India ha emergido como el mercado de infraestructura GPU de más rápido crecimiento en Asia-Pacífico con un CAGR del 34.4%, desplegando más de 80,000 GPUs a nivel nacional y atrayendo más de $100 mil millones en inversiones comprometidas para 2027. La ambiciosa Misión IndiaAI del país, junto con inversiones masivas del sector privado y planes de desarrollo de GPUs autóctonas, posiciona a India como un actor crítico en el panorama global de infraestructura de IA a pesar de enfrentar desafíos significativos en infraestructura eléctrica y talento.
Estado Actual de la Infraestructura GPU
La infraestructura GPU de India ha experimentado una transformación dramática, con el país albergando ahora más de 34,000 GPUs gestionadas por el gobierno bajo la Misión IndiaAI y un estimado de más de 80,000 GPUs totales en los sectores público y privado. Varias mega-instalaciones que rivalizan con los estándares globales en escala y sofisticación anclan la infraestructura.
Yotta Data Services lidera el despliegue del sector privado con su masiva instalación NM1 en Navi Mumbai, que abarca 820,000 pies cuadrados con capacidad de 210 MW. La empresa ha comprometido $1 mil millones en GPUs NVIDIA, con 16,000 GPUs H100 y GH200 ya entregadas para julio de 2025 y otras 16,000 unidades llegando para marzo de 2025, totalizando 32,768 GPUs, que es una de las mayores concentraciones de GPUs en un solo sitio a nivel global, impulsada por tecnología de refrigeración de vanguardia que soporta requisitos de computación de alta densidad.
CtrlS opera la red de centros de datos Rated-4 más grande de Asia con instalaciones en las principales metrópolis. Su campus de Hyderabad destaca con 5,101 racks y capacidad de energía de 612 MW distribuidos en seis edificios, mientras que su instalación de Chennai cuenta con refrigeración líquida avanzada que soporta hasta 70kW por rack—crítico para despliegues modernos de GPUs. La red de la empresa incluye capacidades de refrigeración directa al chip y refrigeración por inmersión, abordando los intensivos requisitos térmicos de las cargas de trabajo de IA.
La distribución geográfica muestra una clara concentración en centros tecnológicos. Maharashtra lidera con Mumbai y Navi Mumbai albergando la mayor concentración de GPUs, incluyendo la mega-instalación de Yotta y múltiples presencias de hyperscalers. Bangalore en Karnataka alberga infraestructura crítica de supercomputación académica y centros corporativos de I+D. Telangana se beneficia del masivo campus de CtrlS en Hyderabad y crecientes inversiones de hyperscalers, mientras que la región de Chennai en Tamil Nadu cuenta con instalaciones con refrigeración avanzada de múltiples proveedores.
La columna vertebral nacional de supercomputación comprende el sistema AIRAWAT en C-DAC Pune, clasificado en el puesto 75 a nivel mundial con un rendimiento pico de 13,170 teraflops y capacidad de 410 AI petaflops. La serie PARAM incluye Siddhi-AI (5.267 petaflops), apoyando investigación avanzada en ciencia de materiales, salud y modelado climático. Estos sistemas proporcionan infraestructura de cómputo crítica para la comunidad investigadora de India, con más de 73 lakh de consultas computacionales procesadas hasta la fecha.
Iniciativas Gubernamentales y Estrategia Nacional
El gobierno indio ha lanzado un impulso sin precedentes para el desarrollo de infraestructura de IA, con la Misión IndiaAI sirviendo como iniciativa central. Anunciada en marzo de 2024 con un presupuesto de ₹10,372 crore ($1.25 mil millones) durante cinco años, la misión abarca el desarrollo integral de infraestructura, creación de modelos autóctonos y construcción del ecosistema.
El Presupuesto 2025-26 marcó un momento decisivo con la financiación de IA cuadruplicándose a ₹2,000 crore y el Ministerio de Electrónica y TI recibiendo ₹26,026.25 crore—un aumento del 48%. La introducción de un Fondo de Fondos de Deep Tech de ₹20,000 crore señala un compromiso a largo plazo con la innovación autóctona. Además, el apoyo a la fabricación de semiconductores se duplicó a ₹2,499 crore, reflejando el enfoque integrado para construir toda la pila de cómputo domésticamente.
