انٹرپرائز اور اس سے آگے کے لیے AI کو اپنانا
حال ہی میں GPU ٹیکنیکل کانفرنس (GTC) 2025 میں، Nvidia کے CEO، جینسن ہوانگ نے کمپنی کی حکمت عملی کا خاکہ پیش کیا تاکہ اس کی تیز رفتار کمپیوٹنگ کی صلاحیت کو ایپلی کیشنز کی وسیع رینج کے مطابق بنایا جا سکے۔ اگرچہ اسپاٹ لائٹ Nvidia کی اگلی نسل کے ‘Blackwell’ B300 GPUs اور مستقبل کے ‘Rubin’ فیملی آف ایکسلریٹرز پر چمکتی رہی، ہوانگ نے انٹرپرائزز، ایج کمپیوٹنگ، اور فزیکل AI کے دائرے کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کمپنی کے عزم پر بھی زور دیا۔
ہوانگ نے اس بات پر زور دیا کہ جب کہ کلاؤڈ سروس فراہم کرنے والے Nvidia کی جدید ٹیکنالوجی اور فل اسٹیک اپروچ کی طرف متوجہ ہوتے ہیں، AI کو وسیع پیمانے پر اپنانے کے لیے ایک زیادہ باریک بینی والی حکمت عملی کی ضرورت ہوتی ہے۔ انہوں نے کہا، “ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ چپ کے بارے میں نہیں ہے، یہ چپ اور لائبریریوں، پروگرامنگ ماڈل کے بارے میں بھی نہیں ہے۔ یہ چپ، پروگرامنگ ماڈل، اور بہت سارے سافٹ ویئر ہیں جو اس کے اوپر چلتے ہیں۔”
AI کا ارتقاء: کلاؤڈ سے ہر جگہ موجودگی تک
AI کی ابتدائی رفتار کلاؤڈ میں شروع ہوئی ہو، لیکن اس کا راستہ واضح طور پر اس سے آگے بڑھ رہا ہے۔ جیسے جیسے AI مختلف شعبوں میں پھیلتا ہے، اس کا سامنا متنوع سسٹم کنفیگریشنز، آپریٹنگ ماحول، ڈومین سے متعلق مخصوص لائبریریوں اور استعمال کے نمونوں سے ہوتا ہے۔ ہوانگ نے اس توسیع پر زور دیا، انٹرپرائز IT، مینوفیکچرنگ، روبوٹکس، سیلف ڈرائیونگ کاروں، اور یہاں تک کہ ابھرتے ہوئے GPU کلاؤڈ فراہم کنندگان کی منفرد ضروریات کو نوٹ کیا۔
کمپیوٹنگ کی بنیادی نوعیت کو AI اور مشین لرننگ کے ذریعے نئی شکل دی جا رہی ہے، جو پروسیسرز اور آپریٹنگ سسٹمز سے لے کر ایپلی کیشنز اور ان کے آرکیسٹریشن تک ہر چیز کو متاثر کر رہی ہے۔ انٹرپرائز ورک فلو سادہ ڈیٹا کی بازیافت سے AI سسٹمز کے ساتھ انٹرایکٹو سوال و جواب کے تعامل میں تبدیل ہو رہے ہیں۔
AI ایجنٹس اور ڈیجیٹل ورکرز کا عروج
ہوانگ ایک ایسے مستقبل کا تصور کرتے ہیں جہاں AI ایجنٹس ڈیجیٹل افرادی قوت کا لازمی حصہ بن جاتے ہیں۔ انہوں نے پیش گوئی کی ہے کہ دنیا کے ایک ارب علمی کارکنوں کے ساتھ، دس ارب ڈیجیٹل ورکرز ابھریں گے، جو بغیر کسی رکاوٹ کے تعاون کریں گے۔ AI ایجنٹس کی یہ ہر جگہ موجودگی کمپیوٹرز کی ایک نئی نسل کی ضرورت ہے، جو ان کے منفرد آپریشنل مطالبات کے لیے موزوں ہوں۔
AI کے دور کے لیے نیا ہارڈ ویئر متعارف کرایا جا رہا ہے
Nvidia دو پرسنل AI سپر کمپیوٹرز: DGX Spark اور DGX Station متعارف کروا کر اس ضرورت کو پورا کر رہا ہے۔ یہ ڈیسک ٹاپ سسٹم انفرنس اور دیگر کاموں کے لیے بنائے گئے ہیں، جو مقامی آپریشن یا Nvidia کے DGX کلاؤڈ اور دیگر ایکسلریٹڈ کلاؤڈ ماحول کے ساتھ انضمام کے لیے لچک پیش کرتے ہیں۔
DGX Spark GB10 Grace Blackwell Superchip کا حامل ہے، جو AI فائن ٹیوننگ اور انفرنس کے لیے غیر معمولی کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ DGX Station، ایک زیادہ طاقتور ڈیسک ٹاپ سسٹم، GB300 Grace-Blackwell Ultra Desktop Superchip کی خصوصیات رکھتا ہے، جو 784 GB کی بڑی کوہیرنٹ میموری، Nvidia کا ConnectX-8 SuperNIC، AI Enterprise سافٹ ویئر پلیٹ فارم، اور NIM AI مائیکرو سروسز تک رسائی فراہم کرتا ہے۔
