A Índia emergiu como o mercado de infraestrutura de GPU que mais cresce rapidamente na região Ásia-Pacífico, com uma CAGR de 34,4%, implantando mais de 80.000 GPUs em todo o país e atraindo mais de US$ 100 bilhões em investimentos comprometidos até 2027. A ambiciosa IndiaAI Mission da nação, combinada com investimentos massivos do setor privado e planos de desenvolvimento indígena de GPU, posiciona a Índia como um player crítico no cenário global de infraestrutura de AI, apesar de enfrentar desafios significativos de infraestrutura de energia e talentos.
Estado Atual da Infraestrutura de GPU
A infraestrutura de GPU da Índia passou por uma transformação dramática, com o país agora hospedando mais de 34.000 GPUs gerenciadas pelo governo sob a IndiaAI Mission e um total estimado de 80.000+ GPUs nos setores público e privado. Várias mega-instalações que rivalizam com padrões globais em escala e sofisticação ancoram a infraestrutura.
A Yotta Data Services lidera a implementação do setor privado com sua massiva instalação NM1 em Navi Mumbai, abrangendo 820.000 pés quadrados com capacidade de 210 MW. A empresa comprometeu $1 bilhão em GPUs NVIDIA, com 16.000 GPUs H100 e GH200 já entregues até julho de 2025 e outras 16.000 unidades chegando até março de 2025, totalizando 32.768 GPUs, que é uma das maiores concentrações de GPU em um único local globalmente, alimentada por tecnologia de refrigeração de ponta que suporta requisitos de computação de alta densidade.
A CtrlS opera a maior rede de data centers Rated-4 da Ásia com instalações nas principais metrópoles. Seu campus em Hyderabad se destaca com 5.101 racks e capacidade de energia de 612 MW distribuída em seis edifícios, enquanto sua instalação em Chennai apresenta refrigeração líquida avançada suportando até 70kW por rack—crítico para implementações modernas de GPU. A rede da empresa inclui refrigeração direta ao chip e capacidades de refrigeração por imersão, atendendo aos requisitos térmicos intensivos de cargas de trabalho de AI.
A distribuição geográfica mostra agrupamento aparente em hubs de tecnologia. Maharashtra lidera com Mumbai e Navi Mumbai hospedando a maior concentração de GPU, incluindo a mega-instalação da Yotta e múltipla presença de hyperscalers. Bangalore de Karnataka hospeda infraestrutura crítica de supercomputação acadêmica e centros de P&D corporativos. Telangana se beneficia do massivo campus da CtrlS em Hyderabad e crescentes investimentos de hyperscalers, enquanto a região de Chennai em Tamil Nadu apresenta instalações habilitadas com refrigeração avançada de múltiplos provedores.
A espinha dorsal nacional de supercomputação compreende o sistema AIRAWAT no C-DAC Pune, classificado em 75º lugar globalmente com performance de pico de 13.170 teraflops e capacidade de 410 AI petaflops. A série PARAM inclui Siddhi-AI (5.267 petaflops), suportando pesquisa avançada em ciência de materiais, saúde e modelagem climática. Esses sistemas fornecem infraestrutura computacional crítica para a comunidade de pesquisa da Índia, com mais de 73 lakh consultas computacionais processadas até a data.
Iniciativas Governamentais e Estratégia Nacional
O governo indiano lançou um impulso sem precedentes para o desenvolvimento de infraestrutura de AI, com a Missão IndiaAI servindo como iniciativa fundamental. Anunciada em março de 2024 com um orçamento de ₹10.372 crore (US$ 1,25 bilhão) ao longo de cinco anos, a missão abrange desenvolvimento abrangente de infraestrutura, criação de modelos nativos e construção de ecossistema.
O Orçamento 2025-26 marcou um momento divisor de águas com o financiamento de AI quadruplicando para ₹2.000 crore e o Ministério da Eletrônica e TI recebendo ₹26.026,25 crore—um aumento de 48%. A introdução de um Fundo de Fundos de Deep Tech de ₹20.000 crore sinaliza um compromisso de longo prazo com a inovação nativa. Adicionalmente, o suporte à fabricação de semicondutores dobrou para ₹2.499 crore, refletindo a abordagem integrada para construir toda a pilha de computação domesticamente.
