एनवीडिया डीजीएक्स स्पार्क - एक किताब के आकार का उपकरण जो 200-अरब पैरामीटर एआई मॉडल चला सकता है (400-अरब जब दो जुड़े हों) - डेस्कटॉप एआई स्वामित्व के नए युग का प्रतिनिधित्व करता है।

1 मूल आधार
स्थानीय एआई क्यों? स्वामित्व का व्यावसायिक मामला

2020 के शुरुआती दशक में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक सेवा थी जिसे आप किराए पर लेते थे - घंटे, टोकन या एपीआई कॉल के हिसाब से। 2026 तक, यह प्रतिमान बदल गया है। जीपीटी-4 श्रेणी की बुद्धिमत्ता चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर अब आपके डेस्क पर फिट होता है और एक पुरानी कार से कम कीमत में आता है।

केवल क्लाउड एआई पर निरंतर निर्भरता एक रणनीतिक त्रिदोष पेश करती है:

  • बढ़ती लागत। प्रति-टोकन एपीआई शुल्क उपयोग के साथ रैखिक रूप से बढ़ते हैं। एक कानूनी फर्म जो प्रतिदिन 1,000 अनुबंध प्रोसेस करती है, वार्षिक एपीआई लागत में ~₹32.7 लाख का सामना कर सकती है।
  • डेटा एक्सपोजर। क्लाउड एपीआई पर भेजा गया हर क्वेरी डेटा आपके नेटवर्क को छोड़ता है और डेटा सुरक्षा एवं गोपनीयता जोखिमों के संपर्क में आता है।
  • शून्य या महंगा अनुकूलन। क्लाउड मॉडल सामान्य होते हैं। उन्हें कस्टम डेटा, आंतरिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं या व्यावसायिक बुद्धिमत्ता पर आसानी से या लागत-कुशलता से फाइन-ट्यून नहीं किया जा सकता।

स्थानीय एआई हार्डवेयर इन तीनों को हल करता है। यह परिवर्तनीय एपीआई शुल्क को एक निश्चित पूंजीगत संपत्ति में बदलता है, डेटा को लैन से बाहर नहीं जाने देता, और व्यावसायिक डेटा पर फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से गहन अनुकूलन सक्षम करता है।

2 लागत कम करना
क्वांटिज़ेशन: सस्ते हार्डवेयर पर बड़े एआई मॉडल चलाएं

क्वांटिज़ेशन एक अवधारणा है जो स्थानीय एआई की अर्थव्यवस्था को मौलिक रूप से बदल देती है।

सरल शब्दों में, क्वांटिज़ेशन एक एआई मॉडल की मेमोरी फुटप्रिंट को संपीड़ित करता है। एक मानक मॉडल हर पैरामीटर को 16-बिट फ्लोटिंग-पॉइंट नंबर (FP16) के रूप में संग्रहीत करता है। क्वांटिज़ेशन इसे 8-बिट (Int8), 4-बिट (Int4) या उससे भी कम में कम कर देता है - जिससे मॉडल चलाने के लिए आवश्यक मेमोरी की मात्रा नाटकीय रूप से घट जाती है।

क्वांटिज़ेशन के परिणामस्वरूप आउटपुट गुणवत्ता में मामूली कमी आती है - अक्सर सारांशीकरण, मसौदा तैयार करने और विश्लेषण जैसे व्यावसायिक कार्यों के लिए अगोचर - बदले में हार्डवेयर लागत में भारी कमी मिलती है।

आवश्यक मेमोरी: विभिन्न सटीकता स्तरों पर 400B एआई मॉडल
FP16
पूर्ण सटीकता
~800 GB
Int8
आधा आकार
~400 GB
Int4
चौथाई
~200 GB
FP16 — अधिकतम गुणवत्ता, अधिकतम लागत
Int8 — लगभग सही गुणवत्ता, आधी लागत
Int4 — उच्च गुणवत्ता, एक चौथाई लागत
व्यावसायिक प्रभाव

पूर्ण सटीकता पर एक 400B मॉडल को ~800 GB मेमोरी की आवश्यकता होती है - ~₹1.8 करोड़ सर्वर निवेश। इंट4 में क्वांटाइज्ड समान मॉडल को केवल ~200 GB की आवश्यकता है, और यह दो जुड़े डीजीएक्स स्पार्क (GB10 सुपरचिप आधारित) मिनी-पीसी पर ₹7.3 लाख में चल सकता है।

मिश्रण ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE)

मिश्रण ऑफ एक्सपर्ट्स एक और एआई मॉडल आर्किटेक्चर ट्रिक है जो भारी मेमोरी लागत के बिना विशाल मॉडल तैनात करना संभव बनाती है।

प्रत्येक प्रश्न के लिए सभी पैरामीटर का उपयोग करने के बजाय, एक MoE मॉडल स्पार्स ऐक्टिवेशन के माध्यम से अपनी क्षमता का केवल एक अंश सक्रिय करता है।

लामा 4 बेहेमोथ जैसा 2-ट्रिलियन पैरटर MoE मॉडल प्रति क्वेरी केवल 288B पैरामीटर सक्रिय करता है - जो मेमोरी लागत के अंश में अत्याधुनिक बुद्धिमत्ता प्रदान करता है।

समायोजन

समान आकार के घने मॉडलों की तुलना में MoE मॉडल सारांश और वर्गीकरण जैसे सरल कार्यों में थोड़े कम कुशल होते हैं। ज्ञान कार्य और तर्क जैसे जटिल विश्लेषण, कोड जनरेशन और शोध के लिए, MoE मॉडल उत्कृष्ट होते हैं।

स्पार्स ऐक्टिवेशन से तेज अनुमान गति और तेज प्रतिक्रिया समय प्राप्त होते हैं।

3 मिनी-पीसी
एआई मिनी-पीसी ₹1.4 लाख - ₹9.1 लाख

एक महिला के हाथ पर HP ZGX नैनो एआई

2026 का सबसे विघटनकारी विकास मिनी-पीसी फॉर्म फैक्टर में उच्च-क्षमता वाली एआई कंप्यूटिंग है। अब एक हार्डकवर बुक से बड़े नहीं, इतने उपकरण एआई मॉडल चला रहे हैं जिन्हें दो साल पहले सर्वर रूम की आवश्यकता होती थी।

