बड़ी तस्वीर: NVIDIA जैसी तेजी से बढ़ती कंपनी का विश्लेषण करने में एक बड़ी चुनौती उन सभी विभिन्न व्यवसायों की समझ बना रही है, जिनमें यह शामिल है, कई उत्पादों की घोषणा करता है, और समग्र रणनीति जो इसे आगे बढ़ा रही है। इस वर्ष कंपनी के वार्षिक जीटीसी सम्मेलन में सीईओ जेन्सेन हुआंग द्वारा मुख्य भाषण के बाद, यह कार्य विशेष रूप से कठिन था। हमेशा की तरह, हुआंग ने एक लंबी प्रस्तुति पर विषयों की एक विशाल श्रृंखला को कवर किया और, स्पष्ट रूप से, कुछ लोगों को अपने सिर को खरोंचने के लिए छोड़ दिया।
हालांकि, कुछ दिनों बाद उद्योग विश्लेषकों के साथ एक ज्ञानवर्धक प्रश्नोत्तर सत्र के दौरान, हुआंग ने कई अंतर्दृष्टि साझा की, जो अचानक सभी विभिन्न उत्पादों और साझेदारी की घोषणाओं को कवर करती हैं, साथ ही साथ उनके पीछे की सोच, क्रिस्टल स्पष्ट।
संक्षेप में, उन्होंने कहा कि एनवीडिया अब एक एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता है, जो हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का एक मंच बना रहा है जो बड़े क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदाता, तकनीकी विक्रेताओं और एंटरप्राइज़ आईटी विभागों का उपयोग एआई-संचालित अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए कर सकते हैं।
कहने की जरूरत नहीं है, यह पीसी गेमिंग के लिए ग्राफिक्स चिप्स के एक प्रदाता के रूप में, या यहां तक कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के निर्माण को चलाने में मदद करने के अपने प्रयासों से अपनी भूमिका से एक असाधारण रूप से बहुत दूर रोना है। फिर भी, यह हाल की घटनाओं से कई प्रतीत होने वाली घोषणाओं को एकजुट करता है और यह स्पष्ट संकेत प्रदान करता है कि कंपनी कहाँ जा रही है।
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NVIDIA अपनी उत्पत्ति और अपनी प्रतिष्ठा से परे एक अर्धचालक डिजाइन हाउस के रूप में एआई-संचालित क्षमताओं की भविष्य की दुनिया के लिए एक बुनियादी ढांचा प्रवर्तक की महत्वपूर्ण भूमिका में आगे बढ़ रहा है-या, जैसा कि हुआंग ने इसका वर्णन किया है, एक “खुफिया निर्माता।”
अपने जीटीसी कीनोट में, हुआंग ने आधुनिक फाउंडेशन मॉडल के लिए टोकन की कुशल पीढ़ी को सक्षम करने के लिए एनवीडिया के प्रयासों पर चर्चा की, इन टोकन को खुफिया जानकारी से जोड़ा गया कि संगठन भविष्य के राजस्व उत्पादन के लिए लाभ उठाएंगे। उन्होंने इन पहलों को एआई कारखाने के निर्माण के रूप में वर्णित किया, जो उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए प्रासंगिक हैं।
हालांकि महत्वाकांक्षी, एक उभरती हुई सूचना-संचालित अर्थव्यवस्था के संकेत-और क्षमता एआई पारंपरिक विनिर्माण में लाती है-तेजी से स्पष्ट हो रही है। पूरी तरह से एआई सेवाओं (जैसे कि चैट) के आसपास निर्मित व्यवसायों से लेकर रोबोट निर्माण और पारंपरिक वस्तुओं के वितरण तक, हम निस्संदेह एक नए आर्थिक युग में जा रहे हैं।
इस संदर्भ में, हुआंग ने बड़े पैमाने पर रेखांकित किया कि कैसे एनवीडिया के नवीनतम प्रसादों से तेजी से और अधिक कुशल टोकन निर्माण की सुविधा होती है। उन्होंने शुरू में एआई के अनुमान को संबोधित किया, आमतौर पर एआई प्रशिक्षण प्रक्रियाओं की तुलना में सरल माना जाता था जो शुरू में एनवीडिया को प्रमुखता में लाया था। हालांकि, हुआंग ने तर्क दिया कि विशेष रूप से जब डीपसेक आर 1 और ओपनईएआई के ओ 1 जैसे नए चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग मॉडल के साथ उपयोग किया जाता है, तो वर्तमान एक-शॉट इनवेंशन विधियों की तुलना में लगभग 100 गुना अधिक कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होगी। नतीजतन, इस बात की थोड़ी चिंता है कि अधिक कुशल भाषा मॉडल कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की मांग को कम कर देंगे। दरअसल, हम एआई फैक्ट्री इन्फ्रास्ट्रक्चर डेवलपमेंट के शुरुआती चरणों में बने हुए हैं।
