Le aspirazioni di Google assomigliano sempre più a quelle di Apple, soprattutto nel regno dei modelli di grandi dimensioni di Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI). La recente conferenza Google Cloud Next ha messo in mostra l’ambiziosa visione di Google. Questa include innovazioni che vanno dal chip TPU v7 Ironwood, progettato per rivaleggiare con il GB200 di Nvidia, al protocollo Agent2Agent (A2A) mirato a superare l’MCP di Anthropic, e l’ambiente di runtime Pathways per la distribuzione di GenAI.
Google sta anche attivamente sviluppando strumenti come ADK e Agentspace per consentire agli sviluppatori di creare Agenti AI. Centrale in questo sforzo è Vertex AI, la piattaforma di sviluppo e distribuzione cloud-native AI di Google. Vertex AI ora offre una vasta gamma di servizi di generazione di contenuti, che comprendono Veo 2 per video, Imagen 3 per immagini, Chirp 3 per audio e Lyria per la musica. È chiaro che Google Cloud si sta posizionando per fornire a sviluppatori e utenti una suite completa di applicazioni di sviluppo di modelli di grandi dimensioni GenAI.
Sebbene l’effettiva usabilità di questi servizi ed esperienze resti da vedere, Google ha stabilito un ecosistema hardware e software AI completo, multimodale, auto-sviluppato, closed-source e prontamente disponibile.
Questo approccio globale dipinge un quadro di Google come l’Apple dell’era dell’IA.
L’Ironwood TPU: Un Potente Contendente
La presentazione del chip TPU di settima generazione, Ironwood, è particolarmente degna di nota.
- Ogni TPU è dotato di 192 GB di memoria HBM, con larghezza di banda che varia da 7,2 a 7,4 TB/s, probabilmente utilizzando la tecnologia HBM3E. Questo si confronta favorevolmente con il chip B200 di Nvidia, che offre una larghezza di banda di 8 TB/s.
- Ogni TPU v7 raffreddato a liquido può raggiungere 4,6 Petaflops di potenza di calcolo FP8 densa. Questo è leggermente inferiore ai 20 Petaflops del B200.
- Tuttavia, la rete di data center Jupiter di Google consente il ridimensionamento per supportare fino a 400.000 chip o 43 cluster TPU v7x. L’esperienza di Google nella tecnologia server gli consente di de-enfatizzare le metriche di performance del singolo chip.
- Fondamentalmente, Google ha introdotto Pathways, un ambiente di runtime AI dedicato che migliora la flessibilità della distribuzione del modello GenAI, rafforzando ulteriormente i suoi vantaggi nel dominio del cluster di servizi.
- Ironwood è disponibile in due configurazioni di cluster: 256 chip o 9216 chip, su misura per carichi di lavoro specifici. Un singolo cluster può raggiungere una potenza di calcolo di 42,5 Exaflops. Google afferma che questa performance supera il più grande supercomputer del mondo, El Capitan, di un fattore 24. Tuttavia, questa cifra è misurata con precisione FP8 e l’El Capitan di AMD non ha ancora fornito dati di precisione FP8. Google lo ha riconosciuto, rendendo difficile un confronto diretto.
Abbracciare un Ecosistema GenAI Closed-Source
Google sta perseguendo un ecosistema closed-source completo nel campo GenAI. Mentre l’open-source Gemma ha i suoi meriti, Google sta canalizzando risorse verso le sue soluzioni closed-source.
Con l’impennata dell’interesse per gli Agenti AI, Google ha annunciato il protocollo A2A alla conferenza, arruolando 50 fornitori mainstream per competere con l’MCP di Anthropic.
Mentre OpenAI ha reso open-source il suo Agents SDK, integrando le sue capacità di modello di grandi dimensioni, Google sta espandendo Vertex AI con ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform e Kubeflow, iniettando varie capacità di modello.
Tuttavia, confrontando la generazione di immagini di GPT-4o con le funzionalità equivalenti di Gemini 2.0 Flash, le offerte di Google, sebbene ambiziose, potrebbero mancare di rifinitura. L’integrazione di numerosi modelli, servizi e strumenti, sebbene vantaggiosa per la concorrenza, potrebbe sembrare prematura. Il mercato ha bisogno di modelli di grandi dimensioni multimodali maturi, ben integrati e servizi in-model.
Replicare il Modello Gmail, Chrome e Google nell’IA
Il successo di Google con Gmail, Chrome e il suo approccio ‘a razzo a tre stadi’ gli ha permesso di dominare il mercato tecnologico globale. Questa strategia viene rapidamente implementata nel campo GenAI. Tuttavia, a differenza della sua passata difesa per l’open source, Google sta abbracciando sempre più lo sviluppo closed-source.
Google sta effettivamente trasformando l’open source in una forma di closed source consolidando le sue risorse per stabilire un ecosistema dominante in un’area specifica, quindi riscuotendo pedaggi. Questo approccio sta affrontando crescenti critiche da parte degli sviluppatori.
