印度已成为亚太地区增长最快的GPU基础设施市场，复合年增长率达34.4%，在全国部署了超过80,000个GPU，并吸引了到2027年超过1000亿美元的投资承诺。该国雄心勃勃的IndiaAI Mission，加上大规模的私营部门投资和本土GPU开发计划，使印度成为全球AI基础设施领域的关键参与者，尽管面临着电力基础设施和人才方面的重大挑战。
## GPU基础设施现状
印度的GPU基础设施经历了巨大变革，目前在IndiaAI Mission下拥有超过34,000个政府管理的GPU，公共和私营部门GPU总数估计超过80,000个。几个在规模和复杂性上可媲美全球标准的大型设施构成了基础设施的支柱。
Yotta Data Services引领私营部门部署，其位于那威孟买的大型NM1设施占地820,000平方英尺，容量达210 MW。该公司已承诺向NVIDIA GPU投资10亿美元，截至2025年7月已交付16,000个H100和GH200 GPU，另外16,000台设备将于2025年3月到货，总计32,768个GPU，这是全球最大的单一站点GPU集中部署之一，由支持高密度计算需求的尖端冷却技术提供动力。
CtrlS运营着亚洲最大的Rated-4数据中心网络，设施遍布各大都市。其海得拉巴园区尤为突出，拥有5,101个机架和612 MW电力容量，分布在六栋建筑中，而其钦奈设施配备先进液体冷却技术，支持每机架高达70kW——这对现代GPU部署至关重要。该公司的网络包括直接芯片冷却和浸没式冷却能力，满足AI工作负载的密集散热需求。
地理分布显示明显的技术中心集群化。马哈拉施特拉邦以孟买和那威孟买的最大GPU集中度领先，包括Yotta的大型设施和多个超大规模云服务商的存在。卡纳塔克邦的班加罗尔拥有关键的学术超级计算基础设施和企业研发中心。特伦甘纳邦受益于CtrlS在海得拉巴的大型园区和不断增长的超大规模云服务商投资，而泰米尔纳德邦的钦奈地区拥有多个供应商提供的先进冷却设施。
国家超级计算骨干网包括AIRAWAT系统，位于浦那C-DAC，全球排名第75位，峰值性能13,170万亿次浮点运算，AI计算能力410 petaflops。PARAM系列包括Siddhi-AI（5.267 petaflops），支持材料科学、医疗保健和气候建模等领域的前沿研究。这些系统为印度研究社区提供关键计算基础设施，迄今已处理超过73万个计算查询。
## 政府举措和国家战略
印度政府推出了前所未有的AI基础设施发展计划，以IndiaAI Mission作为核心举措。该计划于2024年3月宣布，五年预算为₹10,372千万卢比（12.5亿美元），涵盖全面的基础设施发展、本土模型创建和生态系统建设。
2025-26年度预算标志着一个分水岭时刻，AI资金翻了四倍达到₹2,000千万卢比，电子信息技术部获得₹26,026.25千万卢比——增长48%。引入₹20,000千万卢比的Deep Tech基金中的基金，标志着对本土创新的长期承诺。此外，半导体制造支持翻倍至₹2,499千万卢比，体现了在国内构建整个计算堆栈的综合方法。
GPU采购策略展现了卓越的执行效率。相对于最初10,000个GPU的目标，印度已在13家入围云服务提供商中部署了超过34,000台设备。采购包括多样化选择——NVIDIA H100、H200、A100、AMD MI300X、Intel Gaudi系列和AWS Trainium——确保技术多样性并避免供应商锁定。每小时₹115-150的补贴定价相比全球价格折扣40-60%，为初创公司和研究人员普及了AI访问。
国家超算任务自2015年启动以来已显著发展。凭借₹4,500千万卢比的资金，该任务已在34个系统中部署了24.83 petaflops的计算能力，另有41.17 petaflops已计划部署。该项目已培训了175,000名高性能计算专业人员，创建了技能人才管道。本土开发成就包括Trinetra高速网络和Rudra服务器平台，减少了对外国技术的依赖。
监管框架正在演进，以平衡创新与负责任的AI部署。拟议的《数字印度法》将纳入AI治理条款，而NITI Aayog的战略强调FAT（公平性、问责制、透明度）原则。轻触监管方法旨在促进创新的同时确保道德AI发展，针对不同AI应用的基于风险的分类系统正在开发中。
私营部门格局