हुआंग की सबसे महत्वपूर्ण अभी तक कम से कम समझी जाने वाली घोषणाओं में से एक नया सॉफ्टवेयर टूल था, जिसे एनवीडिया डायनामो कहा जाता था, जिसे उन्नत मॉडल के लिए अनुमान प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। NVIDIA के ट्राइटन इनवेंशन सर्वर सॉफ़्टवेयर का एक उन्नत संस्करण डायनेमो, गतिशील रूप से विभिन्न अनुमान चरणों, जैसे कि प्रीफिल और डिकोड, प्रत्येक अलग -अलग कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के साथ GPU संसाधनों को आवंटित करता है। यह विभिन्न मेमोरी प्रकारों में कुशलतापूर्वक डेटा का प्रबंधन करते हुए, डायनामिक इंफॉर्मेशन कैश भी बनाता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग में कंटेनरों के डॉकर के ऑर्केस्ट्रेशन के समान संचालन, डायनमो बुद्धिमानी से एआई कारखाने के वातावरण में टोकन पीढ़ी के लिए आवश्यक संसाधनों और डेटा का प्रबंधन करता है। Nvidia ने डायनेमो को “AI कारखानों के OS” करार दिया है। व्यावहारिक रूप से, डायनमो संगठनों को समान हार्डवेयर संसाधनों के साथ 30 गुना अधिक अनुमान अनुरोधों को संभालने में सक्षम बनाता है।
बेशक, यह GTC नहीं होगा यदि NVIDIA में चिप और हार्डवेयर की घोषणाएं भी नहीं थीं और इस समय बहुत कुछ थे। हुआंग ने भविष्य के GPU के लिए एक रोडमैप प्रस्तुत किया, जिसमें ब्लैकवेल अल्ट्रा (GB300 श्रृंखला) नामक वर्तमान ब्लैकवेल श्रृंखला का एक अपडेट शामिल है, जो बेहतर प्रदर्शन के लिए एचबीएम मेमोरी को बढ़ाया।
उन्होंने नए वेरा रुबिन आर्किटेक्चर का भी अनावरण किया, जिसमें वेरा नामक एक नया हाथ-आधारित सीपीयू और रूबिन नामक एक अगली पीढ़ी के जीपीयू शामिल थे, जिनमें से प्रत्येक में काफी अधिक कोर और उन्नत क्षमताएं शामिल थीं। हुआंग ने भी उस पीढ़ी से परे संकेत दिया – जिसका नाम गणितज्ञ रिचर्ड फेनमैन के नाम पर रखा गया था – 2028 और उससे आगे के एनवीडिया के रोडमैप को पेश किया।
बाद के क्यू एंड ए सत्र के दौरान, हुआंग ने समझाया कि भविष्य के उत्पादों को पहले से प्रकट करना पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों के लिए महत्वपूर्ण है, जिससे उन्हें आगामी तकनीकी बदलावों के लिए पर्याप्त रूप से तैयार करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
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हुआंग ने इस वर्ष के जीटीसी में घोषित कई साझेदारियों पर भी जोर दिया। अन्य तकनीकी विक्रेताओं की महत्वपूर्ण उपस्थिति ने इस बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र में भाग लेने के लिए अपनी उत्सुकता का प्रदर्शन किया। कंप्यूट पक्ष पर, हुआंग ने समझाया कि नेटवर्किंग और स्टोरेज सहित सभी पारंपरिक कंप्यूटिंग स्टैक क्षेत्रों में पूरी तरह से एआई बुनियादी ढांचे को अधिकतम करने की आवश्यकता है।
उस अंत तक, NVIDIA ने GPU- त्वरित सर्वर रैक के बीच ऑप्टिकल नेटवर्किंग के लिए नई सिलिकॉन फोटोनिक्स तकनीक का अनावरण किया और सिस्को के साथ साझेदारी पर चर्चा की। सिस्को साझेदारी राउटर में सिस्को सिलिकॉन को सक्षम बनाती है और एक साझा सॉफ्टवेयर प्रबंधन परत के साथ-साथ एंटरप्राइज़ वातावरण में जीपीयू-त्वरित एआई कारखानों को एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किए गए स्विच को स्विच करता है।
