ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ
2025 ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਨਫਰੰਸ (GTC), ਜੋ ਕਿ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਇਕੱਠ ਹੈ ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ AI ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ, ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਨਾਲ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ।
GTC ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਪਲ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਾਲ, ਇਹ Nvidia ਦੇ CEO, ਜੇਨਸਨ ਹੁਆਂਗ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਹੁਆਂਗ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਰਅੰਦੇਸ਼ੀ ਨੇਤਾ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਣ ਦੀ ਦੁਰਲੱਭ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਲਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀਆਂ ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ AI ਵਿੱਚ Nvidia ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ, ਬਲਕਿ ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਸਾਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਬਲਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼ਕਤੀ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ Nvidia ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਪੁਨਰ-ਸਥਾਪਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਇਆ।
Blackwell ਅਤੇ Rubin: AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੀ-ਈਵੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਹੁਆਂਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਵਿਸ਼ਾ Nvidia ਦੇ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ: Blackwell Ultra ਅਤੇ Vera Rubin ਦਾ ਉਦਘਾਟਨ ਸੀ। ਇਹ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Blackwell Ultra ਚਿੱਪਸੈੱਟ, ਜੋ ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਹੈ, ਨੂੰ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਕਮਾਲ ਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੈਕ ਦੇ ਅੰਦਰ 1-exaflop ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ।
- ਪ੍ਰਤੀ ਰੈਕ 600,000 ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ।
- ਇੱਕ ਵਧੀਆ 120-ਕਿਲੋਵਾਟ ਤਰਲ ਕੂਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਾਗਜ਼ ‘ਤੇ, Blackwell Ultra ਨੂੰ AI ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
Nvidia ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ Blackwell Ultra GPUs ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ DGX ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: Nvidia DGX GB300 ਅਤੇ Nvidia DGX B300। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ AI ਵਰਕਲੋਡ ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ।
ਰਵਾਇਤੀ ਹਵਾ-ਅਧਾਰਤ ਕੂਲਿੰਗ ਤੋਂ ਤਰਲ ਕੂਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਵਧੀ ਹੋਈ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਧੇ ਵਾਲਾ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ AI ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੁਨਰ-ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, Vera Rubin AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ 2026 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 2027 ਦੇ ਦੂਜੇ ਅੱਧ ਵਿੱਚ Rubin Ultra ਆਵੇਗਾ। ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ, ਚੈਸਿਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Vera Rubin ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Nvidia ਨੇ ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ GPU ਸੁਪਰਚਿੱਪ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਫੋਟੋਨਿਕ ਸਵਿੱਚਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਵੇਰਵੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਭਵਿੱਖੀ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਯਾਤਰਾ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤੋਂ ਏਜੰਟਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੱਕ
ਆਪਣੇ ਦੋ ਘੰਟੇ ਦੇ ਲੰਬੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦੌਰਾਨ, ਹੁਆਂਗ ਨੇ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ‘ਅਸਾਧਾਰਨ ਤਰੱਕੀ’ ਨੂੰ ਜੋਸ਼ ਨਾਲ ਬਿਆਨ ਕੀਤਾ। ਜੋ ਕਦੇ ਭਵਿੱਖਮੁਖੀ ਅਟਕਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਸੀ, ਹੁਣ ਇੱਕ ਠੋਸ ਹਕੀਕਤ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਿਆ ਹੈ, ‘ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ’ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੋਕਸ ਤੋਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI (GenAI) ਦੇ ਉਭਾਰ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਹੁਣ, ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, ‘’AI ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।’’ ‘’ਇਹ ਹੁਣ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।’’ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹੁਆਂਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਚਾਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ GPUs ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਹੁਆਂਗ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਨੇਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ: Nvidia ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮਾਲੀਆ 2028 ਤੱਕ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ $1 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ‘ਤੇ AI ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ‘AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ’ ਤੱਕ: ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ
Nvidia ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ‘AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ’ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣਾ। ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੇ ਅਗਲੇ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਪੜਾਅ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ। ਇਹ AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਦੇਸ਼-ਨਿਰਮਿਤ, ਅਤਿ-ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ AI ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ। Nvidia ਨੇ ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ: ‘’ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗੀਗਾਵਾਟ AI ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੰਮ ਹੈ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਇਰਾਂ, ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ, ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਲਗਭਗ 5 ਬਿਲੀਅਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਅਤੇ 210,000 ਮੀਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਈਬਰ ਕੇਬਲ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ, ਭੇਜਿਆ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।’’
ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ Nvidia ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਨੇ 1-ਗੀਗਾਵਾਟ AI ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨ ਲਈ Omniverse Blueprint ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ। ਇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੇ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਝਲਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ।
ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, ‘’ਦੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।’’ ‘’ਪਹਿਲੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਵਾਧੇ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਮਤਲਬ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਪਣਾ ਰਾਹ ਚੱਲ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।’’
ਉਸਨੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ: ‘’ਦੁਨੀਆ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਕੋਡ ਕੀਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵੱਲ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਿਫਟ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਅਤੇ GPUs ‘ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।’’
‘’ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਇਸ ਸਮੇਂ, ਇਸ ਟਿਪਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ ਤੋਂ ਪਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਇਨਫਲੈਕਸ਼ਨ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਹੁੰਦਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ - ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਬਿਲਡ-ਆਊਟਸ ਵਿੱਚ ਇਨਫਲੈਕਸ਼ਨ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।’’ ਉਸਨੇ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ: ‘’ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ।’’ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਏਜੰਟਿਕ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ: ਅਗਲੀ ਸੀਮਾ
ਏਜੰਟਿਕ AI, ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਜਿਸਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ, Nvidia ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਹੈ। ਹੁਆਂਗ ਇਸ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਹਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਜਾਣਗੇ। Nvidia ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਲਹਿਰ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ‘ਭੌਤਿਕ AI’ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਗੜ, ਜੜਤਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਰਗੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਸਨੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਸਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ, ‘’ਸਿਰਫ ਇੰਨਾ ਹੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਨਾ ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।’’ ‘’ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਹੈ: ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ।’’ ਇਹ ਸਫਲਤਾ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਾਧੇ ਵਾਲੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ
GTC 2025 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਐਲਾਨ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟਸ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਧੇਰੇ ਵਾਧੇ ਵਾਲਾ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ Nvidia ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਤੀਬਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਐਲਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਅਟਕਲਾਂ ਲਗਾ ਰਹੇ ਸਨ। ਇਸ ਪ੍ਰੀ-ਈਵੈਂਟ ਅਟਕਲਾਂ ਨੇ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸੱਚਮੁੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਦੇ ਐਲਾਨਾਂ ਦੇ ਸਮਝੇ ਗਏ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਹੁਆਂਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਤੁਰੰਤ Nvidia ਦੇ ਸਟਾਕ ਮੁੱਲ ‘ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪਿਆ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, Nvidia ਦੇ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਣ ਦੌਰਾਨ 3% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ, ਜੋ ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਥਿਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀਆਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।