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एनवीडिया: एआई की रेस में कैसे सबसे आगे निकली यह कंपनी? गूगल से ओपनएआई तक सबको क्यों चाहिए इसकी चिप
Wed, 11 Nov 2026 04:11 PM IST
नीतीश कुमार
टेक डेस्क, अमर उजाला, नई दिल्ली
टेक डेस्क, अमर उजाला, नई दिल्ली
Published by: नीतीश कुमार
Updated Wed, 11 Nov 2026 04:11 PM IST
सार
Nvidia GPU Demand: चैटजीपीटी से लेकर गूगल जेमिनी तक, दुनिया के बड़े एआई मॉडल के पीछे हजारों जीपीयू की ताकत काम करती है। यही वजह है कि एनवीडिया की चिप्स की मांग तेजी से बढ़ रही है। वित्त वर्ष 2027 की दूसरी तिमाही में कंपनी का डेटा सेंटर रेवेन्यू 89 अरब डॉलर पहुंच गया। आखिर जीपीयू में ऐसा क्या है, जिसके लिए टेक कंपनियां अरबों डॉलर खर्च कर रही हैं? जानिए।
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एआई इंडस्ट्री की रीढ़ है एनवीडिया।
- फोटो : अमर उजाला
विस्तार
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आज अगर आप चैटजीपीटी से कोई सवाल पूछते हैं, गूगल जेमिनी से तस्वीर बनवाते हैं या किसी एआई टूल से लंबी रिपोर्ट तैयार करवाते हैं, तो कुछ ही सेकंड में आपको जवाब मिल जाता है। लेकिन पर्दे के पीछे इस काम के लिए लाखों-करोड़ों कैलकुलेशन होती हैं। इन्हें पूरा करने के लिए जिस चीज की सबसे ज्यादा जरूरत पड़ती है, वह है जीपीयू। दुनियाभर में जैसे-जैसे एआई का इस्तेमाल बढ़ रहा है, उन्हें चलाने वाले एआई डेटा सेंटर की तादाद भी बढ़ रही है। ऐसे में डेटा सेंटर्स की नींव जीपीयू पर ही टिकी है। यह कहना गलत नहीं होगा कि जीपीयू ही एआई की रीढ़ हैं और बिना इसके एआई के भारी-भरकम काम को संभाल पाना नामुमकिन है।
आखिर जीपीयू में ऐसा क्या खास है?
जीपीयू (GPU) यानी ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट को शुरुआत में कंप्यूटर गेम और वीडियो के ग्राफिक्स बेहतर बनाने के लिए तैयार किया गया था। लेकिन इसकी सबसे बड़ी खूबी ने इसे आज की एआई क्रांति का इंजन बना दिया। जीपीयू की सबसे बड़ी खासियत इसकी एक साथ बहुत सारे कैलकुलेशन करने की क्षमता है। जहां सीपीयू कुछ शक्तिशाली कोर की मदद से अलग-अलग जटिल काम संभालता है, वहीं जीपीयू हजारों छोटे कोर के जरिए एक जैसे कई काम एक साथ कर सकता है।
एआई मॉडल को ट्रेन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना पड़ता है। इसमें मैट्रिक्स कैलकुलेशन और मैथेमैटिकल ऑपरेशन बार-बार किए जाते हैं। जीपीयू इस काम को तेजी से पूरा कर सकता है। इससे एआई मॉडल की ट्रेनिंग का समय कम होता है। यह जीपीयू ही है जिसकी बदौलत चैटजीपीटी और जेमिनी जैसे एआई मॉडल्स महज कुछ सकेंड्स में आपके सवालों को समझकर जवाब दे पाते हैं। यही नहीं, जब करोड़ों लोग एक साथ एआई चैटबॉट का इस्तेमाल करते हैं, तो एडवांस जीपीयू सिस्टम उनके जवाब पलक झपकते तैयार कर लेता है।
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एनवीडिया का दबदबा क्यों है?
