गूगल की एआई महत्वाकांक्षाएं: ऐप्पल की रणनीति

गूगल की आकांक्षाएं तेजी से ऐप्पल के समान होती जा रही हैं, खासकर जेनरेटिव एआई (GenAI) बड़े मॉडलों के क्षेत्र में। हाल ही में गूगल क्लाउड नेक्स्ट सम्मेलन में गूगल के महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण का प्रदर्शन किया गया। इसमें टीपीयू वी7 आयरनवुड चिप से लेकर, जिसे एनवीडिया के जीबी200 को टक्कर देने के लिए डिजाइन किया गया है, एजेंट2एजेंट (ए2ए) प्रोटोकॉल का लक्ष्य एंथ्रोपिक के एमसीपी को पार करना है, और जेनएआई परिनियोजन के लिए पाथवेज रनटाइम वातावरण तक नवाचार शामिल हैं।

गूगल सक्रिय रूप से एआई एजेंट बनाने में डेवलपर्स को सशक्त बनाने के लिए एडीके और एजेंटस्पेस जैसे उपकरणों का भी विकास कर रहा है। इस प्रयास के केंद्र में वर्टेक्स एआई है, जो गूगल का एआई क्लाउड-नेटिव विकास और परिनियोजन प्लेटफॉर्म है। वर्टेक्स एआई अब वीडियो के लिए वीओ 2, छवियों के लिए इमेजेन 3, ऑडियो के लिए चिरप 3 और संगीत के लिए लिरा सहित सामग्री निर्माण सेवाओं की एक विविध श्रेणी प्रदान करता है। यह स्पष्ट है कि गूगल क्लाउड खुद को डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं को जेनएआई बड़े मॉडल विकास अनुप्रयोगों का एक व्यापक सूट प्रदान करने के लिए तैयार कर रहा है।

हालांकि इन सेवाओं और अनुभवों की वास्तविक उपयोगिता देखी जानी बाकी है, गूगल ने एक पूर्ण, मल्टी-मॉडल एआई हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम स्थापित किया है जो स्व-विकसित, क्लोज्ड-सोर्स और आसानी से उपलब्ध है।

यह व्यापक दृष्टिकोण गूगल को एआई युग के ऐप्पल के रूप में चित्रित करता है।

आयरनवुड टीपीयू: एक शक्तिशाली दावेदार

सातवीं पीढ़ी के टीपीयू चिप, आयरनवुड का अनावरण विशेष रूप से उल्लेखनीय है।

• प्रत्येक टीपीयू 192 जीबी एचबीएम मेमोरी से लैस है, जिसमें बैंडविड्थ 7.2 से 7.4 टीबी/एस तक है, जिसमें संभवतः एचबीएम3ई तकनीक का उपयोग किया जा रहा है। यह एनवीडिया की बी200 चिप की तुलना में अनुकूल है, जो 8 टीबी/एस की बैंडविड्थ प्रदान करती है।
• प्रत्येक तरल-ठंडा टीपीयू वी7 4.6 पेटाफ्लॉप्स की घनी एफपी8 कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त कर सकता है। यह बी200 के 20 पेटाफ्लॉप्स से कुछ कम है।
• हालांकि, गूगल का जुपिटर डेटा सेंटर नेटवर्क 400,000 चिप्स या 43 टीपीयू वी7एक्स क्लस्टर तक समर्थन करने के लिए स्केलिंग को सक्षम बनाता है। गूगल की सर्वर प्रौद्योगिकी विशेषज्ञता इसे सिंगल-चिप प्रदर्शन मेट्रिक्स पर जोर कम करने की अनुमति देती है।
• महत्वपूर्ण रूप से, गूगल ने पाथवेज पेश किया है, जो एक समर्पित एआई रनटाइम वातावरण है जो जेनएआई मॉडल परिनियोजन के लचीलेपन को बढ़ाता है, जिससे सेवा क्लस्टर डोमेन में इसके फायदे और मजबूत होते हैं।
• आयरनवुड दो क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन में उपलब्ध है: 256 चिप्स या 9216 चिप्स, जो विशिष्ट वर्कलोड के अनुरूप हैं। एक एकल क्लस्टर 42.5 एक्सफ्लॉप्स की कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त कर सकता है। गूगल का दावा है कि यह प्रदर्शन दुनिया के सबसे बड़े सुपर कंप्यूटर, एल कैप्टन से 24 गुना अधिक है। हालांकि, यह आंकड़ा एफपी8 परिशुद्धता पर मापा जाता है, और एएमडी के एल कैप्टन ने अभी तक एफपी8 परिशुद्धता डेटा प्रदान नहीं किया है। गूगल ने इसे स्वीकार किया है, जिससे सीधी तुलना करना मुश्किल हो गया है।

