డీప్‌సీక్ AI మోడల్‌పై ఎన్విడియా జెన్సన్ హువాంగ్

రీజనింగ్ రివల్యూషన్: AI కంప్యుటేషన్‌లో ఒక నమూనా మార్పు

Nvidia యొక్క వార్షిక GTC కాన్ఫరెన్స్‌లో CNBC యొక్క జిమ్ క్రామెర్‌తో బుధవారం జరిగిన ఇంటర్వ్యూలో, CEO జెన్సన్ హువాంగ్ చైనీస్ స్టార్టప్ DeepSeek యొక్క వినూత్న ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్ యొక్క లోతైన ప్రభావాలను వివరించారు. పరిశ్రమ ఊహలకు విరుద్ధంగా, హువాంగ్ ఈ అద్భుతమైన మోడల్ గణనీయంగా ఎక్కువ కంప్యుటేషనల్ పవర్‌ను కోరుతుందని ఉద్ఘాటించారు, తక్కువ కాదు.

హువాంగ్ DeepSeek యొక్క R1 మోడల్‌ను “అద్భుతమైనది” అని ప్రశంసించారు, ఇది “మొదటి ఓపెన్ సోర్స్ రీజనింగ్ మోడల్”గా దాని మార్గదర్శక స్థితిని హైలైట్ చేసింది. ఈ మోడల్ సమస్యలను దశల వారీగా విడదీయగలదని, విభిన్న సంభావ్య పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చేయగలదని మరియు దాని సమాధానాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కఠినంగా విశ్లేషించగలదని ఆయన వివరించారు.

ఈ రీజనింగ్ సామర్థ్యం, పెరిగిన కంప్యుటేషనల్ డిమాండ్‌కు కీలకం అని హువాంగ్ వివరించారు. “ఈ రీజనింగ్ AI నాన్-రీజనింగ్ AI కంటే 100 రెట్లు ఎక్కువ కంప్యూట్‌ను వినియోగిస్తుంది,” అని అతను చెప్పాడు, విస్తృత పరిశ్రమ అంచనాలకు పూర్తి విరుద్ధంగా ఉందని ఉద్ఘాటించాడు. AI మోడళ్లలో పురోగతులు అనివార్యంగా ఎక్కువ సామర్థ్యానికి మరియు తగ్గిన కంప్యుటేషనల్ అవసరాలకు దారితీస్తాయనే సాంప్రదాయ జ్ఞానాన్ని ఈ ప్రకటన సవాలు చేస్తుంది.

జనవరి అమ్మకం: నవకల్పన యొక్క తప్పుడు వివరణ

జనవరి చివరిలో డీప్‌సీక్ మోడల్ ఆవిష్కరణ నాటకీయ మార్కెట్ ప్రతిస్పందనకు దారితీసింది. తక్కువ శక్తిని మరియు ఆర్థిక వనరులను వినియోగిస్తూ ప్రముఖ పోటీదారులతో పనితీరు సమానత్వాన్ని సాధించగలదనే పెట్టుబడిదారుల భయంతో AI స్టాక్‌లలో భారీ అమ్మకాలు జరిగాయి. AI చిప్ మార్కెట్‌లో ఆధిపత్య శక్తి అయిన Nvidia, ఒకే ట్రేడింగ్ సెషన్‌లో 17% క్షీణతను చవిచూసింది, దాదాపు $600 బిలియన్ల మార్కెట్ క్యాపిటలైజేషన్‌ను కోల్పోయింది - ఇది చరిత్రలో ఏ U.S. కంపెనీకైనా అతిపెద్ద ఒక-రోజు క్షీణత.

అయితే, ఈ మార్కెట్ ప్రతిచర్య మోడల్ యొక్క నిజమైన స్వభావం యొక్క తప్పుడు వివరణ నుండి వచ్చింది. DeepSeek యొక్క R1 మోడల్ AI సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తున్నప్పటికీ, దాని రీజనింగ్-సెంట్రిక్ విధానానికి గణనీయమైన కంప్యుటేషనల్ పవర్ పెరుగుదల అవసరం, ఈ వాస్తవాన్ని చాలా మంది పెట్టుబడిదారులు మొదట్లో పట్టించుకోలేదు.

