NVIDIA दक्षिण कोरियाई समूह को रोबोटिक्स, स्वायत्त वाहनों और जीपीयू क्लाउड सेवाओं में बढ़ावा देने के लिए एलजी ग्रुप के साथ एक एआई फैक्ट्री का निर्माण कर रहा है। आज घोषित की गई साझेदारी, एनवीडिया के अपने त्वरित कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे को सीधे प्रमुख विनिर्माण और गतिशीलता खिलाड़ियों में एम्बेड करने के नवीनतम कदम का प्रतीक है। के अनुसार एनवीडिया का ब्लॉग पोस्टयह सुविधा एलजी को घरेलू उपकरणों से लेकर इलेक्ट्रिक वाहन घटकों तक – व्यवसायों के अपने विशाल पोर्टफोलियो में एआई अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने, अनुकरण करने, मान्य करने और तैनात करने की सुविधा देगी।
NVIDIA हाल ही में एलजी ग्रुप को एक एआई सुपरकंप्यूटर की चाबियाँ सौंपी गईं जो विशेष रूप से भौतिक एआई की अव्यवस्थित, अप्रत्याशित दुनिया के लिए डिज़ाइन की गई है। रोबोटिक्स, सेल्फ-ड्राइविंग कारों और क्लाउड सेवाओं में एलजी की महत्वाकांक्षाओं को पूरा करने के लिए दोनों कंपनियां निर्माण कर रही हैं, जिसे वे एआई फैक्ट्री कह रहे हैं – अनिवार्य रूप से एनवीडिया के नवीनतम जीपीयू के साथ पैक की गई एक समर्पित कंप्यूटिंग सुविधा।
यह घोषणा तब हुई है जब एनवीडिया ने सीईओ जेन्सेन हुआंग द्वारा “भौतिक एआई” क्रांति को दोगुना कर दिया है – चैटबॉट और छवि जनरेटर से एआई सिस्टम में बदलाव जो वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करता है। जबकि प्रतिस्पर्धी क्लाउड-आधारित एआई सहायकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एनवीडिया का दावा है कि असली पैसा कारखानों, गोदामों और राजमार्गों में निहित है जहां एआई को वस्तुओं में हेरफेर करने, स्थानों को नेविगेट करने और दूसरे क्षण में निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।
एलजी के लिए इससे बेहतर समय नहीं हो सकता। दक्षिण कोरियाई समूह चुपचाप एलजी मैग्ना ई-पॉवरट्रेन के माध्यम से अपने स्वायत्त वाहन घटक व्यवसाय का निर्माण कर रहा है और वाणिज्यिक रोबोटिक्स में गहराई से आगे बढ़ रहा है। लेकिन भौतिक कार्यों के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है – जिस तरह की तकनीक को ज्यादातर तकनीकी दिग्गजों ने बंद कर दिया है गूगल और मेटा.
एआई फैक्ट्री एलजी को बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए जीपीयू क्लस्टर से लेकर ओम्निवर्स सिमुलेशन वातावरण तक एनवीडिया के उपकरणों के पूर्ण ढेर तक समर्पित पहुंच प्रदान करेगी, जहां रोबोट और वाहन वास्तविक हार्डवेयर को छूने से पहले लाखों वर्चुअल घंटे रैक कर सकते हैं। के अनुसार साझेदारी विवरणएलजी एक साथ कई व्यावसायिक इकाइयों में एआई सिस्टम को मान्य करने के लिए बुनियादी ढांचे का उपयोग करेगा – एक होम रोबोट जो अव्यवस्थित स्थानों को नेविगेट करना सीखता है, एक स्वायत्त शटल जो पिकअप मार्गों को अनुकूलित करता है, और थर्मल लोड की भविष्यवाणी करने वाले डेटा सेंटर कूलिंग सिस्टम।
एआई के निर्माण में यह एनवीडिया का पहला रोडियो नहीं है। कंपनी ने हाल ही में निर्माण और औद्योगिक उपकरणों में भौतिक एआई लाने के लिए डूसन के साथ साझेदारी की है। लेकिन एलजी डील का दायरा और संरचना अलग है। एनवीडिया के एआई को मौजूदा उत्पादों में एकीकृत करने के बजाय, एलजी एआई-देशी निर्माता बनने के लिए ग्राउंड-अप बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहा है। यह मौजूदा कारों में क्रूज़ नियंत्रण जोड़ने और पहले दिन से स्वायत्त ड्राइविंग के आसपास वाहनों को डिजाइन करने के बीच का अंतर है।
रणनीतिक निहितार्थ एलजी की फ़ैक्टरी के दायरे से बाहर तक फैले हुए हैं। एक प्रमुख समूह के संचालन में खुद को गहराई से शामिल करके, एनवीडिया दीर्घकालिक जीपीयू मांग को लॉक कर देता है, जबकि प्रतिस्पर्धी इसे पसंद करते हैं। एएमडी और इंटेल एआई बुनियादी ढांचे में सेंध लगाने के लिए संघर्ष। एलजी को एनवीडिया के नवीनतम चिप्स और सॉफ्टवेयर अपडेट तक अधिमान्य पहुंच मिलती है – एक महत्वपूर्ण लाभ क्योंकि जीपीयू की कमी उद्योग को परेशान कर रही है।
