La révolution de l'infrastructure GPU en Inde : De 80 000 GPU à un investissement de 100 milliards de dollars
L'Inde s'est imposée comme le marché de l'infrastructure GPU à la croissance la plus rapide en Asie-Pacifique, avec un taux de croissance annuel moyen de 34,4 %, déployant plus de 80 000 GPU à l'échelle nationale et attirant plus de 100 milliards de dollars d'investissements engagés d'ici 2027. L'ambitieuse mission IndiaAI du pays, associée à des investissements massifs du secteur privé et à des plans de développement de GPU indigènes, positionne l'Inde comme un acteur essentiel dans le paysage mondial de l'infrastructure de l'IA, bien qu'elle soit confrontée à d'importants défis en matière d'infrastructure énergétique et de talents.
État actuel de l'infrastructure des GPU
L'infrastructure GPU de l'Inde a connu une transformation spectaculaire, le pays hébergeant désormais plus de 34 000 GPU gérés par le gouvernement dans le cadre de la mission IndiaAI et un nombre total de GPU estimé à plus de 80 000 dans les secteurs public et privé. Plusieurs méga-installations rivalisant avec les normes mondiales en termes d'échelle et de sophistication sont à la base de cette infrastructure.
Yotta Data Services mène le déploiement du secteur privé avec son énorme installation NM1 à Navi Mumbai, qui s'étend sur 820 000 pieds carrés avec une capacité de 210 MW. La société s'est engagée à investir 1 milliard de dollars dans les GPU NVIDIA, avec 16 000 GPU H100 et GH200 déjà livrés d'ici juillet 2025 et 16 000 autres unités arrivant d'ici mars 2025, soit un total de 32 768 GPU, ce qui représente l'une des plus grandes concentrations de GPU sur un site unique au monde, alimentée par une technologie de refroidissement de pointe qui prend en charge les besoins informatiques à haute densité.
CtrlS exploite le plus grand réseau de centres de données Rated-4 d'Asie, avec des installations réparties dans les principales métropoles. Le campus d'Hyderabad se distingue par ses 5 101 racks et sa capacité énergétique de 612 MW répartis dans six bâtiments, tandis que le site de Chennai dispose d'un système de refroidissement liquide avancé prenant en charge jusqu'à 70 kW par rack, ce qui est essentiel pour les déploiements de GPU modernes. Le réseau de l'entreprise comprend des capacités de refroidissement direct de la puce et de refroidissement par immersion, répondant aux exigences thermiques intensives des charges de travail de l'IA.
La répartition géographique montre une concentration apparente dans les centres technologiques. Maharashtra est en tête avec Mumbai et Navi Mumbai qui accueillent la plus grande concentration de GPU, y compris la méga-installation de Yotta et la présence de multiples hyperscalers. Bangalore, dans le Karnataka, accueille des infrastructures de supercalculateurs universitaires essentielles et des centres de R&D d'entreprises. Le Telangana bénéficie de l'énorme campus de CtrlS à Hyderabad et d'investissements croissants dans les hyperscalers, tandis que la région de Chennai au Tamil Nadu dispose d'installations de refroidissement avancées provenant de plusieurs fournisseurs.
Le réseau national de supercalculateurs comprend le système AIRAWAT au C-DAC Pune, classé 75e au niveau mondial avec une performance de pointe de 13 170 téraflops et une capacité de 410 pétaflops d'intelligence artificielle. La série PARAM comprend Siddhi-AI (5,267 pétaflops), qui soutient la recherche avancée dans les domaines de la science des matériaux, des soins de santé et de la modélisation climatique. Ces systèmes fournissent une infrastructure de calcul essentielle à la communauté des chercheurs indiens, avec plus de 73 lakhs de requêtes informatiques traitées à ce jour.