ایجنٹس سے آگے: AI ریزننگ کا آغاز
یہ نئے سسٹم نہ صرف انٹرپرائزز کو AI ورک بوجھ کے لیے طاقتور ٹولز فراہم کرتے ہیں بلکہ AI ارتقاء کے اگلے مرحلے کے لیے راہ بھی ہموار کرتے ہیں: ریزننگ ماڈلز۔ یہ ماڈل بنیادی AI ایجنٹس سے ایک اہم چھلانگ کی نمائندگی کرتے ہیں، جو پیچیدہ مسائل سے نمٹنے اور موجودہ AI چیٹ بوٹس کے پرامپٹ اور ریپلائی نوعیت سے کہیں زیادہ استدلال کی صلاحیتوں کو ظاہر کرنے کے قابل ہیں۔
ہوانگ نے اس پیشرفت کو بیان کرتے ہوئے کہا، “اب ہمارے پاس ایسے Ais ہیں جو استدلال کر سکتے ہیں، جو بنیادی طور پر کسی مسئلے کو قدم بہ قدم توڑنے کے بارے میں ہے۔ اب ہمارے پاس ایسے Ais ہیں جو قدم بہ قدم استدلال کر سکتے ہیں… ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے جسے chain of thought، best of N، consistency checking، path planning، مختلف قسم کی تکنیکیں کہا جاتا ہے۔”
Nemotron ماڈلز: AI ریزننگ کو بااختیار بنانا
کنزیومر الیکٹرانکس شو میں Llama Nemotron اور Cosmos Nemotron ماڈلز کی نقاب کشائی کے ساتھ رکھی گئی بنیاد پر تعمیر کرتے ہوئے، Nvidia نے GTC میں اوپن Llama Nemotron ماڈلز کا ایک خاندان متعارف کرایا۔ یہ ماڈل ریاضی، کوڈنگ، فیصلہ سازی، اور ہدایات پر عمل کرنے میں ملٹی سٹیپ ٹاسکس کے لیے بہتر استدلال کی صلاحیتوں کا حامل ہیں۔
Kari Briski، Nvidia کی Vice President of Generative AI Software for the Enterprise، نے ڈویلپر سپورٹ کے لیے کمپنی کے عزم کو اجاگر کیا۔ Nvidia ان ماڈلز کو اپنانے میں سہولت فراہم کرنے کے لیے 60 بلین ٹوکنز پر مشتمل مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈیٹا اور تکنیکوں پر مشتمل ڈیٹا سیٹس فراہم کر رہا ہے۔
Briski نے وضاحت کی، “انسانوں کی طرح، ایجنٹوں کو پیچیدہ درخواستوں کو توڑنے، صارف کے ارادے کو سمجھنے اور حقیقی وقت میں ڈھالنے کے لیے سیاق و سباق کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔”
Nemotron ماڈل استدلال کی صلاحیتوں کی مختلف سطحیں پیش کرتے ہیں اور تین سائز میں آتے ہیں: Nano (PCs اور ایج ڈیوائسز کے لیے آپٹمائزڈ)، Super (ایک GPU پر اعلی درستگی اور تھرو پٹ)، اور Ultra (متعدد GPUs کے لیے ڈیزائن کیا گیا)۔
AI-Q بلیو پرنٹ: ڈیٹا کو ریزننگ ایجنٹس سے جوڑنا
Nvidia کے AI Enterprise سافٹ ویئر پلیٹ فارم کو AI-Q Blueprint کے ساتھ بڑھایا جا رہا ہے، جو ایک NIM پر مبنی پیشکش ہے جو انٹرپرائزز کو ملکیتی ڈیٹا کو ریزننگ AI ایجنٹس سے جوڑنے کے قابل بناتی ہے۔ یہ اوپن سافٹ ویئر Nvidia کے NeMo Retriever ٹول کے ساتھ ضم ہوتا ہے، جو متنوع ڈیٹا کی اقسام (متن، تصاویر، ویڈیوز) سے استفسار کرنے کی اجازت دیتا ہے اور Nvidia کے ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ اور تھرڈ پارٹی اسٹوریج پلیٹ فارمز اور سافٹ ویئر کے درمیان تعاون کو آسان بناتا ہے، بشمول Llama Nemotron ماڈلز۔
Briski نے ڈویلپمنٹ ٹیموں کے لیے فوائد پر زور دیتے ہوئے کہا، “منسلک ایجنٹوں کی ٹیموں کے لیے، بلیو پرنٹ ایجنٹ کی سرگرمی میں مشاہدہ اور شفافیت فراہم کرتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو وقت کے ساتھ ساتھ ایجنٹوں کو بہتر بنانے کی اجازت ملتی ہے۔ ڈویلپرز ایجنٹ کی درستگی کو بہتر بنا سکتے ہیں اور ان کاموں کی تکمیل کو گھنٹوں سے منٹوں تک کم کر سکتے ہیں۔”
