インドのGPUインフラ革命:8万GPUから1000億ドルの投資へ
インドは、年平均成長率34.4%でアジア太平洋地域で最も急成長しているGPUインフラ市場に浮上し、全国に8万台以上のGPUを配備し、2027年までに1000億ドル以上の投資を誘致しています。インドの野心的なIndiaAIミッションは、民間セクターの大規模な投資と固有のGPU開発計画と相まって、電力インフラと人材の大きな課題に直面しているにもかかわらず、世界のAIインフラストラクチャーの展望における重要なプレーヤーとしてインドを位置づけています。
GPUインフラの現状
インドのGPUインフラは劇的な変貌を遂げ、現在ではIndiaAIミッションの下で34,000以上の政府管理GPUが稼働し、官民合わせて80,000以上のGPUが稼働していると推定されています。規模と洗練度において世界標準に匹敵するいくつかのメガ施設が、このインフラを支えている。
ヨッタ・データ・サービスは、ナビ・ムンバイに82万平方フィート、210MWの容量を持つ巨大なNM1施設を持ち、民間セクターの展開をリードしている。同社はNVIDIA GPUに10億ドルを投入し、2025年7月までに16,000基のH100 GPUとGH200 GPUを納入済みで、2025年3月までにさらに16,000基が到着し、合計32,768基のGPUが搭載される。これは世界最大級のシングルサイトGPU集約であり、高密度コンピューティング要件をサポートする最先端の冷却技術を搭載している。
CtrlSは、アジア最大のRated-4データセンターネットワークを主要都市に展開しています。同社のハイデラバード・キャンパスは、6つのビルにまたがる5,101ラックと612MWの電力容量で際立っており、チェンナイの施設は、最新のGPU導入に不可欠な、ラックあたり最大70kWをサポートする高度な液体冷却を特徴としている。同社のネットワークは、AIワークロードの集中的な熱要件に対応するため、チップへの直接冷却と液浸冷却機能を備えている。
地理的分布を見ると、テクノロジー拠点に明らかに集中している。マハラシュトラ州は、ムンバイとナビ・ムンバイがヨッタのメガ施設や複数のハイパースケーラを含む最大のGPU集積地を擁している。カルナタカ州のバンガロールには、重要な学術用スーパーコンピューティング・インフラと企業の研究開発センターがある。テランガナ州では、CtrlSの巨大なハイデラバード・キャンパスとハイパースケーラへの投資が拡大しています。タミル・ナードゥ州のチェンナイ地域には、複数のプロバイダーによる高度な冷却機能を備えた施設があります。
国のスーパーコンピューティング・バックボーンは、C-DACプネーのAIRAWATシステムで構成され、ピーク性能13,170テラフロップス、AIペタフロップス能力410で世界75位にランクされている。PARAMシリーズにはSiddhi-AI(5.267ペタフロップス)があり、材料科学、ヘルスケア、気候モデリングなどの先端研究をサポートしています。これらのシステムは、インドの研究コミュニティに重要な計算インフラを提供し、これまでに73,000を超える計算クエリが処理されています。
政府の取り組みと国家戦略
インド政府は、「IndiaAI Mission」を基軸とするAIインフラ整備の前例のない推進を開始した。2024年3月に発表され、5年間で₹10,372クロー(12億5,000万ドル)の予算が投じられたこのミッションは、包括的なインフラ整備、固有モデルの創出、エコシステムの構築を包含している。
2025-26年度予算は、AIへの資金援助が4倍の2,000クローとなり、電子・IT省は48%増の26,026.25クローを受け取るという画期的な出来事となった。20,000クローのディープテック基金の導入は、土着のイノベーションに対する長期的なコミットメントを示すものである。さらに、半導体製造支援は、コンピュート・スタック全体を国内で構築するという統合的アプローチを反映し、₹2,499クローに倍増した。
GPU調達戦略は、驚くべき実行効率を示している。当初の目標であった10,000個のGPUに対し、インドはすでに13のクラウドサービスプロバイダーに34,000個以上を配備している。この調達には、多様なオプションが含まれている-NVIDIA H100、H200、A100、AMD MI300X、Intel Gaudiシリーズ、AWS Trainium-技術的多様性を確保し、ベンダーロックインを回避する。1時間あたり₹115-150の補助金付き価格は、世界的な料金に比べて40-60%の割引となり、新興企業や研究者のAIアクセスを民主化する。
国家スーパーコンピューティング・ミッションは、2015年の発足以来、大きく発展してきた。4,500億ドルの資金を投入したこのミッションは、34のシステムに24.83ペタフロップスの計算能力を配備し、さらに41.17ペタフロップスを予定している。このプログラムは、ハイパフォーマンス・コンピューティングの専門家17万5,000人を養成し、熟練労働力のパイプラインを構築した。国産開発の成果としては、Trinetra高速ネットワークとRudraサーバー・プラットフォームがあり、外国技術への依存を減らしている。
