𝗧𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗖𝗵𝗶𝗽 𝗕𝗲𝗻𝗰𝗵𝗺𝗮𝗿𝗸 𝗪𝗮𝗿 𝗜𝘀 𝗕𝗮𝗰𝗸

Nvidia ਨੇ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ AI ਚਿੱਪ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਰਾਜ ਕੀਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੀਡ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਸੀ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ (performance) ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਹੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ। ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਬੇਕਾਰ ਲੱਗਣ ਲੱਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਮੰਨ ਲਿਆ ਸੀ ਕਿ Nvidia ਹੀ ਜਿੱਤੇਗੀ।

ਹੁਣ ਇਹ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰੀਸੁਰੈਕਸ਼ਨ ਇਫੈਕਟ (Benchmark Resurrection Effect) ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ Meta ਵਰਗਾ ਕੋਈ ਵੱਡਾ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੂਰੀ ਇੰਡਸਟਰੀ ਜਾਗ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਹੁਣ, Nvidia, AMD, Google, ਅਤੇ Intel ਵਿਚਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਦੁਬਾਰਾ ਅਸਲੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

2026 ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ:

  • AMD MI300X: ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। 192GB HBM3 ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਇਨਫਰੈਂਸ (inference) ਲਈ Nvidia H100 (80GB) ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਚਿੱਪਸ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
  • Google TPU v5p: Google ecosystem ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ (price-performance) ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਇਹ JAX ਯੂਜ਼ਰਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ ਪਰ PyTorch ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • Intel Gaudi 3: ਸਹੀ ਕੀਮਤ (sticker price) ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ Nvidia ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗਤ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ (cost-sensitive) ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
  • Custom Silicon: Amazon ਅਤੇ Microsoft ਵਰਗੇ Hyperscalers Nvidia 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਚਿੱਪਸ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਬਜਟ ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ:

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਇਹ ਮੰਨ ਲੈਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਵੈਂਡਰ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਪਲਾਈ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, H100 ਦੇ ਕਿਰਾਏ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਘਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਆਪਣਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋ:

  • ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਲਾਈਡਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਕੋਈ ਵੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ (contract) ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡਸ (workloads) ਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਚਲਾ ਕੇ ਦੇਖੋ।
  • ਟੋਟਲ ਕਾਸਟ ਆਫ ਓਨਰਸ਼ਿਪ (TCO) ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਪਾਵਰ, ਕੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
  • ਚਿੱਪ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੁਣੋ। ਫਰੰਟੀਅਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (frontier training) ਅਤੇ CUDA ਦੀ ਮੈਚੂਰਿਟੀ ਲਈ Nvidia ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਾਲੇ, ਲਾਗਤ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਇਨਫਰੈਂਸ (inference) ਲਈ AMD ਜਾਂ Intel ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

Nvidia ਕੋਟਿਓਨਾਂ CUDA ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜੇ ਵੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮੋਟ (software moat) 'ਤੇ ਕਬਜ਼ੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਦੌੜ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਦੀ ਨਹੀਂ ਰਹੀ।

ਸਰੋਤ: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/chipmakers-renew-nerdy-performance-tussle-that-nvidias-dominance-had-quashed-the-2026-ai-chip-3ff2

ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi