एज AI: क्यों AMD 2026 के लिए सबसे बेहतर मूल्य वाला विकल्प है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इस दशक के प्रमुख तकनीकी व्यवधानों में से एक है, मूलभूत परिवर्तन लाते हुए उद्योगों और समाज में व्यापक रूप से।

डेटा दर्शाते हैं कि लगभग हर छह लोगों में से एक व्यक्ति अब जनरेटिव AI टूल्स का उपयोग कर रहा है। इसके अलावा, 90% तकनीकी कर्मी पहले ही अपने काम में AI का उपयोग कर रहे हैं। इस अपनाने के बावजूद, AI उद्योग 2033 तक लगभग 9 गुना बढ़ने की भविष्यवाणी है।

इस बड़े पैमाने पर अपनाने के साथ कंप्यूट लागत में उछाल, लेटेंसी चुनौतियों में वृद्धि, और सुरक्षा, ऊर्जा उपयोग, तथा स्केलेबिलिटी के बारे में चिंताएँ बढ़ रही हैं। कंपनियां अब समझ रही हैं कि AI इनफ़रेंस के लिए डेटा को लगातार दूरस्थ सर्वरों पर भेजना—क्लाउड कंप्यूटिंग या क्लाउड AI—महंगा, धीमा, और गोपनीयता जोखिमों से भरा है।

क्लाउड AI में, कंपनियां AWS, Azure, और Google Cloud जैसे प्लेटफ़ॉर्म की विशाल संसाधनों का उपयोग करके AI सेवाएं प्रदान करती हैं। इससे उपयोगकर्ता इंटरनेट पर मांग के अनुसार AI मॉडल तक पहुंच सकते हैं बिना अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाए।

क्लाउड AI की नींव हाइपरस्केलर हैं—विनाशकारी AI डेटा सेंटर जो पारंपरिक ऑन-प्रेमाइस क्षमताओं से कहीं अधिक वर्कलोड संभालने के लिए अत्यधिक स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं। उनके विशाल क्षैतिज सर्वर एरेज़ के साथ, वे व्यवसायों को AI अनुप्रयोगों को कुशलतापूर्वक एक्सेस, निर्माण, प्रशिक्षण, तैनाती और रखरखाव करने के संसाधन प्रदान करते हैं।

क्लाउड कंप्यूटिंग और AI का यह संयोजन लागत दक्षता, स्केलेबिलिटी, और साझा मॉडलों का उपयोग करने की क्षमता जैसे लाभ प्रदान करता है। लेकिन साथ ही इसमें महत्वपूर्ण कमियां भी हैं, जैसे कि कंप्यूट संसाधनों, स्टोरेज, डेटा ट्रांसफ़र, और निरंतर उपयोग के लिए आवश्यक विशेष विशेषज्ञता के कारण उच्च आवर्ती लागत।

क्लाउड AI द्वारा सामना किए जाने वाले अन्य मुद्दों में लेटेंसी, सुरक्षा जोखिम, डेटा गोपनीयता, इंटरनेट निर्भरता, सीमित नियंत्रण, और विक्रेता लॉक-इन शामिल हैं।

जबकि क्लाउड उपभोक्ता ऐप्स, लैपटॉप, औद्योगिक सिस्टम, और रीयल-टाइम उपयोग मामलों के लिए महंगा और चुनौतीपूर्ण साबित हो रहा है, कंपनियां “एज AI” की ओर मुड़ रही हैं। डिवाइस पर स्थानीय इनफ़रेंस करना, महंगे क्लाउड GPU पर निर्भर रहने के बजाय, अब डेटा सेंटर के बाहर AI के तैनाती के तरीके को बदल रहा है।

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एज AI समझाया गया: क्यों इनफ़रेंस डिवाइस पर हो रहा है

उद्योग एक रणनीतिक और वास्तुशिल्पीय बदलाव से गुजर रहा है, जहाँ AI को केंद्रीकृत, ऊर्जा-भारी डेटा सेंटरों से हटाकर स्थानीय इनफ़रेंस हार्डवेयर की ओर ले जाया जा रहा है।

