समीक्षा: जीटीसी अक्टूबर 2025 कीनोट एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग के साथ

1. मूर के नियम का अंत और त्वरित कंप्यूटिंग का उदय [9]

1. पिछले 60 वर्षों से, कंप्यूटिंग का मुख्य आधार मूर का नियम रहा है [9]।
   1. यह विचार सरल था: हर कुछ वर्षों में, चिप पर ट्रांजिस्टर की संख्या दोगुनी हो जाती थी [11]।
   2. इससे समान कीमत पर अधिक शक्ति मिलती थी, और सब कुछ बेहतर होता जाता था [12]।
2. जेनसेन हुआंग ने घोषणा की कि मूर का नियम समाप्त हो गया है; हम एक 10,000 फीट की ग्रेनाइट चट्टान से टकरा गए हैं [15]।
   1. भौतिकी के नियम अब बाधा डाल रहे हैं; हम परमाणु स्तर पर हैं [21]।
   2. ट्रांजिस्टर इतने छोटे हैं कि इलेक्ट्रॉन दीवारों से लीक हो जाते हैं, जिसे क्वांटम टनलिंग कहते हैं [23]।
   3. अब लाभ बहुत कम हैं और उनकी लागत बहुत अधिक है [26]।
3. यह एक बड़ा संकट है क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अत्यधिक शक्ति की आवश्यकता है [27]।
   1. यह एक परफेक्ट स्टॉर्म है: पुरानी विधि विफल हो रही है, जबकि हमें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है [28]।

1.1. NVIDIA का समाधान: त्वरित कंप्यूटिंग और CUDA [31]

1. NVIDIA ने 30 साल पहले एक बड़ा दांव लगाया था [31]।
2. एक सामान्य कंप्यूटर ब्रेन (CPU) एक प्रतिभाशाली प्रोफेसर की तरह काम करता है [32]।
   1. यह समस्याओं को सावधानीपूर्वक, क्रम से, चरण-दर-चरण हल करता है [34]।
   2. यह वेब ब्राउज़र के लिए अच्छा है, लेकिन बड़े समानांतर समस्याओं के लिए भयानक है [36]।
3. NVIDIA ने अपने GPUs के साथ एक अलग दृष्टिकोण अपनाया [37]।
   1. उन्होंने एक हजार गणित में अच्छे लोगों की सेना बनाने का विचार किया [38]।
   2. समस्या को हजारों छोटे टुकड़ों में तोड़कर प्रत्येक को एक व्यक्ति को दिया जाता है [39]।
   3. सभी एक ही समय में अपने हिस्से को हल करते हैं, जिससे उत्तर हजार गुना तेज मिलता है [41]।
   4. इसे त्वरित कंप्यूटिंग कहा जाता है [42]।
4. यह शुरुआत में वीडियो गेम को वास्तविक बनाने के लिए शुरू हुआ था [43]।
5. CUDA नामक उनका सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म इस सेना का जनरल है [46]।
   1. CUDA वास्तविक साम्राज्य है; यह इस नई कंप्यूटिंग का निर्देश मैनुअल और ऑपरेटिंग सिस्टम है [48]।
   2. यह AI क्रांति के लिए iOS है [50]।
   3. उन्होंने दशकों तक सैकड़ों विशिष्ट सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी बनाई हैं [51]।
6. NVIDIA ने इस सॉफ्टवेयर मोड को बनाने में अरबों खर्च किए, और अब वे पूरे क्षेत्र के मालिक हैं [53]।
   1. गंभीर AI करने वाले सभी को CUDA पर निर्माण करना होगा [54]।
   2. यह किसी भी चिप से अधिक उनका वास्तविक खजाना है [55]।
7. उन्होंने मूर के नियम के अंत की समस्या को वर्षों पहले ही हल कर दिया था [56]।
8. उनका समानांतर प्रोसेसिंग मॉडल AI के लिए एकमात्र इंजन साबित हुआ [58]।

