एनवीडिया ने बाज़ी पलट दी; विंडोज को आखिरकार एक सच्चा एआई पीसी मिल गया।

विंडोज पीसी के उपयोगकर्ताओं को लंबे समय से किसी महत्वपूर्ण घुसपैठिए का सामना नहीं करना पड़ा है।

पिछले चार दशकों में, इस बाजार में श्रम का मूल विभाजन अपेक्षाकृत स्थिर रहा है: माइक्रोसॉफ्ट ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ्टवेयर के प्रवेश बिंदु को परिभाषित करता है, इंटेल और एएमडी लंबे समय से x86 प्रोसेसर प्लेटफॉर्म पर काबिज हैं, और एनवीडिया ने ग्राफिक्स कंप्यूटिंग से शुरुआत की और बाद में एआई एक्सेलरेशन को और भी उच्च स्तर पर ले गया।

अपने हाल ही में COMPUTEX 2026 के मुख्य भाषण में, NVIDIA ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर को एक प्रमुख विषय के रूप में खोजा, और विभिन्न उद्योगों के अधिक मुख्य पहलुओं तक इसका विस्तार किया।

जीपीयू, एआई फैक्ट्रियां और फिजिकल एआई जैसे परिचित विषयों के अलावा, आरटीएक्स स्पार्क भी है, जिसका माइक्रोसॉफ्ट और एआरएम ने पहले से ही खूब प्रचार किया है और इसे "पीसी का एक नया युग" बताया है। ये सभी उत्पाद एक ही मुख्य शब्द के इर्द-गिर्द घूमते हैं:

एजेंट, एजेंट और ढेर सारे एजेंट।

माइक्रोसॉफ्ट के साथ साझेदारी करते हुए, एनवीडिया का लक्ष्य पर्सनल पीसी को फिर से परिभाषित करना है।

एजेंट नैरेटिव में, पीसी को एक नई स्थिति में रखा जाता है।

चालीस वर्षों से, विंडोज, ओपन बायोस, चिपसेट, ड्राइवर और मल्टीमीडिया एपीआई ने पर्सनल कंप्यूटिंग को आकार दिया है। विंडोज 95 ने पीसी को एक उद्यम उपकरण से उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उत्पाद में बदल दिया, जिससे यह लगभग हर किसी के लिए एक आवश्यकता बन गया।

अब, माइक्रोसॉफ्ट और एनवीडिया एआई पीसी को फिर से परिभाषित कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य पीसी को स्वाभाविक रूप से बुद्धिमान एजेंटों को चलाने में सक्षम बनाना है, जिससे व्यक्तिगत कंप्यूटर पारंपरिक एप्लिकेशन गेटवे से व्यक्तिगत एआई प्लेटफार्मों में परिवर्तित हो सकें।

आज लॉन्च किया गया NVIDIA RTX Spark प्रोसेसर इस नए पीसी आर्किटेक्चर का मूल आधार है।

इसमें FP4 AI परफॉर्मेंस वाला ब्लैकवेल RTX GPU है जो 1 पेटाफ्लॉप तक पहुंचता है; CPU एक कस्टम 20-कोर ग्रेस CPU है जिसे मीडियाटेक के साथ मिलकर विकसित किया गया है; इसमें 128 GB की यूनिफाइड मेमोरी है और NVLink C2C के माध्यम से 600 GB/s बैंडविड्थ प्रदान करता है। सॉफ्टवेयर की बात करें तो, इसमें CUDA, TensorRT, NVFP4, RTX रे ट्रेसिंग, DLSS, रिफ्लेक्स और G-SYNC शामिल हैं।

उत्पाद के आकार की बात करें तो, NVIDIA ने RTX Spark को ऐसे आकार में बनाया है जो मुख्यधारा के विंडोज पीसी के आकार के करीब है:

ये लैपटॉप 14 मिमी जितने पतले हैं और इनका वजन लगभग 3 पाउंड है, जो 14 इंच से 16 इंच तक के मॉडल में उपलब्ध हैं; इनका चेसिस सटीक रूप से निर्मित एल्यूमीनियम मिश्र धातु से बना है, और स्क्रीन में रंग-सटीक टैंडम OLED डिस्प्ले लगा है और यह NVIDIA G-SYNC को सपोर्ट करता है, जो रचनात्मक कार्य, गेमिंग और उच्च फ्रेम दर वाले दृश्य अनुभव प्रदान करता है।

दूसरे शब्दों में, RTX स्पार्क का उद्देश्य केवल एज वॉयस असिस्टेंट या हल्के ऑफिस के कामों तक सीमित नहीं है; यह एक पर्सनल कंप्यूटर के प्रारूप में कुछ डेटा सेंटर एआई क्षमताओं, गेम ग्राफिक्स क्षमताओं और पेशेवर रचनात्मक क्षमताओं को शामिल करने का प्रयास करता है।

जेन्सेन हुआंग ने कहा कि इस कंप्यूटर को "सब कुछ" चलाने की आवश्यकता है। पारंपरिक विंडोज एप्लिकेशन चलने चाहिए, CUDA सॉफ्टवेयर स्टैक चलना चाहिए, और ग्राफिकल वर्कफ़्लो, डिजिटल बायोलॉजी, भूकंपीय प्रसंस्करण, खगोल भौतिकी, जीनोमिक्स और एआई एप्लिकेशन भी चलते रहने चाहिए। यह स्थानीय मॉडल के साथ-साथ क्लाउड मॉडल से भी जुड़ सकता है।

ऑन-साइट प्रदर्शन वीडियो में, उपयोगकर्ता द्वारा साइट, स्केच, स्टाइल संदर्भ और आवश्यकताओं की जानकारी देने के बाद, RTX स्पार्क पर चलने वाला AI, आर्किटेक्चरल और इंटीरियर डिज़ाइन योजना को पूरा करने के लिए राइनो को कॉल करता है और इसे ब्लेंडर और फ्लक्स 2 में आयात करके मल्टी-एंगल रेंडरिंग तैयार करता है। उपयोगकर्ता प्रक्रिया के दौरान किसी भी समय डिज़ाइन में बदलाव कर सकता है।

इस प्रदर्शन से मिलने वाला संदेश स्पष्ट है: कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के मैन्युअल संचालन से हटकर, लक्ष्यों के आधार पर उपकरणों को शेड्यूल करने वाले बुद्धिमान एजेंटों की ओर अग्रसर होंगे। इसका एक विशिष्ट उदाहरण यह है कि एडोब फोटोशॉप और प्रीमियर जैसे एप्लिकेशन आरटीएक्स स्पार्क के लिए अनुकूलित किए जा रहे हैं और एमसीपी के माध्यम से स्थानीय बुद्धिमान एजेंटों से जुड़कर स्वचालित वर्कफ़्लो का हिस्सा बन रहे हैं।

RTX स्पार्क एक नई पीसी उत्पाद श्रृंखला की शुरुआत मात्र है। जेन्सेन हुआंग ने तीन अलग-अलग प्रारूपों का प्रदर्शन किया: लैपटॉप, डेस्कटॉप और वर्कस्टेशन। ये सभी विंडोज, CUDA और AI सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ संगत हैं, लेकिन इनका उपयोग अलग-अलग उद्देश्यों के लिए किया जाता है।

लैपटॉप मोबाइल ऑफिस के काम, गेमिंग और रचनात्मक कार्यों के लिए उपयुक्त हैं।

यह नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा को स्थानीय रूप से चला सकता है या क्लाउड, कोडक्स या अन्य क्लाउड-आधारित मॉडलों से कनेक्ट हो सकता है। डेस्कटॉप संस्करण घर में एक व्यक्तिगत एआई होस्ट की तरह है, जो 24/7 एक बुद्धिमान एजेंट चलाने और लैपटॉप, मॉनिटर, कैमरे, सुरक्षा प्रणाली, घरेलू उपकरण और अन्य उपकरणों से कनेक्ट होने में सक्षम है।

यह वर्कस्टेशन मॉडल डेवलपर्स और एजेंट डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है।

विंडोज के लिए DGX स्टेशन 748 जीबी मेमोरी, 20 पेटाफ्लॉप्स कंप्यूटिंग क्षमता और 8 टीबी प्रति सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ से लैस है, जिससे डेस्कटॉप वातावरण में ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल चलाना संभव हो जाता है। डेवलपर क्लाउड पर डिप्लॉय करने से पहले स्थानीय स्तर पर मॉडल डेवलपमेंट, डिबगिंग और टेस्टिंग पूरी कर सकते हैं।

जेन्सेन हुआंग इस बदलाव की तुलना मोबाइल फोन के स्मार्टफोन में परिवर्तन से करते हैं, जहां कॉल करना अब सबसे महत्वपूर्ण कार्य नहीं रह गया है। उनका मानना ​​है कि पीसी में भी 10 वर्षों में ऐसा ही परिवर्तन आएगा। वे ऐप्स खोलने, क्लिक करने और टाइप करने के उपकरणों से विकसित होकर घरेलू और व्यक्तिगत कार्यों में उपयोग होने वाले एआई सुपरकंप्यूटर बन जाएंगे।

