India wil een voorloper worden in kunstmatige intelligentie (AI), en dat werd deze week duidelijk gemaakt vanuit New Delhi. Tijdens de AI Impact Summit versterkte NVIDIA haar aanwezigheid in het land met een reeks overeenkomsten en samenwerkingen die een zeer concreet doel nastreven: grootschalige computationele capaciteit inzetten, soevereine modellen bevorderen en AI integreren in de echte industrie — van overheidsdiensten en administratie tot productie, bankwezen en telecommunicatie.
De achtergrondafbeelding toont de IndiaAI Mission, een door de overheid geïnitieerde campagne met een budget van ₹10.371,92 crore (ongeveer meer dan 1 miljard US dollar), ontworpen om een nationale basis van infrastructuur, talent en data op te bouwen die de adoptie van AI in het land versnelt.
Van “pilootproject” naar infrastructuur: de sprong die AI op landelijk niveau vereist
Jarenlang bleef het debat over AI steken in concepttesten, bedrijfschatbots en selectieve automatisering. In 2026 verschuift de discussie: de bottleneck is niet meer alleen het algoritme, maar vooral de infrastructuur — GPU’s, netwerken, energievoorziening, koeling, supply chain en 24/7 operaties — en de mogelijkheid alles veilig en gecontroleerd te integreren.
Hier sluiten aankondigingen aan over AI-fabrieken (“AI factories”), een term die steeds vaker wordt gebruikt om centra en platformen te beschrijven die ontworpen zijn om modellen industrieel te trainen en uit te voeren, met datastromen, MLOps, observabiliteit, governance en grootschalige inferentie-implementaties.
Belangrijke partnerschappen: L&T, Yotta en E2E Networks
Een opvallende ontwikkeling in India is de samenwerking met Larsen & Toubro (L&T), dat streeft naar het opbouwen van AI-infrastructuur in het land met grote energiedistributies — inclusief referenties naar faciliteiten van tientallen megawatt — wat aangeeft dat de focus verder gaat dan het lab en zich op operationele capaciteit richt die langdurig wordt ondersteund.
Daarnaast koppelt Yotta Data Services haar roadmap aan de beschikbaarheid van next-generation hardware: er zijn plannen om ongeveer 20.000 Blackwell-processors te implementeren binnen hun AI-gerichte cloudplatform, in een investeringskader dat zich uitstrekt tot meerdere miljarden dollars.
Een andere belangrijke speler is E2E Networks, die een strategie presenteert gericht op het bouwen van GPU-clusters om diensten aan bedrijven, ontwikkelaars en lokale projecten te leveren, met een discours dat aansluit bij het idee van “soevereiniteit” — infrastructuur en uitvoeringscapaciteit onder controle van en binnen de jurisdictie van India.
De “industriele” laag: soevereine AI, lokale modellen en sectorale adoptie
De nationale missie omvat niet alleen hardware. Het bredere beleid richt zich op het vergemakkelijken van toegang tot computationele kracht, het stimuleren van datasets en modellen “Made in India”, het versterken van het startup-ecosysteem en het activeren van sectorale adoptie. In de praktijk vertaalt zich dat in een race om interne capaciteiten te ontwikkelen: van taalmodellen en multimodale modellen tot complete stacks voor inferentie, Retrieval-Augmented Generation (RAG), agenten en bedrijfsautomatisering.
Volgens NVIDIA is het land afhankelijk van infrastructuur waarmee AI kan worden toegepast in hoog-impact economische sectoren — en ook in gevoelige industrieën — zonder enkel te vertrouwen op externe leveranciers. Tijdens het evenement werden samenwerkingen en plannen rondom “AI factories” en massale GPU-implementaties genoemd als onderdelen van die schaalvergroting.
Wat betekent dit voor bedrijven en ontwikkelaars?
Voor de markt liggen de implicaties recht voor de hand: meer capaciteit “in de regio” betekent minder frictie bij het trainen, finetunen en uitrollen van modellen, en voorspelbaarder toegang tot infrastructuur voor inferentie (vooral bij toepassingen die lage latentie eisen). Voor ontwikkelaars ligt de focus op twee punten:
- Gestandaardiseerde ecosystemen en tooling: wanneer infrastructuur zich consolidert rond ‘de facto’ stacks, wordt het gemakkelijker om workloads te porteren, automatiseringen uit te rollen en te monitoren.
- Meer aandacht voor inferentie en agenten: de groei van assistenten en agent-gestuurde workflows dwingt-optimalisaties in kosten per token, latency en orkestratie — niet alleen de grootte van het model. Dit vereist vaak het combineren van GPU’s met netwerken, opslag en een zeer rijpe operationele laag.
De echte beperkingen: energie, operaties en economische aspecten van computationeel vermogen
De keerzijde van de medaille is minder spectaculair maar niet minder relevant: grootschalige AI-uitrol op landelijk niveau gaat gepaard met het aanpakken van zeer praktische beperkingen. Datacenters met hoge dichtheid vereisen stabiele kracht, efficiënte koeling, beschikbare hardware, operationeel talent en een solide onderhoudsketen. In opkomende markten — zelfs met politieke ondersteuning — hangt succesvolle uitvoering af van bouwschema’s, vergunningen, elektrische connectiviteit en het vermogen om klanten aan te trekken die de investering kunnen terugverdienen.
India probeert dat dilemma voor te zijn door een ‘nationale onderlaag’ voor computationele kracht op te bouwen, maar het succes zal afhangen van of toegang tot GPU’s daadwerkelijk leidt tot meetbare productiviteitswinsten: meer export van diensten, grotere industriële automatisering, verbeterde concurrentiekracht en het ontstaan van startups die daadwerkelijk kunnen opschalen.
Wat duidelijk lijkt, is dat AI in 2026 niet langer slechts een softwaretrend is, maar vooral een infrastructuurvraag. Investeringsbeslissingen worden vergeleken met die in telecommunicatie, energie en digitale mobiliteit.