2026 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में वीडियो जनरेशन सबसे चर्चित विषयों में से एक बन गया है। ByteDance Seedance 2.0, MiniMax H3 और Seedance 2.5 जैसी विकासों ने चीनी टीमों को वैश्विक रैंकिंग में ऊपर उठाया है, और इसके अनुप्रयोग फिल्म उद्योग, लघु नाटकीय कथाओं के निर्माण और ई-कॉमर्स में फैल रहे हैं।
हालांकि, बड़े दावों के पीछे तकनीकी समस्याएं छिपी हुई हैं: इन्फेरेंस की लागत अभी भी अधिक है, मल्टीथ्रेडेड वीडियो की समझ की जटिलता बढ़ रही है, और सामान्य-उद्देश्य वाले ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) अपनी मूल भूमिका के अनुरूप नहीं होने वाले कार्यों पर कम्प्यूटेशनल शक्ति, ऊर्जा और समय बर्बाद कर रहे हैं।
SmarCo HT Tech, पहली चीनी टीमों में से एक जिसने डेटाफ़्लो आर्किटेक्चर को लागू किया है, ने अपना नया चिप Jingang GC3 पेश किया है। यह चिप 12 RISC-V कोर से लैस है, 200 TOPS INT8 कंप्यूटिंग प्रदान करता है, और इसमें 128 जीबी यूनिफाइड LPDDR5 ECC मेमोरी है। तकनीकी निदेशक Wu Dongdong ने कहा कि चिप 'वीडियो के लिए बना है': एक ही सिलिकॉन ऐरे जो कई स्ट्रीम को डिकोड और एन्कोड कर सकता है, वीडियो जनरेशन मॉडल चला सकता है, और इसकी मेमोरी सबसिस्टम को आधुनिक वीडियो ट्रांसफॉर्मर द्वारा आवश्यक मध्यवर्ती टेंसर को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Wu ने समझाया कि मानक GPU वीडियो विश्लेषण कार्यों में क्यों पिछड़ जाते हैं। वीडियो का विश्लेषण करते समय, कच्चे स्ट्रीम सर्वर पर आते हैं, उन्हें फ़्रेम में डीकोड किया जाता है, और फिर GPU पर इन्फेरेंस के साथ संसाधित किया जाता है। उन्होंने उल्लेख किया कि बाधाएं शायद ही कभी शुद्ध FLOPS होती हैं; बल्कि, समस्या कई समानांतर स्ट्रीम के साथ काम करते समय मेमोरी ब्लॉक और कम्प्यूटेशनल ब्लॉक के बीच प्रत्येक फ्रेम के स्थानांतरण में लगने वाले विलंब में निहित है।
वीडियो जनरेशन के मामले में, GPU एक डिफ्यूजन या ट्रांसफार्मर मॉडल शुरू करता है जो फ़्रेम बनाता है, और फिर एन्कोडर उन्हें संपीड़ित करता है। हालांकि मॉडल स्वयं बड़ी कम्प्यूटेशनल संसाधनों की मांग करता है, हर मध्यवर्ती परिणाम को फिर भी पढ़ा और लिखा जाना चाहिए, और ये टेंसर सैकड़ों गीगाबाइट तक पहुंच सकते हैं। अत्यधिक बार पढ़ने से सिलिकॉन निष्क्रिय हो जाता है।
यह वास्तुशिल्प अंतर दोनों समस्याओं की जड़ में है। सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) और GPU प्रोग्राम काउंटर वाले фон नयमैन मशीन हैं जो निर्देशों के माध्यम से क्रमिक रूप से गुजरते हैं। यह नियंत्रण संरचना बहुत सामान्य है, जो इसे वीडियो के लिए औसत दर्जे का बनाती है। पिक्सेल और मैट्रिक्स स्तर पर समानांतरता केंद्रीय नियंत्रक की कार्य शेड्यूलिंग क्षमताओं से आगे निकल जाती है, जिससे मेमोरी ट्रैफिक संतृप्त हो जाता है। कई कोर उपयोगी कार्य करने के बजाय अवरोधों की प्रतीक्षा करने में अधिक समय बिताते हैं।