भंडारण के लिए, NVIDIA ने प्रमुख हार्डवेयर प्रदाताओं और डेटा प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों के साथ सहयोग किया, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनके समाधान GPU त्वरण का लाभ उठा सकते हैं, इस प्रकार NVIDIA के बाजार प्रभाव का विस्तार कर सकते हैं।
और अंत में, विविधीकरण रणनीति पर निर्माण, हुआंग ने अधिक काम पेश किया जो कंपनी स्वायत्त वाहनों (विशेष रूप से जीएम के साथ एक सौदा) और रोबोटिक्स के लिए कर रही है, दोनों ने एआई विकास में अगले बड़े मंच के हिस्से के रूप में वर्णित किया: भौतिक एआई।
NVIDIA जानता है कि एक बुनियादी ढांचा और पारिस्थितिक तंत्र प्रदाता होने का मतलब है कि वे प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष रूप से दोनों को लाभान्वित कर सकते हैं क्योंकि एआई कंप्यूटिंग के समग्र ज्वार बढ़ता है, यहां तक कि उनकी प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा में वृद्धि के लिए बाध्य है
NVIDIA कई वर्षों से ऑटोमेकरों को घटक प्रदान कर रहा है और इसी तरह, कई वर्षों से रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म भी हैं। हालांकि, अब क्या अलग है, यह है कि वे एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में वापस बंधे हो रहे हैं, जिनका उपयोग उन उपकरणों में तैनात किए जाने वाले मॉडलों को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, साथ ही वास्तविक समय के हीनिंग डेटा प्रदान करने के लिए जो उन्हें वास्तविक दुनिया में संचालित करने के लिए आवश्यक है। हालांकि यह बुनियादी ढांचे के लिए वापस टाई एक अपेक्षाकृत मामूली अग्रिम है, कंपनी की समग्र एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर रणनीति के बड़े संदर्भ में, यह अधिक समझ में आता है और कंपनी की कई पहलों को एक साथ एक साथ जोड़ने में मदद करता है।
इस वर्ष के जीटीसी में हुआंग और एनवीडिया ने जिन सभी विभिन्न तत्वों का अनावरण किया है, उन्हें समझना सरल नहीं है, विशेष रूप से सभी अलग-अलग घोषणाओं की फायरहोज़ जैसी प्रकृति और कंपनी की महत्वाकांक्षाओं की बहुत व्यापक पहुंच के कारण। एक बार टुकड़े एक साथ आ जाते हैं, हालांकि, एनवीडिया की रणनीति स्पष्ट हो जाती है: कंपनी पहले से कहीं अधिक बड़ी भूमिका निभा रही है और इसके महत्वाकांक्षी उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए अच्छी तरह से तैनात है।
दिन के अंत में, NVIDIA जानता है कि एक बुनियादी ढांचा और पारिस्थितिकी तंत्र प्रदाता होने का मतलब है कि वे प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष रूप से दोनों को लाभान्वित कर सकते हैं क्योंकि AI कंप्यूटिंग के समग्र ज्वार बढ़ता है, यहां तक कि उनकी प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा में वृद्धि के लिए बाध्य है। यह एक चतुर रणनीति है और एक जो भविष्य के लिए और भी अधिक विकास कर सकती है।
बॉब ओ’डॉनेल टेक्नोलिसिस रिसर्च के संस्थापक और मुख्य विश्लेषक हैं, एलएलसी एक प्रौद्योगिकी परामर्श फर्म है जो प्रौद्योगिकी उद्योग और पेशेवर वित्तीय समुदाय को रणनीतिक परामर्श और बाजार अनुसंधान सेवाएं प्रदान करता है। आप उसे ट्विटर पर फ़ॉलो कर सकते हैं @bobodtech
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