डीपसीक के AI मॉडल पर एनवीडिया के जेनसेन हुआंग

तर्क क्रांति: AI कम्प्यूटेशन में एक प्रतिमान बदलाव

Nvidia के वार्षिक GTC सम्मेलन में CNBC के जिम क्रैमर के साथ बुधवार को एक साक्षात्कार में, सीईओ जेनसेन हुआंग ने चीनी स्टार्टअप DeepSeek के नवीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के गहन प्रभावों पर प्रकाश डाला। प्रचलित उद्योग मान्यताओं के विपरीत, हुआंग ने जोर देकर कहा कि यह अभूतपूर्व मॉडल काफी अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग करता है, कम नहीं।

हुआंग ने DeepSeek के R1 मॉडल को “शानदार” बताते हुए इसकी सराहना की, और इसे “पहला ओपन-सोर्स रीजनिंग मॉडल” के रूप में इसकी अग्रणी स्थिति पर प्रकाश डाला। उन्होंने मॉडल की समस्याओं को चरण-दर-चरण तरीके से विच्छेदित करने, विविध संभावित समाधान उत्पन्न करने और अपने उत्तरों की शुद्धता का कठोर मूल्यांकन करने की अनूठी क्षमता के बारे में विस्तार से बताया।

हुआंग ने समझाया कि यह तर्क क्षमता बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल मांग का मूल है। उन्होंने कहा, “यह रीजनिंग AI गैर-तर्क AI की तुलना में 100 गुना अधिक कम्प्यूट का उपभोग करता है,” उन्होंने व्यापक उद्योग अपेक्षाओं के साथ स्पष्ट अंतर पर जोर दिया। यह रहस्योद्घाटन पारंपरिक ज्ञान को चुनौती देता है कि AI मॉडल में प्रगति अनिवार्य रूप से अधिक दक्षता और कम कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं की ओर ले जाती है।

जनवरी सेल-ऑफ: नवाचार की गलत व्याख्या

जनवरी के अंत में DeepSeek के मॉडल के अनावरण ने एक नाटकीय बाजार प्रतिक्रिया को प्रेरित किया। AI शेयरों में भारी बिकवाली हुई, निवेशकों की आशंका से प्रेरित होकर कि मॉडल कम ऊर्जा और वित्तीय संसाधनों का उपभोग करते हुए अग्रणी प्रतिस्पर्धियों के साथ प्रदर्शन समानता प्राप्त कर सकता है। Nvidia, AI चिप बाजार में एक प्रमुख शक्ति, ने एक ही कारोबारी सत्र में 17% की गिरावट का अनुभव किया, जिससे बाजार पूंजीकरण में लगभग $600 बिलियन का नुकसान हुआ - इतिहास में किसी भी अमेरिकी कंपनी के लिए सबसे बड़ी एक दिवसीय गिरावट।

हालांकि, यह बाजार प्रतिक्रिया, मॉडल की वास्तविक प्रकृति की गलत व्याख्या से उत्पन्न हुई। जबकि DeepSeek का R1 मॉडल वास्तव में AI क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, इसके तर्क-केंद्रित दृष्टिकोण के लिए कम्प्यूटेशनल शक्ति में पर्याप्त वृद्धि की आवश्यकता होती है, एक तथ्य जिसे शुरू में कई निवेशकों ने अनदेखा कर दिया था।

Nvidia का GTC सम्मेलन: AI इंफ्रास्ट्रक्चर के भविष्य का अनावरण

हुआंग ने साक्षात्कार को Nvidia द्वारा अपने GTC सम्मेलन में की गई कुछ प्रमुख घोषणाओं पर चर्चा करने के अवसर के रूप में भी इस्तेमाल किया। उन्होंने कहा कि ये घोषणाएं, उभरते AI क्रांति का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता को रेखांकित करती हैं।

हुआंग द्वारा हाइलाइट किए गए फोकस के प्रमुख क्षेत्र शामिल हैं:

• रोबोटिक्स के लिए AI इंफ्रास्ट्रक्चर: Nvidia सक्रिय रूप से रोबोटिक्स अनुप्रयोगों की अनूठी मांगों के अनुरूप विशेष AI बुनियादी ढांचे का विकास कर रहा है। इसमें विभिन्न उद्योगों में बुद्धिमान रोबोटों के विकास और तैनाती में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर समाधान शामिल हैं।

• एंटरप्राइज AI समाधान: व्यवसायों के लिए AI की परिवर्तनकारी क्षमता को पहचानते हुए, Nvidia अग्रणी उद्यम प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी कर रहा है। इन सहयोगों का उद्देश्य Nvidia की AI तकनीकों को उद्यम वर्कफ़्लो में एकीकृत करना, उत्पादकता, दक्षता और निर्णय लेने में वृद्धि करना है।