एनवीडिया जीबी10 इकोसिस्टम (डीजीएक्स स्पार्क)

प्रदर्शन में अग्रणी

NVIDIA logo

एनवीडिया डीजीएक्स स्पार्क ने इस श्रेणी को परिभाषित किया है। 2026 में, जीबी10 सुपरचिप - जो एक आर्म ग्रेस सीपीयू को ब्लैकवेल जीपीयू के साथ जोड़ती है - ने एक संपूर्ण इकोसिस्टम को जन्म दिया है। ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI, और Supermicro सभी जीबी10-आधारित सिस्टम का उत्पादन करते हैं, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग फॉर्म फैक्टर्स, कूलिंग समाधान और बंडल सॉफ़्टवेयर के साथ आता है।

एनवीडिया जीबी10 इकोसिस्टम ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI, और Supermicro
शुरुआती ₹3.6 लाख
मेमोरी
128 GB
LPDDR5X यूनिफाइड
कंप्यूटेशन
~1 PFLOP
FP8 एआई प्रदर्शन
नेटवर्किंग
10 GbE + Wi-Fi 7
क्लस्टरिंग के लिए कनेक्टएक्स
स्टोरेज
4 TB SSD
NVMe
क्लस्टरिंग
हाँ (2 यूनिट)
256 GB पूल्ड मेमोरी
सॉफ़्टवेयर
एनवीडिया एआई एंटरप्राइज
CUDA, cuDNN, TensorRT
समर्थित एआई मॉडल: 200B पैरामीटर (क्वांटाइज़्ड), या 400B+ पैरामीटर जब दोिट क्लस्टर की जाती हैं
NVIDIA DGX Spark
ASUS Ascent GX10
Gigabyte AI TOP ATOM
DGX Quantum Machines combo
MSI EdgeExpert
Lenovo ThinkStation PGX
Dell Pro Max Desktop
NVIDEA DGX Spark
क्लस्टरिंग: 256 जीबी क्षमता

समर्पित हाई-स्पीड नेटवर्क पोर्ट के माध्यम से दो जीबी10 यूनिट को कनेक्ट करके, सिस्टम संसाधनों को 256 GB मेमोरी स्पेस में पूल करता है। यह बहुत बड़े मॉडल - 400B+ क्वांटाइज़्ड पैरामीटर - को पूरी तरह से आपके डेस्क पर चलाने की क्षमता को अनलॉक करता है, जिसके लिए कुल हार्डवेयर निवेश लगभग ₹7.3 लाख होगा।

एएमडी राइज़ेन एआई मैक्स (स्ट्रिक्स हैलो) मिनी-पीसी

न्यूनतम लागत

AMD Ryzen AI Max+ Strix Halo

एएमडी के राइज़ेन एआई मैक्स+ स्ट्रिक्स हैलो आर्किटेक्चर ने बजट एआई मिनी-पीसी की एक पूरी नई श्रेणी को जन्म दिया है। निर्माताओं की एक लहर - GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM - अब ~₹1.8 लाख से कम में 128 GB यूनिफाइड-मेमोरी सिस्टम शिप करते हैं।

एएमडी राइज़ेन एआई मैक्स मिनी-पीसी GMKtec EVO-X2 · Beelink · Corsair · NIMO AI · Bosgame M5 · FAVM FA-EX9
शुरुआती ~₹1.4 लाख
मेमोरी
128 GB
LPDDR5 शेयर्ड (सीपीयू+जीपीयू)
कंप्यूटेशन
~0.2 PFLOP
इंटीग्रेटेड RDNA 3.5 GPU
बैंडविड्थ
~200 GB/s
मेमोरी बैंडविड्थ
बिजली
~100W
शांत संचालन
क्लस्टरिंग
नहीं
केवल स्टैंडअलोन
ओएस
विंडोज / लिनक्स
ROCm / llama.cpp
समर्थित एआई मॉडल: 100B पैरामीटर (क्वांटाइज़्ड)
GMKtex EVO X2
Bosgame M5 AI
NIMO AI Mini PC
Beelink Mini PC
Beelink Mini PC
Corsair AI Workstation 300 Halo
FAVM FA EX9
GMK Ryzen Strix Halo Mini PC

एप्पल मैक स्टूडियो (एम4 अल्ट्रा)

क्षमता में अग्रणी

मैक स्टूडियो स्थानीय एआई परिदृश्य में एक अनूठी स्थिति रखता है। एप्पल की यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर (UMA) एकल, कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप यूनिट में 256 GB तक मेमोरी प्रदान करता है जो सीपीयू और जीपीयू दोनों के लिए सुलभ है - क्लस्टरिंग की कोई आवश्यकता नहीं है।

इसे एकमात्र सस्ती एकल डिवाइस बनाता है जो सबसे बड़े ओपन-सोर्स मॉडल को लोड करने में सक्षम है। 400-अरब पैरामीटर वाला एक मॉडल जिसे Int4 पर क्वांटाइज़्ड किया गया है, 256 GB कॉन्फ़िगरेशन पर पूरी तरह से मेमोरी में फिट हो जाता है।

एप्पल मैक स्टूडियो (एम4 अल्ट्रा) एकल-इकाई एआई क्षमता नेता
शुरुआती ₹3.6 लाख
मेमोरी
256 GB तक
यूनिफाइड मेमोरी (UMA)
कंप्यूटेशन
~0.5 PFLOP
एप्पल न्यूरल इंजन + GPU
सॉफ़्टवेयर
MLX फ्रेमवर्क
एप्पल-अनुकूलित अनुमान
सीमा
केवल अनुमान
प्रशिक्षण/फाइन-ट्यूनिंग के लिए धीमा
समर्थित एआई मॉडल: 400B+ पैरामीटर (क्वांटाइज़्ड)