A estratégia de aquisição de GPU demonstra eficiência de execução notável. Contra uma meta inicial de 10.000 GPUs, a Índia já implantou mais de 34.000 unidades em 13 provedores de serviços em nuvem credenciados. A aquisição inclui opções diversas—NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, série Intel Gaudi e AWS Trainium—garantindo diversidade tecnológica e evitando dependência de fornecedor. O preço subsidiado de ₹115-150 por hora representa um desconto de 40-60% versus taxas globais, democratizando o acesso à AI para startups e pesquisadores.
A Missão Nacional de Supercomputação evoluiu significativamente desde seu lançamento em 2015. Com financiamento de ₹4.500 crore, a missão implantou 24,83 petaflops de capacidade de computação em 34 sistemas, com outros 41,17 petaflops programados. O programa treinou 175.000 profissionais em computação de alto desempenho, criando um pipeline de força de trabalho qualificada. As conquistas de desenvolvimento nativo incluem a rede de alta velocidade Trinetra e plataformas de servidor Rudra, reduzindo a dependência de tecnologia estrangeira.
Os frameworks regulatórios estão evoluindo para equilibrar inovação com implantação responsável de AI. A proposta Lei da Índia Digital incorporará provisões de governança de AI, enquanto a estratégia da NITI Aayog enfatiza princípios FAT (Fairness, Accountability, Transparency). A abordagem regulatória de toque leve visa fomentar a inovação enquanto assegura o desenvolvimento ético de AI, com sistemas de classificação baseados em risco em desenvolvimento para diferentes aplicações de AI.
Cenário do Setor Privado
A resposta do setor privado tem sido extraordinária, com hyperscalers internacionais e conglomerados indianos fazendo compromissos massivos. A Microsoft lidera com um investimento de $3 bilhões ao longo de 2025-2026, expandindo para uma quarta região de datacenter até 2026 enquanto mantém 22-24% de participação no mercado de nuvem. A AWS, apesar de um ligeiro declínio na participação de mercado para 32%, se comprometeu com $12,7 bilhões até 2030, com $8,3 bilhões alocados explicitamente para Maharashtra.
Os conglomerados indianos estão fazendo movimentos igualmente ambiciosos. O data center de AI de 1GW da Reliance em Gujarat, utilizando GPUs NVIDIA Blackwell, representa uma das instalações mais extensas do mundo específicas para AI. A parceria com a NVIDIA se estende para uma capacidade eventual de 2.000MW, apoiando a plataforma JioBrain da Reliance que atende 450 milhões de clientes. A Tata Communications está implementando dezenas de milhares de GPUs NVIDIA Hopper na primeira fase, com integração de GPUs Blackwell planejada para 2025, criando um dos maiores supercomputadores da Índia.
As gigantes de serviços de TI pivotaram agressivamente em direção à infraestrutura de AI. A TCS treinou mais de 100.000 funcionários em AI, com 250+ oportunidades de AI generativa no pipeline. A Infosys relata 100+ novos agentes de AI generativa em desenvolvimento, enquanto a Wipro treinou 180.000 funcionários em princípios de AI generativa. Essas empresas não são apenas consumidoras, mas construtoras de infraestrutura de AI, fazendo parcerias com hyperscalers para criar soluções específicas da indústria.
O ecossistema de startups mostra vitalidade notável com startups de AI captando $780,5 milhões em 2024-2025, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Mais de 100 startups GenAI captaram $1,5+ bilhões desde 2020. Startups focadas em infraestrutura como NxtGen, Netweb Technologies e Neysa estão construindo componentes críticos do ecossistema de GPU. Somente a Netweb instalou 5.000+ sistemas de GPU focados em AI e alcançou uma capitalização de mercado de ₹11.033 crores.
Os provedores de serviços em nuvem responderam à demanda com ofertas abrangentes de GPU. A E2E Networks fornece clusters NVIDIA Hopper com rede Quantum-2 InfiniBand, atendendo clientes como AI4Bharat e Qure.ai. A Sify Technologies opera 14 data centers com capacidade de 407+ MW, enquanto a CtrlS planeja um mega campus de 500MW focado em AI. Esses provedores oferecem preços competitivos e suporte local, crítico para o mercado sensível a preços da Índia.