規制の枠組みは、イノベーションと責任あるAI導入のバランスを取るために進化している。デジタル・インディア法(Digital India Act)案にはAIガバナンスの規定が盛り込まれ、NITI Aayogの戦略ではFAT(公平性、説明責任、透明性)の原則が強調されている。ライトタッチの規制アプローチは、倫理的なAI開発を確保しながらイノベーションを促進することを目的としており、AIアプリケーションごとにリスクベースの分類システムを開発中である。
民間セクターの状況
民間セクターの反応は並々ならぬものがあり、国際的なハイパースケーラーもインドのコングロマリットも大規模なコミットメントを行っている。マイクロソフトは2025年から2026年にかけて30億ドルを投資し、クラウド市場シェア22~24%を維持しながら、2026年までに第4のデータセンター地域に拡大するとしている。AWSは、市場シェアが32%と若干低下したものの、2030年までに127億ドルをコミットしており、そのうち83億ドルはマハラシュトラ州に割り当てられている。
インドのコングロマリットも同様に野心的な動きを見せている。グジャラート州にあるリライアンスの1GWのAIデータセンターは、NVIDIA Blackwell GPUを利用しており、世界で最も大規模なAI専用施設の1つとなっている。NVIDIAとのパートナーシップは、最終的には2,000MWの容量にまで拡大し、4億5,000万人の顧客にサービスを提供するリライアンスのJioBrainプラットフォームをサポートする。タタ・コミュニケーションズは、第1段階で数万台のNVIDIA Hopper GPUを導入し、2025年にはBlackwell GPUの統合を予定しており、インド最大級のスーパーコンピュータを構築する。
ITサービス大手は、AIインフラに積極的に軸足を移している。TCSは10万人以上の従業員にAIのトレーニングを実施し、250以上のジェネレーティブAIの機会を準備している。インフォシスは100以上の新しいジェネレーティブAIエージェントを開発中であり、ウィプロは18万人の従業員にジェネレーティブAIの原則を教育したと報告している。これらの企業は、単なる消費者ではなく、AIインフラの構築者であり、ハイパースケーラーと提携して業界固有のソリューションを構築している。
スタートアップエコシステムは、2024-2025年にAIスタートアップが前年比40%増の7億8,050万ドルを調達するなど、目覚ましい活力を見せている。2020年以降、100社以上のGenAIスタートアップが15億ドル以上を調達している。NxtGen、Netweb Technologies、Neysaのようなインフラに特化した新興企業は、GPUエコシステムの重要なコンポーネントを構築している。ネットウェブだけでもAIに特化したGPUシステムを5,000台以上設置し、時価総額₹11,033クローを達成している。
クラウドサービスプロバイダーは、包括的なGPU製品で需要に応えている。E2Eネットワークスは、Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを備えたNVIDIA Hopperクラスタを提供し、AI4BharatやQure.aiなどの顧客にサービスを提供している。Sify Technologiesは407MW以上の容量を持つ14のデータセンターを運営しており、CtrlSは500MWのAIに特化したメガキャンパスを計画している。これらのプロバイダーは、価格に敏感なインド市場にとって重要な、競争力のある価格設定とローカルサポートを提供している。
今後の計画とロードマップ
2027年までのインドのGPUインフラロードマップは、世界で最も野心的なデジタルトランスフォーメーション・イニシアチブの1つである。主要な成果はGPUの国産化であり、2025年末までに技術実証を行い、2029年には本格的な生産を開始する予定である。2nmのGPU開発に2億ドルを投じるこの構想は、2030年までにエヌビディアの性能に匹敵する性能を50%低コストで実現することを目指している。
大規模なインフラ・プロジェクトが風景を再構築している。リライアンスのジャムナガルの施設は、2027年までに推定200億ドルから300億ドルの投資で3GWの容量に拡張される。グーグルのナビ・ムンバイ施設(381,000平方フィート、投資額₹1,144クロー)は2025年に完成予定で、マイクロソフトはテランガナ州の660メガワットの容量に37億ドルを投じる。NTTデータのハイデラバード・クラスターは12億ドルを投資して400メガワットの能力を持ち、25,000個のGPUを収容する。
JLLの予測によると、データセンター容量は2024年の950MWから2026年には2GWへと倍増し、66%の成長で604MWが追加される。この拡大には、2030年までに4,500万~5,000万平方フィートの追加不動産と40~45TWHの電力が必要となる。地理的分布によると、新規容量の35%はマハラシュトラ州で、タミル・ナードゥ州とテランガナ州では大幅な増設が行われ、プネーやコルカタなどの新興市場が牽引役となっている。
投資コミットメントの規模は驚異的だ。CBREによると、データセンターへの投資総額は2027年までに1000億ドル以上に達する。アマゾンは2030年までに127億ドルを投じて首位に立ち、ハイパースケーラのコミットメントを合わせると250億ドルを超える。政府の取り組みでは、さまざまなミッションや半導体プログラムを通じてさらに150億ドル以上が追加される。アプライド・マテリアルズ(4億ドル)、マイクロン(27.5億ドル)、AMD(4億ドル)など、国際的な半導体企業が重要な事業を設立している。