  • Dell: Nvidia, Dell के साथ मिलकर व्यवसायों को शक्तिशाली AI-सक्षम सर्वर और वर्कस्टेशन प्रदान कर रहा है, जो AI वर्कलोड की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूलित हैं।
  • HPE: HPE के साथ साझेदारी AI के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग समाधान देने पर केंद्रित है, जो उद्यमों को जटिल AI चुनौतियों से निपटने में सक्षम बनाती है।
  • Accenture: Nvidia, Accenture के साथ सहयोग कर रहा है ताकि उद्योगों में व्यवसायों को AI समाधान अपनाने और लागू करने में मदद मिल सके, Accenture की परामर्श विशेषज्ञता और Nvidia के प्रौद्योगिकी मंच का लाभ उठाया जा सके।
  • ServiceNow: ServiceNow के प्लेटफॉर्म के साथ Nvidia की AI क्षमताओं का एकीकरण IT सेवा प्रबंधन को स्वचालित और अनुकूलित करने, दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के उद्देश्य से है।
  • CrowdStrike: Nvidia, CrowdStrike के साथ साझेदारी कर रहा है ताकि AI के साथ साइबर सुरक्षा समाधानों को बढ़ाया जा सके, जिससे तेजी से और अधिक प्रभावी खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया सक्षम हो सके।

AI बूम: जेनरेटिव से रीजनिंग मॉडल तक

हुआंग ने व्यापक AI परिदृश्य पर अपना दृष्टिकोण भी पेश किया, जिसमें विशुद्ध रूप से जेनरेटिव AI मॉडल से तर्क क्षमताओं को शामिल करने वालों पर ध्यान केंद्रित करने में एक उल्लेखनीय बदलाव देखा गया।

• जेनरेटिव AI: AI की यह पहले की लहर मौजूदा डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नई सामग्री, जैसे टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो बनाने पर केंद्रित थी। प्रभावशाली होने के बावजूद, जेनरेटिव AI मॉडल में अक्सर तर्क करने, संदर्भ को समझने या जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता का अभाव होता था।

• रीजनिंग AI: DeepSeek के R1 जैसे रीजनिंग मॉडल का उदय एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ाता है। ये मॉडल जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं, अनुमान लगा सकते हैं और समस्याओं को अधिक मानवीय तरीके से हल कर सकते हैं, जिससे AI अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खुलती हैं।

हुआंग की अंतर्दृष्टि AI क्षेत्र की गतिशील प्रकृति को रेखांकित करती है, निरंतर नवाचार के साथ तेजी से परिष्कृत और सक्षम मॉडल के विकास को बढ़ावा मिलता है।

एक ट्रिलियन-डॉलर का अवसर: AI कंप्यूटिंग का भविष्य

आगे देखते हुए, हुआंगने वैश्विक कंप्यूटिंग पूंजीगत व्यय में नाटकीय विस्तार का अनुमान लगाया, जो मुख्य रूप से AI की बढ़ती मांगों से प्रेरित है। उनका अनुमान है कि ये व्यय दशक के अंत तक एक ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएंगे, जिसमें AI से संबंधित बुनियादी ढांचे के लिए शेर का हिस्सा समर्पित होगा।

हुआंग ने टिप्पणी की, “इसलिए, इस दशक के अंत तक एक ट्रिलियन डॉलर के प्रतिशत के रूप में हमारा अवसर काफी बड़ा है,” इस तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में Nvidia के लिए विशाल विकास क्षमता पर जोर देते हुए। “हमें बहुत सारे बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है।”

यह साहसिक प्रक्षेपण AI की परिवर्तनकारी शक्ति में Nvidia के विश्वास और मूलभूत तकनीकों को प्रदान करने की उसकी प्रतिबद्धता को दर्शाता है जो इस क्रांति को रेखांकित करेगा। जैसे-जैसे AI मॉडल आगे बढ़ते रहेंगे, विशेष रूप से तर्क के क्षेत्र में, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की मांग बढ़ने के लिए तैयार है, जिससे Nvidia जैसी कंपनियों के लिए अभूतपूर्व अवसर पैदा होंगे जो इस तकनीकी सीमा पर सबसे आगे हैं।

गहरा गोता: डीपसीक के रीजनिंग मॉडल का महत्व

हुआंग की टिप्पणियों के निहितार्थों की पूरी तरह से सराहना करने के लिए, DeepSeek के R1 मॉडल और इसकी तर्क क्षमताओं की प्रकृति में गहराई से उतरना महत्वपूर्ण है।

रीजनिंग मॉडल क्या है?

पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत जो मुख्य रूप से पैटर्न पहचान और सांख्यिकीय सहसंबंधों पर निर्भर करते हैं, रीजनिंग मॉडल को मानव जैसी संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे कर सकते हैं:

• जानकारी का विश्लेषण करें: जटिल समस्याओं को छोटे, प्रबंधनीय चरणों में तोड़ें।
• अनुमान लगाएं: उपलब्ध साक्ष्य के आधार पर तार्किक कटौती करें।
• समाधानों का मूल्यांकन करें: संभावित उत्तरों की वैधता और शुद्धता का आकलन करें।
• नई जानकारी के अनुकूल हों: नए इनपुट या प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी तर्क प्रक्रिया को समायोजित करें।

ये क्षमताएं रीजनिंग मॉडल को उन समस्याओं से निपटने में सक्षम बनाती हैं जो पारंपरिक AI दृष्टिकोणों की पहुंच से बाहर हैं। वे अस्पष्टता, अनिश्चितता और अधूरी जानकारी को संभाल सकते हैं, जिससे वे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त हो जाते हैं।

रीजनिंग के लिए अधिक कम्प्यूटेशन की आवश्यकता क्यों होती है?

रीजनिंग मॉडल की बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल मांग कई कारकों से उत्पन्न होती है:

• बहु-चरणीय प्रसंस्करण: रीजनिंग में परस्पर जुड़े चरणों का एक क्रम शामिल होता है, प्रत्येक को कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
• कई संभावनाओं की खोज: रीजनिंग मॉडल अक्सर इष्टतम समाधान पर पहुंचने से पहले कई संभावित समाधानों का पता लगाते हैं।
• ज्ञान प्रतिनिधित्व: रीजनिंग मॉडल को ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने और उसमें हेरफेर करने के लिए परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है, जो कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है।
• सत्यापन और मान्यता: समाधानों का कठोर मूल्यांकन कम्प्यूटेशनल बोझ को बढ़ाता है।

संक्षेप में, रीजनिंग मॉडल बढ़ी हुई संज्ञानात्मक क्षमताओं के लिए कम्प्यूटेशनल दक्षता का व्यापार करते हैं। वे संसाधन खपत को कम करने के बजाय जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता को प्राथमिकता देते हैं।

व्यापक प्रभाव: AI उद्योग के लिए निहितार्थ

DeepSeek के मॉडल और AI कंप्यूटिंग के भविष्य के बारे में हुआंग की टिप्पणियों का उद्योग के लिए दूरगामी प्रभाव है:

• विशेष हार्डवेयर की बढ़ी हुई मांग: रीजनिंग मॉडल का उदय विशेष हार्डवेयर, जैसे GPU और AI एक्सेलेरेटर की मांग को बढ़ावा देगा, जो इन मॉडलों की कम्प्यूटेशनल मांगों को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं।
• AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान दें: कंपनियों को रीजनिंग मॉडल के विकास और तैनाती का समर्थन करने के लिए AI बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करने की आवश्यकता होगी।
• AI अनुसंधान प्राथमिकताओं में बदलाव: DeepSeek के मॉडल की सफलता से रीजनिंग-आधारित AI दृष्टिकोणों में और अधिक शोध को बढ़ावा मिलने की संभावना है।
• AI अनुप्रयोगों के लिए नए अवसर: रीजनिंग मॉडल वैज्ञानिक खोज, वित्तीय मॉडलिंग और चिकित्सा निदान जैसे क्षेत्रों में AI के लिए नई संभावनाएं खोलेगा।
• प्रतिस्पर्धा और नवाचार: अधिक शक्तिशाली और कुशल रीजनिंग मॉडल विकसित करने की दौड़ प्रतिस्पर्धा को तेज करेगी और AI चिप बाजार में नवाचार को बढ़ावा देगी।

AI परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है, और हुआंग की अंतर्दृष्टि इस परिवर्तनकारी तकनीक के भविष्य में एक मूल्यवान झलक प्रदान करती है। रीजनिंग मॉडल का उदय एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जो AI सिस्टम के लिए मार्ग प्रशस्त करता है जो तेजी से जटिल समस्याओं से निपट सकता है और नवाचार की नई सीमाओं को खोल सकता है। Nvidia, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और AI बुनियादी ढांचे पर अपने ध्यान के साथ, इस रोमांचक विकास में एक केंद्रीय भूमिका निभाने के लिए अच्छी तरह से तैनात है। “भविष्य के बुनियादी ढांचे” के निर्माण के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता AI की परिवर्तनकारी शक्ति में उसके विश्वास और उद्योगों को फिर से आकार देने और जो संभव है उसकी सीमाओं को फिर से परिभाषित करने की उसकी क्षमता को रेखांकित करती है।