गूगलची कृत्रिम बुद्धिमत्ता ध्येये: ॲपलच्या धर्तीवर

गूगलच्या महत्त्वाकांक्षा विशेषत: जेनरेटिव्ह एआय (GenAI) मोठ्या मॉडेल्सच्या क्षेत्रात ॲपलच्या धर्तीवर वाढत आहेत. अलीकडील Google Cloud Next परिषदेत, Google ने एक महत्त्वाकांक्षी दृष्टीकोन सादर केला. यात Nvidia च्या GB200 ला टक्कर देण्यासाठी डिझाइन केलेले TPU v7 Ironwood चिप, Anthropic च्या MCP ला मागे टाकण्याचे उद्दिष्ट असलेले Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल आणि GenAI तैनातीसाठी पाथवेज रनटाइम वातावरणापर्यंतच्या नवकल्पनांचा समावेश आहे.

Google सक्रियपणे ADK आणि एजंट स्पेस सारखी साधने विकसित करत आहे, जेणेकरून AI एजंट्स तयार करण्यासाठी विकासकांना सक्षम केले जाईल. या प्रयत्नांच्या केंद्रस्थानी Vertex AI आहे, जे Google चे AI क्लाउड-नेटिव्ह डेव्हलपमेंट आणि डिप्लॉयमेंट प्लॅटफॉर्म आहे. Vertex AI आता व्हिडिओसाठी Veo 2, इमेजसाठी Imagen 3, ऑडिओसाठी Chirp 3 आणि संगीतासाठी Lyria यांसारख्या विविध प्रकारच्या सामग्री निर्मिती सेवा पुरवते. हे स्पष्ट आहे की Google Cloud विकासक आणि वापरकर्त्यांना GenAI मोठ्या मॉडेल डेव्हलपमेंट ॲप्लिकेशन्सचा एक व्यापक संच प्रदान करण्यासाठी सज्ज आहे.

या सेवा आणि अनुभवांची प्रत्यक्ष उपयोगिता अजून बाकी असली, तरी Google ने एक संपूर्ण, मल्टी-मॉडल AI हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर इकोसिस्टम स्थापित केले आहे, जे स्व-विकसित, क्लोज्ड-सोर्स आणि सहज उपलब्ध आहे.

हा सर्वसमावेशक दृष्टिकोन Google ला AI युगातील ॲपल म्हणून दर्शवितो.

Ironwood TPU: एक शक्तिशाली दावेदार

सातव्या पिढीतील TPU चिप, Ironwood चे अनावरण विशेष उल्लेखनीय आहे.

• प्रत्येक TPU 192GB HBM मेमरीने सुसज्ज आहे, ज्यामध्ये 7.2 ते 7.4TB/s पर्यंत बँडविड्थ आहे, बहुधा HBM3E तंत्रज्ञान वापरले जाते. हे Nvidia च्या B200 चिपच्या तुलनेत चांगले आहे, जे 8TB/s ची बँडविड्थ देते.
• प्रत्येक लिक्विड-कूल्ड TPU v7 4.6 Petaflops ची डेन्स FP8 कंप्यूटिंग पॉवर मिळवू शकते. हे B200 च्या 20 Petaflops पेक्षा थोडे कमी आहे.
• तथापि, Google चे Jupiter डेटा सेंटर नेटवर्क 400,000 चिप्स किंवा 43 TPU v7x क्लस्टर्सना सपोर्ट करण्यासाठी स्केलिंग सक्षम करते. Google चे सर्व्हर तंत्रज्ञान कौशल्य सिंगल-चिप कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सवर जोर कमी करण्यास अनुमती देते.
• महत्त्वाचे म्हणजे, Google ने GenAI मॉडेलच्या तैनातीची लवचिकता वाढवणारे एक समर्पित AI रनटाइम वातावरण Pathways सादर केले आहे, ज्यामुळे सेवा क्लस्टर डोमेनमध्ये त्याचे फायदे अधिक दृढ झाले आहेत.
• Ironwood दोन क्लस्टर कॉन्फिगरेशनमध्ये उपलब्ध आहे: 256 चिप्स किंवा 9216 चिप्स, जे विशिष्ट वर्कलोडसाठी तयार केले आहेत. एक सिंगल क्लस्टर 42.5 Exaflops ची कंप्यूटिंग पॉवर मिळवू शकते. Google चा दावा आहे की हे कार्यप्रदर्शन जगातील सर्वात मोठे सुपरकॉम्प्युटर, El Capitan पेक्षा 24 पट जास्त आहे. तथापि, हे आकडे FP8 अचूकतेवर मोजले जातात आणि AMD च्या El Capitan ने अद्याप FP8 अचूकता डेटा प्रदान केलेला नाही. Google ने हे मान्य केले आहे, ज्यामुळे थेट तुलना करणे कठीण होते.

