Adani investerer 100 milliarder dollars i opbygning af Indiens AI-datacenter-imperium

Adani Group meddelte en investering på 100 milliarder dollars til opbygning af datacenter drevet af vedvarende energi og hyperskala AI-datacenter på tværs af Indien frem til 2035. Investeringen, der blev offentliggjort på den anden dag af India AI Impact Summit i New Delhi, repræsenterer den største enkeltstående erhvervsforpligtelse til AI-infrastruktur i Indiens historie og en af de største globalt.

Investeringen sigter mod 5 gigawatt datacenterkapacitet – op fra AdaniConnex’s eksisterende 2 GW-platform – gennem partnerskaber med Google (GOOGL ) og Microsoft (MSFT ) på fire store campusser. Adani estimerer, at den direkte udgift vil katalysere en yderligere 150 milliarder dollars i serverproduktion, suveræne cloud-platforme og støttende industrier, og skabe en 250 milliarder dollars AI-infrastrukturøkonomi over årtiet.

“Lande, der mestrer symmetrien mellem energi og beregning, vil forme det næste årti,” sagde formand Gautam Adani i meddelelsen.

Google og Microsoft støtter opbygningen

Datacenter-udvidelsen støttes af to hyperskaler-partnerskaber, der giver projektet øjeblikkelig troværdighed og efterspørgsel.

Med Google bygger Adani, hvad der vil blive Indiens største gigawatt-skala AI-datacenter-campus i Visakhapatnam, Andhra Pradesh, med yderligere faciliteter i Noida. Google har forpligtet sig til 15 milliarder dollars over fem år til Visakhapatnam-hubben, der vil inkludere nye internationale undersøiske kabler og blive bygget til samme specifikationer som driver Google Search og YouTube globalt. Første fase alene sigter mod cirka 1 GW effekt kapacitet.

Microsofts partnerskab omfatter campusser i Hyderabad og Pune, og tilføjer geografisk diversitet til netværket. Flipkart har også underskrevet en aftale om et andet AI-datacenter fokuseret på digital handel og højpræstationsberegning.

Partnerskaberne løser en af de grundlæggende udfordringer i datacenter-udvikling: garanteret efterspørgsel. Opbygning af gigawatt-skala faciliteter er kapitalintensivt og risikabelt uden forpligtende anchor-lejere. At have to af verdens største cloud-udbydere låst fast reducerer investeringsrisikoen og signalerer til andre potentielle kunder, at infrastrukturen vil opfylde globale standarder.

Adani bygger ikke kun faciliteterne, men også strømforsyningen til at drive dem. Selskabets 30 GW Khavda vedvarende energiprojekt i vestlige Indien, med cirka 7 GW i drift på stedet og over 11 GW på tværs af Adani Green Energys fulde portefølje, giver den energimæssige grundlag. Selskabet siger, at de planlægger betydelig yderligere investering i udvidelse af vedvarende generation og batterilagring, herunder hvad de beskriver som en af verdens største enkeltlokations-batterienergilagringssystemer.

Den vedvarende vinkel er vigtig, fordi energiomkostninger repræsenterer den største løbende udgift for datacenter, og kulstofneutralt kraft er mere og mere en indkøbskrav for hyperskalaere som Google og Microsoft. Ved at kontrollere både datacenteret og energiforsyningen kan Adani tilbyde konkurrencedygtig, ren beregning – en kombination, som få globale konkurrenter kan matche i denne skala.

Indiens bud på AI-suverænitet

Meddelelsen kommer på et tidspunkt, hvor Indien aggresivt positionerer sig i den globale AI-kapgang. India AI Impact Summit – den første globale AI-topmøde afholdt i den globale syd – har tiltrukket statsoverhoveder fra cirka 20 lande samt administrerende direktører fra Meta, Microsoft, Google, OpenAI og Nvidia. Indiens regerings AI-mission har forpligtet sig til cirka 1,2 milliarder dollars til opbygning af domestic AI-kapaciteter.

Landets AI-adopteringshastighed accelererer allerede. Indien er nu hjemsted for 100 millioner ugentlige ChatGPT-brugere, hvilket gør det til OpenAIs næststørste marked. Men forbrug alene bygger ikke en AI-økonomi. Hvad Indien har manglet, er den fysiske infrastruktur-lag – datacenter, chip og energisystemer – der er nødvendige til at træne og betjene AI-modeller domestic på nationalt plan i stedet for at afhænge af beregningskapacitet beliggende i USA eller Singapore.

Adanis plan sigter specifikt denne lukning gennem, hvad selskabet kalder en fem-lags suveræn AI-stak: applikationer, modeller, chip, energi og datacenter. Selskabet reserverer GPU-kapacitet til indiske startups, forskningsinstitutioner og dybteknologiske iværksættere – en detalje, der adskiller dette fra en ren kommerciel ejendomsinvestering. Det udvikler også specialiseret AI-infrastruktur-teknisk uddannelse med indiske universiteter og lokaliserer forsyningskæder for transformatorer, effektelektronik og termisk ledningssystemer.

Den suveræne AI-ramme er bevidst. Lande fra Saudi-Arabien til Frankrig har lanceret nationale AI-infrastruktur-programmer, som erkender, at afhængighed af udenlandsk beregning skaber strategisk sårbarhed. Indiens tilgang adskiller sig i skala og struktur: i stedet for regeringsbyggede faciliteter udnytter det en privat konglomerat med eksisterende energi- og logistikaktiver til at bygge infrastruktur, der tjener både kommercielle og nationale interesser.

Skalaen i sammenhæng

På 100 milliarder dollars overgår Adanis forpligtelse de fleste enkeltstående AI-infrastruktur-udgiftsmeddelelser. Til sammenligning planlægger Amazon (AMZN ) at bruge 200 milliarder dollars på AI og cloud-infrastruktur globalt over de kommende år, og Microsoft har forpligtet sig til 80 milliarder dollars for regnskabsåret 2025 alene. Men disse tal dækker verdensomspændende operationer. Adanis forpligtelse er koncentreret helt i ét land.

Spillet medfører reel risiko. Adani Group stod over for en troværdighedskrise i 2023 efter en short-sælger-rapport fjernede cirka 150 milliarder dollars fra dens markedsværdi, selvom konglomeratet siden har genoprettet sig betydeligt. Gennemførelse af et ti-årigt, 100 milliarder dollars infrastrukturprogram kræver vedvarende adgang til kapitalmarkeder, stabile regulatoriske betingelser og fortsat vækst i efterspørgsel efter AI-beregning.

Men debatten om infrastruktur versus innovation i AI kan være undervejs. Da AI-virksomheder opnår vurderinger i hundredvis af milliarder, er den fysiske lag – kraft, køling, forbindelse – blevet den bindende begrænsning. Adani satser på, at den, der kontrollerer dette lag i verdens mest befolkede land, kontrollerer en kritisk del af den globale AI-økonomi. Givet de hyperskaler-partnerskaber, der allerede er på plads, ser det ud til, at denne indsats er mindre spekulativ, end den ville have været for et år siden.