NVIDIA: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को नियंत्रित करने वाली कंपनी

NVIDIA एक गेमिंग ग्राफिक्स कंपनी से विकसित होकर उस महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर बन गई है जो पूरी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्रांति को सक्षम बनाता है। $500 बिलियन से $3 ट्रिलियन से अधिक तक बढ़ी वैल्यूएशन के साथ, Jensen Huang ने “AI युग का तेल” बनाया है।

तकनीकी इतिहास की एक आकर्षक विडंबना में, वह कंपनी जिसने वीडियो गेम को अधिक यथार्थवादी बनाने के लिए चिप्स बनाना शुरू किया था, अब उस इंफ्रास्ट्रक्चर को नियंत्रित करती है जो मानवता को सामान्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की ओर ले जा सकता है।

गेमिंग से AI तक: एक असाधारण रूपांतरण

शुरुआत (1993-2006)

NVIDIA की स्थापना 1993 में Jensen Huang, Chris Malachowsky और Curtis Priem द्वारा एक सरल दृष्टिकोण के साथ की गई थी: कंप्यूटर ग्राफिक्स को तेज़ बनाना। एक दशक से अधिक समय तक, यह मुख्य रूप से इन चीज़ों के लिए जानी जाती थी:

• GeForce: उपभोक्ता गेमिंग GPU
• Quadro: पेशेवर वर्कस्टेशन
• ATI के साथ प्रतिस्पर्धा: ग्राफिक्स बाज़ार की लड़ाई

मोड़ का बिंदु: CUDA (2006)

NVIDIA के इतिहास का सबसे महत्वपूर्ण निर्णय 2006 में CUDA (Compute Unified Device Architecture) के लॉन्च के साथ आया:

• Huang का विज़न: GPU सिर्फ ग्राफिक्स से कहीं ज्यादा हो सकते हैं
• समानांतर कंप्यूटिंग: सामान्य गणनाओं के लिए हज़ारों कोर का लाभ उठाना
• जोखिम भरी शर्त: स्पष्ट बाज़ार के बिना भारी निवेश
• आंतरिक प्रतिरोध: कई लोगों ने गेमिंग से संसाधनों को हटाने पर सवाल उठाए

मशीन लर्निंग का युग (2012-2020)

“यूरेका” क्षण तब आया जब शोधकर्ताओं ने पाया कि GPU न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित करने के लिए परफेक्ट हैं:

• 2012: AlexNet ने ImageNet जीतने के लिए NVIDIA GPU का उपयोग किया
• 2016: DeepMind के AlphaGo ने NVIDIA हार्डवेयर का उपयोग किया
• 2017: Google ने Transformers का आविष्कार किया, NVIDIA GPU पर प्रशिक्षित
• 2020: GPT-3 को हज़ारों NVIDIA GPU का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया

जेनेरेटिव AI क्रांति

ChatGPT का क्षण (2022-2025)

ChatGPT के लॉन्च ने NVIDIA के लिए सब कुछ बदल दिया:

• विस्फोटक मांग: हर कंपनी को AI के लिए GPU की जरूरत
• गंभीर कमी: H100 चिप्स नया सोना बन गए
• उल्कापिंड वैल्यूएशन: 2 सालों में $500B से $3T+ तक
• वास्तविक एकाधिकार: AI प्रशिक्षण बाज़ार का 90%+

वे उत्पाद जिन्होंने दुनिया को बदल दिया

H100: दुनिया की सबसे मूल्यवान चिप

• कीमत: $25,000-40,000 प्रति चिप
• मांग: 6-12 महीने की प्रतीक्षा सूची
• क्षमताएं: AI के लिए A100 से 3x तेज़
• इकोसिस्टम: केवल NVIDIA सॉफ्टवेयर के साथ ही बेहतरीन काम करता है

A100: मुख्य घोड़ा

• लॉन्च: 2020, AI बूम से पहले परफेक्ट टाइमिंग
• अपनाना: डेटा सेंटरों में बड़ा इंस्टॉल्ड बेस
• बहुमुखी प्रतिभा: मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान
• विरासत: GPT-3/GPT-4 पीढ़ी को सक्षम बनाया

