पिछले तीन वर्षों से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पर वैश्विक चर्चा केवल “बौद्धिक” स्तर तक सीमित रही है—जैसे कि बड़े लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs), अधिक पैरामीटर और इंसानी भाषा की नकल करने वाले चैटबॉट्स। हालाँकि, कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स शो (CES) 2026 में, NVIDIA ने इस उद्योग की दिशा में एक बुनियादी बदलाव का संकेत दिया है। सिलिकॉन वैली की इस दिग्गज कंपनी ने तर्क दिया कि यदि इंटेलिजेंस (बुद्धि) तर्क नहीं कर सकती, याद नहीं रख सकती और भौतिक दुनिया के साथ सुरक्षित रूप से संवाद नहीं कर सकती, तो वह प्रभावी रूप से अधूरी है।
“चैटबॉट युग” से आगे की तकनीकों का अनावरण करते हुए, NVIDIA के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने “एजेंटिक एआई” (Agentic AI) और “फिजिकल एआई” (Physical AI) का ब्लूप्रिंट पेश किया। यह बदलाव एआई के एक स्क्रीन के भीतर रहने वाले डिजिटल सहायक से एक ऐसी तर्कसंगत इकाई बनने की ओर संक्रमण है, जो भारी मशीनरी चलाने, जटिल ट्रैफिक में नेविगेट करने और औद्योगिक इकोसिस्टम को प्रबंधित करने में सक्षम है।
रूबिन (Rubin): एआई आर्किटेक्चर का ‘रीसेट’
NVIDIA के प्रदर्शन का मुख्य केंद्र ‘रूबिन’ था, जो अत्यधिक सफल ‘ब्लैकवेल’ आर्किटेक्चर का उत्तराधिकारी है। NVIDIA रूबिन को केवल एक नई चिप के रूप में नहीं, बल्कि एक “सुपरकंप्यूटर रीसेट” के रूप में पेश कर रहा है। ऐसे समय में जब एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने की लागत तकनीकी दिग्गजों के लिए एक बड़ी चिंता बन गई है, रूबिन का लक्ष्य खर्चों में भारी कमी लाना है।
रूबिन प्लेटफॉर्म छह अलग-अलग तकनीकों—वेरा सीपीयू (Vera CPU), रूबिन जीपीयू, NVLink 6, ConnectX-9, BlueField-4 और Spectrum-6 ईथरनेट—को एक एकल, मजबूती से जुड़े सिस्टम में समाहित करता है। NVIDIA के अनुसार, यह एकीकरण पिछले ब्लैकवेल पीढ़ी की तुलना में केवल सातवें हिस्से (1/7th) की लागत पर एआई इन्फरेंस टोकन प्रदान करने की अनुमति देता है।
मेमोरी की बाधा को सुलझाना: ब्लूफील्ड-4 (BlueField-4)
यदि रूबिन एआई को “ताकत” प्रदान करता है, तो नया ब्लूफील्ड-4 उसे “दीर्घकालिक स्मृति” (Long-term memory) देता है। पारंपरिक रूप से, एआई मॉडल हर नए निर्देश (prompt) को एक नई शुरुआत की तरह देखते थे। हालाँकि, किसी पेशेवर या भौतिक वातावरण में उपयोगी होने के लिए, एआई एजेंट के पास पिछला संदर्भ (Context) याद रखने की क्षमता होनी चाहिए।
ब्लूफील्ड-4 द्वारा संचालित NVIDIA का इन्फरेंस कॉन्टेक्स्ट मेमोरी स्टोरेज प्लेटफॉर्म, इस मेमोरी को एक समर्पित एआई-नेटिव स्टोरेज लेयर पर स्थानांतरित कर देता है। यह एआई एजेंटों को स्थायी मेमोरी रखने की अनुमति देता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में 5 गुना अधिक थ्रूपुट और 5 गुना बेहतर बिजली दक्षता मिलती है।
फिजिकल एआई का उदय
CES 2026 में शायद सबसे महत्वपूर्ण छलांग ‘फिजिकल एआई’ की ओर थी। NVIDIA रोबोटों को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया को आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास जितना आसान बनाने की कोशिश कर रहा है। अपने ‘कॉसमॉस’ (Cosmos) वर्ल्ड मॉडल और ‘GR00T’ ह्यूमनॉइड मॉडल के माध्यम से, कंपनी मशीनों को भौतिकी और स्थानिक वास्तविकता को समझने के लिए बुनियादी “मस्तिष्क” प्रदान कर रही है।
NVIDIA ने घोषणा की कि बोस्टन डायनेमिक्स, कैटरपिलर, एलजी इलेक्ट्रॉनिक्स और न्यूरा रोबोटिक्स जैसे औद्योगिक दिग्गज अब प्रयोगात्मक चरण से बाहर निकल चुके हैं; वे अब NVIDIA के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर स्टैक पर निर्मित मशीनें बाजार में उतार रहे हैं।
स्वायत्त वाहन (Autonomous Vehicles): तर्क करना और सोचना
स्वायत्त ड्राइविंग हमेशा से फिजिकल एआई के लिए सबसे चुनौतीपूर्ण क्षेत्र रहा है। दुर्लभ और अस्पष्ट ड्राइविंग स्थितियों से निपटने के लिए, NVIDIA ने ‘अल्पामायो’ (Alpamayo) मॉडल पेश किए।
पिछले सिस्टमों के विपरीत, जो पूरी तरह से विजुअल सेंसर पर निर्भर थे, अल्पामायो विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल का उपयोग करता है। यह वाहन को कारण और प्रभाव के बारे में तर्क करने और महत्वपूर्ण रूप से, अपने निर्णयों को मानव यात्रियों को समझाने की अनुमति देता है।
भौतिक दुनिया के लिए ‘ChatGPT मोमेंट’
CES 2026 में NVIDIA का व्यापक संदेश यह है कि अलग-थलग रहने वाले एआई का युग समाप्त हो रहा है। अगला चरण उस एआई का है जो अपने पिछले कार्यों को याद रखता है, भविष्य के परिणामों के बारे में तर्क करता है, और वास्तविक दुनिया में स्वायत्त रूप से कार्य करता है—चाहे वह अस्पताल हो, कारखाना हो या शहर का ट्रैफिक।
जेन्सेन हुआंग ने अपने समापन भाषण में इस बदलाव को संक्षेप में स्पष्ट किया:
“फिजिकल एआई के लिए ‘ChatGPT मोमेंट’ आ चुका है। एआई का अगला चरण केवल सवालों के जवाब नहीं देता। यह याद रखता है कि उसने कल क्या किया था, कल क्या हो सकता है इसके बारे में तर्क करता है, और कार्य करता है।”
तकनीकी उद्योग के लिए, 2026 वह वर्ष है जब एआई ने अंततः वास्तविकता को “छुआ” है, और डेटा की आभासी दुनिया से निकलकर भौतिक क्रिया की वास्तविक दुनिया में कदम रखा है।
