গুগলের এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষা: অ্যাপলের কৌশল

গুগলের আকাঙ্ক্ষাগুলো ক্রমশ অ্যাপলের মতো হয়ে উঠছে, বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই (GenAI) বৃহৎ মডেলের ক্ষেত্রে। সাম্প্রতিক গুগল ক্লাউড নেক্সট সম্মেলনে গুগলের উচ্চাকাঙ্ক্ষী দৃষ্টিভঙ্গি প্রদর্শিত হয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে টিপিইউ ভি৭ আয়রনউড চিপের মতো উদ্ভাবন, যা এনভিডিয়ার জিবি২০০-কে টেক্কা দিতে ডিজাইন করা হয়েছে, এজেন্ট২এজেন্ট (এ২এ) প্রোটোকল, যার লক্ষ্য অ্যানথ্রোপিকের এমসিপিকে ছাড়িয়ে যাওয়া, এবং জেনএআই স্থাপনার জন্য পাথওয়েজ রানটাইম পরিবেশ।

গুগল সক্রিয়ভাবে এডিকে এবং এজেন্টস্পেসের মতো সরঞ্জাম তৈরি করছে যাতে ডেভেলপাররা এআই এজেন্ট তৈরি করতে পারে। এই প্রচেষ্টার কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে ভারটেক্স এআই, গুগলের এআই ক্লাউড-নেটিভ ডেভেলপমেন্ট এবং স্থাপনা প্ল্যাটফর্ম। ভারটেক্স এআই এখন ভিডিওর জন্য ভিও ২, ছবির জন্য ইমেজেন ৩, অডিওর জন্য চির্প ৩ এবং সংগীতের জন্য লিরিয়া সহ বিভিন্ন ধরনের কন্টেন্ট জেনারেশন পরিষেবা সরবরাহ করে। এটা স্পষ্ট যে গুগল ক্লাউড ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের জেনএআই বৃহৎ মডেল ডেভেলপমেন্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিস্তৃত স্যুট সরবরাহ করার জন্য নিজেকে প্রস্তুত করছে।

এই পরিষেবা এবং অভিজ্ঞতাগুলোর প্রকৃত ব্যবহারযোগ্যতা এখনও দেখার বিষয়, তবে গুগল একটি সম্পূর্ণ, মাল্টি-মোডাল এআই হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম প্রতিষ্ঠা করেছে যা স্ব-উন্নত, ক্লোজড-সোর্স এবং সহজেই পাওয়া যায়।

এই ব্যাপক পদ্ধতি গুগলকে এআই যুগের অ্যাপল হিসেবে চিত্রিত করে।

আয়রনউড টিপিইউ: একটি শক্তিশালী প্রতিযোগী

সপ্তম প্রজন্মের টিপিইউ চিপ আয়রনউডের উন্মোচন বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য।

