ओपनएआई भी घोड़े को खोजने के लिए गधे की सवारी कर रहा है, और जल्द से जल्द एनवीडिया पर अपनी निर्भरता से छुटकारा पाना चाहता है।रॉयटर्स के मुताबिक, ओपनएआई महंगे और दुर्लभ चिप्स की समस्या को हल करने की उम्मीद में कम से कम पिछले साल से विभिन्न समाधानों पर चर्चा कर रहा है। उनमें से, स्व-विकसित चिप्स एक विकल्प है, और इस विकल्प को अभी तक पूरी तरह से खारिज नहीं किया गया है।
दूसरा विकल्प किसी चिप कंपनी का सीधे अधिग्रहण करना है। मामले से परिचित लोगों ने कहा कि ओपनएआई के पास पहले से ही संभावित अधिग्रहण लक्ष्य हैं और उन्होंने उन पर उचित परिश्रम करने पर विचार किया है। हालाँकि, रिपोर्ट विशिष्ट चिप कंपनी की पहचान करने में विफल रही।
संयोगवश, इसके साथ ही एक और खबर सामने आई - माइक्रोसॉफ्ट अगले महीने अपने वार्षिक डेवलपर्स सम्मेलन में एआई के लिए डिज़ाइन की गई अपनी पहली चिप "एथेना" लॉन्च करेगी।
सूचना के अनुसार, मामले से परिचित लोगों का हवाला देते हुए, एथेना का उपयोग डेटा सेंटर सर्वर में किया जाएगा, जो तर्क का समर्थन करते हुए बड़े भाषा मॉडल आदि के प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है, और चैटजीपीटी के पीछे सभी एआई सॉफ्टवेयर के लिए शक्ति प्रदान कर सकता है।
क्लाउड बड़े मॉडलों के लिए एक महत्वपूर्ण युद्धक्षेत्र बन गया है, और इस क्षेत्र में माइक्रोसॉफ्ट के दो प्रतियोगियों, Google और Amazon के पास पहले से ही अपने स्वयं के AI चिप्स हैं। एथेना के लॉन्च से माइक्रोसॉफ्ट को अपनी कमियों को पूरा करने में मदद मिलेगी।
चिप मुद्दों पर माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई की प्रगति काफी प्रतिनिधिक है: भूमिकाओं के संदर्भ में, यह माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और एनवीआईडीआईए की तीन पार्टियाँ हैं जिन्होंने चैटजीपीटी को वास्तविकता बनाने के लिए सेना में शामिल हो गए हैं, जिसके परिणामस्वरूप वैश्विक एआईजीसी की एक नई लहर शुरू हो गई है; समय के संदर्भ में, अगला महीना चैटजीपीटी के लॉन्च के ठीक एक साल बाद है।
बड़े मॉडल प्रतियोगिता का अगला फोकस यह प्रतीत होता है कि "कौन पहले NVIDIA को 'डंप' कर सकता है।" NVIDIA, जिसका चिप क्षेत्र में प्रभुत्व है, एक बंधन बन गया है जिसे तत्काल मुक्त करने की आवश्यकता है।
2016 में, OpenAI, जो केवल एक वर्ष पुराना था, ने एक विशिष्ट अतिथि, एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग का स्वागत किया। उन्होंने व्यक्तिगत रूप से OpenAI को पहला हल्का छोटा सुपर कंप्यूटर DGX-1 दिया। OpenAI DGX-1 के साथ एक साल की गणना एक महीने में पूरी कर सकता है।
आजकल, जो लोग "कंप्यूटिंग और मानव जाति के भविष्य के लिए" DGX-1 पर हुआंग रेनक्सुन के हस्ताक्षर को देर से देखते हैं और "चमड़े से ढके नेता" की शातिर आँखों पर चिल्लाते हैं।
2019 तक, Microsoft ने हजारों NVIDIA A100 GPU का उपयोग करके एक सुपर कंप्यूटर बनाने के लिए OpenAI के साथ हाथ मिलाया। इस तरह, OpenAI ने प्रयासों में योगदान दिया, Microsoft ने धन का योगदान दिया, और NVIDIA ने OpenAI के बड़े मॉडल के अनुसंधान और विकास का समर्थन करने के लिए अद्भुत कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करके बुनियादी ढाँचा प्रदान किया, और अंततः चमत्कार हासिल करने के लिए कड़ी मेहनत की। ChatGPT को नवंबर 2022 में लॉन्च किया गया, जिसने दुनिया को चौंका दिया।
