อินเดียกลายเป็นตลาด GPU infrastructure ที่เติบโตเร็วที่สุดในเอเชีย-แปซิฟิกด้วย CAGR 34.4% โดยมีการติดตั้ง GPU กว่า 80,000 หน่วยทั่วประเทศและดึงดูดเงินลงทุนที่ได้รับการยืนยันมากกว่า $100 พันล้านภายในปี 2027 ภารกิจ IndiaAI Mission อันทะเยอทะยานของประเทศ ประกอบกับการลงทุนขนาดใหญ่จากภาคเอกชนและแผนการพัฒนา GPU ของตนเอง ทำให้อินเดียมีตำแหน่งเป็นผู้เล่นสำคัญในภูมิทัศน์ AI infrastructure ระดับโลก แม้จะเผชิญกับความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและบุคลากรอย่างมีนัยสำคัญ
สถานะปัจจุบันของโครงสร้างพื้นฐาน GPU
โครงสร้างพื้นฐาน GPU ของอินเดียได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างมากมาย โดยปัจจุบันประเทศมี GPU ที่บริหารจัดการโดยรัฐบาลมากกว่า 34,000 หน่วยภายใต้ IndiaAI Mission และมี GPU รวมประมาณ 80,000+ หน่วยทั้งในภาครัฐและเอกชน สิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่หลายแห่งที่สามารถเทียบเท่ามาตรฐานระดับโลกในด้านขนาดและความซับซ้อนเป็นแกนหลักของโครงสร้างพื้นฐานนี้
Yotta Data Services เป็นผู้นำในการใช้งานภาคเอกชน ด้วยสิ่งอำนวยความสะดวก NM1 ขนาดใหญ่ในนาวี มุมไบ ครอบคลุมพื้นที่ 820,000 ตารางฟุต พร้อมความจุ 210 MW บริษัทได้ให้คำมั่นลงทุน $1 พันล้านใน GPU ของ NVIDIA โดยมี GPU H100 และ GH200 จำนวน 16,000 หน่วยที่ส่งมอบแล้วในเดือนกรกฎาคม 2025 และอีก 16,000 หน่วยที่จะมาถึงภายในเดือนมีนาคม 2025 รวมทั้งสิ้น 32,768 GPU ซึ่งเป็นหนึ่งในการรวมศูนย์ GPU ในพื้นที่เดียวที่ใหญ่ที่สุดในโลก ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีระบายความร้อนล้ำสมัยที่รองรับความต้องการการประมวลผลความหนาแน่นสูง
CtrlS ดำเนินการเครือข่ายศูนย์ข้อมูล Rated-4 ที่ใหญ่ที่สุดในเอเชียพร้อมสิ่งอำนวยความสะดวกทั่วเมืองหลักสำคัญ วิทยาเขตไฮเดอราบาดของพวกเขาโดดเด่นด้วย 5,101 racks และความจุไฟฟ้า 612 MW กระจายอยู่ใน 6 อาคาร ในขณะที่สิ่งอำนวยความสะดวกที่เจนไนมีระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวขั้นสูงรองรับได้ถึง 70kW ต่อ rack ซึ่งมีความสำคัญต่อการใช้งาน GPU สมัยใหม่ เครือข่ายของบริษัทรวมถึงความสามารถในการระบายความร้อนแบบ direct-to-chip และ immersion cooling เพื่อตอบสนองความต้องการทางความร้อนที่เข้มข้นของ AI workloads
การกระจายทางภูมิศาสตร์แสดงการจัดกลุ่มที่ชัดเจนในศูนย์กลางเทคโนโลยี Maharashtra นำหน้าด้วยมุมไบและนาวี มุมไบที่เป็นที่ตั้งของการรวมศูนย์ GPU ที่ใหญ่ที่สุด รวมถึงสิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่ของ Yotta และการปรากฏตัวของ hyperscaler หลายราย Karnataka ที่บังกาลอร์เป็นที่ตั้งของโครงสร้างพื้นฐาน supercomputing ทางวิชาการที่สำคัญและศูนย์ R&D ขององค์กร Telangana ได้รับประโยชน์จากวิทยาเขตไฮเดอราบาดขนาดใหญ่ของ CtrlS และการลงทุนของ hyperscaler ที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่พื้นที่เจนไนของ Tamil Nadu มีสิ่งอำนวยความสะดวกที่เปิดใช้ระบบระบายความร้อนขั้นสูงจากผู้ให้บริการหลายราย