क्लोज्ड-सोर्स जेनएआई इकोसिस्टम को अपनाना

गूगल जेनएआई क्षेत्र में एक व्यापक क्लोज्ड-सोर्स इकोसिस्टम का अनुसरण कर रहा है। जबकि ओपन-सोर्स गेम्मा के अपने फायदे हैं, गूगल अपने क्लोज्ड-सोर्स समाधानों की ओर संसाधन प्रसारित कर रहा है।

एआई एजेंट में रुचि बढ़ने के साथ, गूगल ने सम्मेलन में ए2ए प्रोटोकॉल की घोषणा की, जिसमें एंथ्रोपिक के एमसीपी के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए 50 मुख्यधारा के विक्रेताओं को सूचीबद्ध किया गया।

जबकि ओपनएआई ने अपने बड़े मॉडल क्षमताओं को एकीकृत करते हुए अपने एजेंट एसडीके को ओपन-सोर्स किया, गूगल एडीके, एजेंटस्पेस, ऑटोएमएल, एआईप्लेटफॉर्म और क्यूबफ्लो के साथ वर्टेक्स एआई का विस्तार कर रहा है, विभिन्न मॉडल क्षमताओं का इंजेक्शन लगा रहा है।

हालांकि, जीपीटी-4ओ की छवि पीढ़ी की तुलना जेमिनी 2.0 फ्लैश की समकक्ष सुविधाओं के साथ करने पर, गूगल की पेशकश, जबकि महत्वाकांक्षी है, पॉलिश की कमी हो सकती है। कई मॉडलों, सेवाओं और उपकरणों का एकीकरण, जबकि प्रतिस्पर्धा के लिए फायदेमंद है, समय से पहले लग सकता है। बाजार को परिपक्व, अच्छी तरह से एकीकृत मल्टी-मॉडल बड़े मॉडल और इन-मॉडल सेवाओं की आवश्यकता है।

एआई में जीमेल, क्रोम और गूगल मॉडल का दोहराव

जीमेल, क्रोम और इसके ‘तीन-चरण रॉकेट’ दृष्टिकोण के साथ गूगल की सफलता ने इसे वैश्विक तकनीकी बाजार पर हावी होने की अनुमति दी है। इस रणनीति को जेनएआई क्षेत्र में तेजी से लागू किया जा रहा है। हालांकि, ओपन सोर्स के लिए अपनी पिछली वकालत के विपरीत, गूगल तेजी से क्लोज्ड-सोर्स विकास को अपना रहा है।

गूगल प्रभावी ढंग से ओपन सोर्स को एक विशिष्ट क्षेत्र में एक प्रमुख इकोसिस्टम स्थापित करने के लिए अपने संसाधनों को समेकित करके क्लोज्ड सोर्स के एक रूप में बदल रहा है, फिर टोल लगा रहा है। इस दृष्टिकोण को डेवलपर्स से बढ़ती आलोचना का सामना करना पड़ रहा है।

गूगल के ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, टेन्सरफ्लो और जैक्स ने वैश्विक सफलता हासिल की है। हालांकि, नया पाथवेज रनटाइम वातावरण क्लोज्ड-सोर्स है, यहां तक कि एनवीडिया के कुडा विकास उपकरण को भी अलग कर रहा है।

गूगल बनाम एनवीडिया: एआई प्रभुत्व की लड़ाई

जैसे ही एनवीडिया फिजिकल एआई का समर्थन करता है और ओपन-सोर्स ह्यूमेनॉइड रोबोट जनरल मॉडल इसाक जीआर00टी एन1 का परिचय देता है, गूगल डीपमाइंड जेमिनी 2.0 पर आधारित जेमिनी रोबोटिक्स और जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर के साथ बाजार में प्रवेश कर रहा है।