• প্রতিটি টিপিইউ ১৯২ গিগাবাইট এইচবিএম মেমরি দিয়ে সজ্জিত, যার ব্যান্ডউইথ ৭.২ থেকে ৭.৪ টিবি/সেকেন্ড পর্যন্ত, সম্ভবত এইচবিএম৩ই প্রযুক্তি ব্যবহার করে। এটি এনভিডিয়ার বি২০০ চিপের সাথে তুলনীয়, যা ৮ টিবি/সেকেন্ডের ব্যান্ডউইথ সরবরাহ করে।
• প্রতিটি লিকুইড-কুলড টিপিইউ ভি৭ ৪.৬ পেটফ্লপসের ঘন এফপি৮ কম্পিউটিং শক্তি অর্জন করতে পারে। এটি বি২০০-এর ২০ পেটফ্লপসের চেয়ে কিছুটা কম।
• তবে, গুগলের জুপিটার ডেটা সেন্টার নেটওয়ার্ক ৪০০,০০০ চিপ বা ৪৩ টি টিপিইউ ভি৭এক্স ক্লাস্টার পর্যন্ত স্কেলিং সমর্থন করতে সক্ষম। গুগলের সার্ভার প্রযুক্তি বিষয়ক দক্ষতা একক-চিপ পারফরম্যান্স মেট্রিক্সকে কম গুরুত্ব দিতে সাহায্য করে।
• গুরুত্বপূর্ণভাবে, গুগল পাথওয়েজ নামে একটি ডেডিকেটেড এআই রানটাইম পরিবেশ চালু করেছে যা জেনএআই মডেল স্থাপনার নমনীয়তা বাড়ায়, যা পরিষেবা ক্লাস্টার ডোমেনে এর সুবিধাকে আরও শক্তিশালী করে।
• আয়রনউড দুটি ক্লাস্টার কনফিগারেশনে পাওয়া যায়: ২৫৬ চিপ বা ৯২16 চিপ, যা নির্দিষ্ট ওয়ার্কলোডের জন্য তৈরি। একটি একক ক্লাস্টার ৪২.৫ এক্সাফ্লপসের কম্পিউটিং শক্তি অর্জন করতে পারে। গুগল দাবি করে যে এই পারফরম্যান্স বিশ্বের বৃহত্তম সুপারকম্পিউটার এল ক্যাপিটানকে ২৪ গুণ ছাড়িয়ে যায়। তবে, এই সংখ্যাটি এফপি৮ নির্ভুলতায় পরিমাপ করা হয়েছে, এবং এএমডির এল ক্যাপিটান এখনও এফপি৮ নির্ভুলতার ডেটা সরবরাহ করেনি। গুগল এটি স্বীকার করেছে, তাই সরাসরি তুলনা করা কঠিন।

একটি ক্লোজড-সোর্স জেনএআই ইকোসিস্টেম গ্রহণ

গুগল জেনএআই ক্ষেত্রে একটি বিস্তৃত ক্লোজড-সোর্স ইকোসিস্টেম অনুসরণ করছে। যদিও ওপেন-সোর্স জেমার কিছু সুবিধা রয়েছে, গুগল তার ক্লোজড-সোর্স সমাধানের দিকে সম্পদ প্রবাহিত করছে।

এআই এজেন্ট আগ্রহের বৃদ্ধির সাথে সাথে গুগল সম্মেলনে এ২এ প্রোটোকল ঘোষণা করেছে, যা অ্যানথ্রোপিকের এমসিপি-এর সাথে প্রতিযোগিতা করার জন্য ৫০টি মূলধারার ভেন্ডরকে তালিকাভুক্ত করেছে।

যদিও ওপেনএআই তার এজেন্ট এসডিকে ওপেন-সোর্স করেছে, যা এর বৃহৎ মডেল ক্ষমতাগুলিকে সংহত করেছে, গুগল এডিকে, এজেন্টস্পেস, অটোএমএল, এআইপ্ল্যাটফর্ম এবং কিউবফ্লো দিয়ে ভারটেক্স এআই-এর প্রসার ঘটাচ্ছে, বিভিন্ন মডেল ক্ষমতা যুক্ত করছে।

তবে, জিপিটি-4ও-এর ইমেজ জেনারেশনকে জেমিনি ২.০ ফ্ল্যাশের সমতুল্য বৈশিষ্ট্যের সাথে তুলনা করলে, গুগলের প্রস্তাবনাগুলো, উচ্চাকাঙ্ক্ষী হলেও, মসৃণতার অভাব থাকতে পারে। অসংখ্য মডেল, পরিষেবা এবং সরঞ্জামের সংহতকরণ, প্রতিযোগিতার জন্য উপকারী হলেও, অপরিণত মনে হতে পারে। বাজারের পরিপক্ক, ভালোভাবে সংহত মাল্টি-মোডাল বৃহৎ মডেল এবং ইন-মডেল পরিষেবাগুলির প্রয়োজন।

জিমেইল, ক্রোম এবং গুগল মডেলের এআই-এ প্রতিলিপি

জিমেইল, ক্রোম এবং এর ‘তিন-পর্যায়ের রকেট’ পদ্ধতির মাধ্যমে গুগল বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি বাজারে আধিপত্য বিস্তার করতে সক্ষম হয়েছে। এই কৌশলটি দ্রুত জেনএআই ক্ষেত্রে বাস্তবায়িত হচ্ছে। তবে, ওপেন সোর্সের জন্য এর অতীতের সমর্থনের বিপরীতে, গুগল ক্রমশ ক্লোজড-সোর্স ডেভেলপমেন্ট গ্রহণ করছে।