แกนหลักของ supercomputing แห่งชาติประกอบด้วยระบบ AIRAWAT ที่ C-DAC Pune ซึ่งจัดอันดับที่ 75 ทั่วโลกด้วยประสิทธิภาพสูงสุด 13,170 teraflops และความสามารถ AI 410 petaflops ชุด PARAM รวมถึง Siddhi-AI (5.267 petaflops) ที่รองรับการวิจัยขั้นสูงในด้านวิทยาศาสตร์วัสดุ สุขภาพ และการสร้างแบบจำลองสภาพอากาศ ระบบเหล่านี้ให้โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่สำคัญสำหรับชุมชนวิจัยของอินเดีย โดยมีการประมวลผล computational queries มากกว่า 73 lakh ครั้งจนถึงปัจจุบัน
## นโยบายของรัฐบาลและยุทธศาสตร์แห่งชาติ
รัฐบาลอินเดียได้เปิดตัวการขับเคลื่อนที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยมี IndiaAI Mission เป็นโครงการหลัก ซึ่งประกาศในเดือนมีนาคม 2024 ด้วยง예산₹10,372 crore ($1.25 billion) ตลอดระยะเวลาห้าปี ภารกิจนี้ครอบคลุมการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่ครอบคลุม การสร้างโมเดลพื้นเมือง และการสร้างระบบนิเวศ
งบประมาณ 2025-26 ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ ด้วยเงินทุน AI ที่เพิ่มขึ้นเป็นสี่เท่าถึง ₹2,000 crore และกระทรวงอิเล็กทรอนิกส์และ IT ได้รับ ₹26,026.25 crore ซึ่งเพิ่มขึ้น 48% การเปิดตัว Deep Tech Fund of Funds มูลค่า ₹20,000 crore เป็นสัญญาณของความมุ่งมั่นระยะยาวต่อการสร้างนวัตกรรมพื้นเมือง นอกจากนี้ การสนับสนุนการผลิต semiconductor เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าที่ ₹2,499 crore สะท้องให้เห็นแนวทางแบบบูรณาการในการสร้าง compute stack ทั้งหมดภายในประเทศ
ยุทธศาสตร์การจัดหา GPU แสดงให้เห็นประสิทธิภาพในการดำเนินการที่น่าทึ่ง เมื่อเทียบกับเป้าหมายเริ่มต้น 10,000 GPU อินเดียได้ติดตั้งไปแล้วกว่า 34,000 หน่วยใน 13 ผู้ให้บริการ cloud service ที่ขึ้นทะเบียน การจัดหารวมถึงตัวเลือกที่หลากหลาย—NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, Intel Gaudi series และ AWS Trainium ซึ่งรับประกันความหลากหลายทางเทคโนโลยีและหลีกเลี่ยง vendor lock-in ราคาที่ได้รับการสนับสนุนที่ ₹115-150 ต่อชั่วโมงคิดเป็นส่วนลด 40-60% เมื่อเทียบกับอัตราทั่วโลก ทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยสำหรับ startup และนักวิจัย
National Supercomputing Mission มีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2015 ด้วยงบประมาณ ₹4,500 crore ภารกิจได้ติดตั้งกำลังประมวลผล 24.83 petaflops ใน 34 ระบบ โดยมีอีก 41.17 petaflops ที่กำหนดไว้ โปรแกรมได้ฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญ 175,000 คนใน high-performance computing สร้าง pipeline ของกำลังแรงงานที่มีทักษะ ความสำเร็จในการพัฒนาพื้นเมืองรวมถึงเครือข่ายความเร็วสูง Trinetra และแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ Rudra ซึ่งลดการพึ่งพิงเทคโนโลยีต่างประเทศ
กรอบการกำกับดูแลกำลังพัฒนาเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการติดตั้ง AI อย่างรับผิดชอบ Digital India Act ที่เสนอจะรวมข้อกำหนดการกำกับดูแล AI ขณะที่ยุทธศาสตร์ของ NITI Aayog เน้นหลักการ FAT (Fairness, Accountability, Transparency) แนวทาง light-touch regulatory มีเป้าหมายส่งเสริมนวัตกรรมในขณะที่รับประกันการพัฒนา AI ที่มีจริยธรรม โดยมีระบบจำแนกตาม risk-based อยู่ระหว่างการพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ
## ภาคเอกชน
การตอบสนองจากภาคเอกชนนั้นน่าทึ่งอย่างยิ่ง โดยทั้ง hyperscaler ระดับนานาชาติและกลุ่มบริษัทชั้นนำของอินเดียต่างให้คำมั่นสัญญาในเชิงลงทุนจำนวนมหาศาล Microsoft นำหน้าด้วยการลงทุน 3 พันล้านดอลลาร์ในช่วงปี 2025-2026 โดยจะขยายไปยัง datacenter region ที่สี่ภายในปี 2026 และรักษาส่วนแบ่งตลาด cloud อยู่ที่ 22-24% AWS แม้จะมีส่วนแบ่งตลาดลดลงเล็กน้อยเหลือ 32% แต่ได้ให้คำมั่นลงทุน 12.7 พันล้านดอลลาร์จนถึงปี 2030 โดยจัดสรร 8.3 พันล้านดอลลาร์ให้กับรัฐ Maharashtra โดยเฉพาะ
กลุ่มบริษัทชั้นนำของอินเดียก็มีการเคลื่อนไหวที่ทะเยอทะยานไม่แพ้กัน AI data center ขนาด 1GW ของ Reliance ในรัฐ Gujarat ที่ใช้ NVIDIA Blackwell GPUs เป็นหนึ่งในสิ่งอำนวยความสะดวกที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่เจาะจงสำหรับ AI การร่วมมือกับ NVIDIA ขยายไปถึงกำลังการผลิต 2,000MW ในอนาคต เพื่อสนับสนุนแพลตฟอร์ม JioBrain ของ Reliance ที่ให้บริการลูกค้า 450 ล้านราย Tata Communications กำลังติดตั้ง NVIDIA Hopper GPUs หลายหมื่นตัวในเฟสแรก พร้อมกับแผนการรวม Blackwell GPU ในปี 2025 เพื่อสร้างหนึ่งใน supercomputer ที่ใหญ่ที่สุดของอินเดีย
บริษัทยักษ์ใหญ่ด้าน IT services ได้หันมาสู่ AI infrastructure อย่างจริงจัง TCS ได้ฝึกอบรมพนักงานกว่า 100,000 คนในด้าน AI โดยมี generative AI opportunities กว่า 250+ โครงการอยู่ในระบบ Infosys รายงานว่ามี generative AI agents ใหม่กว่า 100+ ตัวกำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา ในขณะที่ Wipro ได้ฝึกอบรมพนักงาน 180,000 คนในหลักการ generative AI บริษัทเหล่านี้ไม่เพียงแต่เป็นผู้บริโภคเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้สร้าง AI infrastructure โดยร่วมมือกับ hyperscaler เพื่อสร้างโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรม
ระบบนิเวศ startup แสดงให้เห็นความมีชีวิตชีวาอย่างน่าทึ่ง โดย AI startups ระดมทุนได้ 780.5 ล้านดอลลาร์ในปี 2024-2025 เพิ่มขึ้น 40% จากปีก่อน GenAI startups กว่า 100 แห่งได้ระดมทุนรวมกว่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ตั้งแต่ปี 2020 Infrastructure-focused startups อย่าง NxtGen, Netweb Technologies และ Neysa กำลังสร้างคอมโพเนนต์สำคัญของระบบนิเวศ GPU เฉพาะ Netweb เพียงแห่งเดียวได้ติดตั้งระบบ GPU ที่เน้น AI กว่า 5,000+ ระบบ และบรรลุมูลค่าตลาด ₹11,033 crore
ผู้ให้บริการ cloud ได้ตอบสนองต่อความต้องการด้วยการเสนอ GPU อย่างครอบคลุม E2E Networks ให้บริการ NVIDIA Hopper clusters พร้อมด้วย Quantum-2 InfiniBand networking โดยให้บริการลูกค้าอย่าง AI4Bharat และ Qure.ai Sify Technologies ดำเนินการ data centers 14 แห่ง ด้วยกำลังการผลิต 407+ MW ในขณะที่ CtrlS วางแผนสร้าง AI-focused mega campus ขนาด 500MW ผู้ให้บริการเหล่านี้เสนอราคาที่แข่งขันได้และการสนับสนุนในท้องถิ่น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับตลาดอินเดียที่มีความอ่อนไหวต่อราคา
แผนการและแผนงานในอนาคต
แผนงาน GPU infrastructure ของอินเดียถึงปี 2027 เป็นหนึ่งในโครงการปฏิรูปดิจิทัลที่ทะเยอทะยานที่สุดในโลก ความสำเร็จสำคัญจะเป็นการพัฒนา GPU ภายในประเทศ โดยคาดว่าจะมีการสาธิตเทคโนโลยีภายในสิ้นปี 2025 และการผลิตเต็มรูปแบบตามแผนในปี 2029 โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนด้วยงบ 200 ล้านดอลลาร์สำหรับการพัฒนา GPU ขนาด 2nm โดยมีเป้าหมายที่จะเทียบเท่าประสิทธิภาพของ NVIDIA ในต้นทุนที่ลดลง 50% ภายในปี 2030
