గూగుల్ AI ఆశయాలు: ఆపిల్ వ్యూహాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది

గూగుల్ యొక్క AI ఆశయాలు పెరుగుతున్న కొద్దీ ఆపిల్ యొక్క వ్యూహాన్ని ప్రతిబింబిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా జనరేటివ్ AI (GenAI) లార్జ్ మోడల్స్ (large models) విషయంలో. ఇటీవల జరిగిన గూగుల్ క్లౌడ్ నెక్స్ట్ కాన్ఫరెన్స్ (Google Cloud Next conference)లో గూగుల్ యొక్క ప్రతిష్టాత్మకమైన విజన్ ప్రదర్శించబడింది. ఇది Nvidia యొక్క GB200 కి పోటీగా రూపొందించిన TPU v7 ఐరన్‌వుడ్ చిప్ (TPU v7 Ironwood chip) నుండి, ఆంత్రోపిక్ యొక్క MCP ని అధిగమించడానికి ఉద్దేశించిన Agent2Agent (A2A) ప్రోటోకాల్ (Agent2Agent (A2A) protocol) మరియు GenAI విస్తరణ కోసం పాత్‌వేస్ రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ (Pathways runtime environment) వరకు అనేక ఆవిష్కరణలను కలిగి ఉంది.

Google AI ఏజెంట్లను సృష్టించడంలో డెవలపర్‌లకు అధికారం ఇవ్వడానికి ADK మరియు Agentspace వంటి సాధనాలను కూడా చురుకుగా అభివృద్ధి చేస్తోంది. ఈ ప్రయత్నానికి వెర్టెక్స్ AI (Vertex AI) కేంద్రంగా ఉంది, ఇది గూగుల్ యొక్క AI క్లౌడ్-నేటివ్ అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ వేదిక. వెర్టెక్స్ AI ఇప్పుడు వీడియో కోసం Veo 2, చిత్రాల కోసం ఇమేజెన్ 3, ఆడియో కోసం చిర్ప్ 3 మరియు సంగీతం కోసం లిరియా వంటి విభిన్నమైన కంటెంట్ జనరేషన్ సర్వీసులను అందిస్తుంది. గూగుల్ క్లౌడ్ (Google Cloud) డెవలపర్‌లకు మరియు వినియోగదారులకు GenAI లార్జ్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ అప్లికేషన్‌ల యొక్క సమగ్రమైన సూట్‌ను అందించడానికి తనను తాను స్థానీకరించుకుంటుందని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది.

ఈ సర్వీసులు మరియు అనుభవాల యొక్క వాస్తవ వినియోగం ఇంకా చూడవలసి ఉన్నప్పటికీ, గూగుల్ పూర్తి, మల్టీ-మోడల్ AI హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఎకోసిస్టమ్‌ను ఏర్పాటు చేసింది, ఇది స్వీయ-అభివృద్ధి చెందినది, క్లోజ్డ్-సోర్స్ (closed-source) మరియు సులభంగా అందుబాటులో ఉంటుంది.

ఈ సమగ్రమైన విధానం గూగుల్‌ను AI యుగం యొక్క ఆపిల్‌గా చిత్రీకరిస్తుంది.

ఐరన్‌వుడ్ TPU: శక్తివంతమైన పోటీదారు

ఏడవ తరం TPU చిప్, ఐరన్‌వుడ్ (Ironwood)ను ఆవిష్కరించడం ప్రత్యేకంగా చెప్పుకోదగినది.

