印度计划24个月内自研GPU芯片，电子与信息技术部秘书详解AI五层布局

2026年11月4日，印度电子与信息技术部（MeitY）秘书S. Krishnan在接受ETGovernment专访时披露，印度将在"印度半导体使命2.0"（India Semiconductor Mission 2.0，下称ISM2.0）框架下研制本土GPU芯片。"我们应该拥有自己的GPU芯片。这不会一夜之间实现，这个项目大约需要24个月，我们将朝着这一目标努力。"Krishnan说。

（ETGovernment专访标题）

同时，Krishnan提出AI技术栈五层论：能源与电力基础设施、加速芯片、计算基础设施与服务器、AI模型、应用。他认为印度在能源层"相对占优"，这正是多家国际公司有意在印度建设数据中心与AI算力设施的原因之一。在模型层，IndiaAI Mission已支持20多个本土模型，官方希望其中至少2个能发展为前沿水平模型。

支撑这一野心的资金，是印度联邦内阁于2026年7月15日批准的ISM2.0：总预算1.275万亿卢比（约合150亿美元），围绕芯片设计、设备与材料、晶圆厂、封装测试（ATMP/OSAT）、研发、人才六大支柱展开，2026年8月已就全部六大支柱发布实施通知。补贴结构亦有明确梯度：晶圆厂最高补贴40%，先进封装35%，传统封装25%，设备与材料最高30%。Krishnan还表示2.0版本对芯片设计将从单纯拨款转向投资型支持。

两年期限可行吗？

印度已有105家初创企业和中小企业获得行业级EDA工具支持，设计挂钩激励计划（DLI）资助的24个设计项目中有15家后续获得风险投资或其他私人投资，产品方向覆盖微控制器、无人机飞控芯片、智能电表芯片和CCTV摄像头芯片。服务器端，C-DAC研制了Rudra系列国产服务器（含面向AI负载的Rudra 3），VVDN、Kaynes、Avalon等公司具备服务器整机制造能力。

不过，一个24个月倒计时的国家级芯片项目没有公开任何设计团队、代工伙伴或技术路线，这在主要经济体的同类项目中极为罕见。

先进制程的落差最为关键。印度首座商用晶圆厂Dholera由塔塔电子与台湾力晶半导体PSMC合作，投资约9100亿卢比（约合110亿美元），规划月产能5万片300mm晶圆，覆盖28nm至110nm成熟节点；2024年2月获内阁批准，2026年5月与ASML签署光刻设备谅解备忘录时土建进度约50%，投产目标定在2028年。

（印度Dholera晶圆厂简介）

作为参照，政治优先级最高的CPU路线上，电子与信息技术部长Ashwini Vaishnaw于2025年10月在IIT马德拉斯宣布SHAKTI 7nm处理器"到2028年就绪"——7nm已是印度官方公开CPU路线图的天花板，而当代有竞争力的AI加速芯片对制程、HBM存储与先进封装的要求远高于此。

印度本土芯片目前的水位也能说明问题。IIT马德拉斯与ISRO于2025年点亮的IRIS航天级芯片采用SHAKTI RISC-V架构，由昌迪加尔SCL在180nm制程下流片，是印度第三颗本土处理器芯片。C-DAC的VEGA ET301则为32位、主频最高100MHz、片上SRAM仅26KB，面向传感器、可穿戴与物联网场景。

更直接的证据是近端算力仍靠外购。IndiaAI Mission算力支柱正通过公私合作建设1.8万块以上GPU的国家级算力池，入选硬件包括英伟达H100、H200、A100，AMD MI300X，英特尔Gaudi 2与AWS Trainium。

综合来看，24个月内拿出一块印度设计的GPU芯片并非不可能：28nm级成熟制程的GPGPU或推理加速芯片在设计上有先例可循，DLI计划养着的设计公司也具备接单的板凳深度。但若目标隐含对标主流AI训练与推理GPU，两年窗口明显不足，且缺乏先进制程产能与HBM供应链的支撑。

印度半导体整体格局

ISM2.0的底气来自一期工程的实物进度。ISM1.0总盘子7600亿卢比，累计批准12个制造项目、投资承诺超过1.64万亿卢比，Micron、Kaynes、CG Semi三家的封装厂已进入商业化生产，另有一座工厂预计2026年内投产。产业合作层面，塔塔与英特尔于2025年12月8日签署战略合作备忘录，探讨在印度为本地市场制造和封装英特尔产品、共建先进封装能力；ASML与塔塔电子于2026年5月签署光刻设备与人才合作谅解备忘录。

需求侧的数字同样可观。印度电子与半导体协会（IESA）与Counterpoint Research的联合报告预计，印度半导体市场将从2023年的450亿美元以约13%的年复合增长率扩张，2030年突破1000亿美元，其中手机、IT与电信板块贡献超过75%的收入。Krishnan在专访中给出的口径是"目前约500亿美元、2030年接近1000亿美元"，与报告方向一致但基数略有出入。人才端，官方称已有315所大学使用行业标准EDA工具开展芯片设计教学，累计约6.8万名学生接受培训。

（印度半导体市场2023-2030数据）

Krishnan援引NITI Aayog论文称，印度IT与IT服务业现有约600万就业，约200万个岗位或因技术变革消失，但同时可能新增约400万个岗位，就业净增。他把AI比作Y2K时刻："AI可能创造类似的机会，尽管工作性质会不同。企业说要采纳AI很容易，真正的过程复杂得多——解决方案必须围绕每个组织的具体需求设计，必须保护敏感数据、与既有系统集成、有效部署，而这正是印度IT业能大规模承接的工作。"

至于SHAKTI与VEGA的商业化，Krishnan给出的路径不是全面国产化，而是"可信芯片"切入：CCTV、工业传感器、物联网设备、无人机飞控、智能电表等涉及敏感信息的场景，应优先采用可信且经验证的芯片来源，本土公司在满足质量与性能标准的前提下可被鼓励供货，同时不对更广泛的消费电子产品市场设限。这条"安全敏感场景定向扶持"的路线，与ISM2.0的战略芯片委员会机制互为表里：芯片主权的目标先落在看得见、买得起的成熟市场，而非一步登天。