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澳大利亚头部数据中心运营商AirTrunk近期宣布，将投入300亿美元在印度市场新建总容量达5GW的AI专用数据中心集群。这是印度AI基础设施领域迄今规模最大的外资投入之一，将直接缓解当地快速扩大的AI算力供给缺口，也为全球云计算、大模型厂商布局南亚市场提供核心硬件支撑。
进入2026年，全球AI算力竞赛的边界正在从成熟市场向新兴市场快速延伸。印度作为南亚最大的经济体，过去三年AI产业年复合增速超过65%，当地初创企业、跨国科技公司的大模型训练、推理算力需求持续暴涨，但符合AI运行要求的高功率数据中心总存量仅为1.8GW，供需缺口超过400%。
作为亚太地区头部的云基础设施服务商，AirTrunk本次抛出的投资计划规模创下印度AI基建领域的外资纪录：总投入300亿美元、规划总容量5GW，项目将分6期落地，首期1GW液冷数据中心预计2028年正式投入运营。
据了解，这批数据中心全部按照大模型训练的最高标准建设，PUE设计值低于1.1，可同时支撑3个以上千万亿参数级大模型的并行训练，服务对象将覆盖OpenAI、谷歌云、微软Azure等全球科技企业，以及印度本土的AI创业公司。此前AirTrunk的运营布局主要集中在澳大利亚、新加坡、日本等成熟市场，本次落子印度是其瞄准新兴市场增长红利的核心动作。
此前全球超过80%的AI算力集中在北美、中国、西欧三大区域，2025年以来，东南亚、南亚、拉美等新兴市场的AI算力需求增速连续四个季度超过70%，远超成熟市场22%的平均增速，成为全球算力布局的新热点。
除了AirTrunk之外，谷歌、微软、AWS三大云厂商过去两年已经累计在印度投入170亿美元布局算力基础设施，目的就是提前锁定南亚AI市场的份额。印度电子和信息技术部此前发布的规划显示，到2030年印度AI产业规模将突破1万亿美元，对应的算力需求至少达到25GW，当前的存量供给还不到目标的十分之一，增长空间极为可观。
尽管市场需求旺盛，AirTrunk的布局仍面临不少不确定性。首先是电力供给问题，AI数据中心的能耗是普通数据中心的3-4倍，5GW的算力集群每年需要超过400亿千瓦时的电力供应，而印度当前的工业电力供给稳定性不足，绿电占比仅为18%，难以满足AI数据中心的低PUE运营要求。
其次，印度当地的土地审批流程繁琐、跨区域网络骨干带宽配套不足，也可能拖慢项目的落地进度。此外，印度本土数据中心运营商也在加速扩张，当地头部服务商Sify、CtrlS都已经公布了超过百亿美元的AI算力布局计划，后续市场竞争将日趋激烈。
对于全球AI产业而言，AirTrunk这笔投资的意义远不止于新增了一个算力节点，更意味着AI产业的落地正在从头部市场向更广阔的区域延伸，后续南亚地区的AI应用创新、产业生态都可能随着算力供给的完善迎来爆发式增长。
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