Ấn Độ đã nổi lên như thị trường cơ sở hạ tầng GPU tăng trưởng nhanh nhất khu vực châu Á-Thái Bình Dương với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm 34,4%, triển khai hơn 80.000 GPU trên toàn quốc và thu hút hơn 100 tỷ USD đầu tư cam kết đến năm 2027. Sứ mệnh IndiaAI đầy tham vọng của quốc gia này, kết hợp với các khoản đầu tư khổng lồ từ khu vực tư nhân và kế hoạch phát triển GPU bản địa, định vị Ấn Độ là một nhân tố quan trọng trong bối cảnh cơ sở hạ tầng AI toàn cầu bất chấp đang đối mặt với những thách thức đáng kể về cơ sở hạ tầng điện lực và nhân tài.
## Tình trạng hiện tại của hạ tầng GPU
Hạ tầng GPU của Ấn Độ đã trải qua một sự chuyển đổi đáng kể, với việc nước này hiện đang vận hành hơn 34.000 GPU được quản lý bởi chính phủ trong khuôn khổ sứ mệnh IndiaAI và ước tính tổng cộng 80.000+ GPU trên toàn bộ khu vực công và tư nhân. Một số cơ sở siêu lớn có thể sánh ngang với tiêu chuẩn toàn cầu về quy mô và độ phức tạp đã trở thành nền tảng của hạ tầng này.
Yotta Data Services dẫn đầu triển khai khu vực tư nhân với cơ sở NM1 khổng lồ tại Navi Mumbai, trải rộng 820.000 feet vuông với công suất 210 MW. Công ty đã cam kết đầu tư 1 tỷ USD vào GPU NVIDIA, với 16.000 GPU H100 và GH200 đã được giao vào tháng 7 năm 2025 và thêm 16.000 đơn vị nữa sẽ đến vào tháng 3 năm 2025, tổng cộng 32.768 GPU, đây là một trong những nơi tập trung GPU lớn nhất thế giới tại một địa điểm duy nhất, được hỗ trợ bởi công nghệ làm mát tiên tiến đáp ứng các yêu cầu tính toán mật độ cao.
CtrlS vận hành mạng lưới trung tâm dữ liệu Rated-4 lớn nhất châu Á với các cơ sở trên khắp các đô thị lớn. Campus Hyderabad của họ nổi bật với 5.101 rack và công suất 612 MW trải rộng trên sáu tòa nhà, trong khi cơ sở Chennai có hệ thống làm mát chất lỏng tiên tiến hỗ trợ lên đến 70kW mỗi rack—yếu tố quan trọng cho triển khai GPU hiện đại. Mạng lưới của công ty bao gồm khả năng làm mát trực tiếp đến chip và làm mát ngâm, giải quyết các yêu cầu nhiệt độ cao của khối lượng công việc AI.
Phân bố địa lý cho thấy sự tập trung rõ rệt tại các trung tâm công nghệ. Maharashtra dẫn đầu với Mumbai và Navi Mumbai có mật độ GPU tập trung lớn nhất, bao gồm cơ sở siêu lớn của Yotta và sự hiện diện của nhiều hyperscaler. Bangalore của Karnataka là nơi đặt hạ tầng siêu máy tính học thuật quan trọng và các trung tâm R&D của doanh nghiệp. Telangana được hưởng lợi từ campus Hyderabad khổng lồ của CtrlS và các khoản đầu tư hyperscaler ngày càng tăng, trong khi vùng Chennai của Tamil Nadu có các cơ sở được trang bị hệ thống làm mát tiên tiến từ nhiều nhà cung cấp.
Xương sống siêu máy tính quốc gia bao gồm hệ thống AIRAWAT tại C-DAC Pune, xếp hạng 75 toàn cầu với hiệu suất đỉnh 13.170 teraflops và khả năng AI 410 petaflops. Dòng PARAM bao gồm Siddhi-AI (5.267 petaflops), hỗ trợ nghiên cứu tiên tiến trong khoa học vật liệu, chăm sóc sức khỏe và mô hình hóa khí hậu. Những hệ thống này cung cấp hạ tầng tính toán quan trọng cho cộng đồng nghiên cứu Ấn Độ, với hơn 73 lakh truy vấn tính toán đã được xử lý cho đến nay.
