के साथ साक्षात्कार Jensen Huang

Stanford Institute for Economic Policy Research (SIEPR) ने हाल ही में अपने 2024 इकोनॉमिक समिट में NVIDIA के CEO Jensen Huang के साथ एक दिलचस्प चर्चा की मेजबानी की। जो सामने आया वह महज़ एक मुख्य भाषण नहीं था; यह नवाचार, महत्वाकांक्षा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के गहन प्रभाव की एक कथा-आधारित खोज थी, जिसे Huang की ईमानदारी और दूरदर्शी अंतर्दृष्टि के अनूठे मिश्रण ने निर्देशित किया।

दूरदर्शी की यात्रा: होमवर्क से AI के वर्चस्व तक

SIEPR के पूर्व निदेशक John Shoven ने मंच तैयार किया, जिन्होंने Huang को "अमेरिकन ड्रीम" के एक साक्षात् प्रतीक के रूप में चित्रित किया। नौ साल की उम्र में अपने भाई के साथ अमेरिका आने, "केंटकी के एक कठिन और चुनौतीपूर्ण स्कूल" में पढ़ाई करने, 30 साल की उम्र में NVIDIA की सह-स्थापना करने और इसे दुनिया की चौथी सबसे बड़ी कंपनी बनाने तक, Huang का सफ़र निस्संदेह उल्लेखनीय है। Shoven ने तो Huang की अनोखी "पिकअप लाइन" का भी मज़ाक में ज़िक्र किया – "क्या तुम मेरा होमवर्क देखना चाहोगी?" – एक ऐसी रणनीति जिससे एक सफल विवाह और दो बच्चों का जन्म हुआ। Huang, हमेशा की तरह विनम्र, हल्के-फुल्के अंदाज़ में बोले, "आपकी कही सभी अच्छी बातों को नुकसान पहुँचाने का जोखिम उठाने से बचने के लिए, मेरे लिए कोई शुरुआती टिप्पणी न करना ही सबसे बुद्धिमानी है।" फिर भी, उनकी कहानी जल्द ही NVIDIA के मुख्य मिशन की ओर मुड़ गई: एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग बनाना, एक नया प्रतिमान जिसे सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटरों की पहुँच से बाहर की समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मुख्य शिक्षाएँ:

• संघर्ष से ही लचीलापन आता है: Huang के शुरुआती जीवन के अनुभव, जैसा कि Shoven ने बताया, प्रतिकूल परिस्थितियों पर काबू पाने के महत्व को रेखांकित करते हैं।
• व्यक्तिगत संबंध पेशेवर सफलता को बढ़ावा दे सकते हैं: अपनी भावी पत्नी के साथ संबंध बनाने के उनके अनोखे दृष्टिकोण से साझेदारी के अप्रत्याशित रास्ते उजागर होते हैं।
• दूरगामी दृष्टि का फल मिलता है: तीन दशकों से अधिक समय से समर्पित, NVIDIA की एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग के प्रति प्रतिबद्धता ने प्रौद्योगिकी को मौलिक रूप से नया आकार दिया है।

AI: 21वीं सदी की निर्णायक तकनीक

Shoven ने एक उत्तेजक सवाल उठाया: क्या AI ने पिछले 76 वर्षों की सबसे बड़ी तकनीकी सफलता के रूप में ट्रांजिस्टर को पछाड़ दिया है? Huang का जवाब ज़ोरदार था, उन्होंने ट्रांजिस्टर का सबसे बड़ा उपहार सॉफ्टवेयर को बताया, लेकिन AI को 21वीं सदी का निर्णायक आविष्कार घोषित किया। उन्होंने बताया कि NVIDIA ने विशिष्ट एल्गोरिथमिक डोमेन के लिए तीन दशकों तक "कंप्यूटरों की गणना लागत को लगभग शून्य करने" में बिताया। पिछले दशक में डीप लर्निंग के लिए "दस लाख गुना" की यह कमी, एक क्रांतिकारी क्षमता को खोल दिया: कंप्यूटरों द्वारा सॉफ्टवेयर लिखना। यह गहरा बदलाव प्रणालियों को "पूरे इंटरनेट को खंगालने और उसे कंप्यूटर में डालने और उसे यह पता लगाने की अनुमति देता है कि ज्ञान क्या है," एक अवधारणा जिसे Huang "पागलपन" बताते हैं जब तक कि कंप्यूटिंग लागत नगण्य न हो। जीन से लेकर प्रोटीन तक, डिजिटल जानकारी के "अर्थ" को समझने की क्षमता ही सच्चा चमत्कार है, जिससे एक ऐसे युग की शुरुआत हो रही है जहाँ जीव विज्ञान के साथ "चैट" किया जा सकता है जैसे एक PDF के साथ।

