گوگل کی خواہشات تیزی سے ایپل سے ملتی جلتی جا رہی ہیں، خاص طور پر جنریٹیو اے آئی (GenAI) بڑے ماڈلز کے دائرے میں۔ حالیہ گوگل کلاؤڈ نیکسٹ کانفرنس میں گوگل کا پرجوش وژن پیش کیا گیا۔ اس میں ٹی پی یو وی 7 آئرن ووڈ چپ سے لے کر اختراعات شامل ہیں، جو اینویڈیا کے جی بی 200 کا مقابلہ کرنے کے لیے بنائی گئی ہے، ایجنٹ 2 ایجنٹ (A2A) پروٹوکول جس کا مقصد اینتھروپک کے ایم سی پی کو پیچھے چھوڑنا ہے، اور GenAI کی تعیناتی کے لیے پاتھ ویز رن ٹائم ماحول۔
گوگل فعال طور پر اے آئی ایجنٹس بنانے میں ڈیولپرز کو بااختیار بنانے کے لیے ADK اور Agentspace جیسے ٹولز بھی تیار کر رہا ہے۔ اس کوشش کا مرکز Vertex AI ہے، جو گوگل کا AI کلاؤڈ-نیٹیو ڈویلپمنٹ اور تعیناتی پلیٹ فارم ہے۔ Vertex AI اب مواد تیار کرنے والی خدمات کی ایک متنوع صف پیش کرتا ہے، جس میں ویڈیو کے لیے Veo 2، تصاویر کے لیے Imagen 3، آڈیو کے لیے Chirp 3، اور موسیقی کے لیے Lyria شامل ہیں۔ یہ واضح ہے کہ گوگل کلاؤڈ اپنے آپ کو ڈیولپرز اور صارفین کو GenAI بڑے ماڈل ڈویلپمنٹ ایپلی کیشنز کا ایک جامع سوٹ فراہم کرنے کے لیے تیار کر رہا ہے۔
اگرچہ ان خدمات اور تجربات کی اصل افادیت ابھی دیکھنا باقی ہے، گوگل نے ایک مکمل، ملٹی موڈل AI ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر ایکو سسٹم قائم کیا ہے جو خود تیار کردہ، بند سورس، اور آسانی سے دستیاب ہے۔
یہ جامع نقطہ نظر گوگل کو AI دور کا ایپل قرار دیتا ہے۔
آئرن ووڈ ٹی پی یو: ایک طاقتور دعویدار
ساتویں نسل کے TPU چپ، آئرن ووڈ کی نقاب کشائی خاص طور پر قابل ذکر ہے۔
- ہر ٹی پی یو 192 جی بی ایچ بی ایم میموری سے لیس ہے، جس کی بینڈوڈتھ 7.2 سے 7.4 ٹی بی/سیکنڈ تک ہے، جس میں ممکنہ طور پر ایچ بی ایم 3 ای ٹیکنالوجی کا استعمال کیا گیا ہے۔ اس کا موازنہ Nvidia کے B200 چپ سے کیا جاتا ہے، جو 8TB/s کی بینڈوڈتھ پیش کرتا ہے۔
- ہر مائع سے ٹھنڈا ہونے والا TPU v7 گھنی FP8 کمپیوٹنگ پاور کا 4.6 پیٹافلاپس حاصل کر سکتا ہے۔ یہ B200 کے 20 پیٹافلاپس سے قدرے کم ہے۔
- تاہم، گوگل کا مشتری ڈیٹا سینٹر نیٹ ورک 400,000 چپس یا 43 TPU v7x کلسٹرز تک اسکیلنگ کو سپورٹ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ گوگل کی سرور ٹیکنالوجی کی مہارت اسے سنگل چپ کی کارکردگی کے میٹرکس کو کم کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
- اہم بات یہ ہے کہ گوگل نے پاتھ ویز متعارف کرایا ہے، جو ایک وقف شدہ AI رن ٹائم ماحول ہے جو GenAI ماڈل کی تعیناتی کی لچک کو بڑھاتا ہے، اور سروس کلسٹر ڈومین میں اس کے فوائد کو مزید مستحکم کرتا ہے۔
- آئرن ووڈ دو کلسٹر کنفیگریشنز میں دستیاب ہے: 256 چپس یا 9216 چپس، جو مخصوص کام کے بوجھ کے مطابق بنائی گئی ہیں۔ ایک واحد کلسٹر 42.5 Exaflops کی کمپیوٹنگ پاور حاصل کر سکتا ہے۔ گوگل کا دعویٰ ہے کہ یہ کارکردگی دنیا کے سب سے بڑے سپر کمپیوٹر، El Capitan سے 24 گنا زیادہ ہے۔ تاہم، اس اعداد و شمار کی پیمائش FP8 درستگی پر کی جاتی ہے، اور AMD کے El Capitan نے ابھی تک FP8 درستگی کا ڈیٹا فراہم نہیں کیا ہے۔ گوگل نے اس بات کو تسلیم کیا ہے، جس سے براہ راست موازنہ کرنا مشکل ہو گیا ہے۔