Các Sáng kiến của Chính phủ và Chiến lược Quốc gia
Chính phủ Ấn Độ đã khởi động một đợt thúc đẩy chưa từng có cho phát triển hạ tầng AI, với Sứ mệnh IndiaAI đóng vai trò là sáng kiến nền tảng. Được công bố vào tháng 3/2024 với ngân sách ₹10,372 crore ($1.25 tỷ) trong năm năm, sứ mệnh này bao gồm phát triển hạ tầng toàn diện, tạo ra các mô hình bản địa, và xây dựng hệ sinh thái.
Ngân sách 2025-26 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng với việc tài trợ AI tăng gấp bốn lần lên ₹2,000 crore và Bộ Điện tử và CNTT nhận được ₹26,026.25 crore—tăng 48%. Việc giới thiệu Quỹ Deep Tech trị giá ₹20,000 crore báo hiệu cam kết dài hạn đối với đổi mới bản địa. Ngoài ra, hỗ trợ sản xuất bán dẫn tăng gấp đôi lên ₹2,499 crore, phản ánh cách tiếp cận tích hợp để xây dựng toàn bộ ngăn xếp tính toán trong nước.
Chiến lược mua sắm GPU thể hiện hiệu quả thực hiện đáng kể. So với mục tiêu ban đầu là 10,000 GPU, Ấn Độ đã triển khai hơn 34,000 đơn vị trên 13 nhà cung cấp dịch vụ đám mây được ủy quyền. Việc mua sắm bao gồm các tùy chọn đa dạng—NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, dòng Intel Gaudi, và AWS Trainium—đảm bảo tính đa dạng công nghệ và tránh phụ thuộc vào nhà cung cấp. Giá cả được trợ cấp ở mức ₹115-150 mỗi giờ đại diện cho mức giảm giá 40-60% so với giá toàn cầu, dân chủ hóa việc tiếp cận AI cho các startup và nhà nghiên cứu.
Sứ mệnh Siêu máy tính Quốc gia đã phát triển đáng kể kể từ khi ra mắt năm 2015. Với tài trợ ₹4,500 crore, sứ mệnh đã triển khai 24.83 petaflops khả năng tính toán trên 34 hệ thống, với thêm 41.17 petaflops được lên lịch. Chương trình đã đào tạo 175,000 chuyên gia về tính toán hiệu suất cao, tạo ra đường ống lực lượng lao động có kỹ năng. Các thành tựu phát triển bản địa bao gồm mạng tốc độ cao Trinetra và nền tảng server Rudra, giảm phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài.
Các khung pháp lý đang phát triển để cân bằng đổi mới với triển khai AI có trách nhiệm. Đạo luật Digital India được đề xuất sẽ kết hợp các điều khoản quản trị AI, trong khi chiến lược của NITI Aayog nhấn mạnh các nguyên tắc FAT (Công bằng, Trách nhiệm giải trình, Minh bạch). Cách tiếp cận quy định nhẹ nhàng nhằm thúc đẩy đổi mới trong khi đảm bảo phát triển AI có đạo đức, với các hệ thống phân loại dựa trên rủi ro đang được phát triển cho các ứng dụng AI khác nhau.
Bối cảnh Khu vực Tư nhân
Phản ứng của khu vực tư nhân thật đặc biệt, với cả các hyperscaler quốc tế và các tập đoàn Ấn Độ đều đưa ra những cam kết khổng lồ. Microsoft dẫn đầu với khoản đầu tư 3 tỷ USD trong giai đoạn 2025-2026, mở rộng thành khu vực datacenter thứ tư vào năm 2026 đồng thời duy trì 22-24% thị phần cloud. AWS, mặc dù thị phần giảm nhẹ xuống 32%, đã cam kết 12,7 tỷ USD đến năm 2030, với 8,3 tỷ USD được phân bổ cụ thể cho Maharashtra.
