인도는 34.4%의 연평균 성장률(CAGR)로 아시아 태평양 지역에서 가장 빠르게 성장하는 GPU 인프라 시장으로 부상했으며, 전국에 80,000개 이상의 GPU를 배치하고 2027년까지 1,000억 달러 이상의 투자 약속을 유치했습니다. 인도의 야심찬 IndiaAI Mission과 대규모 민간 부문 투자, 그리고 자체 GPU 개발 계획은 상당한 전력 인프라 및 인재 문제에 직면해 있음에도 불구하고 인도를 글로벌 AI 인프라 환경에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
## 현재 GPU 인프라 현황
인도의 GPU 인프라는 극적인 변화를 겪었으며, 현재 IndiaAI Mission 하에서 34,000개 이상의 정부 관리 GPU를 보유하고 있으며, 공공 및 민간 부문을 합쳐 총 80,000개 이상의 GPU를 보유한 것으로 추정됩니다. 규모와 정교함 면에서 글로벌 표준에 필적하는 여러 메가급 시설이 인프라의 중심축을 이루고 있습니다.
Yotta Data Services가 민간 부문 배치를 주도하고 있으며, Navi Mumbai의 대규모 NM1 시설은 820,000 평방피트 규모에 210 MW 용량을 갖추고 있습니다. 이 회사는 NVIDIA GPU에 10억 달러를 투자하기로 약속했으며, 2025년 7월까지 16,000개의 H100 및 GH200 GPU가 이미 납품되었고, 2025년 3월까지 추가로 16,000개 유닛이 도착하여 총 32,768개의 GPU를 보유하게 됩니다. 이는 전 세계적으로 단일 사이트 GPU 집중도가 가장 높은 곳 중 하나로, 고밀도 컴퓨팅 요구사항을 지원하는 최첨단 냉각 기술로 구동됩니다.
CtrlS는 주요 대도시에 시설을 갖춘 아시아 최대 규모의 Rated-4 데이터센터 네트워크를 운영하고 있습니다. Hyderabad 캠퍼스는 6개 건물에 걸쳐 5,101개의 랙과 612 MW 전력 용량을 갖추어 두각을 나타내며, Chennai 시설은 랙당 최대 70kW를 지원하는 고급 액체 냉각 시설을 특징으로 하는데, 이는 현대적인 GPU 배치에 중요합니다. 이 회사의 네트워크는 직접 칩 냉각 및 침수 냉각 기능을 포함하여 AI 워크로드의 집약적인 열 요구사항을 해결합니다.
지리적 분포는 기술 허브에 명확한 클러스터링을 보여줍니다. Maharashtra가 선두를 달리며, Mumbai와 Navi Mumbai에 Yotta의 메가급 시설과 다수의 하이퍼스케일러가 입지하여 가장 큰 GPU 집중도를 보이고 있습니다. Karnataka의 Bangalore에는 중요한 학술 슈퍼컴퓨팅 인프라와 기업 R&D 센터가 위치해 있습니다. Telangana는 CtrlS의 대규모 Hyderabad 캠퍼스와 증가하는 하이퍼스케일러 투자의 혜택을 받고 있으며, Tamil Nadu의 Chennai 지역은 여러 공급업체의 고급 냉각 지원 시설을 갖추고 있습니다.
국가 슈퍼컴퓨팅 백본은 AIRAWAT 시스템으로 구성되어 있으며, C-DAC Pune에 위치해 13,170 테라플롭스 피크 성능과 410 AI 페타플롭스 용량으로 전 세계 75위에 랭크되어 있습니다. PARAM 시리즈에는 재료 과학, 헬스케어, 기후 모델링 분야의 고급 연구를 지원하는 Siddhi-AI(5.267 페타플롭스)가 포함되어 있습니다. 이러한 시스템들은 인도 연구 커뮤니티에 중요한 컴퓨팅 인프라를 제공하며, 현재까지 73 lakh 건 이상의 계산 쿼리를 처리했습니다.
## 정부 이니셔티브 및 국가 전략
인도 정부는 IndiaAI Mission을 핵심 이니셔티브로 하여 AI 인프라 개발을 위한 전례 없는 추진력을 발휘하고 있습니다. 2024년 3월에 발표된 이 미션은 5년간 ₹10,372 crore ($1.25 billion) 예산으로 포괄적인 인프라 개발, 자체 모델 개발, 생태계 구축을 포함합니다.
