GPT-6 Astra : नई दिल्ली। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में OpenAI के नए मॉडल GPT-6 Astra को लेकर बड़ी चर्चा शुरू हो गई है। NVIDIA के CEO Jensen Huang ने दावा किया है कि Astra को तैयार करने के लिए 1 लाख से ज्यादा NVIDIA Grace Blackwell GPU का इस्तेमाल किया गया। उन्होंने यह भी संकेत दिया कि OpenAI के AI इंफ्रास्ट्रक्चर में करीब 4 लाख और GPU ऑनलाइन किए जाने वाले हैं।
Huang ने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर Astra की ट्रेनिंग से जुड़ी जानकारी साझा करते हुए OpenAI को बधाई दी। उन्होंने GPT-6 Astra की क्षमताओं को देखते हुए कहा कि “AGI has arrived”, यानी उनके आकलन में आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस का दौर शुरू हो चुका है।
GPT-6 Astra को लेकर AGI की चर्चा क्यों तेज हुई?
GPT-6 Astra को OpenAI का बेहद उन्नत AI मॉडल बताया जा रहा है। यह केवल सवालों के जवाब देने तक सीमित नहीं है, बल्कि कंप्यूटर और सॉफ्टवेयर वातावरण में कई चरणों वाले काम करने के लिए डिजाइन किया गया है।
यह मॉडल सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करने, वेब ब्राउज करने, स्प्रेडशीट और डॉक्यूमेंट के साथ काम करने, कोड लिखने और उसमें मौजूद समस्याओं को ठीक करने, रिसर्च करने तथा वैज्ञानिक और गणितीय समस्याओं पर काम करने जैसी क्षमताएं रखता है। OpenAI के अध्यक्ष Greg Brockman ने भी Astra के लॉन्च को AGI युग की शुरुआत से जोड़ा है।
हालांकि, यह ध्यान रखना जरूरी है कि AGI आने का दावा Jensen Huang और OpenAI से जुड़े अधिकारियों का आकलन है। AGI की कोई एक सर्वमान्य और आधिकारिक परिभाषा नहीं है, इसलिए इसे लेकर AI विशेषज्ञों के बीच बहस जारी रह सकती है।
GPT-6 Astra की ट्रेनिंग में 100,000 से ज्यादा GPU
GPT-6 Astra की ट्रेनिंग OpenAI के टेक्सास स्थित Stargate परिसर में की गई। रिपोर्टों के मुताबिक यह OpenAI की अब तक की सबसे बड़ी ट्रेनिंग रन में से एक है और पहली बार कंपनी ने एक ही ट्रेनिंग प्रक्रिया में 1 लाख से ज्यादा GPU का इस्तेमाल किया।
NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 जैसे सिस्टम बड़े पैमाने पर AI मॉडल की ट्रेनिंग के लिए बनाए गए हैं। एक NVL72 सिस्टम में 72 Blackwell GPU और 36 Grace CPU को हाई-स्पीड NVLink इंटरकनेक्शन के जरिए जोड़ा जाता है। इसी तरह के हजारों रैक-स्तरीय सिस्टम को एक साथ जोड़कर अत्यधिक बड़े AI क्लस्टर तैयार किए जा सकते हैं।
अगर केवल 72-GPU रैक के हिसाब से गणना की जाए तो 1 लाख से ज्यादा GPU लगभग 1,389 NVL72 रैक के बराबर बैठते हैं। हालांकि, वास्तविक ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की पूरी कॉन्फिगरेशन सार्वजनिक रूप से सामने नहीं आई है।
GPT-6 Astra : Astra के प्रदर्शन ने भी खींचा ध्यान
GPT-6 Astra की चर्चा केवल इसके बड़े ट्रेनिंग क्लस्टर की वजह से नहीं है। OpenAI की ओर से साझा किए गए आंकड़ों के अनुसार मॉडल ने कई कठिन AI बेंचमार्क में बेहद ऊंचे स्कोर हासिल किए हैं।