Initiatives gouvernementales et stratégie nationale
Le gouvernement indien a lancé une poussée sans précédent pour le développement de l'infrastructure de l'IA, avec la mission IndiaAI servant d'initiative de base. Annoncée en mars 2024 avec un budget de ₹10 372 crore (1,25 milliard de dollars) sur cinq ans, la mission englobe le développement d'infrastructures complètes, la création de modèles indigènes et la construction d'un écosystème.
Le budget 2025-26 a marqué un tournant avec le financement de l'IA quadruplant à ₹2,000 crore et le ministère de l'électronique et de l'informatique recevant ₹26,026.25 crore-une augmentation de 48%. L'introduction d'un fonds de fonds Deep Tech de ₹20 000 crore témoigne d'un engagement à long terme en faveur de l'innovation indigène. En outre, le soutien à la fabrication de semi-conducteurs a doublé pour atteindre 2 499 milliards d'euros, ce qui reflète l'approche intégrée de la construction de l'ensemble de la pile informatique au niveau national.
La stratégie d'achat de GPU fait preuve d'une efficacité d'exécution remarquable. Alors que l'objectif initial était de 10 000 GPU, l'Inde a déjà déployé plus de 34 000 unités auprès de 13 fournisseurs de services en nuage agréés. L'achat comprend diverses options - NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, Intel Gaudi series, et AWS Trainium - garantissant la diversité technologique et évitant le verrouillage des fournisseurs. La tarification subventionnée à ₹115-150 par heure représente une réduction de 40 à 60 % par rapport aux tarifs mondiaux, démocratisant l'accès à l'IA pour les startups et les chercheurs.
La mission nationale de supercalcul a évolué de manière significative depuis son lancement en 2015. Avec un financement de ₹4 500 crore, la mission a déployé 24,83 pétaflops de capacité de calcul à travers 34 systèmes, avec 41,17 pétaflops supplémentaires prévus. Le programme a formé 175 000 professionnels au calcul à haute performance, créant ainsi une réserve de main-d'œuvre qualifiée. Les réalisations en matière de développement local comprennent le réseau à grande vitesse Trinetra et les plates-formes de serveurs Rudra, ce qui a permis de réduire la dépendance vis-à-vis des technologies étrangères.
Les cadres réglementaires évoluent pour équilibrer l'innovation et le déploiement responsable de l'IA. Le projet de loi sur l'Inde numérique intégrera des dispositions relatives à la gouvernance de l'IA, tandis que la stratégie de NITI Aayog met l'accent sur les principes FAT (équité, responsabilité, transparence). L'approche réglementaire légère vise à encourager l'innovation tout en garantissant un développement éthique de l'IA, avec des systèmes de classification basés sur les risques en cours d'élaboration pour différentes applications d'IA.
Paysage du secteur privé
La réponse du secteur privé a été extraordinaire, avec des engagements massifs de la part de grandes entreprises internationales et de conglomérats indiens. Microsoft est en tête avec un investissement de 3 milliards de dollars sur la période 2025-2026, s'étendant à une quatrième région de centres de données d'ici 2026 tout en conservant une part de marché de 22 à 24 % dans le domaine du cloud. AWS, malgré une légère baisse de sa part de marché à 32 %, s'est engagé à investir 12,7 milliards de dollars jusqu'en 2030, dont 8,3 milliards de dollars explicitement alloués au Maharashtra.
Les conglomérats indiens sont tout aussi ambitieux. Le centre de données d'IA de Reliance, d'une capacité de 1GW au Gujarat, utilisant les GPU Blackwell de NVIDIA, représente l'une des installations spécifiques à l'IA les plus étendues au monde. Le partenariat avec NVIDIA s'étend à une capacité éventuelle de 2 000 MW, pour soutenir la plate-forme JioBrain de Reliance qui dessert 450 millions de clients. Tata Communications déploie des dizaines de milliers de GPU NVIDIA Hopper dans la première phase, l'intégration des GPU Blackwell étant prévue pour 2025, créant ainsi l'un des plus grands supercalculateurs de l'Inde.