2. AI एक उपकरण नहीं, बल्कि एक कार्यकर्ता है: AI कारखानों का उदय [61]

1. हुआंग ने AI के बारे में सोचने का एक नया तरीका बताया [62]।
2. AI एक उपकरण (Tool) नहीं है, बल्कि कार्य (Work) है [68]।
   1. माइक्रोसॉफ्ट वर्ड या हथौड़ा एक उपकरण है; आपको उनका उपयोग करना होगा [71]।
   2. AI एक ऐसी चीज़ है जो आपकी ओर से उपकरणों का उपयोग कर सकती है; यह बढ़ई है [80]।
3. उदाहरण के लिए, NVIDIA में कर्सर नामक एक AI एजेंट है [82]।
   1. मानव इंजीनियर एक विचार या लक्ष्य देता है [84]।
   2. AI एजेंट इरादे को समझता है और हजारों लाइन कोड लिखने का काम करता है [87]।
   3. मानव एक कला निर्देशक बन जाता है, और AI पूरी उत्पादन टीम होती है [89]।
4. एक सेल्फ-ड्राइविंग कार एक उपकरण नहीं है; यह एक AI ड्राइवर है जो ड्राइविंग का काम कर रहा है [91]।
   1. यह दुनिया को समझता है, भविष्यवाणियाँ करता है, और हर सेकंड हजारों छोटे निर्णय लेता है [95]।
5. हम अब ऐसी तकनीक बना रहे हैं जो खुद काम कर सकती है [98]।
   1. हमने भाप इंजन से मांसपेशी शक्ति को स्वचालित किया [99]।
   2. हमने कंप्यूटर से गणना को स्वचालित किया [100]।
   3. अब हम संज्ञान (cognition) को स्वचालित कर रहे हैं [101]।
6. इससे एक नया उद्योग बनता है जो केवल सॉफ्टवेयर उपकरण नहीं, बल्कि बुद्धि (Intelligence) बेचता है [102]।

2.1. AI फैक्ट्री की अवधारणा [103]

1. बुद्धि कहीं न कहीं उत्पन्न होनी चाहिए, इसलिए AI फैक्ट्री की अवधारणा पेश की गई [103]।
2. AI फैक्ट्री पिछले डेटा सेंटरों की तरह निष्क्रिय नहीं है [105]।
3. यह एक सक्रिय चीज़ है, एक फाउंड्री या पावर प्लांट [109]।
   1. इसका एकमात्र काम बुद्धि का उत्पादन करना है [112]।
4. यह जिस उत्पाद को बनाता है, उसे टोकन कहा जाता है [113]।
   1. टोकन AI के लिए विचार के निर्माण खंड हैं; यह AI का वर्णमाला है [114]।
   2. एक शब्द एक या अधिक टोकन हो सकता है [118]।
   3. छवि, प्रोटीन संरचना, रसायन, रोबोट की गति, और आवाज सभी को टोकन में बदला जा सकता है [120]।
   4. यह वास्तविकता के लिए एक सार्वभौमिक भाषा है [122]।
5. एक AI फैक्ट्री एक स्टेडियम के आकार की इमारत है जो गीगावाट बिजली की खपत करती है [123]।
   1. इसका एकमात्र उद्देश्य इन टोकनों (विचारों) को तेजी से और सस्ते में बाहर निकालना है [125]।
6. 21वीं सदी का नया मीट्रिक प्रति टोकन बुद्धि की लागत है [129]।

3. चरम सह-डिज़ाइन (Extreme Codesign) द्वारा 10 गुना प्रदर्शन वृद्धि [131]

