Nvidia CEO Jensen Huang unveils new Rubin AI chips at GTC 2025

एआई की अगली लहर, उन्होंने कहा, पहले से ही हो रहा है: रोबोटिक्स [File] | फोटो क्रेडिट: रायटर

एनवीडिया के संस्थापक जेन्सेन हुआंग ने मंगलवार को कंपनी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेवलपर सम्मेलन को हजारों लोगों की भीड़ से कहा कि एआई “एक विभक्ति बिंदु” से गुजर रहा है।

GTC 2025 में – “AI के सुपर बाउल” को डब किया गया – हुआंग ने एआई में कंपनी की प्रगति पर अपने मुख्य वक्ता और अगले कुछ वर्षों में उद्योग कैसे आगे बढ़ेंगे, इसके लिए उनकी भविष्यवाणियां पर ध्यान केंद्रित किया। शीर्ष चार क्लाउड सेवा प्रदाताओं से जीपीयू की मांग बढ़ रही है, उन्होंने कहा, उन्हें उम्मीद है कि उन्हें उम्मीद है कि एनवीडिया के डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर रेवेन्यू को 2028 तक $ 1 ट्रिलियन से हिट किया गया है।

हुआंग की बहुप्रतीक्षित घोषणा से एनवीडिया की अगली पीढ़ी के ग्राफिक्स आर्किटेक्चर के आसपास अधिक विवरण सामने आए: ब्लैकवेल अल्ट्रा और वेरा रुबिन – प्रसिद्ध खगोलविद के लिए नामित। ब्लैकवेल अल्ट्रा को 2025 की दूसरी छमाही के लिए स्लेट किया गया है, जबकि इसके उत्तराधिकारी, रुबिन एआई चिप, 2026 के अंत में लॉन्च होने की उम्मीद है। रुबिन अल्ट्रा 2027 में मंच लेगा।

दो घंटे से अधिक समय तक चलने वाली एक बात में, हुआंग ने “असाधारण प्रगति” को रेखांकित किया जो एआई ने किया है। 10 वर्षों में, उन्होंने कहा, एआई ने धारणा और “कंप्यूटर विजन” से जनरेटर एआई तक स्नातक किया, और अब एजेंट एआई – या एआई के लिए जो तर्क करने की क्षमता रखता है।

“एआई संदर्भ को समझता है, समझता है कि हम क्या पूछ रहे हैं।” “यह अब उत्तर उत्पन्न करता है।

एआई की अगली लहर, उन्होंने कहा, पहले से ही हो रहा है: रोबोटिक्स।

तथाकथित “भौतिक एआई” द्वारा ईंधन किए गए रोबोटिक्स घर्षण और जड़ता, कारण और प्रभाव और वस्तु स्थायित्व जैसी अवधारणाओं को समझ सकते हैं, उन्होंने कहा।

हुआंग ने कहा, “इनमें से प्रत्येक चरण, इनमें से प्रत्येक तरंगों में से प्रत्येक, हम सभी के लिए नए बाजार के अवसरों को खोलता है।”

उस भौतिक एआई, और हुआंग की कई अन्य घोषणाओं की कुंजी, मॉडल प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन-एआई या कंप्यूटर-निर्मित डेटा का उपयोग करने की अवधारणा थी। एआई को सीखने के लिए डिजिटल अनुभवों की आवश्यकता है, उन्होंने कहा, और यह उन गति से सीखता है जो प्रशिक्षण छोरों में मनुष्यों का उपयोग करते हैं।

उन्होंने कहा, “केवल इतना डेटा है और इतना मानव प्रदर्शन हम प्रदर्शन कर सकते हैं।” “यह पिछले कुछ वर्षों में बड़ी सफलता है: सुदृढीकरण सीखना।”

एनवीडिया की तकनीक, उन्होंने कहा, एआई के लिए उस प्रकार के सीखने में मदद कर सकता है क्योंकि यह हमला करता है या किसी समस्या को हल करने में संलग्न होने की कोशिश करता है, कदम से कदम।