H200 और Blackwell: भविष्य

• H200: अधिक मेमोरी के साथ H100 का विकास
• Blackwell (B200): 2.5x बेहतर प्रदर्शन के साथ अगली पीढ़ी
• रोडमैप: हर 2 साल में नए आर्किटेक्चर

CUDA इकोसिस्टम: अंतिम प्रतिस्पर्धी लाभ

CUDA क्यों अपरिवर्तनीय है

CUDA सिर्फ हार्डवेयर नहीं है, यह एक संपूर्ण इकोसिस्टम है:

• 20+ साल का विकास: दसियों अरबों का संचित निवेश
• विशेष लाइब्रेरीज: AI के लिए अनुकूलित cuDNN, cuBLAS, Triton
• संगतता: सभी AI सॉफ्टवेयर CUDA के लिए लिखे गए हैं
• स्विचिंग लागत: अन्य प्लेटफॉर्म पर माइग्रेट करने के लिए सब कुछ फिर से लिखना पड़ता है

सॉफ्टवेयर की खाई

# उदाहरण: NVIDIA से स्विच करना क्यों मुश्किल है
# सामान्य AI प्रशिक्षण कोड

import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

# यह कोड CUDA के लिए अनुकूलित है
model = model.cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
scaler = GradScaler()

# AMD/Intel पर स्विच करने के लिए सब कुछ फिर से लिखना पड़ेगा

इकोसिस्टम का जाल

• डेवलपर्स: पहले CUDA सीखते हैं
• विश्वविद्यालय: NVIDIA हार्डवेयर का उपयोग करके पढ़ाते हैं
• कंपनियां: CUDA इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करती हैं
• स्टार्टअप: अन्य प्लेटफॉर्म के लिए फिर से लिखने का खर्च नहीं उठा सकते

Jensen Huang: साम्राज्य के पीछे का दूरदर्शी

AI युग के सबसे महत्वपूर्ण CEO

Jensen Huang ने खुद को तकनीकी इतिहास के सबसे दूरदर्शी CEO में से एक साबित किया है:

• दीर्घकालिक दृष्टि: समानांतर कंप्यूटिंग पर दांव लगाया जब कोई इसे समझता नहीं था
• परफेक्ट टाइमिंग: CUDA बिल्कुल तब आया जब ML उड़ान भर रहा था
• निर्दयी निष्पादन: पीढ़ी दर पीढ़ी तकनीकी नेतृत्व बनाए रखता है
• करिश्मा: AI क्रांति का सार्वजनिक चेहरा बन गया

वे निर्णय जिन्होंने भविष्य को परिभाषित किया

1. CUDA (2006): GPU में सामान्य कंप्यूटिंग पर दांव
2. डीप लर्निंग (2012): AlexNet की सफलता के बाद दांव दोगुना
3. डेटा सेंटर फर्स्ट (2016): एंटरप्राइज़ मार्केट की ओर पिवट
4. AI-फर्स्ट आर्किटेक्चर (2020): विशेष रूप से AI के लिए चिप्स डिज़ाइन करना

नेतृत्व का दर्शन

• “एक्सेलेरेटेड कंप्यूटिंग”: सब कुछ तेज़ होना चाहिए का विज़न
• इकोसिस्टम थिंकिंग: सिर्फ चिप्स बेचना नहीं, प्लेटफॉर्म बनाना
• लॉन्ग-टर्म विज़न: बाज़ार से 10 साल पहले तकनीकों पर दांव
• तकनीकी गहराई: तकनीक को गहराई से समझने वाला CEO

दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला

वैश्विक अड़चन

NVIDIA डिजिटल अर्थव्यवस्था की सबसे महत्वपूर्ण अड़चन बन गया है:

• निर्माण: ताइवान में TSMC पर पूर्ण निर्भरता
• घटक: HBM मेमोरी और उन्नत घटकों की कमी
• भू-राजनीति: US-चीन तनाव आपूर्ति श्रृंखला को प्रभावित करते हैं
• क्षमता: TSMC पर्याप्त तेज़ी से स्केल नहीं कर सकता