Planos Futuros e Roadmap
O roadmap de infraestrutura de GPU da Índia até 2027 representa uma das iniciativas de transformação digital mais ambiciosas do mundo. O principal resultado será o desenvolvimento de GPU nativa, com demonstrações tecnológicas esperadas para o final de 2025 e produção completa planejada para 2029. Esta iniciativa, apoiada por US$ 200 milhões para desenvolvimento de GPU de 2nm, visa igualar o desempenho da NVIDIA com 50% menos custo até 2030.
Grandes projetos de infraestrutura estão remodelando o cenário. A instalação da Reliance em Jamnagar expandirá para capacidade de 3GW com um investimento estimado de US$ 20-30 bilhões até 2027. A instalação da Google em Navi Mumbai (381.000 pés quadrados, investimento de ₹1.144 crore) será concluída em 2025, enquanto a Microsoft compromete US$ 3,7 bilhões para capacidade de 660MW em Telangana. O cluster da NTT DATA em Hyderabad traz investimento de US$ 1,2 bilhão para capacidade de 400MW, abrigando 25.000 GPUs.
A capacidade de data center mais que dobrará de 950MW em 2024 para 2GW até 2026, com crescimento de 66% adicionando 604MW de acordo com as previsões da JLL. A expansão requer 45-50 milhões de pés quadrados de imóveis adicionais e 40-45 TWH de energia até 2030. A distribuição geográfica mostra 35% da nova capacidade em Maharashtra, com adições significativas em Tamil Nadu e Telangana, enquanto mercados emergentes como Pune e Kolkata ganham força.
Os compromissos de investimento são de escala impressionante. O investimento total em data center chegará a US$ 100+ bilhões até 2027, de acordo com a CBRE. A Amazon lidera com US$ 12,7 bilhões até 2030, enquanto o compromisso combinado dos hyperscalers excede US$ 25 bilhões. As iniciativas governamentais adicionam outros US$ 15+ bilhões através de várias missões e programas de semicondutores. Players internacionais de semicondutores, incluindo Applied Materials (US$ 400 milhões), Micron (US$ 2,75 bilhões) e AMD (US$ 400 milhões), estão estabelecendo operações significativas.
Os governos estaduais competem agressivamente para atrair investimentos. Gujarat se posiciona como um hub de semicondutores com a instalação de ₹91.000 crore da Tata e o mega data center da Reliance. Telangana visa se tornar a "Capital de AI" da Índia com múltiplos projetos, incluindo o cluster da NTT DATA. Maharashtra aproveita sua vantagem de pioneiro em políticas de data center, enquanto Chhattisgarh lançou o primeiro parque de data center de AI operacional da Índia em Nava Raipur.
Infraestrutura de Pesquisa e Acadêmica
As instituições acadêmicas da Índia construíram infraestrutura substancial de GPU através da Missão Nacional de Supercomputação. O IISc Bangalore opera o PARAM Pravega com 3,3 petaflops usando GPUs NVIDIA Tesla V100, apoiando pesquisas desde modelagem de COVID-19 até descoberta de medicamentos. A instalação HPC do IIT Delhi possui 16 nós GPU com duplas NVIDIA A100 por nó, complementando 217 nós legados acelerados por GPU.
Dez supercomputadores implantados em instituições atendem mais de 2.600 pesquisadores, processando 31 milhões de trabalhos computacionais. O PARAM Ganga no IIT Roorkee entrega 1,67 PFLOPS com GPUs NVIDIA Tesla V100 em 312 nós híbridos. O PARAM Shivay no IIT BHU e o PARAM Shakti no IIT Kharagpur utilizam montagem indígena com componentes Make in India, demonstrando crescente autossuficiência em infraestrutura HPC.
