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एंथ्रोपिक और एएमडी की 2GW कंप्यूट डील, NVIDIA कॉसमॉस 3 एज, और क्लाउड कोवर्क स्किल रिकॉर्डिंग

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एंथ्रोपिक और एएमडी की 2GW कंप्यूट डील, NVIDIA कॉसमॉस 3 एज, और क्लाउड कोवर्क स्किल रिकॉर्डिंग

एंथ्रोपिक और AMD की 2GW कंप्यूट डील, NVIDIA कॉसमॉस 3 एज, और क्लाउड कोवर्क स्किल रिकॉर्डिंग

2026 के मध्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रक्षेपवक्र को क्लाउड-टेथर्ड चैटबॉट प्रदर्शनों से दूर भौतिक किनारे स्वायत्तता, कस्टम सेमीकंडक्टर विविधीकरण और शून्य-प्रॉम्प्ट डेस्कटॉप वर्कफ़्लो संश्लेषण की ओर एक बड़े संरचनात्मक परिवर्तन द्वारा परिभाषित किया गया है। जैसे-जैसे फ्रंटियर मॉडल प्रयोगशालाएँ एकल-विक्रेता बाधाओं की गणना करती हैं, वास्तविक समय स्थानिक बुद्धिमत्ता और स्क्रीन-नेटिव एजेंटिक निष्पादन उद्यम स्वचालन के लिए मानक स्थापित कर रहे हैं।

यह तकनीकी जांच आधुनिक एआई सिस्टम को नया आकार देने वाले तीन परिवर्तनकारी विकासों की खोज करती है: एएमडी के साथ एंथ्रोपिक की ऐतिहासिक 2 गीगावाट खरीद साझेदारी इंस्टिंक्ट एमआई450 सीरीज एक्सेलेरेटर द्वारा संचालित, एनवीडिया का कॉसमॉस 3 एज का लॉन्च (जेटसन थोर रोबोटिक्स सिलिकॉन पर मूल रूप से चलने वाला 4-बिलियन-पैरामीटर ओपन वर्ल्ड मॉडल), और एंथ्रोपिक का "रिकॉर्ड ए स्किल" वर्कफ़्लो संश्लेषण क्लाउड कोवर्क के अंदर इंजन।

🤖 डेटा सेंटर GPU एकाधिकार को चुनौती देने के लिए एंथ्रोपिक और AMD ने लैंडमार्क 2GW सिलिकॉन डील पर हस्ताक्षर किए

2 गीगावाट इंस्टिंक्ट MI450 परिनियोजन, ROCm 7.x कर्नेल सह-डिज़ाइन, और विषम MoE क्लस्टर

अखंड हार्डवेयर एकाधिकार को तोड़ना: सेमीकंडक्टर इतिहास में सबसे बड़े बुनियादी ढांचे समझौतों में से एक में, एंथ्रोपिक ने 2 गीगावाट समर्पित कंप्यूट क्षमता सुरक्षित करने के लिए जुलाई 2026 में एएमडी के साथ बहु-अरब डॉलर की खरीद साझेदारी को अंतिम रूप दिया। AMD की अगली पीढ़ी के इंस्टिंक्ट MI450 सीरीज एक्सेलेरेटर द्वारा संचालित, यह समझौता NVIDIA के CUDA पारिस्थितिकी तंत्र पर एकमात्र निर्भरता से दूर एक महत्वपूर्ण संरचनात्मक विविधीकरण का प्रतीक है, जो क्लाउड 5 फाउंडेशन मॉडल के लिए बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण और अनुमान थ्रूपुट को सुरक्षित करता है।

                      [Anthropic-AMD 2GW Compute Cluster Schema]
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                      [2 Gigawatt Dedicated Data Center Grid]
                       (Over 350,000 AMD Instinct MI450 Accelerators)
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[ROCm 7.x Custom Kernel Co-Development]                         [Infinity Fabric 4.0 Interconnect Grid]
• Direct Triton Compiler Mapping for Claude 5                   • 1.6 TB/s Direct Bi-Directional Node Bandwidth
• Ultra-Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Kernels                 • Unified Memory Architecture with HBM4 Stacks
• PyTorch 2.5 Hardware-Agnostic Abstraction                     • 288 GB HBM4 Memory per Accelerator Node
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                      [Enterprise Inference Cost Reduction: 42.5%]

एएमडी इंस्टिंक्ट एमआई450 बनाम प्रतिस्पर्धी सिलिकॉन तुलना:

हार्डवेयर पैरामीटर एएमडी इंस्टिंक्ट एमआई450 (2026) एनवीडिया ब्लैकवेल बी200 (2025) एनवीडिया वेरा रुबिन आर100 (2026)
निर्माण प्रक्रिया टीएसएमसी एन3पी (3एनएम क्लास) टीएसएमसी 4एनपी (5एनएम क्लास) टीएसएमसी एन3पी (3एनएम क्लास)
उच्च बैंडविड्थ मेमोरी 288 जीबी एचबीएम4 192 जीबी एचबीएम3ई 288 जीबी एचबीएम4
पीक मेमोरी बैंडविड्थ 17.2 टीबी/सेकेंड 8.0 टीबी/सेकेंड 18.5 टीबी/सेकेंड
एफपी4 स्पार्स टेन्सर कंप्यूट 44.0 पीएफएलओपीएस 20.0 पीएफएलओपीएस 48.0 पीएफएलओपीएस
इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ 1.6 टीबी/सेकेंड इन्फिनिटी फैब्रिक 4 1.8 टीबी/एस एनवीलिंक 5 3.6 टीबी/एस एनवीलिंक 6
सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम आरओसीएम 7.2 + ट्राइटन बैकएंड CUDA 13.x मूल CUDA 13.x मूल

आरओसीएम 7.x और एमओई कंपाइलर अनुकूलन: एंथ्रोपिक की इंजीनियरिंग टीम ने ROCm 7.x के भीतर कस्टम संकलन रूटीन का सह-विकास किया, जिससे क्लाउड की विरल MoE गेटिंग परतें लगभग शून्य विलंबता ओवरहेड के साथ 350,000+ MI450 त्वरक पर टोकन को गतिशील रूप से भेजने की अनुमति देती हैं। तैनाती से एंथ्रोपिक की मिश्रित टोकन सेवा लागत 42.5% कम हो जाती है, जो वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला की चुनौतियों के खिलाफ फ्रंटियर लैब को बचाती है।

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⚡ NVIDIA कॉसमॉस 3 एज और जेटसन थोर ने डिवाइस में सन्निहित AI को शिफ्ट किया

4बी-पैरामीटर फिजिकल वर्ल्ड मॉडल, जीरो-लेटेंसी जेटसन थोर एनपीयू, और औद्योगिक जापानी रोबोटिक्स

भौतिक AI में विलंबता बाधा को दूर करना: SIGGRAPH 2026 में अनावरण किया गया, NVIDIA ने आधिकारिक तौर पर कॉसमॉस 3 एज लॉन्च किया, जो एक 4-बिलियन-पैरामीटर ओपन वर्ल्ड मॉडल है जो विशेष रूप से कम-शक्ति, शून्य-विलंबता भौतिक तर्क के लिए सीधे जेटसन थोर रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म पर इंजीनियर किया गया है। इसके साथ ही, NVIDIA ने आर्टिकुलेटेड रोबोटिक मैनिपुलेटर्स में देशी फाउंडेशन मॉडल को तैनात करने के लिए जापान के प्रमुख ऑटोमेशन दिग्गजों - जिनमें FANUC, यास्कावा इलेक्ट्रिक और कावासाकी हेवी इंडस्ट्रीज शामिल हैं - के साथ गहन औद्योगिक एकीकरण की घोषणा की।

                      [NVIDIA Cosmos 3 Edge Local Architecture]
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[Stereo Camera Video Inflow]    [Joint Torque Sensor Feedback]  [Spatial Point-Cloud Stream]
• 120 FPS High-Speed Tracking   • Sub-Millisecond Slip Detection• 6-DoF Metric Pose Estimation
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                      [NVIDIA Jetson Thor Embedded Silicon]
                       (Blackwell Architecture Tensor Core NPU)
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[Cosmos 3 Edge 4B Latent World Model]                           [Microsecond Trajectory Generation]
• Predicts Friction, Mass & Kinematics                          • Direct Motor Joint Control (< 8.0 ms)
• Avoids Cloud Round-Trip Latency Delays                        • Dynamic Collision Avoidance in Unmapped Space
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                      [High-Speed Industrial Physical Automation]

कॉसमॉस 3 एज बनाम क्लाउड वीएलए मॉडल:

ऑपरेशनल मेट्रिक क्लाउड-टेथर्ड वीएलए मॉडल (2024-2025) जेटसन थॉर पर NVIDIA कॉसमॉस 3 एज
राउंड-ट्रिप अनुमान विलंबता 220 एमएस - 450 एमएस (क्लाउड एपीआई) 6.4 एमएस (ऑन-चिप एनपीयू निष्पादन)
नेटवर्क कनेक्टिविटी जोखिम पैकेट गिरने/नुकसान पर सिस्टम रुक जाता है 100% ऑफ़लाइन एयर-गैप्ड स्वायत्तता
विश्व मॉडल प्रतिनिधित्व जेनरेटिव 2डी वीडियो भविष्यवाणी 3डी स्थानिक वेक्टर और गतिज अव्यक्त
स्पर्शीय अनुपालन आवृत्ति 10 हर्ट्ज - 25 हर्ट्ज अद्यतन दर 500 हर्ट्ज़ रीयल-टाइम फ़ोर्स फीडबैक
लक्ष्य औद्योगिक प्रणालियाँ अनुसंधान प्रोटोटाइप FANUC, यास्कावा, कावासाकी रोबोट

अव्यक्त वेक्टर किनेमेटिक्स: कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे 2डी वीडियो फ्रेम तैयार करने के बजाय, कॉसमॉस 3 एज ऑब्जेक्ट वेग, द्रव्यमान वितरण और सतह घर्षण का प्रतिनिधित्व करने वाले कॉम्पैक्ट अव्यक्त वेक्टर क्षेत्रों का उपयोग करके भविष्य की भौतिक स्थितियों की भविष्यवाणी करता है। यह औद्योगिक ह्यूमनॉइड्स और हथियारों को पूर्व-प्रोग्राम किए गए सीएडी समन्वय पथों के बिना माइक्ROCEकंड गति पर नाजुक असेंबली कार्यों को निष्पादित करने की अनुमति देता है।

🖥️ एंथ्रोपिक ने जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए क्लाउड कोवर्क के लिए 'रिकॉर्ड ए स्किल' का अनावरण किया

प्रदर्शन (पीबीडी), स्क्रीन-टू-कोड संश्लेषण और लचीला डोम निष्पादन द्वारा मल्टीमॉडल प्रोग्रामिंग

ब्रिटल रोबोटिक प्ROCEस ऑटोमेशन (आरपीए) की मृत्यु: एंथ्रोपिक ने 2026 के मध्य में "रिकॉर्ड ए स्किल" पेश किया, जो एक स्वायत्त वर्कफ़्लो संश्लेषण इंजन है जो क्लाउड कोवर्क में एकीकृत है। यह सुविधा एंटरप्राइज़ कर्मचारियों को मल्टी-स्टेप डेस्कटॉप प्रक्रियाओं जैसे कि ईआरपी डेटाबेस को समेटना, वित्तीय मॉडल को अपडेट करना, या वेब पोर्टल पर ग्राहक टिकटों को हल करने के दौरान बस अपनी स्क्रीन रिकॉर्ड करने की अनुमति देती है - और स्वचालित रूप से उनके कार्यों को नियतात्मक, उत्पादन-ग्रेड पायथन और एपीआई स्क्रिप्ट में बदल देती है।

                      [Claude Cowork 'Record a Skill' Pipeline]
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                      [User Performs Desktop Workflow (Screen Recording)]
                       (Multi-App Navigation: ERP, Excel, Web Portals)
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                      [Multimodal Action Segmentation & Parsing]
                       (Tracks Keystrokes, Clicks & Semantic DOM Trees)
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[Intent Extraction & Error Resilience]                          [Deterministic Code Synthesis]
• Maps High-Level Intent (e.g., "Export Tax Report")            • Emits Fully Documented Python / API Script
• Replaces Fragile Pixel Coordinates with Semantic Anchors      • Injects Dynamic Error Handling & Pop-up Traps
• Handles UI Redesigns & Layout Shifts Automatically            • Generates Human-in-the-Loop Validation Hooks
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                      [Reusable, Parameterized Autonomous Enterprise Skill]

"कौशल रिकॉर्ड करें" प्रदर्शन बनाम लीगेसी आरपीए प्लेटफ़ॉर्म:

स्वचालन आयाम लीगेसी आरपीए (यूआईपाथ/ऑटोमेशन एनीव्हेयर) क्लाउड कोवर्क 'रिकॉर्ड अ स्किल' (2026)
कौशल संलेखन कार्यप्रवाह मैनुअल लो-कोड वर्कफ़्लो स्क्रिप्टिंग (दिन) सिंगल स्क्रीन रिकॉर्डिंग पास (<5 मिनट)
यूआई शिफ्ट लचीलापन 1-पिक्सेल समन्वय परिवर्तन पर ब्रेक सिमेंटिक DOM समझ रीडिज़ाइन से बची रहती है
तर्क प्रबंधन में त्रुटि हार्डकोडेड अपवाद हैंडलिंग पथ गतिशील मल्टीमॉडल दृश्य समस्या समाधान
आउटपुट आर्टिफैक्ट मालिकाना प्लेटफ़ॉर्म रनटाइम प्रारूप मानक पायथन/ओपनएपीआई निष्पादन योग्य स्क्रिप्ट
सुरक्षा एवं ऑडिटिंग अपारदर्शी मैक्रो निष्पादन लॉग संरचित चरण-दर-चरण मानव समीक्षा द्वार