私营部门的响应非常出色，国际超大规模云服务商和印度企业集团都做出了巨大承诺。Microsoft以2025-2026年30亿美元的投资领先，计划到2026年扩展到第四个数据中心区域，同时保持22-24%的云市场份额。AWS尽管市场份额略微下降至32%，但已承诺到2030年投资127亿美元，其中83亿美元明确分配给马哈拉施特拉邦。
印度企业集团也在做出同样雄心勃勃的举措。 Reliance在古吉拉特邦建设的1GW AI数据中心，采用NVIDIA Blackwell GPU，代表了世界上最大规模的AI专用设施之一。与NVIDIA的合作伙伴关系延伸至最终2,000MW的容量，支持Reliance为4.5亿客户提供服务的JioBrain平台。Tata Communications在第一阶段部署了数万个NVIDIA Hopper GPU，计划在2025年集成Blackwell GPU，创建印度最大的超级计算机之一。
IT服务巨头已大力转向AI基础设施。TCS已培训了超过10万名员工的AI技能，管道中有250多个生成式AI机会。Infosys报告有100多个新的生成式AI代理正在开发中，而Wipro已培训了18万名员工的生成式AI原理。这些公司不仅是消费者，也是AI基础设施的建设者，与超大规模云服务商合作创建行业特定解决方案。
初创企业生态系统显示出显著活力，AI初创公司在2024-2025年筹集了7.805亿美元，比上一年增长40%。自2020年以来，超过100家GenAI初创公司已筹集15亿美元以上。专注于基础设施的初创公司如NxtGen、Netweb Technologies和Neysa正在构建GPU生态系统的关键组件。仅Netweb就已安装了5,000多套专注于AI的GPU系统，市值达到₹11,033 crore。
云服务提供商通过全面的GPU产品响应需求。E2E Networks提供配备Quantum-2 InfiniBand网络的NVIDIA Hopper集群，为AI4Bharat和Qure.ai等客户提供服务。Sify Technologies运营14个数据中心，容量超过407MW，而CtrlS计划建设500MW的AI专用大型园区。这些提供商提供有竞争力的定价和本地支持，这对印度价格敏感的市场至关重要。
## 未来计划和路线图
印度到2027年的GPU基础设施路线图代表着世界上最雄心勃勃的数字化转型倡议之一。标志性成就将是自主GPU开发，技术演示预计在2025年底完成，全面生产计划于2029年开始。这一倡议得到2亿美元2nm GPU开发资金支持，旨在到2030年以低50%的成本达到NVIDIA的性能水平。
重大基础设施项目正在重塑格局。 Reliance的Jamnagar设施将扩展至3GW容量，预计到2027年投资200-300亿美元。Google的Navi Mumbai设施（381,000平方英尺，11.44亿卢比投资）将于2025年完成，而Microsoft承诺在Telangana投资37亿美元建设660MW容量。NTT DATA的Hyderabad集群带来12亿美元投资，400MW容量，容纳25,000个GPU。
数据中心容量将从2024年的950MW增长一倍多，到2026年达到2GW，根据JLL预测，66%的增长将新增604MW。扩张需要到2030年新增4,500-5,000万平方英尺的房地产和40-45 TWH的电力。地理分布显示35%的新容量在Maharashtra，Tamil Nadu和Telangana大幅增加，而Pune和Kolkata等新兴市场也获得关注。
投资承诺规模惊人。 根据CBRE数据，到2027年数据中心总投资将达到1000+亿美元。Amazon以到2030年127亿美元领跑，超大规模云服务商的合计承诺超过250亿美元。政府倡议通过各种任务和半导体计划再增加150+亿美元。国际半导体企业，包括Applied Materials（4亿美元）、Micron（27.5亿美元）和AMD（4亿美元），正在建立重要业务。
各州政府积极竞争吸引投资。Gujarat凭借Tata的91,000千万卢比设施和Reliance的大型数据中心，将自己定位为半导体中心。Telangana通过包括NTT DATA集群在内的多个项目，旨在成为印度的"AI之都"。Maharashtra利用其在数据中心政策方面的先发优势，而Chhattisgarh已在Nava Raipur推出印度首个运营中的AI数据中心园区。
