NVIDIA को एकाधिकार र चिप बजारको विश्व–राजनीति

स्पेसएक्सका एलन मस्क, एप्पलका टिम कुक अनि एनभिडिया (NVIDIA) का जेन्सेन ह्वाङ जस्ता सिलिकन भ्यालीका महारथीहरूलाई विशेष ‘एअरफोर्स वान’ विमानमा राखेर अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्पले हालै जब चिनियाँ राष्ट्रपति सी जिनपिङसँग बेइजिङमा ‘हाई-स्टेक’ वार्ता गरे, तब संसारका कूटनीतिज्ञहरू रन्थनिए।

सतहमा यो व्यापारिक भ्रमण जस्तो देखिन्थ्यो; तर भित्रभित्रै यो विश्वको शक्तिशाली नेता पुष्टि गर्ने प्रतिस्पर्धा थियो। यसले कम्तीमा एउटा कुरा घामजत्तिकै छर्लङ्ग गरिदियो- ट्याङ्कर वा ब्यालेस्टिक मिसाइल नभएर अहिलेको विश्व–राजनीतिको मुख्य चासो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) र त्यसलाई चलाउने सिलिकनको एउटा सानो टुक्रा अर्थात् ‘माइक्रोचिप’ हो। हरेक मुलुकका भान्सादेखि बैङ्किङ प्रणालीसम्मलाई यिनै साना टुक्राले एक थोपा रगत नबगाइकनै नियन्त्रण गरी आफ्नो इशारामा नचाउन थालेका छन्।

हामीले चलाउने च्याट जीपीटी होस् वा गुगलको जेमिनी- यी सबै एआईहरूको क्षमता तेज बनाउनका लागि संसारका सबैभन्दा ठूला प्रविधि-हस्तीहरू (गुगल, माइक्रोसफ्ट, मेटा, अमेजन आदि) एउटै कम्पनीको ढोकामा जोगी जस्तै कचौरा लिएर लाइन लागिरहेका छन्। त्यो कम्पनीको नाम हो-NVIDIA । विश्व–बजारमा अत्याधुनिक एआई चिप्सको झन्डै ९० प्रतिशत हिस्सा NVIDIA  एक्लैको नियन्त्रणमा छ।

NVIDIA जत्तिकै शक्तिशाली हार्डवेयर बनाउने क्षमता राख्ने एएमडी र इन्टेल जस्ता पुराना र अनुभवी खेलाडीहरू बजारमा भएर पनि संसारका अर्बपतिहरू NVIDIA कै चिप किन्न किन मरिहत्ते गरिरहेका छन् ? हार्डवेयर र सफ्टवेयर प्रविधिमा अकल्पनीय नवप्रवर्तन गर्न सक्ने अन्य कम्पनीहरूले NVIDIA चिपको विकल्प किन निकाल्न सकेका छैनन् त ?

हाम्रै परिवेशका सरल उदाहरणहरू समेत प्रयोग गरेर यो विश्वव्यापी जटिल प्रविधिको रोचक खेललाई यस आलेख मार्फत सर्वसाधारणका लागि स्पष्ट पार्ने कोशिश गरिएको छ। 

सीपीयू र जीपीयूको भिन्नता : प्रोसेसरको चुरो कुरो

चिप बजारको यो भयंकर राजनीति बुझ्न कम्प्युटर वा मोबाइलभित्र रहने प्रोसेसरका दुई मुख्य प्रकारहरू- सीपीयू (सेन्ट्रल प्रोसेसिङ युनिट) र जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिङ युनिट) बीचको भिन्नता बुझ्न जरूरी छ।

यसका लागि हाम्रो गाउँघरको एउटा सुन्तला बगानको सन्दर्भसँग दाँजेर हेरौं। मानौं, एक ठूलो सुन्तला बगानबाट १० हजार वटा सुन्तला टिपेर स्थानीय बजारसम्म पुर्‍याउनुपर्नेछ। यसका लागि हामीसँग केवल दुईवटा विकल्प छन्।

