ਗੂਗਲ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਪਲ ਵਰਗੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI (GenAI) ਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ Google Cloud Next ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਦਾ ਉੱਚਾ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇਸ ਵਿੱਚ TPU v7 Ironwood ਚਿੱਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ Nvidia ਦੇ GB200 ਨੂੰ ਟੱਕਰ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਏਜੰਟ2ਏਜੰਟ (A2A) ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ MCP ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ GenAI ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ Pathways ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ADK ਅਤੇ ਏਜੰਟਸਪੇਸ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਕੇਂਦਰ Vertex AI ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Google ਦਾ AI ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। Vertex AI ਹੁਣ ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਲਈ Veo 2, ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ Imagen 3, ਆਡੀਓ ਲਈ Chirp 3, ਅਤੇ ਸੰਗੀਤ ਲਈ Lyria ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ Google Cloud ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ GenAI ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇਖਣੀ ਬਾਕੀ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ, ਬਹੁ-ਮੋਡਲ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਸਵੈ-ਵਿਕਸਤ, ਬੰਦ-ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਗੂਗਲ ਨੂੰ AI ਯੁੱਗ ਦੇ ਐਪਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਇਰਨਵੁੱਡ TPU: ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਦਾਅਵੇਦਾਰ
ਸੱਤਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ TPU ਚਿੱਪ, ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ TPU 192GB HBM ਮੈਮੋਰੀ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ 7.2 ਤੋਂ 7.4TB/s ਤੱਕ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ HBM3E ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ Nvidia ਦੀ B200 ਚਿੱਪ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 8TB/s ਦੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ ਤਰਲ-ਕੂਲਡ TPU v7 4.6 Petaflops ਦੀ ਸੰਘਣੀ FP8 ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ B200 ਦੇ 20 Petaflops ਤੋਂ ਕੁਝ ਘੱਟ ਹੈ।
- ਹਾਲਾਂਕਿ, Google ਦਾ ਜੁਪੀਟਰ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕ 400,000 ਚਿਪਸ ਜਾਂ 43 TPU v7x ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੱਕ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਦੀ ਸਰਵਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਇਸਨੂੰ ਸਿੰਗਲ-ਚਿੱਪ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਨੇ Pathways ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ AI ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜੋ GenAI ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੇਵਾ ਕਲੱਸਟਰ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਦੋ ਕਲੱਸਟਰ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ: 256 ਚਿਪਸ ਜਾਂ 9216 ਚਿਪਸ, ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਲੱਸਟਰ 42.5 Exaflops ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ, El Capitan, ਨੂੰ 24 ਦੇ ਗੁਣਾਂਕ ਨਾਲ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅੰਕੜਾ FP8 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ‘ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AMD ਦੇ El Capitan ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ FP8 ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। Google ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ GenAI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ
ਗੂਗਲ GenAI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ Gemma ਦੇ ਆਪਣੇ ਗੁਣ ਹਨ, ਗੂਗਲ ਆਪਣੇ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਹੱਲਾਂ ਵੱਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਚੈਨਲਾਈਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ MCP ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ 50 ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕੀਤੀ।
ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਨੇ ਆਪਣੇ ਏਜੰਟ SDK ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ, ਇਸਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Google Vertex AI ਨੂੰ ADK, ਏਜੰਟਸਪੇਸ, AutoML, AIPlatform, ਅਤੇ Kubeflow ਨਾਲ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੀਕਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ GPT-4o ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ Gemini 2.0 Flash ਦੀਆਂ ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ Google ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉੱਚੀਆਂ ਹਨ, ਵਿੱਚ ਪਾਲਿਸ਼ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਪਰਿਪੱਕ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਇਨ-ਮਾਡਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
Gmail, Chrome, ਅਤੇ Google ਮਾਡਲ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣਾ
Gmail, Chrome, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ‘ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੇ ਰਾਕੇਟ’ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ Google ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਰਕੀਟ ‘ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੋਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ GenAI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਪਿਛਲੀ ਵਕਾਲਤ ਦੇ ਉਲਟ, ਗੂਗਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਕੇ ਬੰਦ ਸਰੋਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਟੋਲ ਵਸੂਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਲੋਚਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, TensorFlow ਅਤੇ Jax ਨੇ ਗਲੋਬਲ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਵਾਂ Pathways ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Nvidia ਦੇ CUDA ਵਿਕਾਸ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵੀ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Google ਬਨਾਮ Nvidia: AI ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਲਈ ਲੜਾਈ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ Nvidia ਫਿਜ਼ੀਕਲ AI ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟ ਜਨਰਲ ਮਾਡਲ Isaac GR00T N1 ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਜੇਮਿਨੀ 2.0 ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਜੇਮਿਨੀ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਜੇਮਿਨੀ ਰੋਬੋਟਿਕਸ-ਈਆਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, Google ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸਿਰਫ ਡੈਸਕਟੌਪ AI ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੈ। Nvidia ਦੇ DGX Spark (ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਿਜੀਟਸ) ਅਤੇ DGX ਸਟੇਸ਼ਨ, Apple ਦੇ Mac Studio ਦੇ ਨਾਲ, Google ਦੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਗੇ? ਕਾਨਫਰੰਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਸਵਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਕਲ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
Google Cloud ਅਤੇ M3 ਅਲਟਰਾ ਚਿੱਪ ‘ਤੇ Apple ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ
ਦੱਸਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ Apple ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ Google Cloud ਦੇ TPU ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਲਾਗਤ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ Nvidia ਚਿੱਪ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਛੱਡ ਰਿਹਾ ਹੈ! ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Apple ਆਪਣੀਆਂ M-ਸੀਰੀਜ਼ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ Mac Studio, M3 ਅਲਟਰਾ ਚਿੱਪ ਨਾਲ ਲੈਸ, ਹੁਣ 512GB ਤੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਮਾਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। Google Cloud ਦੀ Pathways ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ Apple ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਲਦੀ ਅਪਣਾਉਣ ਨੇ ਇਸਨੂੰ Google ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਂਟੀਟਰੱਸਟ ਕਾਰਕ