एज AI में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एज कंप्यूटिंग के साथ जोड़ा जाता है ताकि क्लाउड पर निर्भरता को हटाया जा सके, डिवाइस को स्थानीय रूप से डेटा प्रोसेस करने में सक्षम बनाते हुए। यहाँ “एज” का अर्थ है उपयोग किया जा रहा डिवाइस—जैसे फोन, कार, कैमरा, टीवी, सेंसर, या मेडिकल डिवाइस—इसलिए एज कंप्यूटिंग का मतलब है वह कंप्यूटर जो डेटा प्रोसेस करने के लिए डिवाइस के पास या उसके अंदर स्थित है।

डेटा एकत्र करने और प्रोसेस करने वाले एज डिवाइसों के अलावा, अन्य प्रमुख घटकों में क्लाउड में प्रशिक्षित AI मॉडल और एज पर तैनात मॉडल, साथ ही विशेष हार्डवेयर चिप्स शामिल हैं जो स्थानीय रूप से AI कार्यों को कुशलता से संभालते हैं।

इस बदलाव के साथ, लक्ष्य लेटेंसी और डेटा गोपनीयता जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करना है, उपयोगकर्ता डिवाइसों पर रीयल-टाइम प्रोसेसिंग सक्षम करके, जहाँ डेटा वास्तव में उत्पन्न होता है।

इसका मतलब है कि डेटा को ऑफ-साइट डेटा सेंटर पर भेजने के बजाय, गणनाएँ स्रोत के निकट की जाती हैं, जिससे डिवाइस मिलिसेकंड में निर्णय ले सकते हैं बिना इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के। डेटा मूल रूप से उसी समय उपयोग में लाया जाता है जब वह डिवाइस द्वारा निर्मित होता है।

यह रीयल-टाइम प्रोसेसिंग रोबोटिक्स, स्वायत्त वाहन, और निगरानी अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें तेज़ प्रतिक्रिया समय चाहिए।

एज कंप्यूटिंग डेटा सेंटरों पर भारी बोझ को भी कम करता है क्योंकि डेटा को बार-बार ले जाने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। एज AI में, केवल प्रासंगिक डेटा क्लाउड पर भेजा जाता है, जिससे बैंडविड्थ आवश्यकताएँ और संबंधित लागत कम होती है।

लागत-प्रभावशीलता के अलावा, गीगावॉट-स्तर के डेटा सेंटरों से डिवाइसों की ओर स्थानांतरण ऊर्जा दक्षता का लाभ देता है, क्योंकि वे न्यूनतम शक्ति से AI चला सकते हैं। संवेदनशील डेटा को स्थानीय रखने से कंपनियां सुरक्षा चिंताओं को और बेहतर ढंग से संबोधित कर सकती हैं, अनधिकृत पहुंच और डेटा उल्लंघनों से बचाव करती हैं।

गति, लागत, गोपनीयता और ऊर्जा दक्षता के लाभों के कारण, AI इनफ़रेंस अब धीरे-धीरे एज पर किया जा रहा है।

AI में, इनफ़रेंस मॉडल का वास्तविक संचालन है—एक प्रक्रिया जो मॉडल के प्रशिक्षित होने के बाद शुरू होती है और सीखना बंद कर देती है। इनफ़रेंस वह समय है जब मॉडल काम करना शुरू करता है, डेटा से निष्कर्ष निकालता है और उस ज्ञान को वास्तविक दुनिया के परिणामों में बदलता है।

स्थानीय इनफ़रेंस का मतलब है AI मॉडल को सीधे उपयोगकर्ता की मशीन पर विशेष सिलिकॉन, जैसे कि CPUs या सिस्टम-ऑन-चिप (SoCs) में एम्बेडेड NPUs (न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट्स) का उपयोग करके चलाना, बजाय हर अनुरोध को क्लाउड GPU पर भेजने के।

NPUs AI चिप्स हैं जो प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, स्पीच प्रोसेसिंग, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, और इमेज रिकग्निशन जैसे डीप लर्निंग कार्यों में जटिल गणनाओं के लिए अनुकूलित हैं। ये विशेष AI एक्सेलेरेटर चिप्स न्यूनतम ऊर्जा खपत के साथ तेज़, डिवाइस-पर इनफ़रेंस सक्षम करती हैं, जिससे रीयल-टाइम अनुप्रयोग संभव होते हैं।