उस अंत तक, हुआंग ने इसहाक GR00T N1 की घोषणा की, जो एक ओपन-सोर्स फाउंडेशन मॉडल है जिसे ह्यूमनॉइड रोबोट विकसित करने में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। ISAAC GR00T N1 को रोबोट के लिए सिम्युलेटेड ट्रेनिंग डेटा विकसित करने में मदद करने के लिए एक अद्यतन कॉसमॉस एआई मॉडल के साथ जोड़ा जाएगा।

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग के प्रोफेसर बेंजामिन ली ने कहा कि प्रशिक्षण रोबोटिक्स में चुनौती डेटा संग्रह में निहित है क्योंकि वास्तविक दुनिया में प्रशिक्षण समय लेने वाली और महंगी है।

एक नकली वातावरण लंबे समय से सुदृढीकरण सीखने के लिए एक मानक रहा है, ली ने कहा, इसलिए शोधकर्ता अपने मॉडल की प्रभावशीलता का परीक्षण कर सकते हैं।

“मुझे लगता है कि यह वास्तव में रोमांचक है। “अधिक शोधकर्ता इस सिंथेटिक डेटा के साथ खेलना शुरू कर सकते हैं – न केवल उद्योग में बड़े खिलाड़ी बल्कि अकादमिक शोधकर्ताओं ने भी।”

हुआंग ने एआई मॉडल की कॉस्मॉस श्रृंखला पेश की, जो लागत-कुशल फोटो-यथार्थवादी वीडियो उत्पन्न कर सकती है जिसका उपयोग इस वर्ष के शुरू में सीईएस में रोबोट और अन्य स्वचालित सेवाओं को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।

ओपन-सोर्स मॉडल, जो एनवीडिया के सर्वव्यापी-एक भौतिकी सिमुलेशन टूल के साथ काम करता है-अधिक यथार्थवादी वीडियो बनाने के लिए, प्रशिक्षण के पारंपरिक रूपों की तुलना में बहुत सस्ता होने का वादा करता है, जैसे कि कारों को रिकॉर्ड रोड के अनुभव या लोगों को रोबोट दोहराए जाने वाले कार्यों को सिखाना।

हुआंग ने कहा कि यूएस कार निर्माता जनरल मोटर्स ने एनवीडिया प्रौद्योगिकी को सेल्फ-ड्राइविंग कारों के अपने नए बेड़े में एकीकृत करने की योजना बनाई है। दो दो कंपनियां AI विनिर्माण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Omniverse और Cosmos दोनों का उपयोग करके कस्टम AI सिस्टम बनाने के लिए एक साथ काम करेंगी।

NVIDIA हेड ने कंपनी के हैलोस सिस्टम का भी अनावरण किया, जो ऑटोमोटिव के आसपास बनाया गया एक एआई समाधान है – विशेष रूप से स्वायत्त ड्राइविंग – सुरक्षा।

“हम दुनिया की पहली कंपनी हैं, मेरा मानना ​​है कि कोड सुरक्षा की हर पंक्ति का आकलन किया गया है,” हुआंग ने कहा।

अपनी बात के अंत में, हुआंग न्यूटन नामक रोबोटिक्स सिमुलेशन के लिए एक ओपन-सोर्स फिजिक्स इंजन, जिसे Google डीपमाइंड और डिज़नी रिसर्च के साथ विकसित किया जा रहा है।

ब्लू नाम का एक छोटा, बॉक्सी रोबोट मंच पर शामिल हो गया, फर्श में एक हैच से पॉप अप हुआ। यह हुआंग में बीप किया और उसकी आज्ञाओं का पालन किया, उसके बगल में खड़े होकर उसने अपने विचारों को लपेट दिया।

हुआंग ने कहा, “सामान्यवादी रोबोटिक्स की उम्र यहाँ है।”