एप्पल मैक स्टूडियो (एम5 अल्ट्रा)

आगामी प्रतिस्पर्धी

एप्पल की नवीनतम पीढ़ी एम5 अल्ट्रा, जिसके 2026 के अंत तक आने की उम्मीद है, के बारे में अफवाह है कि यह एम4 की प्राथमिक कमजोरी, एआई मॉडल प्रशिक्षण प्रदर्शन को संबोधित करेगा। TSMC की 2nm प्रक्रिया पर निर्मित, यह 1.2 TB/s से अधिक बैंडविड्थ के साथ 512 GB तक यूनिफाइड मेमोरी वाली कॉन्फ़िगरेशन प्रदान करने की उम्मीद है।

एप्पल मैक स्टूडियो (एम5 अल्ट्रा) प्रत्याशित एआई प्रशिक्षण पावरहाउस
अनुमानित ~₹10.9 लाख
मेमोरी
512 GB तक
नई पीढ़ी की यूनिफाइड मेमोरी
कंप्यूटेशन
~1.5+ PFLOP
2nm न्यूरल इंजन
सॉफ़्टवेयर
MLX 2.0+
मूल प्रशिक्षण समर्थन
क्षमता
प्रशिक्षण और अनुमान
CUDA-विकल्प
समर्थित एआई मॉडल: 400B+ पैरामीटर (पूर्ण सटीकता)
मेमोरी बैंडविड्थ: 1.2 TB/s क्षमता

512 GB एम5 अल्ट्रा पहला उपभोक्ता उपकरण होगा जो अनक्वांटाइज्ड (पूर्ण सटीकता) फ्रंटियर मॉडल चला सकता है। 1.2+ TB/s की उच्च मेमोरी बैंडविड्थ एजेंटिक एआई वर्कफ़्लो का समर्थन करती है जिसमें बहुत लंबे संदर्भ विंडो के साथ स्थिर उच्च-थ्रूपुट अनुमान की आवश्यकता होती है।

टाइनी एआई

पॉकेट एआई सुपरकंप्यूटर

Tiiny AI

2026 में किकस्टार्टर पर ₹1.3 लाख के लिए जारी किया गया, Tiiny.ai पॉकेट एआई कंप्यूटर एक पॉकेट सुपरकंप्यूटर है जिसमें 80GB LGDDR5X मेमोरी और 1TB SSD है जो कहीं भी स्थानीय रूप से 120B एआई मॉडल चलाने का समर्थन करता है।

300 ग्राम (142×22×80mm) वजन और मानक USB-C द्वारा संचालित, यह नवीन व्यावसायिक अनुप्रयोगों का समर्थन करता है। टाइनी एआई GPT-OSS-120B के लिए 21.14 टोकन प्रति सेकंड की आउटपुट गति रिपोर्ट करता है।

Tiiny Pocket AI Computer
Tiiny Pocket AI Computer
Tiiny Pocket AI Computer
Tiiny Pocket AI Computer

टेंस्टोरेंट

ओपन सोर्स हार्डवेयर

Tenstorrent

महान चिप आर्किटेक्ट जिम केलर के नेतृत्व में, टेंस्टोरेंट एक मौलिक रूप से भिन्न दर्शन का प्रतिनिधित्व करता है: RISC-V पर बना ओपन-सोर्स हार्डवेयर, ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर और डेज़ी-चेनिंग के माध्यम से मॉड्यूलर स्केलिंग।

टेंसिक्स एआई कोर रैखिक रूप से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं: GPU के विपरीत, जो अधिक कार्ड जोड़ने पर संचार ओवरहेड के साथ संघर्ष करते हैं, टेंस्टोरेंट चिप्स को कुशलता से टाइल करने के लिए बनाए गए हैं।

रेज़र के साथ साझेदारी में, टेंस्टोरेंट ने एक कॉम्पैक्ट एक्सटर्नल एआई एक्सेलेरेटर जारी किया है जो थंडरबोल्ट के माध्यम से किसी भी लैपटॉप या डेस्कटॉप से कनेक्ट होता है - बिना कुछ बदले मौजूदा हार्डवेयर को एआई वर्कस्टेशन में बदल देता है।

रेज़र × टेंस्टोरेंट कॉम्पैक्ट एआई एक्सेलेरेटर बाहरी थंडरबोल्ट एआई एक्सेलेरेटर
मूल्य अज्ञात
प्रति बॉक्स मेमोरी
12 GB
GDDR6
चिप
वर्महोल n150
टेंसिक्स कोर · RISC-V
स्केलिंग
4 यूनिट तक
48 जीबी एआई क्षमता
सॉफ़्टवेयर
पूर्णतः ओपन-सोर्स
गिटहब · टीटी-मेटालियम
Razer × Tenstorrent AI Accelerator
Razer × Tenstorrent AI Accelerator
Razer × Tenstorrent AI Accelerator
Razer × Tenstorrent AI Accelerator

एआई NAS — नेटवर्क अटैच्ड स्टोरेज

स्टोरेज + एआई

NAS की परिभाषा निष्क्रिय भंडारण से सक्रिय बुद्धिमत्ता में बदल गई है। नेटवर्क भंडारण उपकरणों की नई पीढ़ी सीधे AI प्रसंस्करण को एकीकृत करती है - हल्के NPU-आधारित अनुमान से लेकर पूर्ण GPU-त्वरित LLM तैनाती तक।

एक AI-सक्षम NAS अलग AI उपकरण की आवश्यकता को समाप्त करता है और शून्य नेटवर्क स्थानांतरण विलंबता के साथ बड़ी मात्रा में डेटा की सीधी प्रसंस्करण की अनुमति देता है।

QNAP AI NAS
Ugreen DXP4800 Pro
OmniCore AI NAS
Zetlab AI NAS
⏻

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4 वर्कस्टेशन
AI वर्कस्टेशन और डेस्कटॉप पीसी ₹2.7 लाख - ₹13.6 लाख