पहिलो विकल्प हो- गाउँको एउटा चलाख र बलियो भरिया (अर्थात् सीपीयू) मार्फत ढुवानी गराउने। यो भरिया गाउँकै सबैभन्दा जान्नेसुन्ने, चलाख र बलियो मान्छे हो। उसले छोटो बाटो पत्ता लगाउन र एक्लैले ठूलो डोकोमा १०० वटा सुन्तला बोकेर दौडिन सक्दछ। तर समस्या के छ भने, जति नै धेरै बल गरे पनि उसले एक पटकमा १०० वटाभन्दा बढी सुन्तला लैजान सक्दैन। १० हजार सुन्तला पुर्‍याउन उसले पालैपालो १०० पटक ओहोरदोहोर गर्नुपर्छ।

प्रविधिको भाषामा यसलाई ‘सेरियल प्रोसेसिङ’ (एकपछि अर्को काम क्रमैसँग गर्ने तरिका) भनिन्छ। सफ्टवेयर खोल्ने वा हिसाब गर्ने जस्ता कम्प्युटरका सामान्य कामका लागि सीपीयू अब्बल हुन्छ।

दोस्रो विकल्प हो- ५०० जना स्कूले केटाकेटी (अर्थात् जीपीयू) लाई लगाउने। यी साना केटाकेटीहरू उक्त रैथाने भरियाजत्तिकै बौद्धिक, चलाख वा एकाग्र छैनन् र उनीहरूलाई कठिन भूगोलबारे पनि थाहा छैन। तर, ती ५०० जना केटाकेटीलाई लामबद्ध गरेर प्रत्येकको झोलामा २०–२० वटा सुन्तला थमाइदिएर एकैचोटि हिंडायो भने सबै जना एकैसाथ र एकै पटक (पारालल) हिंड्ने भएकाले १० हजार वटा सुन्तला केवल एकै टिपमा बजारमा पुग्दछ। प्रविधिको भाषामा यसलाई ‘पारालल प्रोसेसिङ’ (हजारौं साना कामहरू एकैसाथ गर्ने तरिका) भनिन्छ।

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सलाई मानिसको अनुहार चिन्ने, भाषा अनुवाद गर्ने वा नयाँ डाटा विश्लेषण गर्ने आदि जस्ता कामका लागि कुनै ठूलो र गाह्रो गणित समाधान गर्नुपर्दैन। यसलाई लाखौं–करोडौं साना र साधारण हिसाबहरू एकै सेकेन्डमा फत्ते गर्नुपर्ने हुन्छ। त्यसैले, एआईको संसारमा सीपीयूभन्दा जीपीयू लाखौं गुणा बढी प्रभावकारी र उपयोगी हुन्छ। NVIDIA ले सन् २००६ मै यो कुरा बुझेर आफ्नो पूरा ध्यान जीपीयूको विकासमा लगाएको थियो, जबकि अरू कम्पनीहरू उच्चस्तरका सीपीयूको विकासमा अल्झिरहेका थिए। 

‘कुडा’ सफ्टवेयरको चक्रव्यूह

दुई दशकअघिदेखि नै NVIDIA जीपीयू चिपको विकासमा केन्द्रित हुँदै आयो। यसलाई सरसर्ती हेर्दा NVIDIAको सफलता उसको हार्डवेयर (चिपको भौतिक क्षमता) का कारणले मात्र भएको हो भन्ने धेरैलाई लाग्न सक्दछ। तर त्यो सतही सत्य मात्र हुनेछ। NVIDIA को वास्तविक र सबैभन्दा खतरनाक शक्ति हो- ‘कुडा’ (सीयूडीए- कम्प्युट युनिफाइड डिभाइस आर्किटेक्चर) नामक उसले विकास गरेको सफ्टवेयर। यो NVIDIA ले सन् २००६ मा बनाएको एउटा यस्तो सफ्टवेयर प्लेटफर्म हो, जसले प्रोग्रामरहरूलाई जीपीयूको भित्री मेसिनसँग सिधै कुरा गर्ने र काम लगाउने भाषा (प्रोग्रामिङ) सिकाउँदछ।

