भारत एशिया-प्रशांत का सबसे तेजी से बढ़ता GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर बाजार बनकर उभरा है जिसकी CAGR 34.4% है, जो देशभर में 80,000 से अधिक GPUs तैनात कर रहा है और 2027 तक $100+ बिलियन के प्रतिबद्ध निवेश आकर्षित कर रहा है। देश का महत्वाकांक्षी IndiaAI Mission, बड़े पैमाने पर निजी क्षेत्र के निवेश और स्वदेशी GPU विकास योजनाओं के साथ मिलकर, महत्वपूर्ण पावर इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रतिभा चुनौतियों का सामना करने के बावजूद भारत को वैश्विक AI इन्फ्रास्ट्रक्चर परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है।
## GPU Infrastructure की वर्तमान स्थिति
भारत के GPU infrastructure में नाटकीय परिवर्तन हुआ है, जहाँ देश में अब IndiaAI Mission के तहत 34,000 से अधिक सरकारी-प्रबंधित GPUs और सार्वजनिक तथा निजी क्षेत्रों में कुल मिलाकर अनुमानित 80,000+ GPUs हैं। कई मेगा-सुविधाएं जो पैमाने और परिष्कार में वैश्विक मानकों की बराबरी करती हैं, इस infrastructure को मजबूत आधार प्रदान करती हैं।
Yotta Data Services निजी क्षेत्र की deployment में अग्रणी है अपनी विशाल NM1 सुविधा के साथ जो नवी मुंबई में स्थित है, 820,000 वर्ग फीट में फैली हुई है और जिसकी 210 MW क्षमता है। कंपनी ने NVIDIA GPUs के लिए $1 बिलियन की प्रतिबद्धता जताई है, जिसमें जुलाई 2025 तक 16,000 H100 और GH200 GPUs पहले से ही डिलीवर हो चुके हैं और मार्च 2025 तक अन्य 16,000 units आने वाले हैं, कुल मिलाकर 32,768 GPUs, जो विश्व स्तर पर सबसे बड़े single-site GPU concentrations में से एक है, जो अत्याधुनिक cooling technology द्वारा संचालित है जो high-density computing requirements को support करती है।
CtrlS एशिया का सबसे बड़ा Rated-4 data center network संचालित करती है जिसकी सुविधाएं प्रमुख metros में फैली हुई हैं। उनका हैदराबाद campus 5,101 racks और छह buildings में फैली 612 MW power capacity के साथ विशेष रूप से उल्लेखनीय है, जबकि उनकी चेन्नई सुविधा में advanced liquid cooling है जो प्रति rack 70kW तक support करती है—जो आधुनिक GPU deployments के लिए महत्वपूर्ण है। कंपनी के network में direct-to-chip cooling और immersion cooling capabilities शामिल हैं, जो AI workloads की गहन thermal requirements को पूरा करती हैं।
भौगोलिक वितरण technology hubs में स्पष्ट clustering दिखाता है। महाराष्ट्र मुंबई और नवी मुंबई के साथ अग्रणी है जहाँ सबसे बड़ा GPU concentration है, जिसमें Yotta की mega-facility और multiple hyperscaler उपस्थिति शामिल है। कर्नाटक का बैंगलोर महत्वपूर्ण academic supercomputing infrastructure और corporate R&D centers की मेजबानी करता है। तेलंगाना को CtrlS के विशाल हैदराबाद campus और बढ़ते hyperscaler निवेशों से लाभ होता है, जबकि तमिल नाडु के चेन्नई क्षेत्र में multiple providers की advanced cooling-enabled सुविधाएं हैं।