Nvidia యొక్క GTC కాన్ఫరెన్స్: AI ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ యొక్క భవిష్యత్తును ఆవిష్కరించడం

హువాంగ్ ఈ ఇంటర్వ్యూను Nvidia తన GTC కాన్ఫరెన్స్‌లో చేసిన కొన్ని ముఖ్యమైన ప్రకటనలను చర్చించడానికి కూడా ఉపయోగించుకున్నాడు. ఈ ప్రకటనలు, అభివృద్ధి చెందుతున్న AI విప్లవానికి మద్దతు ఇవ్వడానికి అవసరమైన మౌలిక సదుపాయాలను నిర్మించడానికి కంపెనీ యొక్క నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతున్నాయని ఆయన అన్నారు.

హువాంగ్ హైలైట్ చేసిన ముఖ్యమైన అంశాలు:

• రోబోటిక్స్ కోసం AI ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్: Nvidia రోబోటిక్స్ అప్లికేషన్‌ల యొక్క ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా ప్రత్యేకమైన AI మౌలిక సదుపాయాలను చురుకుగా అభివృద్ధి చేస్తోంది. ఇందులో వివిధ పరిశ్రమలలో తెలివైన రోబోట్‌ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను వేగవంతం చేయడానికి రూపొందించిన హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ పరిష్కారాలు ఉన్నాయి.

• ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI సొల్యూషన్స్: వ్యాపారాల కోసం AI యొక్క పరివర్తన సామర్థ్యాన్ని గుర్తించి, Nvidia ప్రముఖ ఎంటర్‌ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ప్రొవైడర్లతో వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యాన్ని ఏర్పరుస్తోంది. ఈ సహకారాలు Nvidia యొక్క AI టెక్నాలజీలను ఎంటర్‌ప్రైజ్ వర్క్‌ఫ్లోస్‌లో ఏకీకృతం చేయడం, ఉత్పాదకత, సామర్థ్యం మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.

  • Dell: Nvidia డెల్ తో కలిసి పనిచేస్తోంది, వ్యాపారాలకు శక్తివంతమైన AI-ప్రారంభించబడిన సర్వర్లు మరియు వర్క్‌స్టేషన్‌లను అందించడానికి, విస్తృత శ్రేణి AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది.
  • HPE: HPEతో భాగస్వామ్యం AI కోసం అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ పరిష్కారాలను అందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, సంక్లిష్ట AI సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
  • Accenture: Nvidia Accentureతో కలిసి పనిచేస్తోంది, పరిశ్రమల వ్యాప్తంగా ఉన్న వ్యాపారాలకు AI పరిష్కారాలను స్వీకరించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సహాయం చేస్తుంది, Accenture యొక్క కన్సల్టింగ్ నైపుణ్యం మరియు Nvidia యొక్క టెక్నాలజీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగించుకుంటుంది.
  • ServiceNow: ServiceNow యొక్క ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో Nvidia యొక్క AI సామర్థ్యాల ఏకీకరణ IT సేవా నిర్వహణను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, సామర్థ్యాన్ని మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
  • CrowdStrike: Nvidia CrowdStrikeతో భాగస్వామ్యం కలిగి ఉంది, AIతో సైబర్‌ సెక్యూరిటీ పరిష్కారాలను మెరుగుపరచడానికి, వేగవంతమైన మరియు మరింత ప్రభావవంతమైన ముప్పు గుర్తింపు మరియు ప్రతిస్పందనను అనుమతిస్తుంది.

AI బూమ్: జెనరేటివ్ నుండి రీజనింగ్ మోడల్స్ వరకు

హువాంగ్ AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌పై తన దృక్పథాన్ని కూడా అందించాడు, పూర్తిగా జెనరేటివ్ AI మోడల్స్ నుండి రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను కలుపుకొని ఉన్న వాటికి దృష్టిలో గుర్తించదగిన మార్పును గమనించాడు.

• జెనరేటివ్ AI: AI యొక్క ఈ మునుపటి తరంగం ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు మరియు ఆడియో వంటి కొత్త కంటెంట్‌ను సృష్టించడంపై దృష్టి పెట్టింది. ఆకట్టుకునే విధంగా ఉన్నప్పటికీ, జెనరేటివ్ AI మోడల్‌లు తరచుగా రీజనింగ్, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం లేదా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండవు.

• రీజనింగ్ AI: DeepSeek యొక్క R1 మోడల్ వంటి రీజనింగ్ మోడల్‌ల ఆవిర్భావం గణనీయమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఈ మోడల్‌లు సమాచారాన్ని విశ్లేషించగలవు, అనుమితులను గీయగలవు మరియు సమస్యలను మరింత మానవ-వంటి మార్గంలో పరిష్కరించగలవు, AI అప్లికేషన్‌ల కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తాయి.

