एनभिडियाको एच२० एआई चिपको माग बढ्दो

काठमाडौं ।

चिनियाँ कम्पनीहरूले एनभिडियाको एच२० कृत्रिम बुद्धिमता चिपको अर्डर तीव्र रूपमा बढाइरहेका छन्। डीपसिकको सस्तो एआई मोडेलहरूको माग बढ्दै गएपछि यस्तो भएको यस विषयमा जानकारी राख्ने केही स्रोतले बताएका छन्।

यो अर्डर वृद्धिबारे पहिलो पटक रोयटर्सले रिपोर्ट गरेको हो जसले एनभिडियाको बजारमा वर्चस्वलाई देखाउँछ। साथै डीपसिकको कारण एआई चिपको माग घट्न सक्ने चिन्तालाई कम गर्न सक्ने संकेत गर्छ।

टेन्सेन्ट, अलिबाबा र बाइटडान्सले एच२० चिपको अर्डर “धेरै बढाएका” छन्। दुई स्रोतका अनुसार, यो चिप विशेष रूपमा चीनका लागि बनाइएको हो, किनभने अमेरिकी निर्यात नियन्त्रणका कारण अन्य उन्नत चिपहरू चीनमा उपलब्ध छैनन्। चिनियाँ एआई स्टार्टअप डीपसिक गत महिना विश्वव्यापी रूपमा चर्चामा आएपछि यी कम्पनीहरूले अर्डर बढाएका हुन्।

यी तीन प्रविधि कम्पनीहरूले आफ्नै उन्नत एआई चिप आवश्यकताका लागि मात्र नभई अन्य व्यवसायहरूलाई क्लाउड कम्प्युटिङ सेवा प्रदान गर्न पनि एनभिडिया एच२० चिपहरू प्रयोग गरिरहेका छन्।

रोयटर्सका अनुसार स्वास्थ्य सेवा र शिक्षा जस्ता क्षेत्रमा रहेका साना कम्पनीहरूले पनि डीपसिक मोडेल र एनभिडिया एच२० चिपसहितका एआई सर्भरहरू खरिद गरिरहेका छन्। चीनकै ठूला सर्भर उत्पादक कम्पनीका एक स्रोतका अनुसार, पहिले यस्तो प्रवृत्ति मुख्य रूपमा वित्तीय र टेलिकम कम्पनीहरूमा मात्र सीमित थियो।

अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्पको प्रशासनले चीनमा एच२० चिपको बिक्रीमा थप प्रतिबन्ध लगाउनेबारे विचार गरिरहेको छ भनेर रोयटर्सले रिपोर्ट गरेको छ। अर्डर वृद्धिमा यस खालको प्रतिबन्धको सम्भावनाले भूमिका खेलेको हुनसक्छ, तर स्रोतहरूका अनुसार यसको प्रमुख कारण डीपसिक नै हो।

स्रोतहरूले अर्डरको ठ्याक्कै परिमाण खुलाउन चाहेनन्। उनीहरूलाई मिडियासँग कुरा गर्ने अधिकार थिएन, त्यसैले उनीहरू पहिचान खुलाउन अस्वीकृत भए।

एनभिडियाले चीनबाट एच२० को कति माग आएको छ भन्नेबारे प्रतिक्रिया दिएको छैन, तर उसले आफ्ना उत्पादनहरू प्रतिस्पर्धात्मक बजारमा “गुणस्तरकै कारण” सफल भएको बताएको छ। कम्पनीले बुधबार त्रैमासिक नाफा प्रतिवेदन सार्वजनिक गर्ने तयारी गरिरहेको छ।

टेन्सेन्ट, बाइटडान्स र अलिबाबाले यस विषयमा कुनै प्रतिक्रिया दिएका छैनन्।

डीपसिकका ठूला भाषा मोडेलहरू पश्चिमी प्रणालीहरूजस्तै प्रतिस्पर्धी छन्, तर लागत निकै कम छ। तिनीहरू “अनुमान” वा निष्कर्ष निकाल्न केन्द्रित छन्, जसले कम्प्युटेसनल दक्षता बढाउँछ र केवल उच्च प्रोसेसिङ क्षमतामा निर्भर हुँदैन।