Цифры, от которых кружится голова
Двести миллиардов долларов. За три года. На бетон, сталь и электричество. Не на алгоритмы, не на модели, не на таланты. На инфраструктуру.
Правительство Индии опубликовало на прошлой неделе документ, который либо станет манифестом новой технологической эры, либо самым дорогим списком желаний в истории. К 2028 году страна хочет стать глобальным хабом для AI-вычислений, привлечь треть мировых AI-нагрузок и построить инфраструктуру, способную потягаться с калифорнийскими кластерами.
Контекст: пока мир спорит о следующей архитектуре трансформера, Индия решила проблему проще — построить столько дата-центров, что всем хватит. Это как строить дороги в надежде, что кто-нибудь изобретет автомобиль.
Из чего складывается $200 млрд?
Не из воздуха. План разбит на четыре столпа, каждый из которых выглядит амбициознее предыдущего.
| Направление | Инвестиции | Цель к 2028 |
|---|---|---|
| Гиперскейл дата-центры | $110 млрд | 5 ГВт мощности, 15 млн кв.футов |
| Сеть когнитивных центров (AI-ready) | $45 млрд | 100+ центров в 30 городах |
| Производство/сборка AI-чипов | $30 млрд | Локальная сборка 40% потребляемых ускорителей |
| Зеленая энергия для ЦОД | $15 млрд | 70% энергии из возобновляемых источников |
Пять гигаватт мощности. Для сравнения: весь Сингапур потребляет около 8 ГВт. Индия собирается построить энергосистему размером с крупную страну, только чтобы кормить серверы.
Логика простая: если строить, они придут
«Мы не можем соревноваться с OpenAI в создании GPT-7 или с Google в разработке Gemini Ultra 2.0, — сказал в интервью министр электроники и IT. — Но мы можем построить самую дешевую, самую масштабируемую и самую зеленую инфраструктуру для их запуска».
Индия делает ставку на то, что в эпоху, когда обучение одной модели стоит $500 миллионов, а инференс — ежедневные миллионы, экономика начнет мигрировать туда, где киловатт-час стоит $0.03, а не $0.15. Где земля дешевая, рабочая сила доступна, а правительство готово закатать рукава и помочь с разрешениями.
Уже есть признаки, что стратегия работает. Google вбухивает $4 млрд в дата-центры в Мумбаи и Бангалоре, причем не для локального рынка, а для глобальных вычислений. Microsoft строит три новых региона Azure. Amazon планирует добавить еще два availability zone.
Но бетон — это только половина уравнения
Вторая половина — чипы. И здесь Индия играет в сложную игру.
Собственного производства передовых ускорителей (типа H200 или B200) нет и не предвидится. Но есть план по сборке. Правительство ведет переговоры с NVIDIA, AMD и китайскими производителями (несмотря на санкции) о создании сборочных линий. Идея: привозить готовые чипы из Тайваня или Кореи, упаковывать их в системы охлаждения и интегрировать в серверы прямо в Индии.
Нюанс: сборка чипов дает 5-10% добавленной стоимости. Основные деньги остаются у TSMC и NVIDIA. Но для Индии это не главное — важно создать экосистему, рабочие места и понимание технологии.
Параллельно работает госфонд для AI-стартапов с $1.1 млрд, который фокусируется на deep tech — в том числе на альтернативных архитектурах чипов. Местные компании вроде Mindgrove и InCore Semiconductors пытаются создать специализированные AI-процессоры для инференса, но до массового производства далеко.
Энергия: самая большая головная боль
Пять гигаватт — это примерно пять атомных реакторов. Или 10 миллионов солнечных панелей. Или ветряки, занимающие площадь небольшого штата.
Индия обещает, что 70% энергии для новых дата-центров будет зеленой. Но на сегодня только 22% энергосистемы страны — возобновляемые источники. Остальное — уголь. Много угля.
«Либо они построят столько солнечных и ветряных электростанций, что это изменит всю энергетику страны, — говорит аналитик из Wood Mackenzie. — Либо „зеленая“ часть останется на бумаге, и AI-бум будет работать на угле. Что, честно говоря, иронично: технологии будущего, питаемые топливом прошлого».
Геополитический пазл
Индия маневрирует между США и Китаем, пытаясь получить выгоду от обеих сторон.
С одной стороны — тесное сотрудничество с американскими компаниями. Саммит ИИ в Дели 2026 соберет Олтмана, Пичаи и Амодеи не просто так. Им нужен доступ к дешевой инфраструктуре и огромному рынку.
С другой стороны — негласные договоренности с Китаем о поставках оборудования. Huawei и Inspur уже строят дата-центры в Индии, хотя официально их участие в критической инфраструктуре ограничено.
«Индия становится Швейцарией AI-холодной войны, — пишет Financial Times. — Нейтральная территория, где и американские, и китайские технологии могут сосуществовать. Пока не начнется настоящая война».
А что со стартапами?
Здесь картина не такая радужная. Индийские AI-стартапы получили $643 млн в 2025 году — в 50 раз меньше, чем американские. Таланты уезжают. Капитал осторожничает.
Правительство надеется, что инфраструктура изменит уравнение. Если в Бангалоре будет столько же GPU, сколько в Сан-Франциско, но арендовать их будет в три раза дешевле — возможно, стартапы останутся. Возможно, даже вернутся те, кто уехал.
Но есть риск создать «инфраструктурную колонию»: построить дата-центры, которые будут сдаваться в аренду Google и Microsoft, а собственные компании так и не появятся. Как суверенные ИИ-проекты в других странах, которые тратят миллиарды, но не создают конкурентоспособных продуктов.
Реализм против оптимизма
Можно ли привлечь $200 млрд за три года? Технически — да. У Индии есть опыт масштабных инфраструктурных проектов. Солнечная энергетика выросла с 3 ГВт до 75 ГВт за десять лет. Дороги строят быстрее, чем в любой другой крупной экономике.
Но есть «но»:
- Бюрократия. Каждый дата-центр требует 50+ разрешений от разных ведомств.
- Дефицит воды для охлаждения. В некоторых регионах уже сейчас не хватает воды для населения.
- Политическая воля. Выборы 2027 года могут все изменить.
- Глобальная конкуренция. Триллионные инвестиции в ИИ-инфраструктуру идут по всему миру. Саудовская Аравия, ОАЭ, Сингапур — все хотят стать AI-хабами.
Самое интересное: Индия не пытается создать следующую OpenAI. Она хочет стать следующей TSMC — компанией, которая не изобретает чипы, но без которой они не работают. В эпоху, когда вычисления становятся товаром, такая стратегия может оказаться гениальной.
Или наивной. Посмотрим.
Мой прогноз: к 2028 году Индия построит инфраструктуру на $80-100 млрд, станет важным, но не доминирующим игроком в глобальных AI-вычислениях и создаст десятки тысяч рабочих мест для инженеров инфраструктуры. Но настоящие прорывные модели по-прежнему будут рождаться в Калифорнии. Просто обучаться они будут на индийских серверах.
И последнее: следите за битвой за Индию между Anthropic и OpenAI. Кто выиграет войну моделей, тот получит доступ к самой дешевой инфраструктуре в мире. А это меняет все экономические уравнения.
