अगर आप फोन या कंप्यूटर पर तेज़ AI फीचर देख रहे हैं, तो उसके पीछे अक्सर एक विशेष प्रोसेसर – AI चिप लगी होती है. ये चिप सामान्य CPU से अलग बनती हैं; इन्हें मशीन लर्निंग कामों के लिये ऑप्टिमाइज़ किया जाता है, जैसे इमेज पहचान, आवाज़ समझ और रीयल‑टाइम अनालिसिस.
परंपरागत प्रोसेसर कई कार्य एक साथ करते हैं, जबकि AI चिप्स केवल न्यूरल नेटवर्क की गणनाओं में ही फोकस करती हैं. इससे बिजली बचती है और गति दो‑तीन गुना बढ़ जाती है. यही कारण है कि आज के स्मार्टफ़ोन, क्लाउड सर्वर और रोबोट सबमें AI चिप का प्रयोग बढ़ रहा है.
वर्ल्ड में सबसे आगे Nvidia की GPUs हैं. हाल ही में उन्होंने अपनी ‘H100’ श्रृंखला लॉन्च की, जो डेटा सेंटर में ट्रिलियन ऑपरेशन्स कर सकती है. उसी तरह AMD ने भी ‘Instinct’ लाइन पेश की है, और Google ने अपना ‘Tensor’ प्रोसेसर बनाकर मोबाइल AI को घर-घर ले आया.
भारतीय बाजार में Qualcomm के Snapdragon 8 Gen 2 में पहले से ही AI इंजन जुड़ा हुआ है, जबकि कुछ स्टार्टअप जैसे Wadhwani Institute और Saankhya Labs अपने खुद के एआई चिप्स पर काम कर रहे हैं. ये कंपनियां स्थानीय जरूरतों को देखते हुए कम पावर, छोटे आकार की चिप बनाना चाहती हैं.
सरकार ने 2023‑2030 तक ‘Make in India’ के तहत semiconductor इकॉस्पेस बनाने की घोषणा की थी. इस योजना से रीसर्च लैब, फाउंड्री और टेस्टिंग सुविधाओं को बढ़ावा मिलेगा, जिससे भारतीय कंपनियों को विदेशों पर निर्भर नहीं रहना पड़ेगा.
इंस्टीट्यूट्स भी AI चिप डिज़ाइन में करियर बनाने के लिये नए कोर्स शुरू कर रहे हैं. अगर आप इंजीनियर हों या स्टार्टअप चलाते हों, तो अब समय है कि आप अपने प्रोजेक्ट में एआई प्रोसेसर की संभावनाओं को देखें.
आप सोचेंगे – क्या ये चिप्स रोज़मर्रा की ज़िंदगी बदल देंगी? जवाब हाँ है. आज के स्मार्ट स्पीकर, फ़ोटो एडिटिंग ऐप और ऑनलाइन क्लासेस सब AI चिप्स की मदद से तेज़ और सटीक हो रहे हैं.
तो अगली बार जब आप फोन में “रीअल‑टाइम ट्रांसलेशन” या “फ़ेशियल अनलॉक” देखेंगे, याद रखिए कि पीछे एक छोटा लेकिन ताक़तवर AI चिप काम कर रही है. इस तकनीक को समझना और सही दिशा में निवेश करना आपके लिए बड़ा फ़ायदा ले सकता है.
अगर आप अभी भी तय नहीं कर पाए हैं कि किस AI चिप पर ध्यान देना चाहिए, तो अपने उपयोग‑केस देखें: गेमिंग के लिये GPU‑आधारित चिप, मोबाइल एप्स के लिये Tensor या Snapdragon, एंटरप्राइज़ क्लाउड के लिये Nvidia H100. सही चयन से प्रदर्शन और लागत दोनों में संतुलन बनता है.
संक्षेप में, AI चिप्स न सिर्फ तकनीक को तेज़ बनाती हैं, बल्कि नई सेवाओं, प्रोडक्ट्स और जॉब मार्केट भी खोल रही हैं. इस बदलाव को अपनाने के लिए अभी पढ़ें, सीखें और लागू करें – क्योंकि भविष्य की प्रतिस्पर्धा वही होगी जो इन माइक्रो‑प्रोसेसरों को समझेगा.
मई, 23 2024
Nvidia ने अनुमानित राजस्व से अधिक पहली तिमाही का राजस्व पूर्वानुमान जारी किया, जिससे इसके शेयरों में 7% की वृद्धि हुई। कंपनी ने पहली तिमाही के लिए $7.19 बिलियन का राजस्व अनुमानित किया है, जो विश्लेषकों के $6.94 बिलियन से अधिक है। साथ ही, Nvidia ने 6 जून 2024 से चार-का-एक स्टॉक स्प्लिट की घोषणा की है।