AI का भविष्य: कंप्यूटिंग पावर से ज़्यादा नेटवर्किंग अहम, सिटी का विश्लेषण

सिटी (Citi) के विश्लेषकों ने हॉट चिप्स कॉन्फ्रेंस के बाद कहा है कि जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम बड़े और अधिक जटिल होते जा रहे हैं, AI के प्रदर्शन में मुख्य बाधा कच्ची कंप्यूटिंग शक्ति (raw computing power) के बजाय नेटवर्किंग बनती जा रही है। यह बदलाव डेटा मूवमेंट को अनुकूलित करने वाली कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण अवसर पैदा कर रहा है।

कंप्यूटिंग से नेटवर्किंग पर ध्यान केंद्रित

विश्लेषकों ने बताया कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर के विकास की पहली लहर में तेज़ GPU, बड़े एक्सेलेरेटर और अधिक प्रशिक्षण क्षमता पर भारी ध्यान केंद्रित किया गया था। लेकिन अब, जब AI सिस्टम खरबों पैरामीटर्स, बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो और ऑटोनॉमस एजेंट वर्कलोड की ओर बढ़ रहे हैं, तो चिप्स, सर्वर, रैक और डेटा सेंटरों के बीच कुशलतापूर्वक डेटा ले जाना एक बड़ी बाधा बन गया है।

सिटी के अनुसार, "भविष्य में AI का विजेता ज़रूरी नहीं कि सबसे तेज़ प्रोसेसर वाली कंपनी हो, बल्कि वह कंपनी होगी जो पूरे सिस्टम में डेटा को सबसे कुशलता से स्थानांतरित कर सके।" Nvidia, Broadcom, Meta Platforms, और Alphabet के Google जैसी कंपनियों की प्रस्तुतियाँ भी इसी प्रवृत्ति की ओर इशारा करती हैं।

किन कंपनियों को हो सकता है फायदा?

इस बदलते परिदृश्य से उन कंपनियों के लिए एक विशेष रूप से सकारात्मक दृष्टिकोण बनता है जो डेटा मूवमेंट स्टैक को अनुकूलित कर सकती हैं। सिटी ने इस बदलाव के संभावित लाभार्थियों के रूप में निम्नलिखित कंपनियों को रेखांकित किया है:

Ad

• Nvidia (NVDA)
• Broadcom (AVGO)
• Arista Networks (ANET)
• Lumentum (LITE)
• Coherent (COHR)
• Marvell Technology (MRVL)
• Astera Labs (ALAB)

'AI फैक्ट्री' की नई अवधारणा

सिटी ने Nvidia की भविष्य के डेटा सेंटरों को "AI फैक्ट्री" के रूप में देखने की अवधारणा पर भी प्रकाश डाला। पारंपरिक डेटा सेंटरों के विपरीत, जो मुख्य रूप से सर्वरों के आसपास व्यवस्थित होते हैं, ये नई सुविधाएँ कंप्यूट, मेमोरी, नेटवर्किंग, स्टोरेज और सुरक्षा को जोड़ने वाले डेटा प्रवाह (data flows) के आसपास डिज़ाइन की जा रही हैं।

यह बदलाव AI इंफ्रास्ट्रक्चर के मूल्य को केवल प्रोसेसर की आपूर्ति करने वाली कंपनियों से हटाकर उन कंपनियों की ओर स्थानांतरित कर सकता है जो पूरे डेटा मूवमेंट स्टैक को अनुकूलित करने में सक्षम हैं। मेमोरी भी तेजी से नेटवर्किंग चुनौती का हिस्सा बन रही है, क्योंकि डेटा को स्थानीय रूप से रखना संचार ओवरहेड को कम करता है और नेटवर्क प्रदर्शन में सुधार करता है।