州政府は投資誘致のために積極的に競争している。グジャラート州は、タタの₹91,000クローの施設とリライアンスのメガ・データセンターによって、自らを半導体のハブとして位置づけている。テランガナ州は、NTTデータのクラスターを含む複数のプロジェクトでインドの「AIの首都」を目指している。マハラシュトラ州はデータセンター政策における先行者メリットを活用し、チャッティースガル州はナヴァ・ライプルにインド初のAIデータセンター・パークを開設した。
研究・学術インフラ
インドの学術機関は、National Supercomputing Missionを通じて実質的なGPUインフラを構築しました。IIScバンガロールでは、NVIDIA Tesla V100 GPUを使用して、3.3ペタフロップスのPARAM Pravegaを運用しており、COVID-19のモデリングから創薬までの研究をサポートしています。IITデリーのHPC施設は、1ノードあたりデュアルNVIDIA A100を搭載した16のGPUノードを備えており、217のレガシーGPU加速ノードを補完しています。
各機関に配備された10台のスーパーコンピュータは、2,600人以上の研究者にサービスを提供し、3,100万件の計算ジョブを処理しています。IIT RoorkeeのPARAM Gangaは、312のハイブリッドノードにNVIDIA Tesla V100 GPUを搭載し、1.67 PFLOPSを実現しています。IIT BHUのPARAM ShivayとIIT KharagpurのPARAM Shaktiは、Make in Indiaのコンポーネントを使用した固有のアセンブリを利用しており、HPCインフラの自立が進んでいることを示しています。
研究イニシアチブは、全国に卓越したセンターを設立している。IITマドラスのロバート・ボッシュ・センターは、ネットワーク分析と深層強化学習に重点を置き、出版物によってインドで最も生産性の高いAIラボとしてランク付けされている。IITハイデラバードは、農業AIとスマートシティをターゲットに、複数のDGXシステムを備えたインド初のNVIDIA AIテクノロジーセンターを主催している。政府は2024年に、ヘルスケア、農業、持続可能な都市に焦点を当てた3つの新しいAIセンター・オブ・エクセレンスを発表し、2028年まで₹990クローの資金を提供する。
アクセスフレームワークは、幅広い利用を保証します。IISc SERCはNVIDIAとGPUワークショップを提供し、航空宇宙、バイオインフォマティクスなどの研究をサポートしています。IITデリーでは、キューベースの優先システムを備えたKerberosベースの認証を導入している。C-DACは、PARAMシステムで500人以上のユーザーを対象とした大規模なトレーニングプログラムを実施している。
産業別アプリケーションと使用例
インド企業は59%がAIを積極的に活用しており、AI導入で世界をリードしている。BFSIセクターは堅調な採用を示しており、準備銀行はAIが2029-30年までにGDPに3,590億~4,380億ドル貢献すると予測している。バローダ銀行はジェネレーティブAIのバーチャル・リレーションシップ・マネージャーを導入しており、2024年にはインド企業の25%がAIを生産に組み込んでいるのに対し、2023年にはわずか8%だった。
ヘルスケアは変革の可能性を示しており、92%のリーダーが人員不足に対処するために自動化が不可欠と考えている。AIを活用した診断ツールは放射線学や病理学で普及しつつあり、創薬促進や遠隔患者モニタリングは急速に拡大している。製薬・ライフサイエンス分野では、小規模なAI導入が82%を占め、大きな成長の可能性を示しています。
製造業は「エキスパート」AIの成熟段階まで進んでおり、予知保全、品質管理、サプライチェーンの最適化に注力している。自動車とエレクトロニクス部門が採用をリードしており、リライアンス・インダストリーズはすべての事業部門にAIによる変革を導入している。IoTとの統合により、これまで大規模な計算インフラなしでは不可能だった革新的な製造ソリューションが可能になる。
ITサービス部門はGPUインフラを幅広く活用している。InfosysのTopazプラットフォームは、90以上のアクティブなプログラムを通じて、57,000人の訓練された従業員にジェネレーティブAI機能を提供している。TCSのignio™プラットフォームは、コグニティブ・コンピューティングとMLを組み合わせたもので、10万人以上のAI訓練を受けた従業員が世界最大の労働力となっている。ウィプロのHOLMESプラットフォームは、1,800以上のボット・インスタンスを配備し、140以上のエンゲージメントで12,000人時以上の生産性を生み出している。
IndiaAI Missionの下、ローカルAIモデル開発が盛んに。Sarvam AIは、NVIDIA H100 GPU 4,096台と₹98.68クローの補助金を受け、700億パラメーターの固有LLMを開発した。その他の受益者には、Soket AI Labsが1200億パラメータを持つ "Pragna-1B "を開発し、Gnani.aiがインド系言語の音声モデルを開発している。BharatGPTエコシステムは、マルチモーダルLLMのBharatGenや、100以上の言語をサポートするCoRoverの5億3400万パラメータのオフラインモデルなど、複数のイニシアチブを包含している。
