संगणनाच्या नवीन युगाची पहाट
2025 ग्राफिक्स टेक्नॉलॉजी कॉन्फरन्स (GTC), सिलिकॉन व्हॅलीच्या मध्यभागी आयोजित करण्यात आली होती, या परिषदेने तंत्रज्ञान क्षेत्रातील एक महत्त्वपूर्ण कार्यक्रम म्हणून आपले स्थान निश्चित केले आहे. हे एक असे संमेलन आहे जे अनुभवी उद्योग तज्ञ, सॉफ्टवेअर डेव्हलपर्स, उत्साही AI प्रेमी आणि तंत्रज्ञानाकडे काही प्रमाणात संशयाने पाहणारे अशा विविध प्रेक्षकांचे लक्ष वेधून घेते.
GTC चा एक महत्त्वाचा क्षण म्हणजे मुख्य भाषण, आणि यावर्षी ते Nvidia चे CEO, जेनसेन हुआंग यांनी दिले. हुआंग, ज्यांना कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रातील दूरदर्शी नेते म्हणून ओळखले जाते, त्यांच्यामध्ये उद्योगातील भविष्यातील वाटचाल घडवण्याची दुर्मिळ क्षमता आहे. त्यांच्या घोषणांना महत्त्वपूर्ण महत्त्व आहे, जे येणाऱ्या वर्षांमध्ये परिभाषित होणाऱ्या तांत्रिक प्रगती आणि उदयोन्मुख ट्रेंडची पूर्वकल्पना देतात.
त्यांच्या अत्यंत अपेक्षित मुख्य भाषणात, हुआंग यांनी केवळ Nvidia च्या AI मधील नवीनतम प्रगतीबद्दल तपशीलवार माहिती दिली नाही तर पुढील काही वर्षांमध्ये उद्योगाच्या उत्क्रांतीसाठी त्यांच्या अंदाजांची झलक देखील दिली. यावर्षीच्या सादरीकरणाने केवळ AI क्रांतीचा वेगच नाही तर तांत्रिक नवकल्पनामध्ये एक प्रबळ शक्ती म्हणून Nvidia ची भूमिका कायम ठेवण्यासाठीच्या धोरणात्मक पुनर्रचनावरही भर दिला.
ब्लॅकवेल आणि रुबिन: AI हार्डवेअरच्या पुढील पिढीची सुरुवात
अनेक कार्यक्रमांपूर्वीच्या विश्लेषणांमध्ये अपेक्षित असल्याप्रमाणे, हुआंग यांच्या मुख्य भाषणाचा केंद्रबिंदू Nvidia च्या पुढील पिढीच्या ग्राफिक्स आर्किटेक्चर्सचे अनावरण होता: Blackwell Ultra आणि Vera Rubin. हे AI हार्डवेअरच्या क्षमतांमध्ये एक मोठी झेप दर्शवतात.
ब्लॅकवेल अल्ट्रा चिपसेट, या वर्षाच्या शेवटी रिलीज होण्यासाठी नियोजित आहे, AI प्रक्रियेची वाढती जटिलता हाताळण्यासाठी बारकाईने तयार केले गेले आहे. त्याची वैशिष्ट्ये, कमीतकमी सांगायचे तर, उल्लेखनीय आहेत:
- सिंगल रॅकमध्ये 1-एक्झाफ्लॉप कम्प्युटिंग पॉवर.
- प्रति रॅक 600,000 घटक.
- एक अत्याधुनिक 120-किलोवॅट लिक्विड कूलिंग सिस्टम.
ही वैशिष्ट्ये, कमीत कमी कागदावर, ब्लॅकवेल अल्ट्राला AI कम्प्युटेशनसाठी एक पॉवरहाऊस म्हणून स्थान देतात.
Nvidia च्या धोरणात्मक रोडमॅपमध्ये या ब्लॅकवेल अल्ट्रा GPUs चे दोन भिन्न DGX सिस्टममध्ये एकत्रीकरण करणे समाविष्ट आहे: Nvidia DGX GB300 आणि Nvidia DGX B300. हे एकत्रीकरण AI वर्कलोडच्या वाढत्या मागण्या पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, विशेषत: अनुमान आणि तर्क कार्यांवर.
पारंपारिक एअर-बेस्ड कूलिंगमधून लिक्विड कूलिंगमध्ये होणारे बदल हे वर्धित ऊर्जा कार्यक्षमतेसाठी आवश्यक असलेल्या एका महत्त्वपूर्ण बदलाचे प्रतिनिधित्व करते. ही केवळ वाढीव सुधारणा नाही; हे AI कम्प्युटिंग सिस्टमच्या डिझाइन आणि बांधणीची मूलभूत पुनर्कल्पना दर्शवते.