Iniciativas de pesquisa estabeleceram centros de excelência nacionalmente. O Centro Robert Bosch no IIT Madras se posiciona como o laboratório de AI mais produtivo da Índia em publicações, focando em análise de redes e aprendizado por reforço profundo. O IIT Hyderabad hospeda o primeiro Centro de Tecnologia AI NVIDIA da Índia com múltiplos sistemas DGX, direcionados para AI agrícola e cidades inteligentes. O governo anunciou três novos Centros de Excelência em AI em 2024, focando em saúde, agricultura e cidades sustentáveis, com financiamento de ₹990 crore até 2028.
Estruturas de acesso garantem utilização ampla. O SERC IISc oferece workshops de GPU com NVIDIA, apoiando pesquisa em aeroespacial, bioinformática e mais. O IIT Delhi implementa autenticação baseada em Kerberos com sistemas de prioridade baseados em fila. A estrutura nacional requer afiliação institucional com acesso baseado em projetos, enquanto o C-DAC conduz programas extensivos de treinamento atingindo mais de 500 usuários nos sistemas PARAM.
Aplicações na Indústria e Casos de Uso
Empresas indianas lideram globalmente na adoção de AI com 59% utilizando ativamente AI—a maior taxa mundial. O setor BFSI demonstra adoção robusta, com o Reserve Bank projetando que AI contribuirá com $359-438 bilhões para o PIB até 2029-30. O Bank of Baroda implementou gerentes de relacionamento virtuais com AI generativa, enquanto 25% das empresas indianas integraram AI na produção em 2024 versus apenas 8% em 2023.
A saúde mostra potencial transformador com 92% dos líderes considerando automação crítica para enfrentar a escassez de pessoal. Ferramentas diagnósticas com AI estão ganhando força na radiologia e patologia, enquanto a aceleração na descoberta de medicamentos e monitoramento remoto de pacientes estão se expandindo rapidamente. O setor farmacêutico e de ciências da vida reporta 82% de adoção de AI em pequena escala, indicando potencial de crescimento significativo.
A manufatura avançou para o estágio "Expert" de maturidade em AI, focando em manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos. Os setores automotivo e eletrônico lideram a adoção, com a Reliance Industries implementando transformação com AI em todas as unidades de negócio. A integração com IoT permite soluções de manufatura inovadoras anteriormente impossíveis sem infraestrutura de computação substancial.
O setor de serviços de TI utiliza extensivamente a infraestrutura GPU. A plataforma Infosys Topaz oferece capacidades de AI generativa para 57.000 funcionários treinados em mais de 90 programas ativos. A plataforma ignio™ da TCS combina computação cognitiva com ML, enquanto seus mais de 100.000 funcionários treinados em AI representam a maior força de trabalho desse tipo no mundo. A plataforma HOLMES da Wipro gerou produtividade equivalente a mais de 12.000 horas-pessoa em mais de 140 engajamentos com mais de 1.800 instâncias de bot implementadas.
O desenvolvimento local de modelos de AI floresce sob a IndiaAI Mission. A Sarvam AI recebeu 4.096 GPUs NVIDIA H100 com subsídio de ₹98,68 crore para desenvolver LLMs indígenas de 70 bilhões de parâmetros. Outros beneficiários incluem Soket AI Labs construindo "Pragna-1B" com 120 bilhões de parâmetros, e Gnani.ai criando modelos de voz para idiomas índicos. O ecossistema BharatGPT abrange múltiplas iniciativas, incluindo BharatGen para LLMs multimodais e o modelo offline da CoRover de 534 milhões de parâmetros suportando mais de 100 idiomas.
Desafios e restrições afetando o crescimento
A infraestrutura de GPU da Índia enfrenta gargalos severos de energia e refrigeração que ameaçam os planos de expansão. A integração de GPU demanda densidade de energia 7-8 vezes maior em 40-60kW por rack comparado às cargas tradicionais de 6-8kW. A maioria dos data centers existentes não consegue lidar com requisitos de 100kW+ sem grandes retrofits, incluindo refrigeração líquida ou soluções de imersão. O desafio se intensifica conforme a Índia visa expansão de 800MW para 3.000MW de capacidade de data center até 2030, exigindo upgrades massivos da infraestrutura de rede elétrica.