Các tập đoàn Ấn Độ cũng đang thực hiện những động thái đầy tham vọng tương tự. Trung tâm dữ liệu AI 1GW của Reliance tại Gujarat, sử dụng GPU NVIDIA Blackwell, đại diện cho một trong những cơ sở chuyên về AI lớn nhất thế giới. Quan hệ đối tác với NVIDIA mở rộng đến dung lượng 2.000MW cuối cùng, hỗ trợ nền tảng JioBrain của Reliance phục vụ 450 triệu khách hàng. Tata Communications đang triển khai hàng chục nghìn GPU NVIDIA Hopper trong giai đoạn một, với việc tích hợp GPU Blackwell được lên kế hoạch cho năm 2025, tạo ra một trong những siêu máy tính lớn nhất của Ấn Độ.
Các gã khổng lồ dịch vụ IT đã chuyển hướng mạnh mẽ sang hạ tầng AI. TCS đã đào tạo hơn 100.000 nhân viên về AI, với hơn 250 cơ hội AI tạo sinh trong pipeline. Infosys báo cáo hơn 100 agent AI tạo sinh mới đang được phát triển, trong khi Wipro đã đào tạo 180.000 nhân viên về các nguyên lý AI tạo sinh. Những công ty này không chỉ là người tiêu dùng mà còn là người xây dựng hạ tầng AI, hợp tác với các hyperscaler để tạo ra các giải pháp chuyên biệt cho từng ngành.
Hệ sinh thái startup cho thấy sức sống đáng kể với các startup AI huy động được 780,5 triệu USD trong năm 2024-2025, tăng 40% so với năm trước. Hơn 100 startup GenAI đã huy động được hơn 1,5 tỷ USD kể từ năm 2020. Các startup tập trung vào hạ tầng như NxtGen, Netweb Technologies và Neysa đang xây dựng các thành phần quan trọng của hệ sinh thái GPU. Riêng Netweb đã lắp đặt hơn 5.000 hệ thống GPU tập trung vào AI và đạt được vốn hóa thị trường ₹11.033 crore.
Các nhà cung cấp dịch vụ cloud đã phản ứng với nhu cầu bằng các dịch vụ GPU toàn diện. E2E Networks cung cấp các cluster NVIDIA Hopper với mạng Quantum-2 InfiniBand, phục vụ các khách hàng như AI4Bharat và Qure.ai. Sify Technologies vận hành 14 trung tâm dữ liệu với dung lượng hơn 407MW, trong khi CtrlS lên kế hoạch cho một siêu campus tập trung vào AI 500MW. Các nhà cung cấp này đưa ra giá cả cạnh tranh và hỗ trợ địa phương, yếu tố quan trọng đối với thị trường nhạy cảm về giá của Ấn Độ.
Kế hoạch và Lộ trình Tương lai
Lộ trình hạ tầng GPU của Ấn Độ đến năm 2027 đại diện cho một trong những sáng kiến chuyển đổi số đầy tham vọng nhất thế giới. Thành tựu đáng chú ý nhất sẽ là việc phát triển GPU nội địa, với các cuộc trình diễn công nghệ dự kiến vào cuối năm 2025 và sản xuất đầy đủ được lên kế hoạch cho năm 2029. Sáng kiến này, được hỗ trợ bởi 200 triệu đô la cho việc phát triển GPU 2nm, nhằm mục tiêu đạt hiệu suất của NVIDIA với chi phí thấp hơn 50% vào năm 2030.
Các dự án hạ tầng lớn đang định hình lại bối cảnh. Cơ sở Jamnagar của Reliance sẽ mở rộng lên công suất 3GW với khoản đầu tư ước tính 20-30 tỷ đô la vào năm 2027. Cơ sở Navi Mumbai của Google (381,000 sq ft, đầu tư ₹1,144 crore) sẽ hoàn thành vào năm 2025, trong khi Microsoft cam kết 3.7 tỷ đô la cho công suất 660MW tại Telangana. Cụm Hyderabad của NTT DATA mang lại khoản đầu tư 1.2 tỷ đô la cho công suất 400MW, chứa 25,000 GPU.
Công suất data center sẽ tăng hơn gấp đôi từ 950MW năm 2024 lên 2GW vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng 66% bổ sung 604MW theo dự báo của JLL. Việc mở rộng đòi hỏi thêm 45-50 triệu feet vuông bất động sản và 40-45 TWH điện năng vào năm 2030. Phân bố địa lý cho thấy 35% công suất mới ở Maharashtra, với những bổ sung đáng kể tại Tamil Nadu và Telangana, trong khi các thị trường mới nổi như Pune và Kolkata thu hút sự chú ý.
