Nvidia আয়োজিত বার্ষিক GPU Technology Conference (GTC) দ্রুত গ্রাফিক্স অনুরাগীদের একটি ছোট সমাবেশ থেকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গতিপথ নির্ধারণকারী একটি গুরুত্বপূর্ণ ইভেন্টে পরিণত হয়েছে। এটি এমন একটি মঞ্চে পরিণত হয়েছে যেখানে কম্পিউটেশনের ভবিষ্যৎ পূর্বরূপ দেখা, বিশ্লেষণ করা এবং বিতর্ক করা হয়। যখন CEO Jensen Huang মঞ্চে ওঠেন, তখন প্রযুক্তি বিশ্ব গভীর মনোযোগ সহকারে শোনে, AI-তে পরবর্তী ভূমিকম্পমূলক পরিবর্তন এবং সেই উন্মোচিত আখ্যানে Nvidia’র কেন্দ্রীয় ভূমিকা সম্পর্কে সূত্র খুঁজে বের করার জন্য তার ঘোষণাগুলি বিশ্লেষণ করে। এই বছরের মূল বক্তব্যটিও ব্যতিক্রম ছিল না, যা কোম্পানির কৌশলগত রোডম্যাপ এবং ক্রমবর্ধমান AI ল্যান্ডস্কেপের উপর তার দৃষ্টিভঙ্গির একটি আকর্ষণীয় ঝলক প্রদান করে। যারা Nvidia-তে আর্থিকভাবে বা বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে বিনিয়োগ করেছেন, তাদের জন্য এই উন্নয়নগুলি বোঝা কেবল উপকারী নয়, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Huang একটি দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরেছেন যা বর্তমান সক্ষমতার অনেক ঊর্ধ্বে প্রসারিত, প্রযুক্তিগত উল্লম্ফন এবং বাজারের সম্প্রসারণের রূপরেখা তুলে ধরে যা কোম্পানির উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে জোরদার করে। আসুন ইভেন্ট থেকে তিনটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য উদ্ঘাটন নিয়ে আলোচনা করা যাক যা Nvidia’র সামনের পথকে আলোকিত করে।
অগ্রগতির নিরলস যাত্রা: Rubin এর প্রবেশ
Nvidia এমন এক উদ্ভাবনের ছন্দে কাজ করে যা আত্মতুষ্টির জন্য খুব কম জায়গা রাখে। এর অত্যন্ত সফল Blackwell আর্কিটেকচারের (যা এর সর্বশেষ প্রজন্মের অত্যন্ত শক্তিশালী গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট বা GPUs-এর ভিত্তি) উন্মোচনের পরপরই, কোম্পানিটি ইতিমধ্যেই তার পরবর্তী বড় অগ্রগতির ইঙ্গিত দিচ্ছে। Blackwell-এর চাহিদা ছিল অভাবনীয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাবনায় ক্রমবর্ধমানভাবে মোহিত বিশ্বে, হাইপারস্কেল ক্লাউড প্রোভাইডার থেকে শুরু করে চটপটে স্টার্ট-আপ পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি প্রযুক্তি খেলোয়াড় অত্যাধুনিক AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটেশনাল হর্সপাওয়ার অর্জন করতে ঝাঁপিয়ে পড়ছে। Nvidia’র GPUs এই বিপ্লবের অবিসংবাদিত কর্মশক্তিতে পরিণত হয়েছে, এই চাহিদাযুক্ত কাজগুলির জন্য অতুলনীয় পারফরম্যান্স প্রদান করে।