सबसे प्रत्यक्ष बदलाव जिसे हम महसूस कर सकते हैं वह यह है कि भविष्य के विंडोज कंप्यूटर सही मायने में एआई एजेंट कंप्यूटर बन सकते हैं।

जो लोग स्थानीय रूप से एलएलएम चलाना चाहते हैं और जिन्हें बड़ी मात्रा में मेमोरी और मजबूत एआई कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, उनके लिए आरटीएक्स स्पार्क का उदय मैक के अलावा एक और विकल्प बन सकता है।

उपयोगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग आ चुका है; सब कुछ एजेंटों के लिए ही बनाया गया है।

पिछले दो वर्षों में उद्योग में हुए बदलावों को एक वाक्य में सारांशित करें तो वह यह होगा कि उपयोगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आगमन हो चुका है। और एजेंटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पहला अनुप्रयोग क्षेत्र सॉफ्टवेयर विकास है।

दुनिया भर में 30 से 40 मिलियन पेशेवर डेवलपर हैं, और GitHub कमिट्स की संख्या लगातार बढ़ रही है: 2023 में लगभग 300 मिलियन, 2024 में लगभग 400 मिलियन, 2025 के पहले कुछ महीनों में 500 मिलियन तक पहुंच जाएगी, और 2026 के पहले कुछ महीनों में लगभग तीन गुना हो जाएगी।

जेन्सेन हुआंग ने इसका इस्तेमाल इस दावे का खंडन करने के लिए किया कि "एआई से नौकरियां कम होंगी।" उनके विचार में, एआई इंजीनियरों की उत्पादकता बढ़ाता है, जिससे कंपनियां अधिक इंजीनियरों को नियुक्त करने के लिए अधिक इच्छुक होती हैं। इसका कारण यह है कि मानव संसाधन की समान लागत से उच्च उत्पादकता प्राप्त की जा सकती है, और सॉफ्टवेयर विकास का मूल्य लगातार बढ़ता रहेगा।

गहन परिवर्तन अनुप्रयोगों के रूप में होते हैं।

अतीत में, सॉफ़्टवेयर में एप्लिकेशन, कोड और ऑपरेटिंग सिस्टम शामिल होते थे, लेकिन बुद्धिमान एजेंटों के युग में कंप्यूटिंग विधि एक अलग प्रक्रिया में बदल गई है: उपयोगकर्ता लक्ष्य देता है, मॉडल इरादे को समझता है, रनटाइम वातावरण प्रक्रिया को शेड्यूल करता है, टूल कार्य को निष्पादित करता है, मेमोरी सिस्टम संदर्भ को सहेजता है, और अंत में परिणाम उत्पन्न होता है।

इस पूरी प्रक्रिया में अवलोकन, समझ, तर्क, योजना बनाना, कार्रवाई और उपकरणों का उपयोग शामिल है।

इस ढांचे के भीतर, एलएलएम एक एजेंटिक सिस्टम में केवल "सोचने वाला मॉड्यूल" है। एक पूर्ण बुद्धिमान एजेंट को हार्नेस की भी आवश्यकता होती है, जो शेड्यूलिंग और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर है; ब्राउज़र, स्प्रेडशीट, डेटाबेस, कंपाइलर, सीएडी सॉफ्टवेयर और डेटा प्रोसेसिंग इंजन जैसे उपकरण; और अल्पकालिक मेमोरी, दीर्घकालिक मेमोरी और एक रनटाइम वातावरण। एलएलएम + हार्नेस = एजेंट, साथ ही उपकरण, मेमोरी और एक रनटाइम वातावरण का यह मॉडल अगले दशक में अनुप्रयोगों की नींव बनेगा।

जैसे-जैसे इंटेलिजेंट एजेंट एक नए प्रकार के अनुप्रयोग बनते जा रहे हैं, उनके संचालन को समर्थन देने वाले कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को भी फिर से डिजाइन करने की आवश्यकता है।

प्रेस कॉन्फ्रेंस में, जेन्सेन हुआंग ने घोषणा की कि एनवीडिया के अगली पीढ़ी के एआई सुपर चिप प्लेटफॉर्म, वेरा रुबिन का पूर्ण पैमाने पर उत्पादन शुरू हो गया है। यह एनवीडिया के अब तक के सबसे बड़े पीओडी-स्तरीय प्लेटफॉर्मों में से एक है और एजेंटिक एआई के लिए डिज़ाइन किए गए अगली पीढ़ी के एआई कारखाने का एक मुख्य सिस्टम है।