## 研究和学术基础设施
印度的学术机构通过国家超级计算任务建立了大量的GPU基础设施。IISc Bangalore运营着PARAM Pravega，使用NVIDIA Tesla V100 GPU提供3.3 petaflops的计算能力，支持从COVID-19建模到药物发现的研究。IIT Delhi的HPC设施拥有16个GPU节点，每个节点配备双NVIDIA A100，并辅以217个传统GPU加速节点。
部署在各机构的十台超级计算机为2,600多名研究人员提供服务，处理3,100万个计算作业。IIT Roorkee的PARAM Ganga在312个混合节点上使用NVIDIA Tesla V100 GPU，提供1.67 PFLOPS的计算能力。IIT BHU的PARAM Shivay和IIT Kharagpur的PARAM Shakti采用了包含Make in India组件的本土组装，展现了HPC基础设施日益增长的自主能力。
研究倡议在全国建立了卓越中心。IIT Madras的Robert Bosch Centre按发表论文数量排名为印度最高产的AI实验室，专注于网络分析和深度强化学习。IIT Hyderabad承办了印度首个NVIDIA AI Technology Centre，配备多个DGX系统，专注于农业AI和智慧城市。政府在2024年宣布新建三个AI卓越中心，专注于医疗、农业和可持续城市，通过2028年提供₹990 crore资金支持。
访问框架确保广泛利用。 IISc SERC与NVIDIA合作提供GPU研讨会，支持航空航天、生物信息学等领域的研究。IIT Delhi实施基于Kerberos的身份验证和基于队列的优先级系统。国家框架要求机构隶属关系和基于项目的访问权限，而C-DAC在PARAM系统上开展广泛的培训项目，覆盖500多名用户。
行业应用和用例
印度企业在AI采用方面全球领先，59%的企业正在积极使用AI——这是全世界最高的比率。BFSI行业展现出强劲的采用势头，印度储备银行预测到2029-30年AI将为GDP贡献3590-4380亿美元。Bank of Baroda已部署生成式AI虚拟关系经理，而2024年有25%的印度公司将AI集成到生产中，相比2023年的8%有显著增长。
医疗保健展现出变革性潜力，92%的领导者认为自动化对解决人员短缺问题至关重要。AI驱动的诊断工具在放射学和病理学领域越来越受欢迎，而药物发现加速和远程患者监护正在快速扩展。制药和生命科学行业报告82%的小规模AI采用率，显示出巨大的增长潜力。
制造业已发展到"专家级"AI成熟阶段，专注于预测性维护、质量控制和供应链优化。汽车和电子行业引领采用，Reliance Industries在所有业务单元实施AI转型。与IoT的集成实现了以前没有大量计算基础设施就无法实现的创新制造解决方案。
IT服务行业广泛利用GPU基础设施。 Infosys Topaz平台为57,000名受训员工提供生成式AI能力，涵盖90多个活跃项目。TCS的ignio™平台将认知计算与ML相结合，而其100,000多名接受AI培训的员工代表着世界上最大的此类员工队伍。Wipro的HOLMES平台已在140多个项目中创造了价值12,000多人时的生产力，部署了1,800多个机器人实例。
本土AI模型开发在IndiaAI Mission推动下蓬勃发展。Sarvam AI获得4,096个NVIDIA H100 GPU以及98.68千万卢比的补贴，用于开发700亿参数的本土LLM。其他受益者包括构建具有1200亿参数的"Pragna-1B"的Soket AI Labs，以及为印度语言创建语音模型的Gnani.ai。BharatGPT生态系统涵盖多项举措，包括用于多模态LLM的BharatGen和CoRover的支持100多种语言的5.34亿参数离线模型。
影响增长的挑战和制约因素
印度的GPU基础设施面临严重的电力和冷却瓶颈，威胁着扩张计划。GPU集成需要每机架40-60kW的功率密度，比传统6-8kW负载高出7-8倍。大多数现有数据中心无法在不进行重大改造的情况下处理100kW+的需求，包括液冷或浸没式冷却解决方案。随着印度计划到2030年将数据中心容量从800MW扩展到3,000MW，这一挑战愈发严峻，需要大规模的电网基础设施升级。
