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Le marché indien des infrastructures d'IA était évalué à 3,8 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 18,4 milliards de dollars d'ici 2034, avec une croissance de 18,1 % du TCAC. Le marché est l'un des marchés des infrastructures d'IA qui connaissent la croissance la plus rapide au monde. en raison de la transformation numérique, de l'adoption accrue du cloud, de la croissance de la mise en œuvre de l'IA par les entreprises et de la présence de diverses initiatives du gouvernement pour le développement de capacités d'IA souveraines. En ce qui concerne l'infrastructure informatique, les centres de données optimisés par l'IA avaient une capacité de 1 200 à 1 400 MW en 2025 et sont prêts à croître de façon significative jusqu'en 2034.
Résumé:
Infrastructure AI désigne l'ensemble complet des composants technologiques nécessaires pour créer, former, déployer et exploiter des solutions d'intelligence artificielle. La couche infrastructure se compose d'appareils informatiques sophistiqués comme les GPU, les TPU, les FPGA et les puces AI personnalisées conçues spécifiquement pour les tâches d'apprentissage profond et le traitement massif des données. Ils sont couplés à des technologies de réseau ultrarapides, des centres de données massives, des mécanismes de stockage efficaces et des logiciels de gestion pour effectuer une formation distribuée et l'inférence en temps réel des modèles d'IA.
L'Inde est stratégiquement importante. pour l'industrie mondiale de l'IA en raison de ses services de technologie de l'information bien développés, de la croissance rapide de l'économie numérique, d'une vaste communauté de développeurs et d'une plus grande concentration sur les progrès de l'IA au pays. Les initiatives soutenues par le gouvernement comme la mission IndiaAI. ont encore accéléré la croissance de l'infrastructure de l'IA en investissant dans l'infrastructure informatique nationale de l'IA, l'infrastructure informatique du GPU, l'écosystème de recherche et le développement de modèles d'IA au pays. La croissance du marché est encore renforcée. par l'adoption croissante de technologies de l'IA dans divers secteurs d'entreprises, notamment les banques, les soins de santé, l'industrie manufacturière, l'agriculture, le commerce de détail et le secteur public.
Selon une perspective commerciale, l'infrastructure de l'IA s'établit comme un élément essentiel pour permettre diverses autres initiatives numériques pour l'Inde, telles que l'automatisation intelligente, le développement multilingue de l'IA, l'inclusion financière, l'agriculture intelligente et la prestation de soins de santé grâce à l'IA. De plus, la prise de conscience croissante de la souveraineté des données, de l'infrastructure cloud nationale et du respect de la réglementation a entraîné une augmentation des investissements dans l'infrastructure informatique locale d'IA.
| Report Coverage | Details |
|---|---|
| Base Year | 2025 |
| Base Year Value | 3,8 milliards de dollars |
| Forecast Value | 18,4 milliards de dollars |
| CAGR | 18.1% |
| Forecast Period | 2026-2034 |
| Historical Data | 2022-2025 |
| Segments Covered | Par composant, type de matériel, logiciel, modèle de déploiement, technologie, industrie d'utilisation finale, région |
| Key Market Playes | Yotta Data Services, CtrlS Datacenters, Tata Consultancy Services, Infosys, Amazon Web Services India, Microsoft Azure India, Google Cloud India, NVIDIA India |
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La mission India AI est le plus grand catalyseur derrière le marché de l'infrastructure de l'Inde. Le projet est financé par le gouvernement avec une allocation de INR 10 371,92 crore., et son objectif est de développer une infrastructure informatique IA très avancée et d'améliorer le positionnement de l'Inde dans l'écosystème mondial de l'intelligence artificielle. Le projet Inde AI est divisé en plusieurs piliers qui comprennent le développement de l'infrastructure informatique de l'IA., le développement de modèles de base, le développement de séries de données, la croissance des talents, l'écosystème de démarrage, les applications et le cadre de gouvernance de l'IA. Toutes ces initiatives visent, à l'unisson, à surmonter les problèmes existants liés aux limitations des infrastructures et à promouvoir l'engagement général du secteur privé.