वर्कस्टेशन श्रेणी में डिस्क्रीट PCIe ग्राफिक्स कार्ड और मानक टावर चेसिस का उपयोग किया जाता है। मिनी-पीसी श्रेणी की निश्चित एकीकृत आर्किटेक्चर के विपरीत, यह श्रेणी मॉड्यूलरिटी प्रदान करती है - आप व्यक्तिगत घटकों को अपग्रेड कर सकते हैं, अधिक GPU जोड़ सकते हैं, या प्रौद्योगिकी के विकास के साथ कार्ड बदल सकते हैं।

NVLink ब्रिज के साथ एक दोहरा RTX A6000 वर्कस्टेशन लगभग ₹6.4 लाख में 96 GB का पूल्ड VRAM प्रदान करता है।

VRAM बनाम गति को समझना

AI के लिए GPU चुनाव को दो प्रतिस्पर्धी कारक परिभाषित करते हैं:

📦
VRAM क्षमता
निर्धारित करती है कि आप किस आकार के मॉडल को लोड कर सकते हैं। अधिक VRAM का मतलब बड़े, अधिक सक्षम मॉडल हैं। यह आपकी बुद्धिमत्ता की सीमा है।
⚡
कंप्यूट गति
निर्धारित करती है कि मॉडल कितनी तेजी से प्रतिक्रिया करता है। उच्च कंप्यूट का मतलब प्रति क्वेरी कम विलंबता है। यह आपका उपयोगकर्ता अनुभव है।

कंज्यूमर कार्ड (जैसे RTX 5090) गति को अधिकतम करते हैं लेकिन सीमित VRAM प्रदान करते हैं - आमतौर पर 24-32 GB। प्रोफेशनल कार्ड (जैसे RTX PRO 6000 ब्लैकवेल) VRAM को अधिकतम करते हैं - प्रति कार्ड 96 GB तक - लेकिन प्रति कंप्यूट इकाई अधिक खर्चीले होते हैं।

VRAM बाध्यकारी सीमा है। अपर्याप्त मेमोरी वाला तेज कार्ड AI मॉडल को बिल्कुल लोड नहीं कर सकता। पर्याप्त मेमोरी वाला धीमा कार्ड मॉडल चलाता है - बस लंबी प्रतिक्रिया समय के साथ।

कंज्यूमर GPU

कॉन्फ़िगरेशनकुल VRAMलिंकिंगअनुमानित लागत
2× RTX 3090 (यूज़्ड)48 GBNVLink~₹2.7 लाख
2× RTX 409048 GBPCIe Gen 5₹3.6 लाख
2× RTX 509064 GBPCIe Gen 5₹6.4 लाख

प्रोफेशनल GPU

कॉन्फ़िगरेशनकुल VRAMलिंकिंगअनुमानित लागत
2× RTX A6000 सर्वोत्तम मूल्य96 GBNVLink₹6.4 लाख
2× RTX 6000 Ada96 GBPCIe Gen 5₹11.8 लाख
1× RTX PRO 6000 Blackwell96 GBNVLink₹7.3 लाख
4× RTX PRO 6000 Blackwell384 GBPCIe Gen 5₹29.1 लाख

डेटा सेंटर GPU

कॉन्फ़िगरेशनकुल VRAMलिंकिंगअनुमानित लागत
1× L40S48 GBPCIe 4.0 (पैसिव कूलिंग)₹6.4 लाख
1× A100 PCIe80 GBPCIe 4.0₹9.1 लाख
1× H200 NVL141 GBNVLink₹27.3 लाख
4× H200 NVL564 GBNVLink₹1.1 करोड़
1× B200 SXM180 GBNVLink 5 (1.8 TB/s)₹27.3 लाख
8× B200 SXM1,440 GBNVLink 5 (1.8 TB/s)₹2.2 करोड़

चीनी GPU

चीन का घरेलू GPU पारिस्थितिकी तंत्र तेजी से परिपक्व हुआ है। कई चीनी निर्माता अब प्रतिस्पर्धी विनिर्देशों और काफी कम कीमतों के साथ वर्कस्टेशन-क्लास AI GPU पेश करते हैं।

कॉन्फ़िगरेशनकुल VRAMमेमोरी प्रकारअनुमानित लागत
1× Moore Threads MTT S400048 GBGDDR6₹72,700
4× Moore Threads MTT S4000192 GBGDDR6₹3.2 लाख
8× Moore Threads MTT S4000384 GBGDDR6₹5.9 लाख
1× Hygon DCU Z10032 GBHBM2₹2.3 लाख
1× Biren BR10432 GBHBM2e~₹2.7 लाख
8× Biren BR104256 GBHBM2e₹21.8 लाख
1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo96 GBHBM2e₹1.1 लाख
8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo768 GBHBM2e₹9.1 लाख

आगामी

कॉन्फ़िगरेशनकुल VRAMस्थितिअनुमानित लागत
RTX 5090 128 GB128 GBचीनी संशोधन — मानक SKU नहीं₹4.5 लाख
RTX Titan AI64 GB2027 में अपेक्षित~₹2.7 लाख
4x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
4x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
MSI NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server
NVIDIA RTX 5090
NVIDIA DGX स्टेशन - एक वॉटर-कूल्ड "डेस्क पर डेटा सेंटर" जो मानक दीवार आउटलेट में प्लग होता है।

NVIDIA DGX स्टेशन

एंटरप्राइज एपेक्स

NVIDIA DGX स्टेशन एक वॉटर-कूल्ड, डेस्कसाइड सुपरकंप्यूटर है जो डेटा सेंटर प्रदर्शन को कार्यालय वातावरण में लाता है। नवीनतम संस्करण GB300 ग्रेस ब्लैकवेल सुपरचिप का उपयोग करता है।

NVIDIA DGX स्टेशन GB300 फ्यूचर-प्रूफ अल्ट्रा
अनुमानित मूल्य ~₹1.8 करोड़

ब्लैकवेल अल्ट्रा संस्करण मेमोरी घनत्व और कंप्यूट पावर बढ़ाता है, जो उन संगठनों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें शुरुआत से कस्टम मॉडल प्रशिक्षित करने या स्थानीय रूप से बड़े पैमाने पर MoE (मिश्रण विशेषज्ञ) आर्किटेक्चर चलाने की आवश्यकता है।