वेरा रुबिन में रुबिन जीपीयू, वेरा सीपीयू, एनवीलिंक 72, ब्लूफील्ड, कनेक्टएक्स 9, स्पेक्ट्रम एक्स ईथरनेट, स्टोरेज प्रोसेसिंग सिस्टम, सिक्योरिटी प्रोसेसिंग सिस्टम और एक संपूर्ण सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल है, जिसका उद्देश्य एआई फैक्ट्री-स्तरीय प्रणालियों के संचालन का समर्थन करना है।

यह इनपुट से लेकर निष्पादन तक एक बुद्धिमान एजेंट की संपूर्ण प्रक्रिया पर केंद्रित है।

जब कोई एजेंट प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करता है, संदर्भ, तर्क और योजना को समझता है, टूल्स को कॉल करता है, डेटाबेस तक पहुंचता है, कोड चलाता है और दीर्घकालिक मेमोरी से डेटा प्राप्त करता है, तो इसमें एक साथ जीपीयू, सीपीयू, नेटवर्क, मेमोरी, स्टोरेज और सुरक्षा सिस्टम शामिल होते हैं। इसलिए, रुबिन जीपीयू मुख्य गणना के लिए जिम्मेदार है, वेरा सीपीयू शेड्यूलिंग और डेटा पाइपलाइन के लिए जिम्मेदार है, ब्लूफील्ड 4 सुरक्षा अलगाव और स्टोरेज को संभालता है, और स्पेक्ट्रम एक्स बड़े पैमाने पर नेटवर्किंग के लिए जिम्मेदार है।

वेरा रुबिन के बाद, जेन्सेन हुआंग ने वेरा सीपीयू के बारे में एक अलग व्याख्यान भी दिया।

उनके विचार में, पारंपरिक सीपीयू मुख्य रूप से मानव उपयोगकर्ताओं की सेवा करते थे और पारंपरिक क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से लीज पर दिए जाते थे, जिसमें कंप्यूटिंग संसाधनों को कोर या समय के हिसाब से किराए पर दिया जाता था और प्रतिक्रिया गति को सेकंड में मापा जाता था। हालांकि, बुद्धिमान एजेंटों की संचालन लय पूरी तरह से अलग है:

वे अक्सर टूल्स का उपयोग करते हैं, डेटाबेस तक पहुँचते हैं, कोड चलाते हैं और मेमोरी को पुनः प्राप्त करते हैं, और प्रत्येक चरण में कम विलंबता की आवश्यकता होती है।

इससे एआई फैक्ट्रियों में सीपीयू की भूमिका और भी महत्वपूर्ण हो जाती है। जितने अधिक एजेंट होंगे, और जितनी बार टूल्स को कॉल किया जाएगा और डेटा फ्लो होगा, सीपीयू के बॉटलनेक बनने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। विशेष रूप से, एआई फैक्ट्रियों में जीपीयू सबसे महंगे एसेट बन गए हैं, और सीपीयू लेटेंसी और थ्रूपुट सीधे जीपीयू के उपयोग को प्रभावित करते हैं, जिससे अंततः टोकन उत्पादन पर असर पड़ता है।

यह वेरा सीपीयू के पीछे का डिजाइन लॉजिक है।

हालांकि सीपीयू परंपरागत रूप से मनुष्यों की सेवा करते आए हैं, वेरा सीपीयू को मनुष्यों से कहीं अधिक संख्या में मौजूद बुद्धिमान एजेंटों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए ओलंपस कोर का उपयोग करता है, जो एकल-थ्रेडेड प्रदर्शन, अंतर-कोर बैंडविड्थ, कुल बैंडविड्थ और ऊर्जा दक्षता पर केंद्रित है। इसमें न्यूरल ब्रांच प्रेडिक्टर, 10-वे डिकोडिंग इंजन, एक बड़ा आउट-ऑफ-ऑर्डर निष्पादन इंजन और एक उन्नत प्रीफ़ेच तंत्र शामिल है। मेमोरी भाग में LPDDR5X का उपयोग किया गया है और यह कई त्रुटि सुधार तंत्रों का समर्थन करता है।