• ప్రతి TPU 192GB HBM మెమరీతో అమర్చబడి ఉంది, ఇది 7.2 నుండి 7.4TB/s వరకు బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను కలిగి ఉంది, ఇది HBM3E టెక్నాలజీని ఉపయోగించే అవకాశం ఉంది. ఇది Nvidia యొక్క B200 చిప్‌తో అనుకూలంగా ఉంటుంది, ఇది 8TB/s బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను అందిస్తుంది.
• ప్రతి లిక్విడ్-కూల్డ్ TPU v7 4.6 పెటాఫ్లాప్స్ (Petaflops) దట్టమైన FP8 కంప్యూటింగ్ శక్తిని సాధించగలదు. ఇది B200 యొక్క 20 పెటాఫ్లాప్స్‌ కంటే కొంచెం తక్కువ.
• అయితే, గూగుల్ యొక్క జూపిటర్ డేటా సెంటర్ నెట్‌వర్క్ (Jupiter data center network) 400,000 చిప్‌లు లేదా 43 TPU v7x క్లస్టర్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి స్కేలింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. గూగుల్ యొక్క సర్వర్ టెక్నాలజీ నైపుణ్యం సింగిల్-చిప్ పనితీరు మెట్రిక్‌లకు తక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి అనుమతిస్తుంది.
• ముఖ్యంగా, గూగుల్ పాత్‌వేస్‌ను ప్రవేశపెట్టింది, ఇది GenAI మోడల్ విస్తరణ యొక్క సౌలభ్యాన్ని పెంచే ఒక ప్రత్యేకమైన AI రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్, ఇది సర్వీస్ క్లస్టర్ డొమైన్‌లో దాని ప్రయోజనాలను మరింత బలోపేతం చేస్తుంది.
• ఐరన్‌వుడ్ రెండు క్లస్టర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లలో అందుబాటులో ఉంది: 256 చిప్‌లు లేదా 9216 చిప్‌లు, నిర్దిష్ట వర్క్‌లోడ్‌లకు అనుగుణంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఒకే క్లస్టర్ 42.5 ఎక్సాఫ్లాప్స్ (Exaflops) కంప్యూటింగ్ శక్తిని సాధించగలదు. ఈ పనితీరు ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద సూపర్ కంప్యూటర్ (supercomputer) అయిన ఎల్ కాపిటన్ (El Capitan)ను 24 రెట్లు అధిగమిస్తుందని గూగుల్ పేర్కొంది. అయితే, ఈ గణాంకం FP8 ఖచ్చితత్వంతో కొలవబడుతుంది, మరియు AMD యొక్క ఎల్ కాపిటన్ ఇంకా FP8 ఖచ్చితత్వ డేటాను అందించలేదు. గూగుల్ దీనిని అంగీకరించింది, దీని వలన ప్రత్యక్షంగా పోల్చడం కష్టమవుతుంది.

క్లోజ్డ్-సోర్స్ GenAI ఎకోసిస్టమ్‌ను స్వీకరించడం

గూగుల్ GenAI రంగంలో సమగ్రమైన క్లోజ్డ్-సోర్స్ ఎకోసిస్టమ్‌ను కొనసాగిస్తోంది. ఓపెన్-సోర్స్ జెమ్మా (Gemma) దాని ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, గూగుల్ దాని క్లోజ్డ్-సోర్స్ సొల్యూషన్స్‌ వైపు వనరులను మళ్లిస్తోంది.

AI ఏజెంట్ ఆసక్తి పెరగడంతో, గూగుల్ కాన్ఫరెన్స్‌లో A2A ప్రోటోకాల్‌ను ప్రకటించింది, ఆంత్రోపిక్ యొక్క MCP తో పోటీ పడటానికి 50 ప్రధాన విక్రేతలను నియమించింది.

OpenAI దాని ఏజెంట్ SDK ని ఓపెన్-సోర్స్ చేసినప్పటికీ, దాని లార్జ్ మోడల్ సామర్థ్యాలను సమగ్రపరుస్తూ, గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI ని ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform మరియు Kubeflow తో విస్తరిస్తోంది, వివిధ మోడల్ సామర్థ్యాలను ప్రవేశపెడుతోంది.