ایک بند سورس GenAI ایکو سسٹم کو اپنانا
گوگل GenAI فیلڈ میں ایک جامع بند سورس ایکو سسٹم کی پیروی کر رہا ہے۔ اگرچہ اوپن سورس Gemma میں اس کی خوبیاں ہیں، گوگل اپنی بند سورس سلوشنز کی طرف وسائل کو منتقل کر رہا ہے۔
AI ایجنٹ کی دلچسپی میں اضافے کے ساتھ، گوگل نے کانفرنس میں A2A پروٹوکول کا اعلان کیا، جس میں اینتھروپک کے MCP کا مقابلہ کرنے کے لیے 50 مرکزی دھارے کے وینڈرز کو شامل کیا گیا۔
جبکہ OpenAI نے اپنے ایجنٹس SDK کو اوپن سورس کیا، اس کی بڑی ماڈل صلاحیتوں کو ضم کرتے ہوئے، گوگل Vertex AI کو ADK، Agentspace، AutoML، AIPlatform، اور Kubeflow کے ساتھ توسیع دے رہا ہے، مختلف ماڈل صلاحیتوں کو انجیکشن لگا رہا ہے۔
تاہم، GPT-4o کی تصویر تیار کرنے کو Gemini 2.0 Flash کی مساوی خصوصیات سے موازنہ کرتے وقت، گوگل کی پیشکشیں، اگرچہ پرجوش ہیں، لیکن ان میں چمک کی کمی ہو سکتی ہے۔ متعدد ماڈلز، سروسز، اور ٹولز کا انضمام، اگرچہ مقابلہ کے لیے فائدہ مند ہے، لیکن قبل از وقت معلوم ہو سکتا ہے۔ مارکیٹ کو بالغ، اچھی طرح سے مربوط ملٹی موڈل بڑے ماڈلز اور ان ماڈل سروسز کی ضرورت ہے۔
Gmail، Chrome، اور Google ماڈل کو AI میں نقل کرنا
Gmail، Chrome، اور اس کے ‘تین مرحلے کے راکٹ’ نقطہ نظر کے ساتھ گوگل کی کامیابی نے اسے عالمی ٹیک مارکیٹ پر غلبہ حاصل کرنے کی اجازت دی ہے۔ اس حکمت عملی کو GenAI فیلڈ میں تیزی سے نافذ کیا جا رہا ہے۔ تاہم، اوپن سورس کی وکالت کے برعکس، گوگل تیزی سے بند سورس ڈویلپمنٹ کو اپنا رہا ہے۔
گوگل مؤثر طریقے سے اوپن سورس کو ایک خاص علاقے میں ایک غالب ایکو سسٹم قائم کرنے کے لیے اپنے وسائل کو مستحکم کرکے بند سورس کی ایک شکل میں تبدیل کر رہا ہے، پھر ٹولز لگا رہا ہے۔ اس نقطہ نظر کو ڈیولپرز کی جانب سے بڑھتی ہوئی تنقید کا سامنا ہے۔
گوگل کے اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورکس، TensorFlow اور Jax نے عالمی سطح پر کامیابی حاصل کی ہے۔ تاہم، نیا پاتھ ویز رن ٹائم ماحول بند سورس ہے، یہاں تک کہ Nvidia کے CUDA ڈویلپمنٹ ٹولز کو بھی الگ کر رہا ہے۔
گوگل بمقابلہ Nvidia: AI غلبہ کی جنگ
جیسا کہ Nvidia فزیکل AI کی حمایت کرتا ہے اور اوپن سورس ہیومنائیڈ روبوٹ جنرل ماڈل Isaac GR00T N1 متعارف کراتا ہے، Google DeepMind Gemini 2.0 کی بنیاد پر Gemini Robotics اور Gemini Robotics-ER کے ساتھ مارکیٹ میں داخل ہو رہا ہے۔
فی الحال، گوگل کی موجودگی صرف ڈیسک ٹاپ AI کمپیوٹر مارکیٹ میں نہیں ہے۔ Nvidia کے DGX Spark (سابقہ پراجیکٹ DIGITS) اور DGX اسٹیشن، ایپل کے Mac Studio کے ساتھ، گوگل کی کلاؤڈ سروسز کا مقابلہ کیسے کریں گے؟ یہ سوال کانفرنس کے بعد صنعت میں ایک اہم نکتہ بن گیا ہے۔
ایپل کا گوگل کلاؤڈ پر انحصار اور M3 الٹرا چپ
