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5、
印度信息技术巨头塔塔咨询服务公司已从私募股权公司德太投资（TPG）获得 10 亿美元资金。该资金将用于一项为期多年、总规模 20 亿美元的项目 —— 在印度建设吉瓦级（千兆瓦级）数据中心网络。
这个名为 “HyperVault” 的项目启动之际，人工智能算力需求的增长速度已超过企业建设配套高耗能基础设施的速度。
印度人工智能算力的供需缺口尤为显著：该国产生的全球数据量占比近 20%，但数据中心容量仅占全球的约 3%。大型科技公司与云服务提供商已投入数十亿美元，一方面扩大本土数据中心容量，另一方面借助印度人工智能产品普及率不断提升的趋势抢占市场。
两家公司表示，通过 HyperVault 项目，TCS 与 TPG 计划开发采用液冷技术的高密度数据中心，这类数据中心的电力与网络容量足以支撑各大云区域的先进人工智能工作负载。
液冷技术与高密度机架设计的应用正日益普遍，原因在于：支撑人工智能推理与训练的图形处理器（GPU）相比传统中央处理器（CPU）服务器，耗电量与发热量均显著更高。但此类设计也引发了对印度等国资源使用的担忧 —— 水资源短缺在印度本就是亟待解决的问题。
印度的数据中心容量主要集中在孟买、班加罗尔、金奈等城市枢纽，而这些地区现有的水资源压力可能会给数据中心运营带来阻碍。标普全球（S&P Global）援引正常运行时间协会（Uptime Institute）的估算指出，一座 1 兆瓦（MW）负载的数据中心每年用于冷却的水量可能高达 2550 万升，这无疑会给本就紧张的基础设施带来更大压力。
人工智能数据中心的快速建设还将进一步加剧印度在电力与土地使用方面的压力 —— 这两大问题也是行业分析师指出的印度数据中心发展瓶颈。高密度人工智能集群需要稳定的电力供应与大面积工业用地，但在印度主要城市区域，这两项资源的获取难度正不断加大。
尽管面临上述挑战，全球科技公司仍将印度视为人工智能基础设施建设的前沿市场。标普全球数据显示，过去两年间，本土及全球科技企业已宣布投入超 320 亿美元，用于扩大印度的数据中心基础设施规模。
今年 1 月，微软宣布将在两年内投入 30 亿美元，用于印度云服务与人工智能基础设施建设；10 月，谷歌表示将在五年内斥资 150 亿美元，在印度南部的安得拉邦（Andhra Pradesh）建设一个吉瓦级人工智能数据中心枢纽。早在 2023 年，亚马逊就已承诺截至 2030 年投入 127 亿美元，在印度建设亚马逊云科技（AWS）的云基础设施。
TCS 表示，随着 HyperVault 平台的扩展，公司将与超大规模云服务商及人工智能企业合作，开展人工智能基础设施的设计、部署与运营工作。在项目初始阶段，TCS 计划建设约 1.2 吉瓦的容量。
标普全球估算，未来五年内，印度新增数据中心容量中，超 95% 将来自租赁设施，剩余部分则由超大规模云服务商建设专属人工智能基础设施贡献。信实工业（Reliance Industries）、CtrlS 等本土企业也在扩大数据中心容量，以满足日益增长的需求。
TCS 与 TPG 预测，到 2030 年，印度数据中心总容量可能从目前的约 1.5 吉瓦增至 10 吉瓦以上。
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