成長に影響を与える課題と制約
インドのGPUインフラは、拡張計画を脅かす深刻な電力と冷却のボトルネックに直面している。GPUの統合には、従来の6~8kWの負荷に比べ、ラックあたり40~60kWと7~8倍高い電力密度が要求される。既存のデータセンターのほとんどは、液冷や液浸ソリューションを含む大規模な改修を行わなければ、100kW以上の要件を処理することができません。インドでは2030年までにデータセンター容量を80万kWから3000万kWに拡大することを目標としており、大規模な送電網インフラのアップグレードが必要となるため、この課題はますます深刻化している。
人材不足はAIの野望にとって存亡の危機である。2027年までに需要は60万人から65万人の専門家から125万人以上に増加すると予想されるが、現在の人材プールは需要の49%しか満たしていない。10人のGenAIの役割に対して、有資格者は1人しか存在しない。雇用者の96%がAIスキルの採用を優先しているにもかかわらず、79%が必要な人材を見つけられないでいる。TCSやウィプロのような企業は何十万人もの従業員を訓練しているが、急ごしらえの訓練プログラムには質の面で懸念が残る。
サプライチェーンの脆弱性はインドを地政学的リスクにさらす。米国の輸出規制により、インドは「ティア2」国として5万GPUの上限を課せられており、調達の不確実性が生じている。インドは2024年に約19,000個のGPUを取得しているが、NVIDIAやAMDのような米国のサプライヤーへの依存度が高いため、エコシステムは政策変更の影響を受けやすい。2029年までにGPUの国産化を推進することは、こうしたリスクを軽減することを目的としているが、技術的・製造的な課題に直面している。
インフラ準備の格差は電力以外にも広がっている。従来のデータセンター設計では、大規模な変更を行わなければ、高出力のAIワークロードに対応することは商業的に不可能です。冷却インフラの危機は、GPUの導入で要求される1.1以下のPUE効率レベルを達成するには、ほとんどの施設で全面的なオーバーホールが必要であることを意味する。グリッドインフラの限界は、大規模な実装、特に拡張の対象となるティア2都市での実装を制約する。
輸入依存は半導体サプライチェーン全体の課題を複雑にしている。GPU以外にも、インドは先進的な冷却システム、高速ネットワーク機器、特殊な電源管理部品を輸入に頼っている。セミコン2.0の下での現地製造イニシアチブは、化学薬品やガス供給業者を含むエコシステム能力の構築を目指しているが、意味のある自給自足にはまだ数年かかる。
アジア太平洋地域のGPU競争におけるインドの地位
APACのGPU市場において、インドは年平均成長率34.4%と、中国(32.1%)、日本(31.1%)、韓国(31.7%)を上回る最速の成長率を示している。しかし、絶対的な市場規模を見ると、2024年のインドの4億8,500万ドルという市場規模は、中国の18億2,000万ドルと比べると見劣りする。APAC市場全体は、2034年までに67億ドルから446億ドルへと成長し、インフラの制約を克服できる国にとっては大きなチャンスとなる。
地域別の投資パターンから、競争力学が明らかになった。マレーシアは150億ドルのAIデータセンター投資でリードし、シンガポールは90億ドルの投資とグリーンデータセンター助成金のような先進的な政策で戦略的ハブの地位を活用している。ベトナムは後発にもかかわらず60億ドルを集めており、AIインフラストラクチャーの主導権をめぐる地域間競争が浮き彫りになっている。インドの強みは、2027年までに1,000億ドルを超える長期投資を約束していることであるが、その実行は依然として重要である。
インドはAPAC内で独自の競争優位性を持っている。同国は世界の半導体設計労働力の20%を擁しており、GPUコンピュート・レートは世界のベンチマークが1時間当たり₹213-256であるのに対し、₹115-150であり、40-50%のコスト優位性がある。世界で最も人口が多く、金融、医療、農業などの分野で需要が急増しているインドは、他に類を見ない国内市場を有しています。10,372クローのIndiaAI Missionを通じた政府の支援は、新興企業や学術機関に対する40%の割引を含め、エコシステムの発展に有利な条件を作り出している。
しかし、重大な欠点が可能性を制約している。電力インフラの制限と送電網容量の問題が、大規模な展開を妨げている。サプライチェーンに依存するインドは、米国の輸出規制に見られるように、地政学的な制約を受けやすい。インフラの成熟度は、データセンターの高度化において中国やシンガポールに遅れをとっている。インドは技術系人材を大量に輩出しているが、先進国市場に比べて質の面で懸念が残る。
地域間の協力は、制約を克服する道筋を提供する。ASEANデジタル経済枠組み協定は、2030年までに2兆ドルのデジタル経済を目標としており、インドはASEANデジタルマスタープラン2025を支持している。国境を越えたデータ・フローの調和と共同能力開発プログラムは結束力を生み出す。インドの戦略的な立地とコスト面での優位性は、インフラの課題が迅速に処理されれば、ASEANのデジタル・トランスフォーメーションの潜在的な地域ハブとして位置づけられる。