কোম্পানির আর্থিক ফলাফল এই চাহিদার একটি স্পষ্ট চিত্র তুলে ধরে। ২৬শে জানুয়ারী শেষ হওয়া আর্থিক ত্রৈমাসিকে, Nvidia বছরে ৭৮% রাজস্ব বৃদ্ধির কথা জানিয়েছে, যা তার প্রভাবশালী বাজার অবস্থানের প্রমাণ। Huang উল্লেখ করেছেন যে এমনকি এর প্রাথমিক বাজার পরিচিতিতেও, Blackwell প্ল্যাটফর্মটি ইতিমধ্যে বিলিয়ন ডলারের বিক্রয় প্রতিশ্রুতি সুরক্ষিত করেছে। বিশাল AI ডেটা সেন্টার নির্মাণকারী প্রযুক্তি টাইটানরা অত্যাধুনিক হার্ডওয়্যার স্থাপনের অপরিহার্যতা স্বীকার করে; AI অস্ত্র প্রতিযোগিতায় প্রতিযোগীদের থেকে পিছিয়ে পড়া কেবল একটি বিকল্প নয়। তারা উপলব্ধ সেরা পারফরম্যান্স চায়, এবং Nvidia ধারাবাহিকভাবে তা সরবরাহ করেছে।
তবুও, যখন Blackwell চিপগুলি সবেমাত্র বাজারে প্রবেশ করতে শুরু করেছে, Huang এর উত্তরসূরি উন্মোচন করেছেন: Rubin আর্কিটেকচার। এই পরবর্তী প্রজন্মের প্ল্যাটফর্মটি সক্ষমতার আরেকটি সূচকীয় উল্লম্ফনের প্রতিশ্রুতি দেয়, যা ইতিমধ্যে শক্তিশালী Blackwell-এর চেয়ে আশ্চর্যজনকভাবে ১৪ গুণ বেশি শক্তিশালী হবে বলে অনুমান করা হচ্ছে। যদিও নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত বিবরণ এখনও গোপন রাখা হয়েছে, এর অন্তর্নিহিত অর্থ স্পষ্ট: Nvidia আজকের প্রচলিত মডেলগুলির চেয়ে অনেক বেশি জটিল এবং ডেটা-ইনটেনসিভ AI মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সমাধানগুলির পূর্বাভাস দিচ্ছে এবং সক্রিয়ভাবে ইঞ্জিনিয়ারিং করছে। যেহেতু AI-এর সীমানা প্রসারিত হতে থাকবে, আরও পরিশীলিত যুক্তি, মাল্টি-মোডাল বোঝাপড়া এবং রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশনকে অন্তর্ভুক্ত করবে, কাঁচা কম্পিউটেশনাল শক্তির প্রয়োজন কেবল বাড়বে। এটি প্রায় নিশ্চিত যে ডেভেলপার এবং প্ল্যাটফর্ম নির্মাতারা এই ভবিষ্যতের সক্ষমতাগুলি আনলক করার জন্য উপলব্ধ সবচেয়ে শক্তিশালী হার্ডওয়্যারের দিকে আকৃষ্ট হবে। Rubin আর্কিটেকচার, যা আগামী বছরের শেষের দিকে লঞ্চ হওয়ার কথা, এই ক্রমবর্ধমান চাহিদা বক্ররেখার উপর Nvidia’র কৌশলগত বাজি উপস্থাপন করে, নিশ্চিত করে যে এর হার্ডওয়্যার অদূর ভবিষ্যতের জন্য AI বিকাশের অগ্রভাগে থাকবে। এই নিরলস আপগ্রেড চক্রটি Nvidia’র কৌশলের একটি মূল নীতি, যার লক্ষ্য ক্রমাগত বার বাড়ানো এবং এর প্রযুক্তিগত নেতৃত্বকে দৃঢ় করা।
স্বায়ত্তশাসিত ভবিষ্যতের শক্তি: Agentic AI-এর চাহিদা
