एनवीडिया का साहसिक विजन: जेनसेन हुआंग

कंप्यूटिंग में एक नए युग की शुरुआत

2025 ग्राफ़िक्स टेक्नोलॉजी कॉन्फ़्रेंस (GTC), जो सिलिकॉन वैली के केंद्र में आयोजित की गई, ने प्रौद्योगिकी परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण घटना के रूप में अपनी स्थिति को मजबूत किया है। यह एक ऐसा जमावड़ा है जो अनुभवी उद्योग के दिग्गजों और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स से लेकर उत्साही AI उत्साही और यहां तक कि उन लोगों तक, जो प्रौद्योगिकी के प्रति कुछ हद तक संशय रखते हैं, विविध दर्शकों का ध्यान आकर्षित करता है।

GTC का एक निर्णायक क्षण मुख्य वक्ता का संबोधन है, और इस वर्ष, इसे Nvidia के CEO, जेनसेन हुआंग के अलावा किसी और ने नहीं दिया। हुआंग, जिन्हें व्यापक रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक दूरदर्शी नेता माना जाता है, उद्योग की कहानियों को आकार देने की दुर्लभ क्षमता रखते हैं। उनकी घोषणाएँ महत्वपूर्ण भार रखती हैं, जो अक्सर तकनीकी प्रगति और उभरते रुझानों को दर्शाती हैं जो आने वाले वर्षों को परिभाषित करेंगे।

अपने बहुप्रतीक्षित मुख्य वक्ता के रूप में, हुआंग ने न केवल AI में Nvidia की नवीनतम सफलताओं का विवरण दिया, बल्कि अगले कुछ वर्षों में उद्योग के विकास के लिए अपने अनुमानों की एक झलक भी पेश की। इस वर्ष की प्रस्तुति ने न केवल AI क्रांति की तेज़ गति को रेखांकित किया, बल्कि तकनीकी नवाचार में एक प्रमुख शक्ति के रूप में अपनी भूमिका बनाए रखने के लिए Nvidia की रणनीतिक पुन: स्थिति को भी रेखांकित किया।

ब्लैकवेल और रुबिन: AI हार्डवेयर की अगली पीढ़ी में प्रवेश

जैसा कि कई पूर्व-घटना विश्लेषणों में अनुमान लगाया गया था, हुआंग के मुख्य वक्ता का एक केंद्रीय विषय Nvidia की अगली पीढ़ी के ग्राफिक्स आर्किटेक्चर का अनावरण था: Blackwell Ultra और Vera Rubin। ये AI हार्डवेयर की क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं।

ब्लैकवेल अल्ट्रा चिपसेट, जिसे इस साल के अंत में रिलीज़ करने की योजना है, को AI प्रक्रियाओं की बढ़ती जटिलता को संभालने के लिए सावधानीपूर्वक इंजीनियर किया गया है। इसके स्पेसिफिकेशन्स, कम से कम कहने के लिए, उल्लेखनीय हैं:

• एकल रैक के भीतर 1-exaflop कंप्यूटिंग शक्ति।
• प्रति रैक 600,000 घटक।
• एक परिष्कृत 120-किलोवाट लिक्विड कूलिंग सिस्टम।

ये विशेषताएं, कम से कम कागज पर, ब्लैकवेल अल्ट्रा को AI कंप्यूटेशन के लिए एक पावरहाउस के रूप में स्थापित करती हैं।

Nvidia की रणनीतिक रोडमैप में इन ब्लैकवेल अल्ट्रा GPU को दो अलग-अलग DGX सिस्टम में एकीकृत करना शामिल है: Nvidia DGX GB300 और Nvidia DGX B300। यह एकीकरण AI वर्कलोड की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें अनुमान और तर्क कार्यों पर विशेष जोर दिया गया है।

पारंपरिक एयर-आधारित कूलिंग से लिक्विड कूलिंग में परिवर्तन बेहतर ऊर्जा दक्षता के लिए अनिवार्य रूप से संचालित एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यह केवल एक वृद्धिशील सुधार नहीं है; यह AI कंप्यूटिंग सिस्टम के डिजाइन और निर्माण की एक मौलिक पुनर्कल्पना को दर्शाता है।