Các cam kết đầu tư có quy mô đáng kinh ngạc. Tổng đầu tư data center sẽ đạt 100+ tỷ đô la vào năm 2027, theo CBRE. Amazon dẫn đầu với 12.7 tỷ đô la đến năm 2030, trong khi cam kết kết hợp của các hyperscaler vượt quá 25 tỷ đô la. Các sáng kiến chính phủ bổ sung thêm 15+ tỷ đô la thông qua các sứ mệnh và chương trình bán dẫn khác nhau. Các công ty bán dẫn quốc tế, bao gồm Applied Materials (400 triệu đô la), Micron (2.75 tỷ đô la), và AMD (400 triệu đô la), đang thiết lập các hoạt động đáng kể.
Các chính quyền bang cạnh tranh tích cực để thu hút đầu tư. Gujarat định vị mình là trung tâm bán dẫn với cơ sở ₹91,000 crore của Tata và siêu data center của Reliance. Telangana nhằm trở thành "Thủ đô AI" của Ấn Độ với nhiều dự án, bao gồm cụm của NTT DATA. Maharashtra tận dụng lợi thế đi trước trong các chính sách data center, trong khi Chhattisgarh đã ra mắt công viên data center AI hoạt động đầu tiên của Ấn Độ tại Nava Raipur.
## Cơ sở hạ tầng nghiên cứu và học thuật
Các tổ chức học thuật của Ấn Độ đã xây dựng cơ sở hạ tầng GPU đáng kể thông qua Nhiệm vụ Siêu máy tính Quốc gia. IISc Bangalore vận hành PARAM Pravega với 3.3 petaflops sử dụng GPU NVIDIA Tesla V100, hỗ trợ nghiên cứu từ mô hình hóa COVID-19 đến khám phá thuốc. Cơ sở HPC của IIT Delhi có 16 nút GPU với GPU NVIDIA A100 kép mỗi nút, bổ sung cho 217 nút tăng tốc GPU cũ.
Mười siêu máy tính được triển khai trên các tổ chức phục vụ hơn 2,600 nhà nghiên cứu, xử lý 31 triệu công việc tính toán. PARAM Ganga tại IIT Roorkee cung cấp 1.67 PFLOPS với GPU NVIDIA Tesla V100 trên 312 nút hybrid. PARAM Shivay tại IIT BHU và PARAM Shakti tại IIT Kharagpur sử dụng lắp ráp bản địa với các thành phần Make in India, thể hiện sự tự lực ngày càng tăng trong cơ sở hạ tầng HPC.
Các sáng kiến nghiên cứu đã thành lập các trung tâm xuất sắc trên toàn quốc. Trung tâm Robert Bosch tại IIT Madras xếp hạng là phòng thí nghiệm AI có năng suất cao nhất Ấn Độ về số bài báo công bố, tập trung vào phân tích mạng và học tăng cường sâu. IIT Hyderabad đăng cai Trung tâm Công nghệ AI NVIDIA đầu tiên của Ấn Độ với nhiều hệ thống DGX, nhắm đến AI nông nghiệp và thành phố thông minh. Chính phủ công bố ba Trung tâm Xuất sắc AI mới vào năm 2024, tập trung vào chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và thành phố bền vững, với nguồn tài trợ ₹990 crore đến năm 2028.
Khung tiếp cận đảm bảo sử dụng rộng rãi. IISc SERC cung cấp các hội thảo GPU với NVIDIA, hỗ trợ nghiên cứu trong hàng không vũ trụ, tin sinh học và nhiều lĩnh vực khác. IIT Delhi triển khai xác thực dựa trên Kerberos với hệ thống ưu tiên dựa trên hàng đợi. Khung quốc gia yêu cầu liên kết tổ chức với truy cập dựa trên dự án, trong khi C-DAC tiến hành các chương trình đào tạo rộng rãi tiếp cận hơn 500 người dùng trên hệ thống PARAM.
