NVIDIA ने लॉन्च किया ऐसा AI, जो खुद से सिखेगा और खुद से सोचेगा!
NVIDIA के संस्थापक और CEO Jensen Huang ने हाल ही में कंपनी के वार्षिक GTC (GPU Technology Conference) 2025 को संबोधित किया। इस सम्मेलन में उन्होंने बताया कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक निर्णायक मोड़ पर पहुंच चुका है। उन्होंने NVIDIA की नई तकनीकों, उन्नत चिप्स, और AI की अगली पीढ़ी की संभावनाओं पर चर्चा की।
इस रिपोर्ट में हम NVIDIA की नवीनतम घोषणाओं, AI के भविष्य, और इसके प्रभावों पर विस्तृत रूप से चर्चा करेंगे।
1. AI का ‘Inflection Point’: एक नया दौर
Jensen Huang ने सम्मेलन में बताया कि AI अब केवल एक शोध परियोजना नहीं रह गया है, बल्कि यह वास्तविक दुनिया में प्रभावशाली परिवर्तन ला रहा है। उन्होंने कहा कि AI अब ‘परसेप्शन और जेनरेटिव AI’ से आगे बढ़कर ‘एजेंटिक और फिजिकल AI’ की ओर जा रहा है।
परसेप्शन AI: यह वह तकनीक है जो कैमरों, सेंसर और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से दृश्य डेटा को पहचानने और समझने में सक्षम बनाती है।
जेनरेटिव AI: यह चैटबॉट्स, इमेज जनरेशन, और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में AI के उपयोग को बढ़ा रहा है।
एजेंटिक AI: यह AI की वह अवस्था है जहां मशीनें निर्णय ले सकती हैं और समस्याओं को हल कर सकती हैं।
फिजिकल AI: यह रोबोटिक्स और हार्डवेयर-आधारित AI का अगला चरण है, जहां मशीनें न केवल सोच सकती हैं बल्कि भौतिक दुनिया में कार्य भी कर सकती हैं।
Huang के अनुसार, AI का यह नया युग मशीनों को और अधिक सक्षम बनाएगा, जिससे वे हमारी दैनिक गतिविधियों में शामिल हो सकेंगी।
2. NVIDIA की नई तकनीक: AI चिप्स की दुनिया में क्रांति
NVIDIA ने इस सम्मेलन में अपने नवीनतम सुपरचिप्स, ब्लैकवेल अल्ट्रा और वेरा रूबिन, का अनावरण किया।
ब्लैकवेल अल्ट्रा:
यह AI के लिए एक उच्च-प्रदर्शन GPU चिप है जो बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग कर सकता है। इस चिप की मदद से AI मॉडल्स को पहले से कहीं अधिक तेजी से ट्रेन किया जा सकता है।
वेरा रूबिन:
इस चिप को 2026 में लॉन्च किया जाएगा और यह सुपरकंप्यूटिंग क्षमताओं से लैस होगी। यह उन AI मॉडल्स के लिए डिज़ाइन की गई है जो अत्यधिक जटिल गणनाएं करने में सक्षम होंगी।
वेरा रूबिन अल्ट्रा:
यह 2027 में लॉन्च होने वाली अगली पीढ़ी की चिप होगी, जो ब्लैकवेल अल्ट्रा से 14 गुना अधिक शक्तिशाली होगी। इसका मुख्य उद्देश्य सुपर-इंटेलिजेंट AI मॉडल्स के लिए उच्च-गति की प्रोसेसिंग प्रदान करना है।
NVIDIA का कहना है कि इन चिप्स की मदद से वैज्ञानिक अनुसंधान, मेडिकल साइंस, ऑटोमोबाइल, और अन्य क्षेत्रों में नए इनोवेशन होंगे।
3. एजेंटिक AI: सोचने और निर्णय लेने वाली मशीनें
Huang ने बताया कि एजेंटिक AI AI की वह अवस्था है जिसमें मशीनें जटिल निर्णय ले सकती हैं और विश्लेषण कर सकती हैं। यह AI को पारंपरिक मशीन लर्निंग से आगे ले जाता है और उसे आत्मनिर्भर बनाता है।
स्वायत्त निर्णय क्षमता: AI मॉडल्स अब इंसानों की तरह निर्णय लेने में सक्षम होंगे।
प्राकृतिक भाषा समझ (NLP): मशीनें केवल टेक्स्ट को पढ़ने तक सीमित नहीं रहेंगी, बल्कि वे भाषा के भाव और संदर्भ को भी समझेंगी।
डेटा का गहरा विश्लेषण: एजेंटिक AI डेटा को गहराई से विश्लेषण कर सकता है और उसके आधार पर निष्कर्ष निकाल सकता है।
NVIDIA इस AI को स्वास्थ्य देखभाल, फाइनेंस, और रक्षा क्षेत्रों में लागू कर रहा है ताकि निर्णय-प्रक्रिया को और अधिक प्रभावी बनाया जा सके।