โครงการ infrastructure หลักกำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ สิ่งอำนวยความสะดวกของ Reliance ที่ Jamnagar จะขยายสู่กำลังการผลิต 3GW ด้วยการลงทุนประมาณ 20-30 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 สิ่งอำนวยความสะดวกของ Google ที่ Navi Mumbai (381,000 ตร.ฟุต การลงทุน ₹1,144 โครร์) จะแล้วเสร็จในปี 2025 ขณะที่ Microsoft มุ่งมั่นจะลงทุน 3.7 พันล้านดอลลาร์สำหรับกำลังการผลิต 660MW ใน Telangana คลัสเตอร์ของ NTT DATA ที่ Hyderabad นำเงินลงทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สำหรับกำลังการผลิต 400MW โดยจะรองรับ GPU จำนวน 25,000 ตัว
กำลังการผลิตของ data center จะเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าจาก 950MW ในปี 2024 เป็น 2GW ภายในปี 2026 โดยมีการเติบโต 66% เพิ่ม 604MW ตามการพยากรณ์ของ JLL การขยายตัวต้องการพื้นที่อสังหาริมทรัพย์เพิ่มเติม 45-50 ล้านตารางฟุต และพลังงาน 40-45 TWH ภายในปี 2030 การกระจายทางภูมิศาสตร์แสดงให้เห็น 35% ของกำลังการผลิตใหม่ใน Maharashtra พร้อมการเพิ่มเติมที่สำคัญใน Tamil Nadu และ Telangana ขณะที่ตลาดเกิดใหม่เช่น Pune และ Kolkata กำลังได้รับแรงฉุด
การมุ่งมั่นในการลงทุนมีขนาดที่น่าตื่นตาตื่นใจ การลงทุน data center ทั้งหมดจะถึง 100+ พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 ตามข้อมูลจาก CBRE Amazon นำหน้าด้วย 12.7 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ขณะที่การมุ่งมั่นของ hyperscaler รวมกันเกิน 25 พันล้านดอลลาร์ โครงการริเริ่มของรัฐบาลเพิ่มอีก 15+ พันล้านดอลลาร์ผ่านภารกิจต่างๆ และโปรแกรม semiconductor ผู้เล่น semiconductor ต่างชาติ รวมถึง Applied Materials (400 ล้านดอลลาร์), Micron (2.75 พันล้านดอลลาร์) และ AMD (400 ล้านดอลลาร์) กำลังจัดตั้งการดำเนินงานที่สำคัญ
รัฐบาลระดับรัฐแข่งขันกันอย่างรุนแรงเพื่อดึงดูดการลงทุน Gujarat วางตำแหน่งตัวเองเป็น semiconductor hub ด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกของ Tata มูลค่า ₹91,000 โครร์ และ mega data center ของ Reliance Telangana มีเป้าหมายเป็น "AI Capital" ของอินเดียด้วยโครงการหลายแห่ง รวมถึงคลัสเตอร์ของ NTT DATA Maharashtra ใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบของผู้เล่นรุ่นแรกในนโยบาย data center ขณะที่ Chhattisgarh ได้เปิดตัว AI data center park ปฏิบัติการแห่งแรกของอินเดียใน Nava Raipur
โครงสร้างพื้นฐานการวิจัยและสถาบันการศึกษา
สถาบันการศึกษาของอินเดียได้สร้างโครงสร้างพื้นฐาน GPU ขนาดใหญ่ผ่าน National Supercomputing Mission สถาบัน IISc Bangalore ดำเนินการ PARAM Pravega ด้วยประสิทธิภาพ 3.3 petaflops โดยใช้ NVIDIA Tesla V100 GPUs รองรับการวิจัยตั้งแต่การจำลองแบบ COVID-19 ไปจนถึงการค้นพบยา สิ่งอำนวยความสะดวก HPC ของ IIT Delhi มี GPU nodes จำนวน 16 โหนดพร้อม NVIDIA A100s คู่ในแต่ละโหนด เสริมด้วย GPU-accelerated nodes รุ่นเก่าจำนวน 217 โหนด
เครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์สิบเครื่องที่ติดตั้งทั่วสถาบันต่างๆ ให้บริการนักวิจัยกว่า 2,600 คน ประมวลผลงานคอมพิวเตชันจำนวน 31 ล้านงาน PARAM Ganga ที่ IIT Roorkee ให้ประสิทธิภาพ 1.67 PFLOPS ด้วย NVIDIA Tesla V100 GPUs ในโหนดไฮบริดจำนวน 312 โหนด PARAM Shivay ที่ IIT BHU และ PARAM Shakti ที่ IIT Kharagpur ใช้การประกอบแบบพื้นเมืองด้วยคอมโพเนนต์ Make in India แสดงให้เห็นการพึ่งตนเองที่เพิ่มขึ้นในโครงสร้างพื้นฐาน HPC
โครงการวิจัยได้จัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศทั่วประเทศ Robert Bosch Centre ที่ IIT Madras ติดอันดับเป็นห้องปฏิบัติการ AI ที่มีผลงานเผยแพร่มากที่สุดของอินเดีย โดยเน้นวิเคราะห์เครือข่ายและการเรียนรู้เสริมแรงเชิงลึก IIT Hyderabad เป็นเจ้าภาพ NVIDIA AI Technology Centre แห่งแรกของอินเดียด้วยระบบ DGX หลายตัว โดยเป้าหมายคือ AI ด้านการเกษตรและเมืองอัจฉริยะ รัฐบาลประกาศ AI Centers of Excellence ใหม่สามแห่งในปี 2024 โดยเน้นด้านสุขภาพ การเกษตร และเมืองที่ยั่งยืน ด้วยทุนสนับสนุน ₹990 crore จนถึงปี 2028
กรอบการเข้าถึงรับประกันการใช้งานอย่างกว้างขวาง IISc SERC จัด GPU workshops ร่วมกับ NVIDIA สนับสนุนการวิจัยในด้านการบินและอวกาศ ชีวสารสนเทศศาสตร์ และอื่นๆ IIT Delhi ใช้การรับรองความถูกต้องแบบ Kerberos พร้อมระบบลำดับความสำคัญแบบคิว กรอบการทำงานระดับชาติต้องการความเป็นสมาชิกของสถาบันพร้อมการเข้าถึงแบบโครงการ ในขณะที่ C-DAC ดำเนินการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางโดยเข้าถึงผู้ใช้งาน 500+ คนบนระบบ PARAM
## การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งาน
องค์กรในอินเดียนำโลกด้านการนำ AI มาใช้ โดยมี 59% ที่ใช้ AI อย่างแอคทีฟ ซึ่งเป็นอัตราที่สูงที่สุดในโลก ภาคธนาคาร บริการทางการเงิน และประกันภัย (BFSI) แสดงให้เห็นการนำมาใช้อย่างแข็งแกร่ง โดยธนาคารกลางคาดการณ์ว่า AI จะมีส่วนสร้าง GDP มูลค่า 359-438 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2029-30 ธนาคาร Bank of Baroda ได้ปรับใช้ผู้จัดการลูกค้าสัมพันธ์เสมือนจริงที่ขับเคลื่อนด้วย generative AI ในขณะที่ 25% ของบริษัทอินเดียได้นำ AI เข้าสู่การผลิตจริงในปี 2024 เทียบกับเพียง 8% ในปี 2023
ภาคสาธารณสุขแสดงให้เห็นศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง โดย 92% ของผู้นำพิจารณาว่าระบบอัตโนมัติมีความสำคัญอย่างยิ่งในการแก้ไขปัญหาการขาดแคลนบุคลากร เครื่องมือวินิจฉัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังได้รับความสนใจในด้านรังสีวิทยาและพยาธิวิทยา ในขณะที่การเร่งค้นพบยาใหม่และการติดตามผู้ป่วยทางไกลกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ภาคเภสัชกรรมและวิทยาศาสตร์ชีวภาพรายงานการนำ AI มาใช้ 82% ในระดับเล็ก ซึ่งบ่งชี้ถึงศักยภาพการเติบโตที่สำคัญ
ภาคการผลิตได้ก้าวไปสู่ระดับความเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI แล้ว โดยมุ่งเน้นไปที่การบำรุงรักษาเชิงทำนาย การควบคุมคุณภาพ และการปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน ภาคยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์เป็นผู้นำในการนำมาใช้ โดย Reliance Industries ได้นำการเปลี่ยนแปลงด้วย AI ไปใช้ทุกหน่วยธุรกิจ การผสานรวมกับ IoT ทำให้เกิดโซลูชันการผลิตที่นวัตกรรม ซึ่งก่อนหน้านี้เป็นไปไม่ได้หากไม่มีโครงสร้างคอมพิวต์ที่แข็งแกร่ง