यसको बारेमा थप स्पष्ट हुन हाम्रो मौलिक उदाहरण नै लिऊँ। मानौं, कुनै गाउँबाट मुख्य शहर जाने एउटा मात्रै ठूलो, चिल्लो र पक्की बाटो छ। त्यो बाटोको नाम हो- कुडा। विगत २० वर्षदेखि गाउँका सबै मानिस, व्यवसायी र सवारी चालकहरूले त्यही बाटो मात्र प्रयोग गरिरहेका छन्। उनीहरूले किनेका गाडीहरू, बाटोका होटल र पेट्रोल पम्पहरू सबै त्यही पिच बाटोको चौडाइ, नियम र मोडलाई मध्यनजर गरेर बनेका छन्।

यत्तिकैमा एउटा प्रतिस्पर्धी कम्पनी (जस्तै एएमडी) बजारमा आउँछ र भन्छ, ‘हेर्नुस्, हामीले NVIDIA को भन्दा सस्तो र धेरै सामान लोड गर्न मिल्ने नयाँ गाडी (चिप) बनाएका छौं, यो किन्नुस्!’ तर त्यो नयाँ चिप प्रयोग गर्नका लागि ठूलो समस्या आइपर्छ। त्यो नयाँ गाडीले NVIDIA को ‘कुडा’ भन्ने पिच बाटोमा गुड्नका लागि अनुमति नै प्राप्त गरेको छैन। त्यसैले यदि त्यो नयाँ सस्तो गाडी प्रयोग गर्ने नै हो भने- गाउँलेहरूले पुरानो पिच बाटो छोडेर, जङ्गल फाँडेर, आफ्नै खर्चमा नयाँ कच्ची बाटो खन्नुपर्छ, नयाँ नक्शा बनाउनुपर्छ र चालकहरूलाई फेरि नयाँ ड्राइभिङ तालिम दिनुपर्ने हुन्छ। जुन आर्थिक हिसाबले उपयुक्त र सम्भव नै हुँदैन।

त्यसैले, कुनै पनि ठूलो प्रविधि कम्पनी (जस्तै ओपन एआई वा गुगल) ले NVIDIA को कुडाको सट्टा आफ्नै अर्को सफ्टवेयर शुरुदेखि विकास गर्न अर्बौं डलर खर्च गरी लामो समय लगाउनुपर्ने हुन्छ। एआई बनाउने मुख्य डिजिटल आधारहरू- पाई टर्च र टेन्सर फ्लो- पूर्ण रूपमा ‘कुडा’ सफ्टवेयरमा मात्र चल्ने गरी डिजाइन गरिएका छन्। यसलाई प्रविधिको भाषामा ‘सफ्टवेयर इकोसिस्टम लक्ड-इन’ भनिन्छ। NVIDIAको सफ्टवेयरको यही निजी प्रकृतिको ‘पिच बाटो’ का कारण नै ग्राहकहरू अरूको चिप सस्तो भए पनि किन्न सक्दैनन्।

 तयारी मःम मसला जस्ता सफ्टवेयर लाइब्रेरी र टुलकिटहरू

आफ्नो यो ‘एकाधिकार’ लाई NVIDIA ले सफ्टवेयर विकासको पक्षबाट अझ बढी खतरनाक र बलियो बनाएको छ। यसलाई प्राविधिक भाषामा ‘सफ्टवेयर मोट’ (सफ्टवेयरको सुरक्षा पर्खाल) भनिन्छ। जब कुनै प्रोग्रामरले एआई सफ्टवेयर बनाउँछ, उसले हरेक कोड शुरुदेखि आफैं लेख्दैन। NVIDIA ले ‘कुडा’ सँगसँगै विभिन्न कामका लागि तयारी कोडहरूको प्याकेज (एआईका लागि cuDNN र स्पिड बढाउनका लागि TensorRT जस्ता सफ्टवेयर लाइब्रेरीहरू) बनाएको छ।

