ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧਾ
Nvidia (NVDA) ਦੇ CEO, Jensen Huang, ਚੀਨ ਦੇ DeepSeek R1 ਵਰਗੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਘਬਰਾ ਨਹੀਂ ਰਹੇ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, Huang ਇਸ ਮੌਕੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ: ਦੁਨੀਆ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਵਾਧੇ ਦੀ ਮੰਗ ਦੇ ਕੰਢੇ ‘ਤੇ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਧਾ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਮੰਗ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Nvidia ਦੇ GTC 2025 ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦੌਰਾਨ, Huang ਨੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂਰੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤ ਗਣਨਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, “AI ਦਾ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨਿਯਮ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ।” ਏਜੰਟਿਕ AI ਅਤੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ, Huang ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਸਾਰ, “ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਾਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਸੌ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹਨ।”
ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟਿਕ ਅਤੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ AI ਕੀ ਹਨ। ਏਜੰਟਿਕ AI ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਤਰਫੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰਫੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ AI, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਜਵਾਬ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਤਰਕ ਅਤੇ ਕਟੌਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧਣਾ। ਇਹ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ AI ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕਿਉਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੀ।
DeepSeek R1: ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ, ਸੰਕਟ ਨਹੀਂ
ਜਨਵਰੀ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ DeepSeek ਦੇ R1 ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਵਿੱਚ ਚਿੰਤਾ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਭੇਜੀਆਂ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਿ ਇਸਦੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੇ OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਖੁਲਾਸੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿ ਇਸਦੇ ਵਿਆਪਕ DeepSeek V3 ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਮਾਮੂਲੀ $5 ਮਿਲੀਅਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਟਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਡਰ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ। ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦਾ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਚਾਨਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਪਦਾ ਸੀ।
ਇਸ ਸਮਝੀ ਗਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸਥਾਈ, ਮਾਰਕੀਟ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ, ਇਹ ਡਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਹੁਣ Nvidia ਦੀਆਂ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਅਰਬਾਂ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Nvidia ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵੈਲਯੂ ਲਗਭਗ $600 ਬਿਲੀਅਨ ਘੱਟ ਗਈ। ਮਾਰਕੀਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ Nvidia ਦੇ ਉੱਚ-ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਮੰਗ ‘ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾ ਰਹੀ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਬਰਾਬਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਾਹਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ: ਟੈਰਿਫ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ
DeepSeek ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Nvidia ਨੂੰ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ। ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਟਰੰਪ ਦੀਆਂ ਟੈਰਿਫ ਧਮਕੀਆਂ ਅਤੇ ਚੀਨ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਨਵੇਂ ਅਮਰੀਕੀ ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਬਾਹਰੀ ਦਬਾਅ, ਜੋ ਕਿ Nvidia ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ, ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਸਾਲ-ਦਰ-ਤਾਰੀਖ 14% ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ 30% ਵੱਧ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ Nvidia ਅਪਵਾਦਾਂ ਲਈ ਲਾਬਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਟੈਰਿਫ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਰਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Huang ਦਾ ਵਿਜ਼ਨ: Blackwell Ultra, Vera Rubin, ਅਤੇ CUDA ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ
Huang ਨੇ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਪਣੇ GTC 2025 ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ DeepSeek ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ, ਸੰਭਾਵੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਮੌਕੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਆਪਣੇ ਦੋ ਘੰਟੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੌਰਾਨ, ਉਸਨੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਮਾਡਲ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ Nvidia ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ Blackwell Ultra ਅਤੇ Vera Rubin ਸੁਪਰਚਿੱਪ ਵਰਗੀਆਂ ਚਿਪਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ।
ਉਸਦੀ ਦਲੀਲ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਭੌਤਿਕ AI ਪ੍ਰਗਟਾਵਿਆਂ ਦਾ ਵਾਧਾ, ਸਿਰਫ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਹੈ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ।
Huang ਨੇ Nvidia ਦੇ CUDA ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। CUDA ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ Nvidia ਦੀਆਂ ਚਿਪਸ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ Nvidia ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ CUDA ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Huang ਨੇ Nvidia ਦੇ Omniverse ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਸੰਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। Omniverse ਸਿਰਫ਼ ਗੇਮਿੰਗ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ AI ਸਿਸਟਮਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਭੌਤਿਕ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਤੈਨਾਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦੀ ਮਿਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਆਸ਼ਾਵਾਦ
Huang ਦੀ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘੱਟ ਸੀ। Nvidia ਦੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਵਾਲੇ ਦਿਨ 3% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋਇਆ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹਨ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ ਜਿਸਨੂੰ Huang ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
KeyBanc ਕੈਪੀਟਲ ਮਾਰਕਿਟਸ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ John Vinh ਨੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਨੋਟ ਵਿੱਚ, Nvidia ਦੇ CUDA ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ “ਦਾਖਲੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ” ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ। ਉਹ “ਸੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਜੋਖਮਾਂ” ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ Nvidia “ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ‘ਤੇ ਹਾਵੀ ਰਹੇਗਾ।” Vinh ਨੇ Omniverse ਨੂੰ “ਮੈਟਾਵਰਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਗਾਹਕੀ ਮਾਲੀਆ ਸਟ੍ਰੀਮ” ਵਜੋਂ ਵੀ ਦਰਸਾਇਆ ਜੋ Nvidia ਦੇ ਮਾਰਕੀਟ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਧਦਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਆਸ਼ਾਵਾਦ ਦਾ ਮੂਲ ਇਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ‘ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ Nvidia ਸਿਰਫ਼ AI ਲਹਿਰ ‘ਤੇ ਸਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਸਨੂੰ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਖਿਡਾਰੀ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਆਧਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗਾਂ ਤੱਕ।
AI ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੋਰੀਜ਼ਨ: ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ
Nvidia ਦੇ GTC 2025 ਤੋਂ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਕਹਾਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ AI ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ। ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਵੱਲ ਵਧਣਾ, ਭੌਤਿਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
DeepSeek R1 ਵਰਗੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ Nvidia ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਲਈ ਖ਼ਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਸਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ; ਇਹ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਚਿਪਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ – ਉਹ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ Nvidia ਨੇ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਟੈਰਿਫ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਰਗੇ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਕੀ ਹਨ, ਪਰ ਅੰਤਰੀਵ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਝਾਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਦੀ ਮੰਗ ਫਟਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਅਤੇ Nvidia ਇਸ ਬੇਮਿਸਾਲ ਵਾਧੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ, ਸਗੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।