OpenAI ने नौ महीने में बनाई अपनी पहली चिप, और उसने उस एक आंकड़े पर Nvidia के सबसे दमदार सर्वर को पछाड़ दिया जो असल में मायने रखता है

OpenAI ने कोरे कागज़ से शुरू करके नौ महीनों में एक चिप बनाई, और उसने Nvidia के सबसे बेहतरीन इंफरेंस सर्वर को उस आंकड़े पर पीछे छोड़ दिया जो असल में तय करता है कि AI की दौड़ कौन जीतेगा, यानी प्रति वॉट कितना काम होता है। Amazon उस बाज़ार को बंद कर रहा है जिसने खुलने के इक्कीस साल बाद मशीन लर्निंग मॉडलों की पूरी एक पीढ़ी को प्रशिक्षित किया। Google अपने AI एजेंट्स को दुनिया की कुछ सबसे परंपरावादी लॉ फर्मों में भेज रहा है। SoftBank अपने OpenAI के दांव की फंडिंग जारी रखने के लिए साल के सबसे बड़े कॉरपोरेट बॉन्ड सौदों में से एक की तैयारी कर रहा है। और भारत में, कंपनियों ने इस अगस्त में शेयर बाज़ार से अब तक के किसी भी महीने से ज़्यादा तेज़ी से पैसा जुटाया।

OpenAI की घर में बनी चिप ने Nvidia को उसी के खेल में पछाड़ा

OpenAI और Broadcom ने मिलकर नौ महीनों में Jalapeño नाम की एक इंफरेंस चिप डिज़ाइन की, पहले स्केच से लेकर TSMC में बनी तैयार सिलिकॉन तक, और इसके इर्द-गिर्द रैक Celestica ने बनाए। इस हफ्ते InferenceX नाम के एक समूह ने पहला स्वतंत्र बेंचमार्क जारी किया, और नतीजे करीबी मुकाबले से कोसों दूर हैं।

तीन बड़े ओपन मॉडलों पर Jalapeño ने Nvidia के GB300 सिस्टम की तुलना में प्रति किलोवाट 1.5 से 1.9 गुना ज़्यादा AI काम किया, और इसकी लेटेंसी 3.6 गुना तक कम रही। जो कंपनी बरसों से Nvidia को हर चिप के लिए मोटी कीमत चुकाती रही है, उसके लिए दक्षता में Nvidia के मौजूदा फ्लैगशिप को पीछे छोड़ने वाली चीज़ बनाना वाकई एक बड़ी बात है।

एक बात साफ तौर पर कह देनी चाहिए, क्योंकि यह वह विवरण है जो अक्सर हेडलाइन में छूट जाता है। Jalapeño नई HBM4 मेमोरी इस्तेमाल करती है, जबकि जिस GB300 से इसकी तुलना की गई वह पिछली पीढ़ी की मेमोरी पर चलता है। Nvidia का आने वाला Rubin प्लेटफॉर्म भी HBM4 इस्तेमाल करेगा, और अभी तक किसी ने Jalapeño की तुलना उससे नहीं की है। यानी यह एक असली नतीजा है, अगले साल के Nvidia के साथ बराबरी की टक्कर नहीं। Jalapeño का लक्ष्य भी इस साल के अंत में सिर्फ कम मात्रा में उत्पादन तक सीमित है, फिलहाल Nvidia के हार्डवेयर की बड़े पैमाने पर जगह लेना नहीं। यह जो साबित करती है वह दायरे में छोटा है लेकिन फिर भी अहम है, कि कोई कंपनी जो खुद चिप निर्माता नहीं है, अब उस मापदंड पर दुनिया के सबसे बेहतरीन चिप निर्माता की पेशकश से मुकाबला करने वाली चीज़ डिज़ाइन कर सकती है, जो तय करता है कि किसी डेटा सेंटर को चलाने में असल में कितना खर्च आता है।

Amazon बंद कर रहा है वह प्लेटफॉर्म जिसने मशीन लर्निंग के दौर को प्रशिक्षित किया

Amazon 30 सितंबर को Mechanical Turk बंद कर देगा, यानी उस बाज़ार का अंत जिसे Jeff Bezos ने कभी “artificial artificial intelligence” कहा था। 2005 में शुरू हुए MTurk ने कारोबारों को छोटे डिजिटल काम, जैसे तस्वीरों को लेबल करना, ऑडियो का ट्रांसक्रिप्शन करना, सर्वे के जवाब देना, भुगतान पाने वाले मानव कामगारों की भीड़ तक पहुंचाने का ज़रिया दिया। करीब दो दशकों तक, यह मानव श्रम मशीन लर्निंग शोध की एक बड़ी मात्रा के नीचे छिपी हुई परत बना रहा, जिसमें वे इमेज डेटासेट भी शामिल हैं जिन पर शुरुआती कंप्यूटर विज़न मॉडल प्रशिक्षित हुए थे।

