انوڈیا کا مستقبل: جینسن ہوانگ کا اے آئی وژن

کمپیوٹنگ کے ایک نئے دور کا آغاز

2025 گرافکس ٹیکنالوجی کانفرنس (GTC)، جو سلیکون ویلی کے قلب میں منعقد ہوئی، نے ٹیکنالوجی کے منظر نامے میں ایک اہم ایونٹ کے طور پر اپنی پوزیشن کو مستحکم کر دیا ہے۔ یہ ایک ایسا اجتماع ہے جو متنوع سامعین کی توجہ حاصل کرتا ہے، صنعت کے تجربہ کاروں اور سافٹ ویئر ڈویلپرز سے لے کر پرجوش AI کے شوقین افراد اور یہاں تک کہ وہ لوگ جو ٹیکنالوجی کو شکوک و شبہات کے ساتھ دیکھتے ہیں۔

GTC کا ایک اہم لمحہ کلیدی تقریر ہوتی ہے، اور اس سال، یہ Nvidia کے CEO، جینسن ہوانگ کے علاوہ کسی اور نے نہیں کی۔ ہوانگ، جنہیں مصنوعی ذہانت کے میدان میں ایک دور اندیش رہنما کے طور پر بڑے پیمانے پر جانا جاتا ہے، صنعت کے بیانیے کو تشکیل دینے کی غیر معمولی صلاحیت رکھتے ہیں۔ ان کے اعلانات اہم وزن رکھتے ہیں، جو اکثر آنے والے سالوں میں تکنیکی ترقی اور ابھرتے ہوئے رجحانات کی نشاندہی کرتے ہیں۔

اپنی انتہائی متوقع کلیدی تقریر میں، ہوانگ نے نہ صرف AI میں Nvidia کی تازہ ترین کامیابیوں کی تفصیلات بتائیں بلکہ اگلے چند سالوں میں صنعت کے ارتقاء کے لیے اپنے تخمینوں کی ایک جھلک بھی پیش کی۔ اس سال کی پریزنٹیشن نے نہ صرف AI انقلاب کی تیز رفتاری کو اجاگر کیا بلکہ تکنیکی جدت طبع میں ایک غالب قوت کے طور پر اپنے کردار کو برقرار رکھنے کے لیے Nvidia کی اسٹریٹجک پوزیشننگ کو بھی اجاگر کیا۔

Blackwell اور Rubin: AI ہارڈ ویئر کی اگلی نسل کا آغاز

جیسا کہ بہت سے ایونٹ سے پہلے کے تجزیوں میں توقع کی گئی تھی، ہوانگ کی کلیدی تقریر کا ایک مرکزی موضوع Nvidia کے اگلی نسل کے گرافکس آرکیٹیکچرز: Blackwell Ultra اور Vera Rubin کی نقاب کشائی تھی۔ یہ AI ہارڈ ویئر کی صلاحیتوں میں ایک زبردست چھلانگ کی نمائندگی کرتے ہیں۔

Blackwell Ultra چپ سیٹ، جو اس سال کے آخر میں ریلیز ہونے والی ہے، AI کے عمل کی بڑھتی ہوئی پیچیدگی کو سنبھالنے کے لیے احتیاط سے تیار کی گئی ہے۔ اس کی خصوصیات، کم از کم کہنے کے لیے، قابل ذکر ہیں:

• ایک سنگل ریک کے اندر 1-exaflop کمپیوٹنگ پاور۔
• 600,000 اجزاء فی ریک۔
• ایک جدید 120-کلو واٹ مائع کولنگ سسٹم۔

یہ خصوصیات، کم از کم کاغذ پر، Blackwell Ultra کو AI کمپیوٹیشن کے لیے ایک پاور ہاؤس کے طور پر رکھتی ہیں۔

Nvidia کا اسٹریٹجک روڈ میپ ان Blackwell Ultra GPUs کو دو الگ الگ DGX سسٹمز میں ضم کرنے پر مشتمل ہے: Nvidia DGX GB300 اور Nvidia DGX B300۔ یہ انضمام AI ورک بوجھ کے بڑھتے ہوئے مطالبات کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، خاص طور پر انفرنس اور ریزننگ ٹاسک پر۔

روایتی ایئر بیسڈ کولنگ سے لیکویڈ کولنگ میں منتقلی بہتر توانائی کی کارکردگی کے لیے ضروری ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے۔ یہ محض ایک بڑھتی ہوئی بہتری نہیں ہے۔ یہ AI کمپیوٹنگ سسٹمز کے ڈیزائن اور تعمیر کی بنیادی تشکیل نو کی نشاندہی کرتا ہے۔