La estrategia de adquisición de GPUs demuestra una notable eficiencia de ejecución. Contra un objetivo inicial de 10,000 GPUs, India ya ha desplegado más de 34,000 unidades a través de 13 proveedores de servicios en la nube registrados. La adquisición incluye opciones diversas—NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, serie Intel Gaudi y AWS Trainium—asegurando diversidad tecnológica y evitando la dependencia de un solo proveedor. Los precios subsidiados de ₹115-150 por hora representan un descuento del 40-60% versus las tarifas globales, democratizando el acceso a IA para startups e investigadores.
La Misión Nacional de Supercomputación ha evolucionado significativamente desde su lanzamiento en 2015. Con financiación de ₹4,500 crore, la misión ha desplegado 24.83 petaflops de capacidad de cómputo en 34 sistemas, con otros 41.17 petaflops programados. El programa ha capacitado a 175,000 profesionales en computación de alto rendimiento, creando un pipeline de fuerza laboral calificada. Los logros de desarrollo autóctono incluyen la red de alta velocidad Trinetra y las plataformas de servidores Rudra, reduciendo la dependencia de tecnología extranjera.
Los marcos regulatorios están evolucionando para equilibrar la innovación con el despliegue responsable de IA. La propuesta Ley de India Digital incorporará disposiciones de gobernanza de IA, mientras que la estrategia de NITI Aayog enfatiza los principios FAT (Equidad, Responsabilidad, Transparencia). El enfoque regulatorio de toque ligero busca fomentar la innovación mientras asegura el desarrollo ético de IA, con sistemas de clasificación basados en riesgo en desarrollo para diferentes aplicaciones de IA.
Panorama del Sector Privado
La respuesta del sector privado ha sido extraordinaria, con tanto hyperscalers internacionales como conglomerados indios haciendo compromisos masivos. Microsoft lidera con una inversión de $3 mil millones durante 2025-2026, expandiéndose a una cuarta región de centros de datos para 2026 mientras mantiene un 22-24% de participación en el mercado de la nube. AWS, a pesar de una ligera disminución en su participación de mercado al 32%, ha comprometido $12.7 mil millones hasta 2030, con $8.3 mil millones asignados explícitamente a Maharashtra.
Los conglomerados indios están haciendo movimientos igualmente ambiciosos. El centro de datos de IA de 1GW de Reliance en Gujarat, utilizando GPUs NVIDIA Blackwell, representa una de las instalaciones específicas de IA más extensas del mundo. La asociación con NVIDIA se extiende a una capacidad eventual de 2,000MW, apoyando la plataforma JioBrain de Reliance que sirve a 450 millones de clientes. Tata Communications está desplegando decenas de miles de GPUs NVIDIA Hopper en la fase uno, con integración de GPUs Blackwell planificada para 2025, creando una de las supercomputadoras más grandes de India.
Los gigantes de servicios de TI han pivotado agresivamente hacia la infraestructura de IA. TCS ha capacitado a más de 100,000 empleados en IA, con más de 250 oportunidades de IA generativa en el pipeline. Infosys reporta más de 100 nuevos agentes de IA generativa en desarrollo, mientras que Wipro ha capacitado a 180,000 empleados en principios de IA generativa. Estas empresas no son solo consumidoras sino constructoras de infraestructura de IA, asociándose con hyperscalers para crear soluciones específicas de la industria.
El ecosistema de startups muestra una vitalidad notable con startups de IA recaudando $780.5 millones en 2024-2025, un aumento del 40% respecto al año anterior. Más de 100 startups de GenAI han recaudado más de $1.5 mil millones desde 2020. Startups enfocadas en infraestructura como NxtGen, Netweb Technologies y Neysa están construyendo componentes críticos del ecosistema GPU. Solo Netweb ha instalado más de 5,000 sistemas GPU enfocados en IA y logrado una capitalización de mercado de ₹11,033 crore.
Los proveedores de servicios en la nube han respondido a la demanda con ofertas integrales de GPU. E2E Networks proporciona clústeres NVIDIA Hopper con redes Quantum-2 InfiniBand, sirviendo a clientes como AI4Bharat y Qure.ai. Sify Technologies opera 14 centros de datos con capacidad de más de 407 MW, mientras que CtrlS planea un mega campus de 500MW enfocado en IA. Estos proveedores ofrecen precios competitivos y soporte local, críticos para el mercado sensible a precios de India.