L'un des principaux domaines d'intervention consiste à déployer plus de 10 000 GPU. l'utilisation de divers types de PPP pour rendre l'infrastructure informatique de pointe accessible à des prix abordables pour les start-up, les établissements de R-D, les universités et les organismes gouvernementaux, ce qui aidera à éliminer les obstacles à l'entrée dans les expériences d'IA et la formation de modèles autochtones.
Certains des États indiens, tels que Karnataka, Telangana, Tamil Nadu, Maharashtra et Gujarat, élaborent des politiques spéciales, des mesures incitatives et des programmes d'innovation visant à construire leurs propres infrastructures d'IA, ce qui améliore la visibilité sur la demande future.
Mesure de l'impact de l'initiative gouvernementale :
En Inde, les entreprises de divers secteurs adoptent de plus en plus les capacités d'IA. En raison de la forte concurrence, l'évolution des besoins des clients, et la prise de conscience croissante que l'IA pourrait transformer les opérations commerciales. Ces développements créent une demande importante pour que l'infrastructure d'IA forme des modèles, traite de grands volumes de données et déploie des modèles d'inférence en temps réel dans les paramètres de l'entreprise. L'adoption rapide de l'IA générative et des grandes technologies de modèles linguistiques. est d'accélérer les déploiements d'IA dans les entreprises, ce qui les fait passer de la phase d'expérimentation à l'utilisation commerciale.
Les principales sociétés de services informatiques de l'Inde comme Tata Consultancy Services, Infosys, Wipro et HCL Technologies investissent conjointement des milliards de dollars dans le développement de l'infrastructure de l'IA, les grappes de GPU, les centres de recherche de l'IA et les plates-formes propriétaires de l'IA. L'industrie BFSI est l'un des principaux acteurs qui a adopté la technologie de l'IA dans ses opérations, utilisant la technologie dans les plates-formes d'IA avancées pour la détection de fraude, la notation de crédit, le service à la clientèle automatisé, et la gestion des problèmes de conformité réglementaire.
Adoption des entreprises métriques:
Le marché indien de l'infrastructure d'IA est soumis à plusieurs contraintes structurelles en raison de la forte dépendance à l'égard des semi-conducteurs d'IA fabriqués à l'étranger de la part des leaders mondiaux de la fabrication de semi-conducteurs opérant à Taïwan et en Corée du Sud. La dépendance à l'importation expose le marché aux risques d'offre, aux incertitudes géopolitiques, à l'augmentation des prix liés à l'importation de matériel semi-conducteur et à la volatilité monétaire liée à la valeur en dollars américains de ces achats. La pénurie de puces d'IA de haute qualité, en particulier de processeurs GPU avancés utilisés pour les grands modèles linguistiques et les projets d'IA génériques, a entraîné de longues pénuries de temps d'achat et de matériel à l'échelle mondiale.
Les sociétés autochtones et les hyperscaleurs luttent pour y accéder. les rares composants semi-conducteurs en concurrence avec des entreprises technologiques de premier plan au niveau mondial, ce qui entraîne des coûts élevés de déploiement des infrastructures et des retards dans le lancement de projets d'IA à grande échelle. Malgré les investissements actifs du Gouvernement indien dans le développement de semi-conducteurs. Par l'entremise de la mission des semi-conducteurs indiens et d'incitatifs importants à l'appui de cette industrie, les initiatives gouvernementales actuelles se concentrent sur le développement d'installations de fabrication pour l'assemblage, l'emballage et les essais de puces, mais pas sur des processus plus avancés de fabrication de puces de pointe.
