डीपसीकच्या एआय मॉडेलवर एनव्हिडियाचे जेन्सेन हुआंग

तर्कशुद्ध क्रांती: एआय कम्प्युटेशनमधील एक नवीन दृष्टिकोन

एनव्हिडियाच्या (Nvidia) वार्षिक GTC परिषदेमध्ये CNBC च्या जिम क्रॅमर यांच्यासोबत बुधवारी झालेल्या मुलाखतीत, सीईओ जेन्सेन हुआंग यांनी चायनीज स्टार्टअप डीपसीकच्या (DeepSeek) नाविन्यपूर्ण आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स मॉडेलच्या (artificial intelligence model) गहन परिणामांवर प्रकाश टाकला. प्रचलित उद्योगातील समजुतींच्या विरुद्ध, हुआंग यांनी जोर देऊन सांगितले की हे महत्त्वपूर्ण मॉडेल लक्षणीयरीत्या अधिक कम्प्युटेशनल पॉवरची मागणी करते, कमी नाही.

हुआंग यांनी डीपसीकच्या R1 मॉडेलला “विलक्षण” म्हणून प्रशंसा केली, “पहिले ओपन-सोर्स रिझनिंग मॉडेल” म्हणून त्याच्या अग्रणी स्थितीवर प्रकाश टाकला. त्यांनी मॉडेलच्या समस्येचे टप्प्याटप्प्याने विश्लेषण करण्याच्या, विविध संभाव्य उपाय निर्माण करण्याच्या आणि त्याच्या उत्तरांच्या अचूकतेचे कठोरपणे मूल्यांकन करण्याच्या अद्वितीय क्षमतेबद्दल तपशीलवार सांगितले.

हुआंग यांनी स्पष्ट केले की, ही तर्क क्षमता वाढलेल्या कम्प्युटेशनल मागणीचे मूळ आहे. ते म्हणाले, “हे रिझनिंग एआय (reasoning AI) नॉन-रिझनिंग एआयपेक्षा 100 पट जास्त कम्प्युट वापरते,” आणि उद्योगातील व्यापक अपेक्षांपेक्षा वेगळे चित्र स्पष्ट केले. या खुलाशाने एआय मॉडेल्समधील प्रगतीमुळे कार्यक्षमतेत वाढ होते आणि कम्प्युटेशनल गरजा कमी होतात, या पारंपरिक समजाला आव्हान दिले आहे.

जानेवारीतील विक्री: नाविन्यपूर्णतेचा चुकीचा अर्थ

डीपसीकच्या मॉडेलचे जानेवारीच्या शेवटी अनावरण झाल्यामुळे बाजारात नाट्यमय प्रतिक्रिया उमटली. एआय स्टॉक्समध्ये मोठ्या प्रमाणात विक्री झाली, कारण गुंतवणूकदारांना भीती वाटली की हे मॉडेल कमी ऊर्जा आणि आर्थिक संसाधने वापरून प्रतिस्पर्ध्यांच्या बरोबरीने कामगिरी करू शकते. एनव्हिडिया (Nvidia), एआय चिप मार्केटमधील एक प्रमुख कंपनी, एकाच ट्रेडिंग सत्रात 17% घसरली, ज्यामुळे जवळजवळ $600 अब्ज मार्केट कॅपिटलायझेशन (market capitalization) पुसले गेले - अमेरिकेतील कोणत्याही कंपनीसाठी एका दिवसातील सर्वात मोठी घसरण.

तथापि, ही बाजारातील प्रतिक्रिया मॉडेलच्या खऱ्या स्वरूपाच्या चुकीच्या अर्थामुळे झाली होती. डीपसीकचे R1 मॉडेल एआय क्षमतांमध्ये एक महत्त्वपूर्ण झेप दर्शवते, परंतु त्याच्या तर्क-केंद्रित दृष्टिकोनामुळे कम्प्युटेशनल पॉवरमध्ये मोठ्या प्रमाणात वाढ आवश्यक आहे, ही वस्तुस्थिती सुरुवातीला अनेक गुंतवणूकदारांनी दुर्लक्षित केली.