అయితే, GPT-4o యొక్క ఇమేజ్ జనరేషన్‌ను జెమిని 2.0 ఫ్లాష్ (Gemini 2.0 Flash) యొక్క సమానమైన ఫీచర్లతో పోల్చినప్పుడు, గూగుల్ యొక్క ఆఫర్‌లు ప్రతిష్టాత్మకంగా ఉన్నప్పటికీ, వాటిలో మెరుగుదల లోపించవచ్చు. అనేక మోడల్స్, సర్వీసులు మరియు టూల్స్ యొక్క సమగ్రపరచడం పోటీకి ప్రయోజనకరంగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది తొందరపాటుగా అనిపించవచ్చు. మార్కెట్‌కు పరిణితి చెందిన, బాగా సమగ్రపరచబడిన మల్టీ-మోడల్ లార్జ్ మోడల్స్ మరియు ఇన్-మోడల్ సర్వీసులు అవసరం.

AI లో Gmail, Chrome మరియు గూగుల్ మోడల్‌ను ప్రతిరూపం చేయడం

Gmail, Chrome మరియు దాని ‘మూడు-దశల రాకెట్’ విధానంతో గూగుల్ సాధించిన విజయం ప్రపంచ టెక్ మార్కెట్‌ను శాసించడానికి అనుమతించింది. ఈ వ్యూహం GenAI రంగంలో వేగంగా అమలు చేయబడుతోంది. అయితే, ఓపెన్ సోర్స్‌కు గతంలో మద్దతు ఇచ్చినట్లు కాకుండా, గూగుల్ పెరుగుతున్న కొద్దీ క్లోజ్డ్-సోర్స్ అభివృద్ధిని స్వీకరిస్తోంది.

గూగుల్ సమర్థవంతంగా ఓపెన్ సోర్స్‌ను ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో ఆధిపత్య ఎకోసిస్టమ్‌ను స్థాపించడానికి దాని వనరులను ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా క్లోజ్డ్ సోర్స్‌గా మారుస్తోంది, ఆపై టోల్‌లు విధిస్తోంది. ఈ విధానం డెవలపర్‌ల నుండి పెరుగుతున్న విమర్శలను ఎదుర్కొంటోంది.

గూగుల్ యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, టెన్సార్‌ఫ్లో (TensorFlow) మరియు జాక్స్ (Jax) ప్రపంచ విజయాన్ని సాధించాయి. అయితే, కొత్త పాత్‌వేస్ రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ క్లోజ్డ్-సోర్స్, Nvidia యొక్క CUDA అభివృద్ధి టూల్స్‌ను కూడా వేరు చేస్తోంది.

గూగుల్ vs. Nvidia: AI ఆధిపత్యం కోసం యుద్ధం

Nvidia ఫిజికల్ AI (Physical AI) ని సమర్థిస్తూ మరియు ఓపెన్-సోర్స్ హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ జనరల్ మోడల్ ఐజాక్ GR00T N1 (Isaac GR00T N1) ని ప్రవేశపెడుతున్నందున, గూగుల్ డీప్‌మైండ్ జెమిని రోబోటిక్స్ (Gemini Robotics) మరియు జెమిని రోబోటిక్స్-ER (Gemini Robotics-ER) తో మార్కెట్‌లోకి ప్రవేశిస్తోంది, ఇది జెమిని 2.0 ఆధారంగా రూపొందించబడింది.

ప్రస్తుతం, గూగుల్ యొక్క ఉనికి డెస్క్‌టాప్ AI కంప్యూటర్ మార్కెట్‌లో మాత్రమే లేదు. Nvidia యొక్క DGX స్పార్క్ (గతంలో ప్రాజెక్ట్ డిజిట్స్) మరియు DGX స్టేషన్, Apple యొక్క Mac Studio లతో పాటు గూగుల్ యొక్క క్లౌడ్ సర్వీసులతో ఎలా పోటీ పడతాయి? ఈ ప్రశ్న కాన్ఫరెన్స్ తరువాత పరిశ్రమలో ఒక కేంద్ర బిందువుగా మారింది.