Les géants des services informatiques se sont résolument tournés vers l'infrastructure de l'IA. TCS a formé plus de 100 000 employés à l'IA, et plus de 250 opportunités d'IA générative sont en cours de développement. Infosys fait état de plus de 100 nouveaux agents d'IA générative en cours de développement, tandis que Wipro a formé 180 000 employés aux principes de l'IA générative. Ces entreprises ne sont pas seulement des consommateurs, mais des constructeurs d'infrastructures d'IA, qui s'associent à des entreprises de grande taille pour créer des solutions spécifiques à leur secteur d'activité.
L'écosystème des startups fait preuve d'une vitalité remarquable, les startups de l'IA ayant levé 780,5 millions de dollars en 2024-2025, soit une augmentation de 40 % par rapport à l'année précédente. Plus de 100 startups GenAI ont levé plus de 1,5 milliard de dollars depuis 2020. Les startups axées sur l'infrastructure, telles que NxtGen, Netweb Technologies et Neysa, construisent des composants essentiels de l'écosystème GPU. À elle seule, Netweb a installé plus de 5 000 systèmes GPU axés sur l'IA et atteint une capitalisation boursière de ₹11 033 crore.
Les fournisseurs de services cloud ont répondu à la demande en proposant des offres complètes de GPU. E2E Networks fournit des clusters NVIDIA Hopper avec un réseau InfiniBand Quantum-2, pour des clients comme AI4Bharat et Qure.ai. Sify Technologies exploite 14 centres de données d'une capacité de plus de 407 MW, tandis que CtrlS prévoit un méga campus de 500 MW axé sur l'IA. Ces fournisseurs proposent des prix compétitifs et une assistance locale, ce qui est essentiel pour le marché indien sensible aux prix.
Plans futurs et feuille de route
La feuille de route de l'infrastructure GPU de l'Inde jusqu'en 2027 représente l'une des initiatives de transformation numérique les plus ambitieuses au monde. La principale réalisation sera le développement de GPU indigènes, avec des démonstrations technologiques attendues pour la fin de 2025 et une production complète prévue pour 2029. Cette initiative, soutenue par 200 millions de dollars pour le développement de GPU 2nm, vise à égaler les performances de NVIDIA à un coût inférieur de 50 % d'ici 2030.
Les grands projets d'infrastructure redessinent le paysage. Les installations de Reliance à Jamnagar atteindront une capacité de 3GW grâce à un investissement estimé à 20-30 milliards de dollars d'ici 2027. L'installation de Google à Navi Mumbai (381 000 pieds carrés, ₹1 144 crore d'investissement) sera achevée en 2025, tandis que Microsoft s'engage à hauteur de 3,7 milliards de dollars pour une capacité de 660 MW au Telangana. Le cluster Hyderabad de NTT DATA représente un investissement de 1,2 milliard de dollars pour une capacité de 400 MW, abritant 25 000 GPU.
La capacité des centres de données va plus que doubler, passant de 950 MW en 2024 à 2 GW d'ici 2026, avec une croissance de 66 %, soit 604 MW supplémentaires, selon les prévisions de JLL. L'expansion nécessite 45 à 50 millions de pieds carrés de biens immobiliers supplémentaires et 40 à 45 TWH d'énergie d'ici 2030. La répartition géographique montre que 35 % des nouvelles capacités se trouvent dans le Maharashtra, avec des ajouts significatifs dans le Tamil Nadu et le Telangana, tandis que les marchés émergents comme Pune et Kolkata gagnent du terrain.
Les engagements d'investissement sont d'une ampleur stupéfiante. Selon CBRE, l'investissement total dans les centres de données atteindra plus de 100 milliards de dollars d'ici 2027. Amazon est en tête avec 12,7 milliards de dollars d'ici 2030, tandis que l'engagement combiné des hyperscalers dépasse 25 milliards de dollars. Les initiatives gouvernementales ajoutent plus de 15 milliards de dollars par le biais de divers programmes de missions et de semi-conducteurs. Les acteurs internationaux du secteur des semi-conducteurs, notamment Applied Materials (400 millions de dollars), Micron (2,75 milliards de dollars) et AMD (400 millions de dollars), établissent d'importantes opérations.
