AMD, सैन फ्रांसिस्को में 22-23 जुलाई को आयोजित होने वाले अपने वार्षिक Advancing AI 2026 सम्मेलन के लिए तैयार हो रहा है, जहाँ यह अपने नवीनतम Instinct GPU प्लेटफॉर्म दिखाने की योजना बना रहा है, जो AI एक्सेलरेटर बाजार में Nvidia के एकाधिकार को चुनौती देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Nvidia वर्तमान में AI GPU बाजार में 80% से 95% तक का हिस्सा रखता है।
AMD लड़ाई में क्या ला रहा है
AMD के प्रयास का केंद्रीय बिंदु इसकी MI350 श्रृंखला है, जिसमें MI350X और MI355X GPU शामिल हैं। इन्हें जून 2025 में पहली बार प्रस्तुत किया गया था, और इनकी स्पेसिफिकेशन्स पर ध्यान देने लायक हैं।
MI350X और MI355X में 288 GB HBM3e मेमोरी है। संदर्भ के लिए, Nvidia की Blackwell आर्किटेक्चर 180 GB प्रदान करती है। यह कच्ची मेमोरी क्षमता में एक महत्वपूर्ण अंतर है, जो बड़े भाषा मॉडल चलाने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, जहाँ पैरामीटर की संख्या लगातार बढ़ रही है।
AMD दावा करती है कि MI350 श्रृंखला Llama 3.1 405B वर्कलोड पर पिछली पीढ़ी की MI300X की तुलना में अधिकतम 4x प्रदर्शन प्रदान करती है।
कंपनी ने भारी भरकम भागीदारियों की भी व्यवस्था की है। माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर और ओरेकल पहले से ही रणनीतिक भागीदार के रूप में शामिल हो चुके हैं। रिपोर्ट्स के अनुसार, OpenAI ने AMD में स्टेक लेने में दिलचस्पी व्यक्त की है।
आगे की ओर देखते हुए, AMD की MI400 श्रृंखला को अपने पहले पूर्ण वर्ष में लगभग $7.2 बिलियन की आय उत्पन्न करने का अनुमान है, जिसमें प्रति इकाई औसत बिक्री मूल्य लगभग $31,000 होगा।
क्रिप्टो निवेशकों को क्यों चिंता करनी चाहिए
रेंडर, अकाश और io.net जैसे डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट नेटवर्क ने अपनी पूरी मूल्य प्रस्तावना GPU संसाधनों को एकत्रित करके और उन्हें AI निष्कर्षण और प्रशिक्षण के कार्यभार के लिए किराए पर देकर बनाई है। इन नेटवर्क्स की आर्थिकता मुख्य रूप से उपलब्ध GPU, उनकी कीमतों, और आपूर्ति की मांग के साथ समान रूप से बनी रहने की क्षमता पर निर्भर करती है।
जब AMD, Nvidia के हार्डवेयर के लिए प्रतिस्पर्धी विकल्प पेश करता है, तो एआई क्षमता वाले GPU की कुल उपलब्ध आपूर्ति बढ़ जाती है। अधिक आपूर्ति का अर्थ है डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट नेटवर्क के लिए अधिक संभावित नोड। इसका अर्थ यह भी है कि इन नेटवर्क पर GPU ऑपरेटर संभवतः बेहतर मूल्यों पर हार्डवेयर प्राप्त कर सकते हैं, जिससे उनका मार्जिन सुधरता है और भागीदारी अधिक आकर्षक बन जाती है।
Nvidia की शक्ति ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर स्टैक के लिए एक एकल निर्भरता बिंदु बना दिया है। CUDA, Nvidia का स्वामित्व वाला सॉफ्टवेयर परितंत्र, डेवलपर्स को बंध लिया है और स्विचिंग लागत को दर्दनाक रूप से उच्च बना दिया है। AMD का ROCm सॉफ्टवेयर स्टैक पारंपरिक रूप से पीछे रहा है, लेकिन प्रत्येक पीढ़ी ने इस अंतर को कम किया है।
प्रतिस्पर्धी दृश्य और देखने के लिए क्या
एमडीए का MI350 श्रृंखला पर मेमोरी लाभ उल्लेखनीय है। बड़े भाषा मॉडल अब अधिकतर मेमोरी के कारण बंधे हुए हैं, न कि केवल कच्ची गणना के, खासकर निष्कर्षण के कार्यभार के लिए जहाँ आपको एक साथ विशाल मॉडल वजन को मेमोरी में रखना होता है। प्रति GPU 288 GB के बजाय 180 GB होना ऐसा व्यावहारिक लाभ है जो हाइपरस्केल डेटासेंटर में खरीदारी के निर्णय को प्रभावित कर सकता है।
माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल द्वारा AMD के AI हार्डवेयर में निवेश करने से ये चिप्स क्लाउड इंस्टेंस के रूप में उपलब्ध होंगे, जिससे किसी भी व्यक्ति, जिसमें डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट प्रोटोकॉल भी शामिल हैं, के लिए इन्हें सीधे खरीदे बिना AMD के नवीनतम सिलिकॉन तक पहुँचना आसान हो जाएगा।
एआई और ब्लॉकचेन के अंतर्छेदन को ट्रैक करने वाले क्रिप्टो-नेटिव निवेशकों के लिए, एडवांसिंग एआई सम्मेलन से कई संकेत महत्वपूर्ण होंगे। पहला, ROCm के लिए सॉफ्टवेयर परितंत्र में सुधार के बारे में कोई घोषणा विकेंद्रीकृत कंप्यूट नेटवर्क में अपनाये जाने को तेज कर सकती है। दूसरा, MI350 श्रृंखला के लिए मूल्य विवरण यह बताएंगे कि AMD आयतन या मार्जिन पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। तीसरा, एआई-केंद्रित क्रिप्टो प्रोजेक्ट्स के साथ साझेदारी का कोई उल्लेख स्पष्ट संकेत होगा कि AMD विकेंद्रीकृत कंप्यूट बाजार को एक मान्य मांग ड्राइवर मानता है।
MI350 श्रृंखला को 2025 के तीसरे तिमाही में व्यापक उपलब्धता के लक्ष्य के साथ ऑर्डरिंग चरण में प्रवेश किया गया। MI400 श्रृंखला के लिए $7.2 बिलियन की आय अनुमानित करने से लगता है कि AMD के आंतरिक मॉडल्स में उद्योग-स्तरीय मांग का मजबूती से उभार हो रहा है।