Ứng Dụng Trong Ngành và Các Trường Hợp Sử Dụng
Các doanh nghiệp Ấn Độ dẫn đầu thế giới về việc áp dụng AI với 59% đang tích cực sử dụng AI—tỷ lệ cao nhất toàn cầu. Lĩnh vực BFSI thể hiện mức độ áp dụng mạnh mẽ, với Ngân hàng Dự trữ dự báo AI sẽ đóng góp 359-438 tỷ USD vào GDP từ năm 2029-30. Bank of Baroda đã triển khai các trình quản lý mối quan khách hàng ảo sử dụng generative AI, trong khi 25% các công ty Ấn Độ đã tích hợp AI vào sản xuất năm 2024 so với chỉ 8% năm 2023.
Y tế cho thấy tiềm năng chuyển đổi với 92% lãnh đạo coi tự động hóa là quan trọng để giải quyết tình trạng thiếu nhân viên. Các công cụ chẩn đoán được hỗ trợ bởi AI đang có sức hút trong chẩn đoán hình ảnh và bệnh lý học, trong khi việc tăng tốc khám phá thuốc và theo dõi bệnh nhân từ xa đang mở rộng nhanh chóng. Lĩnh vực dược phẩm và khoa học sự sống báo cáo 82% việc áp dụng AI ở quy mô nhỏ, cho thấy tiềm năng tăng trưởng đáng kể.
Sản xuất đã tiến tới giai đoạn trưởng thành AI "Expert", tập trung vào bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các lĩnh vực ô tô và điện tử dẫn đầu việc áp dụng, với Reliance Industries triển khai chuyển đổi AI trên tất cả các đơn vị kinh doanh. Việc tích hợp với IoT cho phép các giải pháp sản xuất sáng tạo trước đây không thể thực hiện được mà không có hạ tầng tính toán đáng kể.
Lĩnh vực dịch vụ IT tận dụng hạ tầng GPU một cách rộng rãi. Nền tảng Infosys Topaz phục vụ khả năng generative AI cho 57,000 nhân viên được đào tạo trên 90+ chương trình đang hoạt động. Nền tảng ignio™ của TCS kết hợp điện toán nhận thức với ML, trong khi 100,000+ nhân viên được đào tạo AI của họ đại diện cho lực lượng lao động lớn nhất thế giới trong lĩnh vực này. Nền tảng HOLMES của Wipro đã tạo ra năng suất trị giá 12,000+ giờ người trên 140+ dự án với 1,800+ phiên bản bot được triển khai.
Phát triển mô hình AI địa phương phát triển mạnh mẽ dưới IndiaAI Mission. Sarvam AI đã nhận 4,096 GPU NVIDIA H100 với khoản trợ cấp ₹98.68 crore để phát triển LLM bản địa với 70 tỷ tham số. Các bên thụ hưởng khác bao gồm Soket AI Labs xây dựng "Pragna-1B" với 120 tỷ tham số, và Gnani.ai tạo ra các mô hình giọng nói cho các ngôn ngữ Ấn Độ. Hệ sinh thái BharatGPT bao gồm nhiều sáng kiến, trong đó có BharatGen cho LLM đa phương thức và mô hình offline 534 triệu tham số của CoRover hỗ trợ 100+ ngôn ngữ.
Thách thức và rào cản ảnh hưởng đến tăng trưởng
Hạ tầng GPU của Ấn Độ đối mặt với nghẽn cổ chai nghiêm trọng về điện năng và làm mát, đe dọa các kế hoạch mở rộng. Việc tích hợp GPU đòi hỏi mật độ công suất cao hơn 7-8 lần ở mức 40-60kW mỗi rack so với tải truyền thống 6-8kW. Hầu hết các trung tâm dữ liệu hiện tại không thể xử lý yêu cầu 100kW+ mà không cần nâng cấp lớn, bao gồm giải pháp làm mát bằng chất lỏng hoặc ngâm. Thách thức trở nên nghiêm trọng hơn khi Ấn Độ đặt mục tiêu mở rộng từ 800MW lên 3.000MW công suất trung tâm dữ liệu vào năm 2030, đòi hỏi nâng cấp hạ tầng lưới điện quy mô lớn.
