印度主权算力提速：从 4.5 万张 GPU 共享池到本土芯片制造

作为全球 AI 生态活力第三的国家，印度正试图回答一个问题：一个拥有庞大开发者群体却几乎没有先进芯片制造能力的国家，如何建立自己的主权算力体系。

IndiaAI 使命：算力、模型与数据三条线并进

IndiaAI 使命于 2024 年 3 月获批，五年总预算约 10372 亿卢比（约 12 亿美元量级），算力是其第一根支柱。据印度政府向议会提交的说明，共享算力设施接入的 GPU 数量从 2026 年 3 月的超过 3.8 万张增长到 6 月的超过 4.5 万张，通过算力门户以补贴价格向初创公司与学术界开放；截至 2026 年 8 月，已有 237 个项目获批使用补贴算力，累计核销超过 9318 万 GPU 小时。政府还为新德里 NIC 数据中心下单了一套约 1.1 EFLOPS 的高性能 AI 计算系统。

模型侧，官方从 506 份申请中遴选出 20 个本土基础模型提案，包括 12 个大型多模态模型与 8 个小型语言模型。已发布的成果包括 Sarvam AI 的 300 亿与 1050 亿参数模型、BharatGen 的多语言模型系列等。数据平台 AI Kosh 已汇聚超过 1.4 万个数据集与 331 个 AI 模型。据斯坦福 2025 年全球 AI 活力报告，印度 AI 竞争力与生态活力位列全球第三，GitHub AI 项目贡献量全球第二。

印度主权算力关键指标	数据（截至 2026 年）
IndiaAI 使命预算	约 10372 亿卢比（五年）
共享算力池 GPU	超过 4.5 万张
获批使用算力的项目	237 个，9318 万 GPU 小时
本土基础模型提案	20 个（12 个多模态、8 个小模型）
半导体项目	12 个，投资承诺超 1.64 万亿卢比
数据中心装机容量	从 2020 年 375 兆瓦增至约 1575 兆瓦

Semicon 2.0：从政策框架走向制造落地

芯片制造是印度算力主权的另一半拼图。Semicon 1.0 以 7600 亿卢比构建生态，已批准 10 个半导体制造单元，其中 1 个实现商业量产、3 个进入试产；塔塔电子在古吉拉特邦的晶圆厂投资达 91526 亿卢比量级，目标产能每月 5 万片，覆盖 28 纳米至 110 纳米节点。2026 年 7 月获批的 Semicon 2.0 将投入提升至 127500 亿卢比，重点扩展芯片设计、设备材料、先进封装与人才培养。

设计生态的积累同样值得注意：根据设计挂钩激励计划，24 个芯片设计项目获资助，103 家无厂设计公司获得 EDA 工具支持；截至 2026 年 4 月，75 家机构已完成 211 款芯片流片，其中 7 款成功制造，涵盖包括台积电 12 纳米在内的多个工艺节点。国家超算任务下，基于 RISC-V 开源指令集的本土处理器、GPGPU 与加速器研发也在推进。此外，印度在 2026 年印度 AI 影响力峰会上加入了 Pax Silica 联盟，与美国等伙伴共同维护硅供应链安全。

小结

印度的算力自主战略呈现清晰的双层结构：短期用共享算力池和补贴模式满足爆发性的训练需求，长期则通过半导体制造与设计激励培育本土供应链。考虑到其 GPU 目前几乎全部依赖进口，真正的主权算力仍需多年建设，但从流片数量、产能落地到基础模型涌现，这条路径的每一步都在提速。对于观察全球 AI 芯片格局的产业人士而言，印度是继中日韩之后最值得跟踪的变量。