कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिदृश्य को गूगल के सातवीं पीढ़ी के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU), जिसे आयरनवुड नाम दिया गया है, के अनावरण के साथ फिर से परिभाषित किया गया है। यह अत्याधुनिक AI त्वरक कम्प्यूटेशनल क्षमता का दावा करता है जो दुनिया के सबसे दुर्जेय सुपर कंप्यूटरों को भी बौना कर देता है। एक बड़े पैमाने पर तैनाती में, आयरनवुड की क्षमताएं सबसे तेज सुपर कंप्यूटर की तुलना में 24 गुना अधिक हैं।
गूगल क्लाउड नेक्स्ट ‘25 इवेंट में आयरनवुड का अनावरण AI चिप नवाचार के लिए गूगल की एक दशक लंबी खोज में एक महत्वपूर्ण क्षण है। जबकि पिछली TPU पुनरावृत्तियां मुख्य रूप से AI मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान वर्कलोड को पूरा करती थीं, आयरनवुड पहले चिप के रूप में खड़ा है जिसे सावधानीपूर्वक तैयार और अनुमान कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है।
गूगल में मशीन लर्निंग, सिस्टम और क्लाउड AI के उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक अमीन वाहदत के अनुसार, ‘आयरनवुड को जेनरेटिव AI के अगले चरण को आगे बढ़ाने के लिए इंजीनियर किया गया है, जो इसकी विशाल कम्प्यूटेशनल और संचार मांगों को संबोधित करता है। हम ‘अनुमान युग’ में प्रवेश कर रहे हैं, जहां AI एजेंट सक्रिय रूप से डेटा को पुनः प्राप्त और उत्पन्न करेंगे ताकि अंतर्दृष्टि और उत्तरों को सहयोगात्मक रूप से वितरित किया जा सके, जो केवल डेटा प्रोसेसिंग की क्षमताओं को पार कर जाएगा।’
अभूतपूर्व कम्प्यूटेशनल शक्ति का अनावरण: आयरनवुड की क्षमताओं में एक गोता
आयरनवुड के तकनीकी विनिर्देश AI शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक इच्छा सूची की तरह पढ़ते हैं। 9,216 चिप्स के एक पॉड में स्केलिंग, आयरनवुड AI कंप्यूट के 42.5 एक्साफ्लॉप्स की आश्चर्यजनक रूप से वितरित करता है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, यह वर्तमान सत्तारूढ़ सुपर कंप्यूटर चैंपियन, एल कैपिटन की क्षमताओं को बहुत पीछे छोड़ देता है, जो 1.7 एक्साफ्लॉप्स पर चरम पर है। व्यक्तिगत रूप से, प्रत्येक आयरनवुड चिप 4614 TFLOPs की चरम कम्प्यूट क्षमता का दावा करता है।
कच्चे प्रसंस्करण शक्ति से परे, आयरनवुड मेमोरी और बैंडविड्थ में महत्वपूर्ण वृद्धि का परिचय देता है। प्रत्येक चिप उच्च बैंडविड्थ मेमोरी (HBM) के 192GB से लैस है, जो पिछली पीढ़ी के TPU, ट्रिलियम की तुलना में छह गुना वृद्धि है। मेमोरी बैंडविड्थ में भी नाटकीय रूप से सुधार किया गया है, जो 7.2 टेराबिट/सेकंड प्रति चिप तक पहुंच गया है, जो ट्रिलियम का 4.5 गुना है।
एक ऐसे युग में जहां डेटा सेंटर का विस्तार हो रहा है और बिजली की खपत तेजी से एक महत्वपूर्ण कारक बन रही है, आयरनवुड उल्लेखनीय ऊर्जा दक्षता का प्रदर्शन करता है। वाट प्रति इसका प्रदर्शन ट्रिलियम से दोगुना है और 2018 में पेश किए गए शुरुआती TPU की तुलना में लगभग 30 गुना बेहतर है।
अनुमान अनुकूलन की ओर यह बदलाव AI के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर दर्शाता है। हाल के वर्षों में, प्रमुख AI प्रयोगशालाओं ने कभी भी विस्तार वाले पैरामीटर गणनाओं के साथ फाउंडेशन मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है। अनुमान अनुकूलन पर गूगल का जोर परिनियोजन दक्षता और वास्तविक दुनिया की अनुमान क्षमताओं को प्राथमिकता देने की ओर एक बदलाव का संकेत देता है।