বিদ্যমান AI প্যারাডাইমগুলির ক্রমবর্ধমান উন্নতির বাইরে, Huang যাকে অনেকে পরবর্তী বিবর্তনীয় পদক্ষেপ হিসাবে দেখেন তার দিকে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ নির্দেশ করেছেন: agentic AI। এই ধারণাটি এমন মডেলগুলির বাইরে চলে যায় যা কেবল প্রম্পটে সাড়া দেয়, এমন AI সিস্টেমগুলির কল্পনা করে যা স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট হিসাবে কাজ করতে পারে, জটিল লক্ষ্যগুলি বুঝতে এবং ব্যবহারকারীর পক্ষে বহু-পদক্ষেপের কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম। কল্পনা করুন একটি AI এজেন্টকে নির্দেশ দেওয়া হচ্ছে ‘টোকিওতে আমার আসন্ন ব্যবসায়িক ভ্রমণের পরিকল্পনা করুন এবং বুক করুন, নন-স্টপ ফ্লাইট এবং কনফারেন্স সেন্টারের কাছাকাছি হোটেলগুলিকে অগ্রাধিকার দিন,’ এবং এটি স্বায়ত্তশাসিতভাবে বিকল্পগুলি গবেষণা করে, দাম তুলনা করে, রিজার্ভেশন করে এবং নিশ্চিতকরণগুলি পরিচালনা করে। এই এজেন্টগুলিকে একাধিক বাহ্যিক সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে হবে, জটিল সীমাবদ্ধতার মাধ্যমে যুক্তি দেখাতে হবে এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্যভাবে আলোচনা বা মানিয়ে নিতে হবে।
বৃহত্তর স্বায়ত্তশাসন এবং জটিল কার্য সম্পাদনের দিকে এই উল্লম্ফন, Huang-এর মতে, কম্পিউটেশনাল সংস্থানগুলিতে একটি বিশাল বৃদ্ধি প্রয়োজন। তিনি প্রস্তাব করেছিলেন যে agentic AI সিস্টেমগুলির জন্য বর্তমানে শিরোনাম তৈরি করা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির চেয়ে ১০০ গুণ বেশি প্রক্রিয়াকরণ শক্তি প্রয়োজন হতে পারে। এই দাবিটি সাম্প্রতিক জল্পনার সরাসরি পাল্টা-আখ্যান হিসাবে কাজ করে যে আপাতদৃষ্টিতে আরও দক্ষ বা ‘প্রশিক্ষণের জন্য সস্তা’ মডেলগুলির উত্থান, যেমন DeepSeek, Nvidia’র উচ্চ-প্রান্তের GPUs-এর চাহিদা হ্রাস করতে পারে। Huang-এর দৃষ্টিভঙ্গি বিপরীত পরামর্শ দেয়: যদিও মডেলের দক্ষতা স্বাগত, সত্যিকারের কার্যকর agentic AI-এর নিছক জটিলতা এবং অপারেশনাল চাহিদাগুলি শক্তিশালী, সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ হার্ডওয়্যারের সামগ্রিক প্রয়োজনকে নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তুলবে।
তিনি যুক্তি দেন যে যারা শুধুমাত্র ভিত্তি মডেলগুলির প্রশিক্ষণের খরচের উপর ফোকাস করছেন তারা বৃহত্তর চিত্রটি মিস করছেন। পরিশীলিত, বহু-পদক্ষেপের agentic প্রক্রিয়াগুলির জন্য অনুমান চাহিদা - রিয়েল-টাইমে কাজ সম্পাদন করার জন্য AI চালানোর কম্পিউটেশনাল খরচ - 엄청 হবে। তদুপরি, এই এজেন্টগুলির বিকাশ এবং পরিমার্জনের জন্য সম্ভবত অভূতপূর্ব স্কেলে অবিচ্ছিন্ন প্রশিক্ষণ এবং সিমুলেশন প্রয়োজন হবে। অতএব, এমনকি যদি পৃথক মডেল প্রশিক্ষণ কিছুটা বেশি দক্ষ হয়ে ওঠে, agentic AI থেকে প্রত্যাশিত ব্যাপ্তি এবং সক্ষমতার বিস্ফোরণ Nvidia’র উৎপাদিত অ্যাক্সিলারেটরের ক্ষুধা কমিয়ে দেওয়ার পরিবর্তে বাড়িয়ে তুলবে। যদিও প্রতিযোগীরা অবশ্যই AI হার্ডওয়্যার বাজারে অবস্থানের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে, Nvidia’র প্রতিষ্ঠিত ইকোসিস্টেম, সফটওয়্যার স্ট্যাক (CUDA), এবং অত্যাধুনিক পারফরম্যান্স সরবরাহে প্রমাণিত ট্র্যাক রেকর্ড এটিকে একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা দেয়। কোম্পানিটি এই ভিত্তির উপর বাজি ধরছে যে AI উচ্চাকাঙ্ক্ষা বাড়ার সাথে সাথে এর শক্তিশালী সিলিকনের উপর নির্ভরতাও বাড়বে, নিশ্চিত করে যে এর আধিপত্য বুদ্ধিমান সিস্টেমের এই পরবর্তী তরঙ্গে প্রসারিত হবে।
ডিজিটাল জগতের বাইরে: Nvidia ভৌত AI এবং রোবোটিক্সকে আলিঙ্গন করছে
Nvidia’র মূল ভিত্তি ভিডিও গেমারদের জন্য ভার্চুয়াল জগতকে শক্তি জোগানোর মধ্যে থাকতে পারে, কিন্তু কোম্পানিটি ক্রমবর্ধমানভাবে ভৌত জগতে বুদ্ধিমত্তা সক্ষম করার দিকে তার দৃষ্টি নিবদ্ধ করছে। Huang তার মূল বক্তব্যের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ উৎসর্গ করেছেন রোবোটিক্স বা ‘ফিজিক্যাল AI’-এর ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্রের প্রতি। গেমিং সেক্টরে তার আধিপত্যের মাধ্যমে সম্মানিত 3D গ্রাফিক্স, সিমুলেশন এবং ফিজিক্স ইঞ্জিনগুলিতে তার কয়েক দশকের দক্ষতার ব্যবহার করে, Nvidia নিজেকে এমন রোবটগুলির জন্য একটি মূল সক্ষমকারী হিসাবে অবস্থান করছে যা বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে উপলব্ধি করতে, যুক্তি দেখাতে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করতে পারে। কোম্পানির Omniverse প্ল্যাটফর্ম, যা প্রাথমিকভাবে সহযোগী ডিজাইন এবং সিমুলেশনের জন্য কল্পনা করা হয়েছিল, রোবটগুলিকে শারীরিকভাবে স্থাপন করার আগে বাস্তবসম্মত ভার্চুয়াল পরিবেশে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য অমূল্য প্রমাণিত হচ্ছে, যা বিকাশের সময় এবং ব্যয়কে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করছে।
Huang এই ডোমেনের রূপান্তরকারী সম্ভাবনার উপর জোর দিয়েছিলেন, দর্শকদের এর তাৎপর্য স্বীকার করার জন্য অনুরোধ করেছিলেন: ‘সবাই, মনোযোগ দিন। এটি খুব সম্ভবত সব শিল্পের মধ্যে বৃহত্তম হতে পারে।’ এই সাহসী বিবৃতিটি একটি দৃঢ় বিশ্বাসকে প্রতিফলিত করে যে বুদ্ধিমান রোবোটিক্স উত্পাদন এবং লজিস্টিকস থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা, কৃষি এবং ভোক্তা অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি সেক্টরে প্রবেশ করবে। Nvidia এমন একটি ভবিষ্যতের কল্পনা করে যেখানে রোবটগুলি কেবল পূর্ব-প্রোগ্রাম করা মেশিন নয় বরং জটিল, অসংগঠিত কাজগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম অভিযোজিত, বুদ্ধিমান সত্তা।
