随着全球投资者纷纷涌入人工智能基础设施领域,加拿大养老金计划投资委员会(CPP Investments)宣布向印度数据中心运营商CtrlS投入最高700亿卢比(约合7.41亿美元),押注印度在全球云计算与AI基础设施建设中日益凸显的战略地位。
根据双方周三公布的合作协议,CPP Investments将以400亿卢比(约合4.23亿美元)收购CtrlS 8.2%的股权,同时承诺向双方合资公司追加最高300亿卢比(约合3.17亿美元),用于在印度各地开发超大规模数据中心园区。
双方在联合声明中表示,CPP Investments将持有合资公司48%的股权,CtrlS持有剩余52%。
CtrlS成立于2007年,总部位于海得拉巴,目前在印度各地运营逾15座数据中心。近年来,该公司持续扩大业务版图,以满足云服务提供商、企业客户及AI计算工作负载日益增长的需求。
印度已成为数据中心与AI投资的重要目的地。亚马逊、谷歌、微软、OpenAI及Uber等科技巨头近期相继宣布在印度的投资计划,各运营商也在全球AI基础设施建设竞赛中加速扩充产能。
"作为全球增长最快的数字市场之一,印度是我们全球数据中心战略的重要支柱。"CPP Investments全球实物资产主管Max Biagosch在声明中表示。
CPP Investments是加拿大规模最大的养老基金投资机构,自2009年起进入印度市场。截至今年3月31日,其在印净资产约为200亿美元,是印度市场规模最大的外资机构投资者之一。
此次投资是CPP Investments深耕数字基础设施战略的延续。该养老基金表示,自2017年起便已布局数据中心领域,目前已在全球主要市场建立起涵盖资产和合资项目的投资组合。
CtrlS创始人兼首席执行官Sridhar Pinnapureddy表示,此次合作将助力CtrlS扩大产能,并构建专为AI计算工作负载定制的基础设施。
CPP Investments与CtrlS的合作,是近期一系列印度数据中心投资案例中的最新一笔。本月早些时候,黑石集团旗下的AirTrunk宣布将投资300亿美元,计划到2030年在印度建设5吉瓦的数据中心容量。与此同时,Meta上周与信实工业(Reliance Industries)达成合作,将在印度西部古吉拉特邦共同建设一座168兆瓦的AI数据中心。
为将印度打造成全球数字基础设施枢纽,印度政府出台了一系列政策举措,包括为外资云服务提供商提供税收豁免——凡通过印度境内数据中心承载的海外销售服务工作负载,可享受至2047年的税收减免政策。
印度本土企业集团也在加速布局,争抢这一市场机遇。阿达尼集团和塔塔咨询服务公司均已公布大型数据中心项目计划,专注支撑AI与云计算工作负载。2023年,CtrlS宣布计划在六年内投资20亿美元,在全国范围内扩大数据中心规模。
不过,印度在AI基础设施建设方面的快速崛起,尚未在前沿AI模型研发上取得同等进展。尽管印度已涌现出Sarvam等少数致力于构建本土AI模型的初创企业,但印度企业所使用的底层AI技术,目前仍主要依赖美国科技公司提供。
此外,数据中心的快速扩张预计将给电力和水资源带来更大压力,这也是印度在迈向全球AI基础设施中心过程中不得不面对的重要挑战。
Q&A
Q1:CPP Investments为什么选择投资印度数据中心市场?
A:CPP Investments认为印度是全球增长最快的数字市场之一,具有重要的战略价值。该机构自2009年起便已在印度布局,截至今年3月其在印净资产约达200亿美元。随着亚马逊、谷歌、微软等科技巨头纷纷加大在印投入,印度的AI与云计算基础设施需求持续攀升,印度已成为CPP Investments全球数据中心战略的重要组成部分。
Q2:CtrlS在印度数据中心市场处于什么地位?
A:CtrlS成立于2007年,总部位于海得拉巴,目前在印度各地运营超过15座数据中心,是印度本土领先的数据中心运营商之一。该公司近年来持续扩大业务规模,以应对来自云服务商、企业客户及AI计算负载的需求增长。2023年,CtrlS还宣布将在六年内投资20亿美元进一步扩充全国数据中心布局。
Q3:印度发展AI基础设施面临哪些主要挑战?
A:印度在AI基础设施领域虽然吸引了大量投资,但仍面临几方面挑战:一是在前沿AI模型研发上进展相对滞后,底层AI技术仍主要依赖美国公司;二是数据中心的快速扩张将对电力和水资源形成较大压力,资源保障问题不容忽视;三是本土AI初创企业虽已出现,但整体生态尚处于发展早期阶段。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在与多家新闻机构的版权诉讼中陷入困境。以《纽约时报》为首的原告指控OpenAI在长达两年时间里向法庭撒谎,刻意隐瞒其已对ChatGPT日志进行大规模搜索的事实。据悉,OpenAI实际上已拥有包含1000万和7800万条记录的日志样本,并曾用于研究版权内容过滤器,却对外声称无法进行此类搜索。原告据此提出制裁动议,要求法院追责。OpenAI则否认相关指控,坚称其立场基于合理使用原则。
斯坦福与UC伯克利提出LLM-as-a-Verifier框架,通过提取AI模型内部概率分布生成连续评分,在代码、机器人、医疗领域均达到最优性能,且无需额外训练。
美国加州大学圣地亚哥分校研究团队在《自然》期刊发表研究成果:外科医生通过远程操控宇树G1仿人机器人,成功完成两例活体猪胆囊切除手术,创下全球首例。与造价数十至数百万美元的达芬奇手术机器人相比,仿人机器人成本更低、体积更小,未来有望部署于农村、战地乃至太空等资源匮乏的医疗场景。但目前仍存在需频繁重新校准、机械臂活动范围受限等挑战。
字节跳动Seed团队发现AI智能体在真实环境中学习的进步曲线精确遵循对数S形规律,R?达0.998,且前沿模型的学习速度每三个月翻倍。