A escassez de talentos representa uma ameaça existencial às ambições de AI. A demanda crescerá de 600.000-650.000 profissionais para mais de 1,25 milhão até 2027, mas o pool atual de talentos atende apenas 49% da demanda. Para cada 10 vagas de GenAI, existe apenas um profissional qualificado. Apesar de 96% dos empregadores priorizarem contratações com habilidades em AI, 79% não conseguem encontrar o talento necessário. Embora empresas como TCS e Wipro tenham treinado centenas de milhares de funcionários, persistem preocupações sobre a qualidade dos programas de treinamento acelerado.
Vulnerabilidades da cadeia de suprimentos expõem a Índia a riscos geopolíticos. Controles de exportação dos EUA impõem um limite de 50.000 GPUs na Índia como país "Tier 2", criando incerteza de aquisição. Enquanto a Índia adquiriu aproximadamente 19.000 GPUs em 2024, a forte dependência de fornecedores americanos como NVIDIA e AMD deixa o ecossistema vulnerável a mudanças de política. O impulso para desenvolvimento indígena de GPU até 2029 visa mitigar esses riscos, mas enfrenta desafios tecnológicos e de fabricação.
Lacunas de prontidão da infraestrutura se estendem além da energia. Designs tradicionais de data center se provam comercialmente inviáveis para cargas de trabalho de AI de alta potência sem modificações extensas. A crise da infraestrutura de refrigeração significa que a maioria das instalações requer reformas completas para alcançar níveis de eficiência PUE sub-1.1 demandados por deployments de GPU. Limitações da infraestrutura de rede elétrica restringem implementações em larga escala, particularmente em cidades de segundo nível visadas para expansão.
Dependências de importação agravam desafios através da cadeia de suprimentos de semicondutores. Além das GPUs, a Índia depende de importações para sistemas de refrigeração avançados, equipamentos de rede de alta velocidade e componentes especializados de gerenciamento de energia. Iniciativas de fabricação local sob o Semicon 2.0 visam construir capacidades do ecossistema, incluindo fornecedores de químicos e gases, mas autossuficiência significativa permanece a anos de distância.
A posição da Índia na corrida de GPU da Ásia-Pacífico
A Índia reivindica a taxa de crescimento mais rápida no mercado de GPU da APAC com 34,4% de CAGR, superando a China (32,1%), Japão (31,1%) e Coreia do Sul (31,7%). No entanto, o tamanho absoluto do mercado conta uma história diferente—o mercado de US$ 485 milhões da Índia em 2024 empalidece comparado aos US$ 1,82 bilhão da China. O mercado APAC como um todo crescerá de US$ 6,7 bilhões para US$ 44,6 bilhões até 2034, apresentando oportunidades massivas para países que conseguirem superar restrições de infraestrutura.
Padrões de investimento regional revelam dinâmicas competitivas. A Malásia lidera com US$ 15 bilhões em investimento em data centers de AI, enquanto Singapura aproveita sua posição estratégica de hub com US$ 9 bilhões em investimento e políticas avançadas como o Green Data Centre Grant. O Vietnã atrai US$ 6 bilhões apesar de ser um recém-chegado, destacando a competição regional pela liderança em infraestrutura de AI. A força da Índia reside em investimentos comprometidos de longo prazo excedendo US$ 100 bilhões até 2027, embora a execução permaneça crítica.
A Índia possui vantagens competitivas únicas dentro da APAC. O país abriga 20% da força de trabalho global de design de semicondutores e oferece taxas de computação GPU de ₹115-150 por hora versus benchmarks globais de ₹213-256—uma vantagem de custo de 40-50%. Como a nação mais populosa do mundo com demanda crescente em finanças, saúde e agricultura, a Índia apresenta um mercado doméstico incomparável. O apoio governamental através da IndiaAI Mission de ₹10.372 crore, incluindo descontos de 40% para startups e acadêmicos, cria condições favoráveis para o desenvolvimento do ecossistema.
