एनवीडिया के हुआंग ने एआई परिदृश्य को बदला

अनुमान क्रांति को नेविगेट करना

Nvidia के सीईओ, जेनसेन हुआंग ने सैन जोस, कैलिफ़ोर्निया में कंपनी के वार्षिक सॉफ़्टवेयर डेवलपर सम्मेलन को संबोधित किया, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग के भीतर एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के बीच Nvidia की मजबूत स्थिति पर जोर दिया। उन्होंने AI मॉडल के प्रशिक्षण चरण से अनुमान चरण में चल रहे बदलाव पर जोर दिया, जहां व्यवसाय इन मॉडलों से विस्तृत, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने पर तेजी से ध्यान केंद्रित करते हैं।

निवेशक चिंताओं और बाजार की गतिशीलता को संबोधित करना

हुआंग की प्रस्तुति, उनके सिग्नेचर ब्लैक लेदर जैकेट और जींस में दी गई, उच्च-दांव वाले AI चिप बाजार में Nvidia की प्रमुख स्थिति की रक्षा के रूप में कार्य करती है। हाल ही में निवेशक चिंताएं, चीन के DeepSeek जैसे प्रतिस्पर्धियों की रिपोर्टों से प्रेरित होकर, संभावित रूप से कम AI चिप्स के साथ तुलनीय चैटबॉट प्रदर्शन प्राप्त करने के कारण, Nvidia की प्रतीत होने वाली अजेय बढ़त पर एक छाया डाली है।

हुआंग के आत्मविश्वासपूर्ण संबोधन के बावजूद, बाजार ने संदेह की भावना के साथ प्रतिक्रिया व्यक्त की। Nvidia के शेयरों में 3.4% की गिरावट आई, जो चिप इंडेक्स में व्यापक गिरावट को दर्शाता है, जो 1.6% नीचे बंद हुआ। यह प्रतिक्रिया बताती है कि बाजार ने पहले से ही प्रत्याशित समाचारों में से अधिकांश को मूल्य निर्धारण कर दिया होगा, जो Nvidia की दीर्घकालिक रणनीति के लिए ‘प्रतीक्षा करें और देखें’ दृष्टिकोण को दर्शाता है।

गलत धारणाओं को दूर करना और कम्प्यूटेशनल मांगों को उजागर करना

हुआंग ने सीधे तौर पर उस बात का सामना किया जिसे उन्होंने AI की विकसित कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं के बारे में व्यापक गलतफहमी के रूप में माना। उन्होंने साहसपूर्वक कहा, ‘लगभग पूरी दुनिया ने इसे गलत समझा,’ उन्नत AI अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति में घातीय वृद्धि को रेखांकित करते हुए, विशेष रूप से ‘एजेंटिक AI’ के क्षेत्र में।

एजेंटिक AI, स्वायत्त एजेंटों की विशेषता है जो न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ नियमित कार्यों को करने में सक्षम हैं, काफी अधिक प्रसंस्करण क्षमताओं की मांग करते हैं। हुआंग ने अनुमान लगाया कि एजेंटिक AI और तर्क के लिए कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएं ‘पिछले साल इस समय हमने जो सोचा था उससे 100 गुना अधिक हैं।’ यह नाटकीय वृद्धि उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग समाधानों की चल रही, और शायद कम करके आंकी गई, मांग को रेखांकित करती है।

प्रशिक्षण बनाम अनुमान द्विभाजन

Nvidia की वर्तमान चुनौती का एक प्रमुख तत्व AI बाजार की विकसित गतिशीलता में निहित है। उद्योग प्रशिक्षण पर प्राथमिक ध्यान केंद्रित करने से संक्रमण कर रहा है, जहां चैटबॉट जैसे AI मॉडल को बुद्धिमत्ता प्रदान करने के लिए विशाल डेटासेट का उपयोग किया जाता है, अनुमान के लिए। अनुमान वह चरण है जहां प्रशिक्षित मॉडल उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट उत्तर और समाधान प्रदान करने के लिए अपने अधिग्रहीत ज्ञान का लाभ उठाता है।