जबकि AI मॉडल प्रशिक्षण एक अपेक्षाकृत दुर्लभ गतिविधि है, AI प्रौद्योगिकियां अधिक व्यापक होने के कारण अनुमान संचालन प्रतिदिन अरबों बार होते हैं। AI-संचालित व्यवसायों की आर्थिक व्यवहार्यता स्वाभाविक रूप से अनुमान लागतों से जुड़ी है, खासकर जब मॉडल तेजी से जटिल हो जाते हैं।
पिछले आठ वर्षों में, AI कंप्यूट के लिए गूगल की मांग तेजी से बढ़ी है, दस गुना बढ़कर एक आश्चर्यजनक 100 मिलियन तक पहुंच गई है। आयरनवुड जैसे विशेष आर्किटेक्चर के बिना, अकेले मूर का कानून इस विकास प्रक्षेपवक्र को बनाए नहीं रख सकता है।
गूगल का ‘तर्क मॉडल’ पर जोर जो सरल पैटर्न पहचान के बजाय जटिल अनुमान कार्यों में सक्षम है, विशेष रूप से उल्लेखनीय है। इससे पता चलता है कि गूगल एक ऐसे भविष्य की कल्पना करता है जहां AI न केवल बड़े मॉडल के माध्यम से उत्कृष्टता प्राप्त करता है, बल्कि उन मॉडलों के माध्यम से भी जो समस्याओं को तोड़ने, बहु-चरणीय तर्क करने और मानव-समान विचार प्रक्रियाओं का अनुकरण करने में सक्षम हैं।
बड़े भाषा मॉडल की अगली पीढ़ी को शक्ति प्रदान करना
गूगल आयरनवुड को अपने सबसे उन्नत AI मॉडल के लिए आधारभूत अवसंरचना के रूप में रखता है, जिसमें जेमिनी 2.5 शामिल है, जो ‘देशी तर्क क्षमताओं’ का दावा करता है।
आयरनवुड के साथ, गूगल ने जेमिनी 2.5 फ्लैश का अनावरण किया, जो उसके प्रमुख मॉडल का एक सुव्यवस्थित संस्करण है जिसे विलंबता-संवेदनशील, रोजमर्रा के अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। जेमिनी 2.5 फ्लैश संकेत की जटिलता के आधार पर अपनी तर्क गहराई को गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है।
गूगल ने अपने मल्टीमॉडल जेनरेटिव मॉडल के सूट का भी प्रदर्शन किया, जिसमें टेक्स्ट-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-वीडियो और नए पेश किए गए टेक्स्ट-टू-म्यूजिक फंक्शनलिटी, लाइरिया शामिल हैं। एक आकर्षक डेमो ने हाइलाइट किया कि इन उपकरणों को कॉन्सर्ट के लिए एक पूरा प्रचार वीडियो बनाने के लिए कैसे जोड़ा जा सकता है।
आयरनवुड गूगल की व्यापक AI अवसंरचना रणनीति का केवल एक घटक है। कंपनी ने क्लाउड WAN भी पेश किया, एक प्रबंधित वाइड एरिया नेटवर्क सेवा जो व्यवसायों को गूगल के वैश्विक स्तर के निजी नेटवर्क अवसंरचना में टैप करने में सक्षम बनाती है।
गूगल AI वर्कलोड के लिए अपने सॉफ़्टवेयर प्रसाद का भी विस्तार कर रहा है, जिसमें पाथवे शामिल है, जो गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित एक मशीन लर्निंग रनटाइम है, जो ग्राहकों को सैकड़ों TPUs में मॉडल सर्विंग को स्केल करने की अनुमति देता है।
सहयोगी खुफिया जानकारी की दृष्टि: A2A और MCP समर्थन का परिचय
हार्डवेयर प्रगति से परे, गूगल ने बहु-एजेंट सिस्टम के आसपास केंद्रित AI के लिए अपनी दृष्टि को व्यक्त किया और विभिन्न AI एजेंटों के बीच सुरक्षित और मानकीकृत संचार को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किए गए एजेंट-टू-एजेंट (A2A) प्रोटोकॉल का परिचय दिया।
गूगल 2025 को AI के लिए एक परिवर्तनकारी वर्ष के रूप में देखता है, जिसमें जेनरेटिव AI एप्लिकेशन एकल प्रश्नों का उत्तर देने से लेकर परस्पर जुड़े एजेंट सिस्टम के माध्यम से जटिल समस्याओं को हल करने तक विकसित होते हैं।