आगे देखते हुए, Vera Rubin AI सिस्टम को 2026 के अंत में रिलीज़ करने का अनुमान है, इसके बाद 2027 की दूसरी छमाही में Rubin Ultra आएगा। हुआंग ने जोर देकर कहा कि, चेसिस के अलावा, वेरा रुबिन प्लेटफॉर्म के लगभग हर पहलू को एक व्यापक रीडिज़ाइन से गुजरना पड़ा है। इस रीडिज़ाइन में प्रोसेसर के प्रदर्शन, नेटवर्क आर्किटेक्चर और मेमोरी क्षमताओं में पर्याप्त वृद्धि शामिल है। Nvidia ने अपने अगली पीढ़ी के GPU सुपरचिप और अभिनव फोटोनिक स्विच के बारे में विवरण भी छेड़ा है, जिससे इन भविष्य की रिलीज़ के लिए और अधिक प्रत्याशा बढ़ रही है।

AI की परिवर्तनकारी यात्रा: कंप्यूटर विजन से एजेंटिक इंटेलिजेंस तक

अपने व्यापक दो घंटे के मुख्य वक्ता के दौरान, हुआंग ने AI द्वारा की गई “असाधारण प्रगति” को स्पष्ट रूप से व्यक्त किया। जो कभी भविष्य की अटकलों के दायरे में चला गया था, वह अब एक ठोस वास्तविकता बन गया है। AI एक गहन रूपांतरण से गुजरा है, जो “कंप्यूटर विजन” पर अपने प्रारंभिक ध्यान से जेनरेटिव AI (GenAI) के उद्भव और अब, एजेंटिक AI के मोर्चे पर आगे बढ़ रहा है।

हुआंग ने समझाया, “AI संदर्भ को समझता है, समझता है कि हम क्या पूछ रहे हैं। हमारे अनुरोध के अर्थ को समझता है।” “यह अब उत्तर उत्पन्न करता है। मौलिक रूप से बदल गया है कि कंप्यूटिंग कैसे की जाती है।” यह विकास कंप्यूटेशन की प्रकृति में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।

हुआंग के अनुसार, चार प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाताओं से GPU की मांग में वृद्धि हो रही है। AI की परिवर्तनकारी क्षमता के बारे में हुआंग द्वारा साझा किए गए कई अनुमानों में से, एक आंकड़ा सामने आया: Nvidia को उम्मीद है कि उसका डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर राजस्व 2028 तक $1 ट्रिलियन तक पहुंच जाएगा। यह प्रक्षेपण प्रौद्योगिकी परिदृश्य पर AI के अनुमानित प्रभाव के विशाल पैमाने को रेखांकित करता है।

डेटा केंद्रों से ‘AI फैक्ट्रियों’ तक: कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक नया प्रतिमान

Nvidia के सबसे महत्वाकांक्षी लक्ष्यों में से एक पारंपरिक डेटा केंद्रों से “AI फैक्ट्रियों” के रूप में जो देखता है, उसमें परिवर्तन की सुविधा प्रदान करना है। हुआंग ने इसे पारंपरिक डेटा केंद्रों के अगले विकासवादी चरण के रूप में वर्णित किया। ये AI फैक्ट्रियां अनिवार्य रूप से उद्देश्य-निर्मित, अल्ट्रा-हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग वातावरण होंगी जो AI प्रशिक्षण और अनुमान के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन की गई हैं।

इस तरह के उपक्रम के लिए आवश्यक संसाधनों का पैमाना बहुत बड़ा है। Nvidia ने एक ब्लॉग पोस्ट में, इस प्रयास की विशालता पर विस्तार से बताया: “एक एकल गीगावाट AI फैक्ट्री को लाना इंजीनियरिंग और लॉजिस्टिक्स का एक असाधारण कार्य है - जिसमें आपूर्तिकर्ताओं, आर्किटेक्ट्स, ठेकेदारों और इंजीनियरों में दसियों हज़ार श्रमिकों की आवश्यकता होती है, ताकि लगभग 5 बिलियन घटकों और 210,000 मील से अधिक फाइबर केबल का निर्माण, शिप और संयोजन किया जा सके।”

इस विजन की व्यवहार्यता को स्पष्ट करने के लिए, हुआंग ने दिखाया कि कैसे Nvidia की इंजीनियरिंग टीम ने 1-गीगावाट AI फैक्ट्री को डिजाइन और अनुकरण करने के लिए Omniverse Blueprint का लाभ उठाया। इस प्रदर्शन ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर के भविष्य की एक ठोस झलक प्रदान की।