Les gouvernements des États se livrent une concurrence acharnée pour attirer les investissements. Le Gujarat se positionne comme un hub de semi-conducteurs avec l'installation de ₹91 000 crore de Tata et le méga centre de données de Reliance. Le Telangana vise à devenir la "capitale de l'IA" de l'Inde avec de multiples projets, notamment le cluster de NTT DATA. Le Maharashtra tire parti de son avantage de précurseur dans les politiques relatives aux centres de données, tandis que le Chhattisgarh a lancé le premier parc de centres de données d'IA opérationnel de l'Inde à Nava Raipur.
Infrastructure de recherche et d'enseignement
Les institutions universitaires indiennes ont mis en place une infrastructure GPU importante dans le cadre de la National Supercomputing Mission. L'IISc Bangalore exploite PARAM Pravega avec 3,3 pétaflops grâce aux GPU NVIDIA Tesla V100, pour soutenir la recherche, de la modélisation COVID-19 à la découverte de médicaments. L'installation HPC de l'IIT Delhi dispose de 16 nœuds GPU avec deux NVIDIA A100 par nœud, complétant 217 nœuds accélérés par GPU.
Dix superordinateurs déployés dans différentes institutions sont au service de plus de 2 600 chercheurs et traitent 31 millions de calculs. PARAM Ganga à l'IIT Roorkee fournit 1,67 PFLOPS avec des GPU NVIDIA Tesla V100 sur 312 nœuds hybrides. PARAM Shivay à l'IIT BHU et PARAM Shakti à l'IIT Kharagpur utilisent des composants fabriqués en Inde, démontrant ainsi l'autonomie croissante de l'infrastructure HPC.
Des initiatives de recherche ont permis de créer des centres d'excellence dans tout le pays. Le Robert Bosch Centre de l'IIT Madras est le laboratoire d'IA le plus productif de l'Inde en termes de publications, et se concentre sur l'analyse des réseaux et l'apprentissage par renforcement en profondeur. L'IIT Hyderabad accueille le premier centre technologique d'IA de NVIDIA en Inde avec plusieurs systèmes DGX, ciblant l'IA agricole et les villes intelligentes. Le gouvernement a annoncé trois nouveaux centres d'excellence en IA en 2024, axés sur les soins de santé, l'agriculture et les villes durables, avec un financement de ₹990 crore jusqu'en 2028.
Les cadres d'accès garantissent une large utilisation. Le SERC de l'IISc propose des ateliers GPU avec NVIDIA, qui soutiennent la recherche dans les domaines de l'aérospatiale, de la bio-informatique, etc. L'IIT Delhi met en œuvre une authentification basée sur Kerberos avec des systèmes de priorité basés sur les files d'attente. Le cadre national exige une affiliation institutionnelle avec un accès basé sur les projets, tandis que le C-DAC mène des programmes de formation étendus qui touchent plus de 500 utilisateurs sur les systèmes PARAM.
Applications industrielles et cas d'utilisation
Les entreprises indiennes sont les premières au monde à adopter l'IA, avec 59 % d'entre elles qui l'utilisent activement, soit le taux le plus élevé au monde. Le secteur BFSI fait preuve d'une adoption robuste, la Reserve Bank prévoyant que l'IA contribuera au PIB à hauteur de 359 à 438 milliards de dollars d'ici 2029-30. La Bank of Baroda a déployé des gestionnaires de relations virtuelles en IA générative, tandis que 25 % des entreprises indiennes ont intégré l'IA dans leur production en 2024, contre seulement 8 % en 2023.