గూగుల్ క్లౌడ్ మరియు M3 అల్ట్రా చిప్‌పై Apple యొక్క ఆధారపడటం

Apple తన లార్జ్ మోడల్స్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గూగుల్ క్లౌడ్ యొక్క TPU క్లస్టర్‌లను ఉపయోగిస్తున్నట్లు నివేదికలు వచ్చాయి, ఖర్చుల కారణాల వల్ల Nvidia చిప్ శిక్షణ సొల్యూషన్స్‌ను కూడా వదులుకుంది! సాఫ్ట్‌వేర్ బలహీనతలను ఎదుర్కొంటున్నప్పటికీ, Apple తన M-సిరీస్ చిప్‌లపై దృష్టి పెడుతోంది. తాజా Mac Studio, M3 అల్ట్రా చిప్‌తో అమర్చబడి, ఇప్పుడు 512GB వరకు ఏకీకృత మెమరీని కలిగి ఉంది. గూగుల్ క్లౌడ్ యొక్క పాత్‌వేస్ టెక్నాలజీని Apple ముందుగా స్వీకరించడం వలన అది గూగుల్‌తో సమలేఖనం అయి ఉండవచ్చు.

గుత్తాధిపత్య అంశం

గుత్తాధిపత్య ఆందోళనల చుట్టూ అంతర్లీన సమస్య తిరుగుతోంది. ప్రస్తుతం, Apple యొక్క వ్యాపార నమూనా ప్రపంచ గుత్తాధిపత్య వ్యాజ్యాలను ఎదుర్కోవడానికి ప్రత్యేకంగా స్థానీకరించబడింది, Microsoft మరియు Google ల వలె కాకుండా, అవి విడిపోయే ప్రమాదాన్ని ఎదుర్కొంటున్నాయి. గూగుల్ యొక్క పరిమాణం దాని ప్రధాన Android ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ మరియు Chrome బ్రౌజర్ వ్యాపారాలను బలవంతంగా విక్రయించే ప్రమాదానికి గురి చేస్తుంది.

గూగుల్ ఇటీవల Android ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాజెక్ట్ (AOSP) యొక్క నిర్వహణను నిలిపివేసింది, AI యుగంలో Apple మోడల్‌కు మారడం అనివార్యమైంది. AI పురోగతులు వస్తున్న కొద్దీ గూగుల్ యొక్క వ్యూహాత్మక మార్పు మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తోంది.

గూగుల్ యొక్క TPU v7 ఐరన్‌వుడ్‌పై విస్తరణ

TPU v7 ఐరన్‌వుడ్ యొక్క స్పెసిఫికేషన్‌లలోకి లోతుగా వెళితే, ఇది ఖచ్చితంగా ఇంజనీరింగ్ చేయబడిన హార్డ్‌వేర్‌ను వెల్లడిస్తుంది. 192GB హై బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ (HBM) ఒక కీలకమైన భాగం, ఇది సంక్లిష్టమైన AI మోడల్స్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అవసరమైన వేగవంతమైన డేటా యాక్సెస్‌ను అనుమతిస్తుంది. HBM3E టెక్నాలజీని ఉపయోగించాలనే అంచనా మెమరీ టెక్నాలజీలో అత్యాధునిక పురోగతులను ఉపయోగించుకోవడానికి గూగుల్ యొక్క నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతుంది. 7.2-7.4TB/s బ్యాండ్‌విడ్త్ ఒక ఆకట్టుకునే సంఖ్య మాత్రమే కాదు; ఇది వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ సమయాలుగా మరియు పెద్ద, మరింత సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్‌లను నిర్వహించే సామర్థ్యంగా నేరుగా మారుతుంది.

