एंटरप्राइज एआई में एनवीडिया की पहल

उद्यम और उससे आगे के लिए एआई को अपनाना

हाल ही में GPU टेक्निकल कॉन्फ्रेंस (GTC) 2025 में, Nvidia के सीईओ, जेन्सेन हुआंग ने कंपनी की त्वरित कंप्यूटिंग क्षमता को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के अनुरूप बनाने की रणनीति की रूपरेखा तैयार की। जबकि स्पॉटलाइट Nvidia की अगली पीढ़ी के ‘ब्लैकवेल’ B300 GPU और भविष्य के ‘रुबिन’ परिवार के एक्सेलेरेटर पर चमक रहा था, हुआंग ने उद्यमों, एज कंप्यूटिंग और भौतिक AI के दायरे की जरूरतों को पूरा करने के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता पर भी जोर दिया।

हुआंग ने जोर देकर कहा कि क्लाउड सेवा प्रदाता Nvidia की अत्याधुनिक तकनीक और फुल-स्टैक दृष्टिकोण की ओर आकर्षित होते हैं, AI को व्यापक रूप से अपनाने के लिए एक अधिक सूक्ष्म रणनीति की आवश्यकता है। उन्होंने कहा, “त्वरित कंप्यूटिंग चिप के बारे में नहीं है, यह चिप और लाइब्रेरी, प्रोग्रामिंग मॉडल के बारे में भी नहीं है। यह चिप, प्रोग्रामिंग मॉडल और इसके ऊपर चलने वाले सॉफ्टवेयर का एक पूरा समूह है।”

एआई का विकास: क्लाउड से सर्वव्यापकता तक

AI की प्रारंभिक गति क्लाउड में उत्पन्न हुई होगी, लेकिन इसका प्रक्षेपवक्र स्पष्ट रूप से इससे आगे बढ़ रहा है। जैसे ही AI विभिन्न क्षेत्रों में प्रवेश करता है, यह विविध सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन, ऑपरेटिंग वातावरण, डोमेन-विशिष्ट लाइब्रेरी और उपयोग पैटर्न का सामना करता है। हुआंग ने इस विस्तार पर जोर दिया, उद्यम आईटी, विनिर्माण, रोबोटिक्स, सेल्फ-ड्राइविंग कारों और यहां तक कि उभरते GPU क्लाउड प्रदाताओं की अनूठी आवश्यकताओं को देखते हुए।

कंप्यूटिंग की मौलिक प्रकृति को AI और मशीन लर्निंग द्वारा पुन: आकार दिया जा रहा है, जो प्रोसेसर और ऑपरेटिंग सिस्टम से लेकर एप्लिकेशन और उनके ऑर्केस्ट्रेशन तक सब कुछ प्रभावित करता है। एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो सरल डेटा पुनर्प्राप्ति से AI सिस्टम के साथ इंटरैक्टिव प्रश्न-और-उत्तर इंटरैक्शन में विकसित हो रहे हैं।

एआई एजेंटों और डिजिटल श्रमिकों का उदय

हुआंग एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहां AI एजेंट डिजिटल कार्यबल का अभिन्न अंग बन जाते हैं। उनका अनुमान है कि दुनिया के एक अरब ज्ञान कार्यकर्ताओं के साथ, दस अरब डिजिटल कार्यकर्ता होंगे, जो निर्बाध रूप से सहयोग करेंगे। AI एजेंटों की यह सर्वव्यापी उपस्थिति कंप्यूटर की एक नई नस्ल की आवश्यकता है, जो उनकी अनूठी परिचालन मांगों के लिए अनुकूलित है।

एआई युग के लिए नए हार्डवेयर का परिचय

Nvidia दो व्यक्तिगत AI सुपर कंप्यूटरों की शुरुआत के साथ इस आवश्यकता को संबोधित कर रहा है: DGX स्पार्क और DGX स्टेशन। ये डेस्कटॉप सिस्टम अनुमान और अन्य कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो स्थानीय संचालन या Nvidia के DGX क्लाउड और अन्य त्वरित क्लाउड वातावरण के साथ एकीकरण के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं।

DGX स्पार्क में GB10 ग्रेस ब्लैकवेल सुपरचिप है, जो AI फाइन-ट्यूनिंग और अनुमान के लिए असाधारण प्रदर्शन प्रदान करता है। DGX स्टेशन, एक अधिक शक्तिशाली डेस्कटॉप सिस्टम, में GB300 ग्रेस-ब्लैकवेल अल्ट्रा डेस्कटॉप सुपरचिप है, जो 784 GB की विशाल सुसंगत मेमोरी, Nvidia का ConnectX-8 सुपरएनआईसी, AI एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म और NIM AI माइक्रोसेवाओं तक पहुंच प्रदान करता है।