प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग (पीबीडी) निर्णायक: क्लाउड कोवर्क सतही स्क्रीन निर्देशांक को त्यागकर, उपयोगकर्ता कार्यों के पीछे अंतर्निहित अर्थ संबंधी इरादे को निकालता है। जब कोई एंटरप्राइज़ वेब पोर्टल अपने लेआउट या बटन शैलियों को अपडेट करता है, तो क्लाउड यूआई घटकों की अर्थपूर्ण पहचान को पहचानता है, यह सुनिश्चित करता है कि स्वचालित पृष्ठभूमि निष्पादन बिना ब्रेक के अनिश्चित काल तक चलता है।

📊 तुलनात्मक आधुनिक एआई ब्रेकथ्रू मैट्रिक्स

पैरामीटर एंथ्रोपिक-AMD 2GW कंप्यूट डील एनवीडिया कॉसमॉस 3 एज क्लाउड कोवर्क 'एक कौशल रिकॉर्ड करें'
कोर डोमेन सेमीकंडक्टर इंफ्रास्ट्रक्चर भौतिक/औद्योगिक एआई एंटरप्राइज वर्कफ़्लो ऑटोमेशन
प्राथमिक प्रौद्योगिकी 2GW इंस्टिंक्ट MI450 क्लस्टर जेटसन पर 4बी-पैरामीटर विश्व मॉडल मल्टीमॉडल स्क्रीन-टू-कोड PbD
प्रमुख संगठन एंथ्रोपिक और एएमडी एनवीडिया और जापानी रोबोटिक्स दिग्गज एंथ्रोपिक (क्लाउड इकोसिस्टम)
तकनीकी मील का पत्थर 17.2 टीबी/एस बैंडविड्थ प्रति त्वरक 6.4 एमएस ऑन-चिप रोबोटिक्स अनुमान लचीला सिमेंटिक यूआई कोड संश्लेषण
रणनीतिक निहितार्थ NVIDIA CUDA गणना एकाधिकार को तोड़ता है रोबोटिक्स में क्लाउड विलंबता को प्रतिस्थापित करता है लीगेसी मल्टी-मिलियन आरपीए स्टैक को प्रतिस्थापित करता है

📌 अंतिम पंक्ति

  • एंथ्रोपिक-एएमडी-2जीडब्ल्यू-डील: एंथ्रोपिक की मल्टी-बिलियन-डॉलर इंस्टिंक्ट एमआई450 एक्सेलेरेटर द्वारा संचालित एएमडी के साथ 2 गीगावाट कंप्यूट साझेदारी एकल-विक्रेता जीपीयू लॉक-इन को तोड़ती है, जिससे उद्यम अनुमान लागत में 42.5% की कटौती होती है।
  • एनवीडिया-कॉसमॉस-3-एज: एनवीडिया कॉसमॉस 3 एज एक 4बी-पैरामीटर भौतिक विश्व मॉडल को मूल रूप से जेटसन थोर सिलिकॉन पर तैनात करता है, जो FANUC, यास्कावा और कावासाकी में औद्योगिक ह्यूमनॉइड्स के लिए उप-8ms विलंबता प्रदान करता है।
  • क्लाउड-कोवर्क-स्किल-रिकॉर्डिंग: क्लाउड कोवर्क का "रिकॉर्ड ए स्किल" डेस्कटॉप स्क्रीन रिकॉर्डिंग को बिना मैन्युअल कोडिंग के लचीली, नियतात्मक पायथन ऑटोमेशन स्क्रिप्ट में परिवर्तित करने के लिए प्रदर्शन द्वारा मल्टीमॉडल प्रोग्रामिंग का उपयोग करता है।

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About the Author

Siddharth Purohit — Founder & Chief Editor, Knowelth

Siddharth is a technology entrepreneur and active investor who researches the intersection of emerging technology, global financial markets, Ayurvedic science, and Indian heritage. He founded Knowelth to make deeply researched, high-quality knowledge freely accessible. Every article is personally reviewed and fact-checked against primary sources — clinical trials, NSE/BSE data, and peer-reviewed research — before publication.

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