वर्तमान में, डेस्कटॉप एआई कंप्यूटर बाजार में गूगल की उपस्थिति की कमी है। एनवीडिया का डीजीएक्स स्पार्क (पूर्व में प्रोजेक्ट डिजिट्स) और डीजीएक्स स्टेशन, ऐप्पल के मैक स्टूडियो के साथ मिलकर गूगल की क्लाउड सेवाओं के साथ कैसे प्रतिस्पर्धा करेगा? सम्मेलन के बाद यह सवाल उद्योग में एक केंद्र बिंदु बन गया है।

गूगल क्लाउड और एम3 अल्ट्रा चिप पर ऐप्पल की निर्भरता

रिपोर्टों के अनुसार ऐप्पल अपने बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए गूगल क्लाउड के टीपीयू क्लस्टर का उपयोग कर रहा है, यहां तक कि लागत विचारों के कारण एनवीडिया चिप प्रशिक्षण समाधानों को भी त्याग रहा है! सॉफ्टवेयर कमजोरियों का सामना करते हुए, ऐप्पल अपनी एम-सीरीज चिप्स पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। नवीनतम मैक स्टूडियो, एम3 अल्ट्रा चिप से लैस, अब 512 जीबी तक एकीकृत मेमोरी का दावा करता है। गूगल क्लाउड की पाथवेज तकनीक को ऐप्पल द्वारा संभावित शुरुआती अपनाने से यह गूगल के साथ गठबंधन हो सकता है।

एंटीट्रस्ट कारक

अंतर्निहित मुद्दा एंटीट्रस्ट चिंताओं के आसपास घूमता है। वर्तमान में, ऐप्पल का व्यवसाय मॉडल वैश्विक एंटीट्रस्ट मुकदमों को नेविगेट करने के लिए विशिष्ट रूप से स्थित है, माइक्रोसॉफ्ट और गूगल के विपरीत, जिन्हें संभावित ब्रेकअप का सामना करना पड़ता है। गूगल का आकार अपने मूल एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम और क्रोम ब्राउज़र व्यवसायों के जबरन विनिवेश के जोखिम को उजागर करता है।

गूगल ने हाल ही में एंड्रॉइड ओपन सोर्स प्रोजेक्ट (एओएसपी) का रखरखाव बंद कर दिया है, जिससे एआई युग में ऐप्पल मॉडल की ओर बदलाव अपरिहार्य हो गया है। जैसे-जैसे एआई में सफलताएं मिलती हैं, गूगल का रणनीतिक बदलाव तेजी से स्पष्ट होता जाता है।

गूगल के टीपीयू वी7 आयरनवुड का विस्तार

टीपीयू वी7 आयरनवुड की विशिष्टताओं में गहराई से जाने पर एक सावधानीपूर्वक इंजीनियर किए गए हार्डवेयर का पता चलता है। 192 जीबी हाई बैंडविड्थ मेमोरी (एचबीएम) एक महत्वपूर्ण घटक है, जो तेजी से डेटा एक्सेस की अनुमति देता है जो जटिल एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए आवश्यक है। एचबीएम3ई तकनीक के अनुमानित उपयोग से मेमोरी तकनीक में अत्याधुनिक प्रगति का लाभ उठाने के लिए गूगल की प्रतिबद्धता को रेखांकित किया गया है। 7.2-7.4 टीबी/एस की बैंडविड्थ सिर्फ एक प्रभावशाली संख्या नहीं है; यह सीधे तेजी से प्रसंस्करण समय और बड़े, अधिक जटिल डेटासेट को संभालने की क्षमता में तब्दील होती है।

एनवीडिया के बी200 के साथ तुलना अपरिहार्य है, जो जीपीयू बाजार में एनवीडिया के प्रभुत्व को देखते हुए। जबकि बी200 8 टीबी/एस की थोड़ी अधिक बैंडविड्थ प्रदान करता है, समग्र सिस्टम आर्किटेक्चर और गूगल के इकोसिस्टम के भीतर एकीकरण वह जगह है जहां आयरनवुड खुद को अलग करना चाहता है।

4.6 पेटाफ्लॉप्स घनी एफपी8 कंप्यूटिंग पावर चिप की फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन करने की क्षमता का एक माप है, जो एआई गणनाओं के लिए मौलिक हैं। बी200 के 20 पेटाफ्लॉप्स की तुलना में अंतर विशिष्ट डिजाइन दर्शनों को उजागर करता है। गूगल अपने डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर अपने टीपीयू के स्केलेबिलिटी और एकीकरण पर जोर देता है, जबकि एनवीडिया चिप स्तर पर कच्चे कम्प्यूटेशनल पावर पर ध्यान केंद्रित करता है।

