एनविडिया का एआई कंप्यूटिंग पर नियंत्रण लंबे समय से दो स्तंभों पर टिका हुआ है: इसका हार्डवेयर और इसका सॉफ्टवेयर। जीपीयू को सभी ध्यान मिलता है, लेकिन वास्तविक बंधन CUDA से आता है, जो एक निजी प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म है जिसके आसपास करोड़ों डेवलपर्स अपने कार्यप्रवाह बना चुके हैं। ओपनएआई अब इस दूसरे स्तंभ पर सीधा हमला कर रहा है।
कंपनी एक उपकरण जारी करने की तैयारी कर रही है, जो AI मॉडल्स को Nvidia के अलावा अन्य हार्डवेयर पर चलाने की अनुमति देगा, और CUDA के विकल्प के रूप में अपने ओपन-सोर्स Triton भाषा का उपयोग करेगा।
ट्राइटन का शांत विकास
ट्राइटन नया नहीं है। ओपनएआई ने इसे जुलाई 2021 में पायथन में उच्च-प्रदर्शन GPU कर्नेल लिखने के लिए एक ओपन-सोर्स भाषा के रूप में पहली बार जारी किया था। इसका प्रस्ताव सीधा था। क्यूडीए शक्तिशाली है लेकिन ज्ञात रूप से जटिल है। ट्राइटन उसी तरह के प्रदर्शन को उपलब्ध कराने का लक्ष्य रखता है, लेकिन कोड ऐसा है जो सामान्य डेवलपर के लिए काफी अधिक सुलभ है।
उस समय से, प्रोजेक्ट लगातार लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है। यह अब PyTorch जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क्स के लिए बैकएंड के रूप में कार्य करता है। नवीनतम संस्करण, Triton 3.7, 2026 में जारी किया गया, जिससे संकेत मिलता है कि OpenAI इसे एक साइड प्रोजेक्ट नहीं मान रहा है।
हार्डवेयर विविधीकरण खेल
OpenAI का सॉफ्टवेयर प्रयास एक खाली स्थान में मौजूद नहीं है। 2025 से ही कंपनी Nvidia के चिप्स के विकल्पों का सक्रिय रूप से अन्वेषण कर रही है, जिसका एक कारण Nvidia के कुछ निष्कर्षण चिप्स के प्रति असंतोष है। निष्कर्षण का अर्थ है एक प्रशिक्षित AI मॉडल को वास्तव में चलाना, जबकि प्रशिक्षण इसे पहले से बनाने की प्रक्रिया है।
कंपनी ने AMD के साथ एक साझेदारी की घोषणा की है, जिसमें AMD-संचालित 6GW की कंप्यूट क्षमता शामिल है। OpenAI ने इसे अपनी मौजूदा Nvidia की भागीदारियों का विकल्प नहीं, बल्कि इनका अतिरिक्त बताया है।
AMD के अलावा, OpenAI ने Cerebras और Groq जैसी स्टार्टअप्स के साथ बातचीत की है, जिन्होंने इन्फरेंस वर्कलोड के लिए अनुकूलित विशेष चिप्स डिज़ाइन किए हैं। और कंपनी Broadcom के साथ कस्टम AI इन्फरेंस चिप्स के साथ काम कर रही है, जिनकी उत्पादन योजना 2026 के लिए नोट की गई है।
इसका निवेशकों के लिए क्या अर्थ है
Nvidia का CUDA परितंत्र लाखों डेवलपर्स, वर्षों का संस्थागत ज्ञान और लगभग हर प्रमुख AI फ्रेमवर्क में गहरा एकीकरण रखता है।
AMD ने AI कार्यभारों के साथ संगतता में सुधार के लिए अपने ROCm प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाया है। ZLUDA जैसे खुले प्रोजेक्ट्स ने CUDA कोड को गैर-Nvidia हार्डवेयर पर चलाने के लिए अनुवादित किया है। और अब दुनिया का सबसे बड़ा AI कंप्यूटिंग उपभोक्ता सक्रिय रूप से ऐसे उपकरण विकसित कर रहा है जो Nvidia के सॉफ्टवेयर लाभ को कम प्रासंगिक बना देंगे।
AMD और व्यापक वैकल्पिक चिप परितंत्र के लिए, OpenAI के कदम एक संभावित मोड़ को दर्शाते हैं। निविडा के हार्डवेयर के अलावा अन्य हार्डवेयर को अपनाने की सबसे बड़ी बाधा हमेशा सॉफ्टवेयर संगतता रही है। यदि Triton एक वास्तविक क्रॉस-प्लेटफॉर्म मानक में परिपक्व हो जाता है, तो यह AI डेवलपर्स के लिए AMD या कस्टम सिलिकॉन पर विचार करते समय सबसे बड़ी आपत्ति को हटा देता है।