特里尔·迪基
2026 年 2 月 18 日 01:10
印度与 NVIDIA 合作，利用 20,000 多个 Blackwell Ultra GPU 构建主权 AI 基础设施，目标是到 2032 年，印度人工智能使命 (IndiaAI Mission) 的市场规模达到 27.7B 美元。
印度刚刚在人工智能主权上下了迄今为止最大的赌注。在新德里举行的人工智能影响峰会上，该国公布了与 NVIDIA 的合作伙伴关系，将在多个数据中心部署超过 20,000 个 Blackwell Ultra GPU，这是官员们所称的 IndiaAI Mission 的硬件支柱。
这项耗资 10 亿美元的政府计划于 2024 年 3 月获得批准，旨在将印度从人工智能消费者转变为生产者。根据估计，到 2032 年，国内人工智能市场预计将达到 277 亿美元到 1,310 亿美元，因此赌注再高不过了。
硬件玩法
三个云提供商正在引领基础设施建设。 Yotta 正在构建所谓的 Shakti Cloud，由位于新孟买和大诺伊达的设施中的 20,000 多个 Blackwell Ultra GPU 提供支持。 E2E Networks 正在 L&T 位于钦奈的 Vyoma 数据中心部署 NVIDIA HGX B200 系统。
也许对长期战略更重要的是：Netweb Technologies 正在根据“印度制造”计划在国内制造 NVIDIA GB200 NVL4 平台。每个系统都配备四个 Blackwell GPU 和两个 Grace CPU——在印度本土构建的模型训练和推理的强大马力。
为什么主权人工智能在这里很重要
印度承认 22 种官方语言。其人口普查显示还有 1,500 多人。构建真正为 14 亿人服务的人工智能意味着在本地数据、本地语言和本地基础设施上训练模型。
已经进行的模型开发工作量很大。 BharatGen 是一项政府支持的计划，它使用 NVIDIA 的 NeMo 框架从头开始构建了一个包含 170 亿参数的专家混合模型。 Sarvam.ai 正在开源其 Sarvam-3 系列，该系列经过 22 种印度语言的训练，模型参数范围从 30 亿到 1000 亿不等。
Gnani.ai 声称，针对印度语对 NVIDIA 语音模型进行微调后，推理成本降低了 15 倍，使该公司每天能够处理超过 1000 万个电信和银行客户的电话。
生产部署已经上线
这不是蒸汽软件。 CoRover.ai 为印度铁路部署了多语言语音人工智能，支持 10,000 个并发用户，每天处理 5,000 份订票。印度国家支付公司正在测试 FiMi，这是一种基于 Nemotron 构建的金融模型，旨在为整个银行系统提供多语言客户服务。
Tech Mahindra 的目标是教育——构建一个包含 80 亿个参数的模型，将课堂材料翻译成印地语、迈蒂利语、多格里语和其他地区语言。
资金渠道
NVIDIA 正在与 Peak XV、Elevation Capital、Nexus Venture Partners 和 Accel India 合作，为面向国内和国际市场的人工智能初创公司提供资金。超过 4,000 家印度 AI 初创公司已加入 NVIDIA 的 Inception 计划。
Anusandhan 国家研究基金会将免费获得 NVIDIA AI Enterprise 软件和技术指导，并计划举办训练营和黑客马拉松来培养人才。
据德勤称，到 2024 年，印度在整个亚太地区的人工智能应用方面处于领先地位，93% 的学生和 83% 的员工积极使用生成式人工智能。本周宣布的基础设施表明该国打算从采用转向生产。这种转变是否成功将在很大程度上取决于这些 GPU 集群是否能够真正训练有竞争力的模型——这一点将在未来 12 到 18 个月内揭晓。
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关键词：人工智能,加密,区块链,新闻