व्यावहारिक रूप से, स्थानीय इनफ़रेंस का मतलब है कि आपका लैपटॉप, पीसी, एम्बेडेड सिस्टम, या यहाँ तक कि स्मार्टफ़ोन बड़े भाषा मॉडल (LLM क्वेरी), विज़न मॉडल, या असिस्टेंट वर्कलोड को बड़े, महंगे, शक्तिशाली सर्वरों तक पहुंचे बिना चला सकता है।

यह लेटेंसी को कम करता है, बैंडविड्थ लागत घटाता है, गोपनीयता में सुधार करता है, और सर्वर बिल कम करता है। क्योंकि एज AI सिस्टम निरंतर इंटरनेट कनेक्टिविटी के बिना काम कर सकते हैं, वे बेहतर विश्वसनीयता प्रदान करते हैं, जिससे वे दूरस्थ क्षेत्रों के लिए उपयुक्त बनते हैं।

जैसे AI वर्कलोड प्रयोग से दैनिक उपयोग तक स्केल होते हैं, यह स्थानीय इनफ़रेंस की ओर बदलाव अब सैद्धांतिक नहीं बल्कि आवश्यक हो गया है क्योंकि अरबों डिवाइस AI क्षमताएँ प्राप्त कर रहे हैं और क्लाउड-आधारित इनफ़रेंस बड़े पैमाने पर अस्थिर हो रहा है।

एज AI बाजार अनुसंधान अनुमान के अनुसार, इस दशक के अंत तक एज पर AI प्रोसेसर का मूल्य लगभग $60 बिलियन हो सकता है, जो 2020 में $9 बिलियन से बढ़ा है, मुख्यतः पीसी और डिवाइसों में स्थानीय कंप्यूट द्वारा संचालित।

पहले ही इस वर्ष, स्थानीय इनफ़रेंस का रुझान शोध डेमो से वास्तविक उत्पादों की ओर बढ़ गया है, जैसा कि CES 2026 में दिखाया गया, जहाँ दर्जनों AI पीसी और एज फॉर्म फैक्टरों को ऑन-डिवाइस इनफ़रेंस क्षमताओं के साथ प्रदर्शित किया गया।

उदाहरण के लिए, Ambarella ने अपना CV7 विज़न SoC लॉन्च किया जिसमें विभिन्न रीयल-टाइम परसेप्शन अनुप्रयोगों के लिए उन्नत ऑन-डिवाइस एज AI प्रोसेसिंग है। Qualcomm (QCOM ) ने “हर जगह इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग” के लिए अपने Snapdragon X Elite Gen 2 PCs के साथ वर्टिकल इंटीग्रेशन को दोगुना किया। Broadcom (AVGO ) भी ध्यान केंद्रित कर रहा है प्रोसेसर में “न्यूरल इंजन” को एकीकृत करने पर, ताकि स्थानीय AI सक्षम हो सके, विशेष रूप से स्मार्ट-होम अनुप्रयोगों को लक्षित करते हुए।

जब Apple Apple (AAPL ) और NVIDIA NVIDIA (NVDA ) जैसे दिग्गजों की बात आती है, तो पहला ऑन-डिवाइस AI और “प्राइवेट क्लाउड कंप्यूट” के हाइब्रिड मॉडल का उपयोग कर रहा है, जबकि दूसरा “फिजिकल AI” और ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग की ओर बदलाव कर रहा है।

फिजिकल AI, जो AI को डिजिटल दुनिया से बाहर रोबोटिक्स, ड्रोन, और औद्योगिक मशीनरी में विस्तारित करता है, एज AI क्षेत्र में उभरते रुझानों में से एक है और इसे एक प्रमुख विकास चालक माना जा रहा है।

क्यों AMD एज AI हार्डवेयर चक्र को जीतने के लिए स्थित है

एज AI स्टॉक्स की दुनिया में, देखे जाने वाले सबसे प्रमुख नामों में से एक है Advanced Micro Devices (AMD ), जो डेटा सेंटर, AI, गेमिंग, और एम्बेडेड अनुप्रयोगों के लिए सेमीकंडक्टर्स, प्रोसेसर, और GPU विकसित करता है।