GPU మార్కెట్‌లో Nvidia ఆధిపత్యం కారణంగా Nvidia యొక్క B200 తో పోలిక అనివార్యం. B200 8TB/s యొక్క కొంచెం ఎక్కువ బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను అందించినప్పటికీ, గూగుల్ యొక్క ఎకోసిస్టమ్‌లో మొత్తం సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఇంటిగ్రేషన్ ఐరన్‌వుడ్ తనను తాను వేరు చేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

4.6 పెటాఫ్లాప్స్ దట్టమైన FP8 కంప్యూటింగ్ శక్తి అనేది చిప్ యొక్క ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ కార్యకలాపాలను నిర్వహించే సామర్థ్యం యొక్క కొలమానం, ఇది AI లెక్కలకు ప్రాథమికమైనది. B200 యొక్క 20 పెటాఫ్లాప్స్‌తో పోల్చినప్పుడు తేడా విభిన్న డిజైన్ తత్వాలను హైలైట్ చేస్తుంది. గూగుల్ తన డేటా సెంటర్ మౌలిక సదుపాయాలలో TPU ల యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు ఇంటిగ్రేషన్‌కు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది, అయితే Nvidia చిప్ స్థాయిలో ముడి కంప్యూటేషనల్ శక్తిపై దృష్టి పెడుతుంది.

గూగుల్ యొక్క జూపిటర్ డేటా సెంటర్ నెట్‌వర్క్ యొక్క ప్రాముఖ్యత

గూగుల్ యొక్క జూపిటర్ డేటా సెంటర్ నెట్‌వర్క్ ఒక ముఖ్యమైన ఆస్తి, ఇది TPU చిప్‌ల యొక్క విస్తారమైన సంఖ్యను సజావుగా కనెక్ట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. 400,000 చిప్‌లు లేదా 43 TPU v7x క్లస్టర్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే సామర్థ్యం గూగుల్ పనిచేసే స్థాయిని నొక్కి చెబుతుంది. ఈ స్కేలబిలిటీ ఒక కీలకమైన వ్యత్యాసం, ఎందుకంటే ఇది గూగుల్ భారీ మౌలిక సదుపాయాలలో వర్క్‌లోడ్‌లను పంపిణీ చేయడానికి, పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

సర్వర్ టెక్నాలజీలో గూగుల్ యొక్క నైపుణ్యం దాని AI వ్యూహంలో ఒక కీలకమైన అంశం. వ్యక్తిగత చిప్ స్పెసిఫికేషన్‌లపై సిస్టమ్-స్థాయి పనితీరుకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా గూగుల్ దాని మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి అత్యుత్తమ ఫలితాలను సాధించగలదు. పెద్ద-స్థాయి AI మోడల్ శిక్షణ సందర్భంలో ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా సంబంధితమైనది, ఇక్కడ ఇంటర్‌కనెక్టెడ్ ప్రాసెసర్‌ల నెట్‌వర్క్‌లో లెక్కలను పంపిణీ చేసే సామర్థ్యం చాలా అవసరం.

పాత్‌వేస్ AI రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను ఆవిష్కరించడం

పాత్‌వేస్‌ను ప్రవేశపెట్టడం అనేది GenAI మోడల్ విస్తరణ యొక్క సౌలభ్యాన్ని మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచే ఒక వ్యూహాత్మక చర్య. ఈ ప్రత్యేకమైన AI రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ డెవలపర్‌లు తమ మోడల్స్‌ను గూగుల్ యొక్క మౌలిక సదుపాయాల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, అందుబాటులో ఉన్న హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ వనరులను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

పాత్‌వేస్ AI సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌లో ఒక ముఖ్యమైన పెట్టుబడిని సూచిస్తుంది, ఇది AI మోడల్స్‌ను విస్తరించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఒక ఏకీకృత వేదికను అందిస్తుంది. విస్తరణ ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా డెవలపర్‌లకు ప్రవేశానికి అడ్డంకిని తగ్గించాలని మరియు దాని AI సర్వీసులను స్వీకరించడాన్ని ప్రోత్సహించాలని గూగుల్ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది, క్రమంగా, ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు గూగుల్ యొక్క AI వేదిక చుట్టూ ఒక శక్తివంతమైన ఎకోసిస్టమ్‌ను సృష్టిస్తుంది.