مزید آگے دیکھتے ہوئے، Vera Rubin AI سسٹم کے 2026 کے آخر میں ریلیز ہونے کا امکان ہے، اس کے بعد 2027 کے دوسرے نصف میں Rubin Ultra آئے گا۔ ہوانگ نے زور دیا کہ، چیسس کے علاوہ، Vera Rubin پلیٹ فارم کے تقریباً ہر پہلو کو ایک جامع ری ڈیزائن سے گزرنا پڑا ہے۔ اس ری ڈیزائن میں پروسیسر کی کارکردگی، نیٹ ورک آرکیٹیکچر، اور میموری کی صلاحیتوں میں خاطر خواہ اضافہ شامل ہے۔ Nvidia نے اپنی اگلی نسل کے GPU سپر چپ اور جدید فوٹوونک سوئچز کے بارے میں بھی تفصیلات چھیڑی ہیں، جس سے ان مستقبل کی ریلیزز کے لیے مزید توقعات بڑھ رہی ہیں۔

AI کا تبدیلی کا سفر: کمپیوٹر وژن سے ایجنٹک انٹیلی جنس تک

اپنی دو گھنٹے کی طویل کلیدی تقریر کے دوران، ہوانگ نے AI کی جانب سے کی گئی “غیر معمولی پیش رفت” کو پرجوش انداز میں بیان کیا۔ جو کبھی مستقبل کی قیاس آرائیوں کے دائرے میں تھا اب ایک ٹھوس حقیقت بن چکا ہے۔ AI ایک گہری تبدیلی سے گزرا ہے، “کمپیوٹر وژن” پر اپنی ابتدائی توجہ سے Generative AI (GenAI) کے ابھرنے تک، اور اب، ایجنٹک AI کے محاذ تک ترقی کر رہا ہے۔

ہوانگ نے وضاحت کی، “AI سیاق و سباق کو سمجھتا ہے، سمجھتا ہے کہ ہم کیا پوچھ رہے ہیں۔ ہماری درخواست کے معنی کو سمجھتا ہے۔” “یہ اب جوابات پیدا کرتا ہے۔ بنیادی طور پر کمپیوٹنگ کے طریقہ کار کو تبدیل کر دیا ہے۔” یہ ارتقاء کمپیوٹیشن کی نوعیت میں ایک نمونہ تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔

ہوانگ کے مطابق، چار معروف کلاؤڈ سروس فراہم کنندگان کی جانب سے GPUs کی مانگ میں اضافہ ہو رہا ہے۔ AI کی تبدیلی کی صلاحیت کے حوالے سے ہوانگ کی جانب سے شیئر کیے گئے متعدد تخمینوں میں سے، ایک اعداد و شمار نمایاں تھا: Nvidia کو توقع ہے کہ اس کا ڈیٹا سینٹر انفراسٹرکچر ریونیو 2028 تک $1 ٹریلین تک پہنچ جائے گا۔ یہ پروجیکشن ٹیکنالوجی کے منظر نامے پر AI کے متوقع اثرات کے وسیع پیمانے کو واضح کرتا ہے۔

ڈیٹا سینٹرز سے “AI فیکٹریاں”: کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کے لیے ایک نیا پیراڈائم

Nvidia کے سب سے زیادہ مہتواکانکشی اہداف میں سے ایک روایتی ڈیٹا سینٹرز سے اس کی منتقلی کو آسان بنانا ہے جسے وہ “AI فیکٹریاں” کہتے ہیں۔ ہوانگ نے اسے روایتی ڈیٹا سینٹرز کے اگلے ارتقائی مرحلے کے طور پر بیان کیا۔ یہ AI فیکٹریاں بنیادی طور پر AI ٹریننگ اور انفرنس کے لیے احتیاط سے ڈیزائن کیے گئے، انتہائی اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ ماحول ہوں گے۔

اس طرح کے کام کے لیے درکار وسائل کا پیمانہ بہت بڑا ہے۔ Nvidia نے ایک بلاگ پوسٹ میں، اس کوشش کی وسعت پر روشنی ڈالی: “ایک گیگا واٹ AI فیکٹری کو لانا انجینئرنگ اور لاجسٹکس کا ایک غیر معمولی عمل ہے - جس میں سپلائرز، آرکیٹیکٹس، ٹھیکیداروں، اور انجینئرز کے ہزاروں کارکنوں کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ تقریباً 5 بلین اجزاء اور 210,000 میل سے زیادہ فائبر کیبل کو بنایا، بھیجا اور اسمبل کیا جا سکے۔”

اس وژن کی فزیبلٹی کو واضح کرنے کے لیے، ہوانگ نے دکھایا کہ کس طرح Nvidia کی انجینئرنگ ٹیم نے 1 گیگا واٹ AI فیکٹری کو ڈیزائن اور simulate کرنے کے لیے Omniverse Blueprint کا فائدہ اٹھایا۔ اس مظاہرے نے AI انفراسٹرکچر کے مستقبل کی ایک ٹھوس جھلک فراہم کی۔

ہوانگ نے وضاحت کی، “دو حرکیات ایک ہی وقت میں ہو رہی ہیں۔” “پہلی حرکیات یہ ہے کہ اس ترقی کی اکثریت میں تیزی آنے کا امکان ہے۔ یعنی ہم کچھ عرصے سے جانتے ہیں کہ جنرل پرپز کمپیوٹنگ اپنا راستہ طے کر چکی ہے، اور ہمیں ایک نئے کمپیوٹنگ اپروچ کی ضرورت ہے۔”