यसलाई सजिलोसँग बुझ्न मःम पसलको उदाहरणसँग जोडौं। हामीले बजारमा एउटा ठूलो मःम पसल (एआई कम्पनी) खोल्यौं भने मःमलाई स्वादिलो बनाउन धेरै थरीका जडीबुटी र विभिन्न मसलाहरू जम्मा गर्नुपर्ने हुन्छ। यसका लागि NVIDIA ले एउटा तयारी मःम मसलाको बट्टा दिन्छ, जुन मसला किमामा हाल्नेबित्तिकै तुरुन्तै बजारकै सबैभन्दा स्वादिलो मःम बन्छ। यसबाट हाम्रो समय र मिहिनेत दुवै बच्छ र तत्काल आम्दानी शुरु गर्न सकिन्छ। अर्कातिर प्रतिस्पर्धीहरू (एएमडी/इन्टेल) आउँछन् र भन्छन्, ‘हाम्रो किचेन र भाँडाकुँडा (हार्डवेयर) सस्तो छ, यसमा मःम पकाउनुस्।’

तर, उनीहरूसँग त्यो तयारी मसलाको बट्टा हुँदैन। त्यो सस्तो भाँडा प्रयोग गरी मःम पकाउने हो भने हामीले बजार वा जङ्गलमा गई आफैं जडीबुटी खोजेर र विभिन्न मसला जम्मा गरी सिलौटोमा पिसेर किमा तयार पार्नुपर्ने हुन्छ। यस अवस्थामा कुनै पनि मःम पसलको साहुजी (सफ्टवेयर डेभलपर) ले धेरै मिहिनेत गर्नुभन्दा NVIDIA को तयारी मसला किन्नु नै बुद्धिमानी मान्छ। यसले गर्दा नयाँ, पुराना कुनै पनि प्रोग्रामरहरूले NVIDIA छोड्नै सक्दैनन्। उनीहरू लगानी, समय र नाफा सबै हिसाबले NVIDIA को सफ्टवेयरको रणनीतिक जालोमा बाँधिएका छन्। 

बाजेको लाइसेन्स र नातिको गाडी

सफ्टवेयर विकासमा कोड लेखेर मात्र पुग्दैन, त्यो कोड हार्डवेयरमा कत्तिको छिटो चल्छ (अप्टिमाइजेसन) भन्ने कुराले धेरै फरक पार्छ। मानौं, गाउँको त्यो ‘कुडा’ भन्ने पिच बाटो NVIDIA कै हो र बाटोमा गुड्ने गाडी पनि NVIDIA कै हो।

NVIDIA ले आफ्नो गाडीको चक्का र बाटोको ग्रेडिङ र पिच यसरी मिलाएर बनाएको हुन्छ कि गाडी गुडाउँदा अलिकति पनि इन्धन खेर जाँदैन र गाडी १०० कि.मि. को गतिमा कुद्छ। तर, जब त्यो बाटोमा यदि एएमडीको गाडी (चिप) गुडाउन खोज्ने हो भने चक्का र बाटोको साइज मिल्दैन, गाडी हल्लिन्छ, इन्धन धेरै खान्छ र २० कि.मि. को गतिमा मात्र गुड्छ। प्रोग्रामरहरूले जब आफ्ना एआई मोडलहरू कोड गर्छन्, त्यो कोड NVIDIA को चिपमा चल्दा पूर्ण क्षमतामा चल्छ भने अरू चिपमा चलाउँदा सफ्टवेयर ढिलो हुने वा नचल्ने समस्या आउँछ।

यसमाथि अझ अर्को जादु पनि छ- त्यो हो ‘ब्याकवर्ड कम्प्याटिबिलिटी’। हरेक वर्ष नयाँ र शक्तिशाली चिप्स निकालिरहेको भए पनि NVIDIA को अर्को ठूलो विशेषता के छ भने १० वर्ष पुरानो NVIDIA  चिपका लागि लेखेको सफ्टवेयर कोड आजको सबैभन्दा नयाँ चिपमा समेत विना कुनै परिवर्तन दुरुस्तै चल्दछ, कुनै अपडेट गर्नुपर्दैन।