एजेंटों से परे: एआई रीजनिंग का उदय

ये नए सिस्टम न केवल उद्यमों को AI वर्कलोड के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं बल्कि AI विकास के अगले चरण का मार्ग भी प्रशस्त करते हैं: रीजनिंग मॉडल। ये मॉडल बुनियादी AI एजेंटों से परे एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो जटिल समस्याओं से निपटने और वर्तमान AI चैटबॉट्स की प्रॉम्प्ट-एंड-रिप्लाई प्रकृति से कहीं अधिक तर्क क्षमता प्रदर्शित करने में सक्षम हैं।

हुआंग ने इस प्रगति का वर्णन करते हुए कहा, “अब हमारे पास ऐसे AI हैं जो तर्क कर सकते हैं, जो मूल रूप से किसी समस्या को चरण दर चरण तोड़ने के बारे में है। अब हमारे पास ऐसे AI हैं जो चरण दर चरण तर्क कर सकते हैं … विचार की श्रृंखला, N का सर्वश्रेष्ठ, निरंतरता जाँच, पथ नियोजन, विभिन्न तकनीकों की एक किस्म जैसी तकनीकों का उपयोग करके।”

नेमोट्रॉन मॉडल: एआई रीजनिंग को सशक्त बनाना

कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स शो में लामा नेमोट्रॉन और कॉसमॉस नेमोट्रॉन मॉडल के अनावरण के साथ रखी गई नींव पर निर्माण करते हुए, Nvidia ने GTC में ओपन लामा नेमोट्रॉन मॉडल के एक परिवार की शुरुआत की। ये मॉडल गणित, कोडिंग, निर्णय लेने और निर्देश पालन में बहु-चरणीय कार्यों के लिए बढ़ी हुई तर्क क्षमताओं का दावा करते हैं।

कारी ब्रिस्की, Nvidia के एंटरप्राइज़ के लिए जेनरेटिव AI सॉफ़्टवेयर के उपाध्यक्ष, ने डेवलपर समर्थन के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता पर प्रकाश डाला। Nvidia इन मॉडलों को अपनाने की सुविधा के लिए 60 बिलियन टोकन सिंथेटिक रूप से उत्पन्न डेटा और तकनीकों से युक्त डेटासेट प्रदान कर रहा है।

ब्रिस्की ने समझाया, “मनुष्यों की तरह, एजेंटों को जटिल अनुरोधों को तोड़ने, उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और वास्तविक समय में अनुकूलन करने के लिए संदर्भ को समझने की आवश्यकता होती है।”

नेमोट्रॉन मॉडल तर्क क्षमताओं के विभिन्न स्तर प्रदान करते हैं और तीन आकारों में आते हैं: नैनो (पीसी और एज उपकरणों के लिए अनुकूलित), सुपर (एकल GPU पर उच्च सटीकता और थ्रूपुट), और अल्ट्रा (एकाधिक GPU के लिए डिज़ाइन किया गया)।

AI-Q ब्लूप्रिंट: डेटा को रीजनिंग एजेंटों से जोड़ना

Nvidia के AI एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म को AI-Q ब्लूप्रिंट के साथ संवर्धित किया जा रहा है, जो एक NIM-आधारित पेशकश है जो उद्यमों को मालिकाना डेटा को रीजनिंग AI एजेंटों से जोड़ने में सक्षम बनाता है। यह ओपन सॉफ्टवेयर Nvidia के NeMo रिट्रीवर टूल के साथ एकीकृत होता है, जिससे विभिन्न डेटा प्रकारों (पाठ, चित्र, वीडियो) की क्वेरी की जा सकती है और Nvidia के त्वरित कंप्यूटिंग और तृतीय-पक्ष स्टोरेज प्लेटफ़ॉर्म और सॉफ़्टवेयर के बीच सहयोग की सुविधा मिलती है, जिसमें लामा नेमोट्रॉन मॉडल शामिल हैं।

ब्रिस्की ने विकास टीमों के लिए लाभों पर जोर देते हुए कहा, “कनेक्टेड एजेंटों की टीमों के लिए, ब्लूप्रिंट एजेंट गतिविधि में अवलोकन और पारदर्शिता प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स समय के साथ एजेंटों में सुधार कर सकते हैं। डेवलपर्स एजेंट सटीकता में सुधार कर सकते हैं और इन कार्यों को पूरा करने में घंटों से मिनटों तक कम कर सकते हैं।”

