印度AI基础设施公司AM Intelligence宣布订购9000台英伟达Vera Rubin系统，成为这一顶尖计算平台在亚洲的首批采购方之一。这笔订单是其80亿美元项目计划的一部分，目标是建设1吉瓦计算容量，相关服务器机架系统将于明年在印度南部投入运营，服务对象涵盖主要云服务提供商、AI实验室及致力于开发本土印度AI模型的机构。

AM Intelligence隶属于可再生能源企业Greenko Group Plc所在的集团，此次订单为具约束力的正式合同。其海得拉巴设施定位于运行万亿参数AI模型及新一代智能体AI应用。Greenko Group创始人兼总裁Mahesh Kolli表示，初期算力容量已被一家美国客户购入，目前客户方正“迫切寻求”可用算力。他还指出，印度凭借海底电缆基础设施，可为美国企业提供约300毫秒延迟的AI计算服务，运营制约较少。

高端英伟达计算集群的供应持续偏紧。微软、谷歌、亚马逊等科技巨头为训练AI模型而产生的旺盛需求，已造成数年积压。日本也计划采购英伟达下一代Rubin芯片，用于构建面向机器人领域的本土基础AI模型，首个相关数据中心预计于2028年6月启动运营。

在Kolli看来，集团的核心竞争力在于低成本可再生能源的获取能力。“在全球Token经济中，能源价格举足轻重，”他表示，“我们是全球AI计算基础设施中成本最低的玩家之一。”AM集团董事长Anil Chalamalasetty将这一战略定义为“电子换Token的机会”，即将电力基础设施大规模转化为前沿AI算力。集团计划向印度、美国、芬兰及马来西亚的客户提供具竞争力的算力定价。

在融资层面，集团计划通过债务与股权的组合方式支持扩张。“这项业务从资本支出到现金流的周期很短，”Kolli说，“我们可以部分依托自身资产负债表，同时也有进入债券市场融资的经验。”该公司设定的目标是，到2030年在印度、欧洲及其他地区合计建成5吉瓦数据中心容量。

这一订单凸显了AI算力需求持续旺盛的背景下，新兴市场玩家正试图利用自身资源禀赋切入全球供应链。印度拥有庞大的可再生能源潜力和相对低廉的电力成本，这使其在AI数据中心运营中具备成本优势。同时，印度也在积极发展本土AI生态，此次采购有望为当地AI模型训练提供急需的算力基础设施。

不过，高端AI芯片的供应瓶颈仍是行业普遍挑战。英伟达的先进计算集群供不应求，订单积压数年，这可能导致AM Intelligence的部署时间表面临不确定性。此外，大规模数据中心建设涉及高昂的资本支出和运营成本，如何平衡融资与回报将是其长期发展的关键。