राष्ट्रीय supercomputing backbone में AIRAWAT system शामिल है जो C-DAC पुणे में स्थित है, 13,170 teraflops peak performance और 410 AI petaflops capability के साथ विश्व स्तर पर 75वें स्थान पर है। PARAM series में Siddhi-AI (5.267 petaflops) शामिल है, जो materials science, healthcare, और climate modeling में advanced research को support करती है। ये systems भारत की research community के लिए महत्वपूर्ण compute infrastructure प्रदान करते हैं, जहाँ अब तक 73 लाख से अधिक computational queries process किए गए हैं।
## सरकारी पहल और राष्ट्रीय रणनीति
भारत सरकार ने AI अवसंरचना विकास के लिए एक अभूतपूर्व धक्का दिया है, जिसमें IndiaAI Mission मुख्य आधारशिला पहल के रूप में काम कर रहा है। मार्च 2024 में पांच वर्षों में ₹10,372 करोड़ ($1.25 billion) के बजट के साथ घोषित यह मिशन व्यापक अवसंरचना विकास, स्वदेशी मॉडल निर्माण, और पारिस्थितिकी तंत्र निर्माण को शामिल करता है।
बजट 2025-26 एक महत्वपूर्ण क्षण था जब AI फंडिंग चार गुना बढ़कर ₹2,000 करोड़ हो गई और इलेक्ट्रॉनिक्स और IT मंत्रालय को ₹26,026.25 करोड़—48% की वृद्धि—मिली। ₹20,000 करोड़ के Deep Tech Fund of Funds की शुरुआत स्वदेशी नवाचार के लिए दीर्घकालिक प्रतिबद्धता का संकेत देती है। अतिरिक्त रूप से, semiconductor निर्माण सहायता दोगुनी होकर ₹2,499 करोड़ हो गई, जो घरेलू स्तर पर संपूर्ण compute stack निर्माण के एकीकृत दृष्टिकोण को दर्शाती है।
GPU खरीद रणनीति उल्लेखनीय निष्पादन दक्षता का प्रदर्शन करती है। 10,000 GPU के प्रारंभिक लक्ष्य के विरुद्ध, भारत ने पहले ही 13 empaneled cloud service providers में 34,000 से अधिक units तैनात किए हैं। खरीद में विविध विकल्प शामिल हैं—NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, Intel Gaudi series, और AWS Trainium—तकनीकी विविधता सुनिश्चित करना और vendor lock-in से बचना। ₹115-150 प्रति घंटे की सब्सिडी युक्त कीमत वैश्विक दरों की तुलना में 40-60% की छूट दर्शाती है, जो startups और शोधकर्ताओं के लिए AI पहुंच को लोकतांत्रिक बनाती है।
National Supercomputing Mission 2015 में लॉन्च के बाद से महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुआ है। ₹4,500 करोड़ की फंडिंग के साथ, मिशन ने 34 systems में 24.83 petaflops की compute क्षमता तैनात की है, जबकि अन्य 41.17 petaflops निर्धारित है। कार्यक्रम ने high-performance computing में 175,000 पेशेवरों को प्रशिक्षित किया है, एक कुशल कार्यबल पाइपलाइन बनाया है। स्वदेशी विकास उपलब्धियों में Trinetra high-speed network और Rudra server platforms शामिल हैं, जो विदेशी तकनीक निर्भरता को कम करते हैं।
नियामक ढांचे नवाचार और जिम्मेदार AI तैनाती के बीच संतुलन बनाने के लिए विकसित हो रहे हैं। प्रस्तावित Digital India Act में AI गवर्नेंस प्रावधान शामिल होंगे, जबकि NITI Aayog की रणनीति FAT (Fairness, Accountability, Transparency) सिद्धांतों पर जोर देती है। light-touch नियामक दृष्टिकोण नैतिक AI विकास सुनिश्चित करते हुए नवाचार को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखता है, विभिन्न AI अनुप्रयोगों के लिए जोखिम-आधारित वर्गीकरण प्रणालियां विकास के अधीन हैं।
