एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग: यदि यूरोप एआई का लाभ उठाना चाहता है, तो पूरे उद्योग को एआई को अपनाना चाहिए

सार:

एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने यूरोप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन में तेजी लाने का आह्वान किया। कई निवेशकों द्वारा कंप्यूटिंग पावर इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश पर रिटर्न पर सवाल उठाना शुरू करने के संदर्भ में, वह एआई की संभावनाओं के बारे में आशावादी बने हुए हैं। यह कंपनी, जिसका मुख्यालय सांता क्लारा, कैलिफ़ोर्निया में है, जिसके चिप्स वर्तमान AI बूम का समर्थन कर रहे हैं, ने इस बर्लिन सम्मेलन में यूरोपीय बाज़ार के लिए नए डेटा सेंटर हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर और मॉडल जारी किए, और प्रमुख स्थानीय कंपनियों के साथ सहयोग की भी घोषणा की।

"यदि यूरोप एआई लाभांश से लाभ उठाना चाहता है और वास्तव में एआई पारिस्थितिकी तंत्र और एआई अर्थव्यवस्था का निर्माण करना चाहता है, तो उसे सभी टर्मिनल उद्योगों को एआई का उपयोग करने की अनुमति देनी होगी।" हुआंग रेनक्सुन ने बुधवार को NVIDIA बर्लिन जीटीसी सम्मेलन में कहा। उन्होंने उदाहरण के तौर पर ऑटोमोबाइल, वित्त और चिकित्सा क्षेत्रों का उल्लेख किया: "जीवन के सभी क्षेत्रों को एआई कंपनियों में बदलना चाहिए।"

यह प्रेस कॉन्फ्रेंस हुआंग रेनक्सुन के यूरोपीय यात्रा कार्यक्रम का हिस्सा है। उन्होंने क्रमिक रूप से स्थानीय कंपनियों के साथ अनुबंध पर हस्ताक्षर किए और यूरोपीय राजनीतिक और व्यापारिक नेताओं को एआई की सुरक्षा का प्रदर्शन किया। यह यात्रा उद्योग में एक संवेदनशील नोड के साथ मेल खाती है: एआई क्षेत्र के शेयर की कीमत पिछले दो हफ्तों में दबाव में बनी हुई है, और बारीकी से देखे जाने वाले फिलाडेल्फिया सेमीकंडक्टर इंडेक्स ने 2008 के बाद से अपनी सबसे लंबी गिरावट का सिलसिला समाप्त कर दिया है।

हुआंग रेनक्सुन और उनकी वरिष्ठ प्रबंधन टीम ने एआई की अत्याधुनिक प्रगति को प्रदर्शित करने के लिए दुनिया भर में कई स्थानों पर जीटीसी सम्मेलन आयोजित किए और साथ ही लगातार बढ़ते उत्पाद मैट्रिक्स के लिए व्यावसायिक अवसरों का विस्तार किया।

इस नए उत्पाद में डीएसएक्स पॉड शामिल है, जो एक कंटेनर-प्रकार का मिनी डेटा सेंटर है जो उद्यमों को कंप्यूटिंग हार्डवेयर की तैनाती को जल्दी से पूरा करने में मदद करता है। एनवीडिया के अनुसार, सर्वर, केबल और सहायक पाइपलाइन एक ही कंटेनर में पहले से स्थापित और डिबग किए गए हैं। ग्राहक के आने के बाद, उसे इसे उपयोग में लाने के लिए केवल बिजली चालू करने और उसी मॉडल की अन्य इकाइयों के साथ इंटरकनेक्ट करने की आवश्यकता होती है।

डेल जैसे NVIDIA भागीदारों द्वारा बनाए गए इस समाधान ने हार्डवेयर परिनियोजन चक्र को मूल 6 महीने से घटाकर 14 दिन कर दिया है।

यह कंटेनर उत्पाद 1 गीगावाट से कम छोटे और मध्यम आकार के कंप्यूटिंग पावर परिनियोजन के लिए उपयुक्त है। डेटा सेंटर परियोजनाएं आमतौर पर बिजली की खपत को मुख्य माप संकेतक के रूप में उपयोग करती हैं, और बिजली की आपूर्ति कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे पर एक प्रमुख बाधा है।

NVIDIA ने कहा कि यूरोप में कई ग्राहकों ने DSX AI डेटा सेंटर समाधान और नवीनतम वेरा रुबिन प्रोसेसर को अपनाया है, और NVIDIA द्वारा निवेशित डेटा सेंटर डेवलपर Nscale उनमें से एक है।

