L'Inde ouvre un appel d'offres de 10 000 unités de calcul IA, par grappes de 512

Ce que change l'appel d'offres

Les fournisseurs peuvent proposer des capacités par grappes de 4 000, 1 000 ou 512 unités, chaque grappe étant hébergée dans un seul centre de données en Inde, rapporte Lapaas Voice. La liste du matériel éligible couvre les GPU, les unités de traitement tensoriel et d'autres accélérateurs d'IA, et pas seulement les GPU. Le volet calcul est géré par le C-DAC, sous l'autorité du MeitY.

Ce seuil plus bas doit élargir la participation des fournisseurs d'infrastructure. Il ne supprime pas les autres conditions financières, techniques et opérationnelles, si bien que les petites entreprises peuvent encore se heurter à des obstacles importants. Les candidats doivent justifier d'un chiffre d'affaires annuel moyen d'au moins 120 crore de roupies sur les exercices 2023-24, 2024-25 et 2025-26, ainsi que de capitaux propres positifs au 31 mars 2026, selon le détail de l'appel d'offres.

Le MeitY a ajusté les conditions pour garantir l'utilisation des GPU pendant au moins cinq ans, a déclaré un second responsable à ET Datacenters. Les candidats de cette dernière vague peuvent aussi vendre leurs capacités à l'étranger, une concession acceptée selon lui pour qu'ils restent rentables jusqu'à ce que la demande indienne décolle.

Le parc dont dispose déjà l'Inde

Plus de 38 000 GPU sont déjà accessibles via l'infrastructure partagée, à 65 roupies de l'heure, pour un objectif initial de 10 000. La mission IndiaAI a été approuvée en mars 2024 avec une enveloppe de 10 371,92 crore de roupies sur cinq ans. Dans une mise à jour parlementaire d'août 2026, le MeitY a indiqué que 15 fournisseurs de services de calcul avaient été retenus au terme de quatre tours, et fait état de 237 projets approuvés pour un soutien subventionné, avec 93,18 lakh d'heures GPU accordées. ET Datacenters compte 14 entreprises ayant soumissionné pour intégrer des GPU.

Le gouvernement affirme que le modèle partagé évite les capacités redondantes. Il doit aussi améliorer l'utilisation d'un matériel coûteux.

Pourquoi l'accès, et non le prix, est le goulot d'étranglement

La contrainte porte sur l'accès, pas sur le prix, selon ET Datacenters. Rahul Agarwalla, associé gérant de SenseAI Ventures, explique que les jeunes pousses reçoivent souvent des crédits cloud, ce qui rend le coût moins problématique la première année. Sheetal Lalwani, cofondateur et directeur des opérations de Juspay, indique que les engagements d'allocation de GPU prennent trois à six mois, même si cette société de paiements de Bengaluru peut avancer les investissements. La livraison des cartes GPU peut prendre trois à quatre mois, et growX ventures note qu'un tel délai coûte à une équipe d'ingénieurs un trimestre entier.

La mémoire est une seconde contrainte, rapporte ET Datacenters. Seuls SK hynix, Samsung et Micron produisent de la mémoire à large bande passante à grande échelle.

Micron avait engagé toute son offre de HBM pour 2026 dès décembre 2025, et SK hynix avait sécurisé la demande pour l'ensemble de ses puces mémoire de 2026 dès octobre 2025, selon ET Datacenters. Certains acheteurs ont besoin de plus qu'un parc partagé. La société de robotique CynLr et l'entreprise de technologies de défense Armory ont besoin de calcul dédié ou local pour des raisons de sécurité ou d'exploitation en temps réel.

Lalwani avertit que les grands acteurs indiens pourraient monopoliser les capacités des centres de données et l'électricité, un risque qui subsiste même si l'approvisionnement en puces s'améliore.

Le retard matériel derrière la subvention

Le parc fonctionne sur du silicium importé, l'Inde ne fabriquant pas encore ces puces d'IA à grande échelle. Le secrétaire du MeitY, S. Krishnan, a déclaré à ETGovernment dans un entretien du 4 novembre que l'Inde visait une puce GPU nationale d'ici environ 24 mois dans le cadre de l'India Semiconductor Mission 2.0. Il n'a cité aucun fabricant, fournisseur de puces ni constructeur pour ce projet. S. Krishnan décrit cinq couches nécessaires au développement de l'IA : l'énergie, les puces accélératrices, l'infrastructure de calcul et les serveurs, les modèles d'IA et les applications.

La suite

Un décompte de puces est une donnée d'entrée, pas un résultat, note Wion. Reste à savoir si les 10 000 unités seront achetées et déployées, et quelle part de la capacité sera réellement utilisée par les jeunes pousses auxquelles elle est destinée.