चमड़े से लदे युद्ध के देवता फिर से "पार्टी में धमाल मचाने" आ गए हैं! कल ही समाप्त हुए GTC 2025 फ़ॉल इवेंट में, जेन्सेन हुआंग के भाषण ने एक बार फिर Nvidia की नंबर वन चिप निर्माता कंपनी के रूप में स्थिति को मज़बूत कर दिया। पूरी प्रस्तुति हमलों की बौछार थी।
चिप उद्योग के अग्रणी की ताकत और ट्रैक रिकॉर्ड सत्यापन योग्य है।
सम्मेलन में NVIDIA ने बेहद मज़बूत राजस्व संकेत दिए, जिससे वैश्विक AI कंप्यूटिंग क्षेत्र में इसकी अग्रणी स्थिति और मज़बूत हुई। इनमें से, ब्लैकवेल प्लेटफ़ॉर्म निस्संदेह इस GTC का मुख्य केंद्र बिंदु रहा, जिसकी बड़े पैमाने पर तैनाती की गति अभूतपूर्व थी।
जेन्सन हुआंग ने बताया कि ब्लैकवेल प्लेटफॉर्म से उत्पादन शुरू होने के पांच तिमाहियों के भीतर 6 मिलियन प्रोसेसर इकाइयों तक की शिपिंग की उम्मीद है, जो पिछली पीढ़ी के हॉपर प्लेटफॉर्म की तुलना में पांच गुना वृद्धि दर है, जो वैश्विक एआई बुनियादी ढांचे की तैनाती के अल्ट्रा-हाई-स्पीड विकास की अवधि में प्रवेश को चिह्नित करता है।
यह आश्चर्यजनक शिपमेंट मात्रा ब्लैकवेल आर्किटेक्चर के उच्च प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता के लिए बाजार की तत्काल आवश्यकता को पूरी तरह से दर्शाती है, विशेष रूप से ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल और बड़े पैमाने पर अनुमान अनुप्रयोगों के प्रशिक्षण में।
प्रदर्शन के अनुसार, ब्लैकवेल प्लेटफ़ॉर्म ने अनुमान मॉडल चलाते समय हॉपर की तुलना में नौ गुना गति प्राप्त की। प्रदर्शन में यह उछाल बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के प्रतिक्रिया समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में उल्लेखनीय सुधार होता है और कंप्यूटिंग संसाधन मुक्त होते हैं।
बड़े पैमाने के एआई अनुप्रयोगों की परिचालन लागत के संबंध में, NVIDIA "एक्सट्रीम को-डिज़ाइन" के माध्यम से एआई टोकन की निर्माण लागत को उल्लेखनीय रूप से कम करने का वादा करता है, जो एआई कारखानों में एक प्रमुख परिचालन समस्या का समाधान करता है। वर्तमान में, ग्रेस ब्लैकवेल NVLink 72 वैश्विक स्तर पर सबसे कम टोकन निर्माण लागत का दावा करता है, जो 10 गुना लागत में कमी के साथ 10 गुना प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है।
ब्लैकवेल प्लेटफॉर्म और उसके उत्तराधिकारी रुबिन (वेरा रुबिन सुपर चिप प्लेटफॉर्म) की प्रारंभिक त्वरित तैनाती के आधार पर, एनवीडिया को उम्मीद है कि इन दोनों नए प्लेटफार्मों का संयुक्त राजस्व 2026 तक 500 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।
ऐसे महत्वाकांक्षी वित्तीय लक्ष्यों को NVIDIA की AI अवसंरचना के लिए वार्षिक अद्यतन रणनीति द्वारा समर्थित किया जाता है, जो बड़े पैमाने पर, उच्च-प्रदर्शन वाले AI मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उद्योग की मांग को पूरा करने के लिए प्रति वर्ष एक पीढ़ी की दर से कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म लॉन्च करता है।