এই উদীয়মান ল্যান্ডস্কেপে তার অবস্থানকে দৃঢ় করার জন্য, Nvidia ভৌত AI-এর বিকাশ এবং স্থাপনাকে ত্বরান্বিত করার লক্ষ্যে কৌশলগত অংশীদারিত্ব ঘোষণা করেছে। General Motors-এর মতো স্বয়ংচালিত জায়ান্টদের সাথে সহযোগিতা বৈদ্যুতিক যানবাহনে আরও পরিশীলিত AI একীভূত করার দিকে ইঙ্গিত করে, সম্ভাব্যভাবে উন্নত ড্রাইভার-সহায়তা সিস্টেম এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ক্ষমতাগুলিকে শক্তিশালী করে। আরেকটি উল্লেখযোগ্য অংশীদারিত্বের মধ্যে রয়েছে Walt Disney এবং Alphabet, যা বিস্তৃত রোবোটিক্স বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, সম্ভবত বিনোদন, লজিস্টিকস এবং মানব-রোবট মিথস্ক্রিয়ার মতো ক্ষেত্রগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই জোটগুলি পরবর্তী প্রজন্মের রোবোটিক প্ল্যাটফর্মগুলির মূল অপারেটিং সিস্টেমগুলির মধ্যে এর প্রযুক্তি এম্বেড করার Nvidia’র অভিপ্রায় প্রদর্শন করে। এই ভৌত এজেন্টগুলির জন্য ‘মস্তিষ্ক’ - শক্তিশালী কম্পিউট মডিউল এবং পরিশীলিত সফ্টওয়্যার স্ট্যাক - সরবরাহ করে, Nvidia ভবিষ্যতের কারখানা, গুদাম, বাড়ি এবং যানবাহনের মধ্যে ডেটা সেন্টারে তার সাফল্য প্রতিলিপি করার লক্ষ্য রাখে। রোবোটিক্সে এই কৌশলগত ধাক্কা Nvidia’র ঠিকানাযোগ্য বাজারের একটি উল্লেখযোগ্য সম্প্রসারণের প্রতিনিধিত্ব করে, যা অটোমেশন এবং ভৌত বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে গভীর ব্যাঘাতের জন্য প্রস্তুত শিল্পগুলিতে ট্যাপ করে। এটি একটি দীর্ঘমেয়াদী খেলা, তবে এটি সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ এবং AI সিমুলেশনে কোম্পানির মূল দক্ষতার সাথে পুরোপুরি সামঞ্জস্যপূর্ণ।
বাজার নেভিগেট করা: Nvidia’র গতিপথের উপর দৃষ্টিভঙ্গি
GTC-তে Nvidia যে প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং বাজারের গতি প্রদর্শন করেছে তা অনস্বীকার্য। যাইহোক, শেয়ার বাজার প্রায়শই প্রত্যাশা, অনুভূতি এবং অনুভূত ঝুঁকির নিজস্ব জটিল ক্যালকুলাস দিয়ে কাজ করে। গত এক বছরে কোম্পানির অসাধারণ আর্থিক কর্মক্ষমতা এবং এর AI চিপগুলির জন্য আপাতদৃষ্টিতে অতৃপ্ত তৃষ্ণা সত্ত্বেও, Nvidia’র স্টকের দামে কিছু অস্থিরতা দেখা গেছে, যা তার সর্বকালের সর্বোচ্চ স্তর থেকে পিছু হটেছে। বাজারের অস্থিরতা, সম্ভবত DeepSeek-এর মতো বিকল্প AI মডেল বা বৃহত্তর সামষ্টিক অর্থনৈতিক উদ্বেগ নিয়ে আলোচনার দ্বারা উস্কে দেওয়া, কিছুটা সতর্কতার জন্ম দিয়েছে।