গুগল কার্যকরভাবে ওপেন সোর্সকে ক্লোজড সোর্সের একটি রূপে রূপান্তরিত করছে। একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে প্রভাবশালী ইকোসিস্টেম প্রতিষ্ঠার জন্য এর সম্পদ একত্র করে তারপর টোল আদায় করছে। এই পদ্ধতি ডেভেলপারদের কাছ থেকে ক্রমবর্ধমান সমালোচনার সম্মুখীন হচ্ছে।

গুগলের ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক টেনসরফ্লো এবং জ্যাক্স বিশ্বব্যাপী সাফল্য অর্জন করেছে। তবে, নতুন পাথওয়েজ রানটাইম পরিবেশটি ক্লোজড-সোর্স, এমনকি এনভিডিয়ার কুডা ডেভেলপমেন্ট সরঞ্জামগুলিকে বিচ্ছিন্ন করে দেয়।

গুগল বনাম এনভিডিয়া: এআই আধিপত্যের জন্য যুদ্ধ

যেহেতু এনভিডিয়া ফিজিক্যাল এআই-এর চ্যাম্পিয়ন এবং ওপেন-সোর্স হিউম্যানয়েড রোবট জেনারেল মডেল আইজ্যাক জিআর00টি এন১ চালু করেছে, গুগল ডিপমাইন্ড জেমিনি রোবোটিক্স এবং জেমিনি রোবোটিক্স-ইআর নিয়ে বাজারে প্রবেশ করছে, যা জেমিনি ২.০-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি।

বর্তমানে, ডেস্কটপ এআই কম্পিউটার বাজারে গুগলের উপস্থিতি কম। এনভিডিয়ার ডিজেক্স স্পার্ক (পূর্বে প্রজেক্ট ডিজিটস) এবং ডিজেক্স স্টেশন, অ্যাপলের ম্যাক স্টুডিওর সাথে গুগলের ক্লাউড পরিষেবা কীভাবে প্রতিযোগিতা করবে? সম্মেলনের পর এই প্রশ্নটি শিল্পের কেন্দ্রবিন্দু হয়ে উঠেছে।

গুগল ক্লাউডের উপর অ্যাপলের নির্ভরতা এবং এম৩ আল্ট্রা চিপ

রিপোর্ট অনুযায়ী, অ্যাপল তার বৃহৎ মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য গুগল ক্লাউডের টিপিইউ ক্লাস্টার ব্যবহার করছে, এমনকি খরচ বিবেচনার কারণে এনভিডিয়া চিপ প্রশিক্ষণ সমাধান পরিত্যাগ করেছে! সফটওয়্যারের দুর্বলতা মোকাবেলা করার সময় অ্যাপল তার এম-সিরিজ চিপগুলোর উপর মনোযোগ দিচ্ছে। সর্বশেষ ম্যাক স্টুডিও, এম৩ আল্ট্রা চিপে সজ্জিত, এখন ৫১২ গিগাবাইট পর্যন্ত ইউনিফাইড মেমরি রয়েছে। গুগলের ক্লাউডের পাথওয়েজ প্রযুক্তি প্রাথমিকভাবে গ্রহণ করার কারণে অ্যাপল গুগলের সাথে একত্রিত হতে পারে।

অ্যান্টিট্রাস্ট ফ্যাক্টর

অন্তর্নিহিত সমস্যাটি অ্যান্টিট্রাস্ট উদ্বেগ নিয়ে আবর্তিত হয়। বর্তমানে, অ্যাপলের ব্যবসায়িক মডেল বিশ্বব্যাপী অ্যান্টিট্রাস্ট মামলা মোকাবিলার জন্য বিশেষভাবে উপযোগী, মাইক্রোসফট এবং গুগলের বিপরীতে, যাদের সম্ভাব্য বিভাজনের সম্মুখীন হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। গুগলের আকারের কারণে এর মূল অ্যান্ড্রয়েড অপারেটিং সিস্টেম এবং ক্রোম ব্রাউজার ব্যবসাগুলো বাজেয়াপ্ত হওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে।