Méthode d'impact de la chaîne d'approvisionnement :
Inde: diversité linguistique et culturelle. présente un cas très intéressant pour le développement de modèles d'IA natifs qui peuvent servir des segments de marché mal desservis qui ne sont pas adéquatement traités par des modèles de fondation mondiaux., comme des solutions multilingues qui peuvent répondre aux 22 langues de l'Inde et de nombreux dialectes utilisés par plus de 1,4 milliard de personnes. Le développement de modèles d'IA souverains capables de servir. pour les langues, les cultures, les règlements et les cas d'utilisation indiens est à la fois un impératif stratégique et une opportunité d'affaires.
Les initiatives de développement de modèles dans le cadre de la mission IndiaAI., conjuguées aux efforts d'innovation de l'IA en langue indienne dans des startups comme Sarvam AI, Krutrim, et d'autres entreprises innovantes, génèrent une demande continue d'infrastructures de formation qui peuvent traiter des données multilingues, des besoins de tokenisation et des questions contextuelles. Cela nécessiterait une puissance de calcul importante. à la fois au cours du processus de formation et du processus d'amélioration en cours de ces modèles pour s'adapter à divers secteurs comme les soins de santé, l'éducation, l'agriculture et les services gouvernementaux.
Les applications de systèmes de prestation de services gouvernementaux utilisant des langues régionales pour plus de 180 services numériques axés sur les citoyens génèrent une demande continue pour des solutions d'IA développées localement qui ne peuvent pas être prises en compte par des modèles mondiaux développés principalement en anglais.
Mesure des possibilités d'IA souveraine :
L'Inde a une vaste empreinte géographique. Avec ses 640 000 villages, 8 000 villes et 53 métros, il existe de nombreuses possibilités de construire une infrastructure d'IA périphérique pour desservir des applications nécessitant un traitement sur place, une faible latence et une faible consommation de bande passante. Le déploiement de l'infrastructure d'IA de pointe va des processus de fabrication, des contrôles de qualité, de l'agriculture, des diagnostics dans les applications de soins de santé, de la gestion du trafic, et même de l'analyse de détail où les exigences en temps réel rendent l'inférence nuage impossible. ou peu rentables.
Avec l'expansion des déploiements réseau 5G à travers l'Inde., aux côtés des appareils IoT, des projets de villes intelligentes, l'infrastructure pour construire la capacité d'IA de bord est en train d'être mise en place. Les entreprises de télécommunications déploient des nœuds périphériques de puissance informatique près de la tour cellulaire et des locaux du bureau central, ce qui crée des possibilités de déploiement. de l'infrastructure d'inférence AI près des sites d'application.
Les cas d'utilisation industrielle, comme l'inspection de la qualité de fabrication, la maintenance prédictive et les systèmes autonomes, ont tous besoin de matériel d'IA à bord robuste qui peut fonctionner de façon fiable dans des environnements difficiles. En Inde, le secteur manufacturier est composé de plus de 63 millions de micro-entreprises et de moyennes entreprises et représente un marché important mais mal desservi. pour des offres d'IA de bord rentables.
Mesure de l'infrastructure d'IA Edge :
La densité de puissance extraordinaire, et les caractéristiques de sortie thermique du matériel AI d'aujourd'hui sont en quelque sorte de forcer un changement dans la façon dont les centres de données sont conçus et comment la technologie de refroidissement est adoptée à travers l'écosystème infrastructure AI de l'Inde. Systèmes traditionnels de refroidissement de l'air., deviennent insuffisants. Lorsque vous regardez les grappes de serveurs AI tirant dans la gamme de 40 à 100 kilowatts par rack, les opérateurs se déplacent vers des approches de refroidissement liquide plus avancées, y compris le refroidissement direct à puce, les échangeurs de chaleur à l'arrière et les configurations de refroidissement par immersion. Ces options peuvent gérer plus efficacement les charges thermiques, tout en maintenant l'efficacité énergétique relativement intacte.