Tình trạng thiếu hụt nhân tài là mối đe dọa hiện hữu đối với tham vọng AI. Nhu cầu sẽ tăng từ 600.000-650.000 chuyên gia lên hơn 1,25 triệu vào năm 2027, nhưng nguồn nhân tài hiện tại chỉ đáp ứng 49% nhu cầu. Cứ 10 vị trí GenAI thì chỉ có một chuyên gia đủ trình độ. Mặc dù 96% nhà tuyển dụng ưu tiên tuyển dụng nhân tài có kỹ năng AI, 79% không thể tìm được nhân tài cần thiết. Trong khi các công ty như TCS và Wipro đã đào tạo hàng trăm nghìn nhân viên, vẫn còn lo ngại về chất lượng của các chương trình đào tạo vội vàng.
Các lỗ hổng trong chuỗi cung ứng khiến Ấn Độ phải đối mặt với rủi ro địa chính trị. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ áp đặt mức giới hạn 50.000 GPU đối với Ấn Độ với tư cách là quốc gia "Tầng 2", tạo ra sự bất định trong việc mua sắm. Trong khi Ấn Độ đã mua khoảng 19.000 GPU trong năm 2024, sự phụ thuộc nặng nề vào các nhà cung cấp Mỹ như NVIDIA và AMD khiến hệ sinh thái dễ bị tổn thương trước những thay đổi chính sách. Việc thúc đẩy phát triển GPU bản địa vào năm 2029 nhằm giảm thiểu những rủi ro này nhưng phải đối mặt với thách thức về công nghệ và sản xuất.
Khoảng cách sẵn sàng hạ tầng vượt ra ngoài vấn đề điện năng. Thiết kế trung tâm dữ liệu truyền thống không khả thi về mặt thương mại cho khối lượng công việc AI công suất cao mà không có những sửa đổi lớn. Cuộc khủng hoảng hạ tầng làm mát có nghĩa là hầu hết các cơ sở cần được đại tu hoàn toàn để đạt mức hiệu suất PUE dưới 1.1 mà việc triển khai GPU đòi hỏi. Những hạn chế về hạ tầng lưới điện làm cản trở việc triển khai quy mô lớn, đặc biệt ở các thành phố tầng 2 được nhắm tới để mở rộng.
Sự phụ thuộc nhập khẩu làm tăng thêm thách thức trong toàn bộ chuỗi cung ứng bán dẫn. Ngoài GPU, Ấn Độ còn phụ thuộc vào nhập khẩu hệ thống làm mát tiên tiến, thiết bị mạng tốc độ cao và linh kiện quản lý điện năng chuyên dụng. Các sáng kiến sản xuất trong nước trong khuôn khổ Semicon 2.0 nhằm xây dựng năng lực hệ sinh thái, bao gồm nhà cung cấp hóa chất và khí đốt, nhưng việc tự cung tự cấp có ý nghĩa vẫn còn cách xa nhiều năm.
Vị thế của Ấn Độ trong cuộc đua GPU khu vực châu Á-Thái Bình Dương
Ấn Độ tuyên bố có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong thị trường GPU APAC với CAGR 34,4%, vượt qua Trung Quốc (32,1%), Nhật Bản (31,1%) và Hàn Quốc (31,7%). Tuy nhiên, quy mô thị trường tuyệt đối lại kể một câu chuyện khác—thị trường 485 triệu USD của Ấn Độ năm 2024 nhỏ bé so với 1,82 tỷ USD của Trung Quốc. Thị trường APAC tổng thể sẽ tăng từ 6,7 tỷ USD lên 44,6 tỷ USD vào năm 2034, mang đến cơ hội khổng lồ cho các quốc gia có thể vượt qua các hạn chế về cơ sở hạ tầng.
Các mô hình đầu tư khu vực cho thấy động lực cạnh tranh. Malaysia dẫn đầu với 15 tỷ USD đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI, trong khi Singapore tận dụng vị thế trung tâm chiến lược với 9 tỷ USD đầu tư và các chính sách tiên tiến như Chương trình Hỗ trợ Trung tâm Dữ liệu Xanh. Việt Nam thu hút 6 tỷ USD mặc dù tham gia muộn, cho thấy sự cạnh tranh khu vực trong việc dẫn dắt cơ sở hạ tầng AI. Thế mạnh của Ấn Độ nằm ở các khoản đầu tư cam kết dài hạn vượt quá 100 tỷ USD đến năm 2027, mặc dù việc thực hiện vẫn là yếu tố then chốt.