यह बदलाव Nvidia के लिए एक संभावित हेडविंड प्रस्तुत करता है, क्योंकि इसके सबसे आकर्षक चिप्स पारंपरिक रूप से कम्प्यूटेशनल रूप से गहन प्रशिक्षण चरण के लिए अनुकूलित किए गए हैं। जबकि Nvidia ने पिछले दशक में सॉफ्टवेयर टूल और डेवलपर समर्थन का एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र विकसित किया है, यह डेटा सेंटर चिप्स है, जिसकी कीमत दसियों हजार डॉलर है, जिसने पिछले साल कुल $ 130.5 बिलियन का अधिकांश राजस्व अर्जित किया है।

गति बनाए रखना: तीन साल की वृद्धि और उससे आगे

Nvidia के स्टॉक ने पिछले तीन वर्षों में मूल्य में चार गुना से अधिक की वृद्धि देखी है। यह उल्लेखनीय वृद्धि कंपनी की ChatGPT, Claude और कई अन्य सहित परिष्कृत AI प्रणालियों के उद्भव को शक्ति देने में महत्वपूर्ण भूमिका से प्रेरित है। कंपनी का हार्डवेयर अत्याधुनिक AI विकास का पर्याय बन गया है।

हालांकि, इस गति को बनाए रखने के लिए अनुमान-केंद्रित बाजार की बदलती मांगों के अनुकूल होने की आवश्यकता है। जबकि Nvidia के चिप्स पर निर्मित AI उद्योग का दीर्घकालिक दृष्टिकोण सम्मोहक बना हुआ है, अल्पकालिक निवेशक अपेक्षाएं अनुमान क्रांति द्वारा प्रस्तुत तत्काल चुनौतियों और अवसरों के प्रति अधिक संवेदनशील हैं।

अगली पीढ़ी के चिप्स का अनावरण: BlackwellUltra और उससे आगे

हुआंग ने सम्मेलन को नए चिप रिलीज की एक श्रृंखला की घोषणा करने के लिए एक मंच के रूप में इस्तेमाल किया, जिसे विकसित हो रहे AI परिदृश्य में Nvidia की स्थिति को मजबूत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन घोषणाओं में Blackwell Ultra GPU चिप का अनावरण था, जिसे इस साल की दूसरी छमाही में जारी करने की योजना है।

Blackwell Ultra अपने पूर्ववर्ती, वर्तमान-पीढ़ी के Blackwell चिप की तुलना में बढ़ी हुई मेमोरी क्षमता का दावा करता है। यह बढ़ी हुई मेमोरी इसे बड़े और अधिक जटिल AI मॉडल का समर्थन करने की अनुमति देती है, जो उन्नत AI अनुप्रयोगों की बढ़ती मांगों को पूरा करती है।

दोहरी फोकस: प्रतिक्रिया और गति

हुआंग ने जोर देकर कहा कि Nvidia के चिप्स को AI प्रदर्शन के दो महत्वपूर्ण पहलुओं को संबोधित करने के लिए इंजीनियर किया गया है: प्रतिक्रिया और गति। चिप्स को AI सिस्टम को बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता प्रश्नों के बुद्धिमान प्रतिक्रियाएं प्रदान करने में सक्षम बनाना चाहिए, जबकि साथ ही उन प्रतिक्रियाओं को न्यूनतम विलंबता के साथ वितरित करना चाहिए।

हुआंग ने तर्क दिया कि Nvidia की तकनीक विशिष्ट रूप से दोनों क्षेत्रों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए तैनात है। उन्होंने वेब खोज के समानांतर एक समानता खींची, जिसमें कहा गया, ‘यदि आप किसी प्रश्न का उत्तर देने में बहुत अधिक समय लेते हैं, तो ग्राहक वापस नहीं आएगा।’ यह सादृश्य AI- संचालित अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता जुड़ाव और संतुष्टि बनाए रखने में गति और दक्षता के महत्व पर प्रकाश डालता है।

भविष्य के लिए रोडमैप: Vera Rubin और Feynman

Blackwell Ultra से परे देखते हुए, हुआंग ने Nvidia के भविष्य के चिप रोडमैप में एक झलक प्रदान की, आगामी Vera Rubin सिस्टम के बारे में विवरण प्रकट किया। 2026 की दूसरी छमाही में रिलीज के लिए निर्धारित, Vera Rubin को Blackwell को सफल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो और भी तेज गति और बढ़ी हुई क्षमताओं की पेशकश करता है।

