印度要自研GPU：24个月目标，预算1.275万亿卢比
【TechWeb】11月6日消息，据印度科技媒体ETGovernment报道，印度电子和信息技术部（MeitY）秘书长S. Krishnan在接受专访时表示，根据“印度半导体使命2.0”（India Semiconductor Mission 2.0），印度政府计划支持本土GPU芯片研发，并预计这项工作需要约24个月。
11月6日，印度科技媒体ETGovernment报道称，印度电子和信息技术部（MeitY）秘书长S. Krishnan在接受专访时透露，按照“印度半导体使命2.0”（India Semiconductor Mission 2.0），印度政府将支持本土GPU芯片的研发，预计整个项目耗时约24个月。
Krishnan把话说得很直接：“我们应当拥有自己的GPU芯片。这不会一蹴而就。这是一个大约需要24个月的项目，我们打算朝着这个目标推进。”
采访里，Krishnan还把Semicon 2.0的战略思路讲了一遍：ISM 1.0盯着的主要是晶圆制造和芯片封装这两块，ISM 2.0则要把能力铺到芯片设计、制造设备、材料、化学品、先进封装和研发组成的整条价值链上。该计划总预算1.275万亿卢比（约合人民币900亿元左右），覆盖六大支柱，相关通知已于2026年8月下发。说白了，GPU研发被装进了一套从设计延伸到制造、从材料延伸到设备的产业政策框架，并非单独拎出来的一个芯片攻关项目。
在Krishnan看来，印度需要构建的AI技术栈分为五层：最底下是能源与电力基础设施，往上是用于AI计算的加速器芯片，再往上是计算基础设施与服务器，然后是AI模型，最顶层是应用。第二层的问题症结，他点得很明确：全球GPU供应集中在极少数企业手中，这种集中直接抬高了AI算力的成本。印度在ISM 2.0下瞄准本土GPU，回的正是这个结构性约束。
不过，Krishnan没有透露任何具体负责研发的企业、芯片供应商或制造商，芯片架构、性能指标、制程节点也一概未公布。Yahoo Tech在转载ETGovernment报道时同样注明，该GPU项目“仍是一个早期阶段的目标”，制造商、芯片供应商和承建方均未确定。
与GPU目标并行的，是SHAKTI和VEGA两款RISC-V处理器的商业化推进。Krishnan在采访中把这两款处理器称为印度在处理器设计领域能力增长的证据。两者的定位要和GPU严格区分：它们是基于开放RISC-V指令集架构的CPU设计，跟MeitY此次瞄准的GPU并非同一类产品。SHAKTI由印度理工学院马德拉斯分校（IIT Madras）主导，其软件开发工具包早在2019年就已发布，目的是让开发者在处理器商业化之前先行构建应用生态。VEGA则由印度高级计算发展中心（C-DAC）等机构参与研发，2024年推出的Aries 3.0开发板搭载了VEGA ET301处理器，一颗32位、最高运行频率100MHz、配备26KB SRAM的芯片，面向的是传感器、可穿戴设备和物联网等轻量化场景，而非桌面计算或图形处理。
在芯片设计生态这一底层，印度靠“设计关联激励计划”（DLI）攒下了一批能数得出来的早期成果。Krishnan透露，DLI从100多家企业里筛出并支持了24家，其中15家后来拿到了风险投资或其他私人投资，产品涉及微控制器、无人机飞行控制器、智能电表芯片和闭路电视摄像头芯片等。这些积累，为ISM 2.0把重心继续上移到AI加速器等战略性芯片设计打下了一定储备。不过，DLI支持的芯片品类和高性能GPU之间，技术跨度依然不小。
另一头，印度眼下的AI算力供给还是得大量靠进口。IndiaAI Mission的共享算力池在2026年6月超过45,000块GPU，以补贴价格向研究人员和初创企业开放算力接入。可据印度媒体报道，到2026年10月，该任务实际能用的GPU只有约30,000块，没达到45,000块的承诺总量；部分私营供应商受全球GPU供应紧张和设备成本上涨拖累，未能兑现承诺容量。本土GPU计划就摆在这样的现实面前：共享算力能暂时缓和“有没有卡可用”的焦虑，却动不了底层硬件依赖外部供应这一结构。
制造端，印度正在引入外部能力补足前端产能。2026年5月，荷兰半导体设备商ASML与塔塔电子签署协议，为古吉拉特邦多莱拉（Dholera）的印度首座商业300mm（12英寸）晶圆厂提供设备与量产爬坡支持。英特尔也已宣布与塔塔集团在半导体制造和封装领域建立战略合作。但一座晶圆厂从设备搬入到稳定量产，通常得以年为单位计算；印度规划的GPU即便完成设计，也还得面对由谁来制造、在哪个节点上制造、良率与成本如何控制等一系列尚未回答的问题。