क्लोज्ड-सोर्स GenAI इकोसिस्टमचा स्वीकार

Google GenAI क्षेत्रात एक सर्वसमावेशक क्लोज्ड-सोर्स इकोसिस्टमचा पाठपुरावा करत आहे. ओपन-सोर्स Gemma मध्ये गुणधर्म असले तरी, Google आपले संसाधन क्लोज्ड-सोर्स सोल्यूशन्सच्या दिशेने वळवत आहे.

AI एजंटमध्ये वाढती आवड लक्षात घेऊन, Google ने परिषदेत A2A प्रोटोकॉलची घोषणा केली, ज्यामध्ये Anthropic च्या MCP सोबत स्पर्धा करण्यासाठी 50 मुख्य प्रवाहातील विक्रेत्यांची भरती केली.

OpenAI ने आपले एजंट SDK ओपन-सोर्स केले, त्याच्या मोठ्या मॉडेल क्षमता एकत्रित केल्या, Google ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform आणि Kubeflow सह Vertex AI चा विस्तार करत आहे, विविध मॉडेल क्षमता इंजेक्ट करत आहे.

तथापि, GPT-4o च्या इमेज जनरेशनची तुलना Gemini 2.0 Flash च्या समतुल्य वैशिष्ट्यांशी केल्यास, Google च्या ऑफर, महत्त्वाकांक्षी असल्या तरी, परिष्कृततेच्या बाबतीत कमी वाटू शकतात. अनेक मॉडेल्स, सेवा आणि साधनांचे एकत्रीकरण, स्पर्धेसाठी फायदेशीर असले तरी, ते अकाली वाटू शकते. बाजाराला परिपक्व, चांगल्या प्रकारे एकत्रित मल्टी-मॉडल मोठ्या मॉडेल्स आणि इन-मॉडल सेवांची आवश्यकता आहे.

Gmail, Chrome आणि Google मॉडेलचे AI मध्ये पुनरुत्पादन

Gmail, Chrome आणि त्याच्या ‘थ्री-स्टेज रॉकेट’ दृष्टिकोनमुळे Google ला जागतिक तंत्रज्ञान बाजारात वर्चस्व मिळवता आले. ही रणनीती GenAI क्षेत्रात वेगाने लागू केली जात आहे. तथापि, ओपन सोर्ससाठी केलेल्या पूर्वीच्या वकिलीच्या विपरीत, Google अधिकाधिक क्लोज्ड-सोर्स डेव्हलपमेंटचा स्वीकार करत आहे.

Google प्रभावीपणे ओपन सोर्सला क्लोज्ड सोर्सच्या स्वरूपात रूपांतरित करत आहे, विशिष्ट क्षेत्रात एक प्रभावी इकोसिस्टम स्थापित करण्यासाठी आपली संसाधने एकत्रित करून नंतर टोल आकारत आहे. या दृष्टिकोनवर विकासकांकडून वाढती टीका होत आहे.

Google च्या ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, TensorFlow आणि Jax ने जागतिक स्तरावर यश मिळवले आहे. तथापि, नवीन Pathways रनटाइम वातावरण क्लोज्ड-सोर्स आहे, जे Nvidia च्या CUDA डेव्हलपमेंट टूल्सना देखील वेगळे करते.

Google विरुद्ध Nvidia: AI वर्चस्वाची लढाई

Nvidia फिजिकल AI चे समर्थन करत आहे आणि ओपन-सोर्स ह्युमनॉइड रोबोट जनरल मॉडेल Isaac GR00T N1 सादर करत आहे, Google DeepMind Gemini 2.0 वर आधारित Gemini Robotics आणि Gemini Robotics-ER सह बाजारात प्रवेश करत आहे.

सध्या, Google ची उपस्थिती केवळ डेस्कटॉप AI संगणक बाजारात नाही. Nvidia चे DGX Spark (पूर्वीचे प्रोजेक्ट DIGITS) आणि DGX स्टेशन, ॲपलच्या Mac Studio सोबत Google च्या क्लाउड सेवांशी कशी स्पर्धा करतील? परिषदेनंतर हा प्रश्न उद्योगातील केंद्रबिंदू बनला आहे.