I framework di machine learning open-source di Google, TensorFlow e Jax, hanno ottenuto un successo globale. Tuttavia, il nuovo ambiente di runtime Pathways è closed-source, isolando persino gli strumenti di sviluppo CUDA di Nvidia.
Google vs. Nvidia: La Battaglia per il Dominio dell’IA
Mentre Nvidia difende l’IA Fisica e introduce il modello generale di robot umanoide open-source Isaac GR00T N1, Google DeepMind sta entrando nel mercato con Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER, basati su Gemini 2.0.
Attualmente, la presenza di Google manca solo nel mercato dei computer AI desktop. In che modo DGX Spark di Nvidia (in precedenza Project DIGITS) e DGX Station, insieme al Mac Studio di Apple, competeranno con i servizi cloud di Google? Questa domanda è diventata un punto focale nel settore dopo la conferenza.
La Dipendenza di Apple da Google Cloud e il Chip M3 Ultra
Apple sta presumibilmente utilizzando i cluster TPU di Google Cloud per addestrare i suoi modelli di grandi dimensioni, abbandonando persino le soluzioni di addestramento con chip Nvidia a causa di considerazioni sui costi! Pur affrontando debolezze del software, Apple si sta concentrando sui suoi chip della serie M. L’ultimo Mac Studio, dotato del chip M3 Ultra, ora vanta fino a 512 GB di memoria unificata. La potenziale adozione precoce da parte di Apple della tecnologia Pathways di Google potrebbe averla allineata a Google.
Il Fattore Antitrust
La questione di fondo ruota attorno alle preoccupazioni antitrust. Attualmente, il modello di business di Apple è posizionato in modo univoco per navigare attraverso le cause antitrust globali, a differenza di Microsoft e Google, che affrontano potenziali scissioni. Le dimensioni di Google lo espongono al rischio di cessione forzata dei suoi core business del sistema operativo Android e del browser Chrome.
Google ha recentemente cessato la manutenzione dell’Android Open Source Project (AOSP), rendendo inevitabile un passaggio al modello Apple nell’era dell’IA. Con l’emergere di scoperte rivoluzionarie nell’IA, il cambio di strategia di Google diventa sempre più evidente.
Ampliamento sul TPU v7 Ironwood di Google
Approfondire le specifiche del TPU v7 Ironwood rivela un pezzo di hardware meticolosamente progettato. I 192 GB di memoria ad alta larghezza di banda (HBM) sono un componente fondamentale, che consente un accesso rapido ai dati essenziale per l’addestramento e l’esecuzione di modelli AI complessi. L’uso previsto della tecnologia HBM3E sottolinea l’impegno di Google a sfruttare i progressi all’avanguardia nella tecnologia di memoria. La larghezza di banda di 7,2-7,4 TB/s non è solo un numero impressionante; si traduce direttamente in tempi di elaborazione più rapidi e nella capacità di gestire set di dati più grandi e complessi.
Il confronto con il B200 di Nvidia è inevitabile, data la dominanza di Nvidia nel mercato delle GPU. Mentre il B200 offre una larghezza di banda leggermente superiore di 8 TB/s, l’architettura complessiva del sistema e l’integrazione all’interno dell’ecosistema di Google sono i punti in cui Ironwood mira a differenziarsi.
I 4,6 Petaflops di potenza di calcolo FP8 densa sono una misura della capacità del chip di eseguire operazioni in virgola mobile, che sono fondamentali per i calcoli AI. La differenza rispetto ai 20 Petaflops del B200 evidenzia le distinte filosofie di progettazione. Google enfatizza la scalabilità e l’integrazione dei suoi TPU all’interno della sua infrastruttura di data center, mentre Nvidia si concentra sulla potenza di calcolo grezza a livello di chip.
Il Significato della Rete di Data Center Jupiter di Google
La rete di data center Jupiter di Google è una risorsa significativa, che consente la connessione senza interruzioni di un vasto numero di chip TPU. La capacità di supportare fino a 400.000 chip o 43 cluster TPU v7x sottolinea la scala in cui opera Google. Questa scalabilità è un fattore di differenziazione chiave, in quanto consente a Google di distribuire i carichi di lavoro su una massiccia infrastruttura, ottimizzando le prestazioni e l’efficienza.
L’esperienza di Google nella tecnologia server è un fattore cruciale nella sua strategia AI. Dando la priorità alle prestazioni a livello di sistema rispetto alle specifiche dei singoli chip, Google può sfruttare la sua infrastruttura per ottenere risultati superiori. Questo approccio è particolarmente rilevante nel contesto dell’addestramento di modelli AI su larga scala, in cui la capacità di distribuire i calcoli su una rete di processori interconnessi è essenziale.