एनवीडिया की सफलता के पीछे सिर्फ उसके जीपीयू की ताकत नहीं, बल्कि उसका सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम भी है। कंपनी ने 20 साल पहले CUDA नाम का एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बनाया था। आज दुनिया भर के 40 लाख से ज्यादा AI डेवलपर्स इसी पर काम करते हैं। AI का लगभग हर फ्रेमवर्क CUDA के लिए ही डिजाइन किया गया है, जिससे कंपनियों के लिए Nvidia को छोड़कर किसी दूसरे चिप पर जाना बहुत मुश्किल हो गया है।
जब हजारों GPU एक साथ काम करते हैं, तो उनके बीच डेटा ट्रांसफर की स्पीड बहुत मायने रखती है। अगर डेटा धीमा ट्रांसफर होगा, तो महंगे चिप खाली बैठे रहेंगे। Nvidia की NVLink तकनीक 900 GB/s से ज्यादा की स्पीड से GPU को आपस में जोड़ती है, जिससे पूरा क्लस्टर एक सिंगल दिमाग की तरह काम करता है।
अर्थशास्त्र के नजरिए से देखें तो, Nvidia के H100 चिप को बनाने में कंपनी को लगभग 3,320 डॉलर (करीब 2.7 लाख रुपये) का खर्च आता है, लेकिन भारी डिमांड के कारण यह बाजार में 25,000 से 40,000 डॉलर (20 से 33 लाख रुपये) में बिकता है। इस हार्डवेयर पर कंपनी का ग्रॉस मार्जिन 88 प्रतिशत तक है, जो टेक इंडस्ट्री में ऐतिहासिक है। इससे एआई चिप इंडस्ट्री में एनवीडिया सबसे ज्यादा मुनाफा कमाने वाली कंपनियों की कतार में पहले खड़ी है।
आंकड़ों में समझिए एनवीडिया की ताकत
एनवीडिया के कारोबार में डेटा सेंटर की भूमिका कितनी बढ़ गई है, इसका अंदाजा कंपनी के वित्तीय नतीजों से लगाया जा सकता है। वित्त वर्ष 2027 की दूसरी तिमाही (अप्रैल-जुलाई 2026) में कंपनी का कुल रेवेन्यू 96.2 अरब डॉलर रहा। इसमें डेटा सेंटर कारोबार की हिस्सेदारी 89 अरब डॉलर थी। पिछले साल की समान तिमाही के मुकाबले डेटा सेंटर रेवेन्यू में 117 फीसदी की बढ़ोतरी हुई।
रॉयटर्स की रिपोर्ट के मुताबिक, एनवीडिया ने वित्त वर्ष 2028 में करीब 70 फीसदी रेवेन्यू ग्रोथ का अनुमान जताया है। कंपनी और अमेजन वेब सर्विसेज (AWS) ने 2027 और 2028 के दौरान अमेजन के ग्लोबल इंफ्रास्ट्रक्चर में 20 लाख अतिरिक्त एनवीडिया जीपीयू लगाने की योजना भी बनाई है।
एनवीडिया जीपीयू पर चलते हैं दुनिया के बड़े एआई मॉडल
चैटजीपीटी: चैटजीपीटी के शुरुआती दौर में ओपनएआई ने एआई मॉडल की ट्रेनिंग और उन्हें चलाने के लिए एनवीडिया के ए100 जीपीयू का इस्तेमाल किया था। अब ओपनएआई के एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में एनवीडिया के ब्लैकवेल आर्किटेक्चर पर आधारित जीबी200 एनवीएल72 (GB200 NVL72) की अहम भूमिका है। ओपनएआई एनवीडिया के सुपरकंप्यूटर क्लस्टर का भी इस्तेमाल करती है। ओपनएआई ने एनवीडिया के साथ कम से कम 10 गीगावाट क्षमता वाले एआई डेटा सेंटर बनाने की साझेदारी भी की है।
एंथ्रोपिक क्लॉड: एंथ्रोपिक अपने क्लॉड मॉडल के लिए सिर्फ एनवीडिया जीपीयू पर निर्भर नहीं है। कंपनी Amazon के AWS Trainium और Google के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) का इस्तेमाल तो करती ही है, लेकिन अपने सबसे एडवांस मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए एंथ्रोपिक मुख्य रूप से हजारों Nvidia H100 GPUs के क्लस्टर पर ही निर्भर है। एंथ्रोपिक के क्लॉड एआई मॉडल को सुपरफास्ट और सटीक बनाने में एनवीडिया के जीपीयू सिस्टम ने अहम भूमिका निभाई है।
गूगल जेमिनी: गूगल के पास अपने खुद के एआई प्रोसेसर हैं, जिन्हें टेंसर प्रोससिंग यूनिट (TPU) कहा जाता है। कंपनी ने अपने सबसे ताकतवर एआई मॉडल Gemini को मुख्य रूप से TPU v4 और TPU v5p चिप्स पर ही ट्रेन किया है। इसके बावजूद गूगल ने प्रोसेसिंग पावर बढ़ाने के लिए हजारों की संख्या में Nvidia H100 और L4 GPUs भी खरीदे हैं।
डेटा सेंटर से चमका जीपीयू का बाजार
बड़ी टेक कंपनियां अब सिर्फ कुछ जीपीयू खरीदकर एआई का कारोबार नहीं चला रहीं। वे इनके लिए बड़े डेटा सेंटर बना रही हैं। इन सेंटरों में हजारों जीपीयू, हाई-स्पीड नेटवर्किंग, स्टोरेज सिस्टम और कूलिंग की व्यवस्था होती है। इन पर अरबों डॉलर खर्च किए जा रहे हैं।
इसकी वजह भी साफ है। एआई चैटबॉट, इमेज जनरेशन, वीडियो टूल और एआई एजेंट्स का इस्तेमाल बढ़ने के साथ कंप्यूटिंग की जरूरत भी बढ़ रही है। कंपनियों को न सिर्फ नए मॉडल ट्रेन करने हैं, बल्कि हर दिन करोड़ों यूजर्स के सवालों का जवाब भी देना है।
हालांकि, इस रेस में बिजली की उपलब्धता, चिप्स की सप्लाई, मेमोरी की लागत और डेटा सेंटर बनाने का खर्च बड़ी चुनौतियां हैं। इसके बावजूद एआई की बढ़ती मांग ने जीपीयू को टेक इंडस्ट्री का सबसे अहम हार्डवेयर बना दिया है। आने वाले समय में मुकाबला सिर्फ बेहतर एआई मॉडल बनाने का नहीं होगा, बल्कि उन्हें चलाने के लिए जरूरी कंप्यूटिंग ताकत जुटाने का भी होगा।
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आखिर जीपीयू में ऐसा क्या खास है?