예산 2025-26은 분수령이 되는 순간이었습니다 AI 자금이 4배 증가하여 ₹2,000 crore에 달했고, 전자정보통신부는 ₹26,026.25 crore를 받아 48% 증가했습니다. ₹20,000 crore 규모의 Deep Tech Fund of Funds 도입은 자체 혁신에 대한 장기적 약속을 보여줍니다. 또한 반도체 제조 지원이 ₹2,499 crore로 두 배 증가하여 전체 컴퓨트 스택을 국내에서 구축하는 통합적 접근 방식을 반영했습니다.
GPU 조달 전략은 놀라운 실행 효율성을 보여줍니다. 초기 목표인 10,000개 GPU에 대비해 인도는 이미 13개 등록된 클라우드 서비스 제공업체에 34,000개 이상의 유닛을 배포했습니다. 조달에는 NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, Intel Gaudi 시리즈, AWS Trainium 등 다양한 옵션이 포함되어 기술 다양성을 보장하고 벤더 종속을 방지합니다. 시간당 ₹115-150의 보조금 가격은 글로벌 요율 대비 40-60% 할인으로 스타트업과 연구자들의 AI 접근을 민주화합니다.
National Supercomputing Mission은 2015년 출범 이후 크게 발전했습니다. ₹4,500 crore 자금으로 이 미션은 34개 시스템에 걸쳐 24.83 petaflops의 컴퓨트 용량을 배포했으며, 추가로 41.17 petaflops가 예정되어 있습니다. 이 프로그램은 고성능 컴퓨팅 분야에서 175,000명의 전문가를 훈련시켜 숙련된 인력 파이프라인을 구축했습니다. Trinetra 고속 네트워크와 Rudra 서버 플랫폼을 포함한 자체 개발 성과는 해외 기술 의존도를 줄였습니다.
규제 프레임워크는 혁신과 책임감 있는 AI 배포의 균형을 맞추기 위해 발전하고 있습니다. 제안된 Digital India Act는 AI 거버넌스 조항을 포함할 예정이며, NITI Aayog의 전략은 FAT(공정성, 책임성, 투명성) 원칙을 강조합니다. 가벼운 규제 접근 방식은 윤리적 AI 개발을 보장하면서 혁신을 촉진하는 것을 목표로 하며, 다양한 AI 애플리케이션에 대한 위험 기반 분류 시스템이 개발 중입니다.
## 민간 부문 현황
민간 부문의 대응은 놀라운 수준으로, 국제적인 하이퍼스케일러들과 인도 대기업들이 대규모 투자를 약속했습니다. Microsoft는 2025-2026년에 걸쳐 30억 달러를 투자하며 선두를 달리고 있으며, 22-24%의 클라우드 시장 점유율을 유지하면서 2026년까지 네 번째 데이터센터 지역으로 확장할 계획입니다. AWS는 시장 점유율이 32%로 소폭 하락했음에도 불구하고 2030년까지 127억 달러를 약속했으며, 이 중 83억 달러가 마하라슈트라 주에 명시적으로 할당되었습니다.
인도 대기업들도 똑같이 야심찬 행보를 보이고 있습니다. 구자라트 주에 있는 Reliance의 1GW AI 데이터센터는 NVIDIA Blackwell GPU를 활용하며, 세계에서 가장 광범위한 AI 전용 시설 중 하나입니다. NVIDIA와의 파트너십은 최종적으로 2,000MW 용량까지 확장되어 4억 5천만 고객에게 서비스를 제공하는 Reliance의 JioBrain 플랫폼을 지원합니다. Tata Communications는 1단계에서 수만 개의 NVIDIA Hopper GPU를 배포하고 있으며, 2025년에는 Blackwell GPU 통합을 계획하여 인도 최대 슈퍼컴퓨터 중 하나를 구축하고 있습니다.
IT 서비스 거대 기업들은 AI 인프라로 공격적으로 전환했습니다. TCS는 10만 명 이상의 직원을 AI 분야에서 교육했으며, 파이프라인에 250개 이상의 생성형 AI 기회를 보유하고 있습니다. Infosys는 100개 이상의 새로운 생성형 AI 에이전트를 개발 중이라고 보고했으며, Wipro는 18만 명의 직원을 생성형 AI 원칙에 대해 교육했습니다. 이러한 회사들은 단순한 소비자가 아니라 AI 인프라 구축자로서 하이퍼스케일러들과 파트너십을 맺어 산업별 특화 솔루션을 만들고 있습니다.