एनव्हिडियाची GTC परिषद: एआय इन्फ्रास्ट्रक्चरचे भविष्य উন্মোচন

हुआंग यांनी मुलाखतीचा उपयोग एनव्हिडियाने (Nvidia) आपल्या GTC परिषदेत केलेल्या काही महत्त्वाच्या घोषणांवर चर्चा करण्यासाठी केला. ते म्हणाले की, या घोषणांमुळे कंपनीची एआय क्रांतीला (AI revolution) पाठिंबा देण्यासाठी आवश्यक पायाभूत सुविधा निर्माण करण्याची वचनबद्धता अधोरेखित होते.

हुआंग यांनी अधोरेखित केलेले मुख्य मुद्दे:

• रोबोटिक्ससाठी एआय इन्फ्रास्ट्रक्चर (AI Infrastructure for Robotics): एनव्हिडिया (Nvidia) रोबोटिक्स ऍप्लिकेशन्सच्या (robotics applications) विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी विशेष एआय इन्फ्रास्ट्रक्चर (AI infrastructure) विकसित करत आहे. यामध्ये विविध उद्योगांमध्ये बुद्धिमान रोबोट्सचा (intelligent robots) विकास आणि उपयोजन करण्यासाठी डिझाइन केलेले हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्स (software solutions) समाविष्ट आहेत.

• एंटरप्राइझ एआय सोल्यूशन्स (Enterprise AI Solutions): व्यवसायांसाठी एआयचे (AI) परिवर्तनकारी सामर्थ्य ओळखून, एनव्हिडिया (Nvidia) आघाडीच्या एंटरप्राइझ तंत्रज्ञान पुरवठादारांसह (enterprise technology providers) धोरणात्मक भागीदारी करत आहे. या सहकार्यांचा उद्देश एनव्हिडियाच्या (Nvidia) एआय (AI) तंत्रज्ञानाला एंटरप्राइझ वर्कफ्लोमध्ये (enterprise workflows) समाकलित करणे, उत्पादकता, कार्यक्षमता आणि निर्णयक्षमता वाढवणे आहे.

  • डेल (Dell): एनव्हिडिया (Nvidia) डेलसोबत (Dell) काम करत आहे जेणेकरून व्यवसायांना शक्तिशाली एआय-सक्षम सर्व्हर (AI-enabled servers) आणि वर्कस्टेशन्स (workstations) प्रदान करता येतील, जे विविध प्रकारच्या एआय वर्कलोडसाठी (AI workloads) ऑप्टिमाइझ केलेले आहेत.
  • एचपीई (HPE): एचपीई (HPE) सोबतच्या भागीदारीचा उद्देश एआयसाठी (AI) उच्च-कार्यक्षमता कम्प्युटिंग सोल्यूशन्स (high-performance computing solutions) प्रदान करणे आहे, ज्यामुळे उद्योगांना जटिल एआय (AI) आव्हानांना सामोरे जाण्यास सक्षम केले जाईल.
  • अ‍ॅक्सेंचर (Accenture): एनव्हिडिया (Nvidia) अ‍ॅक्सेंचरसोबत (Accenture) सहयोग करत आहे जेणेकरून विविध उद्योगांतील व्यवसायांना एआय सोल्यूशन्स (AI solutions) स्वीकारण्यास आणि अंमलात आणण्यास मदत होईल, अ‍ॅक्सेंचरच्या (Accenture) सल्लागार तज्ञतेचा आणि एनव्हिडियाच्या (Nvidia) तंत्रज्ञान प्लॅटफॉर्मचा (technology platform) लाभ घेता येईल.
  • सर्व्हिसनाऊ (ServiceNow): एनव्हिडियाच्या (Nvidia) एआय (AI) क्षमतांना सर्व्हिसनाऊच्या (ServiceNow) प्लॅटफॉर्मसोबत (platform) एकत्रित करण्याचे उद्दिष्ट आयटी सेवा व्यवस्थापन (IT service management) स्वयंचलित आणि ऑप्टिमाइझ (optimize) करणे, कार्यक्षमता आणि वापरकर्त्याचा अनुभव वाढवणे आहे.
  • क्राउडस्ट्राइक (CrowdStrike): एनव्हिडिया (Nvidia) क्राउडस्ट्राइकसोबत (CrowdStrike) भागीदारी करत आहे जेणेकरून एआय (AI) सह सायबरसुरक्षा सोल्यूशन्स (cybersecurity solutions) वाढवता येतील, ज्यामुळे जलद आणि अधिक प्रभावी धोका ओळखणे आणि प्रतिसाद देणे शक्य होईल.