जीपीयू (GPU) यानी ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट को शुरुआत में कंप्यूटर गेम और वीडियो के ग्राफिक्स बेहतर बनाने के लिए तैयार किया गया था। लेकिन इसकी सबसे बड़ी खूबी ने इसे आज की एआई क्रांति का इंजन बना दिया। जीपीयू की सबसे बड़ी खासियत इसकी एक साथ बहुत सारे कैलकुलेशन करने की क्षमता है। जहां सीपीयू कुछ शक्तिशाली कोर की मदद से अलग-अलग जटिल काम संभालता है, वहीं जीपीयू हजारों छोटे कोर के जरिए एक जैसे कई काम एक साथ कर सकता है।
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एआई मॉडल को ट्रेन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना पड़ता है। इसमें मैट्रिक्स कैलकुलेशन और मैथेमैटिकल ऑपरेशन बार-बार किए जाते हैं। जीपीयू इस काम को तेजी से पूरा कर सकता है। इससे एआई मॉडल की ट्रेनिंग का समय कम होता है। यह जीपीयू ही है जिसकी बदौलत चैटजीपीटी और जेमिनी जैसे एआई मॉडल्स महज कुछ सकेंड्स में आपके सवालों को समझकर जवाब दे पाते हैं। यही नहीं, जब करोड़ों लोग एक साथ एआई चैटबॉट का इस्तेमाल करते हैं, तो एडवांस जीपीयू सिस्टम उनके जवाब पलक झपकते तैयार कर लेता है।
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एनवीडिया का दबदबा क्यों है?
एनवीडिया की सफलता के पीछे सिर्फ उसके जीपीयू की ताकत नहीं, बल्कि उसका सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम भी है। कंपनी ने 20 साल पहले CUDA नाम का एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बनाया था। आज दुनिया भर के 40 लाख से ज्यादा AI डेवलपर्स इसी पर काम करते हैं। AI का लगभग हर फ्रेमवर्क CUDA के लिए ही डिजाइन किया गया है, जिससे कंपनियों के लिए Nvidia को छोड़कर किसी दूसरे चिप पर जाना बहुत मुश्किल हो गया है।
जब हजारों GPU एक साथ काम करते हैं, तो उनके बीच डेटा ट्रांसफर की स्पीड बहुत मायने रखती है। अगर डेटा धीमा ट्रांसफर होगा, तो महंगे चिप खाली बैठे रहेंगे। Nvidia की NVLink तकनीक 900 GB/s से ज्यादा की स्पीड से GPU को आपस में जोड़ती है, जिससे पूरा क्लस्टर एक सिंगल दिमाग की तरह काम करता है।
अर्थशास्त्र के नजरिए से देखें तो, Nvidia के H100 चिप को बनाने में कंपनी को लगभग 3,320 डॉलर (करीब 2.7 लाख रुपये) का खर्च आता है, लेकिन भारी डिमांड के कारण यह बाजार में 25,000 से 40,000 डॉलर (20 से 33 लाख रुपये) में बिकता है। इस हार्डवेयर पर कंपनी का ग्रॉस मार्जिन 88 प्रतिशत तक है, जो टेक इंडस्ट्री में ऐतिहासिक है। इससे एआई चिप इंडस्ट्री में एनवीडिया सबसे ज्यादा मुनाफा कमाने वाली कंपनियों की कतार में पहले खड़ी है।
आंकड़ों में समझिए एनवीडिया की ताकत
एनवीडिया के कारोबार में डेटा सेंटर की भूमिका कितनी बढ़ गई है, इसका अंदाजा कंपनी के वित्तीय नतीजों से लगाया जा सकता है। वित्त वर्ष 2027 की दूसरी तिमाही (अप्रैल-जुलाई 2026) में कंपनी का कुल रेवेन्यू 96.2 अरब डॉलर रहा। इसमें डेटा सेंटर कारोबार की हिस्सेदारी 89 अरब डॉलर थी। पिछले साल की समान तिमाही के मुकाबले डेटा सेंटर रेवेन्यू में 117 फीसदी की बढ़ोतरी हुई।