इस महीने की शुरुआत में, CES 2026 में, AMD की चेयर और CEO लिसा सु ने कंपनी का लक्ष्य सभी के लिए AI प्रदान करने को साझा किया, जबकि उन्होंने पीसी, एम्बेडेड डिवाइस, और डेवलपर्स में एज-उन्मुख AI रणनीति को उजागर किया, जिससे हाइपरस्केल क्लाउड वातावरण से परे स्थानीय इनफ़रेंस हार्डवेयर पर कंपनी का फोकस मजबूत हुआ।

इस दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में, कंपनी ने AI प्रोसेसर की नई लाइन पेश की। इसमें Ryzen AI 400 सीरीज़ प्रोसेसर शामिल है जो AI पीसी के लिए है, जिसमें निर्मित NPUs हैं जो स्थानीय इनफ़रेंस के लिए लगभग 60 TOPS AI कंप्यूट प्रदान करते हैं। AMD के AI-संचालित पीसी चिप्स का यह नवीनतम संस्करण 12 CPU कोर और 24 थ्रेड्स के साथ आता है और प्रतिस्पर्धियों की तुलना में तेज़ (1.3x) मल्टीटास्किंग सक्षम करेगा। यह कंटेंट निर्माण में भी 1.7x तेज़ है।

पीसी, जिसमें Ryzen AI 400 सीरीज़ प्रोसेसर शामिल है, वर्तमान तिमाही में उपलब्ध होंगे।

एक प्रेस ब्रीफ़िंग में, राहुल टिकू, AMD के क्लाइंट बिजनेस के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और जनरल मैनेजर, ने बताया कि उन्होंने पहले ही 250 से अधिक AI पीसी प्लेटफ़ॉर्म तक विस्तार किया है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 2x वृद्धि दर्शाता है। उन्होंने कहा:

“आने वाले वर्षों में, AI एक बहु-स्तरीय ताना-बाना बन जाएगा जो व्यक्तिगत स्तर पर कंप्यूटिंग के हर स्तर में बुना जाएगा। हमारे AI पीसी और डिवाइस हमारे काम करने, खेलने, बनाने, और एक-दूसरे से जुड़ने के तरीके को बदल देंगे।”

AMD ने विश्व के सबसे बड़े उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स शो में Ryzen AI Max+ चिप्स भी पेश किए। यह प्रीमियम नोटबुक और मिनी-पीसी के लिए उन्नत स्थानीय इनफ़रेंस, कंटेंट निर्माण, और गेमिंग के लिए लक्षित है।

डेवलपर्स के लिए, AMD ने Ryzen AI Halo प्लेटफ़ॉर्म की घोषणा की है जो ऑन-डिवाइस मॉडल विकास के लिए है, और अगले तिमाही में एक कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप पीसी में शक्तिशाली AI विकास क्षमताएँ लाने के लिए तैयार है।

इसी बीच, इसके नए एम्बेडेड x86 प्रोसेसर पोर्टफ़ोलियो को एज पर AI-चालित अनुप्रयोगों को शक्ति देने के लिए डिजाइन किया गया है। नए P100 और X100 सीरीज़ प्रोसेसर स्मार्ट हेल्थकेयर, ऑटोमोटिव डिजिटल कॉकपिट, और ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए उच्च-प्रदर्शन AI कंप्यूट प्रदान करते हैं।

“चाहे आप कौन हों और आप तकनीक का दैनिक आधार पर कैसे उपयोग करें, AI रोज़मर्रा की कंप्यूटिंग को पुनः आकार दे रहा है। आप हर दिन अपने पीसी के साथ हजारों इंटरैक्शन करते हैं। AI समझने, संदर्भ सीखने, ऑटोमेशन लाने, गहरी तर्कशक्ति प्रदान करने, और प्रत्येक व्यक्ति को व्यक्तिगत अनुकूलन देने में सक्षम है।”