Planes Futuros y Hoja de Ruta
La hoja de ruta de infraestructura GPU de India hasta 2027 representa una de las iniciativas de transformación digital más ambiciosas del mundo. El logro principal será el desarrollo de GPUs autóctonas, con demostraciones tecnológicas esperadas para finales de 2025 y producción completa planificada para 2029. Esta iniciativa, respaldada por $200 millones para desarrollo de GPUs de 2nm, busca igualar el rendimiento de NVIDIA a un 50% menor costo para 2030.
Los principales proyectos de infraestructura están transformando el panorama. La instalación de Reliance en Jamnagar se expandirá a una capacidad de 3GW con una inversión estimada de $20-30 mil millones para 2027. La instalación de Google en Navi Mumbai (381,000 pies cuadrados, inversión de ₹1,144 crore) se completará en 2025, mientras que Microsoft compromete $3.7 mil millones para capacidad de 660MW en Telangana. El clúster de NTT DATA en Hyderabad trae una inversión de $1.2 mil millones para capacidad de 400MW, albergando 25,000 GPUs.
La capacidad de centros de datos se duplicará con creces de 950MW en 2024 a 2GW para 2026, con un crecimiento del 66% agregando 604MW según las previsiones de JLL. La expansión requiere 45-50 millones de pies cuadrados de bienes raíces adicionales y 40-45 TWH de energía para 2030. La distribución geográfica muestra que el 35% de la nueva capacidad estará en Maharashtra, con adiciones significativas en Tamil Nadu y Telangana, mientras que mercados emergentes como Pune y Kolkata ganan tracción.
Los compromisos de inversión son asombrosos en escala. La inversión total en centros de datos alcanzará más de $100 mil millones para 2027, según CBRE. Amazon lidera con $12.7 mil millones para 2030, mientras que el compromiso combinado de hyperscalers supera los $25 mil millones. Las iniciativas gubernamentales agregan otros $15+ mil millones a través de varias misiones y programas de semiconductores. Los actores internacionales de semiconductores, incluyendo Applied Materials ($400 millones), Micron ($2.75 mil millones) y AMD ($400 millones), están estableciendo operaciones significativas.
Los gobiernos estatales compiten agresivamente para atraer inversiones. Gujarat se posiciona como un centro de semiconductores con la instalación de Tata de ₹91,000 crore y el mega centro de datos de Reliance. Telangana aspira a convertirse en la "Capital de IA" de India con múltiples proyectos, incluyendo el clúster de NTT DATA. Maharashtra aprovecha su ventaja de pionero en políticas de centros de datos, mientras que Chhattisgarh ha lanzado el primer parque operativo de centros de datos de IA de India en Nava Raipur.
Infraestructura de Investigación y Académica
Las instituciones académicas de India han construido una infraestructura GPU sustancial a través de la Misión Nacional de Supercomputación. IISc Bangalore opera PARAM Pravega con 3.3 petaflops usando GPUs NVIDIA Tesla V100, apoyando investigación desde modelado de COVID-19 hasta descubrimiento de fármacos. La instalación HPC de IIT Delhi cuenta con 16 nodos GPU con dos NVIDIA A100 por nodo, complementando 217 nodos heredados acelerados por GPU.
Diez supercomputadoras desplegadas en instituciones sirven a más de 2,600 investigadores, procesando 31 millones de trabajos computacionales. PARAM Ganga en IIT Roorkee entrega 1.67 PFLOPS con GPUs NVIDIA Tesla V100 en 312 nodos híbridos. PARAM Shivay en IIT BHU y PARAM Shakti en IIT Kharagpur utilizan ensamblaje autóctono con componentes Make in India, demostrando una creciente autosuficiencia en infraestructura HPC.
Las iniciativas de investigación han establecido centros de excelencia a nivel nacional. El Robert Bosch Centre en IIT Madras se clasifica como el laboratorio de IA más productivo de India por publicaciones, enfocándose en análisis de redes y aprendizaje por refuerzo profundo. IIT Hyderabad alberga el primer NVIDIA AI Technology Centre de India con múltiples sistemas DGX, enfocándose en IA para agricultura y ciudades inteligentes. El gobierno anunció tres nuevos Centros de Excelencia en IA en 2024, enfocándose en salud, agricultura y ciudades sostenibles, con financiación de ₹990 crore hasta 2028.
