Uber планує побудувати два інженерні кампуси в Індії до 2027 року

Uber оголосила 14 травня, що розширить свою інженерну присутність в Індії двома новими кампусами в Бангалорі та Хайдарабаді, які, як очікується, зможуть вмістити приблизно 9 600 співробітників до кінця 2027 року. Також компанія планує створити свій перший локальний дата-центр у партнерстві з індійським конгломератом Adani Group: об’єкт має запрацювати в IV кварталі 2026 року. Розширення відображає зобов’язання Uber щодо Індії як ключового інженерного хабу, оскільки компанія конкурує з місцевим сервісом виклику поїздок Rapido та розширює діяльність за межі сервісів таксі.

Фокус на розширенні та наймі

Зараз Uber працює приблизно 3 500 людей в Індії. Компанія активно наймає працівників на посади в галузі штучного інтелекту, машинного навчання, операцій автономних транспортних засобів і бекенд-інфраструктури. Ці ініціативи з найму відповідають ширшій стратегії Uber — нарощувати можливості AI та машинного навчання на індійському ринку.

Партнерство з Adani Group для дата-центру

Партнерство з Adani Group є стратегічним підходом до створення обчислювальної інфраструктури в Індії. Замість того щоб будувати все самостійно, Uber вирішила співпрацювати з індійським конгломератом, який працює в секторах інфраструктури, енергетики та логістики. Це партнерство дає Uber доступ до земельних і енергетичних ресурсів — обох критично важливих вимог для роботи дата-центрів.

Проєкт Adani щодо дата-центру є частиною ширшої інфраструктурної ініціативи в Індії. Adani Enterprises паралельно розробляє, як описують, найбільший в Індії кампус AI дата-центрів у Вішакхапатнамі через AdaniConneX за участі Google, Bharti Airtel (індійського телеком-оператора) та інших партнерів, із оціночними інвестиціями 15 мільярдів доларів у період з 2026 по 2030 рік.

Стратегічний контекст

Розширення Uber в Індії відбувається після інвестицій у розмірі 330 мільйонів доларів у її індійський підрозділ раніше в 2026 році. Індія стала основною інженерною базою для глобальних технологічних компаній, і це розширення підкреслює зростаючу важливість локальних обчислювальних потужностей, зумовлену вимогами до локалізації даних і дедалі більшим попитом на AI-інфраструктуру.