मेमोरी
~1.5 TB+
HBM3e (अल्ट्रा-फास्ट)
कंप्यूटेशन
~20+ PFLOPS
FP8 एआई प्रदर्शन
उपयोग मामला
कस्टम प्रशिक्षण
मॉडल विकास
बिजली
मानक आउटलेट
सर्वर कक्ष की आवश्यकता नहीं
समर्थित AI मॉडल: मल्टी-ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल · रियल-टाइम वीडियो जनरेशन · 3D नेटिव AI
NVIDIA DGX Station GB300 Blackwell Ultra
ASUS ExpertCenter Pro DGX GB300
MSI XpertStation WS300
NVIDIA DGX Station GB300 Blackwell Ultra
NVIDIA DGX स्टेशन A100 सुलभ AI वर्कहॉर्स
शुरुआती ~₹90.9 लाख

पिछली पीढ़ी की एम्पीयर आर्किटेक्चर पर आधारित होने के बावजूद, यह विश्वसनीय अनुमान और फाइन-ट्यूनिंग के लिए उद्योग मानक बना हुआ है। ब्लैकवेल के बजट के बिना एआई क्षेत्र में प्रवेश करने वाली टीमों के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त।

मेमोरी
320 GB
4x 80GB A100 GPU
कंप्यूटेशन
2 PFLOPS
FP16 AI प्रदर्शन
मल्टी-यूजर
5–8 एक साथ
मध्यम समवर्तिता
बिजली
मानक आउटलेट
सर्वर कक्ष की आवश्यकता नहीं

हालांकि महंगा, डीजीएक्स स्टेशन ~₹2.7 करोड़ सर्वर रैक और उससे जुड़े कूलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की जगह लेता है। यह मानक दीवार आउटलेट में प्लग होता है। यह सर्वर रूम ओवरहेड को पूरी तरह समाप्त कर देता है।

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5 सर्वर
AI सर्वर ₹13.6 लाख - ₹1.8 करोड़

जब आपके व्यवसाय को एक साथ कई कर्मचारियों को सेवा देने, पूर्ण सटीकता पर फाउंडेशन-क्लास मॉडल चलाने, या स्वामित्व वाले डेटा पर कस्टम मॉडल फाइन-ट्यून करने की आवश्यकता होती है - तो आप सर्वर टियर में प्रवेश करते हैं।

यह उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM), विशेष इंटरकनेक्ट्स, और रैक-माउंटेबल या डेस्कसाइड फॉर्म फैक्टर वाले समर्पित AI एक्सेलेरेटर कार्ड का डोमेन है। हार्डवेयर अधिक महंगा है, लेकिन पैमाने पर प्रति उपयोगकर्ता लागत नाटकीय रूप से गिर जाती है।

इंटेल गौड़ी 3

पैमाने पर सर्वोत्तम मूल्य

इंटेल का गौड़ी 3 एक्सेलेरेटर शुरू से ही AI प्रशिक्षण और अनुमान चिप के रूप में डिज़ाइन किया गया था - न कि पुनः उपयोग किए गए ग्राफिक्स कार्ड के रूप में। प्रत्येक कार्ड एकीकृत 400 Gb ईथरनेट नेटवर्किंग के साथ 128 GB HBM2e मेमोरी प्रदान करता है, जिससे अलग नेटवर्क एडेप्टर की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

गॉडी 3 दो फॉर्म फैक्टर्स में उपलब्ध है:

  • PCIe कार्ड (HL-338): मौजूदा सर्वर में एकीकरण के लिए मानक PCIe फॉर्म फैक्टर। अनुमानित मूल्य: ~₹10.9 लाख प्रति कार्ड।
  • OAM (OCP एक्सेलेरेटर मॉड्यूल): क्लाउड डेटा सेंटरों के लिए उच्च-घनत्व OCP मानक। थोक 8-चिप किट (~₹1.1 करोड़ कुल बेसबोर्ड के साथ) में खरीदे जाने पर ₹14.2 लाख प्रति चिप।

8-कार्ड गॉडी 3 सर्वर तुलनीय एनवीडिया H100 सिस्टम की तत कम लागत पर कुल 1 TB एआई मेमोरी प्रदान करता है।

💾
प्रति कार्ड मेमोरी
128 GB
HBM2e - एकल कार्ड में DGX स्पार्क से मेल खाता है
⚡
8-कार्ड कुल
1 TB
सबसे बड़े मॉडल के लिए 1,024 GB पूल्ड मेमोरी
💰
सिस्टम लागत
~₹1.8 करोड़
तुलनीय एनवीडिया H100 सेटअप से सस्ता
Intel Gaudi 3 Baseboard HLB 325
Intel Gaudi 3 PCI card
Dell Intel Gaudi 3 server
Gigabyte Intel Gaudi 3 server

AMD इंस्टिंक्ट MI325X

अधिकतम घनत्व

एएमडी इंस्टिंक्ट MI325X प्रति कार्ड 256 GB HBM3e मेमोरी पैक करता है - इंटेल गॉडी 3 से दोगुना। इंटेल के लिए 8 कार्डों की तुलना में कुल 1 TB एआई मेमोरी तक पहुंचने के लिए केवल 4 कार्ड चाहिए।

💾
4-कार्ड कुल मेमोरी
1 TB
समान क्षमता के लिए इंटेल की तुलना में आधे कार्ड
⚡
बैंडविड्थ
6 टीबी/सेकंड
प्रति कार्ड — समवर्ती उपयोगकर्ताओं को सक्षम करता है
💰
सिस्टम लागत
~₹1.8 करोड़
1 कार्ड के साथ प्रवेश लागत ~₹54.5 लाख
AMD Instinct MI325X server
Supermicro AMD Instinct MI325X server
AMD Instinct MI325X server
ASUS AMD Instinct MI325X server