OpenAI एक स्टार कंपनी बन गई है, Microsoft अपनी AI रणनीति के साथ Google और अन्य लोगों के साथ जमकर प्रतिस्पर्धा कर रहा है, और NVIDIA का बाजार मूल्य पिछले साल नवंबर में 300 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर आज एक ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक हो गया है। दुनियाभर में बड़ी-बड़ी मॉडल्स का क्रेज है। एक "विक्रेता" के रूप में, NVIDIA को चिप्स बेचने की कोई चिंता नहीं है।
इस साल जुलाई में, सिटी रिसर्च एनालिस्ट क्रिस्टोफर डेनली ने एक रिपोर्ट में बताया कि एनवीडिया एआई चिप बाजार के "कम से कम 90%" पर कब्जा कर लेगा।
हालाँकि, इस "तीन-जीत" खेल में, शायद केवल हुआंग रेनक्सुन ही पूरी तरह से खुश है। माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई द्वारा प्रतिनिधित्व किए गए "पानी खरीदारों" के लिए, एनवीडिया के चिप्स पर भरोसा करने में कम से कम दो समस्याएं हैं।
पहली समस्या तो ये है कि ये महंगा है. ब्लूमबर्ग के अनुसार, ओपनएआई के लिए बनाए गए सुपरकंप्यूटर के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ने इस परियोजना पर करोड़ों डॉलर खर्च किए। बर्नस्टीन रिसर्च के एक विश्लेषक स्टेसी रसगॉन ने विश्लेषण किया कि चैटजीपीटी की लागत प्रति क्वेरी लगभग 4 सेंट है। यदि चैटजीपीटी की क्वेरी मात्रा Google खोज के आकार के दसवें हिस्से तक बढ़ जाती है, तो इसे चालू रखने के लिए प्रति वर्ष लगभग $48.1 बिलियन जीपीयू और अतिरिक्त $16 बिलियन चिप्स की आवश्यकता होगी।
दूसरी समस्या है अभाव। इसी साल जून में ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने एक सम्मेलन में कहा था कि चिप्स की कमी ने चैटजीपीटी के विकास में बाधा उत्पन्न की है। एपीआई विश्वसनीयता और गति के बारे में ग्राहकों की शिकायतों का सामना करते हुए, ऑल्टमैन ने बताया कि ज्यादातर समस्याएं चिप की कमी के कारण होती हैं।
इस वर्ष हाल ही में जारी एनवीडिया एच100 वर्तमान में सबसे लोकप्रिय एआई चिप है, लेकिन यह बाजार की केवल आधी मांग को ही पूरा कर सकती है। एनवीडिया एच100 और ए100 दोनों टीएसएमसी द्वारा निर्मित हैं। टीएसएमसी के अध्यक्ष लियू डेयिन ने पिछले महीने बताया था कि आपूर्ति बाधाएं भौतिक चिप्स की कमी के कारण नहीं हैं, बल्कि उन्नत चिप पैकेजिंग सेवाओं (सीओडब्ल्यूओएस) में सीमित क्षमता के कारण हैं, जो विनिर्माण प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है।
लियू डेयिन ने यह भी भविष्यवाणी की है कि तकनीकी उत्पादन क्षमता डेढ़ साल में ग्राहकों की मांग को पूरा करने के लिए पर्याप्त होगी, जिसका मतलब है कि 2024 के अंत तक एआई चिप्स की तंग आपूर्ति कम हो सकती है।
हालाँकि एथेना इस साल तक लॉन्च नहीं हो सकता है, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट वर्षों से इसकी तैयारी कर रहा है। 2019 में, जब OpenAI के लिए एक सुपरकंप्यूटर बनाने में करोड़ों डॉलर खर्च किए गए, तो Microsoft का एथेना प्रोजेक्ट लॉन्च किया गया है। खबरों के मुताबिक, एथेना को TSMC की 5nm प्रक्रिया का उपयोग करके बनाया जाएगा, जो सीधे Nvidia A100 को बेंचमार्क करेगा, और इससे प्रति चिप लागत एक तिहाई कम होने की उम्मीद है।
एनवीडिया के लिए, माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई का स्वार्थ एक लाल संकेत है।
माइक्रोसॉफ्ट NVIDIA के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक है, और यहां तक कि H100 की पूरे साल की उत्पादन क्षमता को "राउंड अप" करने की भी खबर आई है। ओपनएआई एआईजीसी क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण वेदरवेन है। स्व-विकसित चिप्स विकसित करने की दोनों कंपनियों की महत्वाकांक्षा एनवीडिया के सिर पर काले बादल मंडरा रही है।
Google AI कंप्यूटिंग के लिए बड़े पैमाने पर GPU खरीदने वाली पहली कंपनी थी, लेकिन बाद में उसने अपनी AI-विशिष्ट चिप्स विकसित की। पहली पीढ़ी का टीपीयू (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) 2016 में जारी किया गया था, और बाद में इसे 2017 में Google क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर Google TPU के रूप में लॉन्च किया गया था। Google ने वर्षों से इसे दोहराना जारी रखा है। इस साल अप्रैल में, उसने TPUv4 के विवरण की घोषणा करते हुए कहा कि यह एनवीडिया के A100 से 1.7 गुना अधिक मजबूत है।
हालाँकि Google अभी भी थोक में Nvidia GPU खरीद रहा है, इसकी क्लाउड सेवाएँ पहले से ही अपने स्वयं के TPU का उपयोग करती हैं। एआईजीसी की इस लड़ाई में, एआई ग्राफिक्स कंपनी मिडजर्नी और यूनिकॉर्न कंपनी एंथ्रोपिक, जिसमें एक चैटजीपीटी प्रतियोगी क्लाउड है, ने ओपनएआई जैसे सुपर कंप्यूटर बनाने के लिए एनवीडिया से चिप्स नहीं खरीदे, बल्कि Google की कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग किया।
एक अन्य प्रौद्योगिकी दिग्गज, अमेज़ॅन ने भी काफी पहले ही कदम उठाया था। इसने अपने क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुकूलित चिप्स विकसित करने के लिए 2015 में इज़राइली चिप स्टार्टअप अन्नपूर्णा लैब्स का अधिग्रहण किया। तीन साल बाद, इसने आर्म-आधारित सर्वर चिप ग्रेविटॉन लॉन्च किया। बाद में, अमेज़ॅन ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित एक चिप, इनफेरेंटिया, ट्रेनियम लॉन्च किया।
पिछले महीने, यह बताया गया था कि अमेज़ॅन एंथ्रोपिक में 4 बिलियन डॉलर का निवेश करेगा। सौदे के हिस्से के रूप में, एंथ्रोपिक अपने भविष्य के बुनियादी मॉडलों के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती के लिए एडब्ल्यूएस ट्रेनियम और इनफेरेंटिया चिप्स का उपयोग करेगा।
इसके अलावा, एनवीडिया के अन्य प्रतिस्पर्धी भी एआई चिप्स के क्षेत्र में हमले शुरू कर रहे हैं। एनवीडिया के उत्पादों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के प्रयास में एएमडी, इंटेल, आईबीएम आदि लगातार एआई चिप्स लॉन्च कर रहे हैं। इस साल जून में, AMD ने InstinctMI300 जारी किया, जो सीधे NVIDIA H100 को बेंचमार्क करता है और विशेष रूप से AIGC के लिए एक त्वरक है। एकीकृत ट्रांजिस्टर की संख्या 153 बिलियन तक पहुँच जाती है, जो H100 के 80 बिलियन से अधिक है। उत्पादन में आने के बाद से यह AMD की सबसे बड़ी चिप है। AMD ग्राहकों के लिए माइग्रेशन सीमा को कम करने के लिए NVIDIA के CUDA के साथ संगत होने की रणनीति का भी उपयोग करता है।
यह निर्विवाद है कि एनवीडिया का अभी भी एआई चिप बाजार पर लगभग एकाधिकार है। कोई भी प्रतिस्पर्धी इसकी स्थिति को हिला नहीं सकता है, और कोई भी प्रौद्योगिकी दिग्गज इस पर अपनी निर्भरता से पूरी तरह छुटकारा नहीं पा सकता है।
लेकिन ऐसा लगता है कि "एनवीडिया का नियंत्रण कम करना" एक आम सहमति बन गई है, और बाहरी चुनौतियाँ एक के बाद एक आती रहती हैं। यह खबर कि माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई स्व-विकसित चिप्स विकसित कर रहे हैं, एक नई लहर है। क्या एनवीडिया मजबूती से खड़ा रह सकता है?
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जिंगडोंग मॉल