4. फिजिकल AI: मशीनें जो सोचेंगी और कार्य करेंगी
AI की अगली पीढ़ी ‘फिजिकल AI’ होगी, जहां मशीनें केवल डेटा प्रोसेस करने के बजाय वास्तविक दुनिया में बातचीत और कार्य भी करेंगी।
Huang ने NVIDIA के नए रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म ‘ISAAC GR00T N1’ का परिचय दिया, जो एक फंडामेंटल AI मॉडल है।
इंटरएक्टिव रोबोट्स: इस प्लेटफॉर्म की मदद से रोबोट्स को इंसानों की तरह इंटरैक्ट करने की क्षमता मिलेगी।
तेज और धीमी सोच प्रणाली: रोबोट्स अब जटिल निर्णयों के लिए तेज गणना कर सकते हैं और धीमी गणना का उपयोग अधिक सटीकता के लिए कर सकते हैं।
स्वायत्तता: फिजिकल AI के जरिए रोबोट्स खुद से कार्य करने में सक्षम होंगे, जिससे वे इंडस्ट्रियल और मेडिकल क्षेत्रों में मदद कर सकेंगे।
5. NVIDIA और जनरल मोटर्स की साझेदारी: ऑटोमोबाइल AI का भविष्य
NVIDIA ने जनरल मोटर्स (GM) के साथ AI के क्षेत्र में एक नई साझेदारी की घोषणा की है।
सेल्फ-ड्राइविंग कार्स: NVIDIA के AI चिप्स GM की स्वायत्त वाहनों की क्षमताओं को बढ़ाने में मदद करेंगे।
स्मार्ट फैक्ट्रियां: GM अपनी मैन्युफैक्चरिंग यूनिट्स में NVIDIA के AI का उपयोग कर उत्पादन प्रक्रिया को स्वचालित करेगा।
सुरक्षा और डेटा विश्लेषण: NVIDIA का AI डेटा विश्लेषण करके वाहन सुरक्षा को मजबूत करेगा।
यह साझेदारी ऑटोमोबाइल उद्योग में AI के गहरे एकीकरण की ओर एक बड़ा कदम है।
6. प्रोजेक्ट DIGITS: व्यक्तिगत AI सुपरकंप्यूटर
NVIDIA ने प्रोजेक्ट DIGITS नामक एक नई तकनीक लॉन्च की है, जो AI डेवलपर्स को व्यक्तिगत सुपरकंप्यूटर प्रदान करेगी।
ग्रेस ब्लैकवेल सुपरचिप: इस प्रोजेक्ट में NVIDIA की नवीनतम सुपरचिप का उपयोग किया गया है।
व्यक्तिगत AI प्रशिक्षण: यह सुपरकंप्यूटर AI डेवलपर्स को अपने मॉडल्स को स्थानीय रूप से ट्रेन करने की सुविधा देगा।
तेज प्रोसेसिंग: AI शोधकर्ताओं को उच्च गति पर गणनाएं करने में मदद करेगा।
इस तकनीक के आने से AI विकास को एक नया आयाम मिलेगा और डेवलपर्स को अधिक स्वतंत्रता मिलेगी।
7. क्वांटम AI: सुपरकंप्यूटिंग का अगला स्तर
NVIDIA ने पहली बार ‘Quantum Day’ आयोजित किया, जिसमें क्वांटम कंप्यूटिंग और AI के संगम पर चर्चा की गई।
सुपरफास्ट डेटा प्रोसेसिंग: क्वांटम कंप्यूटिंग डेटा विश्लेषण की गति को हजारों गुना बढ़ा सकती है।
AI मॉडल्स की नई क्षमता: क्वांटम AI अत्यंत जटिल गणनाएं कर सकता है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल्स को अधिक कुशल बनाया जा सकता है।
फार्मास्युटिकल्स और साइंस: क्वांटम AI का उपयोग मेडिकल रिसर्च और वैज्ञानिक खोजों में किया जाएगा।
यह क्षेत्र अभी विकासशील है, लेकिन NVIDIA इसमें अग्रणी भूमिका निभा रहा है।
8. NVIDIA और AI का भविष्य
Jensen Huang ने सम्मेलन के अंत में कहा कि NVIDIA आने वाले वर्षों में AI की दिशा को पूरी तरह से बदल देगा।
AI और रोबोटिक्स का एकीकरण होगा।
स्वास्थ्य, रक्षा, ऑटोमोबाइल, और शिक्षा क्षेत्रों में AI का उपयोग बढ़ेगा।
क्वांटम AI के साथ मिलकर सुपरकंप्यूटिंग के नए युग की शुरुआत होगी।
NVIDIA ने यह स्पष्ट कर दिया है कि AI केवल एक तकनीक नहीं बल्कि पूरी दुनिया के लिए एक क्रांतिकारी परिवर्तन है।
NVIDIA AI और Jensen Huang के बारे में ज्यादातर सर्च किये जाने वाले टॉप 10 प्रश्न और उनके विस्तृत उत्तर
NVIDIA और इसके संस्थापक Jensen Huang के AI सम्मेलन (GTC 2025) के बाद, लोग सोशल मीडिया पर इससे जुड़े कई सवाल खोज रहे हैं। यहां उन टॉप 10 सवालों के विस्तृत उत्तर दिए गए हैं, जो यूज़र्स सबसे ज्यादा सर्च कर रहे हैं।