MI325X प्रति सिस्टम गॉडी 3 से अधिक महंगा है, लेकिन तेज और सघन है। अधिकतम थ्रूपुट की मांग वाले वर्कलोड के लिए - अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए रियल-टाइम अनुमान, या बड़े डेटासेट पर कस्टम मॉडल प्रशिक्षण - उच्च निवेश कम विलंबता और सरल बुनियादी ढांचे में खुद को सही साबित करता है।

हुआवे असेंड

पूर्ण-स्टैक विकल्प

Huawei

हुआवे ने पूर्ण AI इन्फ्रास्ट्रक्चर स्टैक को दोहराया है: कस्टम सिलिकॉन (असेंड 910B/C), स्वामित्व वाले इंटरकनेक्ट्स (HCCS), और एक संपूर्ण सॉफ़्टवेयर फ्रेमवर्क (CANN)। परिणाम एक स्वनिहित पारिस्थितिकी तंत्र है जो पश्चिमी आपूर्ति श्रृंखलाओं से स्वतंत्र रूप से संचालित होता है और तुलनीय NVIDIA H100 क्लस्टर्स की तुलना में कहीं कम लागत पर।

Huawei Atlas
Huawei Ascend AI family
Huawei Atlas 300
Huawei Atlas 800i Ascend 910c

इंटेल ज़ीऑन 6 (ग्रेनाइट रैपिड्स)

बजट सर्वर

2026 की एक शांत क्रांति CPU-आधारित AI इन्फ़रेंस का उदय है। इंटेल ज़ीऑन 6 प्रोसेसर में AMX (एडवांस्ड मैट्रिक्स एक्सटेंशन्स) शामिल हैं जो मानक DDR5 RAM पर AI वर्कलोड सक्षम करते हैं — जो GPU मेमोरी की तुलना में काफ़ी सस्ता है।

समायोजन

एक ड्यूल-सॉकेट ज़ीऑन 6 सर्वर GPU मेमोरी की लागत के अंश मूल्य पर 1 टीबी से 4 टीबी DDR5 RAM रख सकता है। इन्फ़रेंस गति धीमी है, लेकिन बैच प्रोसेसिंग के लिए — जहाँ गति गौण है लेकिन बुद्धिमत्ता और क्षमता सर्वोपरि — यह क्रांतिकारी है।

उदाहरण: एक एसएमबी रातोंरात 100,000 स्कैन्ड इनवॉइस अपलोड करता है। ज़ीऑन 6 सर्वर डेटा को पूरी तरह निकालने के लिए +400B एआई मॉडल चलाता है। कार्य में 10 घंटे लगते हैं, लेकिन हार्डवेयर लागत जीपीयू सर्वर से काफी कम है।

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हमारी इन्फ्रास्ट्रक्चर टीम पूर्ण AI सर्वर सॉल्यूशंस डिज़ाइन और तैनात करती है — इंटेल गौड़ी से NVIDIA DGX तक — टेलर-मेड सॉफ़्टवेयर के संयोजन में — ताकि आपके व्यवसाय के लिए AI की क्षमताओं का उद्घाटन किया जा सके।

सर्वर आर्किटेक्चर प्रस्ताव का अनुरोध कर

6 एज एआई
एज एआई और रेट्रोफिट मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर को अपग्रेड करना

हर एसएमबी को एक समर्पित एआई सर्वर या मिनी-पीसी की आवश्यकता नहीं होती। कई मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर में इंटेलिजेंस एम्बेड कर सकते हैं — न्यूनतम लागत पर लैपटॉप, डेस्कटॉप और नेटवर्क डिवाइस को एआई क्षमताओं के साथ अपग्रेड करके।

एम.2 एआई एक्सेलेरेटर्स: द हैलो-10

हैलो-10 एक स्टैंडर्ड एम.2 2280 मॉड्यूल है — वही स्लॉट जो एसएसडी के लिए उपयोग किया जाता है — जो किसी भी मौजूदा पीसी में समर्पित एआई प्रोसेसिंग जोड़ता है। प्रति यूनिट ~~₹13,600 पर और केवल 5–8W बिजली की खपत करते हुए, यह हार्डवेयर बदले बिना फ्लीट-वाइड एआई अपग्रेड सक्षम करता है।

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फॉर्म फैक्टर
M.2 2280
किसी भी स्टैंडर्ड एसएसडी स्लॉट में फिट होता है
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परफॉर्मेंस
20–50 TOPS
एज इंफरेंस के लिए ऑप्टिमाइज़्ड
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लागत
~₹13,600
प्रति यूनिट — ~₹2.7 लाख से कम में फ्लीट अपग्रेड

उपयोग के मामले: स्थानीय मीटिंग ट्रांसक्रिप्शन (विस्पर), रियल-टाइम कैप्शनिंग, वॉयस डिक्टेशन, छोटे मॉडल इंफरेंस (फी-3 मिनी)। ये कार्ड बड़े एलएलएम नहीं चला सकते, लेकिन व विशिष्ट, निरंतर एआई कार्यों में उत्कृष्ट हैं — यह सुनिश्चित करते हुए कि वॉयस डेटा स्थान रूप से प्रोसेस हो और कभी क्लाउड पर न भेजा जाए।

कोपायलट+ पीसी (एनपीयू लैपटॉप)

क्वालकॉम स्नैपड्रैगन X एलीट, इंटेल कोर अल्ट्रा, या एएमडी राइजेन एआई चिप्स वाले लैपटॉप में समर्पित न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (NPU) होते्स। ये बड़े LLM नहीं चला सकते, लेकिन छोटे, निरंतर एआई कार्य संभालते हैं: लाइव ट्रांसक्रिप्शन, बैकग्राउंड ब्लर, स्थानीय रिकॉल सुविधाएं, और म्ट फी-3 जैसे हल्के मॉडल चलाना।

NPU को TOPS (टेरा ऑपरेशंस पर सेकंड) में रेट किया जाता है, जो मापता है कि वे कितना एआई कार्य संभाल सकते हैं। 2026 में सबसे शक्तिशाली कोपायलट+ पीसी में ~50 TOPS होते हैं। उच्च TOPS का अर्थ है तेज प्रतिक्रिया और थोड़े बड़े एआई मॉडल संभालने की क्षमता।

