Nvidia CEO जासूसी कांड: क्यों इतनी अहम हैं AI चिप्स जो चीन ने इनके लिए कराई जासूसी, जानें हमारे जीवन में क्या है इनका रोल  

एनवीडिया के सीईओ की जासूसी को लेकर इन दिनों दुनिया भर में चर्चा है। इस जासूसी कांड ने अमेरिका ही नहीं दुनिया भर को हिला दिया है। कहा जा रहा है कि चीन ने अमेरिका से AI चिप्स को लेने के लिए यह जासूसी कराई। हालांकि इसके सीधे तौर पर कोई सबूत नहीं मिले हैं, लेकिन यह माना जा रहा है कि चीन ने जासूस करा कर यह चिप्स हासिल की हैं। बता दें कि इन चिप्स के अमेरिका से चीन को एक्सपोर्ट पर जो बाइडन प्रशासन ने साल 2022 में रोक लगा दी थी। लेकिन ट्रंप के शासन में यह रोक लगती और हटती रही। इस बीच चीन ने इन चिप्स को हासिल करने के लिए दूसरा ही रास्ता अपना लिया। 

आइए जानते हैं क्यों इतनी अहम हैं यह चिप्स

हम किसी भी सर्च इंजन से जो भी सर्च करते हैं वह सर्च किसी डेटा सेंटर में पहुंचती है। इसके बाद उस इंफॉर्मेशन को खोज कर हम तक पहुंचाया जाता है। याद करें गूगल की पुरानी सर्च जिसमें आपके पास कई सारे लिंक खुल जाते थे और हमें उससे जानकारी खोजनी पड़ती थी। लेकिन, एआई चिप के आने से यह सर्च काफी ज्यादा रिफाइन और आसान हो गई है। यहां तक कि अब हम इससे बहुत सारे ऐसे काम भी कर लेते हैं जिनके लिए काफी ट्रेनिंग की जरूरत थी, जैसे कि फोटो मेकिंग, वीडियो मेकिंग, स्क्रिप्ट से लेकर अलग-अलग तरह की राइटिंग तक और वो सब भी जो आज हम अपने फोन से ही कर लेते हैं। हमारे सारे AI सर्च में जो भी जो भी वर्जन (क्लॉड, मेटा, ग्रोक आदि) लगते हैं उन्हें चलाने के लिए भी इन्हीं चिप्स की जरूरत होती है। एक तरह से कहें तो यह चिप नहीं होती तो AI भी नहीं होता।

अमेरिका है वर्ल्ड लीडर

AI चिप्स को बनाने में वर्ल्ड लीडर है अमेरिका। इसकी कंपनी एनवीडिया का मार्केट कैप 4.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच गया था (जासूसी कांड के बाद इसमें कमी आई है)। यह आंकड़ा भारत की इकोनॉमी से बड़ा है। इस कंपनी को दुनिया की मोस्ट वेल्युएबल कंपनी माना जाता है। ग्लोबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चिप और एक्सेलेरेटर बाजार में एनवीडिया की हिस्सेदारी अनुमानित तौर पर 80% तक है।

हमारे जीवन में यहां दिखता है AI चिप्स का इस्तेमाल

रोबोटिक्स

AI चिप्स की ML (मशीन लर्निंग) और कंप्यूटर विजन कैपेसिटी उन्हें रोबोटिक्स के विकास में एक महत्वपूर्ण साधन बनाती हैं। सुरक्षा गार्ड से लेकर पर्सनल हेल्पर्स तक AI-युक्त रोबोट हमारी दुनिया को बदल रहे हैं और हर दिन और भी जटिल काम कर रहे हैं।

हेल्थकेयर

हेल्थकेयर में AI चिप्स मेडिकल इमेजिंग, नई दवाओं की खोज और पर्सनलाइज्ड मेडिसिन (व्यक्ति-विशेष के लिए दवा) के जरिए तेजी से और अधिक सटीक डायग्नोसिस (बीमारी की पहचान) करने में मदद कर रहे हैं। इनका इस्तेमाल रोबोटिक सर्जरी और AI-आधारित डायग्नोस्टिक टूल्स में भी किया जाता है।

स्मार्ट डिवाइस

स्मार्टफोन से लेकर स्मार्ट होम अप्लायंसेज तक, AI चिप्स वॉयस रिकग्निशन, इमेज प्रोसेसिंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स जैसे स्मार्ट फीचर्स का मुख्य आधार हैं। एप्पल के आईफोन और अमेजन के इको जैसे डिवाइस, AI चिप्स से चलने वाले कंज्यूमर प्रोडक्ट्स के बेहतरीन उदाहरण हैं।

ऑटोनॉमस विहिकल्स

बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को रियल-टाइम में कैप्चर और प्रोसेस करने की क्षमता AI चिप्स को ऑटोनॉमस विहिकल्स के विकास के लिए अनिवार्य बनाती है। पैरेलल प्रोसेसिंग से ये कैमरे और सेंसर से मिलने वाले डेटा को समझ और प्रोसेस कर सकते हैं। इससे वाहन अपने आस-पास के माहौल पर इंसानी दिमाग की तरह प्रतिक्रिया दे सकता है।