निजी क्षेत्र का परिदृश्य
निजी क्षेत्र की प्रतिक्रिया असाधारण रही है, जिसमें अंतर्राष्ट्रीय hyperscalers और भारतीय कंपनियों दोनों ने बड़ी प्रतिबद्धताएं दिखाई हैं। Microsoft 2025-2026 में $3 बिलियन के निवेश के साथ अग्रणी है, 2026 तक चौथे datacenter क्षेत्र का विस्तार करते हुए 22-24% cloud बाजार हिस्सेदारी बनाए रखने के साथ। AWS, 32% की बाजार हिस्सेदारी में मामूली गिरावट के बावजूद, 2030 तक $12.7 बिलियन की प्रतिबद्धता जताई है, जिसमें $8.3 बिलियन विशेष रूप से महाराष्ट्र को आवंटित है।
भारतीय समूह भी उतनी ही महत्वाकांक्षी चालें चल रहे हैं। Reliance का गुजरात में 1GW AI data center, NVIDIA Blackwell GPUs का उपयोग करते हुए, दुनिया की सबसे व्यापक AI-विशिष्ट सुविधाओं में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। NVIDIA के साथ साझेदारी 2,000MW की अंतिम क्षमता तक विस्तृत है, जो 450 मिलियन ग्राहकों को सेवा देने वाले Reliance के JioBrain प्लेटफॉर्म का समर्थन करती है। Tata Communications पहले चरण में दसियों हजार NVIDIA Hopper GPUs तैनात कर रही है, 2025 के लिए Blackwell GPU एकीकरण की योजना के साथ, भारत के सबसे बड़े supercomputers में से एक का निर्माण कर रही है।
IT सेवा दिग्गजों ने AI अवसंरचना की ओर आक्रामक रूप से रुख किया है। TCS ने 100,000 से अधिक कर्मचारियों को AI में प्रशिक्षित किया है, pipeline में 250+ generative AI अवसरों के साथ। Infosys 100+ नए generative AI agents के विकास की रिपोर्ट करती है, जबकि Wipro ने 180,000 कर्मचारियों को generative AI सिद्धांतों में प्रशिक्षित किया है। ये कंपनियां केवल उपभोक्ता नहीं बल्कि AI अवसंरचना के निर्माता हैं, hyperscalers के साथ साझेदारी करके उद्योग-विशिष्ट समाधान बना रही हैं।
स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र उल्लेखनीय जीवंतता दिखाता है AI स्टार्टअप ने 2024-2025 में $780.5 मिलियन जुटाए, जो पिछले वर्ष से 40% की वृद्धि है। 2020 से 100 से अधिक GenAI स्टार्टअप ने $1.5+ बिलियन जुटाए हैं। NxtGen, Netweb Technologies, और Neysa जैसे अवसंरचना-केंद्रित स्टार्टअप GPU पारिस्थितिकी तंत्र के महत्वपूर्ण घटकों का निर्माण कर रहे हैं। अकेले Netweb ने 5,000+ AI-केंद्रित GPU सिस्टम स्थापित किए हैं और ₹11,033 करोड़ का बाजार पूंजीकरण हासिल किया है।
Cloud service प्रदाताओं ने व्यापक GPU पेशकशों के साथ मांग का जवाब दिया है। E2E Networks Quantum-2 InfiniBand networking के साथ NVIDIA Hopper clusters प्रदान करता है, AI4Bharat और Qure.ai जैसे ग्राहकों की सेवा करता है। Sify Technologies 407+ MW क्षमता के साथ 14 data centers चलाती है, जबकि CtrlS 500MW AI-केंद्रित mega campus की योजना बना रही है। ये प्रदाता प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण और स्थानीय समर्थन प्रदान करते हैं, जो भारत के मूल्य-संवेदनशील बाजार के लिए महत्वपूर्ण है।