హువాంగ్ యొక్క అంతర్దృష్టులు AI ఫీల్డ్ యొక్క డైనమిక్ స్వభావాన్ని నొక్కి చెబుతున్నాయి, నిరంతర ఆవిష్కరణలు మరింత అధునాతన మరియు సామర్థ్యం గల మోడళ్ల అభివృద్ధిని నడిపిస్తున్నాయి.

ట్రిలియన్-డాలర్ అవకాశం: AI కంప్యూటింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు

ముందుకు చూస్తే, హువాంగ్ AI యొక్క పెరుగుతున్న డిమాండ్ల ద్వారా నడపబడే గ్లోబల్ కంప్యూటింగ్ మూలధన వ్యయాలలో నాటకీయ విస్తరణను అంచనా వేశారు. ఈ దశాబ్దం చివరి నాటికి ఈ వ్యయాలు ఆశ్చర్యపరిచే ఒక ట్రిలియన్ డాలర్లకు చేరుకుంటాయని ఆయన అంచనా వేశారు, AI-సంబంధిత మౌలిక సదుపాయాల కోసం సింహభాగం అంకితం చేయబడింది.

“కాబట్టి, ఈ దశాబ్దం చివరి నాటికి ట్రిలియన్ డాలర్లలో శాతంగా మా అవకాశం చాలా పెద్దది” అని హువాంగ్ వ్యాఖ్యానించాడు, ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో Nvidia కోసం అపారమైన వృద్ధి సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెప్పాడు. “మేము నిర్మించడానికి చాలా మౌలిక సదుపాయాలు ఉన్నాయి.”

ఈ సాహసోపేతమైన అంచనా AI యొక్క పరివర్తన శక్తిపై Nvidia యొక్క విశ్వాసాన్ని మరియు ఈ విప్లవానికి ఆధారమైన పునాది సాంకేతికతలను అందించడానికి దాని నిబద్ధతను ప్రతిబింబిస్తుంది. AI మోడల్‌లు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నాయి, ముఖ్యంగా రీజనింగ్ రంగంలో, అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయాల కోసం డిమాండ్ పెరుగుతుంది, ఈ సాంకేతిక సరిహద్దులో ముందంజలో ఉన్న Nvidia వంటి కంపెనీలకు అపూర్వమైన అవకాశాలను సృష్టిస్తుంది.

లోతైన అవగాహన: డీప్‌సీక్ రీజనింగ్ మోడల్ యొక్క ప్రాముఖ్యత

హువాంగ్ యొక్క వ్యాఖ్యల యొక్క చిక్కులను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడానికి, డీప్‌సీక్ యొక్క R1 మోడల్ మరియు దాని రీజనింగ్ సామర్థ్యాల స్వభావాన్ని లోతుగా పరిశోధించడం చాలా కీలకం.

రీజనింగ్ మోడల్ అంటే ఏమిటి?

ప్రాథమికంగా నమూనా గుర్తింపు మరియు గణాంక సహసంబంధాలపై ఆధారపడే సాంప్రదాయ AI మోడల్‌ల వలె కాకుండా, రీజనింగ్ మోడల్‌లు మానవ-వంటి అభిజ్ఞా ప్రక్రియలను అనుకరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అవి:

• సమాచారాన్ని విశ్లేషించండి: సంక్లిష్ట సమస్యలను చిన్న, నిర్వహించదగిన దశలుగా విభజించండి.
• అనుమితులను గీయండి: అందుబాటులో ఉన్న సాక్ష్యాల ఆధారంగా తార్కిక తగ్గింపులను చేయండి.
• పరిష్కారాలను విశ్లేషించండి: సంభావ్య సమాధానాల యొక్క చెల్లుబాటు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయండి.
• కొత్త సమాచారానికి అనుగుణంగా మారండి: కొత్త ఇన్‌పుట్‌లు లేదా ఫీడ్‌బ్యాక్ ఆధారంగా వారి రీజనింగ్ ప్రక్రియను సర్దుబాటు చేయండి.

ఈ సామర్థ్యాలు రీజనింగ్ మోడల్‌లను సాంప్రదాయ AI విధానాలకు మించిన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. అవి అస్పష్టత, అనిశ్చితి మరియు అసంపూర్ణ సమాచారాన్ని నిర్వహించగలవు, ఇవి విస్తృత శ్రేణి వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.

రీజనింగ్‌కు ఎక్కువ కంప్యుటేషన్ ఎందుకు అవసరం?

రీజనింగ్ మోడళ్ల యొక్క పెరిగిన కంప్యుటేషనల్ డిమాండ్లు అనేక అంశాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి:

• బహుళ-దశల ప్రాసెసింగ్: రీజనింగ్‌లో పరస్పరం అనుసంధానించబడిన దశల శ్రేణి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి కంప్యుటేషనల్ వనరులు అవసరం.
• బహుళ అవకాశాల అన్వేషణ: రీజనింగ్ మోడల్‌లు తరచుగా సరైన పరిష్కారానికి వచ్చే ముందు అనేక సంభావ్య పరిష్కారాలను అన్వేషిస్తాయి.
• జ్ఞాన ప్రాతినిధ్యం: రీజనింగ్ మోడల్‌లకు జ్ఞానాన్ని సూచించడానికి మరియు మార్చడానికి అధునాతన మార్గాలు అవసరం, ఇది కంప్యుటేషనల్‌గా ఇంటెన్సివ్ కావచ్చు.
• ధృవీకరణ మరియు ధ్రువీకరణ: పరిష్కారాల యొక్క కఠినమైన విశ్లేషణ కంప్యుటేషనల్ భారాన్ని పెంచుతుంది.

సారాంశంలో, రీజనింగ్ మోడల్‌లు మెరుగైన అభిజ్ఞా సామర్థ్యాల కోసం కంప్యుటేషనల్ సామర్థ్యాన్ని ట్రేడ్ ఆఫ్ చేస్తాయి. అవి వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడం కంటే సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యానికి ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి.

విస్తృత ప్రభావం: AI పరిశ్రమకు చిక్కులు

డీప్‌సీక్ మోడల్ మరియు AI కంప్యూటింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు గురించి హువాంగ్ యొక్క వ్యాఖ్యలు పరిశ్రమకు చాలా దూరం వరకు చిక్కులను కలిగి ఉన్నాయి:

• ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ కోసం పెరిగిన డిమాండ్: రీజనింగ్ మోడల్‌ల పెరుగుదల ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ కోసం డిమాండ్‌ను పెంచుతుంది, যেমন GPUలు మరియు AI యాక్సిలరేటర్లు, ఇవి ఈ మోడళ్ల యొక్క కంప్యుటేషనల్ డిమాండ్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలవు.
• AI మౌలిక సదుపాయాలపై దృష్టి: కంపెనీలు రీజనింగ్ మోడళ్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మద్దతు ఇవ్వడానికి AI మౌలిక సదుపాయాలలో భారీగా పెట్టుబడి పెట్టాలి.
• AI పరిశోధన ప్రాధాన్యతలలో మార్పు: డీప్‌సీక్ మోడల్ యొక్క విజయం రీజనింగ్-ఆధారిత AI విధానాలపై మరింత పరిశోధనను ప్రేరేపిస్తుంది.
• AI అప్లికేషన్‌ల కోసం కొత్త అవకాశాలు: రీజనింగ్ మోడల్‌లు శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణ, ఆర్థిక నమూనా మరియు వైద్య నిర్ధారణ వంటి రంగాలలో AI కోసం కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేస్తాయి.
• పోటీ మరియు ఆవిష్కరణ: మరింత శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన రీజనింగ్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేసే రేసు AI చిప్ మార్కెట్‌లో పోటీని పెంచుతుంది మరియు ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తుంది.

AI ల్యాండ్‌స్కేప్ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, మరియు హువాంగ్ యొక్క అంతర్దృష్టులు ఈ పరివర్తన సాంకేతికత యొక్క భవిష్యత్తులోకి విలువైన సంగ్రహావలోకనం అందిస్తాయి. రీజనింగ్ మోడళ్ల పెరుగుదల ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిని సూచిస్తుంది, మరింత సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించగల మరియు ఆవిష్కరణ యొక్క కొత్త సరిహద్దులను అన్‌లాక్ చేయగల AI వ్యవస్థలకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది. అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ మరియు AI మౌలిక సదుపాయాలపై దృష్టి సారించిన Nvidia, ఈ ఉత్తేజకరమైన పరిణామంలో కేంద్ర పాత్ర పోషించడానికి బాగా స్థానం పొందింది. “భవిష్యత్తు యొక్క మౌలిక సదుపాయాలను” నిర్మించడానికి కంపెనీ యొక్క నిబద్ధత AI యొక్క పరివర్తన శక్తిపై దాని విశ్వాసాన్ని మరియు పరిశ్రమలను పునర్నిర్మించడానికి మరియు సాధ్యమయ్యే వాటి యొక్క సరిహద్దులను పునర్నిర్వచించడానికి దాని సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.