గూగుల్ యొక్క క్లోజ్డ్-సోర్స్ వ్యూహం గురించి లోతైన అవగాహన

GenAI రంగంలో గూగుల్ యొక్క క్లోజ్డ్-సోర్స్ వ్యూహాన్ని స్వీకరించడం అనేది AI కోసం దాని దీర్ఘకాలిక విజన్‌ను ప్రతిబింబించే ఉద్దేశపూర్వక ఎంపిక. ఓపెన్-సోర్స్ జెమ్మా AI కమ్యూనిటీకి విలువైన సహకారం అయినప్పటికీ, గూగుల్ స్పష్టంగా దాని క్లోజ్డ్-సోర్స్ సొల్యూషన్స్‌కు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది, అవి ఎక్కువ నియంత్రణ మరియు అనుకూలీకరణను అందిస్తాయని గుర్తించింది.

క్లోజ్డ్-సోర్స్ అభివృద్ధిపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా గూగుల్ నిర్దిష్ట పనుల కోసం దాని AI మోడల్స్ మరియు మౌలిక సదుపాయాలను ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు, గరిష్ట పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ విధానం గూగుల్ తన మేధో సంపత్తిని రక్షించడానికి మరియు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో పోటీతత్వాన్ని కొనసాగించడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది.

క్లోజ్డ్-సోర్స్ విధానానికి దాని విమర్శకులు లేరు, ఇది ఆవిష్కరణలను అణచివేస్తుందని మరియు సహకారాన్ని పరిమితం చేస్తుందని వారు వాదిస్తారు. అయితే, గూగుల్ దాని AI సర్వీసుల యొక్క నాణ్యత, భద్రత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఇది అవసరమని పేర్కొంది.

A2A ప్రోటోకాల్ మరియు AI ఏజెంట్ ఆధిపత్యం కోసం యుద్ధం

AI ఏజెంట్ల ఆవిర్భావం AI పరిశ్రమలో ఒక కొత్త యుద్ధభూమిని సృష్టించింది, మరియు గూగుల్ ఈ స్థలంలో ఒక నాయకుడిగా ఉండాలని నిర్ణయించుకుంది. గూగుల్ క్లౌడ్ నెక్స్ట్ కాన్ఫరెన్స్‌లో A2A ప్రోటోకాల్ యొక్క ప్రకటన గూగుల్ యొక్క ఆశయాలకు స్పష్టమైన సూచన.

A2A ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ఇవ్వడానికి 50 ప్రధాన విక్రేతలను నియమించడం ద్వారా గూగుల్ AI ఏజెంట్ కమ్యూనికేషన్ కోసం ఒక ఏకీకృత ప్రమాణాన్ని సృష్టించడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. ఇది వేర్వేరు వేదికల నుండి AI ఏజెంట్లు సజావుగా సంభాషించడానికి అనుమతిస్తుంది, మరింత ఇంటర్‌కనెక్టెడ్ మరియు సహకార AI ఎకోసిస్టమ్‌ను సృష్టిస్తుంది.

ఆంత్రోపిక్ యొక్క MCP తో పోటీ గూగుల్ యొక్క AI ఏజెంట్ వ్యూహంలో ఒక కీలకమైన అంశం. ఆంత్రోపిక్ బాగా గౌరవించబడే AI పరిశోధన సంస్థ, మరియు దాని MCP ప్రోటోకాల్ పరిశ్రమలో ఆకర్షణ పొందింది. గూగుల్ యొక్క A2A ప్రోటోకాల్ MCP కి ప్రత్యక్ష సవాలును సూచిస్తుంది, మరియు ఈ పోటీ యొక్క ఫలితం AI ఏజెంట్ల భవిష్యత్తుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.