इस सीपीयू में 88 ओलंपस कोर हैं जो कई चिपलेट में कोर वितरित करने के बजाय मोनोलिथिक मेश आर्किटेक्चर का उपयोग करके जुड़े हुए हैं। यह डिज़ाइन क्रॉस-चिप संचार से जुड़ी विलंबता को कम करता है। यह पीसीआई एक्सप्रेस जेन 6 को सपोर्ट करता है, जिससे 3.6 TB/s की आंतरिक संचार क्षमता और 1.2 TB/s की मेमोरी बैंडविड्थ प्राप्त होती है।

x86 सीपीयू की तुलना में, वेरा कुछ परिदृश्यों में पीक मेमोरी लेटेंसी को 40% तक कम कर देता है, एजेंट सैंडबॉक्स के प्रदर्शन से 1.8 गुना, SQL के प्रदर्शन से 3 गुना और रीयल-टाइम स्ट्रीम प्रोसेसिंग के प्रदर्शन से 6 गुना अधिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

एजेंट एक नए प्रकार के कार्यभार का प्रतिनिधित्व करते हैं, और सीपीयू की भूमिका तदनुसार बदल रही है। यह अब केवल क्लाउड में किराए पर उपलब्ध एक सामान्य-उद्देश्यीय कोर नहीं है, बल्कि एआई फैक्ट्री का एक प्रमुख घटक है जो मॉडल, उपकरण, मेमोरी, डेटाबेस और सुरक्षा प्रणालियों को शेड्यूल करता है।

अभी कंप्यूटर खरीदना एआई फैक्ट्रियां बनाने के लिए है।

जेन्सेन हुआंग ने बार-बार इस बात पर जोर दिया है कि एआई की व्यावसायिक सोच बदल गई है। पहले, कंप्यूटिंग शक्ति को अक्सर लागत के रूप में देखा जाता था, लेकिन अब टोकन ऐसी इकाइयाँ हैं जो राजस्व उत्पन्न कर सकती हैं। जब तक टोकन राजस्व उत्पन्न कर सकते हैं, कंप्यूटिंग शक्ति उत्पादन क्षमता बन जाती है।

अगर आप टोकन से पैसा कमाना चाहते हैं, तो NVIDIA की AI फैक्ट्री देखें। NVIDIA DSX एक AI फैक्ट्री बनाने और चलाने के लिए ब्लूप्रिंट और रेफरेंस डिज़ाइन है। Omniverse पर आधारित यह फैक्ट्री डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करके AI फैक्ट्री के लेआउट, पावर, कूलिंग, नेटवर्क और सिस्टम इंटीग्रेशन का पहले से सिमुलेशन करती है।

जेन्सेन हुआंग ने बताया कि 1 गीगावाट क्षमता वाली एआई फैक्ट्री में निवेश 50 अरब डॉलर, 60 अरब डॉलर या इससे भी बढ़कर 80 अरब डॉलर से 100 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है। पूंजी लागत जितनी अधिक होगी, सिस्टम की तैनाती की गति, उत्पादन क्षमता, विश्वसनीयता और जीवनचक्र उतना ही महत्वपूर्ण हो जाएगा।

RTX हमारे GPU के लिए था, DGX हमारे सिस्टम के लिए था, और अब, DSX पूरे बुनियादी ढांचे का मूल आधार है।

एनवीडिया डीएसएक्स इकोसिस्टम में कोरवीव, नेबियस, एनस्केल, नेवर क्लाउड और अन्य सहित बड़ी संख्या में क्लाउड सेवा कंपनियां और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर उद्यम शामिल हैं, और यह कर्सर, वर्ल्ड लैब्स, रिवोल्यूट, शॉपिफाई और गूगल जैसे ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है, जिससे सभी उद्यम उपयोगकर्ताओं को टोकन का उपयोग करके राजस्व अर्जित करने में मदद मिलती है।

हार्डवेयर के अलावा, उद्यम वास्तव में बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग कैसे कर सकते हैं, यह भी ध्यान देने योग्य एक अन्य क्षेत्र है।

जेन्सेन हुआंग ने उद्यमों द्वारा बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण के लिए आवश्यक क्षमताओं को चार प्रकारों में वर्गीकृत किया है: मॉडल, शेड्यूलिंग सिस्टम, उपकरण और कौशल, और परिचालन वातावरण। उत्पादों के संदर्भ में, ये नेमोट्रॉन, ओपनशेल्फ़, CUDA X लाइब्रेरी और AI प्लेटफॉर्म से मेल खाते हैं।

नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा इस बार जारी किया गया एक नया ओपन मॉडल है। यह एसएसएम स्टेट-स्पेस मॉडल और एमओई हाइब्रिड एक्सपर्ट आर्किटेक्चर को अपनाता है, जिसका उद्देश्य मॉडल को तेजी से चलाना और अनुमान लागत को कम करना है।

साइट पर मिली रिपोर्टों के अनुसार, किमि K2.6, क्वेन 3.5 और ज़िपू GLM 5.1 जैसे अन्य ओपन मॉडल की तुलना में यह 5 गुना तेज है और इसकी कुल परिचालन लागत में लगभग 30% की कमी आई है।

जेन्सेन हुआंग ने यह भी बताया कि नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा मॉडल, प्रशिक्षण स्क्रिप्ट और प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध कराए जाएंगे, जिससे कंपनियां अपना खुद का उद्योग डेटा और मालिकाना ज्ञान जोड़ सकेंगी।

अपने भाषण के अंत में, जेन्सेन हुआंग ने पूरी प्रस्तुति को एक मूल ढांचे पर केंद्रित किया: मॉडल, हार्नेस, उपकरण, कौशल और परिचालन वातावरण।

यह मॉडल क्लाउड में या किसी उद्यम के परिसर में चल सकता है; यह पीसी के साथ-साथ वाहनों, रोबोटों, उपग्रहों, संचार बेस स्टेशनों, कारखानों और एज डिवाइसों पर भी चल सकता है। विभिन्न परिदृश्यों में अलग-अलग मॉडल, हार्नेस, उपकरण और रनटाइम का उपयोग होगा, लेकिन कंप्यूटिंग मॉडल समान रहेगा।

क्लाउड को वेरा रुबिन और एआई फैक्ट्रियों की ज़रूरत है। पीसी को आरटीएक्स स्पार्क और विंडोज इंटेलिजेंट एजेंट प्लेटफॉर्म की ज़रूरत है। उद्यमों को नेमोट्रॉन, ओपनशेल्फ और CUDA X टूलचेन की ज़रूरत है। ऑटोमोबाइल को अल्पामायो, हाइपरियन और स्वायत्त ड्राइविंग रनटाइम की ज़रूरत है। ह्यूमनॉइड रोबोट को इसाक ग्रूट, थोर, सिमुलेशन और डेटा जनरेशन सिस्टम की ज़रूरत है।

जब हम पूरा भाषण एक साथ देखते हैं, तो यह लगभग दो घंटे की एक लंबी प्रस्तुति होती है, और हुआंग रेनक्सुन द्वारा कवर किए गए विषय सामान्य नए उत्पाद लॉन्च से कहीं आगे थे।

AI PC और RTX Spark व्यक्तिगत उपकरणों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो उपयोगकर्ताओं के डेस्कटॉप और घरों में बुद्धिमान एजेंटों की सुविधा प्रदान करते हैं। Vera Rubin डेटा केंद्रों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो बड़े पैमाने पर बुद्धिमान एजेंटों के कार्यभार को संभालता है। Vera CPU, बुद्धिमान एजेंटों द्वारा टूल का उपयोग करने और डेटा तक पहुँचने पर विलंबता संबंधी समस्याओं का समाधान करते हैं।

DSX को AI फैक्ट्री निर्माण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें बिजली, शीतलन, नेटवर्किंग और लॉजिस्टिक्स सिस्टम डिज़ाइन को एकीकृत किया गया है। Nemotron, OpenShelf और CUDA X लाइब्रेरीज़ एंटरप्राइज़ एजेंट डेवलपमेंट के लिए हैं। Cosmos 3 एजेंटों को भौतिक दुनिया में लाता है। Alpamayo 2 और Hyperion स्वायत्त ड्राइविंग के लिए हैं, जबकि Isaac Groot मानवाकार रोबोटों को उसी प्लेटफ़ॉर्म लॉजिक में शामिल करता है।

एनवीडिया की मूल पहचान पहले एक जीपीयू आपूर्तिकर्ता के रूप में थी, फिर यह एक सिस्टम कंपनी बन गई, और अब यह एक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी बनने की कोशिश कर रही है।

हुआंग रेनक्सुन इस सम्मेलन में ठीक यही स्पष्ट करना चाहते थे: एआई प्रतियोगिता मॉडलों से आगे बढ़कर एक संपूर्ण कंप्यूटिंग प्रणाली तक विस्तारित हो गई है, जिसमें पर्सनल कंप्यूटर, एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर, डेटा सेंटर और भौतिक उपकरण शामिल हैं।

मो चोंगयु और झांग जिहाओ द्वारा

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