結論
インドはデジタルトランスフォーメーションの旅において決定的な瞬間に立っている。8万台以上のGPUが導入され、1000億ドル以上の投資が約束され、アジア太平洋地域で世界最速で成長するGPU市場を持つインドは、AIリーダーシップのための強力な基盤を確立しています。IndiaAI Missionを通じた包括的な政府戦略と、大規模な民間セクターの投資や固有の開発計画とを組み合わせることで、前例のない機会が生まれます。
しかし、成功は保証されていない。インドでは、GPUの展開を制約する恐れのある電力インフラの制限に早急に対処する必要があり、同時に、設備能力の活用を損なう可能性のある深刻な人材不足にも取り組まなければならない。2029年までにGPUを国産化するという競争は、サプライチェーンをめぐる地政学的な不確実性を考えると、技術的な野心と戦略的な必要性の両方を表している。
インフラと人材の制約を克服しながら、コスト効率、市場規模、政府の支援といった競争上の優位性を活用できるかどうかが、インドが世界のAIインフラ・ハブとして台頭するか、それとも地域のリーダーたちにいつまでも追いつき続けるかを左右する。今後2027年までの2年間は、主要プロジェクトが稼動し、自国の能力が成熟するにつれて、決定的な意味を持つことになるだろう。
参考文献
アナリティクス・インディア誌2024."AI Startup Funding & Acquisition Report 2024 - India". https://analyticsindiamag.com/ai-highlights/ai-startup-funding-acquisition-report-2025-india/
アナリティクス・インディア誌2024."インドAI、GPUはどこ?" https://analyticsindiamag.com/ai-features/indiaai-where-are-the-gpus/
エンジェル・ワン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
ビジネス・スタンダード2024."AI in India Gets Boost as Microsoft, Amazon Investions 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
ビジネス・スタンダード2025."インド製GPUは2025年までに技術デモ、2029年までに生産可能に" https://www.business-standard.com/technology/tech-news/india-made-gpu-to-be-demo-ready-by-end-2025-production-by-2029-125051400720_1.html
今日のビジネス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
CBRE2024."India's AI-powered Data Centre Boom - $1000 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
コインギーク2024."2024年、インドは懸念にもかかわらずAI導入をリード" https://coingeek.com/india-leads-ai-adoption-in-2024-despite-concerns/
データセンターのダイナミクス2024."インド企業が数万個のNvidiaチップを発注" https://www.datacenterdynamics.com/en/news/indian-companies-order-tens-of-1000s-of-nvidia-chips/
デロイト2024."Bridging the AI Talent Gap to Boost India's Tech and Economic Impact:Deloitte-NASSCOM レポート". 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
科学技術省2025.「ナショナル・スーパーコンピューティング・ミッション https://dst.gov.in/national-super-computing-mission
フィアス・ネットワーク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
ゴールドマン・サックス2024."AIが2030年までにデータセンターの電力需要を165%増加させる". https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030
グランド・ビュー・リサーチ2024."インドデータセンターGPU市場規模と展望、2030年" https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/data-center-gpu-market/india
IBM。2024."インド企業の59%がAIを積極導入、調査対象国中最高:IBMレポート" https://in.newsroom.ibm.com/2024-02-15-59-of-Indian-Enterprises-have-actively-deployed-AI,-highest-among-countries-surveyed-IBM-report