यसलाई ड्राइभिङ लाइसेन्सको नियमसँग तुलना गरी हेरौं। बाजेले २०६० सालमा लिएको सवारी चालक अनुमतिपत्रले अहिलेको नातिको पालाको अत्याधुनिक विद्युतीय गाडी पनि कानूनी रूपमा चलाउन पाइन्छ। यसले गर्दा नयाँ लाइसेन्स लिन फेरि ट्रायल परीक्षा दिइरहनुपर्दैन। प्रतिस्पर्धी कम्पनीहरू एएमडी र इन्टेलको समस्या के छ भने, उनीहरूले हरेक पटक नयाँ चिप निकाल्दा सफ्टवेयर चलाउने नियम र कोडहरू फरक हुने हुँदा यसबाट प्रोग्रामरहरू दिक्क हुन्छन्। हरेक पटक नयाँ चिप किन्दा सफ्टवेयर एप्लिकेसन पनि फेरि नयाँ बनाउनुपर्ने वा ठूलै अपडेट गर्नुपर्ने हुन्छ। तर NVIDIA मा भने पुराना कोडहरू नयाँ मेसिनमा अझ बढी तीव्र गतिमा चल्दछन्।

उक्त कारणहरूले NVIDIA ले अरू कसैले प्रतिस्पर्धा गर्नै नसक्ने गरी एकाधिकारको वातावरण स्थापित गरेको छ। 

टिमवर्कको शक्ति : इन्फिनिब्यान्ड र डिजीएक्स

त्यसैगरी, एउटा मात्रै चिपले कहिल्यै पनि एआईको दिमाग विस्तार गर्न सक्दैन। त्यसका लागि हजारौं र कहिलेकाहीं त लाखौं चिपहरूलाई एकै ठाउँमा जोडेर एउटा महा-सुपरकम्प्युटर बनाउनुपर्छ। हजारौं चिपहरूलाई सँगै काम गराउँदा सबैभन्दा ठूलो समस्या आउँछ- बोतलनेक अर्थात् डाटा अड्किने समस्या।

यसलाई सजिलै बुझ्न दुईवटा गाउँ जोड्ने एउटा साँघुरो काठे पुलमा हुने ट्राफिक जामको उदाहरणसँग दाँजेर हेरौं। मानौं, तपाईंसँग ५०० वटा तीव्र गतिका ट्रकहरू छन्। तर, ती ट्रकहरू दुईवटा गाउँ जोड्ने एउटा साँघुरो काठे पुल पार गरेर जानुपर्छ। ट्रक जतिसुकै छिटो गुडे पनि त्यो पुलमा पुगेपछि लामो जाम हुन्छ र सामान तोकिएको समयमा पुर्‍याउन सकिंदैन। यसलाई प्राविधिक भाषामा ‘ल्याटेन्सी’ (डाटा आवतजावतमा हुने ढिलाइ) भनिन्छ।

NVIDIA ले यो समस्या आउँछ भनेर धेरै पहिले नै बुझेको थियो। यसलाई हल गर्न उनीहरूले ‘मेलानोक्स’ नामक नेटवर्किङ कम्पनीलाई किनेर InfiniBand प्रविधि आफ्नो कब्जामा लिए। इन्फिनिब्यान्ड भनेको त्यो साँघुरो काठे पुललाई भत्काएर बनाइएको आधुनिक २४-लेनको महा-राजमार्ग जस्तै हो, जहाँ हजारौं ट्रकहरू विना कुनै ट्राफिक जाम (Zero Latency) एकैसाथ तीव्र गतिमा गुड्न सक्छन्। NVIDIA ले बजारमा एउटा चिप मात्र बेच्दैन। उसले एकमुष्ट रूपमा डीजीएक्स सिस्टम बेच्छ।

यो भनेको एउटा ठूलो तयारी बाकस जस्तै हो, जसमा चिप्स, सुपर-फास्ट इन्फिनिब्यान्ड केबलहरू, कुलिङ सिस्टम र सफ्टवेयर सबै एकै ठाउँमा प्याक गरिएको हुन्छ। ग्राहकले यसलाई ल्याएर सिधै बिजुलीको प्लगमा जोडे पुग्दछ। NVIDIA का प्रतिस्पर्धी कम्पनीहरूले तीव्र गतिको ट्रक (चिप) त बेच्न सक्लान्, तर ती ट्रकहरूलाई आपसमा जोड्ने यस्तो महा-पुल (InfiniBand) उनीहरूसँग हुँदैन। 