En Inde, les exploitants de centres de données mettent de plus en plus le refroidissement liquide dans de nouvelles installations optimisées par l'IA, et la pénétration du refroidissement liquide dans l'infrastructure de l'IA devrait grimper à environ 58 % d'ici 2028, contre moins de 12 % dans les centres de données plus conventionnels. Fondamentalement, ces améliorations de refroidissement soutiennent des densités de rack plus élevées. Ils réduisent également la consommation d'énergie de refroidissement d'environ 35 à 45 % par rapport au refroidissement d'air traditionnel, et aident le matériel à rester fiable en Inde.
Dans le même temps, la durabilité devient un élément central des décisions relatives aux infrastructures d'IA. Cela provient des engagements environnementaux de l'entreprise, de l'optimisation des coûts opérationnels et des attentes réglementaires. Les opérateurs co-localisent des sites d'IA avec des sources d'énergie renouvelables, mettent en place des systèmes de gestion de l'énergie plus performants et conçoivent des installations spécifiquement pour une efficacité énergétique maximale, pour gérer l'impact réel et substantiel des charges de travail informatiques d'IA sur l'environnement.
Les besoins élevés en capital pour le déploiement de l'infrastructure de l'IA font avancer le développement de l'IA spécialisée en tant que plateforme de service, de sorte que les entreprises peuvent atteindre une puissance informatique sophistiquée via des plans de style de dépenses opérationnelles, pas par des investissements initiaux en capital. Sur le marché national, des fournisseurs tels que Yotta Data Services, E2E Networks, et d'autres, construisent des offres de cloud GPU dédiées qui viennent avec des instances métalliques nues, des environnements de développement d'IA préconfigurés et des services d'IA gérés, tous destinés aux entreprises qui ne peuvent pas vraiment justifier la construction d'infrastructures internes.
Dans la pratique, ces plates-formes s'attaquent aux principaux points de friction d'entrée sur le marché en permettant un accès évolutif, sur demande, à du matériel d'IA coûteux, tout en soutenant des taux d'utilisation plus élevés afin que les fournisseurs d'infrastructure puissent voir un meilleur rendement sur l'investissement. L'angle d'infrastructure partagé aide en outre les petites entreprises, les startups, et même les établissements universitaires, à obtenir des capacités qui étaient essentiellement bloquées derrière les grands budgets des entreprises et de sérieuses ressources en capital.
L'Inde du Sud détient la plus grande part de marché régionale, soit environ 38 % d'une valeur de 1,44 milliard de dollars en 2025, la plupart étant ancrées dans le Karnataka et oui, Bangalore continue d'être le principal pôle technologique de l'Inde. Il accueille plus de 400 bureaux d'entreprises multinationales de technologie, 1 200 startups et possède également la plus forte concentration de talents d'IA dans le pays. La région bénéficie également des meilleurs établissements d'enseignement. Comme l'Institut indien des sciences, l'Institut indien de statistique, ainsi que plusieurs Instituts nationaux de technologie, tous ensemble produisant des talents techniques exceptionnels, tandis que l'infrastructure de l'industrie technologique établie et un écosystème d'affaires complet back innovation AI.
L'Hyderabad de Telangana est devenu un pôle majeur de l'infrastructure de l'IA, avec de grands centres de capacités mondiaux de Microsoft, Google, Amazon, Apple et une longue liste d'entreprises technologiques. Beaucoup d'entre eux ont mis en place des installations de recherche dédiées à l'IA et continuent d'effectuer d'importants investissements dans l'infrastructure. En plus de cela, le gouvernement de l'État soutient les choses avec un cadre de politique proactive de l'IA, y compris l'écosystème d'innovation T-Hub et des initiatives dédiées de développement de grappes d'IA, ce qui fait Hyderabad largement considéré comme le deuxième marché d'infrastructure de l'IA l'Inde.
Le Tamil Nadu, en particulier Chennai, affiche une croissance rapide de l'infrastructure de l'IA, en grande partie grâce à la numérisation du secteur automobile, à l'automatisation manufacturière et à la construction de centres de données appuyés par le gouvernement. Cela entraîne également des investissements à grande échelle, et l'emplacement côtier importe aussi car il fournit une connectivité par câble sous-marin et une infrastructure électrique relativement stable.
Statistiques régionales de l'Inde du Sud:
L'Inde de l'Ouest détient une part de marché régionale de 32 %, soit 1,22 milliard de dollars en 2025, et honnêtement, il est logique que Mumbai reste dans une position forte en tant que capital financier de l'Inde. Cela continue à pousser les besoins sophistiqués d'infrastructures de l'IA secteur BFSI, ainsi que Maharashtra. Et puis Gujarat's nouveaux couloirs technologiques aussi. La concentration des sièges bancaires, des compagnies d'assurance, des participants aux marchés financiers et des sociétés fintech crée Mumbai. les exigences les plus exigeantes en matière d'infrastructure de l'IA en Inde. Les principaux objectifs sont l'inférence en temps réel, la conformité réglementaire, la gouvernance des données et les spécifications de disponibilité élevées.
La région bénéficie de l'écosystème du centre de données le plus développé de l'Inde. Mumbai est essentiellement le principal point d'atterrissage de câbles sous-marins pour la connectivité internationale, et il héberge également la plupart des infrastructures de fournisseurs de cloud hyperscale. Pendant ce temps, les grappes industrielles Maharashtra à Pune, Nashik et Aurangabad poussent l'adoption de l'IA pour la fabrication de cas d'utilisation. Ensuite, la capacité d'énergie renouvelable de Gujarat soutient le développement d'infrastructures d'IA plus durables.
L'Inde du Nord affiche un fort potentiel de croissance, avec une part de marché d'environ 22%, soit 836 millions de dollars en 2025, et elle est largement motivée par la concentration de ministères gouvernementaux, d'entreprises du secteur public et de grandes entreprises de Delhi, mettant en place une infrastructure d'IA pour la transformation des services numériques. Ce domaine bénéficie également d'une impulsion des initiatives du gouvernement central en matière d'IA, telles que le déploiement de la mission India AI, ainsi que des travaux sur l'infrastructure publique numérique, où une part importante des investissements dans l'infrastructure informatique est canalisée. dans la région de la capitale nationale.
Pendant ce temps, Uttar Pradesh a ses propres pousses ambitieuses de transformation numérique, et les écosystèmes technologiques croissants de Noida et Lucknow y ajoutent. Grâce à l'appui politique du gouvernement et d'une importante population, l'installation d'infrastructures d'IA offre de réelles chances de servir à la fois l'utilisation gouvernementale et les applications commerciales.
Aperçu des composantes
Le matériel domine le marché avec une part de 64%., d'une valeur de USD 2,43 milliards en 2025, et il comprend des processeurs et des accélérateurs d'IA, des serveurs aux côtés de systèmes de stockage, des équipements de réseau et même des infrastructures de refroidissement. Ensemble, ils forment la base physique permettant l'informatique de l'IA. Ce segment de matériel maintient un CAGR fort de 19,2% tout au long de 2034, poussé par les progrès technologiques en cours, le besoin de plus grande capacité, et les cycles de remplacement qui viennent avec le matériel d'IA en progression rapide.
Les logiciels représentent 22 % du marché, atteignant 836 millions de dollars en 2025. Il couvre les plates-formes et les cadres d'IA, les outils MLOps, les logiciels de gestion de données, ainsi que les systèmes d'orchestration d'infrastructure afin que les ressources matérielles puissent être utilisées efficacement. Ensuite, les services représentent 14 % du marché à 532 millions de dollars, et ils représentent le CAGR le plus élevé de 24,1 % à 2034. Ces services couvrent les services de consultation, d'intégration, de gestion des services et de formation, qui aident le déploiement et l'amélioration de l'infrastructure d'IA dans la pratique.
Type de matériel Insights
Les processeurs et les accélérateurs d'IA prennent environ 58 % de la valeur du segment matériel, atteignant 1,41 milliard de dollars en 2025. Ceci est principalement motivé par des unités de traitement graphiques, principalement de NVIDIA et AMD, ainsi qu'un ensemble croissant de puces d'IA spécialisées qui sont adaptées aux types de charge de travail. Pendant ce temps, les serveurs et les systèmes de stockage contribuent environ 26 % de la valeur matérielle, atteignant environ 631 millions de dollars américains, et les équipements de réseau arrivent à 16 % ou 389 millions de dollars américains. Cela souligne l'importance des connexions à haut débit. pour les tâches de formation à l'IA réparties.
Perspectives du modèle de déploiement
Le déploiement basé sur le cloud représente environ 56% du marché. à 2,13 milliards de dollars en 2025, et il montre une préférence des entreprises pour les modèles de style de dépenses opérationnelles, plus un accès plus facile aux nouvelles capacités, sans avoir besoin d'investissements. Le déploiement sur site se chiffre à 28 %, soit 1,06 milliard de dollars, principalement pour les organisations qui se soucient de la souveraineté des données, qui ont des mandats stricts en matière de conformité réglementaire ou qui veulent des caractéristiques de performance spécialisées.
Le déploiement hybride a une part de marché de 16 %, soit environ 608 millions de dollars, et c'est le segment qui connaît la croissance la plus rapide, avec une croissance de 22,4% CAGR jusqu'en 2034, car des entreprises plus sophistiquées construisent des architectures intégrées où les ressources en nuage supportent la charge de travail de formation tandis que l'inférence sur site gère les applications de production, en particulier lorsqu'il y a un besoin de localisation et de cohérence des données.
Perspectives technologiques
L'infrastructure de l'IA est le segment technologique qui connaît la croissance la plus rapide, avec 34,2% de CAGR jusqu'en 2034, avec une expansion de 912 millions de dollars en 2025, principalement due à de grands déploiements de modèles linguistiques, à des cas d'utilisation de l'IA multimodale et à des besoins d'adaptation de modèles de base qui finissent par créer une demande de calcul quelque peu disproportionnée. Dans l'intervalle, l'infrastructure d'apprentissage automatique détient environ 42 % du marché à 1,60 milliard de dollars, et elle prend en charge l'intelligence prédictive établie, les systèmes de recommandation intelligents et la charge de travail de classification.
Entre-temps, l'infrastructure d'apprentissage approfondi représente 31 % de la part de marché à 1,18 milliard de dollars, avec une utilisation à travers la vision informatique, le traitement du langage naturel et des analyses plus avancées, qui exigent toutes des ressources informatiques de formation élevées, surtout lorsque les modèles ont besoin d'une itération répétée.
Perspectives de l'industrie de l'utilisation finale
Les technologies de l'information et les télécommunications constituent essentiellement le segment le plus important de l'utilisation finale, atteignant environ 32 % de la part de marché, évaluée à 1,22 milliard de dollars en 2025. Il couvre les entreprises de services technologiques, les entreprises de développement de logiciels et les opérateurs de télécommunications qui déploient des infrastructures d'IA pour soutenir la prestation de services, l'optimisation du réseau et le développement de produits. BFSI prend la prochaine tranche à 24% de part de marché, atteignant USD 912 millions, et il reflète les besoins plus complexes de l'infrastructure d'IA entreprise, comme la détection de fraude analyse de crédit, la conformité réglementaire, et l'expérience client applications.
Le gouvernement et le secteur de la défense montrent une forte dynamique, environ 18,8% CAGR jusqu'en 2034. Il s'élève à 418 millions de dollars en 2025 et est poussé par la transformation des services numériques, les plateformes d'engagement des citoyens et les cas d'utilisation de la sécurité nationale qui nécessitent des capacités d'IA souveraines.
