テリル・ディッキ2026年2月18日 01:10インド、NVIDIAと提携し、20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを用いた主権AIインフラを構築、2032年までに市場規模277億ドルを目指すIndiaAIミッションを推進インドはこれまでで最大のAI主権への賭けを行った。ニューデリーで開催されたAIインパクトサミットで、同国はNVIDIAとの提携を発表し、複数のデータセンターに20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを展開する計画を明らかにした。これは当局が「IndiaAIミッション」と呼ぶハードウェア基盤の構築だ。この10億ドル規模の政府イニシアチブは、2024年3月に承認され、インドをAIの消費者から生産者へと変革することを目的としている。国内のAI市場予測は、見積もりにより2024年から2032年までに277億ドルから1310億ドルに達する見込みであり、リスクは非常に高い。ハードウェア戦略インフラ整備を主導するクラウド事業者は三社。Yottaはナビムンバイとグレーター・ノイダの施設に、20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを搭載した「シャクティ・クラウド」を構築中。E2Eネットワークスは、チェンナイのL&Tヴィヨマ・データセンターにNVIDIA HGX B200システムを導入している。長期戦略にとってより重要なのは、Netweb Technologiesが「Make in India」プログラムの下、国内でNVIDIA GB200 NVL4プラットフォームを製造している点だ。各システムには4つのブラックウェルGPUと2つのグレースCPUが搭載されており、モデルのトレーニングや推論に必要な高性能を誇る。主権AIの重要性インドは22の公用語を認めている。国勢調査ではさらに1500以上の言語が記録されている。実際に1.4億人を超える人々に役立つAIを構築するには、現地のデータ、言語、インフラを用いたモデルの訓練が不可欠だ。すでに進行中のモデル開発は大規模だ。政府支援のBharatGenは、NVIDIAのNeMoフレームワークを用いて17億パラメータのエキスパート混合モデルをゼロから構築した。Sarvam.aiは、22のインド諸語で訓練されたSarvam-3シリーズをオープンソース化し、3億から1000億パラメータのモデルを公開している。Gnani.aiは、NVIDIAの音声モデルをインド諸語向けに微調整した結果、推論コストを15倍削減し、通信や銀行のクライアント向けに毎日1000万件以上の通話を処理できると主張している。既に稼働中の導入例これは空想ではない。CoRover.aiは、インド鉄道向けに多言語音声AIを展開し、1万の同時利用者をサポートし、毎日5,000件のチケット予約を処理している。インド国家決済機構は、Nemotron上に構築された金融モデルFiMiをテスト中で、多言語の顧客サービスを銀行システム全体に展開する計画だ。Tech Mahindraは教育分野に注力し、8億パラメータのモデルを構築して、教室資料をヒンディー語、マイティリー語、ドグリ語などの地域言語に翻訳しようとしている。資金調達の動きNVIDIAはPeak XV、Elevation Capital、Nexus Venture Partners、Accel Indiaと提携し、国内外の市場向けAIスタートアップへの資金提供を行っている。すでに4,000以上のインドAIスタートアップがNVIDIAのInceptionプログラムに参加している。アヌサンダン国立研究財団は、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアと技術指導への無料アクセスを受け、タレント育成のためのブートキャンプやハッカソンを計画している。インドは2024年にアジア太平洋地域のAI採用をリードし、デロイトによると学生の93%、従業員の83%が生成AIを積極的に利用している。この週に発表されたインフラ整備は、同国が採用から実運用へと進もうとしていることを示している。その成功は、これらのGPUクラスターが競争力のあるモデルを実際に訓練できるかどうかに大きく依存しており、次の12〜18ヶ月でその真価が明らかになるだろう。*画像出典：Shutterstock*
インド、AIインフラ推進のために20,000台のNVIDIA Blackwell GPUを展開
テリル・ディッキ
2026年2月18日 01:10
インド、NVIDIAと提携し、20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを用いた主権AIインフラを構築、2032年までに市場規模277億ドルを目指すIndiaAIミッションを推進
インドはこれまでで最大のAI主権への賭けを行った。ニューデリーで開催されたAIインパクトサミットで、同国はNVIDIAとの提携を発表し、複数のデータセンターに20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを展開する計画を明らかにした。これは当局が「IndiaAIミッション」と呼ぶハードウェア基盤の構築だ。
この10億ドル規模の政府イニシアチブは、2024年3月に承認され、インドをAIの消費者から生産者へと変革することを目的としている。国内のAI市場予測は、見積もりにより2024年から2032年までに277億ドルから1310億ドルに達する見込みであり、リスクは非常に高い。
ハードウェア戦略
インフラ整備を主導するクラウド事業者は三社。Yottaはナビムンバイとグレーター・ノイダの施設に、20,000以上のブラックウェル・ウルトラGPUを搭載した「シャクティ・クラウド」を構築中。E2Eネットワークスは、チェンナイのL&Tヴィヨマ・データセンターにNVIDIA HGX B200システムを導入している。
長期戦略にとってより重要なのは、Netweb Technologiesが「Make in India」プログラムの下、国内でNVIDIA GB200 NVL4プラットフォームを製造している点だ。各システムには4つのブラックウェルGPUと2つのグレースCPUが搭載されており、モデルのトレーニングや推論に必要な高性能を誇る。
主権AIの重要性
インドは22の公用語を認めている。国勢調査ではさらに1500以上の言語が記録されている。実際に1.4億人を超える人々に役立つAIを構築するには、現地のデータ、言語、インフラを用いたモデルの訓練が不可欠だ。
すでに進行中のモデル開発は大規模だ。政府支援のBharatGenは、NVIDIAのNeMoフレームワークを用いて17億パラメータのエキスパート混合モデルをゼロから構築した。Sarvam.aiは、22のインド諸語で訓練されたSarvam-3シリーズをオープンソース化し、3億から1000億パラメータのモデルを公開している。
Gnani.aiは、NVIDIAの音声モデルをインド諸語向けに微調整した結果、推論コストを15倍削減し、通信や銀行のクライアント向けに毎日1000万件以上の通話を処理できると主張している。
既に稼働中の導入例
これは空想ではない。CoRover.aiは、インド鉄道向けに多言語音声AIを展開し、1万の同時利用者をサポートし、毎日5,000件のチケット予約を処理している。インド国家決済機構は、Nemotron上に構築された金融モデルFiMiをテスト中で、多言語の顧客サービスを銀行システム全体に展開する計画だ。
Tech Mahindraは教育分野に注力し、8億パラメータのモデルを構築して、教室資料をヒンディー語、マイティリー語、ドグリ語などの地域言語に翻訳しようとしている。
資金調達の動き
NVIDIAはPeak XV、Elevation Capital、Nexus Venture Partners、Accel Indiaと提携し、国内外の市場向けAIスタートアップへの資金提供を行っている。すでに4,000以上のインドAIスタートアップがNVIDIAのInceptionプログラムに参加している。
アヌサンダン国立研究財団は、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアと技術指導への無料アクセスを受け、タレント育成のためのブートキャンプやハッカソンを計画している。
インドは2024年にアジア太平洋地域のAI採用をリードし、デロイトによると学生の93%、従業員の83%が生成AIを積極的に利用している。この週に発表されたインフラ整備は、同国が採用から実運用へと進もうとしていることを示している。その成功は、これらのGPUクラスターが競争力のあるモデルを実際に訓練できるかどうかに大きく依存しており、次の12〜18ヶ月でその真価が明らかになるだろう。
画像出典：Shutterstock