एन्विडियाचा एंटरप्राइज एआय पुश: एक नवीन कम्प्युटिंग पॅराडाइम

एंटरप्राइज आणि त्यापुढील गोष्टींसाठी AI अनुकूल करणे

अलीकडील GPU टेक्निकल कॉन्फरन्स (GTC) 2025 मध्ये, Nvidia चे CEO, जेन्सेन हुआंग यांनी कंपनीची वेगवान कम्प्युटिंग क्षमता विविध ऍप्लिकेशन्ससाठी तयार करण्याची रणनीती सांगितली. Nvidia च्या नेक्स्ट-जनरेशन ‘Blackwell’ B300 GPUs आणि भविष्यातील ‘Rubin’ फॅमिली ऑफ ऍक्सलेटरवर प्रकाश टाकण्यात आला असला तरी, हुआंग यांनी एंटरप्राइजेस, एज कम्प्युटिंग आणि फिजिकल AI च्या गरजा पूर्ण करण्याच्या कंपनीच्या वचनबद्धतेवर जोर दिला.

हुआंग यांनी जोर दिला की क्लाउड सेवा प्रदाते Nvidia च्या अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाकडे आणि फुल-स्टॅक दृष्टिकोनाकडे आकर्षित होत असले तरी, AI च्या व्यापक वापरासाठी अधिक सूक्ष्म धोरण आवश्यक आहे. ते म्हणाले, “ऍक्सलरेटेड कम्प्युटिंग हे केवळ चिपबद्दल नाही, ते चिप आणि लायब्ररी, प्रोग्रामिंग मॉडेलबद्दल देखील नाही. हे चिप, प्रोग्रामिंग मॉडेल आणि त्यावर चालणाऱ्या सॉफ्टवेअरच्या संपूर्ण संचाबद्दल आहे.”

AI चा विकास: क्लाउडपासून सर्वव्यापीतेपर्यंत

AI ची सुरुवातीची गती क्लाउडमध्ये निर्माण झाली असली तरी, त्याची वाटचाल स्पष्टपणे त्या पलीकडे विस्तारत आहे. AI विविध क्षेत्रांमध्ये प्रवेश करत असताना, त्याला विविध सिस्टम कॉन्फिगरेशन, ऑपरेटिंग वातावरण, डोमेन-विशिष्ट लायब्ररी आणि वापराचे स्वरूप यांचा सामना करावा लागतो. हुआंग यांनी या विस्तारावर जोर दिला, एंटरप्राइझ IT, उत्पादन, रोबोटिक्स, सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार आणि उदयोन्मुख GPU क्लाउड प्रदात्यांच्या विशिष्ट गरजा लक्षात घेतल्या.

AI आणि मशीन लर्निंगमुळे कम्प्युटिंगचे मूलभूत स्वरूप बदलत आहे, प्रोसेसर आणि ऑपरेटिंग सिस्टमपासून ऍप्लिकेशन्स आणि त्यांच्या ऑर्केस्ट्रेशनपर्यंत सर्व गोष्टींवर प्रभाव पडत आहे. एंटरप्राइझ वर्कफ्लो साध्या डेटा रिट्रिव्हलपासून AI सिस्टमसह परस्परसंवादी प्रश्न-उत्तर संवादांमध्ये विकसित होत आहेत.

AI एजंट्स आणि डिजिटल कामगारांचा उदय

हुआंग यांनी भविष्यात AI एजंट्स डिजिटल कार्यशक्तीचा अविभाज्य भाग बनतील अशी कल्पना केली आहे. ते भाकीत करतात की जगातील एक अब्ज ज्ञान कामगारांच्या बरोबरीने, दहा अब्ज डिजिटल कामगार असतील, जे अखंडपणे सहयोग करतील. AI एजंट्सच्या या सर्वव्यापी उपस्थितीमुळे त्यांच्या विशिष्ट ऑपरेशनल मागण्यांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेल्या नवीन प्रकारच्या कॉम्प्युटरची आवश्यकता आहे.

AI युगासाठी नवीन हार्डवेअर सादर करत आहे

Nvidia DGX Spark आणि DGX Station या दोन वैयक्तिक AI सुपर कॉम्प्युटर सादर करून या गरजेला संबोधित करत आहे. हे डेस्कटॉप सिस्टम इन्फरन्स आणि इतर कामांसाठी डिझाइन केलेले आहेत, जे स्थानिक ऑपरेशनसाठी किंवा Nvidia च्या DGX क्लाउड आणि इतर ऍक्सलरेटेड क्लाउड वातावरणासह एकत्रीकरणासाठी लवचिकता देतात.

DGX Spark मध्ये GB10 Grace Blackwell Superchip आहे, जे AI फाइन-ट्यूनिंग आणि इन्फरन्ससाठी उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन देते. DGX Station, अधिक शक्तिशाली डेस्कटॉप सिस्टम, मध्ये GB300 Grace-Blackwell Ultra Desktop Superchip आहे, जे 784 GB कोहेरेन्ट मेमरी, Nvidia चे ConnectX-8 SuperNIC, AI Enterprise सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म आणि NIM AI मायक्रो सर्व्हिसेसमध्ये प्रवेश देते.

एजंट्सच्या पलीकडे: AI रिझनिंगचा उदय

हे नवीन सिस्टम केवळ एंटरप्राइजेसना AI वर्कलोडसाठी शक्तिशाली साधने देत नाहीत तर AI उत्क्रांतीच्या पुढील टप्प्यासाठी मार्ग मोकळा करतात: रिझनिंग मॉडेल. ही मॉडेल्स मूलभूत AI एजंट्सच्या पलीकडे एक महत्त्वपूर्ण झेप दर्शवतात, जटिल समस्या हाताळण्यास आणि सध्याच्या AI चॅटबॉट्सच्या प्रॉम्प्ट-अँड-रिप्लाय स्वरूपापेक्षा खूप जास्त रिझनिंग क्षमता प्रदर्शित करण्यास सक्षम आहेत.

हुआंग यांनी या प्रगतीचे वर्णन केले, “आमच्याकडे आता असे AI आहेत जे रिझन करू शकतात, जे मूलभूतपणे समस्येचे विभाजन करणे, टप्प्याटप्प्याने करणे आहे. आता आमच्याकडे असे AI आहेत जे चेन ऑफ थॉट, बेस्ट ऑफ N, कंसिस्टन्सी चेकिंग, पाथ प्लॅनिंग, विविध तंत्रज्ञान वापरून टप्प्याटप्प्याने रिझन करू शकतात.”

Nemotron मॉडेल्स: AI रिझनिंगला सक्षम करणे

कंझ्युमर इलेक्ट्रॉनिक्स शोमध्ये Llama Nemotron आणि Cosmos Nemotron मॉडेल्सच्या अनावरणासह घातलेल्या पायावर आधारित, Nvidia ने GTC मध्ये ओपन Llama Nemotron मॉडेल्सची फॅमिली सादर केली. या मॉडेल्समध्ये गणित, कोडिंग, निर्णय घेणे आणि सूचनांचे पालन करणे यासारख्या बहु-चरण कार्यांसाठी वर्धित रिझनिंग क्षमता आहेत.

Nvidia च्या जनरेटिव्ह AI सॉफ्टवेअर फॉर द एंटरप्राइझच्या उपाध्यक्षा कारी ब्रिस्की यांनी डेव्हलपर सपोर्टसाठी कंपनीच्या वचनबद्धतेवर प्रकाश टाकला. Nvidia या मॉडेल्सचा अवलंब सुलभ करण्यासाठी 60 अब्ज टोकन्सचा सिंथेटिकली जनरेटेड डेटा आणि तंत्रे असलेला डेटासेट प्रदान करत आहे.

ब्रिस्की यांनी स्पष्ट केले, “मानवांप्रमाणेच, एजंट्सना जटिल विनंत्या समजून घेण्यासाठी, वापरकर्त्याचा हेतू समजून घेण्यासाठी आणि रिअल टाइममध्ये जुळवून घेण्यासाठी संदर्भ समजून घेणे आवश्यक आहे.”

नेमोट्रॉन मॉडेल्स विविध स्तरांच्या रिझनिंग क्षमता देतात आणि तीन आकारात येतात: नॅनो (पीसी आणि एज उपकरणांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले), सुपर (सिंगल GPU वर उच्च अचूकता आणि थ्रुपुट) आणि अल्ट्रा (एकाधिक GPU साठी डिझाइन केलेले).

AI-Q ब्लूप्रिंट: डेटाला रिझनिंग एजंट्सशी जोडणे

Nvidia चे AI Enterprise सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म AI-Q Blueprint सह वाढवले जात आहे, एक NIM-आधारित ऑफरिंग जे एंटरप्राइजेसना प्रोप्रायटरी डेटाला रिझनिंग AI एजंट्सशी जोडण्यास सक्षम करते. हे ओपन सॉफ्टवेअर Nvidia च्या NeMo Retriever टूलसह एकत्रित होते, ज्यामुळे विविध डेटा प्रकारांची (मजकूर, प्रतिमा, व्हिडिओ) क्वेरी करता येते आणि Nvidia च्या ऍक्सलरेटेड कम्प्युटिंग आणि थर्ड-पार्टी स्टोरेज प्लॅटफॉर्म आणि Llama Nemotron मॉडेल्ससह सॉफ्टवेअरमध्ये सहयोग सुलभ होते.

ब्रिस्की यांनी विकास कार्यसंघांसाठी असलेल्या फायद्यांवर जोर दिला, “कनेक्टेड एजंट्सच्या टीमसाठी, ब्लूप्रिंट एजंट ऍक्टिव्हिटीमध्ये ऑब्झर्वेबिलिटी आणि ट्रान्सपरन्सी प्रदान करते, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना कालांतराने एजंट्स सुधारता येतात. डेव्हलपर्स एजंटची अचूकता सुधारू शकतात आणि ही कामे पूर्ण करण्याचा वेळ तासांवरून मिनिटांपर्यंत कमी करू शकतात.”

