डी-मैट्रिक्समाइक्रोसॉफ्ट समर्थित एआई चिप स्टार्टअप ने हाल ही में इसके खिलाफ तीव्र लड़ाई में नवीनतम शॉट दागा है एनवीडिया का जीपीयू प्रभुत्व. कंपनी एक एआई अनुमान चिप के पूर्ण उत्पादन में प्रवेश कर रही है जो एआई तैनाती को बाधित करने वाली मेमोरी बाधा को हल करते हुए पारंपरिक जीपीयू के प्रदर्शन को 10 गुना देने का दावा करती है। एआई हार्डवेयर बाजार पर एनवीडिया की पकड़ के लिए यह अब तक की सबसे साहसिक चुनौती है, और यह तेजी से, अधिक कुशल एआई प्रसंस्करण के लिए उद्यम की मांग के बड़े पैमाने पर होने के कारण सामने आया है।
डी-मैट्रिक्स महत्वाकांक्षी वादे करने वाला महज़ एक और चिप स्टार्टअप नहीं है। पूर्ण उत्पादन में कंपनी का कदम एआई हार्डवेयर युद्धों में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन बिंदु को चिह्नित करता है, जो कि उद्यमों द्वारा बड़े भाषा मॉडल और अन्य गणना-गहन एआई वर्कलोड को तैनात करने के तरीके को नया आकार दे सकता है।
समय इससे अधिक रणनीतिक नहीं हो सकता। जबकि NVIDIA अपने H100 और आगामी ब्लैकवेल जीपीयू से पैसा छापना जारी रखने के बाद एक शांत विद्रोह पनप रहा है। कंपनियां ऐसे विकल्पों के लिए बेताब हैं जो पिछले दो वर्षों में सामने आने वाली आश्चर्यजनक लागतों और आपूर्ति बाधाओं के बिना एआई अनुमान कार्यभार को संभाल सकें। डी-मैट्रिक्स को लगता है कि उसने कोड क्रैक कर लिया है।
स्टार्टअप का साहसिक दावा इस बात पर मौलिक पुनर्विचार पर केंद्रित है कि एआई चिप्स मेमोरी को कैसे संभालते हैं। बड़े मॉडलों को संसाधित करते समय पारंपरिक जीपीयू एक दीवार से टकराते हैं क्योंकि वे लगातार प्रसंस्करण कोर और मेमोरी के बीच डेटा को शटल करते हैं, एक समस्या जो केवल बदतर हो गई है क्योंकि मॉडल सैकड़ों अरबों मापदंडों में बढ़ते हैं। डी-मैट्रिक्स का आर्किटेक्चर कथित तौर पर गणना और मेमोरी को इस तरह से एकीकृत करके इस बाधा को समाप्त करता है जो पारंपरिक वॉन न्यूमैन बाधा को बायपास करता है जो 1940 के दशक से कंप्यूटिंग से ग्रस्त है।
माइक्रोसॉफ्ट का समर्थन डी-मैट्रिक्स की महत्वाकांक्षाओं में गंभीर विश्वसनीयता जोड़ता है। टेक दिग्गज अपनी ओपनएआई साझेदारी और अपने उत्पाद सूट में कोपायलट रोलआउट का समर्थन करने के लिए एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहा है। एक चिप पार्टनर का होना जो तेजी से, सस्ता अनुमान दे सके, एक रणनीतिक हथियार हो सकता है क्योंकि Microsoft AI वर्चस्व के लिए Google और Amazon से लड़ रहा है। यह एक प्रकार का ऊर्ध्वाधर एकीकरण खेल है जो एआई युग में टेबल स्टेक बन गया है।
लेकिन डी-मैट्रिक्स को उसी चुनौती का सामना करना पड़ता है जिसने अनगिनत चिप स्टार्टअप को दफन कर दिया है: सॉफ्टवेयर खाई। NVIDIA यह सिर्फ सिलिकॉन नहीं बेचता है – यह CUDA बेचता है, सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र जिसे प्रत्येक AI शोधकर्ता ने पिछले दशक से उपयोग किया है। डेवलपर्स को उस गुरुत्वाकर्षण खिंचाव से दूर करने के लिए कागज पर बेहतर विशिष्टताओं से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए वास्तविक उत्पादन परिवेश में प्रदर्शन को साबित करना, मजबूत सॉफ्टवेयर टूल का निर्माण करना और जोखिम से बचने वाले उद्यमों को एक अप्रमाणित प्लेटफॉर्म पर दांव लगाने के लिए राजी करना आवश्यक है।
एनवीडिया के प्रभुत्व को निशाना बनाने में कंपनी अकेली नहीं है। वीरांगना इसके ट्रेनियम और इनफेरेंटिया चिप्स हैं। गूगल टीपीयू हैं। सेरेब्रस, ग्रोक और सांबानोवा जैसे स्टार्टअप्स ने नए आर्किटेक्चर के साथ एआई गणना में क्रांति लाने का वादा किया है। अब तक, किसी ने भी एनवीडिया की बाजार हिस्सेदारी में सार्थक सेंध नहीं लगाई है, जो एआई एक्सेलेरेटर में 80% के उत्तर में है।
