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摘要: 印度 AI 发展正从人才瓶颈转向基础设施决胜。为破解算力昂贵难题，“印度 AI 使命”已部署超 3.8 万块 GPU，通过凭证补贴模式及 11 亿美元基金，构建连接高校与初创企业的国家级研究网格。关键转折在于选择开放架构：AMD 加入支持非专有系统，避免开发者陷入封闭生态的迁移陷阱。此举旨在打造自主可控的主权基础设施，确保印度在未来十年将算力投资转化为持久的国家创新能力。

正文

为何印度的 AI 十年决胜于基础设施层

印度人工智能创始人正面临获取可负担计算资源的挑战。"印度 AI 使命"（IndiaAI Mission）正在通过部署超过 38,000 块 GPU 的国家级算力建设来应对这一难题，从而促进高校与初创企业之间的协作。

发布日期：2026 年 5 月 15 日，下午 2:09（印度标准时间）

AMD 的开放基础设施支持创新，使印度开发者能够在不依赖专有系统的前提下构建解决方案。

若询问任何一位在过去三年中尝试打造严肃 AI 产品的印度创始人，其最大制约因素是什么，答案很少是人才匮乏，也鲜少是缺乏雄心。几乎总是同一个问题：计算资源昂贵、难以获取，且定价方式将本应成为成本优势的因素转化为结构性劣势。

但这一局面正在改变，而近期举办的“印度 AI 影响力峰会”让这一转变不容忽视。印度并非仅仅在采购 AI 基础设施，而是在精心架构一套契合当下印度国情并面向未来雄心的基础设施体系。

改变一切的范式转移

"印度 AI 使命"推动的国家算力建设已突破 38,000 块 GPU，几乎是原定目标的四倍。该计划采用基于凭证（voucher-based）的模式，以补贴价格让初创企业、研究人员和学术机构能够触手可及地获得高性能 AI 算力。与此同时，一个国家级 AI 研究网格正在成形，旨在将大学、初创企业和公共机构连接成一个共享的计算与协作层。这些是真正意义上的基础设施承诺：实体化、有资金保障且已投入运营。支撑这些举措的是真金白银——一支由政府支持的 11 亿美元风险基金，专注于 AI 与先进制造领域，充分彰显了政府的坚定决心。历史上长期阻碍印度 AI 建设者的壁垒，如今终于在最恰当的层面得到解决：不再依靠权宜之计，而是通过从底层为最迫切需要的建设者量身打造的国家级基础设施。

然而，所采购的 GPU 数量只是故事的一部分。更具决定性意义的问题是：这些 GPU 运行何种软件？其上构建了怎样的软件生态系统？印度开发者能否在此基础上自由创新，还是悄然被锁定在他人的技术路线图中？这将是决定本十年投资能否转化为持久国家能力的关键。

正是在此背景下，AMD 作为开放、主权基础设施的架构者，正式加入印度的 AI 建设进程。

开放基础设施：资产与依赖的分水岭

印度的开发者社区对封闭生态有着本能的理解。一家建立在专有 AI 技术栈上的初创企业，往往在两三年后才会真正体会到这种选择的代价：一旦需要迁移至其他供应商，便不得不重写模型、重新优化工作负载，并承担数月高昂的重构成本。同样的逻辑同样适用于国家层面：建立在封闭、高度耦合系统之上的主权 AI 基础设施，并不能真正实现真正的自主可控。

来源: Brave/livemint.com

采集时间: 2026-05-15 20:21:39