भविष्य की योजनाएं और रोडमैप
2027 तक भारत का GPU अवसंरचना रोडमैप दुनिया की सबसे महत्वाकांक्षी डिजिटल परिवर्तन पहलों में से एक है। मुख्य उपलब्धि स्वदेशी GPU विकास होगी, जिसमें 2025 के अंत तक प्रौद्योगिकी प्रदर्शन की अपेक्षा है और 2029 के लिए पूर्ण उत्पादन की योजना है। 2nm GPU विकास के लिए $200 मिलियन के समर्थन से यह पहल 2030 तक 50% कम लागत पर NVIDIA के प्रदर्शन को मात देने का लक्ष्य रखती है।
प्रमुख अवसंरचना परियोजनाएं परिदृश्य को बदल रही हैं। Reliance की जामनगर सुविधा 2027 तक अनुमानित $20-30 बिलियन निवेश के साथ 3GW क्षमता तक विस्तृत होगी। Google की नवी मुंबई सुविधा (381,000 वर्ग फुट, ₹1,144 करोड़ निवेश) 2025 में पूरी होगी, जबकि Microsoft तेलंगाना में 660MW क्षमता के लिए $3.7 बिलियन प्रतिबद्ध करता है। NTT DATA का हैदराबाद क्लस्टर 400MW क्षमता के लिए $1.2 बिलियन निवेश लाता है, जिसमें 25,000 GPUs होंगे।
डेटा सेंटर क्षमता 2024 में 950MW से दोगुनी से अधिक होकर 2026 तक 2GW हो जाएगी, जिसमें JLL पूर्वानुमानों के अनुसार 66% वृद्धि से 604MW जुड़ेगा। इस विस्तार के लिए 2030 तक 45-50 मिलियन वर्ग फुट अतिरिक्त रियल एस्टेट और 40-45 TWH बिजली की आवश्यकता होगी। भौगोलिक वितरण महाराष्ट्र में 35% नई क्षमता दिखाता है, तमिलनाडु और तेलंगाना में महत्वपूर्ण वृद्धि के साथ, जबकि पुणे और कोलकाता जैसे उभरते बाजार गति प्राप्त कर रहे हैं।
निवेश प्रतिबद्धताएं पैमाने में आश्चर्यजनक हैं। CBRE के अनुसार, कुल डेटा सेंटर निवेश 2027 तक $100+ बिलियन तक पहुंचेगा। Amazon 2030 तक $12.7 बिलियन के साथ अग्रणी है, जबकि संयुक्त hyperscaler प्रतिबद्धता $25 बिलियन से अधिक है। सरकारी पहल विभिन्न मिशनों और अर्धचालक कार्यक्रमों के माध्यम से अन्य $15+ बिलियन जोड़ती हैं। Applied Materials ($400 मिलियन), Micron ($2.75 बिलियन), और AMD ($400 मिलियन) सहित अंतर्राष्ट्रीय अर्धचालक खिलाड़ी महत्वपूर्ण संचालन स्थापित कर रहे हैं।
राज्य सरकारें निवेश आकर्षित करने के लिए आक्रामक रूप से प्रतिस्पर्धा करती हैं। गुजरात Tata की ₹91,000 करोड़ सुविधा और Reliance के मेगा डेटा सेंटर के साथ अर्धचालक हब के रूप में अपनी स्थिति बनाता है। तेलंगाना NTT DATA के क्लस्टर सहित कई परियोजनाओं के साथ भारत की "AI Capital" बनने का लक्ष्य रखता है। महाराष्ट्र डेटा सेंटर नीतियों में अपने प्रारंभिक-प्रवर्तक लाभ का उपयोग करता है, जबकि छत्तीसगढ़ ने नवा रायपुर में भारत का पहला परिचालित AI डेटा सेंटर पार्क लॉन्च किया है।
अनुसंधान और अकादमिक अवसंरचना
भारत की अकादमिक संस्थानों ने राष्ट्रीय सुपर कंप्यूटिंग मिशन के माध्यम से पर्याप्त GPU अवसंरचना का निर्माण किया है। IISc बैंगलोर NVIDIA Tesla V100 GPUs का उपयोग करते हुए 3.3 petaflops के साथ PARAM Pravega संचालित करता है, जो COVID-19 मॉडलिंग से लेकर दवा खोज तक के अनुसंधान का समर्थन करता है। IIT दिल्ली की HPC सुविधा में प्रति नोड dual NVIDIA A100s के साथ 16 GPU नोड्स हैं, जो 217 legacy GPU-accelerated नोड्स के पूरक हैं।