गूगल के जुपिटर डेटा सेंटर नेटवर्क का महत्व

गूगल का जुपिटर डेटा सेंटर नेटवर्क एक महत्वपूर्ण संपत्ति है, जो टीपीयू चिप्स की एक विशाल संख्या के निर्बाध कनेक्शन को सक्षम बनाता है। 400,000 चिप्स या 43 टीपीयू वी7एक्स क्लस्टर तक समर्थन करने की क्षमता उस पैमाने को रेखांकित करती है जिस पर गूगल काम करता है। यह स्केलेबिलिटी एक प्रमुख विभेदक है, क्योंकि यह गूगल को एक विशाल इंफ्रास्ट्रक्चर में वर्कलोड वितरित करने, प्रदर्शन और दक्षता को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

सर्वर प्रौद्योगिकी में गूगल की विशेषज्ञता इसकी एआई रणनीति में एक महत्वपूर्ण कारक है। व्यक्तिगत चिप विशिष्टताओं पर सिस्टम-स्तरीय प्रदर्शन को प्राथमिकता देकर, गूगल बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए अपने बुनियादी ढांचे का लाभ उठा सकता है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से बड़े पैमाने पर एआई मॉडल प्रशिक्षण के संदर्भ में प्रासंगिक है, जहां परस्पर जुड़े प्रोसेसर के नेटवर्क में गणना वितरित करने की क्षमता आवश्यक है।

पाथवेज एआई रनटाइम पर्यावरण का अनावरण

पाथवेज की शुरूआत एक रणनीतिक कदम है जो जेनएआई मॉडल परिनियोजन के लचीलेपन और दक्षता को बढ़ाता है। यह समर्पित एआई रनटाइम वातावरण डेवलपर्स को अपने मॉडल को गूगल के इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जो उपलब्ध हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर संसाधनों का पूरा लाभ उठाता है।

पाथवेज एआई सॉफ्टवेयर स्टैक में एक महत्वपूर्ण निवेश का प्रतिनिधित्व करता है, जो एआई मॉडल को तैनात और प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत मंच प्रदान करता है। परिनियोजन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके, गूगल का लक्ष्य डेवलपर्स के लिए प्रवेश बाधा को कम करना और अपनी एआई सेवाओं को अपनाने के लिए प्रोत्साहित करना है। बदले में, यह नवाचार को बढ़ावा देगा और गूगल के एआई प्लेटफॉर्म के आसपास एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र बनाएगा।

गूगल की क्लोज्ड-सोर्स रणनीति में गहरी अंतर्दृष्टि

जेनएआई क्षेत्र में क्लोज्ड-सोर्स रणनीति को अपनाना गूगल का एक जानबूझकर किया गया विकल्प है जो एआई के लिए अपनी दीर्घकालिक दृष्टि को दर्शाता है। जबकि ओपन-सोर्स गेम्मा एआई समुदाय के लिए एक मूल्यवान योगदान रहा है, गूगल स्पष्ट रूप से अपने क्लोज्ड-सोर्स समाधानों को प्राथमिकता दे रहा है, यह मानते हुए कि वे अधिक नियंत्रण और अनुकूलन प्रदान करते हैं।

क्लोज्ड-सोर्स विकास पर ध्यान केंद्रित करके, गूगल विशिष्ट कार्यों के लिए अपने एआई मॉडल और बुनियादी ढांचे को अनुकूलित कर सकता है, जिससे अधिकतम प्रदर्शन और दक्षता सुनिश्चित हो सके। यह दृष्टिकोण गूगल को अपनी बौद्धिक संपदा की रक्षा करने और तेजी से विकसित हो रहे एआई परिदृश्य में एक प्रतिस्पर्धी बढ़त बनाए रखने की भी अनुमति देता है।

क्लोज्ड-सोर्स दृष्टिकोण अपने आलोचकों के बिना नहीं है, जो तर्क देते हैं कि यह नवाचार को दबाता है और सहयोग को सीमित करता है। हालांकि, गूगल का कहना है कि अपनी एआई सेवाओं की गुणवत्ता, सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए यह आवश्यक है।