اطلاعات کے مطابق ایپل اپنے بڑے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے گوگل کلاؤڈ کے TPU کلسٹرز کا استعمال کر رہا ہے، یہاں تک کہ لاگت کے تحفظات کی وجہ سے Nvidia چپ ٹریننگ سلوشنز کو بھی ترک کر رہا ہے! سافٹ ویئر کی کمزوریوں کا سامنا کرتے ہوئے، ایپل اپنی M-سیریز چپس پر توجہ مرکوز کر رہا ہے۔ جدید ترین Mac Studio، M3 الٹرا چپ سے لیس، اب 512 جی بی تک یونیفائیڈ میموری کا حامل ہے۔ ممکنہ طور پر گوگل کلاؤڈ کی پاتھ ویز ٹیکنالوجی کو جلد اپنانے سے یہ گوگل کے ساتھ منسلک ہو گیا ہوگا۔
اینٹی ٹرسٹ فیکٹر
بنیادی مسئلہ اینٹی ٹرسٹ خدشات کے گرد گھومتا ہے۔ فی الحال، ایپل کا بزنس ماڈل عالمی اینٹی ٹرسٹ مقدمات کو نیویگیٹ کرنے کے لیے منفرد طور پر تیار کیا گیا ہے، مائیکروسافٹ اور گوگل کے برعکس، جنہیں ممکنہ ٹوٹنے کا سامنا ہے۔ گوگل کا سائز اسے اپنے بنیادی اینڈرائیڈ آپریٹنگ سسٹم اور کروم براؤزر کے کاروبار کی جبری علیحدگی کے خطرے سے دوچار کرتا ہے۔
گوگل نے حال ہی میں اینڈرائیڈ اوپن سورس پروجیکٹ (AOSP) کی دیکھ بھال بند کر دی ہے، جس سے AI دور میں ایپل ماڈل کی طرف تبدیلی ناگزیر ہو گئی ہے۔ جیسے جیسے AI میں کامیابیاں سامنے آرہی ہیں، گوگل کی اسٹریٹجک تبدیلی تیزی سے واضح ہوتی جارہی ہے۔
گوگل کے TPU v7 آئرن ووڈ پر توسیع
TPU v7 آئرن ووڈ کی وضاحتوں میں گہرائی میں جانے سے ہارڈ ویئر کا ایک احتیاط سے انجنیئرڈ حصہ ظاہر ہوتا ہے۔ 192GB ہائی بینڈوڈتھ میموری (HBM) ایک اہم جزو ہے، جو تیز رفتار ڈیٹا تک رسائی کی اجازت دیتا ہے جو پیچیدہ AI ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے ضروری ہے۔ HBM3E ٹیکنالوجی کے متوقع استعمال سے میموری ٹیکنالوجی میں جدید ترین ترقیوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے گوگل کے عزم کو اجاگر کیا گیا ہے۔ 7.2-7.4TB/s کی بینڈوڈتھ صرف ایک متاثر کن عدد نہیں ہے۔ یہ براہ راست تیزی سے پروسیسنگ اوقات اور بڑے، زیادہ پیچیدہ ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے کی صلاحیت میں ترجمہ ہوتا ہے۔
Nvidia کی GPU مارکیٹ میں غلبہ کی وجہ سے Nvidia کے B200 کے ساتھ موازنہ ناگزیر ہے۔ اگرچہ B200 8TB/s کی قدرے زیادہ بینڈوڈتھ پیش کرتا ہے، لیکن مجموعی طور پر نظام کا فن تعمیر اور گوگل کے ایکو سسٹم کے اندر انضمام وہ جگہ ہے جہاں آئرن ووڈ اپنے آپ کو ممتاز کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔
گھنی FP8 کمپیوٹنگ پاور کا 4.6 پیٹافلاپس چپ کی فلوٹنگ پوائنٹ آپریشنز کرنے کی صلاحیت کا پیمانہ ہے، جو AI حسابات کے لیے بنیادی ہیں۔ B200 کے 20 پیٹافلاپس کے مقابلے میں فرق مخصوص ڈیزائن فلسفوں کو اجاگر کرتا ہے۔ گوگل اپنے TPU کی اسکیل ایبلٹی اور ڈیٹا سینٹر کے انفراسٹرکچر کے اندر انضمام پر زور دیتا ہے، جبکہ Nvidia چپ کی سطح پر خام کمپیوٹیشنل پاور پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
گوگل کے مشتری ڈیٹا سینٹر نیٹ ورک کی اہمیت
گوگل کا مشتری ڈیٹا سینٹر نیٹ ورک ایک اہم اثاثہ ہے، جو TPU چپس کی ایک بڑی تعداد کے بغیر کسی رکاوٹ کے کنکشن کو قابل بناتا ہے۔ 400,000 چپس یا 43 TPU v7x کلسٹرز تک سپورٹ کرنے کی صلاحیت گوگل کے اس پیمانے کو اجاگر کرتی ہے جس پر گوگل کام کرتا ہے۔ یہ اسکیل ایبلٹی ایک اہم امتیازی عنصر ہے، کیونکہ یہ گوگل کو اپنے وسیع انفراسٹرکچر میں کام کے بوجھ کو تقسیم کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے کارکردگی اور کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