AI डेटा प्लॅटफॉर्म: एंटरप्राइझ इन्फ्रास्ट्रक्चरसाठी एक संदर्भ डिझाइन

Nvidia चा AI डेटा प्लॅटफॉर्म एंटरप्राइझ इन्फ्रास्ट्रक्चरसाठी संदर्भ डिझाइन म्हणून काम करतो, ज्यामध्ये AI-Q ब्लूप्रिंट वापरून तयार केलेले AI क्वेरी एजंट समाविष्ट आहेत.

फिजिकल AI: डिजिटल आणि फिजिकल जगाला जोडणे

हुआंग यांनी फिजिकल AI च्या वाढत्या क्षेत्राला देखील संबोधित केले, ज्यामध्ये रिअल-वर्ल्ड परसेप्शन आणि इंटरॅक्शन सक्षम करण्यासाठी AI ला फिजिकल सिस्टममध्ये एकत्रित करणे समाविष्ट आहे. त्यांनी भाकीत केले की हे क्षेत्र AI बाजारातील सर्वात मोठे क्षेत्र बनू शकते.

हुआंग यांनी स्पष्ट केले, “AI जे फिजिकल जगाला समजते, जसे की घर्षण आणि जडत्व, कारण आणि परिणाम, ऑब्जेक्ट परमनन्स, फिजिकल जगाला, त्रिमितीय जगाला समजून घेण्याची क्षमता. हे फिजिकल AI च्या नवीन युगाला सक्षम करेल आणि ते रोबोटिक्सला सक्षम करेल.”

रोबोटिक्स आणि ऑटोनॉमस वाहनांमधील प्रगती

फिजिकल AI साठी Nvidia च्या वचनबद्धतेला अधोरेखित करणाऱ्या अनेक घोषणांमध्ये, रोबोटिक्स आणि ऑटोनॉमस वाहनांसाठी खास डिझाइन केलेल्या Nvidia AI डेटासेटचा समावेश आहे. हा डेटासेट डेव्हलपर्सना Nvidia च्या Cosmos वर्ल्ड मॉडेल डेव्हलपमेंट प्लॅटफॉर्म, Drive AV सॉफ्टवेअर, Isaac AI रोबोट डेव्हलपमेंट प्लॅटफॉर्म आणि स्मार्ट शहरांसाठी Metropolis फ्रेमवर्कमध्ये वापरल्या जाणार्‍या रिअल-वर्ल्ड आणि सिंथेटिक डेटाचा फायदा घेऊन, फाउंडेशन मॉडेल्सना प्रीट्रेन, टेस्ट, व्हॅलिडेट आणि फाइन-ट्यून करण्यास सक्षम करतो.

डेटासेटची प्रारंभिक आवृत्ती Hugging Face वर उपलब्ध आहे, जी रोबोटिक्स प्रशिक्षणासाठी 15 टेराबाइट्स डेटा ऑफर करते, निकट भविष्यात ऑटोनॉमस वाहन विकासासाठी सपोर्ट नियोजित आहे.
याव्यतिरिक्त, Nvidia ने Isaac GROOT N1 ची घोषणा केली, जो ह्युमनॉइड रोबोट्ससाठी एक फाउंडेशन मॉडेल आहे. हे रिअल आणि सिंथेटिक डेटावर प्रशिक्षित आहे आणि Project GROOT ची प्रगती दर्शवते.

AI ची क्षितिजे विस्तारणे

Nvidia ची धोरणात्मक पाऊले AI च्या भविष्यासाठी एक स्पष्ट दृष्टी दर्शवतात, क्लाउडच्या मर्यादेपलीकडे आणि एंटरप्राइझ आणि फिजिकल जगाच्या केंद्रस्थानी त्याचा विस्तार करतात. अत्याधुनिक हार्डवेअर, नाविन्यपूर्ण सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म आणि डेव्हलपर सशक्तीकरणासाठी वचनबद्धतेच्या संयोजनाद्वारे, Nvidia स्वतःला AI इनोव्हेशनच्या पुढील लाटेमागील प्रेरक शक्ती म्हणून स्थान देत आहे. रिझनिंग क्षमतांचा परिचय, फिजिकल AI साठी साधने आणि डेटासेटच्या विकासासह, अशा भविष्याकडे एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे जिथे AI आपल्या दैनंदिन जीवनात अखंडपणे एकत्रित होते, उद्योगांमध्ये बदल घडवते आणि तंत्रज्ञानाशी संवाद साधण्याच्या आपल्या पद्धतीची पुनर्व्याख्या करते. एंटरप्राइझ सोल्यूशन्स, एज कम्प्युटिंग आणि रोबोटिक्सवर लक्ष केंद्रित केल्याने AI लँडस्केपच्या विविध आणि विकसित गरजांची Nvidia ची समज अधोरेखित होते, ज्यामुळे या परिवर्तनात्मक तांत्रिक क्रांतीमध्ये एक नेता म्हणून त्याचे स्थान मजबूत होते.