9 एआई मॉडल
ओपन-सोर्स एआई मॉडल (2026–2027)

एआई मॉडल की पसंद हार्डवेयर आवश्यकताओं को निर्धारित करती है — लेकिन जैसा कि एआई मॉडल क्वांटिजेशन अध्याय ने प्रदर्शित किया, क्वांटिजेशन फ्रंटियर-क्लास मॉडल को उस हार्डवेयर पर चलाने की अनुमति देता है जिसकी लागत फुल-प्रिसिजन डिप्लॉयमेंट की तुलना में एक अंश है।

नीचे दी गई तालिका वर्तमान और आगामी ओपन-सोर्स एआई मॉडल का अवलोकन प्रदान करती है।

मॉडलआकारआर्किटेक्चरमेमोरी (FP16)मेमोरी (INT4)
लामा 4 बेहेमोथ288B (सक्रिय)MoE (~2T कुल)~4 TB~1 TB
लामा 4 मैवरिक17B (सक्रिय)MoE (400B कुल)~800 GB~200 GB
लामा 4 स्काउट17B (सक्रिय)MoE (109B कुल)~220 GB~55 GB
डीपसीक V4~70B (सक्रिय)MoE (कुल 671B)~680 GB~170 GB
डीपसीक R137B (सक्रिय)MoE (कुल 671B)~140 GB~35 GB
डीपसीक V3.2~37B (सक्रिय)MoE (कुल 671B)~140 GB~35 GB
किमी K2.532B (सक्रिय)MoE (1T कुल)~2 टीबी~500 जीबी
क्वेन 3.5397B (सक्रिय)MoE (A17B)~1.5 TB~375 GB
क्वेन 3-मैक्स-थिंकिंगबड़ाघना~2 टीबी~500 जीबी
क्वेन 3-कोडर-नेक्स्ट480B (A35B सक्रिय)MoE~960 GB~240 GB
मिस्ट्रल लार्ज 3123B (41B सक्रिय)MoE (675B कुल)~246 GB~62 GB
मिनिस्ट्रल 3 (3B, 8B, 14B)3B–14Bघना~6–28 GB~2–7 GB
जीएलएम-544B (सक्रिय)MoE (744B कुल)~1.5 TB~370 GB
जीएलएम-4.7 (थिंकिंग)बड़ाघना~1.5 TB~375 GB
मिमो-V2-फ्लैश15B (सक्रिय)MoE (309B कुल)~30 GB~8 GB
मिनीमैक्स M2.5~10B (सक्रिय)MoE (~230B कुल)~460 GB~115 GB
फी-5 रीजनिंग14Bघना~28 GB~7 GB
फी-414Bघना~28 GB~7 GB
जेमा 327Bघना~54 GB~14 GB
पिक्सट्रल 2 लार्ज90Bघना~180 GB~45 GB
स्टेबल डिफ्यूज़न 4~12BDiT~24 GB~6 जीबी
फ्लक्स.2 प्रो15BDiT~30 GB~8 GB
ओपन-सोरा 2.030BDiT~60 GB~15 GB
विस्पर V41.5Bघना~3 GB~1 GB
मेड-लामा 470Bघना~140 GB~35 GB
लीगल-बर्ट 202635Bघना~70 GB~18 GB
फाइनेंस-LLM 315Bघना~30 GB~8 GB
कोडलामा 470Bघना~140 GB~35 GB
मोलमो 280Bघना~160 GB~40 GB
ग्रेनाइट 4.032B (9B सक्रिय)हाइब्रिड माम्बा-ट्रांसफॉर्मर~64 GB~16 GB
नेमोट्रॉन 38B, 70Bघना~16–140 GB~4–35 GB
एक्साओएनई 4.032Bघना~64 GB~16 GB
लामा 5 फ्रंटियर~1.2T (कुल)MoE~2.4 TB~600 जीबी
लामा 5 बेस70B–150Bघना~140–300 GB~35–75 GB
डीपसीक V5~600B (कुल)MoE~1.2 TB~300 GB
स्टेबल डिफ्यूज़न 5TBDDiT——
फाल्कन 3200Bघना~400 जीबी~100 GB
रणनीतिक सलाह

पहले हार्डवेयर न खरीदें। उस मॉडल क्लास की पहचान करें जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप हो, फिर सबसे किफायती हार्डवेयर टियर निर्धारित करने के लिए क्वांटिजेशन लागू करें।

~₹2.7 लाख और ₹1.4 करोड़ निवेश के बीच का अंतर अक्सर मॉडल आकार आवश्यकताओं और समवर्ती उपयोगकर्ताओं की संख्या पर निर्भर करता है।