IBEF。2025."インド製グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)、2025年までに技術デモ対応、2029年までに生産開始" https://www.ibef.org/news/india-made-graphics-processing-units-gpus-to-be-tech-demo-ready-by-2025-production-by-2029
インドAI2024."AIRAWAT: A Landmark in India's AI Supercomputing Journey". https://indiaai.gov.in/article/airawat-a-landmark-in-india-s-ai-supercomputing-journey
インドAI2025."IndiaAIの計算能力" https://indiaai.gov.in/hub/indiaai-compute-capacity
インドAI2025."連邦大臣、18,000台以上の手頃なAIコンピュートユニットの提供を発表" https://indiaai.gov.in/article/union-minister-of-electronics-it-railways-and-i-b-announces-the-availability-of-18-000-affordable-ai-compute-units
インド科学研究所2022.「PARAM Pravega:IIScのNSMスーパーコンピューター" https://iisc.ac.in/events/param-pravega-an-nsm-supercomputer-at-iisc/
マイクロソフト2025."マイクロソフト、インドのクラウドとAIインフラに2年間で30億ドルの投資を発表". 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テクノロジーレビュー2025."Inside India's Scramble for AI Independence". https://www.technologyreview.com/2025/07/04/1119705/inside-indias-scramble-for-ai-independence/
NASSCOM2024."AI Adoption Index 2.0:インドのAI導入におけるセクター別の進捗を追う". https://nasscom.in/knowledge-center/publications/ai-adoption-index-20-tracking-indias-sectoral-progress-ai-adoption
エヌビディア2024."Open for AI: India Tech Leaders Build AI Factories for Economic Transformation". https://blogs.nvidia.com/blog/india-ai-infrastructure/
NVIDIAニュースルーム。2024."リライアンスとNVIDIA、インドのためのインドにおけるAIを推進するために提携" https://nvidianews.nvidia.com/news/reliance-and-nvidia-partner-to-advance-ai-in-india-for-india
展望 ビジネス2025."インドは2030年までにAIデータセンターの電力需要を満たせるか?" https://www.outlookbusiness.com/planet/industry/india-ai-data-centre-energy-sustainability-2030
報道局。2025."India's Common Compute Capacity Crosses 34,000 GPUs". https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2132817
RCRワイヤレス・ニュース2025."インドのAIデータセンター・トップ5" https://www.rcrwireless.com/20250326/fundamentals/top-ai-data-centers-india
テッククランチ2025."リライアンス、インドに世界最大のAIデータセンターを計画との報道". https://techcrunch.com/2025/01/23/reliance-plans-world-biggest-ai-data-centre-in-india-report-says/
トムズ・ハードウェア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."DeepSeekの脅威:インドはGPU問題を抱えている可能性があり、迅速に行動する必要がある" https://yourstory.com/2025/02/deepseek-threat-ai-india-gpu-chips-problem-ashwini-vaishnaw-indiaai