Индия как новый эпицентр ИИ: $1.1 млрд от правительства, рекордные инвестиции Blackstone и планы на 20 000 GPU

Саммит, который изменил всё

Вчера в Бангалоре закончился India AI Impact Summit. Обычно такие мероприятия - просто тусовка. Спикеры говорят общие фразы, участники обмениваются визитками. Но этот - другой.

На одной сцене собрались: Sam Altman (OpenAI), Sundar Pichai (Google), Dario Amodei (Anthropic), Jensen Huang (Nvidia), Arvind Krishna (IBM). Все CEO первого эшелона. В Индии. Одновременно.

Это не совпадение. Это стратегия.

Государственный удар: $1.1 млрд на стол

Премьер-министр Индии анонсировал India AI Fund - $1.1 миллиарда долларов. Не на исследования. Не на гранты. На инфраструктуру.

"Мы строим железо, а не софт", - заявил он. И пояснил: к 2027 году в стране будет развернуто 20 000 GPU. В основном H100 и Blackwell B200. Для сравнения: у OpenAI сейчас около 50 000 GPU по всему миру.

Индия берет курс на то, чтобы стать "хостинг-провайдером" для мирового ИИ. Пока Калифорния думает о следующей архитектуре трансформера, Дели строит дата-центры.

Контекст: это часть более крупного плана на $200 млрд, о котором мы писали в статье про бетон против кода. Только теперь цифры становятся конкретными.

Blackstone ставит $600 млн на Neysa

Пока все обсуждали государственные деньги, Blackstone тихо закрыл сделку на $600 миллионов. В Neysa AI. Стартап, которому год. Основатели - бывшие инженеры из Google и AWS.

Neysa строит то, что они называют "AI-облако второго поколения". Не просто виртуальные машины с GPU. Специализированную инфраструктуру для обучения и инференса больших моделей.

"AWS и Google Cloud создавались для веб-приложений, - говорит CEO Neysa. - Их архитектура не оптимальна для GPT-6 или Gemini Ultra 3.0. Мы строим с нуля для нейросетей"

Что это значит на практике? Собственные драйверы, оптимизированная сеть между GPU, предустановленные фреймворки типа PyTorch 3.0 и JAX 0.6.0. Плюс - интеграция с индийскими регуляторными требованиями (данные не покидают страну).

Зачем Altman прилетел в Бангалор?

Sam Altman не просто выступил с речью. Он провел закрытую встречу с 30 индийскими стартапами. Обсуждали не философию ИИ, а конкретику: как развернуть Llama 4 405B на индийской инфраструктуре.

OpenAI уже строит собственный дата-центр в Индии (о чем мы писали здесь). Но теперь, кажется, они хотят большего.

"Мы рассматриваем Индию не как рынок, а как партнера", - сказал Altman. И добавил: "Стоимость обучения модели здесь может быть в 3 раза ниже, чем в США"

Цифры подтверждают: электроэнергия в Индии стоит $0.03 за кВт·ч против $0.15 в Калифорнии. Инженер - $25 000 в год против $200 000. Земля под дата-центр - в 10 раз дешевле.

Индийские пользователи ChatGPT: 180 миллионов

Вот цифра, которую мало кто ожидал: в Индии 180 миллионов активных пользователей ChatGPT. Это больше, чем в США. В 3 раза больше, чем в Китае.

При этом 70% из них используют мобильную версию. На хинди, тамильском, телугу. Не на английском.

Это меняет всё. Когда у тебя 180 миллионов пользователей, ты не просто "развивающийся рынок". Ты становишься центром принятия решений.

OpenAI анонсировала на саммите: они запускают специализированные модели для 12 индийских языков. Не просто перевод с английского. Модели, обученные с нуля на хинди, бенгали, маратхи.

Nvidia: благотворитель или стратег?

Jensen Huang выступил с анонсом: Nvidia инвестирует еще $500 миллионов в индийские стартапы через NVentures. "Мы хотим, чтобы следующее поколение ИИ рождалось здесь", - заявил он.

Звучит благородно. Но есть нюанс.

Как мы уже разбирали в статье про Nvidia в Индии, компания создает искусственный спрос на свои чипы. Дает стартапам кредиты на облачные GPU, те разрабатывают продукты на CUDA, становятся зависимыми. Потом Nvidia либо покупает их, либо задавливает.

В Индии эта стратегия работает особенно хорошо. Потому что альтернатив почти нет. AMD только начинает проникать на рынок. Собственные индийские чипы (от Reliance и других) появятся не раньше 2028 года.

Что будет с индийскими стартапами?

С одной стороны - море денег. Государственных, венчурных, корпоративных. С другой - давление гигантов.

В 2025 году индийские AI-стартапы привлекли $643 миллиона (подробности в нашем обзоре фандинга). В 2026-м цифра будет в 3 раза больше.

Но проблема не в деньгах. Проблема в талантах.

Google открывает в Бангалоре исследовательский центр на 500 человек. Microsoft - на 300. Amazon - на 400. Они платят в 2-3 раза больше, чем местные стартапы. И забирают лучших выпускников IIT и IIIT.

• Зарплата AI-инженера в Google India: $80 000 в год
• В индийском стартапе: $25 000-35 000
• Разница: 3 раза

Результат: стартапы либо продаются гигантам, либо мигрируют в более дешевые города (Пуна, Хайдарабад, Ченнаи). Либо закрываются.

Регуляторный ход: данные должны оставаться в Индии

Самое важное объявление саммита прошло почти незамеченным. Министерство электроники и IT представило черновик нового закона: все данные, использованные для обучения коммерческих AI-моделей в Индии, должны храниться на территории страны.

Это не про "конфиденциальность". Это про экономику.

Если OpenAI хочет обучать модель на данных индийских пользователей, ей нужно арендовать мощности в Индии. Платить за электричество здесь. Нанять юристов здесь. Платить налоги здесь.

То же самое с Google, Microsoft, Meta. Все, кто работает с индийским рынком (а это 1.4 миллиарда человек), должны будут инвестировать в локальную инфраструктуру.

Звучит как протекционизм? Возможно. Но работает.

Конец эпохи дешевого ИИ

Вот что на самом деле происходит: Индия меняет экономику ИИ-индустрии.

До 2026 года крупные компании обучали модели в США или Европе, а потом "экспортировали" их в другие страны. Дешево и просто.

Теперь это не сработает. Если хочешь работать в Индии, строй инфраструктуру в Индии. Обучай модели на индийских данных. Нанимай индийских инженеров.

Стоимость входа резко вырастает. Но и потенциальная отдача тоже: рынок в $500 миллиардов к 2030 году.

Что делать стартапам из других стран? Вариантов немного. Либо партнерство с индийскими компаниями (как это делает OpenAI с Reliance). Либо уход с рынка. Либо нарушение законов (что чревато блокировкой).

Наш прогноз: к 2028 году 40% мировых AI-вычислений будут происходить в Индии. Не потому, что там лучшие алгоритмы. Потому что там самая дешевая инфраструктура и самый большой рынок.

И последнее: если вы думаете, что это касается только Индии, ошибаетесь. Бразилия уже изучает их опыт. Индонезия готовит аналогичные законы. Нигерия объявила о планах по строительству AI-дата-центров.

Мир делится на зоны влияния в ИИ. И Индия только что заявила права на свою.