2年間、Nvidia（NVDA）の話は簡単でした。少数の大規模なアメリカのクラウドプロバイダーは、できるだけ多くのチップを購入するために競争しているということです。その話は終わりませんでした。しかし、それはもはや完全な話ではありません。
インドでのNvidiaの最近の動きは、AI需要の次の段階が実際にどのように見えるかを示しています。そしてそれはウォールストリートが価格を設定するよりも大きく、より複雑で政治的に主導的です。
Nvidiaは、インドの国家AIアジェンダに参加するだけで、Amazon、Google、またはMicrosoftから容量をリースするのではなく、政府と業界全体が最初から独自のAIインフラストラクチャを構築する世界に賭けています。
インドの10億ドル規模のAIミッションの中心にはNvidiaがあります。
インド政府は、コンピューティングインフラストラクチャ、主権AIモデル、研究資金、およびスタートアップサポートをカバーする包括的なイニシアチブであるIndiaAI Missionに10億ドル以上を投資しました。
主な目標は、インドのAIワークロードのほとんどを、外国のクラウドではなくインドが管理するモデルと国内のデータセンターで実行できるようにすることです。これを実現するには、インドには大規模なGPUコンピューティング、ローカルデータセット、医療、農業、金融、公共サービスにAIを展開する人材が必要です。
Nvidiaは今、その計画の中心にあります。同社はインドのパートナーが運営する高性能データセンターにGPUシステムを供給しています。 Nvidiaによると、インドのAIコンピューティング容量を構築するために、クラウドプロバイダーYotta、L&T、およびE2E Networksと協力しており、数万のNvidia GPUがこの努力を支えています。
インドでAIを構築する主なパートナーシップ：Yotta Data Services：アジア最大のNvidia DGXクラウドクラスタの1つをホストするGreater Noidaキャンパスに20,000を超えるNvidia Blackwell Ultra GPUを展開するための20億ドルの約束。 Larsen＆Toubro（L＆T）：Nvidiaと協力して、ギガワット規模の独立したAI工場インフラストラクチャを構築し、チェンナイとムンバイでデータセンターを計画します。
実際、インドの主権AI野望のハードウェアバックボーンは、モデルとアプリケーション自体が国内で構築され制御されていても、Nvidiaベースになります。
Nvidiaは、ハードウェアだけでなくインドのAIモデルも形成しています。
Nvidiaはここでチップだけを販売するものではありません。同社は、インドの言語、規制、および政策優先順位に合わせて調整された主権言語モデルおよびドメイン固有のAIシステムについて、インドおよび研究機関と協力しています。
Nvidiaは、インドなどの主権政府が独自のAIソリューションを作成するのに役立ちます。
シャッターストック
NvidiaのNemotronモデルファミリには、人口規模のAI開発を支援するために公的に利用可能な人口調査データに基づいて構築された2,100万の完全合成インドペルソナを含むNemotron-Personas-Indiaなどのインド関連データセットが含まれています。
研究の観点から、Nvidiaは法廷政府機関であるAnusandhan National Research Foundationと協力して、インド大学全体でAI研究を進めています。エンゲージメント機関は、Nvidia AI Enterpriseソフトウェアと技術メンターリングにアクセスできます。
インドが主権AIモデルを展開する場所：BharatGen：農業、公共サービス、セキュリティ、文化の保存を目指す170億のパラメータAIモデルを構築した政府支援イニシアチブ。インド国立決済工事：国のUPIベースの金融ネットワーク内で多言語AIを拡張するためのNvidiaベースのモデルナビゲーション。コミュニケーションとエンタープライズAI：アクセシビリティ、カスタマーサービス、ワークフロー管理のための多言語通信と自動化システム。インドのスタートアップエコシステム
大規模なインフラ取引に加えて、Nvidiaは次世代インドAIビルダーを積極的に引き付けています。 4,000を超えるインドのAIスタートアップが、すでに割引されているハードウェアアクセス、技術教育、市場進出を支援するNvidiaの受入プログラムに参加しました。
また、Nvidiaは、Peak XV Partners、Accel India、Elevation Capital、Nexus Venture Partnersなど、インドと米国の主要ベンチャー企業と提携し、プラットフォームに基づいて構築される可能性の高いAIスタートアップを特定し、資金を提供しました。
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インドは2026年末までにGPU 100,000個を突破する予定であり、これは現在容量の約3倍です。ローカルデータセンターが拡張され、より多くの開発者がNvidiaのCUDAスタックのトレーニングを受けるにつれて、Nvidiaを選択することは単に好ましいオプションではなく、デフォルトのオプションになりました。
これらのスタートアップの中でごく一部が意味のあるローカルプレーヤーに拡張されている場合、これらの長期的なGPU消費は、米国のハイパースケーラ予算に関連しないかなりの需要基盤を追加する可能性があります。
インドのAI推進がNvidiaの次の成長段階に及ぼす影響
これらのどれも、アメリカのクラウド巨大企業の元のAI急増が冷えているという意味ではありません。これらの企業は依然としてNvidiaの最大の顧客であり、Nvidiaハードウェアに大きく依存する新しい教育クラスターを発表し続けています。
しかし、インドのプレイブックは重要な信号を送ります。次世代AIの需要は地理的または制度的に分散します。少数の大規模な買い手の代わりに、Nvidiaは国家プログラム、地域クラウド、セクター展開、およびスタートアップエコシステムのパッチワークへのインプレッションを構築しています。
注目すべきリスク：政策のボラティリティ：国家AIプログラムの速度が遅くなったり、選挙後の優先順位が変わったり、予算制約が発生したりする可能性があります。地域競争：政府は、単一の海外サプライヤーへの依存を減らすために、国内チップ設計またはマルチサプライヤー戦略をより強力に推進することができます。実行リスク：新興市場でギガワット規模でデータセンターインフラストラクチャを構築することは、運用上複雑でスケジュールに敏感です。
それにもかかわらず、Nvidiaのプラットフォームに基づいて主権AIの未来を構築することにしたインドの決定は、少なくとも現在、インフラストラクチャレベルで企業と分離するのがどれほど難しいかを示しています。
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クラウド構築の最初の波が成熟すると、AIの需要がどこに行くかを把握したい投資家にとって、インドのAIミッションは初期の具体的な答えを提供します。これは、地域の優先順位に基づいて、元のブームを引き起こしたのと同じグローバルハードウェアで実行される国と部門レベルのプロジェクトです。
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