– राहुल टिकू, सीनियर वीपी एवं क्लाइंट बिजनेस के जनरल मैनेजर

इन कदमों के साथ, अमेरिकी चिपमेकर ऑन-डिवाइस AI वर्कलोड को लक्षित कर रहा है और उद्योग के स्थानीय इनफ़रेंस की ओर धक्का और बिलियन एंडपॉइंट्स में वितरित बुद्धिमत्ता में योगदान दे रहा है।

एज पर AI कंप्यूटेशन को सक्षम करने के अलावा, कंपनी ने अपने उन्नत AI प्रोसेसर दिखाए हैं, जो डेटा सेंटर सर्वर रैक में उपयोग होते हैं। MI400 सीरीज़ चिप (MI440X) का एंटरप्राइज़ संस्करण ऑन-प्रेमाइस उपयोग के लिए डिजाइन किया गया है लेकिन विशेष रूप से AI क्लस्टर के लिए नहीं बनाया गया है।

OpenAI जैसी कंपनियों की भविष्य की कंप्यूटिंग जरूरतों को पूरा करने के लिए, AMD ने MI500 प्लेटफ़ॉर्म का भी पूर्वावलोकन किया है, जिसे कंपनी कहती है कि यह सिस्टम और रैक स्तर पर पहले की पीढ़ियों की तुलना में कई गुना प्रदर्शन वृद्धि सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि साधारण एक-से-एक चिप अपग्रेड। ये चिप्स अगले वर्ष लॉन्च किए जाएंगे।

एक प्रभावशाली उत्पाद पोर्टफ़ोलियो के अलावा, AMD के पास OpenAI, Blue Origin, Liquid AI, Luma AI, World Labs, Illumina, Absci, AstraZeneca (AZN ), और Generative Bionics जैसे उत्कृष्ट क्लाइंट्स की सूची है, जो कंपनी की तकनीक का उपयोग करके AI के वादे को वास्तविक दुनिया में प्रभाव में बदल रहे हैं। सु के अनुसार:

“जैसे AI अपनाना तेज़ हो रहा है, हम यॉट्टा-स्केल कंप्यूटिंग के युग में प्रवेश कर रहे हैं, जो प्रशिक्षण और इनफ़रेंस दोनों में अभूतपूर्व वृद्धि द्वारा संचालित है। AMD इस अगले AI चरण के लिए कंप्यूट बुनियाद बना रहा है, अंत-से-अंत तकनीकी नेतृत्व, ओपन प्लेटफ़ॉर्म, और पारिस्थितिकी तंत्र के साझेदारों के साथ गहरी सह-नवाचार के माध्यम से।”

एक साक्षात्कार में, उन्होंने बताया कि AI की “अविश्वसनीय” मांग, जो “छत तक पहुँच रही है,” को देखते हुए, प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति और अत्याधुनिक हार्डवेयर में विशाल, अनिवार्य निवेश की आवश्यकता होगी।

उनके अनुसार, दुनिया को AI की वृद्धि के साथ तालमेल रखने के लिए “10 यॉटाफ्लॉप्स” से अधिक कंप्यूट की आवश्यकता होगी, “2022 में हमारे पास थी तुलना में 10,000 गुना अधिक कंप्यूट,”। और इसके साथ, उन्होंने कंपनी की यॉट्टा-स्केल इन्फ्रास्ट्रक्चर की रूपरेखा साझा की, AMD “Helios” रैक-स्केल प्लेटफ़ॉर्म का अनावरण किया, जो एकल रैक में 3 AI एक्साफ्लॉप्स तक का प्रदर्शन प्रदान करेगा।

उसी इवेंट में, AMD के प्रमुख प्रतिस्पर्धी Nvidia ने अपना अगली पीढ़ी का Vera Rubin प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया, जिसमें छह चिप्स शामिल हैं और इस वर्ष के बाद में डेब्यू होने की उम्मीद है।

लेकिन जबकि Nvidia शीर्ष-स्तरीय मेगा GPU और एंटरप्राइज़ स्टैक के साथ हाइपरस्केल पर ध्यान केंद्रित करता रहता है, AMD अपने उत्पादों के लिए विविध दृष्टिकोण अपना रहा है जो कम कुल लागत पर AI कार्यक्षमता सक्षम करते हैं। यह अंतर धीरे-धीरे AMD बनाम NVIDIA 2026 बहस को परिभाषित कर रहा है।