Amazon सिर्फ एक प्रोडक्ट को रिटायर नहीं कर रहा। कंपनी के नए डेटा लेबलिंग टूल, SageMaker Ground Truth और Amazon Augmented AI, भी उसी तारीख को बंद हो रहे हैं। स्टार्टअप्स की एक नई पीढ़ी, जिनमें Scale AI, Mercor और Prolific शामिल हैं, अब AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए लोगों की भर्ती का काम संभाल चुकी है, और अक्सर MTurk की सपाट प्रति-कार्य दरों से ज़्यादा भुगतान करते हुए ज़्यादा विशिष्ट काम देती है।

इस समय में कुछ मौजूं भी है। जो टूल कभी मज़ाक का विषय हुआ करता था, “यह असल में AI नहीं है, बस पर्दे के पीछे लोग बैठे हैं”, वह उसी साल बंद हो रहा है जिस साल कोई कंपनी ऐसी चिप डिज़ाइन कर सकती है जो Nvidia के बेंचमार्क को पीछे छोड़ दे। जो ढांचा इमारतों को सहारा देता था, उसे हटा दिया गया क्योंकि अब उन इमारतों को उसकी ज़रूरत नहीं रही।

Google अपने AI एजेंट्स को कॉरपोरेट लॉ फर्मों में भेज रहा है

Google Cloud ने इस हफ्ते Gemini Enterprise for Legal लॉन्च किया, जो उसके AI एजेंट प्लेटफॉर्म का एक ऐसा संस्करण है जो खासतौर पर लॉ फर्मों और कॉरपोरेट कानूनी विभागों के लिए बनाया गया है। Cleary Gottlieb, Freshfields, Weil और Williams & Connolly को लॉन्च पार्टनर के रूप में नामित किया गया है।

इसकी पेशकश दिखावटी नहीं बल्कि सीमित और व्यावहारिक है। यह सिस्टम फर्मों के पहले से चल रहे दस्तावेज़ प्रबंधन और ई-डिस्कवरी सॉफ्टवेयर से जुड़ता है, और इसे इस तरह बनाया गया है कि फर्म की मौजूदा एथिकल वॉल्स, यानी वे आंतरिक नियम जो एक टीम को दूसरे क्लाइंट की गोपनीय फाइलें देखने से रोकते हैं, अपने आप बरकरार रहें, बजाय इसके कि वकील इन्हें हाथ से लागू करें। कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू, ड्यू डिलिजेंस दस्तावेज़ समीक्षा और नियामक निगरानी वे शुरुआती काम हैं जिनके लिए इसे तैयार किया गया है, और इसके कानूनी शोध के जवाब मूल कानून पर आधारित रहने के लिए बनाए गए हैं, न कि इस पर कि अंतर्निहित मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान संयोगवश क्या सीख लिया।

Google का कहना है कि इसी सोच का एक वित्तीय सेवा संस्करण साथ ही लॉन्च हो चुका है, और स्वास्थ्य सेवा तथा जीवन विज्ञान संस्करण बाद में आएंगे। बड़ी लॉ फर्मों का उद्योग AI को असली काम सौंपने को लेकर अब तक सबसे सतर्क उद्योगों में रहा है, क्योंकि अदालत में दाखिल किसी दस्तावेज़ में मनगढ़ंत उद्धरण की कीमत भारी पड़ सकती है। यहां Google यह दांव खेल रहा है कि पैसा ठीक उसी सतर्कता में छिपा है।

SoftBank OpenAI की फंडिंग जारी रखने के लिए भारी कर्ज़ ले रहा है

SoftBank बैंकों से 10 अरब से 20 अरब डॉलर तक के बॉन्ड बेचने की बातचीत कर रहा है, जिनकी कीमत डॉलर और यूरो में तय होगी, और यह सौदा सितंबर जितनी जल्दी भी हो सकता है। यह रकम उस 40 अरब डॉलर के ब्रिज लोन का एक हिस्सा फिर से वित्तपोषित करेगी जो कंपनी ने इस साल की शुरुआत में OpenAI में अपनी हिस्सेदारी के लिए लिया था।