जेन्सन हुआंग ने इस बात पर जोर दिया कि 500 बिलियन डॉलर का यह आंकड़ा न केवल चिप इकाइयों की बिक्री को दर्शाता है, बल्कि एनवीडिया के त्वरित कंप्यूटिंग मॉडल की ओर वैश्विक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के त्वरित परिवर्तन को भी दर्शाता है, जो एक ट्रिलियन डॉलर के कंप्यूटिंग विभक्ति बिंदु के आगमन को चिह्नित करता है।
सुपरचिप्स का भविष्य कंप्यूटिंग परिदृश्य
एक ओर, ब्लैकवेल प्लेटफॉर्म एआई लहर को आगे बढ़ा रहा है; दूसरी ओर, एनवीडिया ने अपनी दृष्टि अधिक दूर के भविष्य पर स्थापित की है: अगली पीढ़ी के वेरा रुबिन सुपर चिप को इसके रणनीतिक पोर्टफोलियो में शामिल किया गया है।
वेरा रुबिन सुपरचिप, सीपीयू और जीपीयू को एकीकृत करने की सुपरचिप डिजाइन अवधारणा को जारी रखती है, जिसमें वेरा एक कस्टम सीपीयू के रूप में और रुबिन अगली पीढ़ी के जीपीयू के रूप में कार्य करता है।
तकनीकी विवरण से पता चलता है कि वेरा रुबिन एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन छलांग प्रदान करेगा: ग्रेस प्लेटफॉर्म की तुलना में, वेरा घटक 4.2 गुना अधिक मेमोरी क्षमता और 2.4 गुना अधिक मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करेंगे।
इसमें 6 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर होंगे, जो 100 पेटाफ्लॉप्स (PF) तक की AI कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करेंगे, और 2 TB कैश/फास्ट मेमोरी से लैस होंगे। ये प्रमुख विशिष्टताएँ दर्शाती हैं कि वेरा रुबिन, ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल और अत्यंत बड़े पैमाने के AI अनुमान कार्यों को संभालते समय ब्लैकवेल पीढ़ी की तुलना में बेजोड़ दक्षता और गति प्राप्त करेगा।
ब्लैकवेल के उत्तराधिकारी के रूप में, वेरा रुबिन और ब्लैकवेल मिलकर एनवीडिया के 500 बिलियन डॉलर तक के राजस्व का योगदान करेंगे, जो भविष्य के कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर में कंपनी के निरंतर पुनरावर्तन और निवेश का प्रतीक है।
इस महत्वाकांक्षी कंप्यूटिंग रणनीति के तहत, NVIDIA ने दो महत्वपूर्ण सहयोगों की भी घोषणा की। सबसे पहले, इसने NVQ लिंक इंटरकनेक्ट आर्किटेक्चर लॉन्च किया, जिसे क्वांटम प्रोसेसर (QPU) और NVIDIA GPU सुपरकंप्यूटर के बीच उच्च-गति हाइब्रिड सिमुलेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे माइक्रोसेकंड-स्तरीय कम्प्यूटेशनल विलंबता प्राप्त होती है।
इस प्रौद्योगिकी को 17 क्वांटम कंप्यूटिंग कंपनियों और आठ अमेरिकी ऊर्जा विभाग (डीओई) राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं से समर्थन प्राप्त हुआ है, जो क्वांटम कंप्यूटिंग और शास्त्रीय एआई कंप्यूटिंग के गहन एकीकरण को दर्शाता है।
6G आ रहा है? क्या यह नोकिया की छवि को पुनर्जीवित करेगा?