पुढे पाहता, Vera Rubin AI system 2026 च्या उत्तरार्धात रिलीज होण्याचा अंदाज आहे, त्यानंतर 2027 च्या उत्तरार्धात Rubin Ultra येईल. हुआंग यांनी जोर दिला की, चेसिसशिवाय, Vera Rubin प्लॅटफॉर्मच्या जवळजवळ प्रत्येक पैलूची सर्वसमावेशक पुनर्रचना करण्यात आली आहे. या पुनर्रचनेमध्ये प्रोसेसर कार्यप्रदर्शन, नेटवर्क आर्किटेक्चर आणि मेमरी क्षमतांमध्ये भरीव सुधारणा समाविष्ट आहेत. Nvidia ने त्यांच्या पुढील पिढीच्या GPU सुपरचिप आणि नाविन्यपूर्ण फोटोनिक स्विचेसबद्दल तपशील देखील दिले आहेत, ज्यामुळे या भविष्यातील रिलीजसाठीची अपेक्षा आणखी वाढली आहे.
AI चा परिवर्तनकारी प्रवास: कॉम्प्युटर व्हिजन ते एजंटिक इंटेलिजेंस
त्यांच्या दोन तासांच्या विस्तृत मुख्य भाषणादरम्यान, हुआंग यांनी AI ने केलेल्या “असाधारण प्रगती” बद्दल उत्कटतेने सांगितले. जे एकेकाळी भविष्यातील कल्पनेच्या क्षेत्रात होते ते आता एक मूर्त वास्तविकता बनले आहे. AI ने एका गहन बदलातून मार्गक्रमण केले आहे, “कॉम्प्युटर व्हिजन” वरील सुरुवातीच्या लक्ष्यापासून ते जनरेटिव्ह AI (GenAI) च्या उदयास आणि आता, एजेंटिक AI च्या सीमेपर्यंत प्रगती करत आहे.
हुआंग यांनी स्पष्ट केले, “AI संदर्भ समजते, आपण काय विचारत आहोत हे समजते. आपल्या विनंतीचा अर्थ समजतो.” “आता ते उत्तरे तयार करते. कम्प्युटिंग कसे केले जाते हे मूलभूतपणे बदलले आहे.” ही उत्क्रांती कम्प्युटेशनच्या स्वरूपातील एक प्रतिमान बदल दर्शवते.
हुआंग यांच्या मते, चार आघाडीच्या क्लाउड सेवा प्रदात्यांकडून GPUs ची मागणी वाढत आहे. AI च्या परिवर्तनशील क्षमतेबद्दल हुआंग यांनी शेअर केलेल्या अनेक अंदाजांपैकी, एक आकडा विशेष महत्त्वाचा होता: Nvidia चा अंदाज आहे की 2028 पर्यंत त्यांच्या डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चरचा महसूल $1 ट्रिलियन पर्यंत पोहोचेल. हे प्रक्षेपण तंत्रज्ञान क्षेत्रावर AI च्या अपेक्षित प्रभावाचे प्रचंड प्रमाण दर्शवते.
डेटा सेंटर्समधून ‘AI फॅक्टरीज’: कम्प्युटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चरसाठी एक नवीन प्रतिमान
Nvidia च्या सर्वात महत्त्वाकांक्षी उद्दिष्टांपैकी एक म्हणजे पारंपारिक डेटा सेंटर्समधून ‘AI फॅक्टरीज’ मध्ये संक्रमण सुलभ करणे. हुआंग यांनी याचे वर्णन पारंपारिक डेटा सेंटर्सच्या पुढील उत्क्रांती अवस्था म्हणून केले. या AI फॅक्टरीज মূলত AI प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी बारकाईने डिझाइन केलेले, हेतुपुरस्सर तयार केलेले, अल्ट्रा-हाय-परफॉर्मन्स कम्प्युटिंग वातावरण असतील.
अशा उपक्रमासाठी आवश्यक असलेल्या संसाधनांचे प्रमाण प्रचंड आहे. Nvidia ने एका ब्लॉग पोस्टमध्ये या प्रयत्नांच्या प्रचंडतेबद्दल तपशीलवार माहिती दिली: “एक गिगावॅट AI फॅक्टरी सुरू करणे हे अभियांत्रिकी आणि लॉजिस्टिक्सचे एक असाधारण कार्य आहे - ज्यामध्ये पुरवठादार, आर्किटेक्ट, कंत्राटदार आणि अभियंते यांच्यासह हजारो कामगारांना सुमारे 5 अब्ज घटक आणि 210,000 मैलांपेक्षा जास्त फायबर केबल तयार करणे, पाठवणे आणि एकत्र करणे आवश्यक आहे.”
या दृष्टान्ताची व्यवहार्यता स्पष्ट करण्यासाठी, हुआंग यांनी दाखवले की Nvidia च्या अभियांत्रिकी टीमने 1-गिगावॅट AI फॅक्टरी डिझाइन आणि सिम्युलेट करण्यासाठी Omniverse Blueprint चा कसा उपयोग केला. या प्रदर्शनाने AI इन्फ्रास्ट्रक्चरच्या भविष्याची एक मूर्त झलक दिली.
