India apre il bando per 10.000 unità di calcolo AI con cluster da 512

Cosa cambia il bando

I fornitori possono offrire capacità in cluster da 4.000, 1.000 o 512 unità, ciascuno ospitato in un unico data centre in India, come riportato da Lapaas Voice. L'elenco dell'hardware ammesso comprende GPU, tensor processing unit e altri acceleratori AI, non solo GPU. Il pilastro del calcolo è gestito da C-DAC sotto il MeitY.

La soglia più bassa serve ad allargare la partecipazione tra i fornitori di infrastrutture. Non elimina però gli altri requisiti finanziari, tecnici e operativi di ammissibilità, quindi le aziende più piccole possono ancora incontrare barriere significative all'ingresso. Secondo i dettagli del bando, i partecipanti devono dimostrare un fatturato medio annuo di almeno 120 crore di rupie negli esercizi FY2023-24, FY2024-25 e FY2025-26 e un patrimonio netto positivo al 31 marzo 2026.

Il MeitY ha modificato i termini per assicurare l'adesione a un utilizzo delle GPU di almeno cinque anni, ha detto un secondo funzionario a ET Datacenters. I partecipanti dell'ultimo ciclo possono anche vendere capacità a livello globale, una concessione che secondo il funzionario è stata accettata per mantenerli redditizi finché la domanda indiana non cresce.

Il potenziale di cui l'India dispone già

Più di 38.000 GPU sono già disponibili tramite la struttura condivisa a 65 rupie all'ora, contro un primo obiettivo originario di 10.000. La IndiaAI Mission è stata approvata a marzo 2024 con una dotazione di 10.371,92 crore di rupie su cinque anni. In un aggiornamento parlamentare di agosto 2026, il MeitY ha dichiarato che 15 fornitori di servizi di calcolo sono stati accreditati in quattro cicli e ha segnalato 237 progetti approvati per il sostegno sovvenzionato, con 93,18 lakh di ore GPU autorizzate. ET Datacenters indica in 14 il numero di aziende che hanno presentato offerta per integrare GPU.

Il governo sostiene che il modello condiviso eviti capacità duplicata. Serve anche a migliorare l'utilizzo di hardware costoso.

Perché il collo di bottiglia è l'accesso, non il prezzo

Il vincolo è l'accesso, non il prezzo, secondo ET Datacenters. Rahul Agarwalla, managing partner di SenseAI Ventures, ha detto che le startup in fase iniziale ricevono spesso crediti cloud, quindi la convenienza economica pesa meno nel loro primo anno. Sheetal Lalwani, cofondatrice e chief operating officer di Juspay, ha detto che gli impegni di assegnazione delle GPU richiedono da tre a sei mesi, anche se la società di pagamenti di Bengaluru può anticipare gli investimenti. Le consegne delle schede GPU possono richiedere da tre a quattro mesi, e growX ventures ha osservato che un ritardo del genere può costare a un team di ingegneri un trimestre intero.

La memoria è un secondo vincolo, ha riportato ET Datacenters. Solo SK hynix, Samsung e Micron producono high-bandwidth memory su larga scala.

Micron ha impegnato l'intera fornitura HBM del 2026 entro dicembre 2025, e SK hynix aveva assicurato la domanda per tutti i suoi chip di memoria del 2026 entro ottobre 2025, ha riportato ET Datacenters. Alcuni acquirenti hanno bisogno di più di un pool condiviso. L'azienda di robotica CynLr e quella di tecnologia per la difesa Armory richiedono calcolo dedicato o locale per ragioni di sicurezza o operative in tempo reale.

Lalwani ha avvertito che i grandi operatori indiani potrebbero monopolizzare la capacità dei data centre e l'energia, un rischio che resta anche se l'approvvigionamento di chip migliora.

Il divario hardware dietro la sovvenzione

Il pool funziona su silicio importato, dato che l'India non produce ancora questi chip AI su larga scala. Il segretario del MeitY S.Krishnan ha detto a ETGovernment in un'intervista del 4 novembre che l'India punta a un chip GPU indigeno in circa 24 mesi nell'ambito della India Semiconductor Mission 2.0. Non ha indicato alcun produttore, fornitore di chip o costruttore per il progetto. Krishnan ha descritto cinque livelli necessari a sostenere lo sviluppo dell'AI: energia, chip acceleratori, infrastruttura di calcolo e server, modelli e applicazioni di AI.

Cosa succede ora

Un conteggio di chip è un dato di partenza, non un risultato, ha osservato Wion. Le domande che seguono sono se le 10.000 unità vengono acquistate e messe in funzione, e quanta parte della capacità sia davvero usata dalle startup a cui è destinata.