Los marcos de acceso aseguran una amplia utilización. IISc SERC proporciona talleres de GPU con NVIDIA, apoyando investigación en aeroespacial, bioinformática y más. IIT Delhi implementa autenticación basada en Kerberos con sistemas de prioridad basados en colas. El marco nacional requiere afiliación institucional con acceso basado en proyectos, mientras que C-DAC realiza extensos programas de capacitación alcanzando a más de 500 usuarios en sistemas PARAM.
Aplicaciones Industriales y Casos de Uso
Las empresas indias lideran globalmente en adopción de IA con el 59% usando activamente IA—la tasa más alta a nivel mundial. El sector BFSI demuestra una adopción robusta, con el Reserve Bank proyectando que la IA contribuirá $359-438 mil millones al PIB para 2029-30. Bank of Baroda ha desplegado gerentes de relaciones virtuales con IA generativa, mientras que el 25% de las empresas indias integraron IA en producción en 2024 versus solo el 8% en 2023.
El sector salud muestra un potencial transformador con el 92% de los líderes considerando la automatización crítica para abordar la escasez de personal. Las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA están ganando tracción en radiología y patología, mientras que la aceleración del descubrimiento de fármacos y el monitoreo remoto de pacientes se expanden rápidamente. El sector farmacéutico y de ciencias de la vida reporta un 82% de adopción de IA a pequeña escala, indicando un potencial de crecimiento significativo.
La manufactura ha avanzado a la etapa de madurez de IA "Experta", enfocándose en mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro. Los sectores automotriz y electrónico lideran la adopción, con Reliance Industries implementando transformación de IA en todas las unidades de negocio. La integración con IoT permite soluciones de manufactura inteligente previamente imposibles sin infraestructura de cómputo sustancial.
El sector de servicios de TI aprovecha extensamente la infraestructura GPU. La plataforma Infosys Topaz sirve capacidades de IA generativa a 57,000 empleados capacitados en más de 90 programas activos. La plataforma ignio™ de TCS combina computación cognitiva con ML, mientras que sus más de 100,000 empleados capacitados en IA representan la fuerza laboral más grande de este tipo en el mundo. La plataforma HOLMES de Wipro ha generado productividad equivalente a más de 12,000 horas-persona en más de 140 compromisos con más de 1,800 instancias de bots desplegadas.
El desarrollo de modelos de IA locales florece bajo la Misión IndiaAI. Sarvam AI recibió 4,096 GPUs NVIDIA H100 con subsidio de ₹98.68 crore para desarrollar LLMs autóctonos de 70 mil millones de parámetros. Otros beneficiarios incluyen Soket AI Labs construyendo "Pragna-1B" con 120 mil millones de parámetros, y Gnani.ai creando modelos de voz para idiomas índicos. El ecosistema BharatGPT abarca múltiples iniciativas, incluyendo BharatGen para LLMs multimodales y el modelo offline de 534 millones de parámetros de CoRover que soporta más de 100 idiomas.
Desafíos y Restricciones que Afectan el Crecimiento
La infraestructura GPU de India enfrenta severos cuellos de botella de energía y refrigeración que amenazan los planes de expansión. La integración de GPUs demanda una densidad de potencia 7-8 veces mayor a 40-60kW por rack comparado con las cargas tradicionales de 6-8kW. La mayoría de los centros de datos existentes no pueden manejar requisitos de más de 100kW sin importantes retrofits, incluyendo soluciones de refrigeración líquida o por inmersión. El desafío se intensifica mientras India apunta a expandir la capacidad de centros de datos de 800MW a 3,000MW para 2030, requiriendo mejoras masivas en la infraestructura de la red eléctrica.
La escasez de talento representa una amenaza existencial para las ambiciones de IA. La demanda crecerá de 600,000-650,000 profesionales a más de 1.25 millones para 2027, pero el pool de talento actual satisface solo el 49% de la demanda. Por cada 10 roles de GenAI, solo existe un profesional calificado. A pesar de que el 96% de los empleadores priorizan la contratación de habilidades en IA, el 79% no puede encontrar el talento necesario. Mientras empresas como TCS y Wipro han capacitado a cientos de miles de empleados, persisten preocupaciones sobre la calidad de los programas de capacitación acelerados.