1. AI मॉडल तेजी से स्मार्ट हो रहे हैं, और लोग उनका अधिक उपयोग कर रहे हैं; यह एक सद्गुण चक्र है [131]।
2. हम एक साथ दो घातांकों का सामना कर रहे हैं: AI गणना की मांग और AI की क्षमता दोनों घातीय रूप से बढ़ रही हैं [139]।
3. यह संकट तब हो रहा है जब मूर का नियम समाप्त हो गया है [141]।
4. इस मांग को पूरा करने के लिए, NVIDIA ने चरम सह-डिज़ाइन नामक समाधान पेश किया [144]।
   1. हुआंग ने कहा कि NVIDIA दुनिया की एकमात्र कंपनी है जो ऐसा कर सकती है [146]।
5. वे सब कुछ एक साथ डिज़ाइन करते हैं, न कि केवल एक नई चिप [147]।
   1. यह इंजन, ट्रांसमिशन, चेसिस, वायुगतिकी, ईंधन, और रोबोट ड्राइवर को एक ही समय में डिज़ाइन करने जैसा है [149]।
6. वे चिप, सिस्टम, हाई-स्पीड नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर, AI मॉडल और एप्लिकेशन सभी को एक साथ डिज़ाइन करते हैं [150]।
   1. इससे हर एक टुकड़ा पूरी तरह से अनुकूलित होकर एक साथ काम करता है [150]।
   2. कोई बाधा नहीं होती; यह एक एकल विशाल सहज जीव के रूप में काम करता है [151]।
7. उन्होंने ग्रेस ब्लैकवेल GB200 नामक एक नई प्रणाली का अनावरण किया [155]।
   1. यह एक चिप नहीं है, बल्कि एक पूरा कैबिनेट है जो एक विशाल कंप्यूटर है [156]।
   2. यह 72 सबसे शक्तिशाली GPUs को एक मस्तिष्क में जोड़ता है [158]।
   3. यह 72 अलग-अलग लोग नहीं, बल्कि 72 लोब वाला एक दिमाग है [159]।
8. यह उन्हें खरबों मापदंडों वाले नए AI मॉडल से निपटने की अनुमति देता है [161]।
9. GB200 अपने पिछले सर्वश्रेष्ठ चिप (H200) की तुलना में 10 गुना तेज है [163]।
   1. मूर के नियम के समाप्त होने पर भी यह 10 गुना वृद्धि अभूतपूर्व है [166]।
10. यह सबसे शक्तिशाली और महंगा कंप्यूटर होने के बावजूद, यह दुनिया में सबसे कम लागत पर AI टोकन का उत्पादन करता है [171]।
    1. यह सद्गुण चक्र को बढ़ावा देता है, और मांग बहुत अधिक है [173]।
11. हुआंग ने कहा कि 2026 तक इस नए प्लेटफॉर्म की बिक्री में आधा ट्रिलियन डॉलर की दृश्यता है [174]।
    1. यह एक छोटे देश की जीडीपी है, जो इस नए संसाधन की मांग को दर्शाता है [178]।
12. उन्होंने रूबेन नामक अगली पीढ़ी का भी अनावरण किया, जो पहले से ही प्रयोगशालाओं में काम कर रहा है [182]।
    1. वे अब एक साल के चक्र पर हैं, और यह 10 गुना छलांग नई गति है [183]।

4. AI कारखानों के अनुप्रयोग: 6G, क्वांटम कंप्यूटिंग, और रोबोटिक्स [188]

4.1. 6G और वैश्विक AI नेटवर्क [189]

1. NVIDIA नोकिया के साथ साझेदारी कर रहा है ताकि सेल टॉवर को फिर से खोजा जा सके [190]।
2. वे Nvidia Arc नामक एक नया उत्पाद बना रहे हैं, जो एक AI सुपरकंप्यूटर और 6G बेस स्टेशन है [192]।
   1. यह AI का उपयोग करके रेडियो संकेतों को अधिक कुशल बनाता है, जिससे बिजली की बचत होती है [194]।
   2. इसे AI on RAN कहा जाता है, जो पूरे वैश्विक सेल फोन नेटवर्क को एक विशाल वितरित AI कंप्यूटर में बदल देता है [196]।
3. AI फैक्ट्री अब दूरस्थ डेटा सेंटर में नहीं, बल्कि हर सेल टॉवर पर किनारे (edge) पर रखी जाती है [198]।
   1. हर सेल टॉवर एक न्यूरॉन बन जाता है [199]।
   2. पूरा नेटवर्क एक वैश्विक विचारशील मस्तिष्क बन जाता है जो वास्तविक समय में जानकारी संसाधित कर सकता है [200]।

4.2. क्वांटम कंप्यूटिंग का स्थिरीकरण [202]