1. Jensen Huang कौन हैं और उन्होंने NVIDIA की स्थापना कब की?
Jensen Huang एक ताइवान-अमेरिकी उद्यमी हैं, जिन्होंने 1993 में NVIDIA की स्थापना की। उन्होंने NVIDIA को एक ग्राफिक्स कार्ड बनाने वाली कंपनी से AI और सुपरकंप्यूटिंग क्षेत्र की अग्रणी कंपनी में बदल दिया।
Huang ने ओरेगन स्टेट यूनिवर्सिटी से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में डिग्री ली और फिर स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी से मास्टर्स किया।
NVIDIA की स्थापना उन्होंने अपने दो सहयोगियों, Chris Malachowsky और Curtis Priem, के साथ मिलकर की।
शुरू में NVIDIA का फोकस ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) पर था, लेकिन अब यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और सुपरकंप्यूटिंग में दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक बन चुकी है।
2. Jensen Huang ने “AI के Inflection Point” का क्या मतलब बताया?
Jensen Huang ने कहा कि AI अब एक “Inflection Point” यानी बदलाव के निर्णायक मोड़ पर है। इसका अर्थ है कि AI अब केवल रिसर्च तक सीमित नहीं है, बल्कि इसका वास्तविक दुनिया में गहरा प्रभाव पड़ रहा है।
पहले AI का उपयोग सिर्फ डेटा विश्लेषण और इमेज प्रोसेसिंग के लिए होता था, लेकिन अब यह सोचने और निर्णय लेने में सक्षम हो रहा है।
NVIDIA के नए AI चिप्स, जैसे Blackwell Ultra और Vera Rubin, इस बदलाव को तेज कर रहे हैं।
AI अब एजेंटिक और फिजिकल AI की ओर बढ़ रहा है, जहां मशीनें स्वतः निर्णय लेकर कार्य कर सकेंगी।
3. NVIDIA के नए AI चिप्स कौन-कौन से हैं और वे क्या खासियत रखते हैं?
NVIDIA ने अपने GTC 2025 सम्मेलन में तीन बड़े AI चिप्स लॉन्च किए:
(i) Blackwell Ultra:
यह एक हाई-परफॉर्मेंस GPU चिप है जो AI मॉडल्स को पहले से 4 गुना तेज ट्रेन कर सकती है।
इसका उपयोग स्वायत्त वाहनों, वैज्ञानिक अनुसंधान और चिकित्सा डेटा प्रोसेसिंग में किया जाएगा।
(ii) Vera Rubin:
यह सुपरकंप्यूटर लेवल की चिप है, जिसे 2026 में लॉन्च किया जाएगा।
इसका उपयोग एडवांस्ड मशीन लर्निंग और क्वांटम कंप्यूटिंग में होगा।
(iii) Vera Rubin Ultra:
यह 2027 में लॉन्च होने वाली दुनिया की सबसे पावरफुल AI चिप होगी।
यह सुपर-इंटेलिजेंट AI मॉडल्स के लिए डिज़ाइन की गई है और इसके द्वारा वैज्ञानिक और स्पेस रिसर्च में क्रांतिकारी बदलाव आने की उम्मीद है।
4. एजेंटिक AI और फिजिकल AI में क्या अंतर है?
एजेंटिक AI:
यह AI सोचने, निर्णय लेने और जटिल समस्याओं का हल निकालने में सक्षम होता है।
यह स्वयं निर्णय लेकर विभिन्न परिस्थितियों में सही प्रतिक्रिया दे सकता है।
उदाहरण: स्वायत्त (Self-driving) कारें और हेल्थकेयर AI सिस्टम।
फिजिकल AI:
यह न केवल सोच सकता है, बल्कि वास्तविक दुनिया में भौतिक रूप से कार्य भी कर सकता है।
इसमें रोबोट्स और मशीनें आती हैं, जो निर्णय लेने के बाद कार्यान्वित भी कर सकती हैं।
उदाहरण: NVIDIA का ISAAC GR00T N1 रोबोटिक प्लेटफॉर्म, जो इंडस्ट्री और मेडिकल फील्ड में उपयोग होगा।