डेटाफ़्लो आर्किटेक्चर इस मॉडल को मौलिक रूप से बदल देता है। प्रोग्राम ऑपरेशन के ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जहां डेटा निर्भरताएं किनारों के रूप में कार्य करती हैं। निर्देश तब निष्पादित होता है जब उसके इनपुट डेटा उपलब्ध होते हैं, प्रोग्राम काउंटर की भागीदारी के बिना जो क्रम निर्धारित करता है। Wu ने इसकी तुलना उत्पादन लाइन से की: प्रत्येक स्टेशन तब काम करना शुरू करता है जब पुर्जे आते हैं, और तुरंत परिणाम को आगे भेजता है, बिना किसी केंद्रीय डिस्पैचर और लगभग बिना निष्क्रियता के।
Jingang GC3 सीपीयू, वीपीयू, जीपीयू और एनपीयू के लिए मार्गों के साथ डेटाफ़्लो को कंप्यूटिंग इंजन के रूप में RISC-V के साथ और यूनिफाइड मेमोरी के साथ जोड़ता है। वर्तमान में, उद्योग यह जांच रहा है कि क्या डेटाफ़्लो नियंत्रित प्रवाह को एआई गणना के लिए मुख्य तंत्र के रूप में बदल सकता है। Jingang GC3 इस प्रश्न का SmarCo HT Tech का उत्तर है, वीडियो को प्रमाण का मैदान उपयोग करके।
माइक्रोसॉफ्ट ने हैदराबाद शहर में अपना सबसे बड़ा डेटा सेंटर लॉन्च किया है। इस नए स्थल के पहले ग्राहकों में अडानी ग्रुप और एचडीएफसी बैंक शामिल हैं। यह कदम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में कंपनी के बुनियादी ढांचे के विस्तार का हिस्सा है।
दक्षिण मध्य भारत में नया यह केंद्र भारत में माइक्रोसॉफ्ट के क्लाउड क्षेत्रों की संख्या को चार तक बढ़ाता है। यह मुंबई, चेन्नई और पुणे में पहले से मौजूद केंद्रों को पूरक करता है, जिससे देश में क्लाउड कंप्यूटिंग के सबसे बड़े प्रदाता के रूप में माइक्रोसॉफ्ट की स्थिति मजबूत होती है।
ऑपरेटिंग सिस्टम विंडोज के निर्माता ने भारत में अपनी गतिविधियों के विकास में लगभग 20.5 बिलियन डॉलर का निवेश किया है। कंपनी एक ऐसे बाजार पर दांव लगा रही है जिसमें एक अरब से अधिक इंटरनेट उपयोगकर्ता हैं, साथ ही दुनिया के सबसे गहरे तकनीकी प्रतिभा भंडार में से एक भी है।
जैसा कि कंपनी ने बताया, माइक्रोसॉफ्ट का क्लाउड कंप्यूटिंग डिवीजन एज़्योर ने पिछले दो वर्षों से भारत में राजस्व में दोहरे अंकों की वृद्धि दिखाई है।
इसके अलावा, माइक्रोसॉफ्ट पहले से ही भारतीय अरबपति मुकेश अंबानी के स्वामित्व वाले जियो के साथ मिलकर दक्षिण एशियाई देश में दो डेटा सेंटर संचालित कर रहा है।
भारत में माइक्रोसॉफ्ट के अध्यक्ष, पुनीत चंदोक ने कहा कि AI के माध्यम से मूल्य बनाना विश्वसनीय बुनियादी ढांचे की मांग करता है जो डेटा भंडारण, टीमों के काम और निर्णय लेने के स्थान के करीब स्थित हो। उन्होंने कहा कि यह नया स्थल इसी आधार का एक अभिन्न अंग है।
Alphabet और Amazon जैसे प्रतियोगी भी भारत में डेटा सेंटर क्षमताओं को बढ़ाने के लिए सक्रिय रूप से निवेश कर रहे हैं, जो देश में AI उपयोगकर्ताओं की बड़ी क्षमता से आकर्षित हुए हैं।
हालांकि, सभी प्रयास सुचारू रूप से नहीं चल रहे हैं। पर्यावरण कार्यकर्ताओं ने सरकार पर भारत में गूगल के नियोजित डेटा सेंटर को तेजी से मंजूरी देने का आरोप लगाया है, जबकि जल आपूर्ति और वन्यजीवों के लिए जोखिमों पर विचार नहीं किया गया। सरकार ने इन आरोपों का खंडन किया है।