एआई मॉडल लैंडस्केप को आकार देने वाले रुझान

  • मानक के रूप में नेटिव मल्टीमॉडैलिटी। नए मॉडल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो पर प्रशिक्षित किए जाते हैं — प्रशिक्षण के बाद जोड़ी गई अलग क्षमताएं नहीं। इसका मतलब है कि एक ही मॉडल डॉक्यूमेंट एनालिसिस, इमेज अंडरस्टैंडिंग और वॉयस इंटरैक्शन संभालता है।
  • छोटे मॉडल बड़े मॉडल क्षमताएं हासिल कर रहे हैं। फी-5 (14B) और मिमो-V2-फ्लैश प्रदर्शित करते हैं कि आर्किटेक्चरल नवाचार फ्रंटियर-लेवल रीजनिंग को लैपटॉप पर चलने वाले मॉडल में संपीड़ित कर सकता है। "बड़ा बेहतर है" का युग समाप्त हो रहा है।
  • सामान्यीकरण पर विशेषज्ञता। हर चीज के ल विशाल मॉडल के बजाय, रुझान विशेष मॉडलों के समूहों की ओर है — एक कोडिंग मॉडल, एक रीजनिंग मॉडल, एक विज़न मॉडल — जो एक एजेंट फ्रेमवर्क द्वारा ऑर्केस्ट्रेटेड होते हैं। यह प्रति मॉडल हार्डवेयर आवश्यकताओं को कम करते हुए समग्र गुणवत्ता में सुधार करता है।
  • एजेंटिक एआई। किमी K2.5 और क्वेन 3 जैसे मॉडल जटिल कार्यों को स्वायत्त रूप से विघटित करने, बाहरी टूल्स को कॉल करने और अन्य मॉडलों के साथ समन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह एजेंट स्वार्म प्रतिमान लंबे सत्रों में सतत थ्रूपुट की मांग करता है — जीबी10 और एम5 अल्ट्रा जैसे हाई-बैंडविड्थ हार्डवेयर को प्राथमिकता देता है।
  • वीडियो और 3डी जनरेशन परिपक्व हो रहा है। ओपन-सोरा 2.0 और फ्लक्स.2 प्रो संकेत देते हैं कि स्थानीय वीडियो जनरेशन व्यावहारिक हो रहा है। 2027 तक, वर्कस्टेशन-क्लास हार्डवेयर पर चलने वाले रियल-टाइम वीडियो एडिटिंग असिस्टेंट्स की अपेक्षा करें।

10 सुरक्षा
अधिकतम सुरक्षा के लिए आर्किटेक्चर

स्थानीय एआई हार्डवेयर का प्राथमिक लाभ प्रदर्शन नहीं है - यह डेटा संप्रभुता है। जब आपका एआई सर्वर किसी और के क्लाउड के बजाय आपके फ़ायरवॉल के पीछे चलता है, तो आपका संवेदनशील डेटा आपकी इमारत कभी नहीं छोड़ता।एयर-गैप्ड एपीआई आर्किटेक्चर एआई सर्वर को इंटरनेट से भौतिक रूप से अलग करता है जबकि इसे एपीआई इंटरफ़ेस के मम से अधिकृत कर्मचारियों के लिए सुलभ बनाता है।

एयर-गैप्ड एपीआई आर्किटेक्चर एआई सर्वर को इंटरनेट से भौतिक रूप से अलग करता है, जबकि इसे अधिकृत कर्मचारियों के लिए एपीआई इंटरफेस के माध्यम से सुलभ बनाता है।

एयर-गैप्ड एपीआई आर्किटेक्चर
👤 कर्मचारी मानक वर्कस्टेशन
→
🔀 ब्रोकर सर्वर प्रमाणीकरण + यूआई + रूटिंग
⟶
🔒 एआई सर्वर एयर-गैप्ड · कोई इंटरनेट नहीं
एआई वॉल्ट

यह आर्किटेक्चर एक डिजिटल वॉल्ट बनाता है। यहां तक कि अगर ब्रोकर सर्वर समझौता हो जाता है, तो एक हमलावर केवल टेक्स्ट क्वेरी भेज सकता है — वे एआई सर्वर की फाइल सिस्टम, मॉडल वेट, फाइन-ट्यूनिंग डेटा या किसी भी संग्रहीत डॉक्यूमेंट तक पहुंच नहीं सकते।

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हमारे इंजीनियर एयर-गैप्ड एआई आर्किटेक्चर डिज़ाइन और डिप्लॉय करते हैं जो यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा कभी भी परिसर न छोड़े, साथ ही आपके व्यवसाय को अत्याधुनिक एआई क्षमताएं प्रदान करते हैं।

सुरक्षित एआई आर्किटेक्चर पर चर्चा करें →

11 अर्थशास्त्र
आर्थिक निर्णय: स्थानीय बनाम क्लाउड

स्थानीय एआई हार्डवेयर में संक्रमण OpEx (ऑपरेशनल एक्सपेंडिचर — मासिक क्लाउड एपीआई शुल्क) से CapEx (कैपिटल एक्सपेंडिचर — एक बार का हार्डवेयर निवेश जो आपकी बैलेंस शीट पर एक संपत्ति बन जाता है) की ओर बदलाव है।

एक कानूनी फर्म पर विचार करें जो अनुबंधों का विश्लेषण करने के लिए 200B मॉडल चला रही है:

☁️ क्लाउड एपीआई
~₹32.7 लाख
प्रति वर्ष (पैमाने पर)
1,000 अनुबंध/दिन × ~अज्ञात/1K टोकन × 365 दिन। उपयोग के साथ रैखिक रूप से स्केल होता है। डेटा नेटवर्क छोड़ता है।
🖥️ स्थानीय हार्डवेयर (डीजीएक्स स्पार्क)
₹3.6 लाख
एकमुश्त निवेश
+ ~₹1,400/महीना बिजली। असीमित उपयोग। डेटा LAN कभी नहीं छोड़ता। बैलेंस शीट पर संपत्ति।

प्रति दिन 1,000 क्वेरीज़ पर, डीजीएक्स स्पार्क क्लाउड एपीआई लागत की तुलना में 2 महीने से कम में खुद का भुगतान कर देता है। उच्च उपयोग स्तरों पर, ब्रेक-ईवन अवधि सप्ताहों तक कम हो जाती है।

जब आप इन कारकों को शामिल करते हैं तो अर्थशास्त्र और भी अधिक अनुकूल हो जाता है:

  • एक ही हार्डवेयर को साझा करने वाले कई कर्मचारी (डीजीएक्स स्पार्क 2–5 समवर्ती उपयोगकर्ताओं को सेवा देता है)
  • प्रति टोकन मूल्य नहीं — जटिल, बहु-चरणीय तर्क कार्यों पर कोई अतिरिक्त लागत नहीं
  • स्वामित्व वाले डेटा पर फाइन-ट्यूनिंग — अधिकांश क्लाउड एपीआई के साथ असंभव, स्थानीय हार्डवेयर पर मुफ्त
  • हार्डवेयर पुनर्विक्रय मूल्य — एआई हार्डवेयर द्वितीयक बाजार में महत्वपूर्ण मूल्य बरकरार रखता है