1. क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जिनमें सामान्य सुपरकंप्यूटर को अरबों साल लगेंगे [204]।
2. हालांकि, उनके निर्माण खंड, क्यूबिट्स, अविश्वसनीय रूप से नाजुक होते हैं [206]।
3. NVIDIA ने NVA key link नामक एक विशेष हाई-स्पीड लिंक बनाया [210]।
   1. यह एक क्लासिकल GPU सुपरकंप्यूटर को सीधे क्वांटम कंप्यूटर से जोड़ता है [210]।
4. GPU का काम क्यूबिट्स को लगातार देखना है [211]।
   1. जैसे ही कोई क्यूबिट त्रुटि करने वाला होता है, GPU लाखों सेकंड में सुधार की गणना करता है और उसे ठीक करता है [211]।
   2. यह एक क्वांटम मस्तिष्क के लिए जीवन समर्थन प्रणाली है [212]।
5. GPU सचेत मन बन जाता है जो तार्किक त्रुटि सुधार करता है [213]।
6. क्वांटम कंप्यूटर अवचेतन मन बन जाता है जो असंभव गणना करता है [213]।
7. यह क्वांटम कंप्यूटिंग को स्थिर और प्रयोग करने योग्य बनाता है [214]।

4.3. भौतिक AI और रोबोटिक्स के लिए डिजिटल ट्विन [216]

1. एक सच्चा रोबोट बनाने के लिए तीन अलग-अलग कंप्यूटरों की आवश्यकता होती है [218]।
   1. पहला: रोबोट के मुख्य मस्तिष्क को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल AI फैक्ट्री (ब्लैकवेल सिस्टम); यह स्कूल है [219]।
   2. दूसरा: एक ओमनीवर्स कंप्यूटर, जो एक वास्तविकता सिम्युलेटर है; यह दोहो है [221]।
2. रोबोट के भौतिक रूप से बनने से पहले, वे सिमुलेशन में उसका एक परफेक्ट डिजिटल ट्विन बनाते हैं [224]।
   1. वे उस फैक्ट्री या गोदाम का भी डिजिटल ट्विन बनाते हैं जहाँ रोबोट काम करेगा [225]।
   2. यह रोबोट के लिए मैट्रिक्स है [226]।
3. रोबोट AI इस वीडियो गेम की दुनिया में हजारों साल के सिम्युलेटेड समय तक रहता है [227]।
   1. यह चलना, चीजों को पकड़ना और गलतियाँ न करना सीखता है [227]।
   2. यह डिजिटल दुनिया में 10,000 जीवनकाल जी सकता है और अपनी गलतियों से सीख सकता है [230]।
   3. यह मनुष्यों के लिए एक अनुचित प्रतिस्पर्धा है, जिन्हें धीमी वास्तविक समय में सीखना पड़ता है [233]।
4. तीसरा: एक बार जब AI ग्रैंडमास्टर बन जाता है, तो उस मस्तिष्क को थोर या जेटसन चिप में डाल दिया जाता है [234]।
   1. यह छोटा शक्तिशाली मस्तिष्क भौतिक रोबोट के अंदर जाता है [234]।
5. उन्होंने ह्यूस्टन में एक नए फॉक्सकॉन फैक्ट्री का डिजिटल ट्विन दिखाया [236]।
   1. सिमुलेशन में, मानवरूपी रोबोट सर्वर असेंबल कर रहे थे [237]।
   2. असली फैक्ट्री के लिए कंक्रीट डालने से पहले ही सभी समस्याओं को हल कर लिया गया [238]।
   3. फैक्ट्री खुद एक रोबोट है जो अन्य रोबोटों को रोबोटिक सिस्टम बनाने के लिए व्यवस्थित कर रही है [239]।
6. उन्होंने फिगर कंपनी के मानवरूपी रोबोट दिखाए जो वस्तुओं में हेरफेर कर सकते हैं [241]।
   1. यह रोबोटिक्स के लिए आईफोन मोमेंट है [242]।
   2. यह एक सामान्य उद्देश्य वाला शरीर है जो सीढ़ियों और दरवाजों वाली मानव दुनिया में काम कर सकता है [243]।
7. जॉनसन एंड जॉनसन के सर्जिकल रोबोट भी दिखाए गए [245]।
   1. ये रोबोट ऐसी सटीकता के साथ गैर-आक्रामक सर्जरी कर सकते हैं जो कोई मानव नहीं कर सकता [245]।
   2. उनका मस्तिष्क 10 मिलियन सर्जरी का अनुकरण कर चुका है [247]।
8. उन्होंने डिज़्नी रोबोट ब्लू को भी दिखाया, जिसने ओमनीवर्स सिमुलेशन में चलना सीखा [248]।
9. हुआंग ने कहा कि यह उद्योग और उपभोक्ताओं दोनों के लिए दुनिया के सबसे बड़े नए बाजारों में से एक होगा [249]।