ภาคบริการ IT ใช้ประโยชน์จากโครงสร้าง GPU อย่างกว้างขวาง แพลตฟอร์ม Infosys Topaz ให้บริการความสามารถ generative AI แก่พนักงานที่ผ่านการฝึกอบรม 57,000 คนในโปรแกรมที่ใช้งานจริงกว่า 90 โปรแกรม แพลตฟอร์ม ignio™ ของ TCS รวม cognitive computing กับ ML ในขณะที่พนักงานที่ผ่านการฝึกอบรม AI กว่า 100,000 คนของบริษัทเป็นกำลังแรงงานที่ใหญ่ที่สุดในโลก แพลตฟอร์ม HOLMES ของ Wipro ได้สร้างผลิตภาพมูลค่ากว่า 12,000 ชั่วโมงบุคคลใน engagement กว่า 140 รายการ โดยมี bot instance ที่ปรับใช้แล้วกว่า 1,800 รายการ
การพัฒนาโมเดล AI ในประเทศเฟื่องฟูภายใต้ IndiaAI Mission โดย Sarvam AI ได้รับ NVIDIA H100 GPU จำนวน 4,096 หน่วย พร้อมเงินอุดหนุน ₹98.68 crore เพื่อพัฒนา LLM พื้นเมืองขนาด 70 พันล้านพารามิเตอร์ ผู้ได้รับประโยชน์รายอื่นได้แก่ Soket AI Labs ที่พัฒนา "Pragna-1B" ขนาด 120 พันล้านพารามิเตอร์ และ Gnani.ai ที่สร้างโมเดลเสียงสำหรับภาษาอินเดีย ระบบนิเวศ BharatGPT ครอบคลุมโครงการหลายโครงการ รวมถึง BharatGen สำหรับ multimodal LLM และโมเดลออฟไลน์ของ CoRover ขนาด 534 ล้านพารามิเตอร์ที่รองรับกว่า 100 ภาษา
ความท้าทายและข้อจำกัดที่ส่งผลต่อการเติบโต
โครงสร้างพื้ฐาน GPU ของอินเดียเผชิญกับข้อจำกัดด้านไฟฟ้าและระบบทำความเย็นที่รุนแรง ซึ่งคุกคามแผนการขยายตัว การผสานรวม GPU ต้องใช้ความหนาแน่นของไฟฟ้าสูงกว่า 7-8 เท่าที่ 40-60kW ต่อแร็คเมื่อเทียบกับการใช้งานแบบดั้งเดิม 6-8kW ศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ส่วนใหญ่ไม่สามารถรองรับความต้องการ 100kW+ ได้โดยไม่ต้องปรับปรุงใหญ่ รวมถึงระบบ liquid cooling หรือ immersion solutions ความท้าทายจะรุนแรงขึ้นเมื่ออินเดียตั้งเป้าขยายกำลังการผลิตศูนย์ข้อมูลจาก 800MW เป็น 3,000MW ภายในปี 2030 ซึ่งต้องการการอัปเกรดโครงสร้างพื้ฐานระบบไฟฟ้าขนาดใหญ่
การขาดแคลนบุคลากรเป็นภัยคุกคามต่อการดำรงอยู่ ของความมุ่งหวัง AI ความต้องการจะเติบโตจาก 600,000-650,000 ผู้เชี่ยวชาญเป็นกว่า 1.25 ล้านคนภายในปี 2027 แต่กลุ่มบุคลากรในปัจจุบันสามารถตอบสนองความต้องการได้เพียง 49% สำหรับตำแหน่งงาน GenAI ทุก 10 ตำแหน่ง มีผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเพียงคนเดียว แม้ว่านายจ้าง 96% จะให้ความสำคัญกับการจ้างงานที่มีทักษะ AI แต่ 79% ไม่สามารถหาบุคลากรที่ต้องการได้ แม้ว่าบริษัทต่างๆ เช่น TCS และ Wipro ได้ฝึกอบรมพนักงานหลายแสนคน แต่ยังคงมีความกังวลเกี่ยวกับคุณภาพของโปรแกรมการฝึกอบรมที่รีบเร่ง
ช่องโหว่ในห่วงโซ่อุปทานทำให้อินเดียเผชิญกับความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ การควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ กำหนดขีดจำกัด GPU 50,000 ตัวต่ออินเดียในฐานะประเทศ "Tier 2" ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในการจัดหา แม้ว่าอินเดียจะได้รับ GPU ประมาณ 19,000 ตัวในปี 2024 แต่การพึ่งพาผู้จัดหาจากสหรัฐฯ อย่าง NVIDIA และ AMD ทำให้ระบบนิเวศเสี่ยงต่อการเปลี่ยนแปลงนโยบาย การผลักดันพัฒนา GPU ภายในประเทศภายในปี 2029 มีเป้าหมายเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ แต่ยังเผชิญความท้าทายด้านเทคโนโลยีและการผลิต