ਮੂਲ ਮੁੱਦਾ ਐਂਟੀਟਰੱਸਟ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, Apple ਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗਲੋਬਲ ਐਂਟੀਟਰੱਸਟ ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤ ਹੈ, Microsoft ਅਤੇ Google ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਟੁੱਟਣ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਕੋਰ ਐਂਡਰੌਇਡ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ Chrome ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਵੰਡ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਐਂਡਰੌਇਡ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (AOSP) ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ Apple ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਅਟੱਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਉਭਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗੂਗਲ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਤਬਦੀਲੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
Google ਦੇ TPU v7 ਆਇਰਨਵੁੱਡ ‘ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ
TPU v7 ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ ਨਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦਾ ਇੱਕ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਟੁਕੜਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। 192GB ਦੀ ਉੱਚ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਮੈਮੋਰੀ (HBM) ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। HBM3E ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਰਤੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕਟਿੰਗ-ਐਜ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ Google ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। 7.2-7.4TB/s ਦੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Nvidia ਦੀ B200 ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਅਟੱਲ ਹੈ, Nvidia ਦੇ GPU ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਬਦਬੇ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ। ਜਦੋਂ ਕਿ B200 8TB/s ਦੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਉੱਚ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੀ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ Google ਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਕੀਕਰਣ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
4.6 Petaflops ਦੀ ਸੰਘਣੀ FP8 ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਚਿੱਪ ਦੀ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ। B200 ਦੇ 20 Petaflops ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅੰਤਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Google ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ TPUs ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ Nvidia ਚਿੱਪ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕੱਚੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Google ਦੇ ਜੁਪੀਟਰ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
Google ਦਾ ਜੁਪੀਟਰ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਪਤੀ ਹੈ, ਜੋ TPU ਚਿਪਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਸਹਿਜ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 400,000 ਚਿਪਸ ਜਾਂ 43 TPU v7x ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੱਕ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਉਸ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ‘ਤੇ Google ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Google ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਵਰਕਲੋਡ ਵੰਡਣ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਰਵਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ Google ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਇਸਦੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਚਿੱਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਸਟਮ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕੇ, Google ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
Pathways AI ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ
Pathways ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ GenAI ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰਪਿਤ AI ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ Google ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਪਲਬਧ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
Pathways AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੈਨਾਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਕੇ, Google ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਐਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਏਗਾ ਅਤੇ Google ਦੇ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏਗਾ।
Google ਦੀ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ
GenAI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ Google ਦਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਚੋਣ ਹੈ ਜੋ AI ਲਈ ਇਸਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ Gemma AI ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਵਿਕਾਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, Google ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ Google ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਪਹੁੰਚ ਇਸਦੇ ਆਲੋਚਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Google ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਸਦੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ AI ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਲਈ ਲੜਾਈ
AI ਏਜੰਟ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲੜਾਈ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ Google ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੀਡਰ ਬਣਨ ਲਈ ਦ੍ਰਿੜ ਹੈ। Google Cloud Next ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਐਲਾਨ Google ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।
A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ 50 ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰਕੇ, Google AI ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏਗਾ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ MCP ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ Google ਦੀ AI ਏਜੰਟ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਤਿਕਾਰਤ AI ਖੋਜ ਕੰਪਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। Google ਦਾ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ MCP ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ AI ਏਜੰਟ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ।
Vertex AI: ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ AI ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
Google ਦਾ Vertex AI ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ AI ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ADK, ਏਜੰਟਸਪੇਸ, AutoML, AIPlatform, ਅਤੇ Kubeflow ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, Google AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਨ-ਸਟਾਪ ਦੁਕਾਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Vertex AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ Vertex AI ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ, Google ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੱਕ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ Vertex AI ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
Google ਦਾ ਮਾਡਲ ਏਕੀਕਰਣ: ਇੱਛਾ ਬਨਾਮ ਚਲਾਉਣਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ Google ਦੀ ਇੱਛਾ ਸ਼ਲਾਘਾਯੋਗ ਹੈ, ਪਰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਪਰਿਪੱਕ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਇਨ-ਮਾਡਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਹੈ। Google ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਪਾਲਿਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ Google ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਵਿਸਥਾਰ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, Google ਦੇ ਮਾਡਲ ਏਕੀਕਰਣ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਦੋਵੇਂ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।