मार्स फाइनेंस की समाचार रिपोर्ट के अनुसार, 23 जुलाई को, सिट्रिनी विश्लेषक जुकन ने "चीनी ओपन-सोर्स मॉडल निवेडिया के लिए अप्रासंगिक हैं" विचार का खंडन करते हुए बताया कि चीनी ओपन-सोर्स AI की समृद्धि वास्तव में निवेडिया की प्रमुखता को मजबूत कर रही है। चीन अभी भी निवेडिया GPU का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए कर रहा है और निवेडिया हार्डवेयर के लिए अनुकूलित संस्करण प्रकाशित कर रहा है, इसलिए DeepSeek V4, Kimi K3 आदि मॉडल के निष्कर्षण (इन्फरेंस) के दौरान निवेडिया GPU अभी भी सबसे अधिक लाभदायक प्लेटफॉर्म है—कोई भी TPU या Trainium का उपयोग इन मॉडल्स के निष्कर्षण के लिए नहीं करेगा। यह निवेडिया के प्रतिस्पर्धी लाभ को दो पहलुओं से सुरक्षित करता है: पहला, निष्कर्षण बाजार में सदैव सर्वश्रेष्ठ प्लेटफॉर्म की स्थिति प्राप्त करना; दूसरा, स्वयं के ASIC के माध्यम से निवेडिया GPU को प्रतिस्थापित करने के लिए अति-विशालकाय क्लाउड प्रदाताओं की प्रेरणा को अप्रत्यक्ष रूप से दबाना। साथ ही, निष्कर्षण सेवाओं के लिए निवेडिया GPU पर निर्भर Neocloud प्रदाता भी इससे लाभान्वित हो रहे हैं, क्योंकि चीनी ओपन-सोर्स मॉडल्स की समृद्धि उन्हें सतत कैलकुलेशन मांग का स्रोत प्रदान करती है। जुकन ने संकेत दिया कि वास्तविक संरचनात्मक जोखिम दीर्घकालिक है: यदि चीन सचमुच कैलकुलेशन स्वतंत्रता प्राप्त कर लेता है और निवेडिया पर निर्भरता समाप्त कर देता है, तो परिणाम सिर्फ़ चीनी बाजार को खोने से परे होंगे। निवेडिया की प्रमुखता महत्वपूर्ण रूप से कमजोर होगी, TPU और Trainium जैसे वैकल्पिक समाधानों की सापेक्ष प्रतिस्पर्धात्मकता मजबूत होगी, और निवेडिया के महत्वपूर्ण साम्राज्यवादी संपत्ति माने जाने वाले Neocloud पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रभाव पड़ेगा।
सिट्रिन विश्लेषक: निवेडिया चीन के ओपन-सोर्स एआई बूम से लाभान्वित हो रहा है, लंबे समय का जोखिम कंप्यूट निर्भरता में है
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सारांश
सिट्रिनी विश्लेषक जुकन ने कहा कि चीन का ओपन-सोर्स AI बूम NVIDIA की लंबी अवधि की क्रिप्टो रणनीति का समर्थन करता है। डीपसीक V4 और किमी K3 जैसे चीनी मॉडल अभी भी प्रशिक्षण और निष्कर्षण के लिए NVIDIA GPU का उपयोग करते हैं। इससे NVIDIA की निष्कर्षण बाजार में पोज़ीशन मजबूत होती है और क्लाउड प्रदाताओं की आत्मनिर्भर ASIC की आवश्यकता कम होती है। जुकन ने चेतावनी दी कि यदि चीन पूर्ण कंप्यूट आत्मनिर्भरता प्राप्त कर लेता है, तो यह NVIDIA के प्रभुत्व को कमजोर कर सकता है और TPU और Trainium जैसे विकल्पों को बढ़ावा दे सकता है। NVIDIA के लिए लंबी अवधि के निवेश के दृष्टिकोण पर यह निर्भर करता है कि यह परिवर्तन कितनी जल्दी होता है।
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