संस्थानों में तैनात दस सुपर कंप्यूटर 2,600+ शोधकर्ताओं की सेवा करते हैं, 31 मिलियन कम्प्यूटेशनल जॉब्स को प्रोसेस करते हैं। IIT रुड़की में PARAM Ganga 312 hybrid नोड्स में NVIDIA Tesla V100 GPUs के साथ 1.67 PFLOPS प्रदान करता है। IIT BHU में PARAM Shivay और IIT खड़गपुर में PARAM Shakti Make in India घटकों के साथ स्वदेशी असेंबली का उपयोग करते हैं, HPC अवसंरचना में बढ़ती आत्मनिर्भरता का प्रदर्शन करते हैं।
अनुसंधान पहलों ने देशभर में उत्कृष्टता केंद्र स्थापित किए हैं। IIT मद्रास में Robert Bosch Centre प्रकाशनों के आधार पर भारत की सबसे उत्पादक AI लैब के रूप में रैंक करता है, network analytics और deep reinforcement learning पर केंद्रित है। IIT हैदराबाद भारत का पहला NVIDIA AI Technology Centre होस्ट करता है जिसमें कई DGX सिस्टम हैं, agriculture AI और smart cities को लक्षित करते हुए। सरकार ने 2024 में तीन नए AI Centers of Excellence की घोषणा की, healthcare, agriculture, और sustainable cities पर केंद्रित, 2028 तक ₹990 करोड़ की फंडिंग के साथ।
एक्सेस फ्रेमवर्क व्यापक उपयोग सुनिश्चित करते हैं। IISc SERC NVIDIA के साथ GPU वर्कशॉप प्रदान करता है, aerospace, bioinformatics, और अन्य क्षेत्रों में अनुसंधान का समर्थन करता है। IIT दिल्ली queue-based priority systems के साथ Kerberos-based authentication लागू करता है। राष्ट्रीय फ्रेमवर्क में project-based access के साथ institutional affiliation की आवश्यकता होती है, जबकि C-DAC PARAM systems पर 500+ उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने वाले व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रम संचालित करता है।
उद्योग अनुप्रयोग और उपयोग के मामले
भारतीय उद्यम AI अपनाने में वैश्विक स्तर पर अग्रणी हैं जहां 59% सक्रिय रूप से AI का उपयोग कर रहे हैं—यह दुनियाभर में सबसे अधिक दर है। BFSI क्षेत्र मजबूत अपनाने का प्रदर्शन करता है, जहां रिज़र्व बैंक का अनुमान है कि AI 2029-30 तक GDP में $359-438 बिलियन का योगदान देगा। बैंक ऑफ बड़ौदा ने जेनेरेटिव AI वर्चुअल रिलेशनशिप मैनेजर तैनात किए हैं, जबकि भारतीय फर्मों के 25% ने 2024 में उत्पादन में AI को एकीकृत किया बनाम 2023 में केवल 8%।
हेल्थकेयर परिवर्तनकारी क्षमता दिखाता है जहां 92% नेता स्टाफ की कमी से निपटने के लिए ऑटोमेशन को महत्वपूर्ण मानते हैं। AI-संचालित डायग्नोस्टिक टूल्स रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी में लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं, जबकि ड्रग डिस्कवरी में तेजी और रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग तेजी से विस्तार कर रहे हैं। फार्मास्यूटिकल और लाइफ साइंसेज क्षेत्र छोटे पैमाने पर 82% AI अपनाने की रिपोर्ट करता है, जो महत्वपूर्ण विकास क्षमता का संकेत देता है।