Las vulnerabilidades de la cadena de suministro exponen a India a riesgos geopolíticos. Los controles de exportación de EE.UU. imponen un tope de 50,000 GPUs a India como país de "Tier 2", creando incertidumbre en las adquisiciones. Aunque India adquirió aproximadamente 19,000 GPUs en 2024, la fuerte dependencia de proveedores estadounidenses como NVIDIA y AMD deja al ecosistema vulnerable a cambios de política. El impulso por el desarrollo de GPUs autóctonas para 2029 busca mitigar estos riesgos pero enfrenta desafíos tecnológicos y de manufactura.
Las brechas de preparación de infraestructura se extienden más allá de la energía. Los diseños tradicionales de centros de datos resultan comercialmente inviables para cargas de trabajo de IA de alta potencia sin modificaciones extensas. La crisis de infraestructura de refrigeración significa que la mayoría de las instalaciones requieren renovaciones completas para lograr niveles de eficiencia PUE por debajo de 1.1 demandados por los despliegues de GPUs. Las limitaciones de infraestructura de red restringen las implementaciones a gran escala, particularmente en ciudades de nivel 2 objetivo de expansión.
Las dependencias de importación agravan los desafíos a lo largo de la cadena de suministro de semiconductores. Más allá de las GPUs, India depende de importaciones para sistemas de refrigeración avanzados, equipos de red de alta velocidad y componentes especializados de gestión de energía. Las iniciativas de manufactura local bajo Semicon 2.0 buscan construir capacidades del ecosistema, incluyendo proveedores de químicos y gases, pero la autosuficiencia significativa sigue estando a años de distancia.
Posición de India en la Carrera de GPUs de Asia-Pacífico
India reclama la tasa de crecimiento más rápida en el mercado GPU de APAC con un CAGR del 34.4%, superando a China (32.1%), Japón (31.1%) y Corea del Sur (31.7%). Sin embargo, el tamaño absoluto del mercado cuenta una historia diferente—el mercado de $485 millones de India en 2024 palidece comparado con los $1.82 mil millones de China. El mercado de APAC en general crecerá de $6.7 mil millones a $44.6 mil millones para 2034, presentando oportunidades masivas para países que puedan superar las restricciones de infraestructura.
Los patrones de inversión regional revelan dinámicas competitivas. Malasia lidera con $15 mil millones en inversión en centros de datos de IA, mientras que Singapur aprovecha su posición estratégica de hub con $9 mil millones de inversión y políticas avanzadas como el Green Data Centre Grant. Vietnam atrae $6 mil millones a pesar de ser un recién llegado, destacando la competencia regional por el liderazgo en infraestructura de IA. La fortaleza de India radica en inversiones comprometidas a largo plazo que superan los $100 mil millones para 2027, aunque la ejecución sigue siendo crítica.
India posee ventajas competitivas únicas dentro de APAC. El país alberga el 20% de la fuerza laboral global de diseño de semiconductores y ofrece tarifas de cómputo GPU a ₹115-150 por hora versus referencias globales de ₹213-256—una ventaja de costo del 40-50%. Como la nación más poblada del mundo con demanda creciente en finanzas, salud y agricultura, India presenta un mercado doméstico inigualable. El apoyo gubernamental a través de la Misión IndiaAI de ₹10,372 crore, incluyendo descuentos del 40% para startups y académicos, crea condiciones favorables para el desarrollo del ecosistema.
Sin embargo, desventajas significativas restringen el potencial. Las limitaciones de infraestructura eléctrica y los desafíos de capacidad de la red obstaculizan los despliegues a gran escala. La dependencia de la cadena de suministro hace a India vulnerable a restricciones geopolíticas, como evidencian los controles de exportación de EE.UU. La madurez de infraestructura queda rezagada respecto a China y Singapur en sofisticación de centros de datos. Aunque India produce una gran cantidad de talento tecnológico, persisten preocupaciones de calidad comparado con mercados más desarrollados.