एनवीडिया दुनिया की सबसे मूल्यवान सूचीबद्ध कंपनी है, और आपूर्ति श्रृंखला क्षमता की बाधाओं ने लंबे समय से इसके विकास को प्रतिबंधित कर दिया है। इस उद्देश्य से, आईएफआई, सैमसंग इलेक्ट्रो-मैकेनिक्स और ज़िनक्सिंग इलेक्ट्रॉनिक्स पैकेजिंग सबस्ट्रेट्स की आपूर्ति बढ़ाएंगे; Amkor ने 2028 के अंत तक अपनी चिप पैकेजिंग उत्पादन क्षमता को चौगुना करने की योजना बनाई है; केवाईईसी इलेक्ट्रॉनिक्स अपनी चिप परीक्षण क्षमता का विस्तार करेगा। NVIDIA चिप्स के बीच डेटा संचार को तेज़ करने के लिए इन-पैकेज ऑप्टिकल इंटरकनेक्शन तकनीक को भी आगे बढ़ा रहा है।

जैसे-जैसे बाजार एआई के मानव नियंत्रण से बाहर होने के बारे में चिंतित होता जा रहा है, एनवीआईडीआईए एआई एजेंटों (बुद्धिमान एजेंट जो कई बड़े मॉडल और कार्यक्रमों को शेड्यूल करते हैं) को एक परिभाषित सीमा के भीतर चलाने के लिए बाध्य करने के लिए सहायक सॉफ्टवेयर विकसित कर रहा है। NVIDIA एजेंटों को प्राधिकरण के बिना डेटा तक पहुंचने और डिजाइनर द्वारा अधिकृत नहीं की गई ऑपरेटिंग अनुमति प्राप्त करने से रोकने के लिए सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर संदर्भ समाधान का एक सेट प्रदान करता है।

एम्बॉएड इंटेलिजेंस (वह ट्रैक जहां रोबोट हैं) के संदर्भ में, एनवीडिया ने कहा कि यह तेजी से प्रगति कर रहा है। इस वर्ष की पहली छमाही में, इस खंड का राजस्व साल-दर-साल 30% तक बढ़ गया, जिसका पैमाना लगभग 11 बिलियन अमेरिकी डॉलर था।

NVIDIA ने घोषणा की कि वह AI पर आधारित उन्नत रेडियोथेरेपी उपकरण लागू करने के लिए सीमेंस की व्यावसायिक इकाइयों के साथ सहयोग करेगा। इस प्रकार के उपकरण वास्तविक समय में रोगी की श्वास और मुद्रा में परिवर्तन की निगरानी कर सकते हैं और विकिरण खुराक को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं।

वास्तविक दुनिया में एआई को लागू करने के लिए ह्यूमनॉइड रोबोट मुख्य वाहक हैं, लेकिन कार्यान्वयन बेहद कठिन है। बड़ी संख्या में कंपनियां प्रमुख समस्याओं से निपटने के लिए NVIDIA चिप्स और सॉफ्टवेयर पर भरोसा कर रही हैं।

एनवीडिया ने कहा कि इस ट्रैक का अनुसंधान और विकास अत्यधिक जटिल है और इसके लिए भारी निवेश की आवश्यकता है। वर्तमान में, केवल मजबूत फंड वाली कंपनियां ही भाग ले सकती हैं।

अनुसंधान और विकास सीमा को कम करने के लिए, NVIDIA ने वैज्ञानिक शोधकर्ताओं के उपयोग के लिए एक ओपन सोर्स रोबोट विकास मंच बनाने के लिए सिलिंग रोबोटिक्स के साथ हाथ मिलाया है; प्लेटफ़ॉर्म का सहायक हार्डवेयर जेटसन थॉर से सुसज्जित एजाइल वन एसएन ह्यूमनॉइड रोबोट है।

ऑटोमोटिव क्षेत्र में, वोल्वो सेल्फ-ड्राइविंग वाहन विकसित करने के लिए NVIDIA चिप्स का उपयोग करता है; वोक्सवैगन का वाणिज्यिक वाहन व्यवसाय NVIDIA समाधानों का उपयोग करता है; बोल्ट टेक्नोलॉजी ओयू सेल्फ-ड्राइविंग टैक्सियों को विकसित करने के लिए NVIDIA सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर पर निर्भर है।