AMD “AI PC” चिप्स की कीमत पर NVIDIA को कम करके, उभरते AI PC बाजार में बड़ा हिस्सा पकड़ने के लिए उच्च-प्रदर्शन AI-समर्थ प्रोसेसर को OEMs और उपभोक्ताओं के लिए अधिक किफायती बना रहा है। परिणामस्वरूप, AMD को बाजार में प्रमुख अंडरवैल्यूड AI स्टॉक्स में से एक माना जाता है।

20 जनवरी, 2026 तक, AMD, जिसका मार्केट कैप $377.4 बिलियन है, $231.87 पर ट्रेड कर रहा है, YTD में 8.25% और पिछले वर्ष में 90.87% बढ़ा है। इसका EPS (TTM) 1.92 और P/E (TTM) 120.97 है।

AMD की वित्तीय स्थिति भी मजबूत है, जहाँ जीन हु, AMD के कार्यकारी उपाध्यक्ष, CFO, और ट्रेज़रर ने कहा, “AI और हाई-परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग में हमारी निरंतर निवेश महत्वपूर्ण वृद्धि को चला रहे हैं और AMD को दीर्घकालिक मूल्य सृजन प्रदान करने के लिए स्थित कर रहे हैं।”

यह वैश्विक सेमीकंडक्टर कंपनी की 2025 की तीसरी तिमाही में $9.2 बिलियन की रिकॉर्ड राजस्व में स्पष्ट है। इसमें डेटा सेंटर सेगमेंट से $4.3 बिलियन, YoY में 22% वृद्धि, क्लाइंट और गेमिंग राजस्व से संयुक्त $4 बिलियन, YoY में 73% वृद्धि, और एम्बेडेड सेगमेंट से $857 मिलियन, YoY में 8% गिरावट शामिल है।

AMD की राजस्व में अभी भी उसके Instinct MI308 चिप्स की चीन को शिपमेंट शामिल नहीं है, जैसा कि पिछले तिमाही में था, हालांकि कंपनी जल्द ही उनसे राजस्व की उम्मीद करती है। “हमने MI308 के लिए कुछ लाइसेंस प्राप्त किए हैं,” उस समय सु ने कहा। “हम अभी भी अपने ग्राहकों के साथ मांग पर्यावरण और कुल अवसर के बारे में काम कर रहे हैं।”

उस अवधि के लिए इसका ऑपरेटिंग इनकम $1.3 बिलियन, और नेट इनकम $1.2 बिलियन था, जबकि ग्रॉस मार्जिन 52% था। इसका डाइल्यूटेड प्रति शेयर आय $0.75 था।

“हमने एक उत्कृष्ट तिमाही प्रदान की, रिकॉर्ड राजस्व और लाभप्रदता के साथ जो हमारे हाई-परफ़ॉर्मेंस EPYC और Ryzen प्रोसेसर और Instinct AI एक्सेलेरेटर की व्यापक मांग को दर्शाता है,” सु ने कहा। यह “हमारी वृद्धि पथ में एक स्पष्ट कदम को दर्शाता है क्योंकि हमारा विस्तारित कंप्यूट फ्रैंचाइज़ और तेज़ी से स्केल हो रहा डेटा सेंटर AI व्यवसाय महत्वपूर्ण राजस्व और आय वृद्धि को चलाता है,” उन्होंने जोड़ा।

उस समय, सेमीकंडक्टर दिग्गज ने नोट किया कि उसके AI प्लेटफ़ॉर्म के लिए ग्राहक गति तेज़ हो रही है, जैसा कि OpenAI, Oracle (ORCL ), Cisco (CSCO ), IBM (IBM ), और Cohere के साथ गहरी साझेदारियों से स्पष्ट है।

