साथ ही, Nvidia ने ओमनिवर्स, कॉसमॉस, अल्पामायो और मेट्रोपोलिस जैसे प्लेटफॉर्मों पर फिजिकल AI एजेंट स्किल्स का एक विशाल ओपन-सोर्स संग्रह भी जारी किया। इससे जटिल रोबोटिक्स, विज़न AI और डिजिटल ट्विन वर्कफ़्लो अब सीधे एजेंट-एक्ज़ीक्यूटेबल टास्क बन जाएंगे।
Nvidia का यह रिलीज़ हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर, दोनों स्तरों पर बड़े बदलाव लेकर आया है:
एडवांटेक (Advantech) ने Nvidia के साथ अपनी साझेदारी को और मज़बूत करते हुए "AI फैक्ट्री ब्रेन" आर्किटेक्चर पेश किया। इसमें NemoClaw, फैक्ट्री ऑपरेशंस ब्लूप्रिंट और Jetson Thor का इस्तेमाल करके फिजिकल AI फैक्ट्रियों के लिए एंड-टू-एंड ऑपरेशनल इंटेलिजेंस का वादा किया गया है। दिलचस्प बात यह है कि एडवांटेक ने इसी मौके पर यह भी कहा कि वह Nvidia, Qualcomm और Intel – तीनों के साथ मिलकर काम जारी रखेगा, जो एज AI बाज़ार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा को दर्शाता है।
हुआंग ने एक सरल लेकिन क्रांतिकारी पैटर्न समझाया: "एक मॉडल, एक रैपर और टूल्स।" यही एजेंट है। उनका कहना था कि यही पैटर्न अगले दशक में PC से लेकर रोबोट और डेटा सेंटर तक हर जगह दिखेगा, और AI एजेंट बुनियादी इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर बन जाएंगे।
CUDA 13, MIG और NemoClaw को Jetson पर लाकर Nvidia ने Qualcomm (Snapdragon-बेस्ड एज AI) और Intel (x86 इंडस्ट्रियल) को सीधी चुनौती दी है। सर्वर से एज तक एक जैसा CUDA स्टैक, ओपन-सोर्स एजेंट टूलिंग और हार्डवेयर MIG आइसोलेशन – यह तिकड़ी डेवलपर अनुभव को इतना आकर्षक बनाती है कि प्रतिद्वंद्वियों के लिए इसका मुकाबला करना मुश्किल हो जाता है।
जब एक डेवलपर एक ही कमांड से NemoClaw डिप्लॉय कर सकता है और वही CUDA 13 कोड Jetson पर भी चल जाता है, तो Nvidia के टूलचेन में निवेश अपने आप गहरा हो जाता है। यह दूसरे प्लेटफॉर्म पर स्विच करने की लागत को काफी बढ़ा देता है।
इसी इवेंट के दौरान Nvidia ने कई और अहम ऐलान किए:
Nvidia का यह कदम साफ संकेत देता है कि AI का अगला बड़ा मोर्चा डेटा सेंटर नहीं, बल्कि हमारे आस-पास की भौतिक दुनिया होगी।
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