গুগল সম্প্রতি অ্যান্ড্রয়েড ওপেন সোর্স প্রজেক্ট (এওএসপি)-এর রক্ষণাবেক্ষণ বন্ধ করে দিয়েছে, যার কারণে এআই যুগে অ্যাপল মডেলের দিকে স্থানান্তর অনিবার্য হয়ে পড়েছে। এআই অগ্রগতি প্রকাশিত হওয়ার সাথে সাথে গুগলের কৌশলগত পরিবর্তন ক্রমশ স্পষ্ট হয়ে উঠছে।

গুগলের TPU v7 আয়রনউডের বিস্তারিত

TPU v7 আয়রনউডের স্পেসিফিকেশনগুলির গভীরে ডুব দিলে একটি সতর্কতার সাথে প্রকৌশলীকৃত হার্ডওয়্যার প্রকাশ পায়। 192GB এর উচ্চ ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM) একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা জটিল AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়। HBM3E প্রযুক্তির প্রজেক্টেড ব্যবহার মেমরি প্রযুক্তির কাটিং-এজ অগ্রগতি ব্যবহার করার জন্য Google এর প্রতিশ্রুতিকে তুলে ধরে। 7.2-7.4TB/s এর ব্যান্ডউইথ শুধু একটি চিত্তাকর্ষক সংখ্যা নয়; এটি সরাসরি দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের সময়ে অনুবাদ করে এবং বৃহত্তর, আরও জটিল ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা রাখে।

GPU বাজারে Nvidia-র আধিপত্যের কারণে Nvidia-র B200-এর সাথে তুলনা অনিবার্য। B200 সামান্য বেশি 8TB/s এর ব্যান্ডউইথ অফার করলেও, Google-এর ইকোসিস্টেমের মধ্যে সামগ্রিক সিস্টেম আর্কিটেকচার এবং ইন্টিগ্রেশন হল যেখানে আয়রনউড নিজেকে আলাদা করতে চায়।

4.6 Petaflops এর ঘন FP8 কম্পিউটিং শক্তি হল চিপের ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশন করার ক্ষমতার একটি পরিমাপ, যা AI গণনার জন্য মৌলিক। B200 এর 20 Petaflops এর সাথে তুলনা করে স্বতন্ত্র ডিজাইন দর্শনগুলিকে তুলে ধরা হয়েছে। Google তার ডেটা সেন্টার অবকাঠামোর মধ্যে তার TPU-এর স্কেলেবিলিটি এবং ইন্টিগ্রেশনের উপর জোর দেয়, যেখানে Nvidia চিপ স্তরে কাঁচা গণনা শক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

গুগল জুপিটার ডেটা সেন্টার নেটওয়ার্কের গুরুত্ব

গুগলের জুপিটার ডেটা সেন্টার নেটওয়ার্ক একটি উল্লেখযোগ্য সম্পদ, যা বিপুল সংখ্যক TPU চিপের নির্বিঘ্ন সংযোগ সক্ষম করে। ৪০০,০০০ চিপ বা ৪৩ টি TPU v7x ক্লাস্টার পর্যন্ত সমর্থন করার ক্ষমতা Google যে স্কেলে কাজ করে তা আন্ডারলাইন করে। এই স্কেলেবিলিটি একটি মূল পার্থক্যকারী, কারণ এটি Google-কে একটি বিশাল অবকাঠামো জুড়ে ওয়ার্কলোড বিতরণ করতে, কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা অপ্টিমাইজ করতে দেয়।

