Depuis deux ans, l’histoire de Nvidia (NVDA) est simple : une poignée de grands fournisseurs de cloud américains se font concurrence pour acheter le plus de puces possible. Cette histoire n’est pas terminée. Mais ce n’est plus toute l’histoire.
Les dernières initiatives de Nvidia en Inde indiquent à quoi ressemblera réellement la prochaine phase de la demande en IA. Et c’est un problème plus vaste, plus compliqué et plus politique que ce que Wall Street pourrait faire.
En rejoignant le programme national indien en matière d’IA, Nvidia parie sur un monde dans lequel les gouvernements et des industries entières construisent leur propre infrastructure d’IA à partir de zéro, plutôt que de simplement louer des capacités à Amazon, Google ou Microsoft.
La mission indienne d’IA d’un milliard de dollars a Nvidia au centre
Le gouvernement indien a engagé plus d’un milliard de dollars dans sa mission IndiaAI, une vaste initiative couvrant l’infrastructure informatique, les modèles d’IA souverains, le financement de la recherche et le soutien aux startups.
L’objectif principal : faire en sorte que la majorité des charges de travail d’IA de l’Inde s’exécutent sur des modèles nationaux et des centres de données contrôlés par l’Inde, et non sur des cloud étrangers. Pour y parvenir, l’Inde a besoin de calculs GPU à grande échelle, d’ensembles de données locaux et des talents nécessaires pour déployer l’IA dans les soins de santé, l’agriculture, la finance et les services publics.
Nvidia est désormais au centre de ce plan. La société fournit des systèmes GPU pour les centres de données hautes performances exploités par des partenaires indiens. Selon Nvidia, la société collabore avec les fournisseurs de cloud Yotta, L&T et E2E Networks pour renforcer la capacité de calcul de l’IA en Inde, avec des dizaines de milliers de GPU Nvidia soutenant ces efforts.
Partenariats clés favorisant le développement de l’IA en Inde : Yotta Data Services : engagera 2 milliards de dollars pour déployer plus de 20 000 GPU Nvidia Blackwell Ultra sur son campus de Greater Noida, qui hébergera l’un des plus grands clusters Nvidia DGX Cloud en Asie. Larsen & Toubro (L&T) : s’associera à Nvidia pour construire une infrastructure d’usine souveraine d’IA à l’échelle du gigawatt, avec des centres de données prévus à Chennai et Mumbai. Réseaux E2E : fourniront une capacité de calcul d’IA supplémentaire dans le cadre du développement du cloud national dans le cadre du pilier IndiaAI Compute.
En pratique, l’épine dorsale matérielle des ambitions souveraines de l’Inde en matière d’IA reposera sur Nvidia, même si les modèles et les applications eux-mêmes sont construits et contrôlés au niveau national.
Nvidia façonne également les modèles d’IA indiens, pas seulement son matériel.
Nvidia ne vend pas seulement des puces ici. La société travaille avec des agences et des instituts de recherche indiens sur des modèles linguistiques souverains et des systèmes d’IA spécifiques à un domaine adaptés aux langues, réglementations et priorités politiques indiennes.
Nvidia aide les gouvernements souverains comme l’Inde à créer des solutions d’IA internes.
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La suite de modèles Nemotron de Nvidia comprend des ensembles de données spécifiques à l’Inde, notamment Nemotron-People-India, qui contient 21 millions de personnes indiennes entièrement synthétiques créées à partir de données de recensement accessibles au public pour soutenir le développement d’une IA à l’échelle de la population.
Sur le plan de la recherche, Nvidia collabore avec l’Anusandhan National Research Foundation, un organisme gouvernemental statutaire, pour promouvoir la recherche sur l’IA dans les universités indiennes. Les institutions participantes ont accès au logiciel Nvidia AI Enterprise et à un mentorat technique.
Où l’Inde déploie des modèles d’IA souverains : BharatGen : Une initiative soutenue par le gouvernement qui a créé un modèle d’IA de 17 milliards de paramètres ciblant l’agriculture, les services publics, la sécurité et la préservation culturelle. National Payments Corporation of India : exploration de modèles basés sur Nvidia pour développer l’IA multilingue au sein du réseau financier du pays alimenté par l’UPI. IA d’entreprise et de télécommunications : systèmes de communication et d’automatisation multilingues pour l’accessibilité, le service client et la gestion des flux de travail. Nvidia plante son drapeau très tôt dans l’écosystème des startups indiennes
Au-delà des gros contrats d’infrastructure, Nvidia courtise de manière agressive la prochaine génération de constructeurs indiens d’IA. Plus de 4 000 startups indiennes d’IA ont déjà rejoint le programme Inception de Nvidia, qui offre un accès à du matériel à prix réduit, à une formation technique et à une assistance de mise sur le marché.
Nvidia s’est également associée à de grandes sociétés de capital-risque en Inde et aux États-Unis, notamment Peak XV Partners, Accel India, Elevation Capital et Nexus Venture Partners, pour identifier et financer des startups d’IA à fort potentiel basées sur sa plateforme.
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L’Inde est en passe de dépasser les 100 000 GPU d’ici fin 2026, triplant environ sa capacité actuelle. À mesure que les centres de données sur site se développent et que de plus en plus de développeurs reçoivent une formation sur la pile CUDA de Nvidia, choisir Nvidia devient l’option par défaut, et non seulement l’option privilégiée.
Si ne serait-ce qu’une fraction de ces startups deviennent des acteurs régionaux importants, leur consommation de GPU à long terme pourrait ajouter une base de demande substantielle qui n’a rien à voir avec les budgets des hyperscalers américains.
Ce que la poussée de l’IA en Inde signifie pour la prochaine phase de croissance de Nvidia
Rien de tout cela ne signifie que le boom initial de l’IA des géants américains du cloud est en train de se calmer. Ces sociétés restent les plus gros clients de Nvidia et continuent d’annoncer de nouveaux groupes de formation qui s’appuient fortement sur le matériel Nvidia.
Mais le manuel de l’Inde souligne un point important : la prochaine vague de demande en matière d’IA sera répartie géographiquement et institutionnellement. Au lieu d’une poignée de très gros acheteurs, Nvidia génère une exposition à un patchwork de programmes nationaux, de cloud régionaux, de déploiements sectoriels et d’écosystèmes de startups.
Risques à surveiller : Volatilité des politiques : les programmes nationaux d’IA peuvent ralentir, changer de priorités après les élections ou être confrontés à des contraintes budgétaires. Concurrence locale : les gouvernements peuvent insister davantage sur la conception de puces nationales ou sur des stratégies multi-fournisseurs afin de réduire la dépendance à l’égard d’un seul fournisseur étranger. Risque d’exécution : la construction d’une infrastructure de centre de données à l’échelle du gigawatt sur les marchés émergents est complexe sur le plan opérationnel et sensible au temps.
Pourtant, la décision de l’Inde de construire son futur souverain en matière d’IA en grande partie sur la plate-forme de Nvidia montre à quel point il est difficile de se désengager de l’entreprise au niveau des infrastructures, du moins pour le moment.
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Pour les investisseurs qui tentent de déterminer où ira la demande en IA une fois que la première vague de développement du cloud aura mûri, la mission indienne en matière d’IA offre une réponse précoce et concrète : des projets au niveau national et sectoriel, basés sur les priorités locales, mais fonctionnant sur le même matériel mondial qui a alimenté le boom initial.
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