سرور ٹیکنالوجی میں گوگل کی مہارت اس کی AI حکمت عملی میں ایک اہم عنصر ہے۔ انفرادی چپ کی وضاحتوں پر نظام کی سطح کی کارکردگی کو ترجیح دے کر، گوگل اپنے انفراسٹرکچر کو استعمال کرکے اعلیٰ نتائج حاصل کر سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر بڑے پیمانے پر AI ماڈل کی تربیت کے تناظر میں متعلقہ ہے، جہاں ایک دوسرے سے جڑے ہوئے پروسیسرز کے نیٹ ورک میں حسابات تقسیم کرنے کی صلاحیت ضروری ہے۔
پاتھ ویز AI رن ٹائم ماحول کی نقاب کشائی
پاتھ ویز کا تعارف ایک اسٹریٹجک اقدام ہے جو GenAI ماڈل کی تعیناتی کی لچک اور کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔ یہ وقف شدہ AI رن ٹائم ماحول ڈویلپرز کو اپنے ماڈلز کو گوگل کے انفراسٹرکچر کے لیے بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے، دستیاب ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر وسائل سے بھرپور فائدہ اٹھاتا ہے۔
پاتھ ویز AI سافٹ ویئر اسٹیک میں ایک اہم سرمایہ کاری کی نمائندگی کرتا ہے، جو AI ماڈلز کو تعینات کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے ایک متحد پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ تعیناتی کے عمل کو ہموار کرکے، گوگل کا مقصد ڈویلپرز کے لیے انٹری میں رکاوٹ کو کم کرنا اور اپنی AI سروسز کو اپنانے کی حوصلہ افزائی کرنا ہے۔ اس کے نتیجے میں، یہ جدت کو فروغ دے گا اور گوگل کے AI پلیٹ فارم کے ارد گرد ایک متحرک ایکو سسٹم بنائے گا۔
گوگل کی بند سورس حکمت عملی میں گہری بصیرت
GenAI فیلڈ میں گوگل کا بند سورس حکمت عملی کو اپنانا ایک جان بوجھ کر کیا گیا انتخاب ہے جو AI کے لیے اس کے طویل مدتی وژن کی عکاسی کرتا ہے۔ اگرچہ اوپن سورس Gemma AI کمیونٹی میں ایک قیمتی شراکت رہا ہے، لیکن گوگل واضح طور پر اپنے بند سورس حل کو ترجیح دے رہا ہے، یہ تسلیم کرتے ہوئے کہ وہ زیادہ کنٹرول اور حسب ضرورت پیش کرتے ہیں۔
بند سورس ڈویلپمنٹ پر توجہ مرکوز کرکے، گوگل مخصوص کاموں کے لیے اپنے AI ماڈلز اور انفراسٹرکچر کو بہتر بنا سکتا ہے، زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور کارکردگی کو یقینی بنا سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر گوگل کو اپنی دانشورانہ املاک کی حفاظت کرنے اور تیزی سے تیار ہونے والے AI منظر نامے میں مسابقتی برتری کو برقرار رکھنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔
بند سورس نقطہ نظر اپنی تنقیدوں کے بغیر نہیں ہے، جو یہ استدلال کرتے ہیں کہ یہ جدت کو دباتا ہے اور تعاون کو محدود کرتا ہے۔ تاہم، گوگل کا کہنا ہے کہ یہ اس کی AI خدمات کے معیار، حفاظت اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے۔
A2A پروٹوکول اور AI ایجنٹ غلبہ کی جنگ
AI ایجنٹس کے ظہور نے AI صنعت میں ایک نیا میدان جنگ پیدا کیا ہے، اور گوگل اس جگہ میں ایک رہنما بننے کے لیے پرعزم ہے۔ گوگل کلاؤڈ نیکسٹ کانفرنس میں A2A پروٹوکول کا اعلان گوگل کے عزائم کا واضح اشارہ ہے۔