AI इंडस्ट्री पर प्रभाव

GPU की कमी के परिणाम:
├── OpenAI: GPT-5 प्रशिक्षण में देरी
├── Google: अपने TPU का विकास तेज़ करता है
├── Meta: अपने इंफ्रास्ट्रक्चर में $20B+ निवेश
├── Microsoft: मल्टी-ईयर एक्सक्लूसिव एग्रीमेंट साइन करता है
└── स्टार्टअप: प्रतिस्पर्धी हार्डवेयर तक पहुंच नहीं

सेमीकंडक्टर भू-राजनीति

• निर्यात प्रतिबंध: US चीन को बिक्री सीमित करता है
• विशेष चिप्स: चीन के लिए H800 “डिग्रेडेड” वर्जन
• वैश्विक तनाव: NVIDIA तकनीकी संघर्ष के केंद्र में
• रणनीतिक निर्भरता: देश प्राथमिकता पहुंच के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं

प्रतिस्पर्धा: क्या वास्तविक विकल्प हैं?

AMD: शाश्वत दूसरा

• MI300X: H100 का प्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी
• ROCm: CUDA का विकल्प, लेकिन सीमित इकोसिस्टम
• फायदे: कीमत, बेहतर उपलब्धता
• नुकसान: अपरिपक्व इकोसिस्टम, सीमित अपनाना

Intel: अधूरा वादा

• Gaudi: AI-विशेषीकृत चिप्स
• Habana Labs: AI में प्रवेश के लिए अधिग्रहण
• Ponte Vecchio: डेटा सेंटर GPU
• रियलिटी चेक: प्रदर्शन और अपनाने में काफी पीछे

टेक जायंट्स

Google TPU

• फायदे: Google मॉडल के लिए अनुकूलित, ऊर्जा दक्षता
• सीमाएं: केवल आंतरिक उपयोग, बंद इकोसिस्टम
• प्रभाव: Google की NVIDIA पर निर्भरता कम करता है

Amazon Trainium/Inferentia

• उद्देश्य: AWS के लिए विशेष चिप्स
• अपनाना: कुछ AWS ग्राहकों तक सीमित
• रणनीति: AWS परिचालन लागत कम करना

Apple Silicon

• M1/M2/M3: स्थानीय अनुमान के लिए उत्कृष्ट
• न्यूरल इंजन: AI कार्यों में विशेषज्ञ
• सीमाएं: बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए स्केलेबल नहीं

उभरते स्टार्टअप

• Cerebras: वेफर-स्केल कंप्यूटिंग
• SambaNova: डेटाफ्लो चिप्स
• Graphcore: इंटेलिजेंस प्रोसेसिंग यूनिट्स
• वास्तविकता: विशिष्ट niches, सामान्य प्रतिस्पर्धा नहीं

व्यावसायिक और वित्तीय मॉडल

वर्तमान राजस्व संरचना

1. डेटा सेंटर: ~70% राजस्व ($60B+ वार्षिक अनुमानित)
2. गेमिंग: ~15% राजस्व
3. प्रोफेशनल विज़ुअलाइज़ेशन: ~8% राजस्व
4. ऑटोमोटिव: ~5% राजस्व
5. OEM & IP: ~2% राजस्व

वित्तीय रूपांतरण

AI से पहले (2020)

• राजस्व: $16.7B
• मार्केट कैप: ~$300B
• मार्जिन: 25% सकल मार्जिन

AI युग (2024-2025)

• राजस्व: $80B+ अनुमानित
• मार्केट कैप: $3T+
• मार्जिन: AI चिप्स पर 70%+ सकल मार्जिन

मुख्य मेट्रिक्स

• प्रति कर्मचारी राजस्व: $2.5M+ (Google/Apple से अधिक)
• R&D खर्च: राजस्व का 25%
• सकल मार्जिन: AI उत्पादों पर 70%+
• मार्केट शेयर: AI प्रशिक्षण में 90%+

भविष्य की रणनीति

चिप्स से आगे

NVIDIA एक पूर्ण प्लेटफॉर्म कंपनी के रूप में विकसित हो रहा है:

• NVIDIA AI Enterprise: एंटरप्राइज़ सॉफ्टवेयर
• Omniverse: 3D सहयोग प्लेटफॉर्म
• DRIVE: स्वायत्त वाहन प्लेटफॉर्म
• Robotics: रोबोट के लिए Isaac प्लेटफॉर्म