5. NVIDIA का Project DIGITS क्या है?
Project DIGITS NVIDIA की एक नई तकनीक है, जो AI डेवलपर्स को व्यक्तिगत सुपरकंप्यूटर प्रदान करेगी।
इसमें NVIDIA की Grace Blackwell Superchip का उपयोग किया गया है।
यह व्यक्तिगत AI मॉडल्स को तेज़ी से ट्रेन करने और उनके प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद करेगा।
इसका उपयोग मुख्य रूप से AI शोधकर्ताओं, डाटा साइंटिस्ट्स और डेवलपर्स द्वारा किया जाएगा।
6. NVIDIA और जनरल मोटर्स (GM) की साझेदारी का क्या उद्देश्य है?
NVIDIA और General Motors (GM) ने मिलकर AI तकनीकों को ऑटोमोबाइल इंडस्ट्री में लाने का फैसला किया है।
सेल्फ-ड्राइविंग कार्स: NVIDIA के AI चिप्स GM की स्वायत्त वाहनों को और अधिक एडवांस बनाएंगे।
स्मार्ट फैक्ट्रियां: GM अपने प्रोडक्शन प्रोसेस को ऑटोमेट करने के लिए NVIDIA के AI का उपयोग करेगा।
वाहन सुरक्षा: AI की मदद से कारों में बेहतर सुरक्षा उपाय जोड़े जाएंगे।
7. NVIDIA का Quantum AI क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
Quantum AI सुपरकंप्यूटिंग और AI का एक नया युग है, जिसे NVIDIA तेजी से विकसित कर रहा है।
यह सुपरफास्ट डेटा प्रोसेसिंग कर सकता है, जो कि पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए असंभव है।
यह मेडिकल साइंस, साइंटिफिक रिसर्च, और क्रिप्टोग्राफी में बड़ा बदलाव ला सकता है।
NVIDIA ने GTC 2025 में Quantum Day आयोजित किया, जहां इस तकनीक की क्षमता पर चर्चा की गई।
8. NVIDIA के नए रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म ISAAC GR00T N1 क्या है?
NVIDIA ने ISAAC GR00T N1 नामक एक रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है, जो फिजिकल AI की ओर एक बड़ा कदम है।
इसमें तेज़ और धीमी सोच प्रणाली का उपयोग किया गया है, जिससे यह जटिल निर्णय लेने में सक्षम होगा।
इसका उपयोग औद्योगिक स्वचालन (Industrial Automation), मेडिकल रोबोटिक्स और स्मार्ट फैक्ट्रियों में किया जाएगा।
यह रोबोटिक्स और मशीन लर्निंग का एक उन्नत मॉडल है, जो भविष्य में कई क्षेत्रों में क्रांति लाएगा।
9. AI में NVIDIA की सबसे बड़ी उपलब्धियां क्या रही हैं?
निविदिया ने AI क्षेत्र में कई महत्वपूर्ण सफलताएं हासिल की हैं, जिनमें प्रमुख हैं:
AI GPU क्रांति: निविदिया के Tensor Cores और CUDA प्लेटफॉर्म ने AI विकास को तेज कर दिया।
स्वायत्त वाहन तकनीक: निविदिया की Drive Platform दुनिया की सबसे बड़ी ऑटोमोबाइल कंपनियों द्वारा उपयोग की जाती है।
मेडिकल रिसर्च में योगदान: NVIDIA के AI का उपयोग कोरोना वैक्सीन अनुसंधान और कैंसर डिटेक्शन में किया गया।
Metaverse और 3D AI: निविदिया का Omniverse Platform वर्चुअल वर्ल्ड के लिए AI मॉडल्स विकसित कर रहा है।
10. भविष्य में NVIDIA और AI का क्या महत्व होगा?
Jensen Huang के अनुसार, अगले 10 वर्षों में निविदिया AI को पूरी दुनिया में हर क्षेत्र में लागू कर देगा।
ऑटोमोबाइल: सेल्फ-ड्राइविंग कारें और स्मार्ट वाहन।
मेडिकल: AI आधारित डायग्नोसिस और मेडिकल रिसर्च।
रोबोटिक्स: इंडस्ट्रियल और हेल्थकेयर रोबोट्स।
Quantum Computing: नई सुपरकंप्यूटिंग क्षमताओं का विकास।
NVIDIA AI का भविष्य मानव जीवन के हर क्षेत्र में क्रांतिकारी बदलाव लाने वाला है।
निष्कर्ष
निविदिया द्वारा प्रस्तुत नई AI तकनीकें न केवल उद्योगों को प्रभावित करेंगी बल्कि हमारे जीवन के हर पहलू को बदल देंगी। Jensen Huang का यह बयान कि “AI अपने ‘Inflection Point’ पर है,” सचमुच एक नई क्रांति का संकेत है।