एनवीडिया, एआई चिप्स के क्षेत्र में निर्विवाद बाजार नेता, बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना कर रहा है। लेकिन जबकि प्रतियोगी इस तेजी से विकसित हो रहे बाजार में अपनी जगह बनाने की उम्मीद कर रहे हैं, एनवीडिया अब तक अपने प्रभुत्व को खोने के कोई संकेत नहीं दिखा रहा है। इसके विपरीत: कंपनी अपनी उपस्थिति और प्रभाव को और बढ़ा रही है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार की दौड़ में एक महत्वपूर्ण मोड़ आ सकता है। हालाँकि, यह सवाल कि कब और कैसे Nvidia अपने प्रतिद्वंद्वियों को बाजार हिस्सेदारी खो सकता है, अभी भी खुला है। AI बाज़ार तेज़ी से विकसित हो रहा है, और जब तक आधुनिक AI सिस्टमों के अंतर्गत आने वाले बड़े "फाउंडेशन" मॉडलों का प्रशिक्षण अभी भी भारी कम्प्यूटिंग शक्ति की माँग करता है, तब तक तथाकथित "इन्फेरेंस" – इन मॉडलों के खिलाफ क्वेरी चलाना – प्रतियोगियों को कम शक्तिशाली और सस्ते चिप्स बाजार में लाने का अवसर दे सकता है।
हालाँकि अभी तक ऐसा नहीं दिख रहा है कि Nvidia अपनी बढ़त खो देगा। कंपनी ने अपनी ताज़ा त्रैमासिक परिणामों की घोषणा करते हुए बताया कि उसके पिछले साल के रीडिंग सेंटर राजस्व का 40 प्रतिशत से अधिक हिस्सा इंफरेंस से आया, जो 33 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक है। यह आंकड़ा इंटेल के कुल रीडिंग सेंटर राजस्व से ढाई गुना से अधिक है।
परंतु अनुमान (Inference) बाजार कैसे विकसित होगा, यह अनिश्चित है। दो महत्वपूर्ण प्रश्न सामने हैं: क्या एआई बाजार हमेशा बड़े मॉडलों की दौड़ से प्रभावित रहेगा, और भविष्य में अनुमान (Inference) कहाँ होगा?
Nvidia ने बड़े मॉडलों की इस दौड़ से काफी लाभ उठाया है। Nvidia के सीईओ, जेनसन हुआंग, ने बताया कि बड़ी एआई मॉडलों की हर नई पीढ़ी "10, 20, 40 गुना अधिक कम्प्यूटिंग शक्ति" की मांग करती है, जो Nvidia के आने वाले Blackwell चिप्स के लिए बहुत बड़ी मांग को सुनिश्चित करता है। ये नए प्रोसेसर इन "मल्टीट्रिलियन पैरामीटर्स मॉडलों" के खिलाफ इनफेरेंस करने का सबसे कुशल तरीका भी प्रदान करेंगे।
हालाँकि यह स्पष्ट नहीं है कि बढ़ते हुए बड़े मॉडल लगातार बाजार पर हावी रहेंगे या नहीं, या ये मॉडल कुछ समय बाद दक्षता की सीमाओं का सामना करेंगे। इसके साथ ही, छोटे मॉडल जो समान लाभों का वादा करते हैं, और विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्रों के लिए विशेष मॉडल लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, मेटा ने हाल ही में दावा किया है कि उसका नया Llama 3.1 मॉडल, अपनी छोटी आकार के बावजूद, OpenAI के GPT-4 जैसे उन्नत मॉडलों के प्रदर्शन को प्राप्त कर सकता है।
बेहतर प्रशिक्षण विधियों और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की बड़ी मात्रा का उपयोग भी दक्षता वृद्धि में योगदान दिया है। प्रशिक्षण के बाद, सबसे बड़े मॉडलों को छोटे संस्करणों में "आसुत" किया जा सकता है। इन विकासों से यह संभव है कि अधिक इन्फेरेंस का काम छोटे डाटा केंद्रों या स्मार्टफ़ोन और पीसी जैसी उपकरणों पर किया जाए। "एआई वर्कलोड्स अधिक से अधिक वहाँ स्थानांतरित होंगे जहाँ डेटा या उपयोगकर्ता होते हैं," कहते हैं गार्टनर के विश्लेषक अरुण चंद्रशेखरन।
इस नए बाजार को लक्षित करने वाले प्रतियोगियों की संख्या तेजी से बढ़ रही है। उदाहरण के लिए, Qualcomm पहली कंपनी थी जिसने एक नई श्रेणी के एआई-सक्षम पीसी के लिए चिप्स विकसित किए और इस प्रकार पीसी-चिप बाजार के लंबे समय से अग्रणी इंटेल को चुनौती दी।
यह अपरिहार्य है कि अगर एआई-इन्फेरेंस उन उपकरणों पर स्थानांतरित होता है, जहाँ कंपनी अभी तक मौजूद नहीं है, और उन क्लाउड कंपनियों के डेटा सेंटर्स में, जो अपने स्वयं के चिप डिजाइन को प्राथमिकता देती हैं, तो एनवीडिया अपने बाजार हिस्सेदारी खो देगा। अपनी स्थिति को बचाए रखने के लिए, एनवीडिया अपनी सॉफ़्टवेयर रणनीति पर ज़ोर दे रहा है, जो लंबे समय से उसकी हार्डवेयर के चारों ओर एक सुरक्षा दीवार के रूप में काम कर रही है और डेवलपर्स के लिए उसके चिप्स का उपयोग करना आसान बनाती है।
निविडिया वर्तमान में एक व्यापक श्रेणी के व्यापार सॉफ़्टवेयर पर काम कर रहा है, जो कंपनियों को ऐसे अनुप्रयोग विकसित करने में सहायता करेगा जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सर्वोत्तम उपयोग करते हैं। इससे निविडिया के चिप्स की मांग भी सुनिश्चित होगी। कंपनी को उम्मीद है कि साल के अंत तक इस सॉफ़्टवेयर से होने वाली आय वार्षिक रूप में 2 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगी। यद्यपि यह अपेक्षित कुल राजस्व 100 अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक की तुलना में अपेक्षाकृत कम है, लेकिन यह उन तकनीकों की बढ़ती जड़ता को इंगित करता है, जिससे उत्पादों की "चिपचिपाहट" बढ़ जाती है।
हालाँकि एआई चिप बाजार एक नए चरण में प्रवेश कर सकता है, लेकिन एनविडिया की मजबूत पकड़ में ढील के कोई संकेत नहीं दिख रहे हैं।