एआई डेटा प्लेटफॉर्म: एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक संदर्भ डिजाइन

Nvidia का AI डेटा प्लेटफ़ॉर्म एंटरप्राइज़ इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक संदर्भ डिज़ाइन के रूप में कार्य करता है, जिसमें AI-Q ब्लूप्रिंट का उपयोग करके बनाए गए AI क्वेरी एजेंट शामिल हैं।

भौतिक एआई: डिजिटल और भौतिक दुनिया को जोड़ना

हुआंग ने भौतिक AI के बढ़ते क्षेत्र को भी संबोधित किया, जिसमें वास्तविक दुनिया की धारणा और बातचीत को सक्षम करने के लिए AI को भौतिक प्रणालियों में एकीकृत करना शामिल है। उन्होंने भविष्यवाणी की कि यह क्षेत्र AI बाजार का सबसे बड़ा खंड बन सकता है।

हुआंग ने समझाया, “एआई जो भौतिक दुनिया को समझता है, घर्षण और जड़ता, कारण और प्रभाव, वस्तु स्थायित्व जैसी चीजें, भौतिक दुनिया, त्रि-आयामी दुनिया को समझने की क्षमता। यह वही है जो भौतिक एआई के एक नए युग को सक्षम करने जा रहा है और यह रोबोटिक्स को सक्षम करने जा रहा है।”

रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों में प्रगति

कई घोषणाओं ने भौतिक AI के लिए Nvidia कीप्रतिबद्धता को रेखांकित किया, जिसमें Nvidia AI डेटासेट की शुरुआत शामिल है, जिसे विशेष रूप से रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटासेट डेवलपर्स को Nvidia के कॉसमॉस वर्ल्ड मॉडल डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म, ड्राइव AV सॉफ़्टवेयर, इसाक AI रोबोट डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म और स्मार्ट शहरों के लिए मेट्रोपोलिस फ्रेमवर्क में उपयोग किए गए वास्तविक दुनिया और सिंथेटिक डेटा दोनों का लाभ उठाते हुए, फाउंडेशन मॉडल को प्रीट्रेन, टेस्ट, वैलिडेट और फाइन-ट्यून करने का अधिकार देता है।

डेटासेट का प्रारंभिक पुनरावृत्ति हगिंग फेस पर उपलब्ध है, जो रोबोटिक्स प्रशिक्षण के लिए 15 टेराबाइट डेटा प्रदान करता है, निकट भविष्य के लिए स्वायत्त वाहन विकास के लिए समर्थन के साथ।
इसके अलावा, Nvidia ने इसाक GROOT N1 की घोषणा की, जो ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए एक फाउंडेशन मॉडल है। इसे वास्तविक और सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, और यह प्रोजेक्ट GROOT की उन्नति का प्रतिनिधित्व करता है।

एआई क्षितिज का विस्तार

Nvidia की रणनीतिक पहल AI के भविष्य के लिए एक स्पष्ट दृष्टि प्रदर्शित करती है, जो क्लाउड की सीमाओं से परे और उद्यम और भौतिक दुनिया के केंद्र तक अपनी पहुंच का विस्तार करती है। अत्याधुनिक हार्डवेयर, नवीन सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और डेवलपर सशक्तिकरण के प्रति प्रतिबद्धता के संयोजन के माध्यम से, Nvidia खुद को AI नवाचार की अगली लहर के पीछे प्रेरक शक्ति के रूप में स्थापित कर रहा है। भौतिक AI के लिए उपकरणों और डेटासेट के विकास के साथ-साथ तर्क क्षमताओं की शुरूआत, एक ऐसे भविष्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम है जहां AI हमारे दैनिक जीवन के साथ सहजता से एकीकृत होता है, उद्योगों को बदलता है और प्रौद्योगिकी के साथ हमारे बातचीत के तरीके को फिर से परिभाषित करता है। उद्यम समाधानों, एज कंप्यूटिंग और रोबोटिक्स पर ध्यान केंद्रित करना AI परिदृश्य की विविध और विकसित होती जरूरतों के बारे में Nvidia की समझ को उजागर करता है, इस परिवर्तनकारी तकनीकी क्रांति में एक नेता के रूप में अपनी स्थिति को मजबूत करता है।