मैन्युफैक्चरिंग "Expert" AI परिपक्वता चरण तक पहुंच गई है, जो प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस, क्वालिटी कंट्रोल, और सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन पर फोकस करती है। ऑटोमोटिव और इलेक्ट्रॉनिक्स सेक्टर अपनाने में अग्रणी हैं, जहां रिलायंस इंडस्ट्रीज ने सभी बिज़नेस यूनिट्स में AI ट्रांसफॉर्मेशन लागू किया है। IoT के साथ एकीकरण नवाचार निर्माण समाधान सक्षम बनाता है जो पहले पर्याप्त कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर के बिना असंभव था।
IT सेवा क्षेत्र GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर का व्यापक उपयोग करता है। Infosys Topaz प्लेटफॉर्म 90+ सक्रिय कार्यक्रमों में 57,000 प्रशिक्षित कर्मचारियों को जेनेरेटिव AI क्षमताएं प्रदान करता है। TCS का ignio™ प्लेटफॉर्म संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग को ML के साथ जोड़ता है, जबकि इसके 100,000+ AI-प्रशिक्षित कर्मचारी दुनिया का सबसे बड़ा ऐसा कार्यबल प्रतिनिधित्व करते हैं। Wipro का HOLMES प्लेटफॉर्म ने 1,800+ बॉट इंस्टेंसेज तैनात के साथ 140+ एंगेजमेंट्स में 12,000+ व्यक्ति-घंटों की उत्पादकता उत्पन्न की है।
स्थानीय AI मॉडल विकास IndiaAI मिशन के तहत फल-फूल रहा है। Sarvam AI को 70 बिलियन पैरामीटर देशी LLMs विकसित करने के लिए ₹98.68 करोड़ सब्सिडी के साथ 4,096 NVIDIA H100 GPUs मिले। अन्य लाभार्थियों में Soket AI Labs शामिल हैं जो 120 बिलियन पैरामीटर के साथ "Pragna-1B" निर्माण कर रहे हैं, और Gnani.ai भारतीय भाषाओं के लिए वॉयस मॉडल बना रहे हैं। BharatGPT इकोसिस्टम में कई पहल शामिल हैं, जिसमें मल्टीमॉडल LLMs के लिए BharatGen और CoRover का 534 मिलियन पैरामीटर ऑफलाइन मॉडल शामिल है जो 100+ भाषाओं का समर्थन करता है।
विकास को प्रभावित करने वाली चुनौतियां और बाधाएं
भारत के GPU infrastructure को गंभीर पावर और cooling bottlenecks का सामना करना पड़ रहा है जो विस्तार योजनाओं के लिए खतरा हैं। GPU integration में traditional 6-8kW loads की तुलना में 40-60kW प्रति rack पर 7-8 गुना अधिक power density की मांग होती है। अधिकांश मौजूदा data centers liquid cooling या immersion solutions सहित major retrofits के बिना 100kW+ आवश्यकताओं को handle नहीं कर सकते। यह चुनौती तब और तेज हो जाती है जब भारत 2030 तक 800MW से 3,000MW data center capacity के विस्तार का लक्ष्य रखता है, जिसके लिए बड़े पैमाने पर grid infrastructure upgrades की आवश्यकता है।
Talent shortage AI महत्वाकांक्षाओं के लिए एक अस्तित्वगत खतरे का प्रतिनिधित्व करती है। मांग 600,000-650,000 professionals से बढ़कर 2027 तक 1.25 million से अधिक हो जाएगी, लेकिन वर्तमान talent pool केवल 49% मांग को पूरा करता है। हर 10 GenAI roles के लिए केवल एक qualified professional उपलब्ध है। 96% employers के AI-skilled hiring को प्राथमिकता देने के बावजूद, 79% को आवश्यक talent नहीं मिल सकती। जबकि TCS और Wipro जैसी कंपनियों ने हजारों employees को training दी है, rushed training programs की quality को लेकर चिंताएं बनी रहती हैं।