스타트업 생태계는 놀라운 활력을 보여주고 있으며 AI 스타트업들이 2024-2025년에 7억 8,050만 달러를 조달하여 전년 대비 40% 증가했습니다. 2020년 이후 100개 이상의 GenAI 스타트업이 15억 달러 이상을 조달했습니다. NxtGen, Netweb Technologies, Neysa와 같은 인프라 중심 스타트업들이 GPU 생태계의 핵심 구성 요소를 구축하고 있습니다. Netweb만으로도 5,000개 이상의 AI 중심 GPU 시스템을 설치했으며 11,033크로어 루피의 시가총액을 달성했습니다.
클라우드 서비스 제공업체들은 포괄적인 GPU 제품으로 수요에 대응했습니다. E2E Networks는 Quantum-2 InfiniBand 네트워킹을 갖춘 NVIDIA Hopper 클러스터를 제공하며 AI4Bharat과 Qure.ai 같은 클라이언트에게 서비스하고 있습니다. Sify Technologies는 407MW 이상의 용량으로 14개의 데이터센터를 운영하고 있으며, CtrlS는 500MW AI 중심 메가 캠퍼스를 계획하고 있습니다. 이러한 제공업체들은 인도의 가격 민감 시장에서 중요한 경쟁력 있는 가격과 현지 지원을 제공합니다.
미래 계획 및 로드맵
2027년까지의 인도 GPU 인프라 로드맵은 세계에서 가장 야심찬 디지털 전환 이니셔티브 중 하나를 나타냅니다. 주요 성과는 자체 GPU 개발이 될 것이며, 2025년 말까지 기술 시연이 예상되고 2029년에 본격적인 생산이 계획되어 있습니다. 2nm GPU 개발을 위한 2억 달러 지원을 받는 이 이니셔티브는 2030년까지 NVIDIA 성능을 50% 더 낮은 비용으로 달성하는 것을 목표로 합니다.
주요 인프라 프로젝트들이 판도를 바꾸고 있습니다. Reliance의 Jamnagar 시설은 2027년까지 200-300억 달러 투자로 3GW 용량으로 확장될 예정입니다. Google의 Navi Mumbai 시설(381,000 평방피트, ₹1,144 crore 투자)은 2025년에 완공되며, Microsoft는 Telangana에 660MW 용량을 위해 37억 달러를 약속했습니다. NTT DATA의 Hyderabad 클러스터는 400MW 용량을 위해 12억 달러를 투자하여 25,000개의 GPU를 수용합니다.
데이터 센터 용량은 2024년 950MW에서 2026년 2GW로 두 배 이상 증가할 것이며, JLL 예측에 따르면 66% 성장으로 604MW가 추가됩니다. 이러한 확장에는 2030년까지 4,500-5,000만 평방피트의 추가 부동산과 40-45 TWH의 전력이 필요합니다. 지리적 분포를 보면 새로운 용량의 35%가 Maharashtra에 집중되며, Tamil Nadu와 Telangana에서 상당한 증가가 있고, Pune과 Kolkata 같은 신흥 시장도 주목받고 있습니다.
투자 약속의 규모는 놀라울 정도입니다. CBRE에 따르면 총 데이터 센터 투자는 2027년까지 1,000억 달러 이상에 달할 것입니다. Amazon이 2030년까지 127억 달러로 선두를 달리고 있으며, 하이퍼스케일러들의 총 약속은 250억 달러를 초과합니다. 정부 이니셔티브는 다양한 미션과 반도체 프로그램을 통해 150억 달러 이상을 추가합니다. Applied Materials(4억 달러), Micron(27억 5천만 달러), AMD(4억 달러)를 포함한 국제 반도체 기업들이 대규모 운영을 구축하고 있습니다.
주정부들이 투자 유치를 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. Gujarat는 Tata의 ₹91,000 crore 시설과 Reliance의 메가 데이터 센터로 반도체 허브로 자리매김하고 있습니다. Telangana는 NTT DATA 클러스터를 포함한 여러 프로젝트로 인도의 "AI 수도"가 되는 것을 목표로 합니다. Maharashtra는 데이터 센터 정책에서의 선점자 우위를 활용하고 있으며, Chhattisgarh는 Nava Raipur에 인도 최초의 운영 중인 AI 데이터 센터 파크를 출범시켰습니다.
