印度数据中心处理器市场规模及份额

印度数据中心处理器市场分析

2025年印度数据中心处理器市场价值为52.7亿美元，预计到2030年将达到258.6亿美元，复合年增长率为37.52%。对 5G 基础设施的大量投资、数据本地化要求以及政府 100 亿美元的半导体使命是提升对先进服务器级芯片需求的主要力量。边缘计算节点的加速推出、本土芯片制造的推动以及超大规模云区域的快速扩大，新容量的增加速度比任何其他主要数字经济都快。处理器供应商正在本地化组装和测试操作，以减轻出口管制风险，而液体冷却解决方案正在从试点转向主流采用，以处理人工智能机架密度。定制芯片项目和公共支持的 RISC-V 设计活动进一步重塑了竞争动态。

印度数据中心处理器市场趋势和见解

5G/6G 推出的投资激增催化新数据中心建设

Reliance Jio 计划在 Jamnagar 建设 1 GW 可再生能源设施，这体现了电信运营商如何融合网络和计算资产。为支持超低延迟 5G 服务而构建的边缘节点现在需要专门的 AI 加速器来进行实时网络优化，从而推动芯片需求的增量。 IndiaAI 使命下的政府拨款 12 亿美元在 2019 年有所增加基础设施融资。 Nxtra Data 等运营商正在采用液浸式冷却，以保持机架在 50 °C 环境温度下可靠运行。

政府“数字印度”和连接计划扩大计算需求

针对新数据中心的中央激励措施价值 1200 亿卢比，再加上强制对关键个人数据进行本地处理的立法，支撑了服务器安装的持续管道。 ^{[1]Nasscom ,"Nasscom GenAI Foundry Cohort 2: 加速印度的 GenAI 创新生态系统", nasscom.com}泰米尔纳德邦的国家级政策，卡纳塔克邦和泰伦加纳邦增加了土地和电力补贴，加速了地区产能建设。国家证券交易所单日处理 197.1 亿笔交易的能力证明了印度数字经济目前的计算规模。政府到公民的服务门户将处理器覆盖范围扩展到二线城市的 STPI 运营的三级站点

印度境内的超大规模云扩展和不断增长的公共云支出

AWS 的 127 亿美元承诺和 Google 的多区域建设加剧了对针对云工作负载定制的定制芯片的需求。 Marvell 的 6.4 Tbps SiPho 引擎允许 XPU 直接连接到光学器件，从而改善超大规模结构中的延迟和功率指标。随着公共云收入预计从 2023 年的 65 亿美元增至 2028 年的 255 亿美元，云运营商将继续推动印度数据中心处理器市场容量以两位数增长

数据本地化指令（RBI、DPDP 法案）推动国内处理

银行和全球科技公司必须部署国内计算集群，以遵守 RBI 和 DPDP 规则。 YES Bank 的 Cloudera 混合分析平台和 Axis Bank 的个性化引擎均依赖于国内神经网络，以满足严格的延迟和主权阈值。^{[2]Cloudera Inc.，“YES Bank 混合分析平台案例研究”，cloudera.com}阿里巴巴在孟买的额外云区域代表了印度特定数据规则所强制的基础设施复制

电力和冷却不足顶级都市之外的基础设施

要满足 2030 年 40-45 TWh 的预计需求，需要 2800 亿美元的新一代资产，但二级市场仍面临 250 kW 以上的人工智能机架的瓶颈，迫使运营商投资于液体冷却或面临密度降低的风险。迈索尔站点等无水冷却试点说明了针对稀缺资源的新兴工程响应。领先处理器和先进封装的资本支出 供应限制将关键组件的交付时间延长至 70 周，促使运营商超额订购并导致营运资金膨胀。 x86 生态系统咨询小组成立。Intel 和 AMD 联合开发的项目旨在简化软件移植并管理 BOM 成本上升。^{[3]AMD 企业博客，“Jio 平台，AMD 带来开放电信 AI，”amd.com} 生产挂钩激励 (PLI) 支持抵消了部分资本支出负担，但完整的本地供应链需要数年时间才能成熟。

细分分析

按处理器类型：人工智能加速器驱动下一代工作负载

CPU 设备仍占据 2024 年部署的 36.3%，支撑着许多企业堆栈的数据库和 ERP 工作负载。然而，在用于模型训练的 GPU 或 ASIC 集群标准化以及电信运营商将 AI 嵌入网络核心的推动下，AI 加速器正在以 38.2% 的复合年增长率扩张。印度数据中心人工智能加速器处理器市场规模有望在 2025 年至 2030 年间增长两倍，由 Krutrim 的基于 ARM 的芯片等本土项目提供支持，该芯片旨在本地语言模型。在与 Reliance 和 Tata Communications 合作的帮助下，NVIDIA 的 GPU 集群继续主导交钥匙人工智能基础设施。