সার্ভার প্রযুক্তিতে Google-এর দক্ষতা তার AI কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। পৃথক চিপ স্পেসিফিকেশনগুলির চেয়ে সিস্টেম-স্তরের কর্মক্ষমতাকে অগ্রাধিকার দিয়ে, Google তার অবকাঠামোকে উন্নত ফলাফল অর্জনের জন্য ব্যবহার করতে পারে। এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে বৃহৎ আকারের AI মডেল প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক, যেখানে আন্তঃসংযুক্ত প্রসেসরের একটি নেটওয়ার্ক জুড়ে গণনা বিতরণ করার ক্ষমতা অপরিহার্য।

পাথওয়েজ এআই রানটাইম পরিবেশ উন্মোচন

পাথওয়েজের প্রবর্তন একটি কৌশলগত পদক্ষেপ যা GenAI মডেল স্থাপনার নমনীয়তা এবং দক্ষতা বাড়ায়। এই ডেডিকেটেড AI রানটাইম পরিবেশ ডেভেলপারদের তাদের মডেলগুলিকে Google-এর অবকাঠামোর জন্য অপ্টিমাইজ করতে, উপলব্ধ হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সংস্থানগুলির সম্পূর্ণ সুবিধা নিতে দেয়।

পাথওয়েজ AI সফ্টওয়্যার স্ট্যাকে একটি উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের প্রতিনিধিত্ব করে, যা AI মডেল স্থাপন এবং পরিচালনার জন্য একটি সমন্বিত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। স্থাপনার প্রক্রিয়াটিকে সুগম করে, Google ডেভেলপারদের জন্য প্রবেশের বাধা কমাতে এবং তার AI পরিষেবাগুলির গ্রহণকে উৎসাহিত করতে চায়। এটি, পরিবর্তে, উদ্ভাবনকে চালিত করবে এবং Google-এর AI প্ল্যাটফর্মের চারপাশে একটি স্পন্দনশীল ইকোসিস্টেম তৈরি করবে।

গুগল এর ক্লোজড-সোর্স কৌশল এর গভীর অন্তর্দৃষ্টি

জেনএআই ক্ষেত্রে গুগল এর ক্লোজড-সোর্স কৌশল অবলম্বন একটি ইচ্ছাকৃত পছন্দ যা এআই এর জন্য এর দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রতিফলিত করে। যদিও ওপেন-সোর্স জেমা এআই সম্প্রদায়ের জন্য একটি মূল্যবান অবদান, গুগল স্পষ্টভাবে এর ক্লোজড-সোর্স সমাধানগুলিকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে, এটি স্বীকৃতি দিয়ে যে এটি বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ এবং কাস্টমাইজেশন সরবরাহ করে।

ক্লোজড-সোর্স ডেভেলপমেন্টের উপর ফোকাস করে, গুগল নির্দিষ্ট কাজের জন্য এর AI মডেল এবং অবকাঠামোকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, যা সর্বাধিক কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা নিশ্চিত করে। এই পদ্ধতিটি গুগলকে তার বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তি রক্ষা করতে এবং দ্রুত বিকশিত AI ল্যান্ডস্কেপে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত বজায় রাখতে দেয়।

ক্লোজড-সোর্স পদ্ধতির সমালোচক নেই, যারা যুক্তি দেন যে এটি উদ্ভাবনকে দমিয়ে রাখে এবং সহযোগিতাকে সীমিত করে। তবে, গুগল বজায় রাখে যে এর AI পরিষেবাগুলির গুণমান, নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এটি প্রয়োজনীয়।

এ২এ প্রোটোকল এবং এআই এজেন্ট আধিপত্যের জন্য যুদ্ধ

AI এজেন্টদের আবির্ভাব AI শিল্পে একটি নতুন যুদ্ধক্ষেত্র তৈরি করেছে, এবং Google এই স্থানে নেতৃত্ব দিতে দৃঢ়প্রতিজ্ঞ। গুগল ক্লাউড নেক্সট সম্মেলনে A2A প্রোটোকলের ঘোষণা Google-এর উচ্চাকাঙ্ক্ষার একটি স্পষ্ট ইঙ্গিত।

