En un movimiento estratégico que subraya sus ambiciones tecnológicas, India ha manifestado claramente su intención de ser un jugador de primer nivel en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA). La semana pasada, durante la celebración de la AI Impact Summit en Nueva Delhi, NVIDIA intensificó su presencia en el país mediante una serie de acuerdos y colaboraciones. Estos esfuerzos están dirigidos a desplegar una capacidad de cómputo a gran escala y a fomentar modelos soberanos de IA que se integren en sectores clave como la administración pública, la manufactura, la banca y las telecomunicaciones.
En el centro de esta iniciativa gubernamental se encuentra la IndiaAI Mission, respaldada por una inversión de ₹10.371,92 crore, equivalente a más de US$1.000 millones. Esta misión está diseñada para fortalecer la infraestructura nacional, desarrollar talento local y compilar datos que permitan la adopción masiva y efectiva de la IA en todo el país.
La discusión sobre la IA ya no se limita a conceptos piloto o chatbots corporativos. Para 2026, el desafío se ha trasladado desde los algoritmos hacia la infraestructura. La implementación de la IA a nivel nacional requiere de componentes esenciales como GPU, redes, energía, refrigeración, y sistemas de operación continuos y seguros. En respuesta, emergen las denominadas «fábricas de IA»: centros especializados y plataformas diseñadas para entrenar y ejecutar modelos de forma industrial.
Entre las alianzas más destacadas se encuentra la colaboración con Larsen & Toubro (L&T), que busca desarrollar una infraestructura robusta de IA con un enfoque en la sostenibilidad operativa. Por su parte, Yotta Data Services ha revelado planes para desplegar aproximadamente 20.000 procesadores de la familia Blackwell en su plataforma de nube orientada a IA, con inversiones millonarias. E2E Networks también se suma a esta ola con una estrategia que destaca la construcción de clústeres de GPU, alineándose con la idea de soberanía tecnológica bajo control local.
El plan nacional no se limita únicamente al hardware; busca permitir el acceso al cómputo, impulsar el desarrollo de modelos locales y fortalecer el ecosistema de startups a través de la adopción sectorial. Se trata de una carrera por establecer capacidades internas que incluyan desde modelos de lenguaje hasta automatización empresarial.
Para el mercado, la consecuencia de estos acuerdos es clara: más capacidad disponible en la región significa menos obstáculos para entrenar y desplegar modelos. Esto proporciona un acceso más eficiente a la infraestructura necesaria para aplicaciones que demandan baja latencia. Para los desarrolladores, esto implica ecosistemas y herramientas más estandarizadas que facilitan el despliegue y monitoreo, así como un enfoque renovado en la inferencia y agentes inteligentes.
Sin embargo, la implementación de IA a gran escala en un país como India enfrenta desafíos prácticos como la necesidad de una potencia estable, eficiencia en refrigeración, disponibilidad de equipos y talento calificado. Superar estas restricciones será crucial para lograr que las inversiones en hardware y software se traduzcan en productividad, exportaciones de servicios y automatización industrial escalable.
India está decidida a colocar la IA en el centro de su infraestructura futura, en un paralelismo con otras inversiones esenciales como las telecomunicaciones y la energía. El país busca no solo adoptar la IA, sino también asegurarse de que esta decisión estratégica impulse su competitividad global y dinamice su ecosistema tecnológico.