人才短缺对AI抱负构成生存威胁。需求将从600,000-650,000名专业人员增长到2027年的125万人以上，但目前的人才库仅能满足49%的需求。每10个GenAI职位只有一名合格的专业人员。尽管96%的雇主优先招聘具备AI技能的人才，但79%找不到所需的人才。虽然TCS和Wipro等公司已培训了数十万名员工，但对匆忙培训项目的质量担忧依然存在。
供应链脆弱性使印度面临地缘政治风险。美国出口管制对印度这个"第二梯队"国家施加了50,000个GPU的上限，造成采购不确定性。虽然印度在2024年获得了约19,000个GPU，但对NVIDIA和AMD等美国供应商的严重依赖使生态系统容易受到政策变化的影响。到2029年推动本土GPU开发的举措旨在降低这些风险，但面临技术和制造挑战。
基础设施准备差距不仅限于电力。 传统数据中心设计在不进行大规模改造的情况下，对于高功率AI工作负载在商业上不可行。冷却基础设施危机意味着大多数设施需要完全改造，以达到GPU部署所需的低于1.1的PUE效率水平。电网基础设施限制约束了大规模实施，特别是在计划扩张的二线城市。
进口依赖加剧了整个半导体供应链的挑战。除了GPU，印度还依赖进口先进的冷却系统、高速网络设备和专业电源管理组件。Semicon 2.0下的本地制造倡议旨在建设生态系统能力，包括化学品和气体供应商，但实现有意义的自给自足仍需数年时间。
印度在亚太GPU竞赛中的地位
印度在亚太GPU市场增长率方面表现最佳，达到34.4%的复合年增长率，超过了中国（32.1%）、日本（31.1%）和韩国（31.7%）。然而，绝对市场规模却呈现出不同的情况——印度2024年4.85亿美元的市场规模与中国的18.2亿美元相比显得微不足道。亚太市场整体将从67亿美元增长至2034年的446亿美元，为能够克服基础设施制约的国家提供了巨大机遇。
区域投资模式揭示了竞争动态。 马来西亚在AI数据中心投资方面领先，投资额达150亿美元，而新加坡凭借其战略枢纽地位投资90亿美元，并推出了绿色数据中心补贴等先进政策。越南尽管是后来者，但仍吸引了60亿美元投资，凸显了区域内对AI基础设施领导地位的竞争。印度的优势在于到2027年超过1000亿美元的长期承诺投资，尽管执行仍是关键。
印度在亚太地区拥有独特的竞争优势。该国拥有全球20%的半导体设计工作人员，GPU计算费率为每小时₹115-150，而全球基准为₹213-256——具有40-50%的成本优势。作为世界人口最多的国家，金融、医疗和农业领域需求激增，印度拥有无与伦比的国内市场。政府通过₹10,372千万卢比的IndiaAI Mission提供支持，包括为初创企业和学术机构提供40%折扣，为生态系统发展创造了有利条件。
然而，重大劣势制约了潜力。 电力基础设施限制和电网容量挑战阻碍了大规模部署。供应链依赖性使印度容易受到地缘政治限制的影响，美国的出口管制就是明证。在数据中心复杂性方面，基础设施成熟度落后于中国和新加坡。虽然印度培养了大量技术人才，但与更发达的市场相比，质量问题仍然存在。
区域合作为克服局限性提供了途径。ASEAN数字经济框架协议目标是到2030年实现2万亿美元数字经济规模，印度支持ASEAN数字总体规划2025。跨境数据流动协调和联合能力建设项目创造了凝聚力。印度的战略位置和成本优势使其有望成为ASEAN数字化转型的潜在区域枢纽，前提是基础设施挑战得到迅速解决。
## 结论
印度正站在数字化转型征程的关键时刻。印度已部署超过80,000个GPU，投资承诺超过1000亿美元，并且是亚太地区增长最快的GPU市场，为AI领导地位奠定了坚实基础。通过IndiaAI Mission制定的全面政府战略，结合大规模私营部门投资和本土开发计划，创造了前所未有的机遇。
然而，成功并非必然。印度必须紧急解决威胁GPU部署的电力基础设施限制问题，同时应对可能影响已安装容量利用的严重人才短缺问题。考虑到供应链的地缘政治不确定性，到2029年开发本土GPU的竞赛既代表了技术雄心，也体现了战略必要性。
印度能否利用其竞争优势——成本效率、市场规模和政府支持——同时克服基础设施和人才制约，将决定印度是成为全球AI基础设施中心，还是永远追赶区域领导者。接下来的两年，直到2027年，将是决定性的，因为重大项目将投入运营，本土能力将趋于成熟。
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