Le marché indien des infrastructures d'IA est très concurrentiel et fragmenté, où les fournisseurs mondiaux de cloud hyperéchelle dominent le marché. dans la fourniture d'infrastructures d'IA basées sur le cloud, tandis que les fabricants internationaux de matériel importent toujours beaucoup en fournissant des composants informatiques adaptés à l'IA. Ensuite, vous avez obtenu des opérateurs de data centers domestiques offrant des services spécialisés d'infrastructure d'IA, et de nouvelles entreprises de technologie indienne construisant des plates-formes et des solutions d'IA indigènes qui se sentent plus maison. Dans la pratique, Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud regroupent environ 58 % des revenus de l'infrastructure d'IA Cloud, car ils offrent de vastes portefeuilles de services, ils ont déjà des relations d'entreprise de longue date.
Du côté national, les acteurs de l'infrastructure comme Yotta Data Services, CtrlS Datacenters et Tata Communications ont tendance à se concentrer sur les infrastructures d'IA souveraines, les services de datacenters et les solutions d'hébergement spécialisées. Ils s'appuient sur la réglementation, la connaissance du marché local et certains avantages solides des relations gouvernementales, ce qui leur donne un effet de levier. Ils travaillent également sur des installations et des services optimisés AI destinés aux entreprises qui ont besoin de la conformité de résidence de données, plus des niveaux de service personnalisés, et le soutien local qui est réactif.
Les entreprises indiennes de services technologiques, comme TCS, Infosys, Wipro et HCL Technologies, exercent principalement des activités de consultation en infrastructures d'IA, de services d'intégration et de gestion des opérations, plutôt que de fourniture directe d'infrastructures. Ils transforment fondamentalement leurs relations d'entreprise profondes et leur expertise de domaine en valeur lorsque l'infrastructure est déployée ou lorsqu'elle a besoin d'un réglage des performances et d'un travail d'optimisation continu.
Mars 2026: Le Yotta Data Services a construit le plus grand centre informatique d'IA privé en Inde avec 6 000 unités de traitement graphiques (NVIDIA H100), créant ainsi une capacité d'IA de 180 MW destinée aux entreprises et aux gouvernements exigeant l'informatique souveraine.
Février 2026: Le Ministère de l'électronique et des technologies de l'information a introduit l'infrastructure de calcul IndiaAI à Pune, donnant aux universitaires, aux start-up et aux organismes de recherche accès à 3 000 unités de traitement graphique (GPU) à un taux très réduit de 120 INR par heure.
Janvier 2026: Microsoft Azure a étendu ses régions indiennes de l'IA en ajoutant des capacités dédiées à Chennai et Hyderabad avec 8 500 instances optimisées de l'IA et a engagé un investissement supplémentaire de 7 200 couronnes INR dans la modernisation des infrastructures jusqu'en 2027.
Décembre 2025: CtrlS Les Datacenters ont terminé la construction de leur centre de données AI refroidi par liquide à Mumbai avec des technologies de gestion thermique avancées capables d'accueillir des densités de rack allant jusqu'à 100 kilowatts pour des services informatiques AI haute performance dans les entreprises de services financiers.
Novembre 2025: Infosys a inauguré sa plate-forme de services d'infrastructure d'IA sur l'infrastructure cloud domestique qui permet aux clients d'entreprise de personnaliser leurs modèles d'apprentissage automatique avec l'assurance de la souveraineté des données et la documentation complète de conformité réglementaire.
Liste des principaux acteurs du marché indien des infrastructures d'IA
Inde Marché des infrastructures d'IA
Par composante :
Par type de matériel :
Par logiciel :
Par modèle de déploiement :
Par technologie :
Par industrie d'utilisation finale :
Par région:
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15 May 2026
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