संसारकै जटिल कारखाना : टीएसएमसीको कथा

अब आउँछ यो पूरा कथाको सबैभन्दा ठूलो ट्वीस्ट। NVIDIA यति ठूलो कम्पनी भए पनि उसले आफ्ना चिपहरू आफैं बनाउँदैन ! NVIDIA ले केवल ‘चिप’ को डिजाइन र अत्यन्तै जटिल डिजिटल नक्शा मात्र कोर्दछ। उक्त डिजाइन र नक्सा उसले ताइवानको टीएसएमसी (ताइवान सेमिकन्डक्टर म्यानुफ्याक्चरिङ कम्पनी) नामक कम्पनीलाई उत्पादनका लागि दिन्छ। संसारका ९० प्रतिशतभन्दा बढी अत्याधुनिक एआई चिप्स केवल ताइवानको टीएसएमसीको कारखानामा मात्र उत्पादन हुन्छन्।

अब प्रश्न उठ्छ- संसारका अरू धनी देश वा इन्टेल जस्ता कम्पनीले टीएसएमसी जस्तो कारखाना किन खोल्न सक्दैनन् ? यसका पनि विशिष्ट कारण छन् ।

पहिलो, यसमा लाग्ने अकल्पनीय पूँजीगत लगानी (Capex)। एउटा आधुनिक चिप बनाउने कारखाना (जसलाई Fab वा Foundry भनिन्छ) खोल्न झन्डै $१५ अर्बदेखि $२० अर्ब डलर (नेपाली झन्डै २० देखि २५ खर्ब रुपैयाँ) लाग्छ। यो रकम भनेको नेपाल जस्तो देशको सम्पूर्ण वर्षभरिको कुल बजेटभन्दा पनि धेरै हो। यो कारखानामा प्रयोग हुने एउटै मेसिन- ईयूभी (एक्स्ट्रिम अल्ट्राभायलेट) लिथोग्राफी- को मूल्य ३०० मिलियन डलर (करिब ४० अर्ब नेपाली रुपैयाँ) भन्दा बढी पर्छ। यो मेसिन विश्वमै एक मात्र कम्पनी नेदरल्यान्ड्सको एएसएमएलले बनाउँछ र यसको धेरैजसो उत्पादन कोटा टीएसएमसीले पहिल्यै बुकिङ गरिसकेको हुन्छ।

दोस्रो, परमाणु स्तरको शुद्धता (एटोमिक-स्केल प्रिसिजन) को क्षमता। अहिलेको समयमा टीएसएमसीले २ न्यानोमिटर (एनएम) का चिपहरू व्यावसायिक रूपमा उत्पादन गरिरहेको छ। २ न्यानोमिटर कति सानो हुन्छ ? मानिसको एउटा रौंको चौडाइ झन्डै ८० हजार न्यानोमिटर हुन्छ भने मानिसको शरीरको डीएनएको एउटा सानो त्यान्द्रो २.५ न्यानोमिटरको हुन्छ।

टीएसएमसीको कारखानामा लेजर प्रकाशको प्रयोग गरेर हाम्रो डीएनए रेसाभन्दा पनि सानो आकारमा सिलिकनमा बुट्टाहरू (ट्रान्सिस्टर्स) कोरिन्छन्। यदि त्यो कोठामा एउटा मात्र पनि धुलोको कण पस्यो भने, लाखौं डलरको चिप एकैछिनमा कबाडी बन्छ। त्यसैले, यो कारखानाभित्रको कोठा (क्लिनरुम) सगरमाथाको चुचुरोको हावाभन्दा पनि १० हजार गुणा बढी सफा र धुलोरहित बनाइएको हुन्छ।

तेस्रो, ‘यिल्ड’ को अनुभव। मानौं, एउटा अनुभवी सिकर्मीले काठबाट १०० वटा बुट्टेदार मूर्ति बनाउँदा ८५ वटा राम्रो बनाउँछ र १५ वटा बिग्रिन्छ। अर्को नयाँ सिकर्मीले बनाउँदा २० वटा मात्र राम्रो बन्छ र ८० वटा बिग्रिन्छ। प्रविधिको भाषामा यसलाई यिल्ड (सफल उत्पादनको प्रतिशत) भनिन्छ। जुनसुकै देशले पैसा हालेर मेसिन किने पनि टीएसएमसी जस्तो ३० वर्षको शुद्धताको अनुभव तत्काल प्राप्त गर्न सक्ने कुरै भएन।