No entanto, desvantagens significativas restringem o potencial. Limitações de infraestrutura elétrica e desafios de capacidade da rede prejudicam implantações em larga escala. A dependência da cadeia de suprimentos torna a Índia vulnerável a restrições geopolíticas, como evidenciado pelos controles de exportação dos EUA. A maturidade da infraestrutura fica atrás da China e Singapura em sofisticação de data centers. Embora a Índia produza uma grande quantidade de talentos tech, persistem preocupações sobre qualidade comparado a mercados mais desenvolvidos.
A colaboração regional oferece caminhos para superar limitações. O ASEAN Digital Economy Framework Agreement visa uma economia digital de US$ 2 trilhões até 2030, com a Índia apoiando o ASEAN Digital Masterplan 2025. A harmonização de fluxo de dados transfronteiriços e programas conjuntos de capacitação criam coesão. A localização estratégica da Índia e vantagens de custo a posicionam como um potencial hub regional para a transformação digital da ASEAN, desde que os desafios de infraestrutura sejam tratados expeditamente.
Conclusão
A Índia está em um momento decisivo em sua jornada de transformação digital. Com mais de 80.000 GPUs implantadas, mais de $100 bilhões em investimentos comprometidos e o mercado de GPUs que mais cresce na região Ásia-Pacífico, o país estabeleceu bases sólidas para a liderança em AI. A estratégia governamental abrangente através da IndiaAI Mission, combinada com investimentos massivos do setor privado e planos de desenvolvimento autóctone, cria oportunidades sem precedentes.
O sucesso, no entanto, não está garantido. A Índia deve abordar urgentemente as limitações da infraestrutura de energia que ameaçam restringir a implantação de GPUs, enquanto simultaneamente enfrenta a grave escassez de talentos que pode prejudicar a utilização da capacidade instalada. A corrida para desenvolver GPUs autóctones até 2029 representa tanto ambição tecnológica quanto necessidade estratégica, dadas as incertezas geopolíticas em torno das cadeias de suprimentos.
A capacidade do país de aproveitar suas vantagens competitivas—eficiência de custos, escala de mercado e apoio governamental—enquanto supera as limitações de infraestrutura e talentos determinará se a Índia emerge como um hub global de infraestrutura de AI ou permanece perpetuamente correndo atrás dos líderes regionais. Os próximos dois anos, até 2027, serão decisivos à medida que grandes projetos entrem em operação e as capacidades autóctones amadureçam.
Referências
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, Onde Estão as GPUs?" https://analyticsindiamag.com/ai-features/indiaai-where-are-the-gpus/
Angel One. 2025. "Primeiras GPUs de AI Fabricadas na Índia Serão Demonstradas até 2025 sob Missão IndiaAI de ₹10.372 Crores." 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 na Índia Recebe Impulso com Microsoft e Amazon Investindo Bilhões em Infraestrutura de Dados." 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. "GPUs Fabricadas na Índia Estarão Prontas para Demonstração Técnica até 2025, Produção até 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. "Índia Aposta Grande na AI: Lança Grande Facilidade de Computação, Revela Planos para Chips GPU Nacionais." 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. "Boom de Data Centers Impulsionado por AI da Índia - Previsão de Investimento de $100 Bilhões até 2027." IndiaAI. https://indiaai.gov.in/article/india-s-ai-powered-data-centre-boom-100-billion-investment-forecast-by-2027-cbre
CoinGeek. 2024. "Índia Lidera Adoção de AI em 2024 Apesar das Preocupações." https://coingeek.com/india-leads-ai-adoption-in-2024-despite-concerns/
Data Center Dynamics. 2024. "Empresas Indianas Encomendam Dezenas de Milhares de Chips NVIDIA." https://www.datacenterdynamics.com/en/news/indian-companies-order-tens-of-1000s-of-nvidia-chips/