Les soins de santé présentent un potentiel de transformation, 92 % des dirigeants estimant que l'automatisation est essentielle pour faire face aux pénuries de personnel. Les outils de diagnostic alimentés par l'IA gagnent du terrain en radiologie et en pathologie, tandis que l'accélération de la découverte de médicaments et la surveillance à distance des patients se développent rapidement. Le secteur pharmaceutique et des sciences de la vie fait état de 82 % d'adoption de l'IA à petite échelle, ce qui indique un potentiel de croissance important.
L'industrie manufacturière a atteint le stade de maturité "Expert" de l'IA, en se concentrant sur la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Les secteurs de l'automobile et de l'électronique sont en tête de l'adoption, Reliance Industries mettant en œuvre la transformation de l'IA dans toutes les unités commerciales. L'intégration avec l'IoT permet de mettre en place des solutions de fabrication innovantes, auparavant impossibles à mettre en œuvre sans une infrastructure de calcul importante.
Le secteur des services informatiques exploite largement l'infrastructure GPU. La plateforme Topaz d'Infosys sert des capacités d'IA générative à 57 000 employés formés à travers plus de 90 programmes actifs. La plateforme ignio™ de TCS combine l'informatique cognitive avec la ML, tandis que ses 100 000+ employés formés à l'IA représentent la plus grande force de travail de ce type au monde. La plateforme HOLMES de Wipro a généré une productivité d'une valeur de plus de 12 000 heures-personnes à travers 140+ engagements avec 1 800+ instances de bot déployées.
Le développement de modèles d'IA locaux se développe dans le cadre de la mission IndiaAI. Sarvam AI a reçu 4 096 GPU NVIDIA H100 avec une subvention de ₹98,68 crore pour développer 70 milliards de paramètres LLM indigènes. Parmi les autres bénéficiaires figurent Soket AI Labs qui construit "Pragna-1B" avec 120 milliards de paramètres, et Gnani.ai qui crée des modèles vocaux pour les langues indicatives. L'écosystème BharatGPT englobe de multiples initiatives, dont BharatGen pour les LLM multimodaux et le modèle hors ligne de 534 millions de paramètres de CoRover qui prend en charge plus de 100 langues.
Défis et contraintes affectant la croissance
L'infrastructure GPU de l'Inde est confrontée à d'importants goulets d'étranglement en matière d'alimentation et de refroidissement qui menacent les plans d'expansion. L'intégration des GPU exige une densité de puissance 7 à 8 fois plus élevée, soit 40 à 60 kW par rack, par rapport aux charges traditionnelles de 6 à 8 kW. La plupart des centres de données existants ne peuvent pas répondre aux exigences de 100 kW ou plus sans procéder à des modifications majeures, y compris le refroidissement par liquide ou les solutions d'immersion. Le défi est d'autant plus grand que l'Inde a pour objectif de faire passer la capacité de ses centres de données de 800 MW à 3 000 MW d'ici à 2030, ce qui nécessitera des mises à niveau massives de l'infrastructure du réseau.
La pénurie de talents représente une menace existentielle pour les ambitions en matière d'IA. La demande passera de 600 000 à 650 000 professionnels à plus de 1,25 million d'ici à 2027, mais le vivier de talents actuel ne répond qu'à 49 % de la demande. Pour 10 postes de la GenAI, il n'existe qu'un seul professionnel qualifié. Bien que 96 % des employeurs accordent la priorité à l'embauche de compétences en IA, 79 % d'entre eux ne parviennent pas à trouver les talents nécessaires. Alors que des entreprises comme TCS et Wipro ont formé des centaines de milliers d'employés, des problèmes de qualité persistent concernant les programmes de formation précipités.
Les vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement exposent l'Inde à des risques géopolitiques. Les contrôles américains à l'exportation imposent un plafond de 50 000 GPU à l'Inde en tant que pays de "niveau 2", ce qui crée une incertitude en matière d'approvisionnement. Bien que l'Inde ait acquis environ 19 000 GPU en 2024, sa forte dépendance à l'égard de fournisseurs américains tels que NVIDIA et AMD rend l'écosystème vulnérable aux changements de politique. La volonté de développer des GPU locaux d'ici 2029 vise à atténuer ces risques, mais se heurte à des problèmes technologiques et de fabrication.