आगे की पंक्ति में, हुआंग ने घोषणा की कि Rubin चिप्स के बाद Feynman चिप्स आएंगे, जो 2028 में आने का अनुमान है। यह बहु-पीढ़ी का रोडमैप निरंतर नवाचार के लिए Nvidia की प्रतिबद्धता और तेजी से विकसित हो रहे AI हार्डवेयर बाजार में तकनीकी बढ़त बनाए रखने के अपने दृढ़ संकल्प को प्रदर्शित करता है।

उद्योग की चुनौतियों और Blackwell के रोलआउट को संबोधित करना

इन नए चिप्स का अनावरण ऐसे समय में हुआ है जब Blackwell का बाजार में प्रवेश शुरू में अनुमानित से धीमा रहा है। एक डिजाइन दोष कथित तौर पर विनिर्माण चुनौतियों का कारण बना, जिससे देरी हुई। यह स्थिति व्यापक उद्योग संघर्षों को दर्शाती है, क्योंकि Nvidia चिप्स से भरे विशाल डेटा केंद्रों में लगातार बढ़ते डेटासेट को खिलाने के पारंपरिक दृष्टिकोण ने कम रिटर्न प्रदर्शित करना शुरू कर दिया है।

इन चुनौतियों के बावजूद, Nvidia ने पिछले महीने बताया कि Blackwell के ऑर्डर ‘अद्भुत’ थे, जो शुरुआती असफलताओं के बावजूद नए चिप के लिए मजबूत मांग का सुझाव देते हैं।

पारिस्थितिकी तंत्र का विस्तार: DGX वर्कस्टेशन और सॉफ्टवेयर नवाचार

कोर चिप घोषणाओं से परे, हुआंग ने Blackwell चिप्स पर आधारित एक शक्तिशाली नया पर्सनल कंप्यूटर, DGX वर्कस्टेशन पेश किया। यह वर्कस्टेशन, जिसे Dell, Lenovo और HP जैसी अग्रणी कंपनियों द्वारा निर्मित किया जाना है, Apple के कुछ हाई-एंड Mac पेशकशों के लिए एक चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है।

हुआंग ने गर्व से इन उपकरणों में से एक के लिए एक मदरबोर्ड प्रदर्शित किया, जिसमें घोषणा की गई, ‘यह एक पीसी जैसा दिखना चाहिए।’ यह कदम डेटा केंद्रों से परे और पेशेवर वर्कस्टेशन के दायरे में उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बाजार में अपनी उपस्थिति का विस्तार करने की Nvidia की महत्वाकांक्षा का संकेत देता है।

Dynamo: जनरल मोटर्स के साथ तर्क और सहयोग में तेजी लाना

सॉफ्टवेयर के मोर्चे पर, हुआंग ने Dynamo की रिलीज की घोषणा की, जो AI अनुप्रयोगों में तर्क प्रक्रिया को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया सॉफ्टवेयर टूल है। Dynamo को मुफ्त में पेश किया जा रहा है, जिसका उद्देश्य व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा देना और क्षेत्र में नवाचार में तेजी लाना है।

इसके अलावा, हुआंग ने जनरल मोटर्स के साथ एक महत्वपूर्ण साझेदारी का खुलासा किया, जिसने अपनी सेल्फ-ड्राइविंग कार बेड़े को शक्ति देने के लिए Nvidia का चयन किया। यह सहयोग ऑटोमोटिव उद्योग में Nvidia के बढ़ते प्रभाव और स्वायत्त ड्राइविंग तकनीक को आगे बढ़ाने की उसकी प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है। यह एक हाई-प्रोफाइल जीत है, और यह दर्शाता है कि Nvidia के लिए एप्लिकेशन कितने विविध हैं।

आगे का रास्ता

Nvidia AI के भविष्य पर बड़ा दांव लगा रही है, और उनका निरंतर नवाचार महत्वपूर्ण है। वे अनुमान की ओर बदलाव के अनुकूल होने की आवश्यकता को पहचानते हैं, और वे पहले से ही ऐसे चिप्स विकसित कर रहे हैं जो दोनों कर सकते हैं। सफलता के अपने इतिहास और अनुसंधान और विकास के प्रति अपनी प्रतिबद्धता के साथ, Nvidia आने वाले वर्षों तक AI उद्योग में एक प्रमुख खिलाड़ी बने रहने की संभावना है। प्रमुख प्रौद्योगिकी और ऑटोमोटिव कंपनियों के साथ साझेदारी इस बात का संकेत है कि Nvidia कहां जा रही है।