टीएसएमसीले १०० वटा चिप ‘पकाउँदा’ ८० भन्दा बढी चिप्स दुरुस्त र चालु अवस्थामा निकाल्छ। जबकि सामसुङ वा इन्टेल जस्ता कम्पनीहरू अझै पनि नयाँ प्रविधि (२ एनएम स्तर) मा ५० देखि ६० प्रतिशतको यिल्ड मिलाउन सङ्घर्ष गरिरहेका छन्। बिग्रिएको चिपको खर्च पनि जोडिने हुनाले प्रतिस्पर्धीहरूको चिप निकै महँगो पर्न जान्छ। 

आपूर्ति शृङ्खलामा कब्जा र आक्रामक रफ्तार

चिप्स बनाउन सिलिकन भएर मात्र पुग्दैन, डाटा स्टोर गर्नका लागि एउटा अत्यन्तै तीव्र गतिको मेमोरी चाहिन्छ, जसलाई एचबीएम (हाई-ब्यान्डविथ मेमोरी) भनिन्छ। यसलाई गाउँका साहुले पहिल्यै ‘बैना’ दिएको धान खेतको सन्दर्भबाट स्पष्ट पार्न सकिन्छ। मानौं, कुनै गाउँमा एक मात्र ठूलो मिल (टीएसएमसी) छ जसले उत्कृष्ट चामल कुट्छ। अनि गाउँमा एउटा मात्रै ठूलो किसान छ जसले उत्कृष्ट धान (एचबीएम मेमोरी) फलाउँछ।

NVIDIA सँग यति धेरै पैसा छ कि उसले त्यो मिल र धान फलाउने किसान दुवैलाई ३ वर्ष अगाडि नै अर्बौं रुपैयाँ एड्भान्स (बैना) दिन्छ र भन्छ- ‘अर्को ३ वर्षसम्म तिमीहरूले जति चामल कुट्छौ र जति धान फलाउँछौ, त्यो सबै मेरो भयो, अरू कसैलाई बेच्न पाउँदैनौ।’ यस अवस्थामा यदि कोही प्रतिस्पर्धी कम्पनी आफ्नो चिप बनाउन टीएसएमसीको ढोकामा पुगिहाल्यो भने पनि टीएसएमसीको यस वर्षको मात्र नभएर आगामी केही वर्षसम्मको उत्पादन NVIDIA ले बुक गरिसकेको हुन्छ!

त्यति मात्र नभएर, प्रविधि बजारमा सामान्यतया कुनै पनि कम्पनीलाई आफ्नो नयाँ चिप निकाल्न २ देखि ३ वर्ष लाग्दछ। तर, NVIDIA का ‘दूरदर्शी’ सिईओ जेन्सेन ह्वाङले एउटा अनौठो नियम लागू गरेका छन्- वन इयर प्रोडक्ट साइकल अर्थात् हरेक वर्ष नयाँ चिप। बजारले NVIDIA को Hopper (H100) र Blackwell चिप्स राम्रोसँग खपत गर्न नपाउँदै NVIDIA ले आफ्नो अर्को पुस्ताको Vera Rubin नामक नयाँ एआई प्लेटफर्म घोषणा गरिसकेको छ- जसले पुरानोभन्दा कैयौं गुणा कम बिजुलीमा १० गुणा बढी तीव्र गतिमा काम गर्ने सामर्थ्य राख्दछ। कुनै प्रतिस्पर्धी कम्पनीले NVIDIA को पुरानो चिपसँग टक्कर दिने प्रविधि बजारमा ल्याइहाल्यो भने पनि त्यस बेलासम्ममा त NVIDIA  दुई कदम अगाडि पुगिसकेको हुन्छ।