एआय बूम: जनरेटिव्ह ते रिझनिंग मॉडेल्स

हुआंग यांनी व्यापक एआय लँडस्केपवर (AI landscape) आपला दृष्टिकोन मांडला, ज्यामध्ये केवळ जनरेटिव्ह एआय मॉडेल्सकडून (generative AI models) तर्क क्षमता (reasoning capabilities) असलेल्या मॉडेल्सकडे लक्षणीय बदल दिसून येत आहे.

• जनरेटिव्ह एआय (Generative AI): एआयची (AI) ही पूर्वीची लाट विद्यमान डेटावरून (data) शिकलेल्या नमुन्यांवर आधारित नवीन सामग्री, जसे की मजकूर, प्रतिमा आणि ऑडिओ (audio) तयार करण्यावर केंद्रित होती. प्रभावी असले तरी, जनरेटिव्ह एआय मॉडेल्समध्ये (generative AI models) अनेकदा तर्क करणे, संदर्भ समजणे किंवा जटिल समस्या सोडवण्याची क्षमता नसते.

• रिझनिंग एआय (Reasoning AI): डीपसीकच्या (DeepSeek) R1 मॉडेलसारख्या रिझनिंग मॉडेल्सचा (reasoning models) उदय एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतो. हे मॉडेल्स माहितीचे विश्लेषण करू शकतात, अनुमान काढू शकतात आणि अधिक मानवी पद्धतीने समस्या सोडवू शकतात, ज्यामुळे एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी (AI applications) नवीन शक्यता निर्माण होतात.

हुआंग यांचे विचार एआय (AI) क्षेत्राचे गतिशील स्वरूप अधोरेखित करतात, सततच्या नाविन्यपूर्णतेमुळे अधिकाधिक अत्याधुनिक आणि सक्षम मॉडेल्सचा विकास होत आहे.

एक ट्रिलियन-डॉलरची संधी: एआय कम्प्युटिंगचे भविष्य

भविष्यात, हुआंग यांनी जागतिक कम्प्युटिंग भांडवली खर्चात (global computing capital expenditures) नाट्यमय वाढ होण्याचा अंदाज व्यक्त केला, जो प्रामुख्याने एआयच्या (AI) वाढत्या मागण्यांमुळे प्रेरित आहे. त्यांना अपेक्षा आहे की हे खर्च या दशकाच्या अखेरीस एक ट्रिलियन डॉलर्सपर्यंत पोहोचतील, ज्याचा मोठा हिस्सा एआय-संबंधित पायाभूत सुविधांसाठी (AI-related infrastructure) समर्पित असेल.

हुआंग म्हणाले, “म्हणून, या दशकाच्या अखेरीस एक ट्रिलियन डॉलर्सच्या टक्केवारीमध्ये आमची संधी खूप मोठी आहे.” “आम्हाला बरीच पायाभूत सुविधा उभारायची आहे.”