Supply chain vulnerabilities भारत को geopolitical risks के लिए expose करती हैं। US export controls भारत को "Tier 2" देश के रूप में 50,000 GPU cap लगाते हैं, जो procurement uncertainty पैदा करता है। जबकि भारत ने 2024 में लगभग 19,000 GPUs प्राप्त किए, NVIDIA और AMD जैसे US suppliers पर भारी निर्भरता ecosystem को policy changes के लिए vulnerable बनाती है। 2029 तक indigenous GPU development का push इन risks को कम करने का लक्ष्य रखता है लेकिन technological और manufacturing challenges का सामना करता है।
Infrastructure readiness gaps power से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। Traditional data center designs extensive modifications के बिना high-power AI workloads के लिए commercially unviable साबित होती हैं। Cooling infrastructure crisis का मतलब है कि अधिकांश facilities को GPU deployments द्वारा मांगे जाने वाले sub-1.1 PUE efficiency levels को प्राप्त करने के लिए complete overhauls की आवश्यकता है। Grid infrastructure limitations large-scale implementations को constrain करती हैं, विशेष रूप से expansion के लिए targeted tier-2 cities में।
Import dependencies semiconductor supply chain में challenges को compound करती हैं। GPUs के अलावा, भारत advanced cooling systems, high-speed networking equipment, और specialized power management components के लिए imports पर निर्भर है। Semicon 2.0 के तहत local manufacturing initiatives का लक्ष्य chemicals और gas suppliers सहित ecosystem capabilities का निर्माण करना है, लेकिन meaningful self-sufficiency अभी भी वर्षों दूर है।
एशिया-प्रशांत GPU दौड़ में भारत की स्थिति
भारत APAC के GPU बाजार में 34.4% CAGR के साथ सबसे तेज़ विकास दर का दावा करता है, जो चीन (32.1%), जापान (31.1%), और दक्षिण कोरिया (31.7%) को पीछे छोड़ता है। हालांकि, पूर्ण बाजार आकार एक अलग कहानी बताता है—2024 में भारत का $485 मिलियन बाजार चीन के $1.82 बिलियन की तुलना में बहुत छोटा है। APAC बाजार कुल मिलाकर 2034 तक $6.7 बिलियन से बढ़कर $44.6 बिलियन हो जाएगा, जो उन देशों के लिए व्यापक अवसर प्रस्तुत करता है जो बुनियादी ढांचे की बाधाओं को दूर कर सकते हैं।
क्षेत्रीय निवेश पैटर्न प्रतिस्पर्धी गतिशीलता को दर्शाते हैं। Malaysia AI डेटा सेंटर निवेश में $15 बिलियन के साथ अग्रणी है, जबकि Singapore $9 बिलियन निवेश और Green Data Centre Grant जैसी उन्नत नीतियों के साथ अपनी रणनीतिक हब स्थिति का लाभ उठाता है। Vietnam देर से आने के बावजूद $6 बिलियन आकर्षित करता है, जो AI बुनियादी ढांचे के नेतृत्व के लिए क्षेत्रीय प्रतिस्पर्धा को उजागर करता है। भारत की मजबूती 2027 तक $100 बिलियन से अधिक के दीर्घकालिक प्रतिबद्ध निवेश में निहित है, हालांकि निष्पादन महत्वपूर्ण बना हुआ है।