A2A प्रोटोकॉल प्लेटफार्मों और ढांचे में इंटरऑपरेबिलिटी को सक्षम बनाता है, जिससे AI एजेंटों को एक सामान्य ‘भाषा’ और सुरक्षित संचार चैनल मिलते हैं। इसे AI एजेंटों के लिए एक नेटवर्क परत के रूप में सोचें, जो जटिल वर्कफ़्लो में सहयोग को सरल बनाता है और विशेष AI एजेंटों को विभिन्न जटिलता और अवधि के कार्यों को सामूहिक रूप से संभालने में सक्षम बनाता है, जिससे सहयोग के माध्यम से समग्र क्षमताओं में वृद्धि होती है।
A2A कैसे काम करता है
गूगल ने MCP और A2A प्रोटोकॉल का एक तुलनात्मक अवलोकन प्रदान किया है:
- MCP (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल): उपकरण और संसाधन प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करता है।
- संरचित इनपुट/आउटपुट के माध्यम से एजेंटों को उपकरण, API और संसाधनों से जोड़ता है।
- गूगल ADK MCP टूल का समर्थन करता है, MCP सर्वर और एजेंटों के बीच निर्बाध बातचीत की सुविधा प्रदान करता है।
- A2A (एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल): एजेंटों के बीच सहयोग को सुगम बनाता है।
- साझा मेमोरी, संसाधनों या उपकरणों की आवश्यकता के बिना एजेंटों के बीच गतिशील, मल्टी-मॉडल संचार को सक्षम बनाता है।
- यह समुदाय द्वारा संचालित एक खुला मानक है।
- उदाहरणों को गूगल ADK, LangGraph और Crew.AI जैसे उपकरणों का उपयोग करके खोजा जा सकता है।
A2A और MCP पूरक हैं। MCP एजेंटों को उपकरणों से लैस करता है, जबकि A2A इन सुसज्जित एजेंटों को बातचीत करने और सहयोग करने का अधिकार देता है।
गूगल की भागीदारों की प्रारंभिक सूची से पता चलता है कि A2A को MCP के समान ध्यान मिलने वाला है। इस पहल ने पहले ही प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों और वैश्विक परामर्श और सिस्टम एकीकरण प्रदाताओं सहित 50 से अधिक संगठनों को आकर्षित किया है।
गूगल प्रोटोकॉल के खुलेपन पर जोर देता है, इसे अंतर-एजेंट सहयोग के लिए एक मानक के रूप में स्थापित करता है जो अंतर्निहित प्रौद्योगिकी ढांचे या सेवा प्रदाताओं से परे है। गूगल ने पांच मार्गदर्शक सिद्धांतों को उजागर किया जिन्होंने प्रोटोकॉल के डिजाइन को आकार दिया:
- एजेंट क्षमताओं को अपनाएं: A2A एजेंटों को स्वाभाविक रूप से सहयोग करने में सक्षम बनाने को प्राथमिकता देता है, भले ही मेमोरी, उपकरण या संदर्भ साझा न करें। लक्ष्य वास्तविक बहु-एजेंट परिदृश्यों को सक्षम करना है, न कि केवल एजेंटों को ‘उपकरणों’ के रूप में कार्य करने तक सीमित करना।
- मौजूदा मानकों पर निर्माण: प्रोटोकॉल मौजूदा, व्यापक रूप से अपनाए गए मानकों, जिनमें HTTP, SSE और JSON-RPC शामिल हैं, का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा IT स्टैक के साथ एकीकरण सरल हो जाता है।
- डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित: A2A को एंटरप्राइज-ग्रेड प्रमाणीकरण और प्राधिकरण का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो OpenAPI की प्रमाणीकरण योजनाओं के समान है।
- लंबे समय तक चलने वाले कार्यों का समर्थन करें: A2A की लचीलापन इसे त्वरित कार्यों से लेकर गहन शोध तक, परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करने की अनुमति देती है, जिसमें घंटे या दिन भी लग सकते हैं (विशेष रूप से जब मानव भागीदारी की आवश्यकता होती है)। पूरी प्रक्रिया के दौरान, A2A उपयोगकर्ताओं को रीयल-टाइम प्रतिक्रिया, सूचनाएं और स्थिति अपडेट प्रदान कर सकता है।