A2A پروٹوکول کو سپورٹ کرنے کے لیے 50 مرکزی دھارے کے وینڈرز کو شامل کرکے، گوگل AI ایجنٹ مواصلات کے لیے ایک متحد معیار بنانے کی کوشش کر رہا ہے۔ اس سے مختلف پلیٹ فارمز کے AI ایجنٹس کو بغیر کسی رکاوٹ کے بات چیت کرنے کی اجازت ملے گی، جس سے ایک زیادہ باہم مربوط اور باہمی تعاون پر مبنی AI ایکو سسٹم بنے گا۔
اینتھروپک کے MCP کے ساتھ مقابلہ گوگل کی AI ایجنٹ حکمت عملی کا ایک اہم پہلو ہے۔ اینتھروپک ایک اچھی طرح سے قابل احترام AI ریسرچ کمپنی ہے، اور اس کے MCP پروٹوکول نے صنعت میں مقبولیت حاصل کی ہے۔ گوگل کا A2A پروٹوکول MCP کے لیے ایک براہ راست چیلنج کی نمائندگی کرتا ہے، اور اس مقابلے کے نتیجے کا AI ایجنٹس کے مستقبل پر نمایاں اثر پڑے گا۔
Vertex AI: ایک جامع AI ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم
گوگل کا Vertex AI ایک جامع AI ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم ہے جو ڈویلپرز کو وسیع پیمانے پر ٹولز اور سروسز مہیا کرتا ہے۔ ADK، Agentspace، AutoML، AIPlatform، اور Kubeflow کو ضم کرکے، گوگل AI ڈویلپمنٹ کے لیے ون اسٹاپ شاپ بنا رہا ہے۔
Vertex AI کا مقصد AI ڈویلپمنٹ کے عمل کو آسان بنانا ہے، جس سے ڈویلپرز کے لیے AI ماڈلز بنانا، تربیت دینا اور ان کی تعیناتی کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کی ایک وسیع لائبریری تک رسائی بھی فراہم کرتا ہے، جس سے ڈویلپرز اپنی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کو تیزی سے شامل کر سکتے ہیں۔
مختلف ماڈل صلاحیتوں کا انضمام Vertex AI کا ایک اہم فائدہ ہے۔ ماڈلز کی ایک متنوع رینج پیش کرکے، گوگل تصویر کی شناخت سے لے کر قدرتی زبان کی پروسیسنگ تک، استعمال کے وسیع پیمانے پر کیسز کو پورا کر رہا ہے۔ یہ جامع نقطہ نظر Vertex AI کو ایک ورسٹائل اور طاقتور AI ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم کی تلاش میں ڈویلپرز کے لیے ایک مجبوری انتخاب بناتا ہے۔
گوگل کا ماڈل انضمام: عزائم بمقابلہ عمل درآمد
اگرچہ متعدد ماڈلز، سروسز اور ٹولز کو ضم کرنے کا گوگل کا عزائم قابل تعریف ہے، لیکن عمل درآمد کو مزید تطہیر کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ مارکیٹ پختہ، اچھی طرح سے مربوط ملٹی موڈل بڑے ماڈلز اور ان ماڈل سروسز کا مطالبہ کر رہی ہے۔ گوگل کی موجودہ پیشکشیں، اگرچہ امید افزا ہیں، لیکن ان توقعات پر پورا اترنے کے لیے مزید پالش کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
مختلف AI صلاحیتوں کا انضمام ایک پیچیدہ کام ہے، اور گوگل کو یہ یقینی بنانے کے چیلنج کا سامنا ہے کہ اس کے مختلف ماڈلز اور سروسز ایک ساتھ مل کر کام کریں۔ اس کے لیے تفصیل پر گہری توجہ اور مسلسل بہتری کے لیے عزم کی ضرورت ہے۔
بالآخر، گوگل کی ماڈل انضمام کی کوششوں کی کامیابی کا انحصار ایک صارف تجربہ فراہم کرنے کی اس کی صلاحیت پر ہوگا جو طاقتور اور بدیہی دونوں ہو۔ اس کے لیے صارف کی ضروریات کی گہری سمجھ اور معیار پر بے دریغ توجہ کی ضرورت ہوگی۔