औद्योगिक मेटावर्स

• डिजिटल ट्विन्स: कारखानों, शहरों के सिमुलेशन
• Omniverse: रियल-टाइम 3D सहयोग
• सिमुलेशन: भौतिक रूप से सटीक वर्चुअल वर्ल्ड
• एंटरप्राइज़: BMW, Siemens NVIDIA प्लेटफॉर्म अपनाते हैं

ऑटोमोटिव और रोबोटिक्स

• DRIVE प्लेटफॉर्म: स्वायत्त कारों के लिए दिमाग
• साझेदारियां: Mercedes, Volvo, BYD
• रोबोटिक्स: औद्योगिक रोबोट के लिए Isaac
• Edge AI: स्मार्ट डिवाइस के लिए Jetson

जोखिम और चुनौतियां

1. AI बबल पर निर्भरता

• सुधार जोखिम: अगर AI की मांग ठंडी हो जाए तो क्या?
• तकनीकी चक्र: सेमीकंडक्टर में बूम/बस्ट का इतिहास
• प्रतिस्पर्धा: टेक जायंट्स अपनी चिप्स विकसित कर रहे हैं
• नियंत्रण: संभावित एंटीट्रस्ट सीमाएं

2. भू-राजनीति और आपूर्ति श्रृंखला

• TSMC निर्भरता: ताइवान संघर्ष का जोखिम
• चीन प्रतिबंध: बड़े बाज़ार का नुकसान
• आपूर्ति श्रृंखला: महत्वपूर्ण घटकों की कमी
• विविधीकरण: कई आपूर्तिकर्ताओं की आवश्यकता

3. तकनीकी प्रतिस्पर्धा

• Google TPU: साबित करते हैं कि विकल्प मौजूद हैं
• क्वांटम कंप्यूटिंग: वर्तमान चिप्स को अप्रचलित बना सकता है
• नए आर्किटेक्चर: न्यूरोमॉर्फिक, ऑप्टिकल कंप्यूटिंग
• सॉफ्टवेयर नवाचार: अनुकूलन हार्डवेयर की आवश्यकता कम करते हैं

4. वैल्यूएशन और अपेक्षाएं

• चरम वैल्यूएशन: $3T+ परफेक्ट ग्रोथ की आवश्यकता
• अपेक्षाएं: कोई भी निराशा बड़ी अस्थिरता का कारण बनती है
• मल्टिपल प्रतिस्पर्धा: अन्य सेमीकंडक्टर सस्ते लगते हैं
• चक्रीय जोखिम: सेमीकंडक्टर ऐतिहासिक रूप से चक्रीय हैं

वैश्विक AI इकोसिस्टम पर प्रभाव

यूनिवर्सल इनेबलर

NVIDIA AI कंपनियों से प्रतिस्पर्धा नहीं करता, बल्कि उन्हें सक्षम बनाता है:

• OpenAI: GPT-4 NVIDIA सुपरकंप्यूटर पर प्रशिक्षित
• Anthropic: Claude को NVIDIA इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता
• Microsoft: Azure बड़े पैमाने पर NVIDIA GPU पर निर्भर
• Google: अपने TPU से प्रतिस्पर्धा करने के लिए NVIDIA का उपयोग करता है

लोकतंत्रीकरण बनाम केंद्रीकरण

दिलचस्प विरोधाभास:

• लोकतंत्रीकरण: अधिक कंपनियों के लिए AI सुलभ बनाता है
• केंद्रीकरण: लेकिन एक कंपनी में शक्ति केंद्रित करता है
• नवाचार: पूरे उद्योग में नवाचार तेज़ करता है
• निर्भरता: खतरनाक निर्भरता बनाता है

गुणक प्रभाव

NVIDIA GPU में निवेशित हर डॉलर कई डॉलर उत्पन्न करता है:

• क्लाउड सेवाएं: AWS, Azure, GCP
• सॉफ्टवेयर: इसके ऊपर बने AI एप्लिकेशन
• प्रतिभा: AI-सक्षम कंपनियों में नौकरियां
• नवाचार: स्टार्टअप जो GPU एक्सेस के बिना मौजूद नहीं होंगे