हुआंग ने समझाया, “एक ही समय में दो गतिकी हो रही हैं।” “पहली गतिकी यह है कि उस विकास का विशाल बहुमत त्वरित होने की संभावना है। मतलब हम कुछ समय से जानते हैं कि सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग ने अपना पाठ्यक्रम चलाया है, और हमें एक नए कंप्यूटिंग दृष्टिकोण की आवश्यकता है।”

उन्होंने कंप्यूटिंग प्रतिमानों में बदलाव पर आगे विस्तार से बताया: “दुनिया सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटरों पर चलने वाले हाथ से कोडित सॉफ़्टवेयर से एक्सेलेरेटर और GPU पर चलने वाले मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर में एक प्लेटफ़ॉर्म शिफ्ट से गुजर रही है।”

“कम्प्यूटेशन करने का यह तरीका इस बिंदु पर, इस टिपिंग पॉइंट से आगे है, और हम अब विभक्ति बिंदु को होते हुए देख रहे हैं - दुनिया के डेटा सेंटर बिल्ड-आउट में विभक्ति हो रही है।” उन्होंने मुख्य निष्कर्ष पर जोर दिया: “तो पहली बात कंप्यूटिंग करने के तरीके में एक संक्रमण है।” यह संक्रमण इस बात में एक मौलिक बदलाव का प्रतीक है कि हम कैसे कंप्यूटेशन तक पहुंचते हैं और AI की शक्ति का उपयोग करते हैं।

एजेंटिक AI और रोबोटिक्स: अगला मोर्चा

एजेंटिक AI, एक अवधारणा जिसने हाल के महीनों में कई कंपनियों का ध्यान आकर्षित किया है, Nvidia के लिए एक प्रमुख फोकस है। हुआंग इस उभरते हुए क्षेत्र के आसपास उत्साह साझा करते हैं, भविष्यवाणी करते हैं कि AI एजेंट हर व्यावसायिक प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग बन जाएंगे। Nvidia इन बुद्धिमान एजेंटों के विकास और तैनाती का समर्थन करने के लिए सक्रिय रूप से बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहा है।

हुआंग ने रोबोटिक्स को AI की अगली प्रमुख लहर के रूप में उजागर किया, जो “भौतिक AI” द्वारा संचालित है जिसमें घर्षण, जड़ता और कारण और प्रभाव जैसी मौलिक अवधारणाओं की समझ है। उन्होंने AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा जेनरेशन के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित किया। यह दृष्टिकोण तेजी से सीखने में सक्षम बनाता है और प्रशिक्षण लूप में मानव भागीदारी की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे विकास प्रक्रिया में काफी तेजी आती है।

उन्होंने कहा, “केवल इतना ही डेटा और इतना मानव प्रदर्शन है जो हम कर सकते हैं।” “यह पिछले कुछ वर्षों में बड़ी सफलता है: सुदृढीकरण सीखना।” यह सफलता AI के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है, जो अधिक स्वायत्त और अनुकूलनीय प्रणालियों का मार्ग प्रशस्त करती है।

वृद्धिशील प्रगति और बाजार प्रतिक्रियाएं

GTC 2025 में प्रस्तुत कुछ घोषणाएं और अपडेट, कुछ हद तक, प्रत्याशित थे और उन्हें अभूतपूर्व से अधिक वृद्धिशील माना गया था। इस धारणा को Nvidia के आसपास तीव्र रुचि के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जिसमें कई पहले से ही संभावित घोषणाओं पर अटकलें लगा चुके हैं। इस पूर्व-घटना अटकलों ने अनजाने में कुछ वास्तव में अभूतपूर्व घोषणाओं के कथित प्रभाव को कम कर दिया होगा, जिससे वे कम आश्चर्यजनक महसूस कर रहे होंगे।

यह ध्यान देने योग्य है कि हुआंग के मुख्य वक्ता ने तुरंत Nvidia के शेयर मूल्य पर सकारात्मक प्रभाव नहीं डाला। वास्तव में, Nvidia के स्टॉक में मुख्य वक्ता के दौरान 3% से अधिक की गिरावट आई, जो उच्च उम्मीदों और एक अस्थिर बाजार के माहौल के बीच निवेशक सावधानी का सुझाव देता है। यह प्रतिक्रिया तकनीकी प्रगति, बाजार की भावना और निवेशक अपेक्षाओं के बीच जटिल परस्पर क्रिया को उजागर करती है।