La revolución de la infraestructura de GPU en la India: De 80.000 GPU a 100.000 millones de dólares de inversión
La India se ha convertido en el mercado de infraestructuras de GPU de más rápido crecimiento de Asia-Pacífico, con una tasa de crecimiento interanual del 34,4%, con más de 80.000 GPU desplegadas en todo el país y más de 100.000 millones de dólares en inversiones comprometidas para 2027. La ambiciosa misión IndiaAI del país, junto con las enormes inversiones del sector privado y los planes de desarrollo de GPU autóctonas, posicionan a la India como un actor fundamental en el panorama mundial de la infraestructura de IA, a pesar de enfrentarse a importantes retos en materia de infraestructura energética y talento.
Estado actual de la infraestructura de GPU
La infraestructura de GPU de la India ha experimentado una transformación espectacular: el país alberga en la actualidad más de 34.000 GPU gestionadas por el gobierno en el marco de la misión IndiaAI y se calcula que cuenta con más de 80.000 GPU en los sectores público y privado. La infraestructura se basa en varias megainstalaciones que rivalizan con los estándares mundiales en cuanto a escala y sofisticación.
Yotta Data Services lidera el despliegue del sector privado con su enorme instalación NM1 en Navi Mumbai, de 820.000 pies cuadrados y 210 MW de capacidad. La compañía se ha comprometido a invertir 1.000 millones de dólares en GPU NVIDIA, con 16.000 GPU H100 y GH200 ya entregadas antes de julio de 2025 y otras 16.000 unidades que llegarán en marzo de 2025, lo que supone un total de 32.768 GPU, una de las mayores concentraciones de GPU en un único emplazamiento a escala mundial, impulsada por una tecnología de refrigeración de vanguardia que admite requisitos de computación de alta densidad.
CtrlS gestiona la mayor red de centros de datos clasificados 4 de Asia, con instalaciones en los principales metros. Su campus de Hyderabad destaca por sus 5101 bastidores y 612 MW de potencia repartidos en seis edificios, mientras que sus instalaciones de Chennai cuentan con refrigeración líquida avanzada que admite hasta 70 kW por bastidor, algo fundamental para las modernas implantaciones de GPU. La red de la empresa incluye funciones de refrigeración directa al chip y refrigeración por inmersión, lo que permite hacer frente a los intensos requisitos térmicos de las cargas de trabajo de IA.
La distribución geográfica muestra una aparente concentración en centros tecnológicos. Maharashtra está a la cabeza, con Bombay y Navi Bombay albergando la mayor concentración de GPU, incluida la megainstalación de Yotta y la presencia de múltiples hiperescaladores. Bangalore, en Karnataka, alberga la infraestructura de supercomputación académica y los centros de I+D corporativos más importantes. Telangana se beneficia del enorme campus de CtrlS en Hyderabad y de las crecientes inversiones en hiperescaladores, mientras que la región de Chennai, en Tamil Nadu, cuenta con avanzadas instalaciones de refrigeración de múltiples proveedores.
La columna vertebral de la supercomputación nacional está formada por el sistema AIRAWAT del C-DAC de Pune, que ocupa el 75º puesto mundial con 13.170 teraflops de rendimiento máximo y 410 petaflops de IA. La serie PARAM incluye Siddhi-AI (5.267 petaflops), que apoya la investigación avanzada en ciencia de materiales, asistencia sanitaria y modelización climática. Estos sistemas proporcionan una infraestructura informática esencial para la comunidad investigadora india, con más de 73 lakh de consultas procesadas hasta la fecha.
Iniciativas gubernamentales y estrategia nacional
El Gobierno indio ha dado un impulso sin precedentes al desarrollo de infraestructuras de IA, con la Misión IndiaAI como piedra angular. Anunciada en marzo de 2024 con un presupuesto de 10.372 millones de rupias (1.250 millones de dólares) para cinco años, la misión abarca el desarrollo integral de infraestructuras, la creación de modelos autóctonos y la creación de ecosistemas.