मुख्य परिवर्तन:

• मानव-लिखित से कंप्यूटर-लिखित सॉफ्टवेयर में बदलाव: न्यूनतम कंप्यूटिंग लागत में कमी AI को अपने स्वयं के प्रोग्राम बनाने में सक्षम बनाती है।
• डिजिटल जानकारी के "अर्थ" को समझना: AI अब जीन और प्रोटीन जैसे जटिल डेटा की व्याख्या कर सकता है, न कि केवल पैटर्न की।
• एक प्रवर्तक के रूप में मौलिक लागत में कमी: कंप्यूटेशनल लागत को दस लाख गुना कम करने से अनुप्रयोग के लिए पूरी तरह से नई संभावनाएँ पैदा होती हैं।

भविष्य का अनावरण: AGI, जेनरेटिव कंटेंट, और सॉवरेन AI

आगे देखते हुए, Huang ने एक ऐसे भविष्य की कल्पना की जहाँ विशाल "70-पाउंड, ढाई लाख डॉलर" का H100 चिप, जो पहले से ही एक कमाल है, लगातार सीखने में सक्षम होने के लिए विकसित होगा, जहाँ AI वीडियो देखकर, टेक्स्ट को संसाधित करके और सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करके खुद को लगातार परिष्कृत करेगा। यह "पुनर्बलन सीखने का चक्र (reinforcement learning loop) निरंतर रहेगा," जिससे AI "कुछ चीज़ों की कल्पना कर पाएगा, और वास्तविक दुनिया के अनुभव के साथ उनका परीक्षण करेगा।" आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) पर जोर देने पर, Huang ने एक इंजीनियर का दृष्टिकोण पेश किया: "अगर मैं AI को बहुत सारे गणित के टेस्ट और तर्क के टेस्ट और इतिहास का टेस्ट और जीव विज्ञान के टेस्ट और मेडिकल परीक्षा और बार परीक्षाएँ देता... मेरा अनुमान है कि 5 साल के समय में हम उनमें से हर एक में अच्छा करेंगे।" उन्होंने आगे एक ऐसी दुनिया की भविष्यवाणी की जहाँ "100% कंटेंट जेनरेटिव होगा," जो आज की पूर्व-रिकॉर्डेड, पुनर्प्राप्ति-आधारित इंटरैक्शन से आगे बढ़कर AI द्वारा मांग पर संदर्भ-विशिष्ट जानकारी उत्पन्न करने की ओर बढ़ेगा। यह बदलाव, भू-राजनीतिक वास्तविकताओं के साथ मिलकर, "हर एक देश को जगा रहा है" ताकि वे अपनी भाषा, संस्कृति और उद्योगों की रक्षा के लिए अपने "सॉवरेन AI" को नियंत्रित कर सकें।

मुख्य अंतर्दृष्टि:

• निरंतर सीखना अगली सीमा के रूप में: AI सिस्टम अलग-अलग प्रशिक्षण से आगे बढ़कर वास्तविक दुनिया और सिंथेटिक डेटा के माध्यम से लगातार आत्म-सुधार करेंगे।
• परीक्षा उत्तीर्ण करने से परिभाषित AGI: यदि AGI को मानव-स्तर के परीक्षण प्रदर्शन से मापा जाता है, तो यह संभवतः पाँच साल दूर है, लेकिन सच्ची मानव बुद्धि को परिभाषित करना और प्राप्त करना अधिक कठिन है।
• जेनरेटिव कंप्यूटिंग सामग्री का भविष्य है: सभी डिजिटल सामग्री अंततः AI द्वारा उत्पन्न की जाएगी, न कि पूर्व-रिकॉर्डेड, जिससे बुनियादी ढांचे पर भारी नई माँगें पैदा होंगी।
• भू-राजनीति "सॉवरेन AI" को बढ़ावा दे रही है: राष्ट्र अपनी AI क्षमताओं को विकसित करने और नियंत्रित करने की आवश्यकता को महसूस कर रहे हैं, सीमाओं के बावजूद नए अवसर पैदा कर रहे हैं।