हुआंग यांनी स्पष्ट केले, “दोन गतिशीलता एकाच वेळी घडत आहेत.” “पहिली गतिशीलता अशी आहे की त्या वाढीचा मोठा भाग वेगवान होण्याची शक्यता आहे. याचा अर्थ असा की आम्हाला काही काळापासून माहित आहे की सामान्य-उद्देशीय कम्प्युटिंगचा मार्ग संपला आहे आणि आम्हाला नवीन कम्प्युटिंग दृष्टिकोनाची आवश्यकता आहे.”
त्यांनी कम्प्युटिंग पॅराडाइममधील बदलावर अधिक जोर दिला: “जग हाताने कोड केलेल्या सॉफ्टवेअरवरून सामान्य-उद्देशीय संगणकांवर चालणाऱ्या मशीन लर्निंग सॉफ्टवेअरकडे वळत आहे जे एक्सीलरेटर्स आणि GPUs वर चालते.”
“कम्प्युटेशनची ही पद्धत या टप्प्यावर, या टिपिंग पॉईंटच्या पुढे आहे आणि आम्ही आता इन्फ्लेक्शन पॉईंट घडताना पाहत आहोत - जगातील डेटा सेंटर बिल्ड-आउटमध्ये इन्फ्लेक्शन घडत आहे.” त्यांनी मुख्य मुद्दा अधोरेखित केला: “म्हणून पहिली गोष्ट म्हणजे आपण कम्प्युटिंग करण्याच्या पद्धतीमध्ये बदल.” हा बदल आपण कम्प्युटेशनकडे कसे पाहतो आणि AI च्या सामर्थ्याचा उपयोग कसा करतो यामधील मूलभूत बदल दर्शवतो.
एजंटिक AI आणि रोबोटिक्स: पुढील सीमा
एजेंटिक AI, एक संकल्पना जिने अलिकडच्या महिन्यांत अनेक कंपन्यांचे लक्ष वेधून घेतले आहे, Nvidia साठी एक महत्त्वाचा केंद्रबिंदू आहे. हुआंग या उदयोन्मुख क्षेत्राबद्दल उत्साह व्यक्त करतात, असा अंदाज व्यक्त करतात की AI एजंट प्रत्येक व्यवसाय प्रक्रियेचा अविभाज्य घटक बनतील. Nvidia या बुद्धिमान एजंट्सच्या विकास आणि उपयोजनास समर्थन देण्यासाठी सक्रियपणे पायाभूत सुविधा तयार करत आहे.
हुआंग यांनी रोबोटिक्स ला AI ची पुढील मोठी लाट म्हणून अधोरेखित केले, जे “फिजिकल AI” द्वारे चालविले जाते ज्यामध्ये घर्षण, जडत्व आणि कारण आणि परिणाम यासारख्या मूलभूत संकल्पनांची समज आहे. त्यांनी AI प्रणालींना प्रशिक्षण देण्यासाठी सिंथेटिक डेटा जनरेशन च्या महत्त्वपूर्ण महत्त्वावर जोर दिला. हा दृष्टिकोन जलद शिक्षण सक्षम करतो आणि प्रशिक्षण लूपमध्ये मानवी सहभागाची आवश्यकता दूर करतो, ज्यामुळे विकास प्रक्रियेला लक्षणीय गती मिळते.
“आपल्याकडे फक्त मर्यादित डेटा आहे आणि मानवी प्रात्यक्षिक मर्यादित प्रमाणात करू शकतो,” त्यांनी नमूद केले. “गेल्या काही वर्षांतील ही मोठी प्रगती आहे: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग.” ही प्रगती AI च्या क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवते, ज्यामुळे अधिक स्वायत्त आणि अनुकूल प्रणालींसाठी मार्ग मोकळा होतो.
वाढीव प्रगती आणि बाजारातील प्रतिक्रिया
GTC 2025 मध्ये सादर केलेल्या काही घोषणा आणि अपडेट्स, काही प्रमाणात, अपेक्षित होत्या आणि त्या যুগান্তকারী पेक्षा अधिक वाढीव म्हणून पाहिल्या गेल्या. ही धारणा Nvidia भोवती असलेल्या तीव्र स्वारस्यामुळे असू शकते, अनेकांनी आधीच संभाव्य घोषणांबद्दल अंदाज लावला होता. या कार्यक्रमापूर्वीच्या अनुमानामुळे कदाचित काही खऱ्या अर्थाने যুগান্তকারী घोषणांचा कथित प्रभाव कमी झाला असेल, ज्यामुळे त्या कमी आश्चर्यकारक वाटल्या.
हे लक्षात घेण्यासारखे आहे की हुआंग यांच्या मुख्य भाषणाचा Nvidia च्या शेअरच्या किमतीवर त्वरित सकारात्मक परिणाम झाला नाही. खरं तर, Nvidia च्या शेअरमध्ये मुख्य भाषणादरम्यान 3% पेक्षा जास्त घट झाली, ज्यामुळे उच्च अपेक्षा आणि अस्थिर बाजार वातावरणात गुंतवणूकदारांची सावधगिरी दिसून येते. ही प्रतिक्रिया तांत्रिक प्रगती, बाजारातील भावना आणि गुंतवणूकदारांच्या अपेक्षा यांच्यातील जटिल परस्परसंवादावर प्रकाश टाकते.