వెర్టెక్స్ AI: సమగ్రమైన AI అభివృద్ధి వేదిక

గూగుల్ యొక్క వెర్టెక్స్ AI ఒక సమగ్రమైన AI అభివృద్ధి వేదిక, ఇది డెవలపర్‌లకు అనేక రకాల టూల్స్ మరియు సర్వీసులను అందిస్తుంది. ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform మరియు Kubeflow లను సమగ్రపరచడం ద్వారా గూగుల్ AI అభివృద్ధికి ఒకే చోట పరిష్కారాన్ని సృష్టిస్తోంది.

వెర్టెక్స్ AI AI అభివృద్ధి ప్రక్రియను సరళీకృతం చేయడానికి, AI మోడల్స్‌ను రూపొందించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు విస్తరించడం డెవలపర్‌లకు సులభతరం చేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ వేదిక ముందే శిక్షణ పొందిన మోడల్స్ యొక్క విస్తారమైన లైబ్రరీకి కూడా ప్రాప్తిని అందిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లు తమ అప్లికేషన్‌లలో AI సామర్థ్యాలను త్వరగా చేర్చడానికి అనుమతిస్తుంది.

వివిధ మోడల్ సామర్థ్యాల సమగ్రపరచడం వెర్టెక్స్ AI యొక్క కీలకమైన ప్రయోజనం. విభిన్న రకాల మోడల్స్‌ను అందించడం ద్వారా గూగుల్ ఇమేజ్ గుర్తింపు నుండి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వరకు అనేక రకాల వినియోగ సందర్భాలను అందిస్తోంది. ఈ సమగ్రమైన విధానం బహుముఖ మరియు శక్తివంతమైన AI అభివృద్ధి వేదిక కోసం చూస్తున్న డెవలపర్‌లకు వెర్టెక్స్ AI ని ఒక బలవంతపు ఎంపికగా చేస్తుంది.

గూగుల్ యొక్క మోడల్ ఇంటిగ్రేషన్: ఆశయం vs. అమలు

అనేక మోడల్స్, సర్వీసులు మరియు టూల్స్‌ను సమగ్రపరచాలనే గూగుల్ యొక్క ఆశయం ప్రశంసనీయమైనప్పటికీ, అమలుకు మరింత మెరుగుదల అవసరం కావచ్చు. మార్కెట్ పరిణితి చెందిన, బాగా సమగ్రపరచబడిన మల్టీ-మోడల్ లార్జ్ మోడల్స్ మరియు ఇన్-మోడల్ సర్వీసులను కోరుతోంది. గూగుల్ యొక్క ప్రస్తుత ఆఫర్‌లు వాగ్దానం చేస్తున్నప్పటికీ, ఈ అంచనాలను అందుకోవడానికి మరింత మెరుగుదల అవసరం కావచ్చు.

వివిధ AI సామర్థ్యాల సమగ్రపరచడం ఒక సంక్లిష్టమైన పని, మరియు గూగుల్ యొక్క విభిన్న మోడల్స్ మరియు సర్వీసులు సజావుగా కలిసి పనిచేసేలా చూడటం సవాలును ఎదుర్కొంటోంది. దీనికి వివరాలకు శ్రద్ధ అవసరం మరియు నిరంతర అభివృద్ధికి నిబద్ధత అవసరం.

చివరికి, గూగుల్ యొక్క మోడల్ ఇంటిగ్రేషన్ ప్రయత్నాల విజయం శక్తివంతమైన మరియు స్పష్టమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించే దాని సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దీనికి వినియోగదారు అవసరాల గురించి లోతైన అవగాహన మరియు నాణ్యతపై నిర్దయగా దృష్టి పెట్టడం అవసరం.