4 Trillion Company Secrets: कैसे बना Nvidia AI का बादशाह?

अरबों का मुनाफा कमाने वाली गुप्त चालें,

2009 में जब Bill Dally ने Nvidia के रिसर्च लैब को जॉइन किया था, तब वहां सिर्फ 12 लोग काम करते थे और फोकस सिर्फ Ray Tracing पर था एक ग्राफिक्स रेंडरिंग टेक्निक, जो वीडियो गेम्स और विज़ुअल इफेक्ट्स में इस्तेमाल होती है।

आज, वही लैब 400 से ज्यादा एक्सपर्ट्स का घर है, जिन्होंने Nvidia को 90’s के एक gaming GPU startup से बदलकर $4 Trillion की AI सुपरपावर बना दिया है। अब यह लैब AI और Robotics के फ्यूचर पर नजर गड़ाए हुए है और इसका असर कंपनी के प्रोडक्ट्स में भी दिखने लगा है।

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Bill Dally का सफर: Stanford से Nvidia तक

Dally 2003 में Stanford में पढ़ाते हुए Nvidia के लिए कंसल्टिंग करने लगे थे। कुछ साल बाद जब उन्होंने कंप्यूटर साइंस डिपार्टमेंट हेड का पद छोड़ने का सोचा, तो वो एक साल की छुट्टी लेना चाहते थे। लेकिन Nvidia के CEO Jensen Huang और लैब हेड David Kirk ने उन्हें फुल-ऑन मनाकर स्थायी तौर पर जॉइन करने के लिए मना लिया।

2009 में लैब की कमान संभालते ही Dally ने सिर्फ Ray Tracing तक सीमित न रहकर circuit design और VLSI जैसे बड़े प्रोजेक्ट्स पर काम शुरू कराया।

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4 Trillion Company Secrets: AI GPUs का शुरुआती दांव

2010 में, जब AI का मौजूदा बूम दूर-दूर तक नहीं था, Nvidia ने AI GPUs बनाने के आइडिया पर काम शुरू किया।

Dally बताते हैं,

• “हमने कहा ये दुनिया बदल देगा और Jensen ने उस पर भरोसा किया।”

कंपनी ने GPUs को AI के लिए स्पेशलाइज़ किया, सॉफ्टवेयर डेवलप किया और दुनिया भर के AI रिसर्चर्स के साथ जुड़ना शुरू किया और ये दांव आज Nvidia को AI GPU मार्केट का किंग बना चुका है।

अब फोकस: Physical AI और Robotics

अब Nvidia की नजर AI डेटा सेंटर्स से आगे Physical AI और रोबोटिक्स पर है।

Dally कहते हैं,

• “हम रोबोट्स का दिमाग बनाना चाहते हैं।”

यहीं एंट्री होती है Sanja Fidler की, जिन्होंने 2018 में Nvidia जॉइन किया। वो पहले ही MIT में रोबोट्स के लिए सिमुलेशन मॉडल्स पर काम कर रही थीं। Jensen से मिलने के बाद उन्होंने टोरंटो में Nvidia का नया लैब Omniverse शुरू किया जो रोबोटिक्स के लिए सिमुलेटेड वर्ल्ड बनाता है।

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3D डेटा और वर्ल्ड मॉडल्स की क्रांति

शुरुआती चैलेंज था सही 3D डेटा जुटाना। टीम ने Differentiable Rendering टेक्नोलॉजी बनाई, जिससे AI 2D इमेज को 3D मॉडल में बदल सके।

2021 में आया GANverse3D, और 2022 में Neuric Neural Reconstruction Engine जो वीडियो से 3D वर्ल्ड बना सकता है। ये टेक्नोलॉजी अब Nvidia के Cosmos AI models का बैकबोन है।

स्पीड और रियल-टाइम रिस्पॉन्स

Fidler बताती हैं,

• “रोबोट को असल दुनिया को रियल-टाइम में देखने की जरूरत नहीं, वो 100x तेज भी देख सकता है।”

Nvidia अब इन मॉडलों को सुपर-फास्ट बनाने पर काम कर रहा है, ताकि रोबोट्स तुरंत रिएक्ट कर सकें।

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भविष्य: हाइप बनाम रियलिटी

भले ही रोबोट्स, खासकर ह्यूमनॉइड्स, को लेकर हाइप बहुत है, लेकिन Dally और Fidler मानते हैं कि आपके घर में रोबोट आने में अभी कुछ साल लगेंगे जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार्स के साथ हुआ।

Dally कहते हैं,

• “हम हर छोटी समस्या सॉल्व कर रहे हैं… डेटा बढ़ने के साथ रोबोट्स भी स्मार्ट होते जाएंगे।”

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-:FAQ:-

1. 4 ट्रिलियन कंपनी क्या है?

• Ans. जिसकी वैल्यू $4 ट्रिलियन से ऊपर हो।

2. इतनी बड़ी वैल्यू कैसे बनती है?

• Ans. इनोवेशन और ग्लोबल बिज़नेस से।

3. सबसे बड़ी 4 ट्रिलियन कंपनी कौन?

• Ans. Nvidia।

4. इसमें निवेश फायदेमंद है?

• Ans. हाँ, लेकिन रिस्क के साथ।

5. इनका सीक्रेट क्या है?

• Ans. AI और रिसर्च में लीड।