ช่องว่างของความพร้อมโครงสร้างพื้ฐานขยายเกินกว่าเรื่องไฟฟ้า การออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมพิสูจน์แล้วว่าไม่คุ้มค่าทางการค้าสำหรับ AI workloads ที่ใช้ไฟฟ้าสูงโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนอย่างกว้างขวาง วิกฤตโครงสร้างพื้ฐานระบบทำความเย็นหมายความว่าสถานที่ส่วนใหญ่ต้องปรับปรุงใหม่ทั้งหมดเพื่อให้บรรลุระดับประสิทธิภาพ PUE ต่ำกว่า 1.1 ที่ต้องการสำหรับการใช้งาน GPU ข้อจำกัดของโครงสร้างพื้ฐานระบบไฟฟ้าจำกัดการนำไปใช้ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะในเมืองระดับ 2 ที่กำหนดเป้าหมายสำหรับการขยายตัว
การพึ่งพาการนำเข้าทำให้ความท้าทายซับซ้อนขึ้นทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ นอกจาก GPU แล้ว อินเดียยังพึ่งพาการนำเข้าระบบทำความเย็นขั้นสูง อุปกรณ์เครือข่ายความเร็วสูง และส่วนประกอบการจัดการไฟฟ้าเฉพาะทาง โครงการผลิตในประเทศภายใต้ Semicon 2.0 มีเป้าหมายสร้างขีดความสามารถของระบบนิเวศ รวมถึงผู้จัดหาสารเคมีและแก๊ส แต่การพึ่งพาตนเองที่มีความหมายยังคงอยู่ห่างไกลอีกหลายปี
ตำแหน่งของอินเดียในการแข่งขัน GPU ในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก
อินเดียอ้างว่ามีอัตราการเติบโตที่เร็วที่สุดในตลาด GPU ของ APAC ที่ 34.4% CAGR แซงหน้าจีน (32.1%) ญี่ปุ่น (31.1%) และเกาหลีใต้ (31.7%) อย่างไรก็ตาม ขนาดตลาดสัมบูรณ์เล่าเรื่องที่แตกต่างออกไป—ตลาดของอินเดียขนาด 485 ล้านดอลลาร์ในปี 2024 ยังซีดจางเมื่อเทียบกับจีนที่มีขนาด 1.82 พันล้านดอลลาร์ ตลาด APAC โดยรวมจะเติบโตจาก 6.7 พันล้านดอลลาร์เป็น 44.6 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2034 ซึ่งนำเสนอโอกาสมหาศาลสำหรับประเทศที่สามารถเอาชนะข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานได้
รูปแบบการลงทุนในภูมิภาคเผยให้เห็นพลวัตการแข่งขัน มาเลเซียนำหน้าด้วยการลงทุน AI data center 15 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่สิงคโปร์ใช้ประโยชน์จากตำแหน่งศูนย์กลางเชิงกลยุทธ์ด้วยการลงทุน 9 พันล้านดอลลาร์และนโยบายขั้นสูงอย่าง Green Data Centre Grant เวียดนามดึงดูดเงินลงทุน 6 พันล้านดอลลาร์แม้จะเป็นผู้มาใหม่ สะท้อนการแข่งขันในภูมิภาคเพื่อเป็นผู้นำด้านโครงสร้างพื้ฐาน AI จุดแข็งของอินเดียอยู่ที่การลงทุนระยะยาวที่มีความมุ่งมั่นเกิน 100 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 แม้ว่าการดำเนินการยังคงเป็นสิ่งสำคัญ
อินเดียมีข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่เป็นเอกลักษณ์ภายใน APAC ประเทศนี้เป็นที่ตั้งของ 20% ของแรงงานการออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกและเสนออัตรา GPU compute ที่ ₹115-150 ต่อชั่วโมง เทียบกับมาตรฐานโลกที่ ₹213-256—ข้อได้เปรียบด้านต้นทุน 40-50% ในฐานะประเทศที่มีประชากรมากที่สุดในโลกพร้อมความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้นในภาคการเงิน สุขภาพ และเกษตรกรรม อินเดียนำเสนอตลาดภายในประเทศที่ไร้คู่แข่ง การสนับสนุนของรัฐบาลผ่าน IndiaAI Mission มูลค่า ₹10,372 crore รวมถึงส่วนลด 40% สำหรับสตาร์ทอัพและสถาบันการศึกษา สร้างสภาวะที่เอื้อต่อการพัฒนาระบบนิเวศ