रॉयटर्स की रिपोर्ट के मुताबिक, एनवीडिया ने वित्त वर्ष 2028 में करीब 70 फीसदी रेवेन्यू ग्रोथ का अनुमान जताया है। कंपनी और अमेजन वेब सर्विसेज (AWS) ने 2027 और 2028 के दौरान अमेजन के ग्लोबल इंफ्रास्ट्रक्चर में 20 लाख अतिरिक्त एनवीडिया जीपीयू लगाने की योजना भी बनाई है।
एनवीडिया जीपीयू पर चलते हैं दुनिया के बड़े एआई मॉडल
चैटजीपीटी: चैटजीपीटी के शुरुआती दौर में ओपनएआई ने एआई मॉडल की ट्रेनिंग और उन्हें चलाने के लिए एनवीडिया के ए100 जीपीयू का इस्तेमाल किया था। अब ओपनएआई के एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में एनवीडिया के ब्लैकवेल आर्किटेक्चर पर आधारित जीबी200 एनवीएल72 (GB200 NVL72) की अहम भूमिका है। ओपनएआई एनवीडिया के सुपरकंप्यूटर क्लस्टर का भी इस्तेमाल करती है। ओपनएआई ने एनवीडिया के साथ कम से कम 10 गीगावाट क्षमता वाले एआई डेटा सेंटर बनाने की साझेदारी भी की है।
एंथ्रोपिक क्लॉड: एंथ्रोपिक अपने क्लॉड मॉडल के लिए सिर्फ एनवीडिया जीपीयू पर निर्भर नहीं है। कंपनी Amazon के AWS Trainium और Google के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) का इस्तेमाल तो करती ही है, लेकिन अपने सबसे एडवांस मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए एंथ्रोपिक मुख्य रूप से हजारों Nvidia H100 GPUs के क्लस्टर पर ही निर्भर है। एंथ्रोपिक के क्लॉड एआई मॉडल को सुपरफास्ट और सटीक बनाने में एनवीडिया के जीपीयू सिस्टम ने अहम भूमिका निभाई है।
गूगल जेमिनी: गूगल के पास अपने खुद के एआई प्रोसेसर हैं, जिन्हें टेंसर प्रोससिंग यूनिट (TPU) कहा जाता है। कंपनी ने अपने सबसे ताकतवर एआई मॉडल Gemini को मुख्य रूप से TPU v4 और TPU v5p चिप्स पर ही ट्रेन किया है। इसके बावजूद गूगल ने प्रोसेसिंग पावर बढ़ाने के लिए हजारों की संख्या में Nvidia H100 और L4 GPUs भी खरीदे हैं।
डेटा सेंटर से चमका जीपीयू का बाजार
बड़ी टेक कंपनियां अब सिर्फ कुछ जीपीयू खरीदकर एआई का कारोबार नहीं चला रहीं। वे इनके लिए बड़े डेटा सेंटर बना रही हैं। इन सेंटरों में हजारों जीपीयू, हाई-स्पीड नेटवर्किंग, स्टोरेज सिस्टम और कूलिंग की व्यवस्था होती है। इन पर अरबों डॉलर खर्च किए जा रहे हैं।
इसकी वजह भी साफ है। एआई चैटबॉट, इमेज जनरेशन, वीडियो टूल और एआई एजेंट्स का इस्तेमाल बढ़ने के साथ कंप्यूटिंग की जरूरत भी बढ़ रही है। कंपनियों को न सिर्फ नए मॉडल ट्रेन करने हैं, बल्कि हर दिन करोड़ों यूजर्स के सवालों का जवाब भी देना है।
हालांकि, इस रेस में बिजली की उपलब्धता, चिप्स की सप्लाई, मेमोरी की लागत और डेटा सेंटर बनाने का खर्च बड़ी चुनौतियां हैं। इसके बावजूद एआई की बढ़ती मांग ने जीपीयू को टेक इंडस्ट्री का सबसे अहम हार्डवेयर बना दिया है। आने वाले समय में मुकाबला सिर्फ बेहतर एआई मॉडल बनाने का नहीं होगा, बल्कि उन्हें चलाने के लिए जरूरी कंप्यूटिंग ताकत जुटाने का भी होगा।