El presupuesto 2025-26 marcó un hito, ya que la financiación de la IA se cuadruplicó hasta alcanzar los 2.000 millones de rupias y el Ministerio de Electrónica e Informática recibió 26.026,25 millones de rupias, un 48% más. La introducción de un Fondo de Fondos Deep Tech de 20.000 millones de yenes indica un compromiso a largo plazo con la innovación autóctona. Además, el apoyo a la fabricación de semiconductores se duplicó hasta alcanzar los 2.499 millones de yenes, lo que refleja el enfoque integrado para construir toda la pila informática a nivel nacional.
La estrategia de adquisición de GPU demuestra una notable eficiencia de ejecución. Frente a un objetivo inicial de 10.000 GPU, India ya ha desplegado más de 34.000 unidades a través de 13 proveedores de servicios en la nube empanelados. La adquisición incluye diversas opciones -NVIDIA H100, H200, A100, AMD MI300X, Intel Gaudi series y AWS Trainium- que garantizan la diversidad tecnológica y evitan la dependencia de un solo proveedor. El precio subvencionado de 150 ₹115-150 por hora representa un descuento del 40-60% frente a las tarifas mundiales, lo que democratiza el acceso a la IA para nuevas empresas e investigadores.
La Misión Nacional de Supercomputación ha evolucionado significativamente desde su lanzamiento en 2015. Con una financiación de 4.500 millones de yenes, la misión ha desplegado 24,83 petaflops de capacidad de cálculo en 34 sistemas, con otros 41,17 petaflops programados. El programa ha formado a 175.000 profesionales en computación de alto rendimiento, creando una fuente de mano de obra cualificada. Entre los logros del desarrollo autóctono se encuentran la red de alta velocidad Trinetra y las plataformas de servidores Rudra, que reducen la dependencia tecnológica del exterior.
Los marcos reguladores están evolucionando para equilibrar la innovación con el despliegue responsable de la IA. La propuesta de Ley Digital de la India incorporará disposiciones de gobernanza de la IA, mientras que la estrategia del NITI Aayog hace hincapié en los principios FAT (equidad, responsabilidad y transparencia). El enfoque normativo poco agresivo pretende fomentar la innovación al tiempo que garantiza el desarrollo ético de la IA, con sistemas de clasificación basados en el riesgo que se están desarrollando para diferentes aplicaciones de IA.
Panorama del sector privado
La respuesta del sector privado ha sido extraordinaria, con compromisos masivos tanto de hiperescaladores internacionales como de conglomerados indios. Microsoft encabeza la lista con una inversión de 3.000 millones de dólares en el periodo 2025-2026, con lo que se ampliará a una cuarta región de centros de datos en 2026, al tiempo que mantendrá una cuota de mercado de la nube del 22-24%. AWS, a pesar de un ligero descenso de su cuota de mercado hasta el 32%, ha comprometido 12.700 millones de dólares hasta 2030, de los cuales 8.300 millones se destinarán explícitamente a Maharashtra.
Los conglomerados indios están realizando movimientos igualmente ambiciosos. El centro de datos de IA de 1 GW de Reliance en Gujarat, que utiliza GPU Blackwell de NVIDIA, representa una de las instalaciones específicas de IA más extensas del mundo. La asociación con NVIDIA se extiende a una capacidad eventual de 2.000MW, en apoyo de la plataforma JioBrain de Reliance, que presta servicio a 450 millones de clientes. Tata Communications está implantando decenas de miles de GPU NVIDIA Hopper en la primera fase, con la integración de GPU Blackwell prevista para 2025, creando uno de los mayores superordenadores de la India.
Los gigantes de los servicios informáticos han pivotado agresivamente hacia la infraestructura de IA. TCS ha formado a más de 100 000 empleados en IA, con más de 250 oportunidades de IA generativa en proyecto. Infosys cuenta con más de 100 nuevos agentes de IA generativa en desarrollo, mientras que Wipro ha formado a 180.000 empleados en los principios de la IA generativa. Estas empresas no son meros consumidores, sino constructores de infraestructuras de IA, que se asocian con hiperescaladores para crear soluciones específicas para el sector.