हे धाडसी अनुमान एनव्हिडियाचा (Nvidia) एआयच्या (AI) परिवर्तनकारी शक्तीवरील विश्वास आणि या क्रांतीला आधार देणारी मूलभूत तंत्रज्ञान प्रदान करण्याची त्यांची वचनबद्धता दर्शवते. एआय मॉडेल्स (AI models) जसजसे प्रगती करत आहेत, विशेषतः तर्कशक्तीच्या क्षेत्रात, उच्च-कार्यक्षमता कम्प्युटिंग पायाभूत सुविधांची (high-performance computing infrastructure) मागणी वाढण्यास तयार आहे, ज्यामुळे एनव्हिडियासारख्या (Nvidia) कंपन्यांसाठी अभूतपूर्व संधी निर्माण होत आहेत, ज्या या तांत्रिक आघाडीवर आहेत.

अधिक खोलवर: डीपसीकच्या रिझनिंग मॉडेलचे महत्त्व

हुआंग यांच्या विधानांचे परिणाम पूर्णपणे समजून घेण्यासाठी, डीपसीकच्या (DeepSeek) R1 मॉडेलचे स्वरूप आणि त्याची तर्क क्षमता अधिक खोलवर समजून घेणे आवश्यक आहे.

रिझनिंग मॉडेल (Reasoning Model) म्हणजे काय?

पारंपरिक एआय मॉडेल्सच्या (traditional AI models) विपरीत, जे प्रामुख्याने नमुना ओळखणे (pattern recognition) आणि सांख्यिकीय सहसंबंधांवर (statistical correlations) अवलंबून असतात, रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) मानवी-सदृश संज्ञानात्मक प्रक्रियेची (human-like cognitive processes) नक्कल करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. ते हे करू शकतात:

• माहितीचे विश्लेषण (Analyze information): जटिल समस्या लहान, व्यवस्थापित करण्यायोग्य टप्प्यांमध्ये विभाजित करणे.
• अनुमान काढणे (Draw inferences): उपलब्ध पुराव्यांवर आधारित तार्किक निष्कर्ष काढणे.
• उपाय मूल्यांकन (Evaluate solutions): संभाव्य उत्तरांची वैधता आणि अचूकता तपासणे.
• नवीन माहितीशी जुळवून घेणे (Adapt to new information): नवीन इनपुट किंवा फीडबॅकवर (feedback) आधारित त्यांची तर्क प्रक्रिया समायोजित करणे.

या क्षमतांमुळे रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) अशा समस्यांना सामोरे जाण्यास सक्षम होतात ज्या पारंपरिक एआय (AI) दृष्टिकोनांच्या आवाक्याबाहेर आहेत. ते संदिग्धता, अनिश्चितता आणि अपूर्ण माहिती हाताळू शकतात, ज्यामुळे ते वास्तविक-जगातील ऍप्लिकेशन्सच्या (real-world applications) विस्तृत श्रेणीसाठी योग्य ठरतात.

तर्कशक्तीसाठी अधिक कम्प्युटेशनची (Computation) आवश्यकता का असते?

रिझनिंग मॉडेल्सची (reasoning models) वाढलेली कम्प्युटेशनल मागणी अनेक घटकांमुळे होते:

• मल्टी-स्टेप प्रोसेसिंग (Multi-step processing): तर्क करण्यामध्ये परस्पर-संबंधित टप्प्यांचा क्रम असतो, प्रत्येकासाठी कम्प्युटेशनल संसाधनांची (computational resources) आवश्यकता असते.
• अनेक शक्यतांचा शोध (Exploration of multiple possibilities): रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) अनेकदा चांगल्या उपायापर्यंत पोहोचण्यापूर्वी अनेक संभाव्य उपायांचा शोध घेतात.
• ज्ञानाचे प्रतिनिधित्व (Knowledge representation): रिझनिंग मॉडेल्सना (reasoning models) ज्ञानाचे प्रतिनिधित्व आणि हाताळणी करण्यासाठी अत्याधुनिक मार्गांची आवश्यकता असते, जे कम्प्युटेशनलदृष्ट्या (computationally) गहन असू शकते.
• सत्यापन आणि प्रमाणीकरण (Verification and validation): उपायांचे कठोर मूल्यांकन कम्प्युटेशनल भार वाढवते.