Les lacunes en matière de préparation de l'infrastructure ne se limitent pas à l'alimentation électrique. Les conceptions traditionnelles des centres de données s'avèrent commercialement non viables pour les charges de travail d'IA à haute puissance sans modifications importantes. La crise des infrastructures de refroidissement signifie que la plupart des installations doivent être entièrement révisées pour atteindre les niveaux d'efficacité PUE inférieurs à 1,1 exigés par les déploiements de GPU. Les limites de l'infrastructure de réseau limitent les mises en œuvre à grande échelle, en particulier dans les villes de niveau 2 ciblées pour l'expansion.
Les dépendances à l'égard des importations aggravent les problèmes tout au long de la chaîne d'approvisionnement en semi-conducteurs. Outre les GPU, l'Inde dépend des importations pour les systèmes de refroidissement avancés, les équipements de réseau à haut débit et les composants spécialisés de gestion de l'énergie. Les initiatives de fabrication locale dans le cadre de Semicon 2.0 visent à renforcer les capacités de l'écosystème, y compris les fournisseurs de produits chimiques et de gaz, mais il faudra encore des années pour parvenir à une véritable autosuffisance.
La position de l'Inde dans la course au GPU de l'Asie-Pacifique
L'Inde affiche le taux de croissance le plus rapide du marché des GPU de l'APAC avec un TCAC de 34,4 %, dépassant la Chine (32,1 %), le Japon (31,1 %) et la Corée du Sud (31,7 %). Toutefois, la taille absolue du marché est différente : le marché indien de 485 millions de dollars en 2024 est dérisoire par rapport au marché chinois de 1,82 milliard de dollars. Le marché global de l'APAC passera de 6,7 milliards de dollars à 44,6 milliards de dollars d'ici 2034, ce qui représente des opportunités considérables pour les pays capables de surmonter les contraintes liées à l'infrastructure.
Les schémas d'investissement régionaux révèlent des dynamiques concurrentielles. La Malaisie est en tête avec 15 milliards de dollars d'investissements dans les centres de données d'IA, tandis que Singapour tire parti de sa position de plaque tournante stratégique avec 9 milliards de dollars d'investissements et des politiques avancées telles que la subvention pour les centres de données verts. Le Vietnam attire 6 milliards de dollars malgré son retard, ce qui met en évidence la concurrence régionale pour le leadership en matière d'infrastructures d'IA. La force de l'Inde réside dans des investissements engagés à long terme dépassant 100 milliards de dollars d'ici 2027, bien que l'exécution reste critique.
L'Inde possède des avantages concurrentiels uniques au sein de l'APAC. Le pays accueille 20 % de la main-d'œuvre mondiale de conception de semi-conducteurs et offre des taux de calcul GPU de ₹115-150 par heure contre des références mondiales de ₹213-256, soit un avantage de coût de 40 à 50 %. En tant que nation la plus peuplée du monde, avec une demande croissante dans les domaines de la finance, des soins de santé et de l'agriculture, l'Inde présente un marché intérieur inégalé. Le soutien du gouvernement par le biais de la mission IndiaAI de ₹10,372 crore, y compris des réductions de 40% pour les startups et les universitaires, crée des conditions favorables pour le développement de l'écosystème.
Cependant, d'importants inconvénients limitent le potentiel. Les limitations de l'infrastructure électrique et les problèmes de capacité du réseau entravent les déploiements à grande échelle. La dépendance de la chaîne d'approvisionnement rend l'Inde vulnérable aux restrictions géopolitiques, comme en témoignent les contrôles américains à l'exportation. La maturité de l'infrastructure est inférieure à celle de la Chine et de Singapour en ce qui concerne la sophistication des centres de données. Bien que l'Inde produise une grande quantité de talents technologiques, des problèmes de qualité persistent par rapport aux marchés plus développés.