NVIDIA का लाभ: TCO, प्रतिस्पर्धा, और लचीलापन विकसित करना

प्रतिस्पर्धा के बारे में चिंताओं को संबोधित करते हुए, खासकर इनफेरेंस मार्केट में, Huang ने आत्मविश्वास से NVIDIA की अद्वितीय स्थिति का दावा किया। जबकि प्रतिस्पर्धी "पर्याप्त अच्छे" चिप्स का लक्ष्य रख सकते हैं, NVIDIA का लाभ उसके पूरे "एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म" में निहित है – एक ऐसा मानक जो तीन दशकों में विकसित किया गया है, जिसमें केवल GPUs ही नहीं, बल्कि CPUs, नेटवर्किंग और "सॉफ्टवेयर का एक पहाड़" भी शामिल है। इस व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र का मतलब है कि ग्राहकों के लिए NVIDIA की कुल परिचालन लागत (TCO) इतनी बेहतर है कि "जब प्रतिस्पर्धी के चिप्स मुफ्त भी हों तब भी वे पर्याप्त सस्ते नहीं होते।" उन्होंने ग्राहकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने को भी अपनाया है, भविष्य के रोडमैप को खुले तौर पर साझा करते हुए, यह मानते हुए कि "यदि आप यह समझाने का प्रयास नहीं करते कि आप किसी चीज़ में अच्छे क्यों हैं, तो उन्हें आपके उत्पाद खरीदने का मौका कभी नहीं मिलेगा।" महत्वाकांक्षी उद्यमियों के लिए, Huang ने एक उत्तेजक सलाह दी: "कम उम्मीदों" और "दर्द और पीड़ा" को गले लगाएँ जो लचीलापन बनाता है। "महानता बुद्धिमत्ता नहीं है जैसा कि आप जानते हैं," उन्होंने कहा, "महानता चरित्र से आती है और चरित्र स्मार्ट लोगों से नहीं बनता है, यह उन लोगों से बनता है जिन्होंने कष्ट सहे हैं।" उनका अपना नेतृत्व, जो सपाट पदानुक्रम, पारदर्शिता और निरंतर प्रतिक्रिया से चिह्नित है, चरित्र और चपलता की इस संस्कृति को विकसित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मुख्य अभ्यास:

• कुल परिचालन लागत (TCO) पर ध्यान दें: NVIDIA की रणनीति समग्र मूल्य और परिचालन बचत पर जोर देती है, जिससे उनके प्रीमियम हार्डवेयर अधिक किफायती बनते हैं।
• "सह-प्रतिस्पर्धा" को अपनाएं: ग्राहकों के साथ खुलापन, यहाँ तक कि उन लोगों के साथ भी जो अपने स्वयं के चिप्स बना रहे हैं, बेहतर नवाचार के माध्यम से नेतृत्व बनाए रखने की NVIDIA की रणनीति का हिस्सा है।
• प्रतिकूलता के माध्यम से लचीलापन विकसित करें: Huang चरित्र विकसित करने और महानता प्राप्त करने के लिए चुनौतियों का सामना करने और "पीड़ा" को आवश्यक मानते हैं।
• पारदर्शी और चुस्त नेतृत्व: निरंतर, खुली प्रतिक्रिया और सशक्तिकरण के साथ एक सपाट प्रबंधन संरचना चपलता और नवाचार की संस्कृति को बढ़ावा देती है।

"कंप्यूटर विज्ञान उद्योग ने दुनिया को जो दिया है, हमने प्रौद्योगिकी के अंतर को कम किया है, और यह प्रेरणादायक है।" - Jensen Huang