El ecosistema de startups muestra una notable vitalidad con startups de IA recaudando 780,5 millones de dólares en 2024-2025, un aumento del 40% respecto al año anterior. Más de 100 startups de GenAI han recaudado más de 1.500 millones de dólares desde 2020. Las startups centradas en la infraestructura como NxtGen, Netweb Technologies y Neysa están construyendo componentes críticos del ecosistema GPU. Solo Netweb ha instalado más de 5000 sistemas de GPU centrados en IA y ha alcanzado una capitalización de mercado de 11 033 millones de rupias.
Los proveedores de servicios en la nube han respondido a la demanda con ofertas integrales de GPU. E2E Networks suministra clústeres NVIDIA Hopper con redes InfiniBand Quantum-2 a clientes como AI4Bharat y Qure.ai. Sify Technologies gestiona 14 centros de datos con más de 407 MW de capacidad, mientras que CtrlS planea un megacampus de 500 MW centrado en la IA. Estos proveedores ofrecen precios competitivos y asistencia local, fundamentales para el mercado indio, tan sensible a los precios.
Planes de futuro y hoja de ruta
La hoja de ruta de la infraestructura de GPU de la India hasta 2027 representa una de las iniciativas de transformación digital más ambiciosas del mundo. El principal logro será el desarrollo de GPU autóctonas, con demostraciones tecnológicas previstas para finales de 2025 y una producción total planificada para 2029. Esta iniciativa, respaldada por 200 millones de dólares para el desarrollo de GPU de 2nm, pretende igualar el rendimiento de NVIDIA a un coste un 50% inferior para 2030.
Los grandes proyectos de infraestructuras están reconfigurando el panorama. Las instalaciones de Reliance en Jamnagar alcanzarán una capacidad de 3 GW con una inversión estimada de entre 20.000 y 30.000 millones de dólares de aquí a 2027. Las instalaciones de Google en Navi Mumbai (381.000 pies cuadrados, 1.144 millones de rupias de inversión) estarán terminadas en 2025, mientras que Microsoft destina 3.700 millones de dólares a una capacidad de 660 MW en Telangana. El clúster de NTT DATA en Hyderabad supone una inversión de 1.200 millones de dólares para una capacidad de 400 MW que albergará 25.000 GPU.
La capacidad de los centros de datos se duplicará con creces, pasando de 950 MW en 2024 a 2 GW en 2026, con un crecimiento del 66% que añadirá 604 MW, según las previsiones de JLL. La expansión requiere entre 45 y 50 millones de pies cuadrados de inmuebles adicionales y entre 40 y 45 TWH de energía para 2030. La distribución geográfica muestra un 35% de la nueva capacidad en Maharashtra, con importantes adiciones en Tamil Nadu y Telangana, mientras que mercados emergentes como Pune y Calcuta ganan tracción.
Los compromisos de inversión son asombrosos. La inversión total en centros de datos alcanzará más de 100.000 millones de dólares en 2027, según CBRE. Amazon encabeza la lista con 12.700 millones de dólares para 2030, mientras que el compromiso combinado de hiperescaladores supera los 25.000 millones. Las iniciativas gubernamentales añaden otros más de 15.000 millones de dólares a través de diversas misiones y programas de semiconductores. Las empresas internacionales de semiconductores, como Applied Materials (400 millones de dólares), Micron (2.750 millones de dólares) y AMD (400 millones de dólares), están estableciendo operaciones significativas.
Los gobiernos estatales compiten agresivamente para atraer inversiones. Gujarat se posiciona como centro de semiconductores con la instalación de Tata de ₹91.000 millones de rupias y el megacentro de datos de Reliance. Telangana aspira a convertirse en la "capital de la IA" de la India con múltiples proyectos, incluido el clúster de NTT DATA. Maharashtra aprovecha su ventaja inicial en políticas de centros de datos, mientras que Chhattisgarh ha puesto en marcha el primer parque de centros de datos de IA operativo de la India en Nava Raipur.