A2A প্রোটোকল সমর্থন করার জন্য ৫০টি মূলধারার ভেন্ডরকে তালিকাভুক্ত করে, Google AI এজেন্ট যোগাযোগের জন্য একটি সমন্বিত মান তৈরি করার চেষ্টা করছে। এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মের AI এজেন্টদের নির্বিঘ্নে যোগাযোগ করতে দেবে, যা একটি আরও আন্তঃসংযুক্ত এবং সহযোগী AI ইকোসিস্টেম তৈরি করবে।

Anthropic এর MCP এর সাথে প্রতিযোগিতা Google এর AI এজেন্ট কৌশলের একটি মূল দিক। Anthropic একটি সুপরিচিত AI গবেষণা সংস্থা, এবং এর MCP প্রোটোকল শিল্পে আকর্ষণ অর্জন করেছে। Google এর A2A প্রোটোকল MCP এর প্রতি একটি সরাসরি চ্যালেঞ্জের প্রতিনিধিত্ব করে, এবং এই প্রতিযোগিতার ফলাফল AI এজেন্টদের ভবিষ্যতে একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলবে।

ভারটেক্স এআই: একটি ব্যাপক এআই ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম

গুগলের ভারটেক্স এআই একটি ব্যাপক এআই ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম যা ডেভেলপারদের বিস্তৃত সরঞ্জাম এবং পরিষেবা সরবরাহ করে। ADK, AgentSpace, AutoML, AIPlatform এবং Kubeflow একত্রিত করে, Google AI ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি ওয়ান-স্টপ শপ তৈরি করছে।

ভারটেক্স এআই-এর লক্ষ্য হল এআই ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়াকে সহজ করা, ডেভেলপারদের জন্য এআই মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করা সহজ করা। প্ল্যাটফর্মটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির একটি বিশাল লাইব্রেরিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে, যা ডেভেলপারদের দ্রুত তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করতে দেয়।

বিভিন্ন মডেল ক্ষমতার একত্রীকরণ ভারটেক্স এআই-এর একটি মূল সুবিধা। বিস্তৃত মডেল সরবরাহ করে, গুগল চিত্র স্বীকৃতি থেকে শুরু করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পর্যন্ত বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে সরবরাহ করছে। এই ব্যাপক পদ্ধতি ভারটেক্স এআইকে একটি বহুমুখী এবং শক্তিশালী এআই ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম খুঁজছেন এমন ডেভেলপারদের জন্য একটি বাধ্যমূলক পছন্দ করে তোলে।

গুগল এর মডেল ইন্টিগ্রেশন: উচ্চাকাঙ্ক্ষা বনাম বাস্তবায়ন

যদিও গুগল এর অসংখ্য মডেল, পরিষেবা এবং সরঞ্জাম একত্রিত করার উচ্চাকাঙ্ক্ষা প্রশংসনীয়, বাস্তবায়নের জন্য আরও পরিমার্জন প্রয়োজন হতে পারে। বাজার পরিপক্ক, ভালভাবে একত্রিত মাল্টি-মোডাল বৃহৎ মডেল এবং ইন-মডেল পরিষেবাগুলির দাবি করছে। গুগল এর বর্তমান প্রস্তাবনাগুলি, প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হলেও, এই প্রত্যাশা পূরণের জন্য আরও পালিশের প্রয়োজন হতে পারে।

বিভিন্ন AI ক্ষমতা একত্রিত করা একটি জটিল কাজ, এবং Google এর বিভিন্ন মডেল এবং পরিষেবাগুলি একসাথে নির্বিঘ্নে কাজ করে তা নিশ্চিত করার চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। এর জন্য বিস্তারিত মনোযোগ এবং ক্রমাগত উন্নতির প্রতিশ্রুতির প্রয়োজন।

অবশেষে, গুগল এর মডেল ইন্টিগ্রেশন প্রচেষ্টার সাফল্য একটি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সরবরাহ করার ক্ষমতার উপর নির্ভর করবে যা শক্তিশালী এবং স্বজ্ঞাত উভয়ই। এর জন্য ব্যবহারকারীর চাহিদা সম্পর্কে গভীর ধারণা এবং গুণমানের উপর নিরলস ফোকাসের প্রয়োজন হবে।