31 दिसंबर 2025 · 24-घंटे AI अपडेट: ByteDance का $14.2B GPU “लॉक-इन”, Intel 14A का High-NA दांव, और Gemini-3-Pro VLM रैंकिंग में सबसे आगे
पिछले 24 घंटों में तीन संकेत स्पष्ट हैं: ByteDance शीर्ष-स्तरीय GPU को रणनीतिक संसाधन की तरह सुरक्षित कर रहा है, Intel 14A को High-NA EUV के साथ “वॉल्यूम-मैन्युफैक्चरिंग” कथा में बाँध रहा है, और Google का Gemini-3-Pro मापनीय मल्टीमोडल बेंचमार्क में बढ़त बना रहा है।
1. ByteDance 2026 में NVIDIA चिप्स पर लगभग $14.2B खर्च करने की योजना बना रहा है
टिप्पणी:
ByteDance के AI असिस्टेंट “Doubao” का दैनिक token throughput 2024 के अंत में 4 ट्रिलियन से बढ़कर 2025 के अंत तक 50 ट्रिलियन बताया गया है—लगभग आधे साल में 12.5× वृद्धि।
यदि पूरा $14.2B बजट H200 पर लगाया जाए, तो यह लगभग 71,000 GPU के बराबर बैठता है—यह केवल तात्कालिक मांग नहीं, बल्कि 1–2 वर्षों के प्रीमियम compute को पहले से सुरक्षित करने की रणनीति दिखाता है, ताकि मॉडल ट्रेनिंग, मल्टीमोडल जनरेशन और रियल-टाइम वीडियो AI को सपोर्ट किया जा सके।
ByteDance के लिए चिप्स साधारण IT खरीद नहीं, बल्कि रणनीतिक सप्लाई हैं: जो कंपनी अधिक स्थिर रूप से अधिक-स्पेक और बड़े-पैमाने पर GPU हासिल कर लेती है, वह iteration speed, inference cost और product shipping cadence में बढ़त ले सकती है।
फिर भी, सीमा-पार हाई-एंड GPU सप्लाई निर्यात नियंत्रण और compliance समीक्षा से प्रभावित रहती है; घोषित बजट जरूरी नहीं कि वास्तविक डिलीवरी व SKU संरचना में बदल जाए।
2. Intel 2026 में Intel 14A प्रोसेस नोड के mass production को लक्ष्य कर रहा है
टिप्पणी:
Intel 14A को High-NA EUV lithography अपनाने वाले पहले वॉल्यूम नोड के रूप में पेश किया जा रहा है। High-NA EUV से lithography resolution लगभग 50% तक बेहतर हो सकती है, जो 3nm के नीचे की भौतिक सीमाओं को पुश करने में अहम है।
यदि Intel 2026 में 14A को सच में रैंप कर देता है, तो यह सिर्फ एक नोड नहीं—यह संकेत है कि advanced manufacturing अब केवल TSMC-केंद्रित “single main road” नहीं रहेगा। बड़े ग्राहकों के लिए दूसरा viable विकल्प बेहतर negotiation leverage और supply-chain resilience लाता है।
पर असली परीक्षा घोषणा नहीं, बल्कि yield, cost और capacity ramp curve है। 14A सफल हुआ तो Intel Foundry की विश्वसनीयता काफी बढ़ेगी; यदि देरी या yield खराब रहा, तो बाजार इसे “roadmap promise” मानकर तेजी से discount करेगा—और यह foundry customer acquisition के लिए नुकसानदेह होगा।
क्या Intel 2026 में वास्तव में कर पाएगा?
3. SuperCLUE-VLM (दिसंबर): Gemini-3-Pro 83.64 स्कोर के साथ स्पष्ट बढ़त पर
टिप्पणी:
VLM में बड़ा अंतर आम तौर पर दो चीजों में से एक दर्शाता है: बेहतर visual encoding/alignment, या मूल्यांकन-योग्य tasks पर अधिक मजबूत engineering optimization। किसी भी रूप में, Google ने “मापनीय मल्टीमोडल क्षमता” में शीर्ष-स्तर की स्थिति दिखाई है।
#2–#5 भी उल्लेखनीय हैं: SenseNova V6.5 Pro (75.35) दूसरे स्थान पर; ByteDance Doubao (73.15) तीसरे पर और basic cognition उप-परीक्षण में 82.70; Baidu ERNIE-5.0-Preview और Alibaba Qwen3-VL शीर्ष पाँच में, जहाँ Qwen3-VL 70 कुल स्कोर पार करने वाला पहला open-source मॉडल बना।
Google को छोड़कर शीर्ष पाँच में बाकी सभी चीन के मॉडल हैं। वहीं Anthropic Claude-opus-4-5 और OpenAI GPT-5.2 (high) शीर्ष पाँच में नहीं आ पाए।
Gemini-3-Pro की बढ़त Google के वर्षों के मल्टीमोडल निवेश का स्वाभाविक परिणाम दिखती है—और इस बार अंतर स्कोरबोर्ड पर साफ है।
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