Infraestructura académica y de investigación
Las instituciones académicas de la India han creado una importante infraestructura de GPU a través de la Misión Nacional de Supercomputación. El IISc de Bangalore opera PARAM Pravega con 3,3 petaflops utilizando GPU NVIDIA Tesla V100, lo que permite realizar investigaciones que abarcan desde el modelado de COVID-19 hasta el descubrimiento de fármacos. La instalación de HPC del IIT de Delhi cuenta con 16 nodos de GPU con dos NVIDIA A100 por nodo, que complementan los 217 nodos acelerados por GPU heredados.
Diez superordenadores desplegados en distintas instituciones dan servicio a más de 2.600 investigadores y procesan 31 millones de trabajos de cálculo. PARAM Ganga, en el IIT de Roorkee, ofrece 1,67 PFLOPS con GPU NVIDIA Tesla V100 en 312 nodos híbridos. PARAM Shivay en el IIT BHU y PARAM Shakti en el IIT Kharagpur utilizan ensamblaje autóctono con componentes de fabricación india, lo que demuestra la creciente autosuficiencia de la infraestructura de HPC.
Las iniciativas de investigación han creado centros de excelencia en todo el país. El Centro Robert Bosch del IIT de Madrás es el laboratorio de IA más productivo de la India por publicaciones, y se centra en el análisis de redes y el aprendizaje profundo por refuerzo. El IIT de Hyderabad alberga el primer centro de tecnología de IA de NVIDIA de la India con varios sistemas DGX, centrado en la IA agrícola y las ciudades inteligentes. El gobierno anunció tres nuevos Centros de Excelencia de IA en 2024, centrados en la sanidad, la agricultura y las ciudades sostenibles, con una financiación de ₹990 millones de rupias hasta 2028.
Los marcos de acceso garantizan una amplia utilización. El SERC del IISc ofrece talleres de GPU con NVIDIA, que respaldan la investigación aeroespacial y bioinformática, entre otras. El IIT de Delhi aplica la autenticación basada en Kerberos con sistemas de prioridad basados en colas. El marco nacional requiere afiliación institucional con acceso basado en proyectos, mientras que el C-DAC lleva a cabo amplios programas de formación que llegan a más de 500 usuarios en sistemas PARAM.
Aplicaciones industriales y casos de uso
Las empresas indias lideran la adopción de la IA en todo el mundo, con un 59% que la utiliza activamente, la tasa más alta del mundo. El sector BFSI muestra una sólida adopción, y el Banco de la Reserva prevé que la IA contribuya con 359.000-438.000 millones de dólares al PIB en 2029-30. El Banco Baroda ha desplegado gestores de relaciones virtuales de IA generativa. El Banco de Baroda ha desplegado gestores de relaciones virtuales de IA generativa, mientras que el 25% de las empresas indias integraron la IA en la producción en 2024, frente a solo el 8% en 2023.
La sanidad muestra un potencial transformador, ya que el 92 % de los directivos considera que la automatización es fundamental para hacer frente a la escasez de personal. Las herramientas de diagnóstico basadas en IA están ganando terreno en radiología y patología, mientras que la aceleración del descubrimiento de fármacos y la monitorización remota de pacientes se están expandiendo rápidamente. El sector farmacéutico y de ciencias de la vida registra un 82% de adopción de IA a pequeña escala, lo que indica un importante potencial de crecimiento.
El sector manufacturero ha avanzado hasta la fase de madurez de la IA "experta", centrándose en el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro. Los sectores de la automoción y la electrónica lideran la adopción, con Reliance Industries aplicando la transformación de la IA en todas las unidades de negocio. La integración con IoT permite soluciones de fabricación innovadoras que antes eran imposibles sin una importante infraestructura informática.
El sector de servicios informáticos aprovecha ampliamente la infraestructura de GPU. La plataforma Topaz de Infosys proporciona capacidades de IA generativa a 57.000 empleados formados en más de 90 programas activos. La plataforma ignio™ de TCS combina computación cognitiva con ML, mientras que sus más de 100.000 empleados formados en IA representan la mayor plantilla de este tipo del mundo. La plataforma HOLMES de Wipro ha generado una productividad de más de 12.000 horas-persona en más de 140 proyectos con más de 1.800 instancias de bot desplegadas.
El desarrollo de modelos locales de IA prospera en el marco de la misión IndiaAI. Sarvam AI recibió 4.096 GPU NVIDIA H100 con una subvención de 98,68 millones de rupias para desarrollar LLM autóctonos con 70.000 millones de parámetros. Otros beneficiarios son Soket AI Labs, que construye "Pragna-1B" con 120.000 millones de parámetros, y Gnani.ai, que crea modelos de voz para lenguas índicas. El ecosistema BharatGPT abarca múltiples iniciativas, como BharatGen para LLM multimodales y el modelo offline de 534 millones de parámetros de CoRover, compatible con más de 100 lenguas.
Retos y limitaciones que afectan al crecimiento
La infraestructura de GPU de la India se enfrenta a graves cuellos de botella en materia de alimentación y refrigeración que amenazan los planes de expansión. La integración de GPU exige una densidad de potencia entre 7 y 8 veces superior, con 40-60kW por rack, en comparación con las cargas tradicionales de 6-8kW. La mayoría de los centros de datos existentes no pueden hacer frente a las necesidades de más de 100 kW sin realizar importantes adaptaciones, como la refrigeración líquida o las soluciones de inmersión. El reto se intensifica a medida que la India amplía la capacidad de sus centros de datos de 800 MW a 3.000 MW para 2030, lo que exige una modernización masiva de la infraestructura de red.
La escasez de talento representa una amenaza existencial para las ambiciones de la IA. La demanda pasará de 600.000-650.000 profesionales a más de 1,25 millones en 2027, pero la reserva actual de talento sólo cubre el 49% de la demanda. Por cada 10 puestos GenAI, solo existe un profesional cualificado. A pesar de que el 96% de los empleadores priorizan la contratación de profesionales cualificados en IA, el 79% no puede encontrar el talento necesario. Aunque empresas como TCS y Wipro han formado a cientos de miles de empleados, persiste la preocupación por la calidad de los precipitados programas de formación.
Las vulnerabilidades de la cadena de suministro exponen a la India a riesgos geopolíticos. Los controles de exportación de EE. UU. imponen un límite de 50.000 GPU a la India como país de "Nivel 2", lo que crea incertidumbre en las adquisiciones. Aunque la India adquirió aproximadamente 19.000 GPU en 2024, la fuerte dependencia de proveedores estadounidenses como NVIDIA y AMD hace que el ecosistema sea vulnerable a los cambios de política. El impulso al desarrollo de GPU autóctonas para 2029 pretende mitigar estos riesgos, pero se enfrenta a retos tecnológicos y de fabricación.
Las lagunas en la preparación de la infraestructura van más allá de la energía. Los diseños tradicionales de los centros de datos resultan comercialmente inviables para las cargas de trabajo de IA de alta potencia sin grandes modificaciones. La crisis de la infraestructura de refrigeración hace que la mayoría de las instalaciones necesiten revisiones completas para alcanzar los niveles de eficiencia PUE inferiores a 1,1 que exigen las implantaciones de GPU. Las limitaciones de la infraestructura de red restringen las implantaciones a gran escala, especialmente en las ciudades de nivel 2 que son objetivo de expansión.
La dependencia de las importaciones agrava los problemas en toda la cadena de suministro de semiconductores. Además de las GPU, India depende de las importaciones de sistemas avanzados de refrigeración, equipos de redes de alta velocidad y componentes especializados de gestión de la energía. Las iniciativas de fabricación local en el marco de Semicon 2.0 pretenden crear capacidades en el ecosistema, incluidos los proveedores de productos químicos y gas, pero aún faltan años para alcanzar una autosuficiencia significativa.
La posición de India en la carrera por la GPU de Asia-Pacífico
India registra la tasa de crecimiento más rápida en el mercado de GPU de APAC, con un 34,4% CAGR, superando a China (32,1%), Japón (31,1%) y Corea del Sur (31,7%). Sin embargo, el tamaño absoluto del mercado no es el mismo: los 485 millones de dólares de la India en 2024 palidecen frente a los 1.820 millones de China. En conjunto, el mercado de APAC crecerá de 6.700 millones de dólares a 44.600 millones en 2034, lo que supone enormes oportunidades para los países que puedan superar las limitaciones de infraestructura.