भारत के पास APAC के भीतर अनूठे प्रतिस्पर्धी फायदे हैं। देश में वैश्विक अर्धचालक डिज़ाइन कार्यबल का 20% हिस्सा है और GPU कंप्यूट दरें ₹115-150 प्रति घंटे की पेशकश करता है जबकि वैश्विक बेंचमार्क ₹213-256 है—40-50% लागत लाभ। वित्त, स्वास्थ्य सेवा, और कृषि में बढ़ती मांग के साथ दुनिया का सबसे जनसंख्या वाला राष्ट्र होने के नाते, भारत एक अतुलनीय घरेलू बाजार प्रस्तुत करता है। ₹10,372 करोड़ के IndiaAI Mission के माध्यम से सरकारी समर्थन, जिसमें स्टार्टअप्स और शिक्षाविदों के लिए 40% छूट शामिल है, पारिस्थितिकी तंत्र विकास के लिए अनुकूल परिस्थितियां बनाता है।
हालांकि, महत्वपूर्ण नुकसान क्षमता को सीमित करते हैं। बिजली बुनियादी ढांचे की सीमाएं और ग्रिड क्षमता की चुनौतियां बड़े पैमाने पर तैनाती में बाधा डालती हैं। आपूर्ति श्रृंखला निर्भरता भारत को भू-राजनीतिक प्रतिबंधों के लिए संवेदनशील बनाती है, जैसा कि US निर्यात नियंत्रण से स्पष्ट है। बुनियादी ढांचे की परिपक्वता डेटा सेंटर परिष्कार में चीन और Singapore से पीछे है। जबकि भारत बड़ी मात्रा में तकनीकी प्रतिभा का उत्पादन करता है, अधिक विकसित बाजारों की तुलना में गुणवत्ता की चिंताएं बनी रहती हैं।
क्षेत्रीय सहयोग सीमाओं को दूर करने के मार्ग प्रदान करता है। ASEAN Digital Economy Framework Agreement 2030 तक $2 ट्रिलियन डिजिटल अर्थव्यवस्था को लक्षित करता है, भारत ASEAN Digital Masterplan 2025 का समर्थन करता है। सीमा-पार डेटा प्रवाह सामंजस्य और संयुक्त क्षमता निर्माण कार्यक्रम एकजुटता बनाते हैं। भारत की रणनीतिक स्थिति और लागत लाभ इसे ASEAN के डिजिटल परिवर्तन के लिए एक संभावित क्षेत्रीय हब के रूप में स्थापित करते हैं, बशर्ते बुनियादी ढांचे की चुनौतियों से तुरंत निपटा जाए।
निष्कर्ष
भारत अपनी डिजिटल परिवर्तन यात्रा में एक निर्णायक क्षण पर खड़ा है। 80,000 से अधिक GPUs की तैनाती, $100+ बिलियन के प्रतिबद्ध निवेश, और Asia-Pacific में दुनिया के सबसे तेजी से बढ़ते GPU बाजार के साथ, देश ने AI नेतृत्व के लिए मजबूत आधार स्थापित किए हैं। IndiaAI Mission के माध्यम से व्यापक सरकारी रणनीति, बड़े निजी क्षेत्र के निवेश और स्वदेशी विकास योजनाओं के संयोजन से अभूतपूर्व अवसर सृजित हुए हैं।
हालांकि, सफलता की गारंटी नहीं है। भारत को तत्काल बिजली अवसंरचना की सीमाओं को संबोधित करना होगा जो GPU तैनाती को बाधित करने की धमकी देती हैं, साथ ही गंभीर प्रतिभा की कमी से निपटना होगा जो स्थापित क्षमता के उपयोग को कमजोर कर सकती है। 2029 तक स्वदेशी GPUs विकसित करने की दौड़ आपूर्ति श्रृंखला के चारों ओर भू-राजनीतिक अनिश्चितताओं को देखते हुए तकनीकी महत्वाकांक्षा और रणनीतिक आवश्यकता दोनों का प्रतिनिधित्व करती है।
देश की अपने प्रतिस्पर्धी लाभों—लागत दक्षता, बाजार पैमाने, और सरकारी समर्थन—का लाभ उठाने की क्षमता, जबकि अवसंरचना और प्रतिभा की बाधाओं पर काबू पाना, यह निर्धारित करेगा कि भारत एक वैश्विक AI अवसंरचना हब के रूप में उभरता है या क्षेत्रीय नेताओं को पकड़ने की कोशिश में लगा रहता है। आगामी दो वर्ष, 2027 तक, निर्णायक साबित होंगे क्योंकि प्रमुख परियोजनाएं चालू होंगी और स्वदेशी क्षमताएं परिपक्व होंगी।
संदर्भ
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