Google Cloud आणि M3 अल्ट्रा चिपवर ॲपलची निर्भरता

ॲपल कथितपणे Google Cloud च्या TPU क्लस्टर्सचा उपयोग आपले मोठे मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी करत आहे, खर्चाचा विचार करून Nvidia चिप प्रशिक्षण सोल्यूशन्स देखील सोडत आहे! सॉफ्टवेअरमधील कमकुवतपणाचा सामना करत, ॲपल आपल्या M-सिरीज चिप्सवर लक्ष केंद्रित करत आहे. नवीनतम Mac Studio, M3 अल्ट्रा चिपने सुसज्ज असून आता 512GB पर्यंत युनिफाइड मेमरीचा दावा करतो. Google Cloud च्या Pathways तंत्रज्ञानाचा ॲपलने लवकर स्वीकार केल्यामुळे ते Google सोबत जुळले असेल.

अँटीट्रस्ट घटक

यामागचा मूळ मुद्दा अँटीट्रस्ट चिंतांभोवती फिरतो. सध्या, ॲपलचे व्यवसाय मॉडेल जागतिक अँटीट्रस्ट खटल्यांना तोंड देण्यासाठी अद्वितीयपणे स्थित आहे, मायक्रोसॉफ्ट आणि Google च्या विपरीत, ज्यांना संभाव्य विभाजनाचा सामना करावा लागतो. Google च्या आकारामुळे त्याच्या Android ऑपरेटिंग सिस्टम आणि Chrome ब्राउझर व्यवसायांच्या सक्तीने विभाजनाचा धोका आहे.

Google ने अलीकडेच Android ओपन सोर्स प्रोजेक्ट (AOSP) ची देखभाल थांबवली आहे, ज्यामुळे AI युगात ॲपल मॉडेलकडे बदल अपरिहार्य आहे. AI मध्ये प्रगती होत असताना, Google चा धोरणात्मक बदल अधिकाधिक स्पष्ट होत आहे.

Google च्या TPU v7 Ironwood चा विस्तार

TPU v7 Ironwood च्या तपशीलांमध्ये खोलवर जाऊन पाहिल्यास, हे हार्डवेअर काळजीपूर्वक इंजिनीअरिंग केलेले आहे. 192GB ची हाय बँडविड्थ मेमरी (HBM) एक महत्त्वाचा घटक आहे, ज्यामुळे जलद डेटा ॲक्सेस शक्य होतो, जो जटिल AI मॉडेल्सला प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि चालवण्यासाठी आवश्यक आहे. HBM3E तंत्रज्ञानाचा अपेक्षित वापर मेमरी तंत्रज्ञानातील अत्याधुनिक प्रगतीचा लाभ घेण्यासाठी Google च्या वचनबद्धतेवर जोर देतो. 7.2-7.4TB/s ची बँडविड्थ केवळ एक प्रभावी आकडेवारी नाही; तर ती थेट जलद प्रक्रिया वेळेत रूपांतरित होते आणि मोठ्या, अधिक गुंतागुंतीच्या डेटासेट्स हाताळण्याची क्षमता प्रदान करते.

Nvidia च्या B200 सोबत तुलना करणे अपरिहार्य आहे, कारण GPU बाजारात Nvidia चे वर्चस्व आहे. B200 8TB/s ची थोडी जास्त बँडविड्थ देत असले, तरी Google च्या इकोसिस्टममधील एकूण सिस्टम आर्किटेक्चर आणि एकत्रीकरण हे Ironwood ला स्वतःला वेगळे बनवण्याचे उद्दिष्ट आहे.

4.6 Petaflops ची डेन्स FP8 कंप्यूटिंग पॉवर चिपच्या फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन्स करण्याची क्षमता दर्शवते, जी AI गणनेसाठी मूलभूत आहे. B200 च्या 20 Petaflops च्या तुलनेत फरक हा विशिष्ट डिझाइन तत्त्वज्ञानावर प्रकाश टाकतो. Google आपल्या डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये TPUs च्या स्केलेबिलिटी आणि एकत्रीकरणावर जोर देते, तर Nvidia चिप स्तरावर कच्च्या संगणकीय शक्तीवर लक्ष केंद्रित करते.