अमेरिकी ऊर्जा विभाग ने भी AMD के साथ $1 बिलियन की साझेदारी की है दो अगली पीढ़ी के सुपरकंप्यूटर बनाने के लिए, जो दवा विकास, नाभिकीय ऊर्जा, और राष्ट्रीय सुरक्षा प्रौद्योगिकियों में प्रगति को “सुपरचार्ज” करेंगे। पहला Lux कहलाता है और MI355X AI चिप्स और नेटवर्किंग चिप्स द्वारा संचालित होगा, जिससे यह पहला अमेरिकी AI फैक्ट्री सुपरकंप्यूटर बनता है। अधिक उन्नत Discovery सुपरकंप्यूटर MI430 सीरीज़ AI चिप्स पर आधारित होगा।

पिछली तिमाही के लिए, AMD लगभग $9.6 बिलियन की राजस्व और 54.5% का नॉन-GAAP ग्रॉस मार्जिन अपेक्षित करता है।

पिछले सप्ताह, AMD के निर्माण साझेदार TSMC, जो सबसे बड़ा कॉन्ट्रैक्ट चिपमेकर है, ने भी राजस्व अनुमान को पार किया और अपनी चौथी तिमाही के मुनाफे में 35% की वृद्धि की रिपोर्ट की। कंपनी इस वर्ष पूंजी खर्च को बढ़ाने की उम्मीद करती है, जो AI निर्माण में विश्वास दर्शाता है।

“हम उम्मीद करते हैं कि हमारा व्यवसाय हमारे अग्रणी प्रोसेस तकनीकों की निरंतर मजबूत मांग द्वारा समर्थित रहेगा।”

– वेंडेल ह्वांग, TSMC CFO

इसलिए, Nvidia के साथ गति बनाए रखने की कोशिश में, AMD AI एक्सेलेरेटर, एज-फ़ोकस्ड कंप्यूटिंग, और लागत-प्रभावी प्लेटफ़ॉर्म में गहराई से प्रवेश कर रहा है, जिससे वह विकसित होते AI परिदृश्य में एक आकर्षक मूल्य-आधारित विकल्प बन रहा है।

एज AI अगला प्रमुख हार्डवेयर चक्र है

AI परिदृश्य तेज़ गति से विकसित हो रहा है, स्मार्टफ़ोन से लेकर वेयरेबल्स, डिस्प्ले, ड्रोन, रोबोट, और स्वायत्त वाहनों तक सबमें एम्बेड हो रहा है। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक कुशल होते जा रहे हैं और प्रौद्योगिकी का उपयोग प्रयोग से तैनाती और स्केलिंग की ओर बढ़ रहा है, उद्योग AI बूम के साथ तालमेल रखने के लिए क्लाउड से एज की ओर शिफ्ट हो रहा है।

जबकि Nvidia हाई-एंड GPU और इकोसिस्टम लॉक-इन के साथ डेटा सेंटर प्रशिक्षण और हाइपरस्केल इनफ़रेंस में प्रभुत्व बनाए रखता है, हार्डवेयर चक्र अब केंद्रीकृत डेटा सेंटरों से रोज़मर्रा के डिवाइसों की ओर जा रहा है, जहाँ मूल्य, दक्षता, और कीमत सबसे अधिक मायने रखती है। इस नए डिवाइस-स्तर AI युग में, AMD स्थानीय इनफ़रेंस, एम्बेडेड NPUs, और AI पीसी प्रोसेसर पर अपनी रणनीतिक फोकस के कारण अलग दिखता है, जिससे यह 2026 में एक आकर्षक मूल्य विकल्प बनता है।

एज AI अभी अपने शुरुआती चरणों में है, लेकिन इसकी संभावनाएँ विशाल हैं। हर डिवाइस में बुद्धिमत्ता एम्बेड करके, यह AI को हर जगह काम करने में सक्षम बना सकता है, चाहे इंटरनेट कनेक्टिविटी हो या न हो। और जैसे सब कुछ कंप्यूटर बन रहा है, एज AI का अवसर बहुत बड़ा साबित हो सकता है, यहाँ तक कि क्लाउड से भी बड़ा। लेकिन इसे बदलने के बजाय, AI का भविष्य संभवतः हाइब्रिड होगा, जहाँ क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण संभालेंगे और एज डिवाइस रीयल-टाइम इनफ़रेंस प्रदान करेंगे, जो अगले प्रमुख कंप्यूटिंग पैरेडाइम को चिह्नित करेगा।

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