项目概述与目标 - 印度正竞相在2030年前从零开始自主研发2纳米GPU，旨在赶上英伟达的规划路线图并巩固其在人工智能技术和产品方面的本土基础 [1] - 该项目的长远目标是在数据中心、AI模型训练、云平台和超级计算机等领域，取代AMD、英特尔、英伟达和高通等全球巨头的芯片 [8] - 印度计划在2030年将自研GPU安装在C-Dac的云服务器和超级计算机上，供学术界、研究人员和初创公司使用，以构建自主研发的AI模型并运行云平台 [4] 项目进展与时间规划 - 项目由班加罗尔先进计算发展中心负责，工程师已获得2亿美元资金用于开发芯片 [1] - 芯片的早期预览版将于2025年底展示，首批约29台国产GPGPU原型机将在今年年底前开始试验 [2][8] - 经过试验后，GPGPU将进行微调，并于2029年实现量产和商业化推广 [8] - 2亿美元的工程设计成本将在五年内分摊，从2025财年到2029财年 [6] 技术规格与成本优势 - 目标芯片工艺为2纳米，与英伟达预计到2028年高端芯片将达到的工艺标准看齐 [1] - 印度自研GPU的成本预计将比英伟达目前的芯片零售价低50% [2] - C-DAC的目标是将本土GPU作为片上系统板提供，它将作为一个全栈系统工作，包括内存芯片、计算处理器和连接调制解调器 [5] 战略动机与地缘政治因素 - 项目旨在改变印度在核心AI技术方面对美国公司的依赖，实现地缘政治独立和技术自主 [2][4] - 美国前总统签署的行政命令（表明在冲突时可限制芯片获取）是印度开始认真考虑自主研发芯片的关键时刻 [4] - 自主研发的芯片将解决对供应链（尤其部分依赖中国）的安全担忧，避免关键芯片易受后门攻击 [4][5] - 拥有自主研发的GPU专利将使印度不仅能制造和训练自己的人工智能，还能将其推向世界其他地区 [5] 资金与机构支持 - 根据其财政年度报告，在24财年，C-DAC从该中心获得了105.6亿卢比（约1.22亿美元）的年度资本基金分配，且这一数字在25财年有所增加 [5] - 该项目由印度电子和信息技术部牵头，先进计算发展中心和国家电子政务部门也参与其中 [8] 面临的挑战 - 芯片设计基于电子设计自动化工具，授权费用高达数百万美元，且设计验证过程极其耗时，需要雄厚的资金支持 [10] - 与CPU不同，GPU缺乏标准化架构，这使得构建GPU所需的工程流程更加复杂 [10] - 即使开发出2纳米芯片，印度在未来五年内也不太可能拥有能生产此类芯片的国内制造工厂，因此很可能需要与台积电合作进行大规模生产 [2]