रिपोर्ट के मुताबिक Astra ने FrontierMath Tier 4 में 98 प्रतिशत, ARC-AGI-3 में 99.9 प्रतिशत और ExploitBench में 100 प्रतिशत स्कोर किया। साइबर सिक्योरिटी से जुड़े कार्यों में भी मॉडल की क्षमताओं को लेकर खास ध्यान दिया जा रहा है।
इसका मतलब यह है कि Astra को केवल एक चैटबॉट के तौर पर नहीं, बल्कि ऐसे AI एजेंट के रूप में विकसित किया जा रहा है जो जटिल और लंबे समय तक चलने वाले डिजिटल कार्यों को खुद संभाल सके।
GPT-6 Astra : 4 लाख और GPU होंगे ऑनलाइन, बढ़ेगी AI की कंप्यूटिंग ताकत
Jensen Huang ने यह भी कहा है कि 1 लाख से ज्यादा GPU के अलावा करीब 4 लाख और GPU ऑनलाइन आने वाले हैं। इससे संकेत मिलता है कि OpenAI और उसके साझेदार आने वाले समय में AI मॉडल की ट्रेनिंग और inference के लिए कंप्यूटिंग क्षमता को बड़े स्तर पर बढ़ाने की तैयारी में हैं।
AI मॉडल जितने अधिक सक्षम और जटिल होते जा रहे हैं, उन्हें प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए उतनी ही ज्यादा कंप्यूटिंग शक्ति की जरूरत पड़ रही है। यही वजह है कि AI कंपनियों के बीच मॉडल की क्षमता के साथ-साथ डेटा सेंटर, GPU और ऊर्जा से जुड़े इंफ्रास्ट्रक्चर की दौड़ भी तेज हो गई है।
GPT-6 Astra : NVIDIA अब Vera Rubin की ओर बढ़ रहा है
Blackwell के बाद NVIDIA की अगली बड़ी AI कंप्यूटिंग पीढ़ी Vera Rubin है। NVIDIA के अनुसार Vera Rubin NVL72 में 72 Rubin GPU और 36 Vera CPU शामिल हैं, जिन्हें छठी पीढ़ी के NVLink से जोड़ा गया है। कंपनी इसे बड़े पैमाने पर agentic AI और reasoning workloads के लिए तैयार कर रही है।
NVIDIA का दावा है कि Vera Rubin प्लेटफॉर्म Blackwell की तुलना में AI ट्रेनिंग के लिए कम GPU की जरूरत और inference में बेहतर दक्षता उपलब्ध करा सकता है। कंपनी के अनुसार NVL72 सिस्टम बड़े AI मॉडल के लिए अधिक कंप्यूटिंग क्षमता और बेहतर ऊर्जा दक्षता देने के उद्देश्य से तैयार किया गया है।
GPT-6 Astra : AI की अगली रेस अब सिर्फ मॉडल की नहीं, इंफ्रास्ट्रक्चर की भी
GPT-6 Astra के लिए इस्तेमाल किए गए विशाल GPU क्लस्टर से साफ है कि अगली पीढ़ी के AI मॉडल विकसित करने में कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की भूमिका लगातार बढ़ रही है। जहां पहले AI की चर्चा मुख्य रूप से मॉडल की भाषा समझने और जवाब देने की क्षमता तक सीमित थी, वहीं अब एजेंटिक AI, स्वायत्त कंप्यूटर उपयोग, वैज्ञानिक रिसर्च और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है।
Astra को लेकर AGI की घोषणा ने इस बहस को और तेज कर दिया है कि AI आखिर किस बिंदु पर मानव जैसी सामान्य बुद्धिमत्ता के स्तर तक पहुंचता है। फिलहाल यह दावा कितना सही साबित होता है, इसका आकलन वास्तविक दुनिया में मॉडल के लंबे समय के प्रदर्शन और स्वतंत्र विशेषज्ञ मूल्यांकन से ही ज्यादा स्पष्ट होगा।
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