सारांश, रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) वर्धित संज्ञानात्मक क्षमतांसाठी (enhanced cognitive capabilities) कम्प्युटेशनल कार्यक्षमतेचा (computational efficiency) त्याग करतात. ते संसाधनाचा वापर कमी करण्याऐवजी जटिल समस्या सोडवण्याच्या क्षमतेला प्राधान्य देतात.

व्यापक परिणाम: एआय उद्योगासाठी (AI Industry) परिणाम

डीपसीकच्या (DeepSeek) मॉडेल आणि एआय कम्प्युटिंगच्या (AI computing) भविष्याबद्दल हुआंग यांच्या टिप्पण्यांचे उद्योगासाठी दूरगामी परिणाम आहेत:

• विशेष हार्डवेअरची वाढती मागणी (Increased demand for specialized hardware): रिझनिंग मॉडेल्सचा (reasoning models) उदय विशेष हार्डवेअरची (specialized hardware) मागणी वाढवेल, जसे की GPU आणि एआय अ‍ॅक्सिलरेटर्स (AI accelerators), जे या मॉडेल्सच्या कम्प्युटेशनल मागण्या कार्यक्षमतेने हाताळू शकतात.
• एआय इन्फ्रास्ट्रक्चरवर लक्ष केंद्रित (Focus on AI infrastructure): कंपन्यांना रिझनिंग मॉडेल्सच्या (reasoning models) विकास आणि उपयोजनास समर्थन देण्यासाठी एआय इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये (AI infrastructure) मोठ्या प्रमाणात गुंतवणूक करावी लागेल.
• एआय संशोधन प्राधान्यक्रमांमध्ये बदल (Shift in AI research priorities): डीपसीकच्या (DeepSeek) मॉडेलचे यश तर्क-आधारित एआय (reasoning-based AI) दृष्टिकोनांमध्ये पुढील संशोधनास चालना देईल.
• एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी नवीन संधी (New opportunities for AI applications): रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) वैज्ञानिक शोध, आर्थिक मॉडेलिंग (financial modeling) आणि वैद्यकीय निदान (medical diagnosis) यासारख्या क्षेत्रात एआयसाठी (AI) नवीन शक्यता निर्माण करतील.
• स्पर्धा आणि नावीन्य (Competition and innovation): अधिक शक्तिशाली आणि कार्यक्षम रिझनिंग मॉडेल्स (reasoning models) विकसित करण्याची शर्यत एआय चिप मार्केटमध्ये (AI chip market) स्पर्धा आणि नावीन्य वाढवेल.

एआय लँडस्केप (AI landscape) वेगाने विकसित होत आहे, आणि हुआंग यांचे विचार या परिवर्तनकारी तंत्रज्ञानाच्या भविष्याची एक मौल्यवान झलक देतात. रिझनिंग मॉडेल्सचा (reasoning models) उदय एक महत्त्वपूर्ण टप्पा दर्शवतो, ज्यामुळे एआय प्रणालींसाठी (AI systems) मार्ग मोकळा होतो जे अधिकाधिक जटिल समस्यांना सामोरे जाऊ शकतात आणि नावीन्यपूर्णतेच्या नवीन सीमा उघडू शकतात. एनव्हिडिया (Nvidia), उच्च-कार्यक्षमता कम्प्युटिंग (high-performance computing) आणि एआय इन्फ्रास्ट्रक्चरवर (AI infrastructure) लक्ष केंद्रित करून, या रोमांचक उत्क्रांतीमध्ये मध्यवर्ती भूमिका बजावण्यासाठी सज्ज आहे. कंपनीची “भविष्यातील पायाभूत सुविधा” तयार करण्याची वचनबद्धता एआयच्या (AI) परिवर्तनकारी शक्तीवरील आणि उद्योगांना आकार देण्याच्या आणि शक्य असलेल्या सीमा पुन्हा परिभाषित करण्याच्या क्षमतेवरील तिचा विश्वास अधोरेखित करते.