型领域特定模型以高精度模拟分子行为，在候选化合物进入湿实验室之前生成和评估它们。这些代理工作流在虚拟筛选、优先级排序和实验规划中持续推理，帮助团队降低早期发现的风险并缩短开发周期。</p>
<p>该平台运行在 NVIDIA 的加速计算平台上，包括 NVIDIA AI Enterprise 软件和 NIM 微服务，能够在受监管环境中实现高通量模拟和实时科学决策。通过将可扩展基础设施与生产就绪的代理人工智能相结合，Persistent 为生命科学组织提供了一种更快速、更具成本效益的方式来探索化合物空间并提高下游成功率。</p>

印孚瑟斯技术

<p>印度的科技行业正在利用 NVIDIA 的人工智能来提升各个领域的生产力和客户支持，包括医疗保健和电信。像印孚瑟斯技术、Wipro 和 Tech Mahindra 这样的公司正在实施基于人工智能的解决方案，以改善运营效率和客户体验。Wipro 的人工智能辅助平台正在改变医疗服务的交付方式，而 Tech Mahindra 的大型电信模型则在优化网络运营。印孚瑟斯技术开发了一种轻量级编码模型，以加速软件交付。预计到 2030 年，该行业的收入将达到 5000 亿美元，推动这一增长的是人工智能技术的进步</p>

<p>Agentic AI is reshaping India’s tech industry, delivering leaps in services worldwide.</p>
<div class="lb-trans"><p>代理人工智能正在重塑印度的科技产业，为全球服务带来飞跃。</p>
</div><p>Tapping into NVIDIA AI Enterprise software and NVIDIA Nemotron models, India’s technology leaders are accelerating productivity and efficiency across industries — from call centers to telecommunications and healthcare.</p>
<div class="lb-trans"><p>借助 NVIDIA AI Enterprise 软件和 NVIDIA Nemotron 模型，印度的科技领袖正在加速各行业的生产力和效率——从呼叫中心到电信和医疗保健。</p>
</div><p>Infosys, Persistent, Tech Mahindra and Wipro are leading the way for business transformation, improving back-office productivity and customer services with integrated agentic AI platforms built with NVIDIA AI Enterprise.</p>
<div class="lb-trans"><p>Infosys、Persistent、Tech Mahindra 和 Wipro 正在引领商业转型，通过与 NVIDIA AI Enterprise 构建的集成代理人工智能平台，提高后台生产力和客户服务。</p>
</div><p>At this year’s India AI Impact Summit, the state of the art for next-generation business services driven by agentic and generative AI was on full display.</p>
<div class="lb-trans"><p>在今年的印度人工智能影响峰会上，代理和生成性人工智能驱动的下一代商业服务的最新技术得到了充分展示。</p>
</div><p>India’s tech industry is on track to reach $500 billion in revenue by 2030, up from about $250 billion in 2023, according to IBEF, citing momentum in AI from 38,000 GPUs secured in September.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据印度商业与经济基金会（IBEF）的数据，印度的科技产业预计到 2030 年将达到 5000 亿美元的收入，较 2023 年的约 2500 亿美元翻了一番，这得益于 9 月份获得的 38,000 个 GPU 的推动。</p>
</div><h2><strong>Wipro WEGA Platform Boosting Efficiency for Call Centers With NVIDIA AI</strong> <strong>Enterprise</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Wipro WEGA 平台通过 NVIDIA AI Enterprise 提升呼叫中心效率</strong></h2>
</div><p>For health insurance plans in government‑regulated markets, customer experience is important — especially during peak enrollment cycles, when deadlines loom and subscribers need 24/7 support to assess options and optimize enrollment decisions for their families. Traditional contact center business models, built around seasonal hiring and lengthy training, simply can’t keep pace. What’s needed is a new operating model that improves customer experience while containing the growing cost of service.</p>
<div class="lb-trans"><p>在政府监管市场的健康保险计划中，客户体验至关重要——尤其是在高峰注册周期期间，当截止日期临近，订阅者需要 24/7 的支持来评估选项并优化家庭的注册决策时。传统的呼叫中心商业模式围绕季节性招聘和漫长的培训建立，根本无法跟上步伐。所需的是一种新的运营模式，既能改善客户体验，又能控制不断上升的服务成本。</p>
</div><p>Wipro’s AI‑agent-assisted solution, powered by the WEGA platform and NVIDIA AI Enterprise software, offers a glimpse of that future. Deployed for a major U.S. healthcare insurance provider, the system is already reshaping member experiences by enabling service representatives to handle more complex requests, accelerate resolution times, deliver more personalized support and improve operational efficiencies.</p>
<div class="lb-trans"><p>Wipro 的 AI 代理辅助解决方案，依托 WEGA 平台和 NVIDIA AI Enterprise 软件，展现了未来的曙光。该系统已在一家主要的美国医疗保险提供商中部署，正在通过使服务代表能够处理更复杂的请求、加快解决时间、提供更个性化的支持和提高运营效率来重塑会员体验。</p>
</div><p>AI agents help meet the expectations customers bring to their health plans: immediate access to accurate information, conversational self‑service, frictionless enrollment and consistent guidance across channels. Behind the scenes, payers face rising call volumes, fragmented data and heavy administrative workloads. AI agents bridge that gap by scaling instantly, operating around the clock and supporting human representatives with real‑time intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 代理帮助满足客户对健康计划的期望：即时获取准确的信息、对话式自助服务、无缝注册和跨渠道的一致指导。在幕后，支付方面临着不断上升的呼叫量、数据碎片化和繁重的行政工作负担。AI 代理通过即时扩展、全天候运行和实时智能支持人类代表来弥补这一差距。</p>
