NVIDIA अपनी Blackwell Ultra आर्किटेक्चर के आगामी लॉन्च के साथ AI चिप बाजार में अपनी स्थिति को और मजबूत करने की तैयारी कर रहा है। यह Blackwell प्लेटफॉर्म का एक महत्वपूर्ण अपग्रेड है, जिसे इस साल की शुरुआत में पेश किया गया था।
जहां NVIDIA ने AI ट्रेनिंग मार्केट में दबदबा बनाया हुआ है, वहीं कंपनी को अब inference क्षेत्र में बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ रहा है, जहां AI मॉडल्स को ट्रेनिंग के बजाय प्रतिक्रियाएं जनरेट करने के लिए तैनात किया जाता है। जैसे-जैसे AI एप्लिकेशन जटिल और व्यापक होते जा रहे हैं, उद्योग विशेषज्ञों का अनुमान है कि अगले कुछ वर्षों में inference मार्केट में जबरदस्त वृद्धि होगी, जिससे NVIDIA की बादशाहत को चुनौती देने के लिए कई प्रतिस्पर्धी आकर्षित हो रहे हैं। AI ट्रेनिंग के विपरीत, जिसमें पूरे डेटा सेंटर्स में भारी कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होती है, inference वर्कलोड्स अधिक विविध होते हैं और इन्हें विभिन्न विशेष हार्डवेयर द्वारा संभाला जा सकता है।
Blackwell Ultra-आधारित उत्पादों के 2025 की दूसरी छमाही से NVIDIA के पार्टनर्स के माध्यम से उपलब्ध होने की उम्मीद है। प्रमुख क्लाउड प्रदाता जैसे Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure और Oracle Cloud Infrastructure सबसे पहले Blackwell Ultra-चालित इंस्टेंस पेश करेंगे, जबकि Dell, HPE, Lenovo और Supermicro जैसे सर्वर निर्माता अपनी खुद की इम्प्लीमेंटेशन के साथ आगे आएंगे।
नई आर्किटेक्चर NVIDIA के दूसरे-पीढ़ी के Transformer Engine का उपयोग करती है, जिसमें कस्टम Blackwell Tensor Core तकनीक शामिल है। यह TensorRT-LLM और NeMo Framework के इनोवेशन के साथ मिलकर बड़े भाषा मॉडल्स के लिए inference और training दोनों को तेज करता है। Blackwell Ultra Tensor Cores, स्टैंडर्ड Blackwell GPU की तुलना में 2X attention-layer acceleration और 1.5X अधिक AI compute FLOPS प्रदान करते हैं।
NVIDIA के अनुसार, Blackwell Ultra परिवार प्रति चिप 15 petaFLOPS तक की dense 4-bit floating-point परफॉर्मेंस और 288 GB तक HBM3e मेमोरी प्रदान करता है। यह AI inference के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह मुख्य रूप से एक मेमोरी-बाउंड वर्कलोड है—जितनी अधिक मेमोरी उपलब्ध होगी, उतना बड़ा मॉडल सर्व किया जा सकता है। NVIDIA के वाइस प्रेसिडेंट (हाइपरस्केल और HPC) इयान बक का दावा है कि Blackwell Ultra reasoning मॉडल्स को पिछली Hopper जनरेशन की तुलना में 10 गुना अधिक थ्रूपुट के साथ सर्व करने में सक्षम बनाएगा, जिससे प्रतिक्रिया समय एक मिनट से घटकर केवल दस सेकंड रह जाएगा।
NVIDIA को AMD से भी बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ रहा है, जिसने हाल ही में अपने MI300 सीरीज AI वर्कलोड्स के लिए लॉन्च की है और NVIDIA की सप्लाई सीमाओं के बीच विकल्प तलाश रही कंपनियों के बीच इसे अपनाया जा रहा है। 2025 में, AMD ने Untether AI से AI हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर इंजीनियर्स का अधिग्रहण करने की घोषणा की, जिससे उसकी inference क्षमताएं मजबूत होंगी।
Amazon भी अपने Graviton4 और Project Rainier के Trainium चिप्स के साथ पूरी AI इंफ्रास्ट्रक्चर स्टैक पर नियंत्रण की महत्वाकांक्षा दिखा रहा है और Claude 4 जैसे प्रमुख AI मॉडल्स को सफलतापूर्वक non-NVIDIA हार्डवेयर पर ट्रेन कर रहा है।
इन चुनौतियों के बावजूद, विश्लेषकों का अनुमान है कि 2025 में NVIDIA की डेटा सेंटर बिक्री $200 बिलियन तक पहुंच सकती है और निकट भविष्य में कंपनी की मार्केट शेयर लगभग 80-85% बनी रह सकती है। Blackwell Ultra के साथ कंपनी की रणनीति inference मार्केट में अपनी स्थिति मजबूत करने और ट्रेनिंग क्षमताओं में नवाचार जारी रखने पर केंद्रित दिखती है, जिससे यह धारणा बदल सकती है कि शीर्ष AI मॉडल्स को केवल NVIDIA हार्डवेयर पर ही निर्भर रहना होगा।