La colaboración regional ofrece caminos para superar las limitaciones. El Acuerdo Marco de Economía Digital de ASEAN apunta a una economía digital de $2 billones para 2030, con India apoyando el ASEAN Digital Masterplan 2025. La armonización de flujos de datos transfronterizos y programas conjuntos de desarrollo de capacidades crean cohesión. La ubicación estratégica de India y sus ventajas de costo la posicionan como un potencial hub regional para la transformación digital de ASEAN, siempre que los desafíos de infraestructura se aborden expeditamente.
Conclusión
India se encuentra en un momento definitorio en su viaje de transformación digital. Con más de 80,000 GPUs desplegadas, más de $100 mil millones en inversiones comprometidas, y el mercado GPU de más rápido crecimiento en Asia-Pacífico, el país ha establecido fundamentos sólidos para el liderazgo en IA. La estrategia gubernamental integral a través de la Misión IndiaAI, combinada con inversiones masivas del sector privado y planes de desarrollo autóctono, crea oportunidades sin precedentes.
El éxito, sin embargo, no está garantizado. India debe abordar urgentemente las limitaciones de infraestructura eléctrica que amenazan con restringir el despliegue de GPUs, mientras simultáneamente enfrenta la severa escasez de talento que podría socavar la utilización de la capacidad instalada. La carrera por desarrollar GPUs autóctonas para 2029 representa tanto ambición tecnológica como necesidad estratégica dadas las incertidumbres geopolíticas alrededor de las cadenas de suministro.
La capacidad del país para aprovechar sus ventajas competitivas—eficiencia de costos, escala de mercado y apoyo gubernamental—mientras supera las restricciones de infraestructura y talento determinará si India emerge como un hub global de infraestructura de IA o permanece perpetuamente alcanzando a los líderes regionales. Los próximos dos años, hasta 2027, serán decisivos mientras los principales proyectos entran en operación y las capacidades autóctonas maduran.
Referencias
Analytics India Magazine. 2024. "AI Startup Funding & Acquisition Report 2024 - India." https://analyticsindiamag.com/ai-highlights/ai-startup-funding-acquisition-report-2025-india/
Analytics India Magazine. 2024. "IndiaAI, Where Are the GPUs?" https://analyticsindiamag.com/ai-features/indiaai-where-are-the-gpus/
Angel One. 2025. "India's First Made-in-India AI GPUs to be Demoed by 2025 under ₹10,372 Crore IndiaAI Mission." https://www.angelone.in/news/market-updates/india-s-first-made-in-india-ai-gpus-to-be-demoed-by-2025-under-10-372-crore-indiaai-mission
Business Standard. 2024. "AI in India Gets a Boost as Microsoft, Amazon Invest Billions in Data Infra." https://www.business-standard.com/technology/tech-news/ai-in-india-gets-a-boost-as-microsoft-amazon-invest-billions-in-data-infra-124061800328_1.html
Business Standard. 2025. "India-made GPUs to be Tech Demo-ready by 2025, Production by 2029." https://www.business-standard.com/technology/tech-news/india-made-gpu-to-be-demo-ready-by-end-2025-production-by-2029-125051400720_1.html
Business Today. 2025. "India Bets Big on AI: Launches Major Compute Facility, Unveils Plans for Indigenous GPU Chips." https://www.businesstoday.in/technology/news/story/india-bets-big-on-ai-launches-major-compute-facility-unveils-plans-for-indigenous-gpu-chips-467053-2025-03-07
CBRE. 2024. "India's AI-powered Data Centre Boom - $100 Billion Investment Forecast by 2027." IndiaAI. https://indiaai.gov.in/article/india-s-ai-powered-data-centre-boom-100-billion-investment-forecast-by-2027-cbre
CoinGeek. 2024. "India Leads AI Adoption in 2024 Despite Concerns." https://coingeek.com/india-leads-ai-adoption-in-2024-despite-concerns/
Data Center Dynamics. 2024. "Indian Companies Order Tens of Thousands of Nvidia Chips." https://www.datacenterdynamics.com/en/news/indian-companies-order-tens-of-1000s-of-nvidia-chips/
