当多数企业还在为算力排队时，Neysa已经把大模型训练搬进印度本土数据中心。黑石这笔钱，表面投的是初创公司，实质押的是印度AI算力本土化的未来。

2026年2月，黑石集团向Neysa注入最高12亿美元融资，并拿下多数股权。Neysa成立仅两年，当时只有1200块GPU在线运行。黑石看中的不是规模，而是它踩中的赛道。

Neysa由Sharad Sanghi与Sunil Ranka联合创立。Sanghi曾把Netmagic做成印度最大托管云服务商，并最终被NTT收购，在数据中心行业深耕二十多年。两位创始人的判断很明确：印度AI最大瓶颈不是人才，而是算力。

Neysa的业务模式也很清楚它不是单纯卖服务器，而是提供GPU加速云基础设施，服务金融、医疗、政府和企业客户，覆盖大模型训练、微调和部署全流程。

客户能在本地完成从注册到把定制模型跑通的整个过程，因为平台支持英伟达H200加速卡。

Neysa在技术上还提供编排、可观测性和安全工具，这让它不只是算力出租方，更像AI基础设施运营商。

它的客户画像，也能说明情况。Neysa的服务对象，包含金融服务、科技、医疗和公共部门，这也就意味着，它所进入的是高合规、高敏感、对低延迟要求比较高的场景。这类客户最为在意的，不是便宜，而是数据要留在本地、算力要能稳定提供、模型要能快速落地。

这套模式在印度有很强的稀缺性。🌐

印度政府正在加快完善人工智能和半导体基础设施，在2026年的预算里边宣布推进“Semiconductor Mission 2.0”，与此同时加强对人工智能数据中心还有本国芯片能力的支持。

MeitY秘书S.Krishnan还表示，印度正在把重点放在“资助算力可及性”而非直接补贴数据中心，研究者、初创公司、中小企业和学生可按约65卢比/GPU小时使用AI算力，远低于全球每小时2到3美元的常见价格。

这意味着印度不是只喊口号，而是在用政策把算力门槛打下来。

市场数据也是朝着这个方向。2026年第一季度，印度初创公司融资23亿美元，和去年同期相比下降了26%，还是2022年以来第一次没有单笔超过1亿美元的交易。

但AI赛道逆势上行，单季融资2530万美元、29笔交易，说明资本并没有离开，只是更集中地流向AI这类技术驱动赛道。

另一份报告也显示，Q1印度AI初创公司融资占全国初创融资总额的38.3%。

Neysa正好站在这股资金流的中心。公司计划把GPU规模扩容到2万块，并在马哈拉施特拉邦建设一座配备2.5万块GPU的超算数据中心。黑石与共投资方提供最高6亿美元股权，Neysa再配套6亿美元债务融资，这种结构说明它已经不是普通VC项目，而是基础设施级别的长期押注。

真正吸引黑石的，不是Neysa今天有多大，而是它踩中了印度AI算力本土化这条确定性极高的赛道。当政策、资本和技术同时向一个方向收紧，印度AI市场的竞争格局就已经开始重写。

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