Nvidia और AMD ने चीन को AI चिप की बिक्री फिर से शुरू करने के लिए, अपने राजस्व का 15% अमेरिकी सरकार के साथ साझा करने पर सहमति व्यक्त की गई।

Nvidia और AMD ने चीन को AI चिप की बिक्री फिर से शुरू करने के लिए, अपने राजस्व का 15% अमेरिकी सरकार के साथ साझा करने पर सहमति व्यक्त की गई।

अगस्त 2025 में, Nvidia और AMD ने चीन को AI चिप की बिक्री फिर से शुरू करने के लिए अमेरिकी सरकार के साथ एक समझौता किया, जिसमें निर्यात लाइसेंस सुरक्षित करने के लिए इन बिक्री

से होने वाले अपने राजस्व का 15% अमेरिकी सरकार के साथ साझा करने पर सहमति व्यक्त की गई। यह व्यवस्था Nvidia के H20 चिप्स और AMD के MI308 चिप्स को कवर करती है, जिन्हें पहले

ट्रम्प प्रशासन के तहत राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं के कारण अप्रैल 2025 में चीन में बिक्री से प्रतिबंधित कर दिया गया था। यह सौदा Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग और राष्ट्रपति ट्रम्प के बीच बैठक सहित

बातचीत के बाद हुआ, जिसके बाद अमेरिकी वाणिज्य विभाग ने निर्यात लाइसेंस जारी करना शुरू किया। चीन एक महत्वपूर्ण बाजार है, जिसमें Nvidia ने $15 बिलियन और AMD ने $800 मिलियन

की बिक्री का अनुमान लगाया है, एनवीडिया और एएमडी अमेरिकी निर्यात नियमों के अनुपालन पर जोर देते हैं, एनवीडिया ने कहा कि एच20 उनकी सबसे उन्नत चिप नहीं है, और प्रशासन का दावा

है कि यह अमेरिकी तकनीकी प्रभुत्व बनाए रखता है।

Nvidia

साधारण शुरुआत: गेमिंग और ग्राफ़िक्स

जेन्सन हुआंग, क्रिस मैलाचोव्स्की और कर्टिस प्रीम द्वारा 1993 में स्थापित, Nvidia ने शुरुआत में गेमिंग के लिए उच्च-प्रदर्शन ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) बनाने पर ध्यान केंद्रित किया। यथार्थवादी 3D ग्राफ़िक्स की बढ़ती माँग के साथ, गेमिंग उद्योग तेज़ी से विकसित हो रहा था। Nvidia ने इस अवसर का लाभ ऐसे GPU विकसित करके उठाया जो गेमिंग के अनुभव को बेहतर बनाते थे, दृश्यों को अधिक सहज और जीवंत बनाते थे।

इसकी सबसे महत्वपूर्ण सफलताओं में से एक 1999 में दुनिया के पहले GPU, GeForce 256 के लॉन्च के साथ आई। इस नवाचार ने कंप्यूटर ग्राफ़िक्स में क्रांति ला दी, 3D रेंडरिंग के लिए हार्डवेयर एक्सेलेरेशन की शुरुआत की और गेमिंग के अनुभवों को बदल दिया। GeForce ब्रांड जल्द ही उच्च-प्रदर्शन गेमिंग का पर्याय बन गया, जिसने Nvidia को उद्योग में एक अग्रणी के रूप में स्थापित किया।

अगले दशक में, Nvidia ने अपनी ग्राफ़िक्स तकनीक को और बेहतर बनाना जारी रखा, और रीयल-टाइम रे ट्रेसिंग और AI-संचालित ग्राफ़िक्स संवर्द्धन जैसे नवाचार पेश किए। इन प्रगतियों ने न केवल गेमिंग में इसके प्रभुत्व को मजबूत किया, बल्कि GPU प्रौद्योगिकी के व्यापक अनुप्रयोगों की नींव भी रखी। समानांतर कंप्यूटिंग की ओर बदलाव

जबकि गेमिंग अभी भी एक मज़बूत आधार बना हुआ था, Nvidia ने शुरुआत में ही पहचान लिया था कि उसकी GPU तकनीक के अनुप्रयोग केवल ग्राफ़िक्स रेंडरिंग से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। पारंपरिक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों (CPU) के विपरीत, GPU समानांतर प्रसंस्करण में उत्कृष्ट थे—एक साथ कई गणनाओं को संभालना। इसने उन्हें वैज्ञानिक सिमुलेशन, गहन शिक्षण और डेटा विश्लेषण जैसे कम्प्यूटेशनल रूप से गहन कार्यों के लिए आदर्श बना दिया।

2006 में, Nvidia ने CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर) लॉन्च किया, जो एक ऐसा सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जिसने डेवलपर्स को सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग के लिए GPU की क्षमता का उपयोग करने की अनुमति दी। CUDA ने शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के लिए गेमिंग से परे कार्यों के लिए Nvidia के हार्डवेयर का उपयोग करने का द्वार खोल दिया, जिससे AI और मशीन लर्निंग में इसके विस्तार का मार्ग प्रशस्त हुआ।

CUDA की शुरुआत Nvidia के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ साबित हुई। शैक्षणिक संस्थानों, अनुसंधान प्रयोगशालाओं और तकनीकी कंपनियों ने प्रोटीन फोल्डिंग, जलवायु मॉडलिंग और यहाँ तक कि क्रिप्टोग्राफी जैसे कार्यों के लिए GPU का उपयोग करना शुरू कर दिया। अपने हार्डवेयर नवाचारों के साथ-साथ सॉफ़्टवेयर में निवेश करके, Nvidia ने खुद को उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC) में अग्रणी के रूप में स्थापित किया।

भविष्य: Nvidia के लिए आगे क्या है?

जैसे-जैसे AI का विकास जारी है, इसके भविष्य को आकार देने में Nvidia की भूमिका को कम करके नहीं आंका जा सकता। जनरेटिव AI, रोबोटिक्स और रीयल-टाइम कंप्यूटिंग में सफलताओं के साथ, कंपनी उद्योग में अग्रणी बने रहने के लिए अच्छी स्थिति में है। भविष्य के विकास के क्षेत्रों में AI-संचालित स्वास्थ्य सेवा, रोबोटिक्स और मेटावर्स शामिल हैं—ये सभी Nvidia के लिए अपने प्रभाव का विस्तार करने के नए अवसर प्रस्तुत करते हैं।

इसके अतिरिक्त, AI फ्रेमवर्क और क्लाउड सेवाओं सहित सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र पर Nvidia का ध्यान, इसकी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने में महत्वपूर्ण होगा। एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देकर जहाँ डेवलपर्स कुशलतापूर्वक AI समाधान बना और तैनात कर सकें, Nvidia तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में निरंतर प्रासंगिकता सुनिश्चित करता है।