एज कंप्यूटिंग और एज AI

एज कंप्यूटिंग एक ऐसा कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है जो एंटरप्राइज एप्लिकेशन और अतिरिक्त कंप्यूटिंग पावर को डेटा स्रोतों (जैसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस और लोकल एज सर्वर) के करीब लाता है। यह AI चिप्स की मदद से AI क्षमताओं का उपयोग कर सकता है और एज डिवाइस पर ML (मशीन लर्निंग) टास्क चला सकता है। इसे ऐसे समझें कि एज AI की बदौलत डेटा को क्लाउड के बजाय वहीं प्रोसेस किया जा सकता है जहां वह प्रोड्यूस हुआ है। इससे देरी कम होती है और एप्लिकेशन अधिक ऊर्जा-कुशल (energy efficient) बनते हैं।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल

AI चिप्स की ML (मशीन लर्निंग) और डीप लर्निंग एल्गोरिदम को तेज करने की क्षमता, लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के विकास में मदद करती है। ये बुनियादी AI मॉडल होते हैं जिन्हें बहुत बड़ी मात्रा में डेटा पर ट्रेन किया जाता है, ताकि वे प्राकृतिक भाषा को समझ सकें और उत्पन्न कर सकें।

 AI चिप क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चिप्स विशेष रूप से डिजाइन की गई कंप्यूटर माइक्रोचिप्स होती हैं, जिनका उपयोग AI सिस्टम को विकसित करने में किया जाता है। AI चिप्स को मशीन लर्निंग (ML), डेटा विश्लेषण और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में उपयोग किया जाता है। इन चिप्स को बहुत बड़ी मात्रा में डेटा और जटिल मैथेमैटिकल कैल्कुलेशन को सामान्य CPU की तुलना में बहुत तेजी और कुशलता से करने के लिए डिजाइन किया जाता है।

• पैरेलल प्रोसेसिंग: जहां सीपीयू एक-एक करके किसी काम को करते हैं,  वहीं AI चिप्स (जैसे GPU, TPU और कस्टम ASIC) एक साथ हजारों कैल्कुलेशन कर सकते हैं। यह डीप न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करने और चलाने के लिए बहुत आवश्यक होती हैं।
• एनर्जी इफिशियंसी: सामान्य चिप्स की तुलना में AI के लिए विशेष रूप से डिजाइन किए गए आर्किटेक्चर बिजली की खपत को काफी कम कर देते हैं और बड़े डेटा सेंटरों तथा मोबाइल डिवाइसों में गर्मी (heat) को भी कम करते हैं।
• रियल-टाइम परफॉरमेंस: यह ऑटोनॉमस ड्राइविंग (बिना ड्राइवर वाली गाड़ी), इमेज रिकग्निशन और लाइव वॉयस प्रोसेसिंग जैसे रियल-टाइम कार्यों को संभव बनाती हैं। इनसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के लिए लेटेंसी (रिस्पॉन्स टाइम) होती है।
• ऑन-डिवाइस इंटेलिजेंस: स्मार्टफोन और लैपटॉप में लगे विशेष न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (NPU) क्लाउड कनेक्शन की लगातार जरूरत के बिना डिवाइस पर ही तुरंत AI प्रोसेसिंग करने की सुविधा देते हैं।

AI चिप्स कई तरह की होती हैं

GPU

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPU) ऐसे इलेक्ट्रॉनिक सर्किट होते हैं जिन्हें वीडियो कार्ड, सिस्टम बोर्ड, मोबाइल फोन और पर्सनल कंप्यूटर (PC) जैसे विभिन्न डिवाइस पर कंप्यूटर ग्राफिक्स और इमेज प्रोसेसिंग की गति बढ़ाने के लिए डिजाइन किया गया है। इन्हें शुरुआत में ग्राफिक्स के लिए बनाया गया था।

FPGA

फील्ड प्रोग्रामेबल गेट एरे (FPGA) खास तरह की प्रोग्रामेबल AI चिप्स होती हैं। इन्हें रीप्रोग्राम करने के लिए विशेष जानकारी की जरूरत होती है। इन्हें अक्सर किसी एक खास काम के लिए बनाया जाता है। FPGA को हार्डवेयर स्तर पर रीप्रोग्राम किया जा सकता है। इससे इन्हें अपनी जरूरत के हिसाब से ज्यादा बेहतर तरीके से कस्टमाइज किया जा सकता है।

NPU

न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट्स (NPU) ऐसी AI चिप्स हैं जिन्हें विशेष रूप से डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और भारी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए बनाया गया है। ये इमेज रिकग्निशन और NLP (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग) जैसे कई AI काम कर सकते हैं। यह ChatGPT जैसे लोकप्रिय ऐप्लिकेशंस के लिए जरूरी होते हैं।

ASIC

ऐप्लिकेशन-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (ASIC) ऐसी चिप्स होती हैं जिन्हें खास तौर पर AI ऐप्लिकेशंस के लिए बनाया जाता है। हालांकि इन्हें एक ही खास उद्देश्य (अक्सर AI वर्कलोड की गति बढ़ाने) के लिए बनाया जाता है, इसलिए ये आम चिप्स की तुलना में कहीं बेहतर प्रदर्शन करती हैं।