انہوں نے کمپیوٹنگ پیراڈائمز میں تبدیلی پر مزید روشنی ڈالی: “دنیا ہاتھ سے کوڈ کیے گئے سافٹ ویئر سے جو جنرل پرپز کمپیوٹرز پر چلتے ہیں، مشین لرننگ سافٹ ویئر پر جو ایکسلریٹرز اور GPUs پر چلتے ہیں، ایک پلیٹ فارم شفٹ سے گزر رہی ہے۔”

“کمپیوٹیشن کا یہ طریقہ اس وقت، اس ٹپنگ پوائنٹ سے گزر چکا ہے، اور ہم اب انفیکشن پوائنٹ کو ہوتا ہوا دیکھ رہے ہیں - دنیا کے ڈیٹا سینٹر کی تعمیر میں انفیکشن ہو رہا ہے۔” انہوں نے اہم بات پر زور دیا: “لہذا پہلی چیز کمپیوٹنگ کے طریقے میں تبدیلی ہے۔” یہ تبدیلی اس بات میں ایک بنیادی تبدیلی کی نشاندہی کرتی ہے کہ ہم کس طرح کمپیوٹیشن تک پہنچتے ہیں اور AI کی طاقت کو استعمال کرتے ہیں۔

ایجنٹک AI اور روبوٹکس: اگلا محاذ

ایجنٹک AI، ایک ایسا تصور جس نے حالیہ مہینوں میں متعدد کمپنیوں کی توجہ حاصل کی ہے، Nvidia کے لیے ایک اہم توجہ کا مرکز ہے۔ ہوانگ اس ابھرتے ہوئے شعبے کے ارد گرد جوش و خروش کا اشتراک کرتے ہیں، یہ پیشین گوئی کرتے ہوئے کہ AI ایجنٹ ہر کاروباری عمل کا ایک لازمی جزو بن جائیں گے۔ Nvidia ان ذہین ایجنٹوں کی ترقی اور تعیناتی میں مدد کے لیے فعال طور پر انفراسٹرکچر تیار کر رہا ہے۔

ہوانگ نے روبوٹکس کو AI کی اگلی بڑی لہر کے طور پر اجاگر کیا، جو “فزیکل AI” سے چلتی ہے جو بنیادی تصورات جیسے رگڑ، جڑت، اور وجہ اور اثر کو سمجھتی ہے۔ انہوں نے AI سسٹمز کی تربیت کے لیے مصنوعی ڈیٹا جنریشن کی اہم اہمیت پر زور دیا۔ یہ نقطہ نظر تیز تر سیکھنے کے قابل بناتا ہے اور تربیتی لوپس میں انسانی شمولیت کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، جس سے ترقی کے عمل میں نمایاں تیزی آتی ہے۔

انہوں نے کہا، “صرف اتنا ہی ڈیٹا اور اتنا ہی انسانی مظاہرہ ہے جو ہم انجام دے سکتے ہیں۔” “یہ پچھلے دو سالوں میں بڑی کامیابی ہے: reinforcement learning۔” یہ کامیابی AI کے میدان میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے، جو زیادہ خود مختار اور موافقت پذیر نظاموں کے لیے راہ ہموار کرتی ہے۔

بڑھتی ہوئی پیش رفت اور مارکیٹ کے رد عمل

GTC 2025 میں پیش کیے گئے کچھ اعلانات اور اپ ڈیٹس، ایک خاص حد تک، متوقع تھے اور انہیں انقلابی ہونے کے بجائے زیادہ بڑھتے ہوئے سمجھا گیا۔ اس تاثر کو Nvidia کے ارد گرد شدید دلچسپی سے منسوب کیا جا سکتا ہے، بہت سے لوگوں نے پہلے ہی ممکنہ اعلانات کے بارے میں قیاس آرائیاں کی تھیں۔ اس ایونٹ سے پہلے کی قیاس آرائی نے غیر ارادی طور پر کچھ حقیقی معنوں میں اہم اعلانات کے سمجھے جانے والے اثرات کو کم کر دیا ہو گا، جس سے وہ کم حیران کن محسوس ہوئے۔

یہ بات قابل غور ہے کہ ہوانگ کی کلیدی تقریر کا فوری طور پر Nvidia کے اسٹاک کی قیمت پر مثبت اثر نہیں پڑا۔ درحقیقت، Nvidia کے اسٹاک میں کلیدی تقریر کے دوران 3% سے زیادہ کی کمی واقع ہوئی، جو کہ اعلیٰ توقعات اور غیر مستحکم مارکیٹ کے ماحول کے درمیان سرمایہ کاروں کے محتاط رہنے کی نشاندہی کرتی ہے۔ یہ ردعمل تکنیکی ترقی، مارکیٹ کے جذبات، اور سرمایہ کاروں کی توقعات کے درمیان پیچیدہ باہمی ربط کو اجاگر کرتا ہے۔