जो चीज़ डी-मैट्रिक्स के खेल को संभावित रूप से अलग बनाती है, वह है प्रशिक्षण के बजाय अनुमान पर ध्यान केंद्रित करना। जबकि एनवीडिया प्रशिक्षण बाजार पर हावी है जहां कच्ची गणना शक्ति सर्वोच्च है, अनुमान वह है जहां वास्तविक मात्रा रहती है। प्रत्येक चैटजीपीटी क्वेरी, प्रत्येक कोपायलट सुझाव, प्रत्येक एआई-जनरेटेड छवि एक अनुमान कार्यभार का प्रतिनिधित्व करती है। यहीं पर उद्यम जीपीयू और बजट को अस्थिर दरों पर खर्च कर रहे हैं। एक चिप जो लागत के एक अंश पर 10 गुना तेजी से अनुमान लगा सकती है, उसे तुरंत अपनाया जा सकता है, भले ही वह प्रशिक्षण बाजार को कभी भी न छूए।
स्मृति कोण विशेष रूप से चतुर है. हाई-बैंडविड्थ मेमोरी एआई चिप डिज़ाइन में एक महत्वपूर्ण बाधा बन गई है, जिससे लागत बढ़ रही है और चिप पैकेज में भौतिक रूप से जो संभव है उसे सीमित कर दिया गया है। यदि डी-मैट्रिक्स ने समस्या पर अधिक एचबीएम फेंकने के बजाय वास्तव में इस सीमा के आसपास काम किया है, तो यह वृद्धिशील सुधार के बजाय एक वास्तविक सफलता का प्रतिनिधित्व कर सकता है।
फिर भी, उत्पादन से बाज़ार प्रभुत्व तक का रास्ता सावधान करने वाली कहानियों से भरा पड़ा है। चिप उद्योग बहु-वर्षीय चक्रों में चलता है, और उद्यम ग्राहक बुनियादी ढाँचे को अचानक नहीं बदलते हैं। डी-मैट्रिक्स को निरंतर निष्पादन साबित करने, अपने सॉफ़्टवेयर स्टैक का निर्माण करने और प्रारंभिक आकर्षण हासिल करने के लिए एनवीडिया की कीमत में काफी कटौती करने की आवश्यकता होगी।
हालाँकि व्यापक प्रवृत्ति असंदिग्ध है। एआई चिप बाजार विखंडित हो रहा है क्योंकि कार्यभार में विविधता आ रही है और ग्राहक एनवीडिया के प्रीमियम मूल्य निर्धारण के विकल्प तलाश रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट का डी-मैट्रिक्स में निवेश इसकी आपूर्ति श्रृंखला में वैकल्पिकता के निर्माण की रणनीति को दर्शाता है – यही कारण है कि यह आंतरिक रूप से अपने स्वयं के माया चिप्स विकसित कर रहा है। जब एआई इंफ्रास्ट्रक्चर वार्षिक खर्च में दसियों अरबों का प्रतिनिधित्व करता है तो कोई भी पूरी तरह से एक ही आपूर्तिकर्ता पर निर्भर नहीं रहना चाहता।
के लिए NVIDIAयह प्रभुत्व पर कर है। रिकॉर्ड राजस्व की प्रत्येक तिमाही अधिक अच्छी तरह से वित्त पोषित चुनौती देने वालों को आकर्षित करती है। सीईओ जेन्सेन हुआंग ने स्वीकार किया है कि प्रतिस्पर्धा आ रही है, लेकिन उनका कहना है कि फुल-स्टैक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर – चिप्स, नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर – में एनवीडिया की बढ़त स्विचिंग लागत पैदा करती है जिसे अकेले स्पेक्स से दूर नहीं किया जा सकता है।
डी-मैट्रिक्स का उत्पादन लॉन्च किसी अन्य चिप स्टार्टअप के वादों से कहीं अधिक का प्रतिनिधित्व करता है – यह एक संकेत है कि एआई हार्डवेयर बाजार एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है जहां विशिष्ट वर्कलोड को लक्षित करने वाले विशेष आर्किटेक्चर सामान्य प्रयोजन प्रभुत्व के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। क्या कंपनी तकनीकी नवाचार को बाजार हिस्सेदारी में तब्दील कर सकती है या नहीं, यह अरबों डॉलर का सवाल बना हुआ है, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट के समर्थन और उद्यमों को परेशान करने वाली बाधाओं पर स्पष्ट ध्यान देने के साथ, इसे अधिकांश की तुलना में बेहतर मौका मिला है। ग्राहकों के लिए, अधिक प्रतिस्पर्धा का मतलब बेहतर विकल्प और संभावित रूप से कम लागत है। एनवीडिया के लिए, यह लड़ाई का एक और मोर्चा है जो एआई के बुनियादी ढांचे के रूप में विकसित होने के साथ ही और तेज हो जाएगा।
