India quiere jugar en primera división de la Inteligencia Artificial, y esta semana lo dejó claro desde Nueva Delhi. En el marco de la AI Impact Summit, NVIDIA reforzó su presencia en el país con una batería de acuerdos y colaboraciones que apuntan a un objetivo muy concreto: desplegar capacidad de cómputo a gran escala, impulsar modelos soberanos y llevar la IA a la industria real —de la administración y los servicios públicos a la manufactura, la banca o las telecomunicaciones.

La foto de fondo es la IndiaAI Mission, una iniciativa gubernamental con una dotación de ₹10.371,92 crore (aproximadamente, más de US$1.000 millones) pensada para crear una base nacional de infraestructura, talento y datos que permita escalar la adopción de IA en el país.

Del “piloto” a la infraestructura: el salto que exige la IA a escala país

Durante años, el debate sobre IA se movió entre pruebas de concepto, chatbots corporativos y automatización selectiva. En 2026, la conversación cambia de plano: el cuello de botella ya no es solo el algoritmo, sino la infraestructura —GPU, redes, energía, refrigeración, cadena de suministro y operación 24/7— y la capacidad de integrarlo todo con garantías de seguridad y control.

Ahí encajan los anuncios alrededor de fábricas de IA (“AI factories”), un término cada vez más repetido para describir centros y plataformas diseñados para entrenar y ejecutar modelos de forma industrial, con pipelines de datos, MLOps, observabilidad, gobernanza y despliegues de inferencia a gran escala.

Las alianzas clave: L&T, Yotta y E2E Networks

Entre los movimientos más llamativos en India está la colaboración con Larsen & Toubro (L&T), que busca impulsar infraestructura de IA en el país con despliegues energéticos relevantes —incluyendo referencias a instalaciones de decenas de megavatios—, un indicador de que el enfoque va más allá del laboratorio y se centra en capacidad operativa sostenida.

En paralelo, Yotta Data Services vinculó su hoja de ruta a la disponibilidad de hardware de nueva generación: se ha hablado de planes para desplegar del orden de 20.000 procesadores de la familia Blackwell en su plataforma de nube orientada a IA, dentro de un marco inversor que apunta a miles de millones de dólares.

Otro actor relevante es E2E Networks, que ha presentado una estrategia centrada en construir clústeres de GPU para dar servicio a empresas, desarrolladores y proyectos locales, con un discurso alineado con la idea de “soberanía” (infraestructura y capacidad de ejecución bajo control y jurisdicción nacional).

La capa “industrial”: IA soberana, modelos locales y adopción en sectores críticos

La misión nacional no solo habla de hardware. El planteamiento es más amplio: facilitar acceso a cómputo, impulsar datasets y modelos “made in India”, fortalecer el ecosistema de startups y habilitar adopción sectorial. En la práctica, esto se traduce en una carrera por construir capacidades internas: desde modelos de lenguaje y modelos multimodales, hasta stacks completos para inferencia, RAG, agentes y automatización empresarial.

Desde NVIDIA, la narrativa se apoya en que el país necesita infraestructura para llevar la IA a casos de uso de alto impacto económico —y también a sectores sensibles— sin depender exclusivamente de proveedores externos. En las coberturas del evento se citan colaboraciones y planes en torno a “AI factories” y despliegues masivos de GPU como parte de ese salto de escala.

Lo que cambia para empresas y desarrolladores

Para el mercado, estos acuerdos tienen una lectura directa: más capacidad disponible “en región” significa menos fricción para entrenar, afinar y desplegar modelos, y un acceso más predecible a infraestructura para inferencia (especialmente en aplicaciones que exigen baja latencia). Para desarrolladores, la implicación es doble:

• Ecosistemas y tooling más estandarizados: cuando la infraestructura se consolida alrededor de stacks “de facto”, es más fácil portar workloads, automatizar despliegues y monitorizar.
• Más foco en inferencia y agentes: el crecimiento de asistentes y flujos agentic empuja a optimizar coste por token, latencia y orquestación, no solo el “tamaño del modelo”. Esto suele requerir combinar GPU con redes, almacenamiento y una capa de operación muy madura.

Los límites reales: energía, operación y economía del cómputo

La otra cara del anuncio es menos glamourosa: desplegar IA a escala país implica resolver restricciones muy terrenales. Centros de datos de alta densidad exigen potencia estable, refrigeración eficiente, disponibilidad de equipos, talento de operación y una cadena de mantenimiento sólida. En mercados emergentes —incluso cuando hay impulso político— la ejecución depende de calendarios de construcción, permisos, interconexión eléctrica y capacidad de atraer clientes que sostengan la amortización.

India está intentando adelantarse a ese dilema construyendo un “sustrato” nacional de cómputo, pero el éxito dependerá de si el acceso a GPU se traduce en productividad medible: más exportación de servicios, más automatización industrial, más competitividad y más startups capaces de escalar.

Lo que parece claro es que la IA ya no se discute como una simple tendencia de software. En 2026, es una apuesta de infraestructura, con decisiones de inversión comparables a las de telecomunicaciones, energía o transporte digital.