Los patrones regionales de inversión revelan una dinámica competitiva. Malasia lidera con 15.000 millones de dólares de inversión en centros de datos de IA, mientras que Singapur aprovecha su posición de centro estratégico con una inversión de 9.000 millones de dólares y políticas avanzadas como la subvención para centros de datos ecológicos. Vietnam atrae 6.000 millones de dólares a pesar de ser un recién llegado, lo que pone de relieve la competencia regional por el liderazgo en infraestructuras de IA. La fortaleza de la India radica en las inversiones comprometidas a largo plazo, que superan los 100.000 millones de dólares para 2027, aunque la ejecución sigue siendo crítica.
India posee ventajas competitivas únicas dentro de APAC. El país alberga el 20% de la mano de obra mundial dedicada al diseño de semiconductores y ofrece tasas de cálculo en la GPU de ₹115-150 por hora frente a los valores de referencia mundiales de ₹213-256, lo que supone una ventaja de costes del 40-50%. La India, el país más poblado del mundo y con una demanda creciente en los sectores financiero, sanitario y agrícola, presenta un mercado nacional inigualable. El apoyo del Gobierno a través de la misión IndiaAI, dotada con 10.372 millones de rupias, que incluye descuentos del 40% para nuevas empresas y académicos, crea condiciones favorables para el desarrollo del ecosistema.
Sin embargo, existen importantes desventajas que limitan su potencial. Las limitaciones de las infraestructuras eléctricas y los problemas de capacidad de la red dificultan los despliegues a gran escala. La dependencia de la cadena de suministro hace que India sea vulnerable a las restricciones geopolíticas, como demuestran los controles de exportación de Estados Unidos. La madurez de las infraestructuras va a la zaga de China y Singapur en cuanto a sofisticación de los centros de datos. Aunque India produce una gran cantidad de talento tecnológico, persisten los problemas de calidad en comparación con los mercados más desarrollados.
La colaboración regional ofrece vías para superar las limitaciones. El Acuerdo Marco sobre Economía Digital de la ASEAN tiene como objetivo alcanzar una economía digital de 2 billones de dólares en 2030, y la India apoya el Plan Maestro Digital 2025 de la ASEAN. La armonización transfronteriza del flujo de datos y los programas conjuntos de desarrollo de capacidades crean cohesión. La ubicación estratégica y las ventajas de costes de la India la posicionan como un posible centro regional para la transformación digital de la ASEAN, siempre que los retos de infraestructura se aborden con prontitud.
Conclusión
La India se encuentra en un momento decisivo de su transformación digital. Con más de 80.000 GPU desplegadas, más de 100.000 millones de dólares en inversiones comprometidas y el mercado de GPU de más rápido crecimiento de Asia-Pacífico, el país ha sentado unas bases sólidas para liderar la IA. La estrategia integral del gobierno a través de IndiaAI Mission, combinada con las enormes inversiones del sector privado y los planes de desarrollo autóctonos, crea oportunidades sin precedentes.
Sin embargo, el éxito no está garantizado. India debe abordar con urgencia las limitaciones de infraestructura energética que amenazan con restringir el despliegue de GPU y, al mismo tiempo, hacer frente a la grave escasez de talento que podría socavar la utilización de la capacidad instalada. La carrera por desarrollar GPU autóctonas para 2029 representa tanto una ambición tecnológica como una necesidad estratégica, dadas las incertidumbres geopolíticas en torno a las cadenas de suministro.
La capacidad del país para aprovechar sus ventajas competitivas -eficiencia de costes, escala de mercado y apoyo gubernamental- y superar al mismo tiempo las limitaciones de infraestructuras y talento determinará si la India se convierte en un centro mundial de infraestructuras de IA o si se queda a la zaga de los líderes regionales. Los dos años siguientes, hasta 2027, serán decisivos a medida que se pongan en marcha grandes proyectos y maduren las capacidades autóctonas.
Referencias
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