La collaboration régionale offre des pistes pour surmonter les limites. L'accord-cadre de l'ANASE sur l'économie numérique vise une économie numérique de 2 000 milliards de dollars d'ici à 2030, et l'Inde soutient le plan directeur numérique de l'ANASE pour 2025. L'harmonisation des flux de données transfrontaliers et les programmes conjoints de renforcement des capacités créent de la cohésion. La situation stratégique de l'Inde et ses avantages en termes de coûts en font une plaque tournante régionale potentielle pour la transformation numérique de l'ANASE, à condition que les problèmes d'infrastructure soient résolus rapidement.
Conclusion
L'Inde se trouve à un moment décisif de son parcours de transformation numérique. Avec plus de 80 000 GPU déployés, plus de 100 milliards de dollars d'investissements engagés et le marché des GPU à la croissance la plus rapide en Asie-Pacifique, le pays a établi des bases solides pour devenir un leader de l'IA. La stratégie globale du gouvernement à travers la mission IndiaAI, combinée aux investissements massifs du secteur privé et aux plans de développement indigène, crée des opportunités sans précédent.
Le succès n'est toutefois pas garanti. L'Inde doit s'attaquer d'urgence aux limites de l'infrastructure électrique qui menacent de freiner le déploiement des GPU, tout en s'attaquant simultanément à la grave pénurie de talents qui pourrait nuire à l'utilisation de la capacité installée. La course au développement de GPU indigènes d'ici 2029 représente à la fois une ambition technologique et une nécessité stratégique compte tenu des incertitudes géopolitiques liées aux chaînes d'approvisionnement.
La capacité du pays à tirer parti de ses avantages concurrentiels - rentabilité, échelle du marché et soutien du gouvernement - tout en surmontant les contraintes liées aux infrastructures et aux talents déterminera si l'Inde émerge en tant que centre mondial de l'infrastructure de l'IA ou si elle reste perpétuellement à la traîne des leaders régionaux. Les deux années suivantes, jusqu'en 2027, s'avéreront décisives à mesure que les grands projets seront mis en service et que les capacités locales arriveront à maturité.
Références
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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. "Indice d'adoption de l'IA 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/
Salle de presse NVIDIA. 2024. "Reliance et NVIDIA s'associent pour faire progresser l'IA en Inde, pour l'Inde. https://nvidianews.nvidia.com/news/reliance-and-nvidia-partner-to-advance-ai-in-india-for-india
Perspectives d'affaires. 2025. "L'Inde peut-elle répondre à la demande de puissance des centres de données d'IA d'ici 2030 ? https://www.outlookbusiness.com/planet/industry/india-ai-data-centre-energy-sustainability-2030
Bureau d'information de la presse. 2025. "La capacité de calcul commune de l'Inde dépasse les 34 000 GPU". https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2132817
Nouvelles de RCR Wireless. 2025. "The Top Five AI Data Centers in India" (Les cinq meilleurs centres de données sur l'IA en Inde). https://www.rcrwireless.com/20250326/fundamentals/top-ai-data-centers-india
TechCrunch. 2025. "Reliance planifie le plus grand centre de données d'IA du monde en Inde, selon un rapport". https://techcrunch.com/2025/01/23/reliance-plans-world-biggest-ai-data-centre-in-india-report-says/
Quincaillerie Tom's. 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" (Nvidia passe commande de 16 000 GPU AI d'une valeur de 500 millions de dollars). https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-inks-order-for-16000-ai-gpus-worth-500-million
Votre histoire. 2025. "The DeepSeek Threat : India May Have a GPU Problem and It Needs to Act Fast (La menace DeepSeek : l'Inde pourrait avoir un problème de GPU et doit agir rapidement). https://yourstory.com/2025/02/deepseek-threat-ai-india-gpu-chips-problem-ashwini-vaishnaw-indiaai
