जेन्सेन हुआंग: मैंने X का उपयोग नहीं किया क्योंकि मैं अंतर्मुखी हूं; अब मुझे AI के लिए बोलना होगा

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NVIDIA के CEO जेन्सेन हुआंग ने Y Combinator के एक साक्षात्कार में खुलासा किया कि उन्होंने 2026 में पहली बार X पर पोस्ट किया, अपने अंतर्मुखीपन पर काबू पाकर खुले AI पारिस्थितिकी तंत्र की वकालत की। उन्होंने कंपनी के शुरुआती संघर्षों, AI एजेंटों में सिस्टम सोच और नियंत्रणीयता के महत्व, और भौतिक AI को एक अरब डॉलर के व्यवसाय के रूप में देखने के अपने दृष्टिकोण पर चर्चा की।
वाई कॉम्बिनेटर (Y Combinator) के एक इंटरव्यू में जेन्सन हुआंग (Jensen Huang) ने कबूल किया कि अपने अंतर्मुखी स्वभाव के चलते वे X (पूर्व में ट्विटर) पर पोस्ट करने वाले धरती के सबसे आखिरी इंसान थे, लेकिन उन्होंने अपनी झिझक पर काबू पाते हुए एक खुला पत्र साझा किया, जिस पर NVIDIA, Google और OpenAI जैसी कंपनियों ने सह-हस्ताक्षर किए थे और जिसमें ओपन AI इकोसिस्टम की वकालत की गई थी। हुआंग ने NVIDIA के शुरुआती दिनों को याद करते हुए बताया कि कंपनी की शुरुआती तकनीकी दिशा गलत थी, और उन्होंने OpenGL तथा रेंडरिंग पाइपलाइन डिज़ाइन पर तीन पाठ्यपुस्तकें खरीदकर खुद को इस मुश्किल से उबारा। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि एक्सेलरेशन (त्वरण) की कुंजी सिर्फ चिप नहीं बल्कि एल्गोरिदम है, और यह कि AlexNet का एक यूनिवर्सल फंक्शन एप्रॉक्सिमेटर (सार्वभौमिक फलन सन्निकटक) के रूप में खोजा जाना एक निर्णायक मोड़ था। भविष्य की बात करते हुए हुआंग ने AI एजेंट्स में सिस्टम थिंकिंग और नियंत्रणीयता (कंट्रोलेबिलिटी) के महत्व पर जोर दिया, और उनका मानना है कि ये एजेंट्स सिर्फ 80% सटीक होकर भी मूल्यवान साबित हो सकते हैं। उन्होंने यह भी भविष्यवाणी की कि फिजिकल AI, जिसमें रोबोटिक्स और स्वचालित वाहन (ऑटोनॉमस व्हीकल्स) शामिल हैं, NVIDIA का अगला अरब-डॉलर का कारोबार बनेगा, जो पहले ही करीब 10 अरब डॉलर के करीब पहुंच चुका है। हुआंग ने AI द्वारा नौकरियां खत्म किए जाने की आशंकाओं को खारिज करते हुए ऐसे उदाहरण गिनाए जहां ऑटोमेशन की वजह से सॉफ्टवेयर, रेडियोलॉजी और लीगल असिस्टेंट जैसी भूमिकाओं में नौकरियों में बढ़ोतरी हुई। उन्होंने सभी को सीखते रहने और डटे रहने के लिए प्रोत्साहित किया, यह कहते हुए कि सीखना एक महाशक्ति (सुपरपावर) है और उद्यमियों के लिए दृढ़ता (रेजिलिएंस) सबसे महत्वपूर्ण गुण है।
स्रोत: QbitAI 量子位 — मूल
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