AI ڈیٹا پلیٹ فارم: انٹرپرائز انفراسٹرکچر کے لیے ایک حوالہ ڈیزائن
Nvidia کا AI ڈیٹا پلیٹ فارم انٹرپرائز انفراسٹرکچر کے لیے ایک حوالہ ڈیزائن کے طور پر کام کرتا ہے، جس میں AI-Q Blueprint کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے AI استفسار ایجنٹس شامل ہیں۔
فزیکل AI: ڈیجیٹل اور فزیکل دنیاؤں کو جوڑنا
ہوانگ نے فزیکل AI کے بڑھتے ہوئے شعبے پر بھی توجہ دی، جس میں AI کو فزیکل سسٹمز میں ضم کرنا شامل ہے تاکہ حقیقی دنیا کے ادراک اور تعامل کو ممکن بنایا جا سکے۔ انہوں نے پیش گوئی کی کہ یہ علاقہ AI مارکیٹ کا سب سے بڑا حصہ بن سکتا ہے۔
ہوانگ نے وضاحت کی، “AI جو فزیکل دنیا کو سمجھتا ہے، جیسے رگڑ اور جڑت، وجہ اور اثر، آبجیکٹ پرمنینس، فزیکل دنیا، سہ جہتی دنیا کو سمجھنے کی وہ صلاحیت۔ یہ وہی ہے جو فزیکل AI کے ایک نئے دور کو ممکن بنائے گا اور یہ روبوٹکس کو ممکن بنائے گا۔”
روبوٹکس اور خود مختار گاڑیوں میں پیشرفت
متعدد اعلانات نے فزیکل AI کے لیے Nvidia کے عزم کو اجاگر کیا، جس میں Nvidia AI Dataset کا تعارف بھی شامل ہے، جو خاص طور پر روبوٹکس اور خود مختار گاڑیوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ ڈویلپرز کو فاؤنڈیشن ماڈلز کو پہلے سے تربیت دینے، جانچنے، توثیق کرنے اور فائن ٹیون کرنے کا اختیار دیتا ہے، حقیقی دنیا اور مصنوعی ڈیٹا دونوں کا فائدہ اٹھاتے ہوئے جو Nvidia کے Cosmos ورلڈ ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم، Drive AV سافٹ ویئر، Isaac AI روبوٹ ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم، اور Metropolis فریم ورک برائے اسمارٹ سٹیز میں استعمال ہوتے ہیں۔
ڈیٹا سیٹ کا ابتدائی تکرار Hugging Face پر دستیاب ہے، جو روبوٹکس ٹریننگ کے لیے 15 ٹیرا بائٹس ڈیٹا پیش کرتا ہے، جس میں مستقبل قریب میں خود مختار گاڑیوں کی ترقی کے لیے سپورٹ کا منصوبہ ہے۔
اس کے علاوہ، Nvidia نے Isaac GROOT N1 کا اعلان کیا، جو ہیومنائیڈ روبوٹس کے لیے ایک فاؤنڈیشن ماڈل ہے۔ اسے حقیقی اور مصنوعی ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے، اور یہ پروجیکٹ GROOT کی پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔
AI کے افق کو وسعت دینا
Nvidia کے اسٹریٹجک اقدامات AI کے مستقبل کے لیے ایک واضح وژن کا مظاہرہ کرتے ہیں، جو اس کی رسائی کو کلاؤڈ کی حدود سے باہر اور انٹرپرائز اور فزیکل دنیا کے مرکز تک پھیلاتے ہیں۔ جدید ترین ہارڈ ویئر، جدید سافٹ ویئر پلیٹ فارمز، اور ڈویلپر کو بااختیار بنانے کے عزم کے امتزاج کے ذریعے، Nvidia خود کو AI جدت کی اگلی لہر کے پیچھے محرک قوت کے طور پر کھڑا کر رہا ہے۔ استدلال کی صلاحیتوں کا تعارف، فزیکل AI کے لیے ٹولز اور ڈیٹا سیٹس کی ترقی کے ساتھ مل کر، ایک ایسے مستقبل کی طرف ایک اہم قدم ہے جہاں AI بغیر کسی رکاوٹ کے ہماری روزمرہ کی زندگیوں کے ساتھ ضم ہو جاتا ہے، صنعتوں کو تبدیل کرتا ہے اور ٹیکنالوجی کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے کو نئے سرے سے بیان کرتا ہے۔ انٹرپرائز سلوشنز، ایج کمپیوٹنگ، اور روبوٹکس پر توجہ AI کے منظر نامے کی متنوع اور ارتقا پذیر ضروریات کے بارے میں Nvidia کی سمجھ کو اجاگر کرتی ہے، جو اس تبدیلی کی تکنیکی انقلاب میں ایک رہنما کے طور پر اپنی پوزیشن کو مستحکم کرتی ہے۔