संचार अवसंरचना क्षेत्र में एक और महत्वपूर्ण सहयोग हुआ है: एनवीडिया ने अगली पीढ़ी की 6G प्रौद्योगिकी को संयुक्त रूप से विकसित करने के लिए दूरसंचार दिग्गज नोकिया के साथ गहन रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की है।
नोकिया भविष्य में अपने बेस स्टेशनों के मूल के रूप में NVIDIA के ARC प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करेगा। यह प्लेटफ़ॉर्म नोकिया के मौजूदा AirScale बेस स्टेशनों के साथ संगत है, जिसका अर्थ है कि दुनिया भर के लाखों बेस स्टेशनों को NVIDIA तकनीक के माध्यम से 6G और AI क्षमताओं में अपग्रेड किया जा सकता है।
यह सहयोग दो प्रमुख क्षेत्रों पर केंद्रित है: एक है RAN (AI-सक्षम रेडियो एक्सेस नेटवर्क) के लिए AI। 7,000 मूलभूत 5G पेटेंट के साथ, नोकिया, NVIDIA की AI तकनीक का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके वास्तविक समय में बीमफॉर्मिंग को समायोजित करेगा और विभिन्न वातावरणों में स्पेक्ट्रम दक्षता को अनुकूलित करेगा।
यह देखते हुए कि वायरलेस नेटवर्क विश्व की लगभग 1.5% से 2% बिजली की खपत करते हैं, स्पेक्ट्रम दक्षता में सुधार से न केवल डेटा थ्रूपुट बढ़ता है, बल्कि यह एक महत्वपूर्ण ऊर्जा-बचत उपाय भी है।
इसके अलावा, RAN पर AI वायरलेस नेटवर्क को "एज इंडस्ट्रियल रोबोट क्लाउड" में बदल देता है। जिस तरह AWS इंटरनेट पर आधारित है, उसी तरह Nvidia और Nokia क्लाउड कंप्यूटिंग क्षमताओं को बेस स्टेशनों के एज तक विस्तारित कर रहे हैं, जिससे एक बिल्कुल नया, अल्ट्रा-लो-लेटेंसी कंप्यूटिंग वातावरण तैयार हो रहा है। यह औद्योगिक रोबोट, स्वचालित वाहनों और एज AI अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, जिन्हें वास्तविक समय में निर्णय लेने और प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता होती है, जिससे एज कंप्यूटिंग के लिए एक संभावित रूप से विशाल नया बाज़ार खुल रहा है।
एआई ही काम करने का तरीका है; समय इसकी मांग कर रहा है।
"बिजली और इंटरनेट की तरह, कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा है।"
यह विचार नया नहीं है, लेकिन हुआंग ने इस पर फिर ज़ोर दिया। उन्होंने बताया कि वर्तमान युग का परिवर्तन एक महत्वपूर्ण अवलोकन से शुरू हुआ: डेनार्ड स्केलिंग लगभग एक दशक से बंद है, और ट्रांजिस्टर के प्रदर्शन और बिजली खपत में वृद्धि भौतिकी के नियमों द्वारा सीमित है, जबकि पारंपरिक मूर के नियम के लाभ फीके पड़ रहे हैं।
इस वास्तविकता ने त्वरित कंप्यूटिंग, एक बिल्कुल नए कंप्यूटिंग मॉडल, को ज़रूरी बना दिया। यह GPU और CUDA प्रोग्रामिंग मॉडल के ज़रिए ट्रांजिस्टर की लगातार बढ़ती संख्या का लाभ उठाकर समानांतर कंप्यूटिंग को संभव बनाता है, और सामान्य-उद्देश्य वाले CPU के प्रदर्शन संबंधी अवरोधों को तोड़ता है। जेन्सेन हुआंग ने ज़ोर देकर कहा कि CUDA प्रोग्रामिंग मॉडल के साथ संगतता बनाए रखना NVIDIA का "खज़ाना" है, एक ऐसी उपलब्धि जो लगभग तीस वर्षों के विकास के बाद संभव हुई है।
हुआंग रेनक्सुन ने साहसपूर्वक कहा, "एआई एक उपकरण नहीं है। एआई कार्य है।" उनका तात्पर्य था कि एआई उत्पादकता के प्रत्यक्ष कारक के रूप में विकसित हो चुका है और आर्थिक विकास और नवाचार को आगे बढ़ाने वाली मुख्य शक्ति बनने के लिए तैयार है।
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