- मॉडेलिटी अज्ञेयवादी: यह मानते हुए कि एजेंटों की दुनिया पाठ से परे है, A2A विभिन्न मॉडेलिटी का समर्थन करता है, जिसमें ऑडियो और वीडियो स्ट्रीम शामिल हैं।
गूगल ने एक उदाहरण प्रदान किया कि A2A भर्ती प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित करता है।
एजेंटस्पेस जैसे एकीकृत इंटरफेस में, एक भर्ती प्रबंधक नौकरी की आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए एक एजेंट को नियुक्त कर सकता है। यह एजेंट उम्मीदवारों को सोर्स करने के लिए विशेष एजेंटों के साथ बातचीत कर सकता है। उपयोगकर्ता एजेंटों को साक्षात्कार शेड्यूल करने और पृष्ठभूमि जांच में सहायता के लिए अन्य विशेष एजेंटों को शामिल करने के लिए भी कह सकते हैं, जिससे सिस्टम में पूरी तरह से स्वचालित और बुद्धिमान भर्ती सक्षम हो सके।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) को अपनाना
गूगल MCP को भी अपना रहा है। OpenAI द्वारा एंथ्रोपिक के मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) को अपनाने की घोषणा के तुरंत बाद, गूगल ने भी इसका अनुसरण किया।
गूगल डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबीस ने X (पूर्व में ट्विटर) पर घोषणा की कि गूगल अपने जेमिनी मॉडल और SDK में MCP के लिए समर्थन जोड़ेगा, हालांकि उन्होंने कोई विशिष्ट समयरेखा नहीं दी।
हसाबीस ने कहा कि ‘MCP एक उत्कृष्ट प्रोटोकॉल है जो AI एजेंटों के युग के लिए तेजी से एक खुला मानक बन रहा है। हम MCP टीम और उद्योग के अन्य भागीदारों के साथ इस तकनीक को आगे बढ़ाने के लिए काम करने के लिए उत्सुक हैं।’
नवंबर 2024 में अपनी रिलीज के बाद से, MCP ने भाषा मॉडल को उपकरणों और डेटा से जोड़ने के एक सरल, मानकीकृत तरीके के रूप में महत्वपूर्ण कर्षण प्राप्त किया है।
MCP AI मॉडल को कार्यों को पूरा करने और सामग्री पुस्तकालयों और एप्लिकेशन विकास वातावरण तक पहुंचने के लिए उद्यम उपकरणों और सॉफ़्टवेयर से डेटा तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। प्रोटोकॉल डेवलपर्स को डेटा स्रोतों और AI-संचालित अनुप्रयोगों जैसे चैटबॉट के बीच द्विदिश कनेक्शन स्थापित करने की अनुमति देता है।
डेवलपर्स MCP सर्वर के माध्यम से डेटा इंटरफेस को उजागर कर सकते हैं और इन सर्वरों से कनेक्ट करने के लिए MCP क्लाइंट (जैसे एप्लिकेशन और वर्कफ़्लो) बना सकते हैं। चूंकि एंथ्रोपिक ने MCP को ओपन-सोर्स किया है, इसलिए कई कंपनियों ने MCP समर्थन को अपने प्लेटफार्मों में एकीकृत किया है।
आयरनवुड: AI में एक नए युग की सुबह
गूगल का आयरनवुड TPU AI कंप्यूटिंग में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। इसका अभूतपूर्व प्रदर्शन, अनुकूलित आर्किटेक्चर और A2A और MCP जैसे उभरते प्रोटोकॉल के लिए समर्थन इसे AI नवाचार की अगली लहर के एक प्रमुख प्रवर्तक के रूप में स्थापित करता है। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक जटिल और मांगलिक होते जाते हैं, आयरनवुड नई संभावनाओं को अनलॉक करने और दुनिया भर के उद्योगों को बदलने के लिए आवश्यक कच्ची शक्ति और लचीलापन प्रदान करता है। यह सिर्फ एक नई चिप नहीं है; यह बुद्धिमान मशीनों द्वारा संचालित भविष्य की नींव है जो जटिल समस्याओं को हल करने और हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए सहयोगात्मक रूप से काम कर रही हैं।