</div><p>The results have been striking: 42% of inbound calls are now handled by AI agents and near‑instant responsiveness across 900 concurrent calls and 164 requests per second — all with sub‑200‑millisecond latency.</p>
<div class="lb-trans"><p>结果显著：42% 的来电现在由 AI 代理处理，900 个并发呼叫和每秒 164 个请求的响应几乎是即时的——所有这些都在 200 毫秒以下的延迟内完成。</p>
</div><p>Members benefit from natural, conversational self‑service. Human agents receive real‑time prompts and knowledge retrieval. A centralized data hub surfaces personalized insights, while automated digitization removes manual work from downstream processes.</p>
<div class="lb-trans"><p>会员享受自然的对话式自助服务。人类代理接收实时提示和知识检索。一个集中式数据中心提供个性化洞察，而自动化数字化则消除了下游流程中的手动工作。</p>
</div><p>Using production grade, horizontally scalable NVIDIA NIM microservices and NVIDIA NeMo Guardrails, part of NVIDIA AI Enterprise, the solution includes the performance, governance and safety required in regulated healthcare environments.</p>
<div class="lb-trans"><p>使用生产级、水平可扩展的 NVIDIA NIM 微服务和 NVIDIA NeMo Guardrails，作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，该解决方案具备在受监管的医疗环境中所需的性能、治理和安全性。</p>
</div><p>Its impact is already extending beyond healthcare, with similar deployments underway in financial services. Anywhere accuracy, compliance and scale matter, AI agents are becoming a transformative force.</p>
<div class="lb-trans"><p>其影响已经超越医疗保健，类似的部署正在金融服务领域展开。在准确性、合规性和规模至关重要的地方，AI 代理正在成为一种变革力量。</p>
</div><h2><strong>Tech Mahindra Deploying Large Telco Model to Power Autonomous Network Operations Using NVIDIA NIM</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Tech Mahindra 部署大型电信模型以推动使用 NVIDIA NIM 的自主网络运营</strong></h2>
</div><p>Tech Mahindra is accelerating the shift toward AI-assisted network operations with a new platform built in collaboration with NVIDIA. At the center is a large telco model (LTM) that generates prioritized, data‑driven recommendations to help field technicians rank each fix by its historical success rate across the network. The result is faster, more accurate resolutions — often in a single visit — and a clear path toward level‑4‑plus operational maturity.</p>
<div class="lb-trans"><p>Tech Mahindra 正在加速向 AI 辅助网络运营的转变，推出了与 NVIDIA 合作构建的新平台。核心是一个大型电信模型（LTM），它生成优先级的数据驱动建议，帮助现场技术人员根据网络的历史成功率对每个修复进行排名。结果是更快、更准确的解决方案——通常在一次访问中完成——并朝着 4 级以上的运营成熟度迈进。</p>
</div><p>A large telecommunications services provider is adopting the same LTM foundation as part of its operations roadmap, targeting improvements in service‑layer issue resolution, customer experience and back‑office efficiency through higher‑quality tickets and fewer escalations.</p>
<div class="lb-trans"><p>一家大型电信服务提供商正在将相同的 LTM 基础作为其运营路线图的一部分，目标是通过更高质量的工单和更少的升级来改善服务层问题解决、客户体验和后台效率。</p>
</div><p>The platform uses NVIDIA Nemotron embedding models for semantic search across telemetry and a Nemotron reranking model to sharpen decision relevance. These models are deployed with NVIDIA NIM microservices for rapid, reliable accelerated AI inference. NVIDIA NeMo Agent Toolkit orchestrates agent workflows across network domains, enabling true agentic operations at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>该平台使用 NVIDIA Nemotron 嵌入模型进行遥测的语义搜索，并使用 Nemotron 重新排序模型来提高决策相关性。这些模型与 NVIDIA NIM 微服务一起部署，以实现快速、可靠的加速 AI 推理。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 协调跨网络域的代理工作流程，实现真正的规模化代理操作。</p>
</div><p>By embracing autonomous network operations, Tech Mahindra shows how AI can transform a global telecom industry generating more than $1.5 trillion in annual revenue — where even small gains in uptime and efficiency deliver outsized economic impact.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过拥抱自主网络运营，Tech Mahindra 展示了 AI 如何转变全球电信行业，该行业年收入超过 1.5 万亿美元——即使是小幅的正常运行时间和效率提升也能带来巨大的经济影响。</p>
</div><h2><strong>Infosys Builds an Enterprise-Grade Coding Small Language Model With NVIDIA AI Enterprise</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Infosys 构建企业级编码小语言模型与 NVIDIA AI Enterprise</strong></h2>
