वॉल स्ट्रीट ने एआई हथियारों की दौड़ में विजेता घोषित किया है, और यह वह नहीं है जिसकी आप उम्मीद करेंगे। गूगलजेमिनी और टीपीयू इकोसिस्टम अब प्रीमियम ओवर पर कारोबार कर रहा है ओपनएआईचैटजीपीटी और NVIDIAवेल्स फ़ार्गो के नए विश्लेषण के अनुसार, लगभग एक दशक में पहली बार GPU का बुनियादी ढांचा विकसित हुआ है। यह बदलाव निवेशकों की धारणा में एक नाटकीय उलटफेर का प्रतीक है कि वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर हावी होने की दौड़ में कौन जीत रहा है।
संख्याएँ एक ऐसी कहानी बताती हैं जिसे बहुत कम लोगों ने देखा है। लगभग दस वर्षों तक, निवेशकों ने लगातार दांव लगाया गूगल हेड-टू-हेड एआई मैचअप में, जैसी कंपनियों के विशेष फोकस का पक्ष लिया गया ओपनएआई और हार्डवेयर का प्रभुत्व NVIDIA. वह गतिशीलता पूरी तरह से पलट गई।
वेल्स फ़ार्गो के विश्लेषक ओहसुंग क्वोन ने एक नोट में कहा, “अब, जेमिनी/टीपीयू शेयर लगभग एक दशक में पहली बार चैटजीपीटी/जीपीयू समकक्षों की तुलना में प्रीमियम पर कारोबार कर रहे हैं।” यह बदलाव केवल संख्यात्मक नहीं है – यह एक मौलिक पुनर्मूल्यांकन का प्रतिनिधित्व करता है कि सबसे टिकाऊ एआई बिजनेस मॉडल किसने बनाया है।
बाजार का बदला हुआ नजरिया झलकता है गूगलएआई डेवलपर और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता दोनों के रूप में इसकी अद्वितीय स्थिति है। जबकि ओपनएआई पर बहुत अधिक निर्भर करता है माइक्रोसॉफ्ट कंप्यूटिंग शक्ति के लिए और NVIDIA एप्लिकेशन बनाने के लिए दूसरों पर निर्भर रहने के कारण, Google कस्टम TPU चिप्स से लेकर उपभोक्ता-सामना वाले उत्पादों तक पूरे स्टैक को नियंत्रित करता है।
यह एकीकृत दृष्टिकोण उन तरीकों से लाभांश दे रहा है जिन्हें वॉल स्ट्रीट अंततः पहचान रहा है। Google की Tensor प्रोसेसिंग इकाइयाँ सिर्फ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रही हैं NVIDIAप्रदर्शन पर जीपीयू – वे कुछ अधिक मूल्यवान पेशकश कर रहे हैं: अनुमानित लागत और आपूर्ति श्रृंखला नियंत्रण। जब हर दूसरी एआई कंपनी जीपीयू आवंटन के लिए संघर्ष कर रही है, तो Google अपनी हार्डवेयर नियति का निर्माण कर रहा है।
इस भावना परिवर्तन का समय संयोग नहीं है। Google के हालिया जेमिनी सुधार प्रभावशाली रहे हैं, लेकिन वास्तविक उत्प्रेरक के बारे में निवेशकों की चिंता बढ़ती दिख रही है ओपनएआईलाभप्रदता का मार्ग. चैटजीपीटी के विशाल उपयोगकर्ता आधार के बावजूद, कंपनी कंप्यूटिंग लागत में करोड़ों खर्च करती है जबकि Google एआई विकास को सब्सिडी देने के लिए अपनी मौजूदा खोज और क्लाउड राजस्व का लाभ उठाता है।
NVIDIA खुद को इस पुनर्मूल्यांकन के बीच में फंसा हुआ पाता है। बड़े भाषा मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए कंपनी के जीपीयू आवश्यक हैं, लेकिन Google की टीपीयू सफलता साबित करती है कि विकल्प मौजूद हैं। एनवीडिया बुल्स के लिए अधिक चिंता का विषय: यदि Google प्रतिस्पर्धी AI चिप्स बना सकता है, तो ऐसा भी कर सकता है , और अंततः .
