印度互联网用户对语音留言、语音搜索和多语言消息的依赖持续上升，但要在这一基础上构建可规模化的语音人工智能业务，仍面临语言复杂、多语混用和货币化模式不均衡等多重障碍。总部位于美国湾区的初创公司 Wispr Flow 认为，这一市场机遇足以支撑其在印度加大投入。
Wispr Flow 开发基于人工智能的语音输入软件。公司表示，尽管语音类人工智能产品在南亚仍处于早期且高度分散的阶段，印度已经成为其全球增长最快的市场，并在用户数量和收入方面继美国之后位列第二。
为贴近当地使用习惯，Wispr Flow 今年在印度推出了 Hinglish 版本——一种在日常交流中广泛使用的印地语与英语混合语。联合创始人兼首席执行官 Tanay Kothari 在接受 TechCrunch 采访时表示，Hinglish 支持上线后，印度市场的增长明显加速，用户使用场景也从工作场合逐步延伸至个人沟通。
用户结构与使用场景扩展
Kothari 介绍，Wispr Flow 在印度的早期用户主要为经理、工程师等白领专业人士。随着产品迭代和本地化推进，学生群体以及在年轻家庭成员引导下的老年用户开始增加，使用场景从办公场景扩展至社交平台和即时通讯应用。
他指出，WhatsApp 等消息平台以及社交媒体应用中，用户在语音交流时频繁在印地语和英语之间切换，Hinglish 模型的推出契合了这一习惯。“最大变化是人们开始更多地在个人应用中使用它，”Kothari 说。
Wispr Flow 此前首先在 Mac 和 Windows 平台推出产品，今年在印度率先上线 Android 版本测试 Hinglish 语音模型，原因在于 Android 是当地主流移动操作系统。公司计划在 2025 年将产品扩展至 iOS 平台。
增长与定价策略
据 Kothari 介绍，今年早些时候 Wispr Flow 在印度的月度增长率约为 60%，在近期针对印度市场的推广活动后，增速提升至约 100%。公司上个月在印度启动更大规模的营销，包括由 Kothari 参与的发布视频以及在班加罗尔举行的线下活动，目标是触达更广泛的主流用户群体。
在定价方面，Wispr Flow 于今年 12 月推出面向印度市场的本地价格，年付方案折算为每月 320 卢比（约合 3.4 美元），显著低于其全球标准的每月 12 美元定价。Kothari 表示，公司最终希望将价格进一步下探至每月 10 至 20 卢比（约 0.10 至 0.20 美元）区间，以覆盖白领和城市用户之外的更大规模人群。
Kothari 称，公司目标是“让全国每个人都能使用 Wispr Flow”，但这一过程将是“缓慢而稳步”的推进。
本地团队与多语言布局
为强化在印度的业务基础，Wispr Flow 今年早些时候任命 Nimisha Mehta 负责当地业务拓展，重点提升本地影响力。Kothari 表示，公司计划在未来 12 个月内将印度团队扩充至约 30 人，重点建设消费者增长、合作伙伴关系和企业业务团队，同时保留现有的工程和支持职能。Wispr Flow 目前在全球范围内约有 60 名员工。
在产品路线方面，Wispr Flow 计划在未来一年内扩展多语言语音支持，使用户在说话时不仅可以在英语和印地语之间切换，还能在英语与其他印度语言之间切换。公司目前已聘用两名全职语言学博士，持续优化多语言语音模型，并扩展对更多印度语言组合的支持。
Kothari 表示，Wispr Flow 在全球及印度市场的 12 个月留存率均约为 70%，显示出较高的重复使用水平。在使用终端分布上，印度用户在桌面端和移动端的使用比例大致为 50:50，而在美国市场，这一比例约为 80% 桌面端、20% 移动端。
语音AI在印度的“压力测试”
Wispr Flow 并非唯一押注印度语音人工智能市场的企业。包括 ElevenLabs 在内的多家公司已将印度视为重要增长区域，本地初创公司如 Gnani.ai、Smallest AI 和 Bolna 也在消费者和企业级语音 AI 工具需求增加的背景下持续获得投资者关注。
不过，行业参与者和分析机构普遍认为，要让语音人工智能在印度成为主流消费产品仍存在显著挑战。Counterpoint Research 研究副总裁 Neil Shah 在接受 TechCrunch 采访时表示，“印度是语音人工智能的终极压力测试”，并指出“语言、口音和语境摩擦”仍在阻碍更广泛的采用。
应用数据也反映出增长与变现之间的差异。Sensor Tower 向 TechCrunch 提供的数据显示，2025 年 10 月至 2026 年 4 月期间，Wispr Flow 在全球的下载量超过 250 万次，其中印度市场占比 14%，仅次于美国。然而，同期印度仅贡献了该应用约 2% 的应用内购买收入。Sensor Tower 指出，Wispr Flow 的业务在全球范围内仍以桌面端为主。
在此背景下，Wispr Flow 等企业一方面通过本地化语言模型和定价策略争取用户规模，另一方面也在探索如何在多语言、多口音和复杂语境的环境中，推动语音人工智能从早期应用走向更广泛的日常计算层。