อย่างไรก็ตาม ข้อเสียที่สำคัญจำกัดศักยภาพ ข้อจำกัดของโครงสร้างพื้ฐานด้านพลังงานและความท้าทายด้านความจุของระบบไฟฟ้าขัดขวางการปรับใช้ขนาดใหญ่ การพึ่งพา supply chain ทำให้อินเดียเปราะบางต่อข้อจำกัดทางภูมิรัฐศาสตร์ ดังที่เห็นจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ความเป็นผู้ใหญ่ของโครงสร้างพื้ฐานล้าหลังจีนและสิงคโปร์ในด้านความซับซ้อนของ data center แม้ว่าอินเดียจะผลิตผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีจำนวนมาก แต่ความกังวลเรื่องคุณภาพยังคงมีอยู่เมื่อเทียบกับตลาดที่พัฒนาแล้ว
ความร่วมมือในภูมิภาคเสนอเส้นทางเพื่อเอาชนะข้อจำกัด ASEAN Digital Economy Framework Agreement มีเป้าหมายเศรษฐกิจดิจิทัล 2 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยมีอินเดียสนับสนุน ASEAN Digital Masterplan 2025 การประสานงานการไหลของข้อมูลข้ามพรมแดนและโปรแกรมการสร้างความสามารถร่วมกันสร้างความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน ตำแหน่งเชิงกลยุทธ์และข้อได้เปรียบด้านต้นทุนของอินเดียวางตำแหน่งให้เป็นศูนย์กลางในภูมิภาคที่มีศักยภาพสำหรับการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของ ASEAN หากความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานได้รับการแก้ไขอย่างรวดเร็ว
## บทสรุป
อินเดียกำลังยืนอยู่ณ จุดเปลี่ยนสำคัญในการเดินทางของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ด้วยการติดตั้ง GPU มากกว่า 80,000 หน่วย การลงทุนที่ได้รับการยืนยันมูลค่า 100+ พันล้านดอลลาร์ และเป็นตลาด GPU ที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก ประเทศนี้ได้สร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการเป็นผู้นำด้าน AI แล้ว กลยุทธ์ที่ครอบคลุมของรัฐบาลผ่าน IndiaAI Mission ร่วมกับการลงทุนขนาดใหญ่จากภาคเอกชนและแผนการพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศ สร้างโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อน
อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จนั้นไม่ได้รับการรับรอง อินเดียต้องแก้ไขข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานอย่างเร่งด่วนที่คุกคามต่อการขยายการติดตั้ง GPU ขณะเดียวกันก็ต้องจัดการกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีความรุนแรงซึ่งอาจทำลายการใช้ประโยชน์จากกำลังการผลิตที่ติดตั้งไว้ การแข่งขันเพื่อพัฒนา GPU ในประเทศภายในปี 2029 แสดงถึงทั้งความทะเยอทะยานทางเทคโนโลยีและความจำเป็นเชิงกลยุทธ์เนื่องจากความไม่แน่นอนทางธุรณีเศรษฐกิจเกี่ยวกับห่วงโซ่อุปทาน
ความสามารถของประเทศในการใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบในการแข่งขัน—ประสิทธิภาพด้านต้นทุน ขนาดตลาด และการสนับสนุนจากรัฐบาล—ขณะเดียวกันก็เอาชนะข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและบุคลากร จะเป็นตัวกำหนดว่าอินเดียจะเกิดขึ้นเป็นศูนย์กลางโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลกหรือยังคงติดตามผู้นำในภูมิภาคอยู่ตลอดไป สองปีข้างหน้าจนถึงปี 2027 จะเป็นช่วงแห่งการตัดสินใจ เมื่อโครงการสำคัญๆ เริ่มดำเนินงานและความสามารถในประเทศเติบโตสู่วุฒิภาวะ
เอกสารอ้างอิง
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