ए2ए प्रोटोकॉल और एआई एजेंट प्रभुत्व की लड़ाई

एआई एजेंटों के उदय ने एआई उद्योग में एक नया युद्धक्षेत्र बनाया है, और गूगल इस स्थान में अग्रणी बनने के लिए दृढ़ संकल्पित है। गूगल क्लाउड नेक्स्ट सम्मेलन में ए2ए प्रोटोकॉल की घोषणा गूगल की महत्वाकांक्षाओं का स्पष्ट संकेत है।

ए2ए प्रोटोकॉल का समर्थन करने के लिए 50 मुख्यधारा के विक्रेताओं को सूचीबद्ध करके, गूगल एआई एजेंट संचार के लिए एक एकीकृत मानक बनाने का प्रयास कर रहा है। इससे विभिन्न प्लेटफार्मों के एआई एजेंटों को निर्बाध रूप से बातचीत करने की अनुमति मिलेगी, जिससे एक अधिक परस्पर जुड़ा और सहयोगी एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनेगा।

एंथ्रोपिक के एमसीपी के साथ प्रतिस्पर्धा गूगल की एआई एजेंट रणनीति का एक महत्वपूर्ण पहलू है। एंथ्रोपिक एक सम्मानित एआई अनुसंधान कंपनी है, और इसके एमसीपी प्रोटोकॉल ने उद्योग में लोकप्रियता हासिल की है। गूगल का ए2ए प्रोटोकॉल एमसीपी के लिए एक सीधी चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है, और इस प्रतियोगिता के परिणाम का एआई एजेंटों के भविष्य पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा।

वर्टेक्स एआई: एक व्यापक एआई विकास मंच

गूगल का वर्टेक्स एआई एक व्यापक एआई विकास मंच है जो डेवलपर्स को उपकरणों और सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। एडीके, एजेंटस्पेस, ऑटोएमएल, एआईप्लेटफॉर्म और क्यूबफ्लो को एकीकृत करके, गूगल एआई विकास के लिए एक वन-स्टॉप शॉप बना रहा है।

वर्टेक्स एआई का उद्देश्य एआई विकास प्रक्रिया को सरल बनाना है, जिससे डेवलपर्स के लिए एआई मॉडल बनाना, प्रशिक्षित करना और तैनात करना आसान हो जाता है। प्लेटफ़ॉर्म पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की एक विशाल लाइब्रेरी तक पहुंच भी प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स जल्दी से अपनी एप्लिकेशन में एआई क्षमताओं को शामिल कर सकते हैं।

विभिन्न मॉडल क्षमताओं का एकीकरण वर्टेक्स एआई का एक प्रमुख लाभ है। मॉडलों की एक विविध श्रेणी की पेशकश करके, गूगल छवि पहचान से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक, उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा कर रहा है। यह व्यापक दृष्टिकोण वर्टेक्स एआई को एक बहुमुखी और शक्तिशाली एआई विकास मंच चाहने वाले डेवलपर्स के लिए एक सम्मोहक विकल्प बनाता है।

गूगल का मॉडल एकीकरण: महत्वाकांक्षा बनाम निष्पादन

जबकि कई मॉडलों, सेवाओं और उपकरणों को एकीकृत करने की गूगल की महत्वाकांक्षा सराहनीय है, निष्पादन के लिए आगे शोधन की आवश्यकता हो सकती है। बाजार परिपक्व, अच्छी तरह से एकीकृत मल्टी-मॉडल बड़े मॉडल और इन-मॉडल सेवाओं की मांग कर रहा है। गूगल की वर्तमान पेशकश, जबकि आशाजनक है, इन अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए आगे पॉलिश की आवश्यकता हो सकती है।

विभिन्न एआई क्षमताओं का एकीकरण एक जटिल उपक्रम है, और गूगल को यह सुनिश्चित करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है कि इसके विभिन्न मॉडल और सेवाएं एक साथ निर्बाध रूप से काम करें। इसके लिए विवरण पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने और निरंतर सुधार के प्रति प्रतिबद्धता की आवश्यकता है।

अंततः, गूगल के मॉडल एकीकरण प्रयासों की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि वह एक उपयोगकर्ता अनुभव देने में सक्षम है जो शक्तिशाली और सहज दोनों हो। इसके लिए उपयोगकर्ता की जरूरतों की गहरी समझ और गुणवत्ता पर अथक ध्यान देने की आवश्यकता होगी।