Deloitte. 2024. "Preenchendo a Lacuna de Talentos em AI para Impulsionar o Impacto Tecnológico e Econômico da Índia: Relatório Deloitte-NASSCOM." 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. "Missão Nacional de Supercomputação." https://dst.gov.in/national-super-computing-mission
Fierce Network. 2024. "Por Que a AWS Está Gastando $12,7 Bilhões em Data Centers na Índia." https://www.fierce-network.com/data-center/aws-spend-127b-data-centers-india-2030
Goldman Sachs. 2024. "AI Impulsionará Aumento de 165% na Demanda de Energia de Data Centers até 2030." https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030
Grand View Research. 2024. "Tamanho e Perspectivas do Mercado de GPU de Data Center da Índia, 2030." https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/data-center-gpu-market/india
IBM. 2024. "59% das Empresas Indianas Implantaram Ativamente AI, Maior Percentual Entre os Países Pesquisados: Relatório IBM." https://in.newsroom.ibm.com/2024-02-15-59-of-Indian-Enterprises-have-actively-deployed-AI,-highest-among-countries-surveyed-IBM-report
IBEF. 2025. "Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) Fabricadas na Índia Estarão Prontas para Demonstração Técnica até 2025, Produção até 2029." https://www.ibef.org/news/india-made-graphics-processing-units-gpus-to-be-tech-demo-ready-by-2025-production-by-2029
IndiaAI. 2024. "AIRAWAT: Um Marco na Jornada de Supercomputação de AI da Índia." https://indiaai.gov.in/article/airawat-a-landmark-in-india-s-ai-supercomputing-journey
IndiaAI. 2025. "Capacidade de Computação IndiaAI." https://indiaai.gov.in/hub/indiaai-compute-capacity
IndiaAI. 2025. "Ministro da União Anuncia a Disponibilidade de Mais de 18.000 Unidades de Computação AI Acessíveis." https://indiaai.gov.in/article/union-minister-of-electronics-it-railways-and-i-b-announces-the-availability-of-18-000-affordable-ai-compute-units
Indian Institute of Science. 2022. "PARAM Pravega: Um Supercomputador NSM no IISc." https://iisc.ac.in/events/param-pravega-an-nsm-supercomputer-at-iisc/
Microsoft. 2025. "Microsoft Anuncia Investimento de US$ 3 Bilhões ao Longo de Dois Anos em Infraestrutura de Nuvem e AI na Índia." 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. "Por Dentro da Corrida da Índia pela Independência em AI." https://www.technologyreview.com/2025/07/04/1119705/inside-indias-scramble-for-ai-independence/
NASSCOM. 2024. "Índice de Adoção de AI 2.0: Acompanhando o Progresso Setorial da Índia na Adoção de AI." https://nasscom.in/knowledge-center/publications/ai-adoption-index-20-tracking-indias-sectoral-progress-ai-adoption
NVIDIA. 2024. "Aberto para AI: Líderes de Tecnologia da Índia Constroem Fábricas de AI para Transformação Econômica." https://blogs.nvidia.com/blog/india-ai-infrastructure/
NVIDIA Newsroom. 2024. "Reliance e NVIDIA se Unem para Avançar a AI na Índia, para a Índia." https://nvidianews.nvidia.com/news/reliance-and-nvidia-partner-to-advance-ai-in-india-for-india
Outlook Business. 2025. "A Índia Consegue Atender a Demanda de Energia para Data Centers de AI até 2030?" https://www.outlookbusiness.com/planet/industry/india-ai-data-centre-energy-sustainability-2030
Press Information Bureau. 2025. "Capacidade de Computação Comum da Índia Ultrapassa 34.000 GPUs." https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2132817
RCR Wireless News. 2025. "Os Cinco Principais Data Centers de AI na Índia." https://www.rcrwireless.com/20250326/fundamentals/top-ai-data-centers-india
TechCrunch. 2025. "Reliance Planeja o Maior Data Center de AI do Mundo na Índia, Diz Relatório." https://techcrunch.com/2025/01/23/reliance-plans-world-biggest-ai-data-centre-in-india-report-says/
Tom's Hardware. 2024. "NVIDIA Assina Pedido de 16.000 GPUs de AI no Valor de $500 Milhões — Empresa Indiana de Data Center Busca Possuir 32.000 GPUs NVIDIA H100 e GH200 até 2025." https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-inks-order-for-16000-ai-gpus-worth-500-million
YourStory. 2025. "A Ameaça DeepSeek: A Índia Pode Ter um Problema de GPU e Precisa Agir Rapidamente." https://yourstory.com/2025/02/deepseek-threat-ai-india-gpu-chips-problem-ashwini-vaishnaw-indiaai