## 연구 및 학술 인프라
인도의 학술 기관들은 국가 슈퍼컴퓨팅 미션을 통해 상당한 GPU 인프라를 구축했습니다. IISc Bangalore는 NVIDIA Tesla V100 GPU를 사용하여 3.3 petaflops의 PARAM Pravega를 운영하며, COVID-19 모델링부터 신약 개발까지 연구를 지원하고 있습니다. IIT Delhi의 HPC 시설은 노드당 듀얼 NVIDIA A100을 갖춘 16개 GPU 노드와 217개 레거시 GPU 가속 노드를 보유하고 있습니다.
기관 전체에 배치된 10대의 슈퍼컴퓨터가 2,600명 이상의 연구자에게 서비스를 제공하며, 3,100만 개의 계산 작업을 처리하고 있습니다. IIT Roorkee의 PARAM Ganga는 312개 하이브리드 노드에 걸쳐 NVIDIA Tesla V100 GPU로 1.67 PFLOPS를 제공합니다. IIT BHU의 PARAM Shivay와 IIT Kharagpur의 PARAM Shakti는 Make in India 구성요소를 사용한 자체 조립을 활용하여 HPC 인프라에서 증가하는 자립도를 보여주고 있습니다.
연구 이니셔티브는 전국적으로 우수 센터를 설립했습니다. IIT Madras의 Robert Bosch Centre는 논문 발표 기준으로 인도에서 가장 생산적인 AI 연구소로 평가받으며, 네트워크 분석과 심층 강화학습에 중점을 두고 있습니다. IIT Hyderabad는 여러 DGX 시스템을 갖춘 인도 최초의 NVIDIA AI Technology Centre를 운영하며, 농업 AI와 스마트시티를 목표로 하고 있습니다. 정부는 2024년에 의료, 농업, 지속가능한 도시에 중점을 둔 3개의 새로운 AI 우수 센터를 발표했으며, 2028년까지 ₹990 crore의 자금을 지원합니다.
액세스 프레임워크는 광범위한 활용을 보장합니다. IISc SERC는 NVIDIA와 함께 GPU 워크샵을 제공하여 항공우주, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구를 지원합니다. IIT Delhi는 큐 기반 우선순위 시스템과 함께 Kerberos 기반 인증을 구현합니다. 국가 프레임워크는 프로젝트 기반 액세스와 함께 기관 소속을 요구하며, C-DAC는 PARAM 시스템에서 500명 이상의 사용자에게 광범위한 교육 프로그램을 실시합니다.
## 산업 응용 및 사용 사례
인도 기업들은 59%가 AI를 적극적으로 활용하여 전 세계적으로 AI 도입을 선도하고 있으며, 이는 세계 최고 수준입니다. BFSI 부문은 견고한 도입률을 보여주고 있으며, 인도준비은행은 AI가 2029-30년까지 GDP에 3,590-4,380억 달러를 기여할 것으로 전망하고 있습니다. Bank of Baroda는 생성형 AI 가상 관계 관리자를 배포했으며, 2023년 8%에 불과했던 것에 비해 2024년에는 인도 기업의 25%가 AI를 프로덕션에 통합했습니다.
의료 부문은 혁신적인 잠재력을 보여줍니다. 리더의 92%가 인력 부족 문제 해결을 위해 자동화가 중요하다고 여기고 있습니다. AI 기반 진단 도구는 방사선학과 병리학 분야에서 주목을 받고 있으며, 신약 개발 가속화와 원격 환자 모니터링이 빠르게 확산되고 있습니다. 제약 및 생명과학 부문은 소규모로 82%의 AI 도입률을 보고하여 상당한 성장 잠재력을 나타내고 있습니다.
제조업은 "전문가" AI 성숙도 단계로 발전하여 예측 유지보수, 품질 관리, 공급망 최적화에 중점을 두고 있습니다. 자동차 및 전자 부문이 도입을 선도하고 있으며, Reliance Industries는 모든 사업 부문에 걸쳐 AI 혁신을 구현하고 있습니다. IoT와의 통합을 통해 상당한 컴퓨팅 인프라 없이는 이전에 불가능했던 혁신적인 제조 솔루션을 가능하게 합니다.
IT 서비스 부문은 GPU 인프라를 광범위하게 활용합니다. Infosys Topaz 플랫폼은 90개 이상의 활성 프로그램에서 57,000명의 훈련받은 직원에게 생성형 AI 기능을 제공합니다. TCS의 ignio™ 플랫폼은 인지 컴퓨팅과 ML을 결합하며, 100,000명 이상의 AI 교육을 받은 직원은 세계 최대 규모의 인력을 나타냅니다. Wipro의 HOLMES 플랫폼은 1,800개 이상의 봇 인스턴스가 배포된 140개 이상의 계약에서 12,000명 이상의 인시(人時)에 해당하는 생산성을 창출했습니다.
지역 AI 모델 개발은 IndiaAI Mission 하에서 번창하고 있습니다. Sarvam AI는 700억 개 매개변수의 자체 LLM을 개발하기 위해 986억 8천만 루피의 보조금과 함께 4,096개의 NVIDIA H100 GPU를 받았습니다. 다른 수혜자로는 1,200억 개 매개변수를 가진 "Pragna-1B"를 구축하는 Soket AI Labs와 인도계 언어를 위한 음성 모델을 만드는 Gnani.ai가 있습니다. BharatGPT 생태계는 멀티모달 LLM을 위한 BharatGen과 100개 이상의 언어를 지원하는 CoRover의 5억 3,400만 개 매개변수 오프라인 모델을 포함한 여러 이니셔티브를 포괄합니다.
## 성장에 영향을 미치는 과제와 제약사항
인도의 GPU 인프라는 확장 계획을 위협하는 심각한 전력 및 냉각 병목현상에 직면하고 있습니다. GPU 통합은 기존의 6-8kW 부하에 비해 랙당 40-60kW로 7-8배 높은 전력 밀도를 요구합니다. 기존 데이터 센터 대부분은 액체 냉각이나 침수 냉각 솔루션을 포함한 대규모 개보수 없이는 100kW+ 요구사항을 처리할 수 없습니다. 인도가 2030년까지 데이터 센터 용량을 800MW에서 3,000MW로 확장하는 목표를 세우면서 대규모 전력망 인프라 업그레이드가 필요해 이 과제는 더욱 심화되고 있습니다.
인재 부족은 AI 야망에 대한 실존적 위협을 나타냅니다. 수요는 2027년까지 60만-65만 명의 전문가에서 125만 명 이상으로 증가할 것이지만, 현재 인재풀은 수요의 49%만 충족합니다. GenAI 역할 10개당 자격을 갖춘 전문가는 단 1명뿐입니다. 고용주의 96%가 AI 기술을 보유한 인재 채용을 우선시함에도 불구하고, 79%는 필요한 인재를 찾지 못하고 있습니다. TCS와 Wipro 같은 기업들이 수십만 명의 직원을 교육했지만, 성급한 교육 프로그램의 품질에 대한 우려는 지속되고 있습니다.
공급망 취약성은 인도를 지정학적 위험에 노출시킵니다. 미국 수출 통제는 인도를 "Tier 2" 국가로 분류하여 50,000개 GPU 상한선을 부과해 조달 불확실성을 야기하고 있습니다. 인도가 2024년에 약 19,000개의 GPU를 확보했지만, NVIDIA와 AMD 같은 미국 공급업체에 대한 높은 의존도로 인해 생태계는 정책 변화에 취약합니다. 2029년까지 자체 GPU 개발을 추진하는 것은 이러한 위험을 완화하려는 목적이지만 기술적, 제조업적 과제에 직면하고 있습니다.
인프라 준비도 격차는 전력을 넘어 확장됩니다. 기존 데이터 센터 설계는 광범위한 수정 없이는 고전력 AI 워크로드에 상업적으로 실행 불가능한 것으로 입증되고 있습니다. 냉각 인프라 위기는 대부분의 시설이 GPU 배포에서 요구되는 1.1 미만의 PUE 효율성 수준을 달성하기 위해 완전한 점검이 필요함을 의미합니다. 전력망 인프라 제한은 특히 확장 대상인 2차 도시에서 대규모 구현을 제약하고 있습니다.
수입 의존성은 반도체 공급망 전반에 걸쳐 과제를 가중시킵니다. GPU 외에도 인도는 고급 냉각 시스템, 고속 네트워킹 장비, 특수 전력 관리 구성요소의 수입에 의존하고 있습니다. Semicon 2.0 하의 현지 제조 이니셔티브는 화학물질 및 가스 공급업체를 포함한 생태계 역량 구축을 목표로 하지만, 의미 있는 자급자족은 여전히 몇 년이 걸릴 것으로 보입니다.
아시아-태평양 GPU 경쟁에서 인도의 위치
인도는 APAC GPU 시장에서 34.4%의 연평균성장률(CAGR)로 가장 빠른 성장률을 기록하며, 중국(32.1%), 일본(31.1%), 한국(31.7%)을 앞서고 있다고 주장합니다. 그러나 절대적인 시장 규모는 다른 이야기를 들려줍니다. 2024년 인도의 4억 8,500만 달러 시장은 중국의 18억 2,000만 달러에 비해 초라합니다. 전체 APAC 시장은 2034년까지 67억 달러에서 446억 달러로 성장할 예정이며, 인프라 제약을 극복할 수 있는 국가들에게 막대한 기회를 제공할 것입니다.
지역별 투자 패턴은 경쟁 역학을 보여줍니다. 말레이시아는 150억 달러의 AI 데이터센터 투자로 선두를 달리고 있으며, 싱가포르는 90억 달러 투자와 친환경 데이터센터 보조금 같은 선진 정책을 통해 전략적 허브 위치를 활용하고 있습니다. 베트남은 후발주자임에도 불구하고 60억 달러를 유치하여 AI 인프라 리더십을 위한 지역 경쟁을 부각시키고 있습니다. 인도의 강점은 2027년까지 1,000억 달러를 초과하는 장기적인 투자 약속에 있지만, 실행이 여전히 중요합니다.
인도는 APAC 내에서 독특한 경쟁 우위를 보유하고 있습니다. 인도는 전 세계 반도체 설계 인력의 20%를 보유하고 있으며, GPU 컴퓨팅 요금이 시간당 ₹115-150으로 전 세계 기준인 ₹213-256보다 40-50% 저렴한 비용 우위를 제공합니다. 금융, 의료, 농업 전반에 걸쳐 수요가 급증하는 세계에서 가장 인구가 많은 국가로서, 인도는 비교할 수 없는 국내 시장을 제공합니다. 스타트업과 학계에 40% 할인을 포함한 ₹10,372 crore 규모의 IndiaAI Mission을 통한 정부 지원이 생태계 발전에 유리한 조건을 조성하고 있습니다.
그러나 상당한 단점들이 잠재력을 제약하고 있습니다. 전력 인프라 한계와 그리드 용량 문제가 대규모 배포를 방해하고 있습니다. 공급망 의존성으로 인해 미국의 수출 통제에서 보듯이 인도는 지정학적 제재에 취약합니다. 인프라 성숙도가 데이터센터 정교함 측면에서 중국과 싱가포르에 뒤처져 있습니다. 인도가 대량의 기술 인재를 배출하고 있지만, 더 발달한 시장에 비해 품질 우려가 지속되고 있습니다.
지역 협력은 한계를 극복할 수 있는 경로를 제공합니다. ASEAN 디지털 경제 프레임워크 협정은 2030년까지 2조 달러 규모의 디지털 경제를 목표로 하며, 인도는 ASEAN Digital Masterplan 2025를 지원하고 있습니다. 국경 간 데이터 흐름 조화와 공동 역량 구축 프로그램이 결속력을 만들어내고 있습니다. 인도의 전략적 위치와 비용 우위는 인프라 문제가 신속히 해결된다면 ASEAN의 디지털 전환을 위한 잠재적 지역 허브로 자리매김할 수 있는 기반을 제공합니다.
## 결론
인도는 디지털 전환 여정에서 결정적인 순간에 서 있습니다. 80,000개 이상의 GPU가 배포되고, 1,000억 달러 이상의 투자가 약속되었으며, 아시아-태평양 지역에서 세계에서 가장 빠르게 성장하는 GPU 시장을 보유한 인도는 AI 리더십을 위한 강력한 기반을 구축했습니다. IndiaAI Mission을 통한 포괄적인 정부 전략과 대규모 민간 부문 투자 및 자체 개발 계획이 결합되어 전례 없는 기회를 창출하고 있습니다.
그러나 성공이 보장된 것은 아닙니다. 인도는 GPU 배포를 제약할 수 있는 전력 인프라 한계를 시급히 해결해야 하는 동시에, 설치된 용량의 활용도를 저해할 수 있는 심각한 인재 부족 문제도 해결해야 합니다. 2029년까지 자체 GPU를 개발하려는 경쟁은 공급망을 둘러싼 지정학적 불확실성을 고려할 때 기술적 야망이자 전략적 필요성을 나타냅니다.
인프라 및 인재 제약을 극복하면서 비용 효율성, 시장 규모, 정부 지원이라는 경쟁 우위를 활용하는 인도의 능력이 인도가 글로벌 AI 인프라 허브로 부상할지, 아니면 지역 선도국을 영원히 따라잡기만 할지를 결정할 것입니다. 주요 프로젝트가 가동되고 자체 역량이 성숙해지는 2027년까지의 향후 2년이 결정적인 시기가 될 것입니다.
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