Ấn Độ sở hữu những lợi thế cạnh tranh độc đáo trong APAC. Quốc gia này có 20% lực lượng lao động thiết kế bán dẫn toàn cầu và cung cấp tỷ giá tính toán GPU ở mức ₹115-150 mỗi giờ so với chuẩn toàn cầu ₹213-256—lợi thế chi phí 40-50%. Là quốc gia đông dân nhất thế giới với nhu cầu tăng mạnh trong tài chính, y tế và nông nghiệp, Ấn Độ có thị trường nội địa vô song. Sự hỗ trợ của chính phủ thông qua Sứ mệnh IndiaAI trị giá ₹10.372 crore, bao gồm giảm giá 40% cho startup và cơ sở học thuật, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển hệ sinh thái.
Tuy nhiên, những bất lợi đáng kể đang hạn chế tiềm năng. Hạn chế cơ sở hạ tầng điện và thách thức năng lực lưới điện cản trở việc triển khai quy mô lớn. Sự phụ thuộc chuỗi cung ứng khiến Ấn Độ dễ bị tổn thương trước các hạn chế địa chính trị, như được minh chứng qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ. Mức độ trưởng thành của cơ sở hạ tầng còn thua kém Trung Quốc và Singapore về độ tinh vi của trung tâm dữ liệu. Mặc dù Ấn Độ tạo ra lượng lớn nhân tài công nghệ, vấn đề chất lượng vẫn tồn tại so với các thị trường phát triển hơn.
Hợp tác khu vực mở ra con đường khắc phục những hạn chế. Thỏa thuận Khung Kinh tế Số ASEAN nhắm mục tiêu kinh tế số 2 nghìn tỷ USD vào năm 2030, với Ấn Độ hỗ trợ Kế hoạch Tổng thể Số ASEAN 2025. Việc hài hòa luồng dữ liệu xuyên biên giới và các chương trình xây dựng năng lực chung tạo ra sự gắn kết. Vị trí chiến lược và lợi thế chi phí của Ấn Độ định vị nước này như một trung tâm khu vực tiềm năng cho chuyển đổi số của ASEAN, với điều kiện các thách thức cơ sở hạ tầng được giải quyết một cách nhanh chóng.
## Kết luận
Ấn Độ đang đứng tại một thời điểm then chốt trong hành trình chuyển đổi số. Với hơn 80.000 GPU được triển khai, hơn 100 tỷ USD cam kết đầu tư, và thị trường GPU tăng trưởng nhanh nhất thế giới tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, quốc gia này đã thiết lập nền tảng vững chắc cho vị thế dẫn đầu AI. Chiến lược toàn diện của chính phủ thông qua Sứ mệnh IndiaAI, kết hợp với các khoản đầu tư khổng lồ từ khu vực tư nhân và kế hoạch phát triển nội địa, tạo ra những cơ hội chưa từng có.
Tuy nhiên, thành công không được đảm bảo. Ấn Độ phải khẩn trương giải quyết những hạn chế về cơ sở hạ tầng điện có thể cản trở việc triển khai GPU, đồng thời giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân tài nghiêm trọng có thể làm giảm hiệu quả sử dụng công suất đã lắp đặt. Cuộc đua phát triển GPU nội địa đến năm 2029 vừa thể hiện tham vọng công nghệ vừa là yêu cầu chiến lược cấp thiết do những bất ổn địa chính trị xung quanh chuỗi cung ứng.
Khả năng tận dụng những lợi thế cạnh tranh—hiệu quả chi phí, quy mô thị trường, và sự hỗ trợ của chính phủ—trong khi vượt qua những rào cản về cơ sở hạ tầng và nhân tài sẽ quyết định liệu Ấn Độ có trở thành trung tâm cơ sở hạ tầng AI toàn cầu hay vẫn mãi đuổi theo các quốc gia dẫn đầu trong khu vực. Hai năm tới, đến năm 2027, sẽ là giai đoạn quyết định khi các dự án lớn đi vào hoạt động và năng lực nội địa trưởng thành.
Tài liệu tham khảo
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