Google च्या Jupiter डेटा सेंटर नेटवर्कचे महत्त्व

Google चे Jupiter डेटा सेंटर नेटवर्क एक महत्त्वपूर्ण मालमत्ता आहे, जे मोठ्या संख्येने TPU चिप्सचे अखंड कनेक्शन सक्षम करते. 400,000 चिप्स किंवा 43 TPU v7x क्लस्टर्सना सपोर्ट करण्याची क्षमता Google ज्या स्केलवर कार्य करते, त्यावर जोर देते. ही स्केलेबिलिटी एक महत्त्वाचा फरक आहे, कारण यामुळे Google ला मोठ्या इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये वर्कलोड्स वितरीत करण्यास, कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमतेचे अनुकूलन करण्यास अनुमती मिळते.

Google चे सर्व्हर तंत्रज्ञानातील कौशल्य त्याच्या AI धोरणातील एक महत्त्वाचा घटक आहे. वैयक्तिक चिप वैशिष्ट्यांपेक्षा सिस्टम-स्तरीय कार्यक्षमतेला प्राधान्य देऊन, Google आपले इन्फ्रास्ट्रक्चर वापरून उत्कृष्ट परिणाम मिळवू शकते. हा दृष्टिकोन मोठ्या प्रमाणात AI मॉडेल प्रशिक्षणाच्या संदर्भात विशेषतः संबंधित आहे, जिथे इंटरकनेक्टेड प्रोसेसरच्या नेटवर्कवर संगणना वितरीत करण्याची क्षमता आवश्यक आहे.

Pathways AI रनटाइम वातावरणाचे अनावरण

Pathways ची ओळख एक धोरणात्मक चाल आहे, जी GenAI मॉडेलच्या तैनातीची लवचिकता आणि कार्यक्षमता वाढवते. हे समर्पित AI रनटाइम वातावरण विकासकांना Google च्या इन्फ्रास्ट्रक्चरसाठी त्यांचे मॉडेल्स ऑप्टिमाइझ करण्यास अनुमती देते, जे उपलब्ध हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर संसाधनांचा पूर्ण लाभ घेतात.

Pathways AI सॉफ्टवेअर स्टॅकमध्ये महत्त्वपूर्ण गुंतवणुकीचे प्रतिनिधित्व करते, जे AI मॉडेल्स तैनात करण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी एक एकीकृत प्लॅटफॉर्म प्रदान करते. तैनाती प्रक्रिया सुलभ करून, Google चा उद्देश विकासकांसाठी प्रवेशाचा अडथळा कमी करणे आणि त्याच्या AI सेवांचा अवलंब करण्यास प्रोत्साहित करणे आहे. यामधून, नवकल्पना वाढेल आणि Google च्या AI प्लॅटफॉर्मभोवती एक उत्साही इकोसिस्टम तयार होईल.

Google च्या क्लोज्ड-सोर्स धोरणाबद्दल सखोल माहिती

GenAI क्षेत्रात Google चा क्लोज्ड-सोर्स धोरणाचा स्वीकार हा एक हेतुपुरस्सर निर्णय आहे, जो AI साठी त्याच्या दीर्घकालीन दृष्टिकोणाचे प्रतिबिंब आहे. ओपन-सोर्स Gemma ने AI समुदायासाठी एक मौल्यवान योगदान दिले असले तरी, Google स्पष्टपणे आपल्या क्लोज्ड-सोर्स सोल्यूशन्सला प्राधान्य देत आहे, हे लक्षात घेऊन की ते अधिक नियंत्रण आणि सानुकूलन देतात.

क्लोज्ड-सोर्स डेव्हलपमेंटवर लक्ष केंद्रित करून, Google विशिष्ट कार्यांसाठी आपले AI मॉडेल आणि इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑप्टिमाइझ करू शकते, जास्तीत जास्त कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमतेची खात्री करून. हा दृष्टिकोन Google ला आपली बौद्धिक संपदा जपण्यास आणि वेगाने विकसित होत असलेल्या AI लँडस्केपमध्ये स्पर्धात्मक धार टिकवून ठेवण्यास देखील अनुमती देतो.

क्लोज्ड-सोर्स दृष्टिकोन टीकाकारांशिवाय नाही, जे असा युक्तिवाद करतात की ते नवकल्पनांना दाबून टाकते आणि सहकार्याला मर्यादित करते. तथापि, Google असा दावा करते की त्याच्या AI सेवांची गुणवत्ता, सुरक्षा आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्यासाठी हे आवश्यक आहे.

A2A प्रोटोकॉल आणि AI एजंट वर्चस्वासाठी लढाई

AI एजंट्सच्या उदयास AI उद्योगात एक नवीन रणांगण तयार झाले आहे आणि Google या क्षेत्रात आघाडीवर राहण्यास दृढ आहे. Google Cloud Next परिषदेत A2A प्रोटोकॉलची घोषणा हे Google च्या महत्त्वाकांक्षांचे स्पष्ट संकेत आहे.