ইতিহাস প্রভাবশালী প্রযুক্তি জায়ান্টদের ছোট, আরও চটপটে উদ্ভাবক বা বিঘ্নকারী প্রযুক্তিগত পরিবর্তন দ্বারা অন্ধ হওয়ার উদাহরণে পরিপূর্ণ। যদিও Nvidia বর্তমানে উচ্চ-পারফরম্যান্স AI চিপ বাজারে অজেয় বলে মনে হচ্ছে, ল্যান্ডস্কেপটি তীব্র প্রতিযোগিতামূলক এবং দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। প্রতিযোগীরা প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করছে, এবং বিকল্প আর্কিটেকচার বা সফ্টওয়্যার দক্ষতায় অগ্রগতি সম্ভাব্যভাবে Nvidia’র রাজত্বকে চ্যালেঞ্জ করতে পারে। সরবরাহ শৃঙ্খল এবং আন্তর্জাতিক বাণিজ্যকে প্রভাবিত করে এমন ভূ-রাজনৈতিক কারণগুলিও যে কোনও বিশ্বব্যাপী সেমিকন্ডাক্টর নেতার জন্য একটি চলমান ঝুঁকির কারণ উপস্থাপন করে।
যাইহোক, GTC-তে Huang-এর আত্মবিশ্বাসী ভঙ্গি একটি নেতৃত্ব দলকে নির্দেশ করে যা এই গতিশীলতা সম্পর্কে তীব্রভাবে সচেতন কিন্তু তাদের কৌশলে অবিচল। DeepSeek-এর মতো উন্নয়নগুলিকে হুমকি হিসাবে নয়, বরং সামগ্রিক AI ইকোসিস্টেমকে প্রসারিত করার অনুঘটক হিসাবে তার ফ্রেমিং - যা শেষ পর্যন্ত শক্তিশালী হার্ডওয়্যারের জন্য আরও চাহিদা চালিত করে - এই আত্মবিশ্বাসকে প্রতিফলিত করে। তিনি একটি পুণ্যময় চক্রের কল্পনা করেন যেখানে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য AI মডেলগুলি উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে, যা আরও জটিল অ্যাপ্লিকেশনগুলির (যেমন agentic AI এবং রোবোটিক্স) দিকে পরিচালিত করে যা ফলস্বরূপ, Nvidia’র সরবরাহ করা খুব উচ্চ-প্রান্তের কম্পিউটের প্রয়োজন হয়।
বিনিয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে, Nvidia মূল্যায়ন করার জন্য এর অসাধারণ বৃদ্ধি এবং প্রযুক্তিগত নেতৃত্বকে এর মূল্যায়ন এবং দ্রুত চলমান প্রযুক্তি খাতের অন্তর্নিহিত ঝুঁকির সাথে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। স্টক, এমনকি তার পুলব্যাকের পরেও, এমন মাল্টিপলগুলিতে ট্রেড করে যা উল্লেখযোগ্য অব্যাহত বৃদ্ধির পূর্বাভাস দেয়। ফরোয়ার্ড প্রাইস-টু-আর্নিংস অনুপাত, GTC-এর সময় কিছু বিশ্লেষণে উল্লিখিত এক বছরের অনুমানের ভিত্তিতে প্রায় ২১-এর কাছাকাছি ঘোরাফেরা করছে, যা কোম্পানির গতিপথ বিবেচনা করে যুক্তিসঙ্গত মনে হতে পারে, তবে এটি এখনও যথেষ্ট ভবিষ্যতের সাফল্যের মূল্য নির্ধারণ করে। Nvidia বিবেচনা করা বিনিয়োগকারীদের জন্য, GTC ঘোষণাগুলি কোম্পানির কৌশলগত দৃষ্টিভঙ্গি এবং নিরলস উদ্ভাবন ইঞ্জিনের আরও প্রমাণ সরবরাহ করে। যদিও অতীতের কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতের ফলাফলের কোনও গ্যারান্টি নয়, Nvidia ব্যতিক্রমীভাবে উচ্চ স্তরে কার্যকর করা অব্যাহত রেখেছে, নিজেকে আমাদের সময়ের সংজ্ঞায়িত প্রযুক্তিগত রূপান্তরের কেন্দ্রবিন্দুতে অবস্থান করছে। সামনের পথে তীব্র প্রতিযোগিতা এবং উচ্চ প্রত্যাশা নেভিগেট করা জড়িত, তবে কোম্পানির রোডম্যাপ, যেমনটি GTC-তে উন্মোচিত হয়েছে, AI যুগে এর অব্যাহত নেতৃত্বের জন্য একটি আকর্ষণীয় কেস উপস্থাপন করে।