4.4. रोबो टैक्सी का संक्रमण बिंदु [250]

1. हुआंग ने कहा कि कार (रोबो टैक्सी) एक ऐसा रोबोट है जो अभी एक संक्रमण बिंदु पर है [250]।
2. उन्होंने Nvidia Drive Hyperion की घोषणा की [251]।
   1. यह सेंसर का एक मानकीकृत किट और एक शक्तिशाली AI कंप्यूटर है [251]।
   2. कोई भी कार कंपनी इसे अपने वाहनों में रोबो टैक्सी के लिए तैयार कर सकती है [251]।
3. यह कारों के लिए पीसी है, जिससे सभी AI कंपनियां एक मानक प्लेटफॉर्म के लिए विकास कर सकती हैं [252]।
4. उन्होंने उबर के साथ साझेदारी की घोषणा की [254]।
   1. यह भविष्य की रोबो टैक्सियों को उनके वैश्विक नेटवर्क में एकीकृत करेगा [254]।
   2. आप उबर को बुलाएंगे, और बिना किसी के एक कार आपके पास आएगी [255]।
5. यह भविष्य बहुत दूर नहीं है; हुआंग ने कहा कि यह बस कोने के आसपास है [257]।

5. एक नई औद्योगिक क्रांति: बुद्धि का पूर्ण स्टैक पुनर्निर्माण [258]

1. यह केवल एक नई चिप या सॉफ्टवेयर का मामला नहीं है; यह हर चीज का पूर्ण स्टैक पुनर्निर्माण है [259]।
2. NVIDIA बुद्धि की पूरी खाद्य श्रृंखला का निर्माण कर रहा है [261]।
   1. वे AI कारखानों, 6G नेटवर्क, क्वांटम क्षेत्रों को स्थिर करने, कारों और मानवरूपी रोबोटों के लिए नए कंप्यूटर बना रहे हैं [262]।
   2. वे उन कारखानों को डिज़ाइन करने के लिए डिजिटल ट्विन सॉफ्टवेयर भी बना रहे हैं जो यह सब बनाएंगे [263]।
3. वे एक चौंकाने वाले समय पैमाने पर काम कर रहे हैं, हर साल एक नई 10 गुना अधिक शक्तिशाली पीढ़ी आ रही है [264]।
4. यह एक नई औद्योगिक क्रांति की शुरुआत जैसा लगता है [265]।
   1. पहली क्रांति भाप और लोहे से संचालित थी [266]।
   2. पिछली क्रांति सिलिकॉन और सॉफ्टवेयर से संचालित थी [267]।
   3. यह अगली क्रांति AI द्वारा संचालित है [268]।
5. यह एक ऐसी क्रांति है जो बुद्धि का उत्पादन करने वाली कारखानों पर बनी है [269]।
6. इन कारखानों से निकलने वाली चीजें (स्वायत्त रोबोट, वैज्ञानिक खोजें, वैश्विक बुद्धि नेटवर्क) हमारी दुनिया को बदल देंगी [270]।
7. हम एक ऐसी दुनिया से आगे बढ़ रहे हैं जहाँ हम कंप्यूटरों को बताते थे कि क्या करना है (कोडिंग), एक ऐसी दुनिया की ओर जहाँ हम उन्हें बताते हैं कि हम क्या चाहते हैं (लक्ष्य और इरादा) [271]।
8. जब आप एक ऐसी फैक्ट्री बनाते हैं जिसका एकमात्र उत्पाद बुद्धि है, और आप उस उत्पाद को हर साल घातीय रूप से सस्ता और अधिक शक्तिशाली बनाते हैं, तो इसका अंतिम परिणाम क्या होगा? [273]
9. हुआंग डिजिटल ट्विन के बारे में बात करते हैं: एक रोबोट के पूरे जीवन का अनुकरण करना [275]।
10. यह विचार आता है कि क्या हम खुद भी एक उन्नत AI सिमुलेशन में हैं [276]।