 नेपालका लागि अवसर

एअरफोर्स वान विमानमा प्रविधि टाइकुनहरूलाई राखेर बेइजिङ ओर्लिने अमेरिकी राजनीतिको भित्री दाउपेच होस् वा NVIDIA ले बुनेको सफ्टवेयरको चक्रव्यूह- यसले यो स्पष्ट पार्छ कि, आगामी दिनमा भूगोल कब्जा गर्ने परम्परागत युद्धहरूले ठूलो अर्थ राख्ने छैनन्। अबको युद्ध डिजिटल उपनिवेशको हो, जहाँ मानिसको सोच्ने क्षमता र डाटामाथि नियन्त्रण गरिनेछ।

NVIDIA को यो दबदबा केवल एउटा व्यापारिक सफलता मात्र होइन, यो सम्पूर्ण प्रणालीकै एउटा यस्तो एकाधिकार (इकोसिस्टम मोनोपोली) हो, जसको जासुसी जालोबाट उम्किन गुगल र मेटा जस्ता विशाल कम्पनीहरूलाई समेत हम्मे-हम्मे परिरहेको छ। अर्कोतिर, NVIDIA को चिप जति महँगो हुँदै जान्छ, हामीले चलाउने हरेक एआई प्रविधि, शैक्षिक टुल र मोबाइल एप्सहरू त्यति नै महँगा हुनेछन्।

हामीलाई लाग्न सक्छ, ‘काठमाडौं वा पोखरामा बसेर फेसबुक चलाउने हामी नेपालीलाई ताइवानको कारखाना र अमेरिकी अर्बपतिको युद्धले के फरक पार्छ र ?’ तर वास्तविकता योभन्दा निकै डरलाग्दो छ। हामी अन्जानमै एउटा यस्तो अदृश्य डिजिटल साम्राज्यको दास बन्दैछौं, जसको साँचो जेन्सेन ह्वाङको खल्तीमा छ।

तर, के यो चक्रव्यूहलाई तोड्न सम्भव छैन त ? हामी भौतिक रूपमा २ न्यानोमिटरको चिप बनाउने खर्बौं रुपैयाँको कारखाना (हार्डवेयर) स्थापना गर्न सक्दैनौं। यो अकाट्य सत्य हो। तर, NVIDIA ले संसारमा आफ्नो राज चलाउन जुन ‘कुडा’ नामक पक्की राजमार्ग बनाएको छ, त्यो बाटोमा गुड्ने ‘डिजिटल गाडी’ अर्थात् एआई सफ्टवेयर बनाउने कोड त इन्टरनेटमा ‘खुला’ नै राखिएको छ। यसको अर्थ, संसार जित्न अब महाशक्ति राष्ट्र नै हुनुपर्छ भन्ने छैन।

काठमाडौंको एउटा साँघुरो कोठामा बसेर, एउटा सामान्य ल्यापटपको स्क्रिनमा आँखा गाडिरहेको एक नेपाली युवाले पनि NVIDIA ले नै बुनेको ‘जाल’ को प्रयोग गरेर भविष्यमा यस्तो एआई मोडल बनाइदिन सक्दछ, जसले विश्वको प्रविधि बजारलाई नै हल्लाइदिने सामर्थ्य राखोस्। गाडी आफैं बनाउन नसके पनि, बनिसकेको आधुनिक राजमार्गमा नयाँ ढङ्गले गाडी कुदाएर आफ्नो र मुलुकको भविष्य बदल्ने अभूतपूर्व अवसर हाम्रा युवाहरूको हातमा छ।

अन्त्यमा, प्रविधि बजारमा एउटा रहस्यमय भनाइ छ- ‘NVIDIA वास्तवमा कुनै चिप बनाउने कम्पनी नै होइन, यो त एउटा सफ्टवेयर कम्पनी हो जसले संसारलाई आफ्नो जालमा फसाउनका लागि मात्र हार्डवेयरको भ्रम छरिरहेको छ।’ यो भ्रमको पर्दाभित्र लुकेको वास्तविक शक्तिलाई जसले पहिले चिन्न सक्छ, भोलिको संसारमा उसैले राज गर्नेछ।

अबको यक्ष प्रश्न तपाईँ–हाम्रै अगाडि छ : यो खेलको दर्शक मात्र बनिरहने कि खेलाडी ? खेल भर्खर शुरु भएको छ !