Masayoshi Son की कंपनी की योजना अक्टूबर तक OpenAI में करीब 65 अरब डॉलर लगाने की है। अगर सबसे बड़ा आंकड़ा सच हुआ तो 20 अरब डॉलर का यह बॉन्ड सौदा इस साल किसी भी एशियाई कंपनी का सबसे बड़ा सौदा होगा। बताया जा रहा है कि SoftBank एक 144A ढांचे पर भी विचार कर रहा है, यह एक ऐसा प्रारूप है जो उसे अमेरिकी संस्थागत निवेशकों के कहीं बड़े समूह को ये नोट्स बेचने देगा, ऐसा कुछ जो उसने एक दशक से ज़्यादा समय में नहीं किया।

इससे OpenAI के रोज़मर्रा के कामकाज में कोई फर्क नहीं पड़ता। यह जो दिखाता है वह यह है कि AI उछाल के पीछे की पूंजी का कितना बड़ा हिस्सा अब वेंचर कैपिटल के चेकों की बजाय कॉरपोरेट कर्ज़ बाज़ारों से होकर गुज़र रहा है, और इसका जोखिम किसी फंड की बैलेंस शीट पर नहीं बल्कि सीधे SoftBank की बैलेंस शीट पर टिका है।

भारत में नए शेयर सौदों का अब तक का सबसे बेहतरीन महीना

भारत का शेयर बाज़ार नए शेयरों की कीमत तय करने के मामले में अपने अब तक के सबसे मज़बूत महीने की ओर बढ़ रहा है, और अगस्त में करीब 10 अरब डॉलर के इक्विटी सौदे कतार में हैं। इसमें सबसे बड़ा हिस्सा है सरकार की अपनी Life Insurance Corporation of India, यानी देश की सबसे बड़ी बीमा कंपनी, में 3.2 अरब डॉलर की शेयर बिक्री। Manipal Health Enterprises ने इसमें 958 मिलियन डॉलर के आईपीओ की बात जोड़ी, साथ ही छोटे ब्लॉक ट्रेड और संस्थागत प्लेसमेंट की एक लहर भी शामिल रही।

इस आंकड़े को खास बनाती है वह पृष्ठभूमि जिसके सामने यह हो रहा है। भारत का बेंचमार्क Nifty 50 इंडेक्स इस महीने अब तक असल में गिरा ही है, यानी यह किसी व्यापक तेज़ी पर सवार बाज़ार का नतीजा नहीं बल्कि नए इश्यू में पैसे की हड़बड़ी है। विश्लेषक इसका श्रेय भारत के अपने म्यूचुअल फंडों और बीमा कंपनियों को देते हैं, जो अब इतने बड़े और अच्छी तरह पूंजी वाले हो चुके हैं कि बड़े सौदे अपने दम पर संभाल सकें, साथ ही खुदरा निवेशकों और लौटते विदेशी फंडों को भी, जिनकी वजह से कंपनियों और सरकार को इतना ज़्यादा शेयर एक साथ बेचने का भरोसा मिला।

पूंजी जुटाने का कोई रिकॉर्ड महीना उस तरह से सुर्खी नहीं बनता जिस तरह शतरंज की जीत या रॉकेट लॉन्च बनता है। लेकिन यह वह आंकड़ा है जो बताता है कि सतह के नीचे कुछ सही दिशा में चल रहा है, इतनी घरेलू बचत, इतना निवेशक भरोसा, और नए भारतीय शेयरों की इतनी मांग कि एक सरकारी बीमा कंपनी और एक अस्पताल श्रृंखला, दोनों बाज़ार को बिना डराए, एक ही महीने में पैसा जुटा सकीं।

यहां हर खबर इस बारे में है कि आगे क्या होगा, इस पर कौन पैसा लगाने को तैयार है। OpenAI और Broadcom ने नौ महीने की इंजीनियरिंग मेहनत इस दांव पर लगाई कि वे दुनिया की सबसे बड़ी चिप निर्माता कंपनी से बेहतर डिज़ाइन बना सकते हैं, और शुरुआती आंकड़े कहते हैं कि वे सही साबित हुए। Amazon यह दांव खेल रहा है कि जो श्रम बाज़ार खुद AI ने बनाया था, वह अब हमेशा के लिए आगे बढ़ चुका है। SoftBank बड़े पैमाने पर उधार लिए गए दसियों अरब डॉलर इस दांव पर लगा रहा है कि OpenAI उस लायक है। और मुंबई में, एक सरकारी बीमा कंपनी और भारतीय कंपनियों की एक लहर ने अभी यह दांव लगाया है कि घरेलू और विदेशी, दोनों तरह के निवेशक अपना पैसा उस भरोसे के पीछे लगाने को तैयार हैं। अब तक, हर मामले में, यह दांव सही साबित हो रहा है।