Svelando l’Ambiente di Runtime AI di Pathways
L’introduzione di Pathways è una mossa strategica che migliora la flessibilità e l’efficienza della distribuzione del modello GenAI. Questo ambiente di runtime AI dedicato consente agli sviluppatori di ottimizzare i propri modelli per l’infrastruttura di Google, sfruttando appieno le risorse hardware e software disponibili.
Pathways rappresenta un investimento significativo nello stack software AI, fornendo una piattaforma unificata per la distribuzione e la gestione di modelli AI. Semplificando il processo di distribuzione, Google mira a ridurre la barriera all’ingresso per gli sviluppatori e a incoraggiare l’adozione dei suoi servizi AI. Questo, a sua volta, guiderà l’innovazione e creerà un vivace ecosistema attorno alla piattaforma AI di Google.
Approfondimento sulla Strategia Closed-Source di Google
L’abbraccio di Google a una strategia closed-source nel campo GenAI è una scelta deliberata che riflette la sua visione a lungo termine per l’IA. Mentre l’open-source Gemma è stato un valido contributo alla comunità AI, Google sta chiaramente dando la priorità alle sue soluzioni closed-source, riconoscendo che offrono un maggiore controllo e personalizzazione.
Concentrandosi sullo sviluppo closed-source, Google può ottimizzare i propri modelli AI e l’infrastruttura per attività specifiche, garantendo le massime prestazioni ed efficienza. Questo approccio consente anche a Google di proteggere la propria proprietà intellettuale e mantenere un vantaggio competitivo nel panorama AI in rapida evoluzione.
L’approccio closed-source non è privo di critici, i quali sostengono che soffoca l’innovazione e limita la collaborazione. Tuttavia, Google sostiene che è necessario per garantire la qualità, la sicurezza e l’affidabilità dei suoi servizi AI.
Il Protocollo A2A e la Battaglia per il Dominio degli Agenti AI
L’emergere degli Agenti AI ha creato un nuovo campo di battaglia nel settore AI e Google è determinato a essere un leader in questo spazio. L’annuncio del protocollo A2A alla conferenza Google Cloud Next è una chiara indicazione delle ambizioni di Google.
Arruolando 50 fornitori mainstream per supportare il protocollo A2A, Google sta tentando di creare uno standard unificato per la comunicazione degli Agenti AI. Ciò consentirebbe agli Agenti AI di diverse piattaforme di interagire senza problemi, creando un ecosistema AI più interconnesso e collaborativo.
La concorrenza con l’MCP di Anthropic è un aspetto chiave della strategia dell’Agente AI di Google. Anthropic è una società di ricerca AI molto rispettata e il suo protocollo MCP ha guadagnato terreno nel settore. Il protocollo A2A di Google rappresenta una sfida diretta all’MCP e l’esito di questa concorrenza avrà un impatto significativo sul futuro degli Agenti AI.
Vertex AI: Una Piattaforma di Sviluppo AI Completa
Vertex AI di Google è una piattaforma di sviluppo AI completa che fornisce agli sviluppatori una vasta gamma di strumenti e servizi. Integrando ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform e Kubeflow, Google sta creando uno sportello unico per lo sviluppo AI.
Vertex AI mira a semplificare il processo di sviluppo AI, rendendo più facile per gli sviluppatori creare, addestrare e distribuire modelli AI. La piattaforma fornisce anche l’accesso a una vasta libreria di modelli pre-addestrati, consentendo agli sviluppatori di incorporare rapidamente funzionalità AI nelle loro applicazioni.
L’integrazione di varie capacità di modello è un vantaggio chiave di Vertex AI. Offrendo una vasta gamma di modelli, Google si rivolge a una vasta gamma di casi d’uso, dal riconoscimento delle immagini all’elaborazione del linguaggio naturale. Questo approccio globale rende Vertex AI una scelta interessante per gli sviluppatori alla ricerca di una piattaforma di sviluppo AI versatile e potente.
L’Integrazione del Modello di Google: Ambizione vs. Esecuzione
Sebbene l’ambizione di Google di integrare numerosi modelli, servizi e strumenti sia encomiabile, l’esecuzione potrebbe richiedere un ulteriore perfezionamento. Il mercato chiede modelli di grandi dimensioni multimodali maturi e ben integrati e servizi in-model. Le offerte attuali di Google, sebbene promettenti, potrebbero aver bisogno di un’ulteriore rifinitura per soddisfare queste aspettative.
L’integrazione di varie capacità AI è un’impresa complessa e Google deve affrontare la sfida di garantire che i suoi diversi modelli e servizi funzionino senza problemi insieme. Ciò richiede un’attenta attenzione ai dettagli e un impegno per il miglioramento continuo.
In definitiva, il successo degli sforzi di integrazione del modello di Google dipenderà dalla sua capacità di offrire un’esperienza utente potente e intuitiva. Ciò richiederà una profonda comprensione delle esigenze degli utenti e una costante attenzione alla qualità.