गहरा प्रतिस्पर्धी विश्लेषण

NVIDIA बनाम पारंपरिक इनकंबेंट्स

बनाम Intel

• NVIDIA फायदा: Intel के सीरियल बनाम पैरेलल आर्किटेक्चर
• Intel फायदा: अपना निर्माण, स्थापित एंटरप्राइज़ संबंध
• परिणाम: NVIDIA AI पर हावी, Intel पारंपरिक CPU बनाए रखता है

बनाम AMD

• NVIDIA फायदा: CUDA इकोसिस्टम, फर्स्ट मूवर एडवांटेज
• AMD फायदा: कीमत, हाइपरस्केलर के साथ संबंध
• परिणाम: AMD मार्केट शेयर जीतता है लेकिन NVIDIA प्रीमियम बनाए रखता है

NVIDIA बनाम क्लाउड जायंट्स

बनाम Google (TPU)

• Google फायदा: विशिष्ट अनुकूलन, कुल स्टैक नियंत्रण
• NVIDIA फायदा: लचीलापन, इकोसिस्टम, तृतीय पक्ष
• परिणाम: Google निर्भरता कम करता है लेकिन समाप्त नहीं कर सकता

बनाम Amazon (Inferentia/Trainium)

• Amazon फायदा: AWS एकीकरण, अनुकूलित लागत
• NVIDIA फायदा: बेहतर प्रदर्शन, परिपक्व इकोसिस्टम
• परिणाम: Amazon विकल्प प्रदान करता है लेकिन NVIDIA अभी भी हावी है

NVIDIA का भविष्य

संभावित परिदृश्य

बुल परिदृश्य 🚀

• हावी रहना जारी: AI में 80%+ मार्केट शेयर बनाए रखता है
• वर्टिकल विस्तार: रोबोटिक्स, स्वायत्त वाहन, मेटावर्स
• प्लेटफॉर्म प्ले: “AI का Windows” बन जाता है
• वैल्यूएशन: 5-10 साल में $5-10T

आधार परिदृश्य 📈

• बढ़ती प्रतिस्पर्धा: कुछ मार्केट शेयर खोता है लेकिन नेतृत्व बनाए रखता है
• मार्जिन कंप्रेशन: 70% से 50% लेकिन वॉल्यूम भरपाई करता है
• विविधीकरण: नए बाज़ारों में सफलता AI को संतुलित करती है
• वैल्यूएशन: स्थिर $2-4T

बेयर परिदृश्य 📉

• कमोडिटाइज़ेशन: AI कमोडिटी बन जाता है, मार्जिन ढह जाते हैं
• प्रभावी प्रतिस्पर्धा: Google/Amazon/Intel व्यवहार्य विकल्प हासिल करते हैं
• चक्रीय मंदी: AI बबल फूटता है, मांग ढह जाती है
• वैल्यूएशन: $500B-1T पर वापसी

मुख्य उत्प्रेरक

सकारात्मक:

• AGI सफलता अधिक कंप्यूट की आवश्यकता
• रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहन उड़ान भरते हैं
• Edge AI बड़ा बाज़ार बनता है
• क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिड कंप्यूटिंग

नकारात्मक:

• मॉडल दक्षता में सफलता
• TPU/कस्टम सिलिकॉन की सफल प्रतिस्पर्धा
• भू-राजनीतिक व्यवधान
• capex प्रभावित करने वाली आर्थिक मंदी

उद्यमियों और निवेशकों के लिए सबक

उद्यमियों के लिए

1. प्लेटफॉर्म सोच: सिर्फ उत्पाद नहीं, पूर्ण इकोसिस्टम
2. लॉन्ग-टर्म विज़न: बाज़ार से साल पहले तकनीकों पर दांव
3. तकनीकी मोट्स: तकनीकी लाभ सबसे टिकाऊ हो सकता है
4. इकोसिस्टम इफेक्ट्स: स्विचिंग कॉस्ट सबसे अच्छी रक्षा हैं