Deloitte. 2024. "Bridging the AI Talent Gap to Boost India's Tech and Economic Impact: Deloitte-NASSCOM Report." https://www.deloitte.com/in/en/about/press-room/bridging-the-ai-talent-gap-to-boost-indias-tech-and-economic-impact-deloitte-nasscom-report.html
Department of Science & Technology. 2025. "National Super Computing Mission." https://dst.gov.in/national-super-computing-mission
Fierce Network. 2024. "Here's Why AWS is Spending $12.7B on Data Centers in India." https://www.fierce-network.com/data-center/aws-spend-127b-data-centers-india-2030
Goldman Sachs. 2024. "AI to Drive 165% Increase in Data Center Power Demand by 2030." https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030
Grand View Research. 2024. "India Data Center GPU Market Size & Outlook, 2030." https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/data-center-gpu-market/india
IBM. 2024. "59% of Indian Enterprises Have Actively Deployed AI, Highest Among Countries Surveyed: IBM Report." https://in.newsroom.ibm.com/2024-02-15-59-of-Indian-Enterprises-have-actively-deployed-AI,-highest-among-countries-surveyed-IBM-report
IBEF. 2025. "India-made Graphics Processing Units (GPUs) to be Tech Demo-ready by 2025, Production by 2029." https://www.ibef.org/news/india-made-graphics-processing-units-gpus-to-be-tech-demo-ready-by-2025-production-by-2029
IndiaAI. 2024. "AIRAWAT: A Landmark in India's AI Supercomputing Journey." https://indiaai.gov.in/article/airawat-a-landmark-in-india-s-ai-supercomputing-journey
IndiaAI. 2025. "IndiaAI Compute Capacity." https://indiaai.gov.in/hub/indiaai-compute-capacity
IndiaAI. 2025. "Union Minister Announces the Availability of 18,000+ Affordable AI Compute Units." https://indiaai.gov.in/article/union-minister-of-electronics-it-railways-and-i-b-announces-the-availability-of-18-000-affordable-ai-compute-units
Indian Institute of Science. 2022. "PARAM Pravega: An NSM Supercomputer at IISc." https://iisc.ac.in/events/param-pravega-an-nsm-supercomputer-at-iisc/
Microsoft. 2025. "Microsoft Announces US $3bn Investment Over Two Years in India Cloud and AI Infrastructure." https://news.microsoft.com/en-in/microsoft-announces-us-3bn-investment-over-two-years-in-india-cloud-and-ai-infrastructure-to-accelerate-adoption-of-ai-skilling-and-innovation/
MIT Technology Review. 2025. "Inside India's Scramble for AI Independence." https://www.technologyreview.com/2025/07/04/1119705/inside-indias-scramble-for-ai-independence/
NASSCOM. 2024. "AI Adoption Index 2.0: Tracking India's Sectoral Progress in AI Adoption." https://nasscom.in/knowledge-center/publications/ai-adoption-index-20-tracking-indias-sectoral-progress-ai-adoption
NVIDIA. 2024. "Open for AI: India Tech Leaders Build AI Factories for Economic Transformation." https://blogs.nvidia.com/blog/india-ai-infrastructure/
NVIDIA Newsroom. 2024. "Reliance and NVIDIA Partner to Advance AI in India, for India." https://nvidianews.nvidia.com/news/reliance-and-nvidia-partner-to-advance-ai-in-india-for-india
Outlook Business. 2025. "Can India Meet the Power Demand for AI Data Centres by 2030?" https://www.outlookbusiness.com/planet/industry/india-ai-data-centre-energy-sustainability-2030
Press Information Bureau. 2025. "India's Common Compute Capacity Crosses 34,000 GPUs." https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2132817
RCR Wireless News. 2025. "The Top Five AI Data Centers in India." https://www.rcrwireless.com/20250326/fundamentals/top-ai-data-centers-india
TechCrunch. 2025. "Reliance Plans World's Biggest AI Data Center in India, Report Says." https://techcrunch.com/2025/01/23/reliance-plans-world-biggest-ai-data-centre-in-india-report-says/
Tom's Hardware. 2024. "Nvidia Inks Order for 16,000 AI GPUs Worth $500 Million — Indian Data Center Company Seeks to Own 32,000 Nvidia H100 and GH200 GPUs by 2025." https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-inks-order-for-16000-ai-gpus-worth-500-million
YourStory. 2025. "The DeepSeek Threat: India May Have a GPU Problem and It Needs to Act Fast." https://yourstory.com/2025/02/deepseek-threat-ai-india-gpu-chips-problem-ashwini-vaishnaw-indiaai