उद्योग पर्यवेक्षकों का कहना है कि यह साझेदारी इस बदलाव का भी संकेत देती है कि पारंपरिक निर्माता एआई निवेश के बारे में कैसे सोच रहे हैं। क्लाउड AI सेवाओं को लाइसेंस देने के बजाय माइक्रोसॉफ्ट नीला या वीरांगना वेब सेवाएँ, एलजी जैसी कंपनियाँ मालिकाना प्रशिक्षण डेटा की सुरक्षा और प्रतिस्पर्धी लाभ बनाए रखने के लिए स्वामित्व वाले बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रही हैं। जब आपके रोबोट के नेविगेशन एल्गोरिदम या आपके वाहन के निर्णय लेने वाले सिस्टम में वर्षों का परिष्कृत प्रशिक्षण होता है, तो आप नहीं चाहते कि बौद्धिक संपदा एक साझा क्लाउड में तैरती रहे।
GPU क्लाउड सेवा घटक भी उतना ही रणनीतिक है। एलजी अंततः छोटे निर्माताओं और स्टार्टअप्स को अतिरिक्त कंप्यूटिंग क्षमता की पेशकश कर सकता है, जिससे बुनियादी ढांचे की लागत में वृद्धि करते हुए एक नई राजस्व धारा तैयार होगी। एआई संप्रभुता के लिए दक्षिण कोरिया का जोर – विदेशी क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भर होने के बजाय महत्वपूर्ण एआई विकास को तट पर रखना – घरेलू जीपीयू क्लाउड को तेजी से आकर्षक बनाता है।
विशेष रूप से स्वायत्त ड्राइविंग के लिए, एआई फैक्ट्री उद्योग की सबसे बड़ी बाधाओं में से एक को संबोधित करती है। सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम को अरबों मील के सिम्युलेटेड ड्राइविंग परिदृश्यों पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, प्रत्येक को एक साथ चलने वाले भौतिकी इंजन, सेंसर सिमुलेशन और एआई मॉडल की आवश्यकता होती है। टेस्ला ठीक इसी उद्देश्य के लिए अपना स्वयं का सुपर कंप्यूटर बनाया। अब एलजी ने अपनी गतिशीलता महत्वाकांक्षाओं को तेज करने के लिए समान क्षमताएं हासिल कर ली हैं।
रोबोटिक्स कोण कम स्पष्ट है लेकिन संभावित रूप से अधिक परिवर्तनकारी है। एलजी वर्षों से रोबोट वैक्यूम क्लीनर भेज रहा है, लेकिन कंपनी लॉजिस्टिक्स, आतिथ्य और बुजुर्गों की देखभाल के लिए चुपचाप वाणिज्यिक रोबोट विकसित कर रही है। बढ़ती आबादी के कारण जापान और दक्षिण कोरिया को श्रमिकों की भारी कमी का सामना करना पड़ रहा है – रोबोट कोई विलासिता नहीं बल्कि एक आर्थिक आवश्यकता है। वास्तविक दुनिया के कार्यों की अनंत परिवर्तनशीलता को संभालने के लिए रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए ऐसे पैमाने पर सिमुलेशन की आवश्यकता होती है जो अधिकांश निर्माताओं की पहुंच से बाहर है।
जो चीज़ अस्पष्ट बनी हुई है वह वित्तीय संरचना है। एनवीडिया ने यह खुलासा नहीं किया है कि यह एक शुद्ध हार्डवेयर बिक्री है, एलजी की एआई सेवाओं से जुड़ी राजस्व-साझाकरण व्यवस्था है, या कुछ हाइब्रिड मॉडल है। एआई-ए-ए-सर्विस पेशकश की ओर एनवीडिया के हालिया कदमों को देखते हुए, एक आवर्ती राजस्व घटक की संभावना प्रतीत होती है। यह प्रोत्साहन को संरेखित करेगा – एनवीडिया तब सफल होता है जब एलजी के एआई व्यवसाय सफल होते हैं, विक्रेता संबंध के बजाय सच्ची साझेदारी बनाते हैं।
घोषणा भी दबाव डालती है SAMSUNGएलजी के क्रॉसटाउन प्रतिद्वंद्वी, समान एआई बुनियादी ढांचे की साझेदारी को सुरक्षित करने के लिए। सैमसंग पहले से ही चिप्स पर एनवीडिया के साथ काम कर रहा है लेकिन इसमें एकीकृत एआई फैक्ट्री दृष्टिकोण का अभाव है। ऐसे उद्योग में जहां महीनों का प्रशिक्षण समय अग्रणी एआई सिस्टम को अल-रैन से अलग करता है, बुनियादी ढांचे के फायदे तेजी से बढ़ते हैं।
एनवीडिया-एलजी एआई फैक्ट्री एक ब्लूप्रिंट का प्रतिनिधित्व करती है कि कैसे पारंपरिक निर्माता क्लाउड प्रदाताओं से किराए पर लेने के बजाय एआई बुनियादी ढांचे को आंतरिक बना रहे हैं। जैसे-जैसे भौतिक एआई अनुसंधान प्रयोगशालाओं से कारखानों और वाहनों में स्थानांतरित होता है, जिन कंपनियों के पास अपने प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे का स्वामित्व होता है, उन्हें गति, लागत और डेटा सुरक्षा में चक्रवृद्धि लाभ मिलता है। एनवीडिया के लिए, यह उसके पारिस्थितिकी तंत्र में बंद एक और दीर्घकालिक ग्राहक है। एलजी के लिए, यह एक शर्त है कि सिलिकॉन से सॉफ्टवेयर तक एआई स्टैक को नियंत्रित करना अगले दशक में रोबोटिक्स और गतिशीलता में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को परिभाषित करेगा। देखें कि सैमसंग और अन्य कोरियाई निर्माता कितनी तेजी से प्रतिक्रिया देते हैं – घरेलू एआई कारखाने बनाने की दौड़ अभी शुरू हो रही है।