A2A प्रोटोकॉलला समर्थन देण्यासाठी 50 मुख्य प्रवाहातील विक्रेत्यांची भरती करून, Google AI एजंट संप्रेषणासाठी एक एकीकृत मानक तयार करण्याचा प्रयत्न करत आहे. यामुळे वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवरील AI एजंट्सना अखंडपणे संवाद साधता येईल, ज्यामुळे अधिक आंतरकनेक्टेड आणि सहयोगी AI इकोसिस्टम तयार होईल.

Anthropic च्या MCP सोबत स्पर्धा करणे हे Google च्या AI एजंट धोरणाचे एक महत्त्वाचे वैशिष्ट्य आहे. Anthropic ही एक आदरणीय AI संशोधन कंपनी आहे आणि तिच्या MCP प्रोटोकॉलने उद्योगात लक्षणीय वाढ केली आहे. Google चा A2A प्रोटोकॉल MCP ला थेट आव्हान देतो आणि या स्पर्धेच्या निकालाचा AI एजंट्सच्या भविष्यावर महत्त्वपूर्ण परिणाम होईल.

Vertex AI: एक व्यापक AI विकास प्लॅटफॉर्म

Google चे Vertex AI एक व्यापक AI विकास प्लॅटफॉर्म आहे, जे विकासकांना विस्तृत साधने आणि सेवा प्रदान करते. ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform आणि Kubeflow एकत्रित करून, Google AI विकासासाठी एक वन-स्टॉप शॉप तयार करत आहे.

Vertex AI चा उद्देश AI विकास प्रक्रिया सुलभ करणे आहे, ज्यामुळे विकासकांना AI मॉडेल्स तयार करणे, प्रशिक्षित करणे आणि तैनात करणे सोपे होते. प्लॅटफॉर्म पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्सच्या विस्तृत लायब्ररीमध्ये प्रवेश देखील प्रदान करते, ज्यामुळे विकासकांना त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये AI क्षमता त्वरित समाविष्ट करता येतात.

विविध मॉडेल क्षमतांचे एकत्रीकरण Vertex AI चा एक महत्त्वाचा फायदा आहे. विविध मॉडेल्सची श्रेणी ऑफर करून, Google इमेज रिकग्निशनपासून ते नैसर्गिक भाषा प्रक्रियणापर्यंतच्या विस्तृत वापराच्या प्रकरणांना पुरवते. हा सर्वसमावेशक दृष्टिकोन विकासकांसाठी Vertex AI ला एक आकर्षक निवड बनवतो, जे एक बहुमुखी आणि शक्तिशाली AI विकास प्लॅटफॉर्म शोधत आहेत.

Google चे मॉडेल एकत्रीकरण: महत्त्वाकांक्षा विरुद्ध अंमलबजावणी

अनेक मॉडेल्स, सेवा आणि साधने एकत्रित करण्याची Google ची महत्त्वाकांक्षा प्रशंसनीय असली तरी, अंमलबजावणीसाठी आणखी सुधारणा आवश्यक असू शकतात. बाजार परिपक्व, चांगल्या प्रकारे एकत्रित मल्टी-मॉडल मोठ्या मॉडेल्स आणि इन-मॉडल सेवांची मागणी करत आहे. Google च्या सध्याच्या ऑफर, आशादायक असल्या तरी, या अपेक्षा पूर्ण करण्यासाठी आणखी परिष्कृत करणे आवश्यक आहे.

विविध AI क्षमतांचे एकत्रीकरण हे एक जटिल कार्य आहे आणि Google ला हे सुनिश्चित करण्याचे आव्हान आहे की त्याचे भिन्न मॉडेल्स आणि सेवा अखंडपणे एकत्र काम करतात. यासाठी तपशीलांकडे बारकाईने लक्ष देणे आणि सतत सुधारणे आवश्यक आहे.

अखेरीस, Google च्या मॉडेल एकत्रीकरण प्रयत्नांचे यश वापरकर्त्यांना एक शक्तिशाली आणि अंतर्ज्ञानी अनुभव देण्याच्या क्षमतेवर अवलंबून असेल. यासाठी वापरकर्त्यांच्या गरजांची सखोल माहिती आणि गुणवत्तेवर अथक लक्ष देणे आवश्यक आहे.