</div><p>Infosys developed a new small language model for coding, built using the NVIDIA NeMo framework that’s part of NVIDIA AI Enterprise, and integrated within Infosys Topaz Fabric. The model accelerates software delivery with frontier‑grade performance while remaining lightweight, and it can be deployed across on-premises enterprise data centers, cloud environments and even standard desktops.</p>
<div class="lb-trans"><p>Infosys 开发了一种新的编码小语言模型，使用 NVIDIA NeMo 框架构建，作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，并集成在 Infosys Topaz Fabric 中。该模型以前沿级性能加速软件交付，同时保持轻量化，可以在本地企业数据中心、云环境甚至标准桌面上部署。</p>
</div><p>The 2.5‑billion‑parameter model supports agent development, code generation, refactoring and end‑to‑end software‑engineering workflows. It’s trained on a curated blend of high‑quality code, synthetic data, mathematical reasoning and natural language inputs — an approach that enables it to match frontier‑model performance on benchmarks such as MBPP, MBPP+ and BFCL.</p>
<div class="lb-trans"><p>该模型拥有 25 亿参数，支持代理开发、代码生成、重构和端到端软件工程工作流程。它经过高质量代码、合成数据、数学推理和自然语言输入的精心组合训练——这种方法使其能够在 MBPP、MBPP+ 和 BFCL 等基准测试中匹配前沿模型的性能。</p>
</div><p>Infosys also prioritized safety and trust. The model incorporates safety‑aligned training and responsible AI practices that reduce harmful outputs while preserving fluency. Its secure‑coding capabilities are validated through industry benchmarks including Stanford AIR‑Bench and Meta’s CyberSecEval, giving enterprises confidence to deploy it across code generation, debugging and multi‑agent development pipelines.</p>
<div class="lb-trans"><p>Infosys 还优先考虑安全性和信任。该模型结合了安全对齐的培训和负责任的人工智能实践，减少有害输出的同时保持流畅性。其安全编码能力通过行业基准验证，包括斯坦福 AIR-Bench 和 Meta 的 CyberSecEval，使企业能够放心地在代码生成、调试和多代理开发流程中部署。</p>
</div><h2><strong>Persistent Accelerates AI‑Driven Molecular Discovery With NVIDIA BioNeMo and NeMo Agent Toolkit</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>Persistent 利用 NVIDIA BioNeMo 和 NeMo Agent Toolkit 加速 AI 驱动的分子发现</strong></h2>
</div><p>Persistent Systems is working with NVIDIA to push early‑stage drug discovery into a new era of speed and scientific fidelity. The collaboration brings together Persistent’s deep life sciences engineering expertise with NVIDIA’s full‑stack accelerated computing platform, giving researchers a powerful path from AI experimentation to production‑grade discovery workflows.</p>
<div class="lb-trans"><p>Persistent Systems 正在与 NVIDIA 合作，将早期药物发现推向一个新的速度和科学准确性的时代。这一合作将 Persistent 在生命科学工程方面的深厚专业知识与 NVIDIA 的全栈加速计算平台结合起来，为研究人员提供了一条从 AI 实验到生产级发现工作流的强大路径。</p>
</div><p>At the center of the effort is Persistent’s new Generative Molecules and Virtual Screening (GenMoIVS) solution, built on the NVIDIA BioNeMo platform and the NeMo Agent Toolkit. GenMoIVS uses large, domain‑specific models to simulate molecular behavior with high accuracy, generating and evaluating candidate compounds before they ever reach a wet lab. These agentic workflows continuously reason across virtual screening, prioritization and experimental planning, helping teams de‑risk early discovery and shorten development cycles.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一努力的核心是 Persistent 新推出的生成分子和虚拟筛选 (GenMoIVS) 解决方案，基于 NVIDIA BioNeMo 平台和 NeMo Agent Toolkit 构建。GenMoIVS 使用大型领域特定模型以高精度模拟分子行为，在候选化合物进入湿实验室之前生成和评估它们。这些代理工作流在虚拟筛选、优先级排序和实验规划中持续推理，帮助团队降低早期发现的风险并缩短开发周期。</p>
</div><p>The platform runs on NVIDIA’s accelerated computing platform, including NVIDIA AI Enterprise software and NIM microservices, enabling high‑throughput simulation and real‑time scientific decision-making in regulated environments. By combining scalable infrastructure with production‑ready agentic AI, Persistent is giving life sciences organizations a faster, more cost‑effective way to explore the compound space and improve downstream success rates.</p>
<div class="lb-trans"><p>该平台运行在 NVIDIA 的加速计算平台上，包括 NVIDIA AI Enterprise 软件和 NIM 微服务，能够在受监管环境中实现高通量模拟和实时科学决策。通过将可扩展基础设施与生产就绪的代理人工智能相结合，Persistent 为生命科学组织提供了一种更快速、更具成本效益的方式来探索化合物空间并提高下游成功率。</p>
</div>

印度的全球系统集成商正在利用 NVIDIA AI 构建新一代企业代理，变革后台和客户支持