निवेशकों के लिए

1. इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेज़: कभी-कभी फावड़ा सोने से अधिक मूल्यवान होता है
2. नेटवर्क इफेक्ट्स: B2B में, इकोसिस्टम शक्तिशाली मोट्स बनाते हैं
3. धर्मनिरपेक्ष रुझान: 10+ साल के रुझान पहचानें
4. वैल्यूएशन अनुशासन: महान कंपनियां भी अधिक मूल्यवान हो सकती हैं

उद्योग के लिए

1. निर्भरता जोखिम: एकल महत्वपूर्ण आपूर्तिकर्ता पर निर्भर न रहें
2. इकोसिस्टम विकास: विकल्प विकसित करने में निवेश करें
3. भू-राजनीतिक हेजिंग: भू-राजनीतिक व्यवधानों के लिए योजनाएं रखें
4. तकनीकी चक्र: अगले संक्रमण के लिए तैयार रहें

निष्कर्ष: Jensen Huang का राज्य

NVIDIA तकनीकी इतिहास में कॉर्पोरेट रूपांतरण के सबसे असाधारण मामलों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। Jensen Huang और उनकी टीम ने सिर्फ एक चिप कंपनी से कहीं अधिक बनाया है: उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस युग का महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर बनाया है।

सफलता की कुंजी

1. प्रारंभिक विज़न: बूम से 15 साल पहले समानांतर कंप्यूटिंग पर दांव
2. निरंतर निष्पादन: पीढ़ी दर पीढ़ी तकनीकी नेतृत्व बनाए रखना
3. इकोसिस्टम थिंकिंग: सिर्फ उत्पाद नहीं, प्लेटफॉर्म बनाना
4. परफेक्ट टाइमिंग: हर प्रमुख निर्णय परफेक्ट समय पर आया

शक्ति की दुविधा

NVIDIA अब क्लासिक एकाधिकारिक शक्ति की दुविधा का सामना करता है:

• जिम्मेदारी: वैश्विक महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में
• नवाचार: नवाचार जारी रखने के लिए प्रोत्साहन बनाए रखना
• प्रतिस्पर्धा: स्वस्थ प्रतिस्पर्धा के साथ प्रभुत्व को संतुलित करना
• भू-राजनीति: पक्ष लिए बिना वैश्विक तनाव को नेविगेट करना

भविष्य की ओर देखते हुए

NVIDIA की आज की स्थिति 90 के दशक के Microsoft या 2000 के दशक के Google की तरह है: एक महत्वपूर्ण उभरती तकनीक में कुल प्रभुत्व। सवाल यह नहीं है कि वे अल्पकालिक नेतृत्व बनाए रखेंगे या नहीं, बल्कि यह है कि जब उद्योग परिपक्व हो जाएगा तो वे कैसे विकसित होंगे।

AI कंपनियों के लिए: NVIDIA साझीदार और अड़चन दोनों है। निर्भरता वास्तविक लेकिन अपरिहार्य है।

निवेशकों के लिए: NVIDIA AI के भविष्य पर सबसे प्रत्यक्ष दांव का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन वैल्यूएशन के साथ जिसके लिए परफेक्ट निष्पादन की आवश्यकता है।

समाज के लिए: एक कंपनी अगले तकनीकी युग के बहुत अधिक महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर को नियंत्रित करती है। विविधीकरण अनिवार्य है।

Jensen Huang ने AI युग का सबसे महत्वपूर्ण साम्राज्य बनाया है। उनकी विरासत इस बात से निर्धारित होगी कि वे उस शक्ति का उपयोग मानव प्रगति को तेज़ करने के लिए करते हैं या ऐसी अड़चन बन जाते हैं जो नवाचार को धीमा कर देती है।

एक वाक्य में: NVIDIA ने न केवल AI क्रांति में भाग लिया, बल्कि इसे संभव बनाया। और यही उन्हें सबसे शक्तिशाली और सबसे कमज़ोर दोनों बनाता है।

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NVIDIA की कहानी दिखाती है कि कभी-कभी सबसे महत्वपूर्ण कंपनियां वे नहीं होतीं जो अंतिम उत्पाद बनाती हैं, बल्कि वे होती हैं जो उन उपकरणों का निर्माण करती हैं जो दूसरों को भविष्य बनाने में सक्षम बनाते हैं।