FPGA 部署虽然利基，但却能够为股票交易提供超低延迟分析。 SiFive 的 P870-D 等 RISC-V AI 加速器可扩展至 256 个内核，强调了实现更低版税支出的开放式架构路径。

按应用：高级分析加速企业转型

AI/ML 训练和推理将在 2024 年继续占据印度数据中心处理器市场 31.9% 的份额，但高级数据分析才是最重要的移动最快的切片，复合年增长率为 37.4%。银行使用神经引擎实时个性化存款和贷款报价，而制造商则在边缘部署预测分析以减少停机时间。印度高级分析数据中心处理器市场规模预计将超过美国到 2030 年，这一数字将达到 80 亿迪拉姆，反映出经济中结构化和非结构化数据流的增长。高性能计算集群在大学中不断发展，随着网络威胁的加剧，以安全为中心的工作负载也越来越重要。

边缘人工智能用例（从医疗保健中的智能摄像头到工厂车间的异常检测）需要具有片上加密功能的低功耗处理器。 Kotak Mahindra Bank 的 Cisco Nexus 7000 整合展示了向支持分析和合规性报告的高带宽结构的迁移。基于华为基础设施构建的双活医院数据中心表明医疗保健正在转向零停机计算

按架构：RISC-V 成为一种颠覆性替代方案

x86 设备目前保持着 46.3% 的份额，因为传统兼容性使它们在企业后端根深蒂固，而 RISC-V 芯片正以 39.2% 的复合年增长率飙升。开放 ISA 降低了许可成本，并允许芯片团队定制指令ARM 在云和边缘服务器领域保持着强劲势头，其能效胜过原始时钟，而 POWER 架构则在部分 HPC 实验室中保留了存在。

NVIDIA、高通、谷歌和三星共同开发 RISC-V IP，标志着主流趋势。 Tenstorrent 与印度初创公司的合作加速了生态系统工具的发展，这对于生产部署至关重要。

按数据中心类型：主机托管设施迅速扩张

云服务提供商拥有 42.5% 的安装空间，但随着企业选择资本支出较少的扩张，主机托管机架正以 37.8% 的复合年增长率快速增长。到 2030 年，与托管站点相关的印度数据中心处理器市场规模预计将超过 90 亿美元。混合策略将用于合规工作负载的本地节点与用于突发容量的公共云区域混合在一起。二线城市的托管率最高； Pi Datacenters 预计一级都市以外的可用兆瓦容量将增加三倍薄五年。 

地理分析

孟买、德里-NCR 和钦奈由于光纤线路密集、电力可靠且靠近金融中心，占据了全国大部分容量。这些大都市继续吸引旗舰型超大规模建筑，但不断上升的土地成本和可持续发展目标将新投资者推向邻近地区。 

浦那、艾哈迈达巴德和科钦等二线城市是分布式计算的新兴节点。较低的土地价格和提高的电力可靠性吸引了边缘部署预算，补充了即将推出的 5G。 Data Center Dynamics 报告称，计算提供商将这些位置视为对延迟敏感的物联网用例的最佳位置，从而加速了处理器需求的地理分布。 NASSCOM 估计全球边缘收入每年增长 54%，满足视频分析、AR/VR 和智能移动平台的本地芯片消耗

竞争格局

印度数据中心处理器市场存在适度的碎片化。没有一家供应商控制着一半以上的出货量，从而引发了 x86、ARM、RISC-V 和 ASIC 领域的多方面竞争。英特尔和 AMD 仍然占据主导地位，但超大规模厂商基于 ARM 的类似 Graviton 的设计削弱了 x86 的钱包份额。 NVIDIA 在 AI 加速器领域占据领导地位，并与 Reliance 和塔塔集团建立了广泛的联盟，捆绑芯片、软件和培训计划。

定制芯片的势头在高通更新的 CPU 计划中可见一斑，该计划由英特尔前 Xeon 架构师领导，旨在开发具有机密计算功能的节能服务器。 InCore Semiconductors 和 C-DAC/MosChip 等国内公司正在利用 PLI 激励措施，在先进的台积电节点上共同设计 RISC-V 和 ARM 服务器处理器。 Marvell 通过联合包装脱颖而出ed 光学器件和定制 HBM 堆栈可为超大规模 AI 集群提供卓越的每瓦性能。