सेब का रद्द की गई सेल्फ-ड्राइविंग कार परियोजना भले ही दुर्घटनाग्रस्त हो गई हो और जल गई हो, लेकिन इसने अपने पीछे कहीं अधिक मूल्यवान चीज़ छोड़ दी है – न्यूरल इंजन जो अब हर iPhone, iPad और Mac पर AI को शक्ति प्रदान करता है। के अनुसार ब्लूमबर्ग के मार्क गुरमनबर्बाद प्रोजेक्ट टाइटन ने ऐप्पल की चिप टीम को प्रतिस्पर्धी आवश्यकता बनने से वर्षों पहले ऑन-डिवाइस एआई प्रोसेसिंग को हल करने के लिए मजबूर किया, जिससे कंपनी गलती से एज एआई कंप्यूटिंग में अग्रणी बन गई।
सेब का प्रोजेक्ट टाइटन को परिवहन में क्रांति लानी थी। इसके बजाय, इसने कंपनी की सिलिकॉन रणनीति में ऐसी क्रांति ला दी जैसी किसी ने नहीं देखी थी।
सेल्फ-ड्राइविंग कार कार्यक्रम इसे कभी भी आंतरिक प्रोटोटाइप से आगे नहीं बढ़ायावर्षों की झूठी शुरुआत और नेतृत्व परिवर्तन के बाद 2024 की शुरुआत में आधिकारिक तौर पर बंद हो रहा है। लेकिन मलबे में एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि दबी हुई थी जो Apple के संपूर्ण उत्पाद लाइनअप को नया आकार देगी – स्वायत्त वाहनों को बड़े पैमाने पर ऑन-डिवाइस AI प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, और उन्हें कल इसकी आवश्यकता है।
के अनुसार, यह अहसास सीधे न्यूरल इंजन की ओर ले गया मार्क गुरमन का नवीनतम पावर ऑन न्यूज़लेटर. जबकि प्रतिस्पर्धी अभी भी एआई वर्कलोड को क्लाउड पर खेती कर रहे थे, ऐप्पल की कार टीम पहले से ही वास्तविक समय के कंप्यूटर विज़न, सेंसर फ़्यूज़न और स्प्लिट-सेकेंड निर्णय लेने के साथ कुश्ती कर रही थी जो नेटवर्क विलंबता को बर्दाश्त नहीं कर सकती थी। उन मांगों को संभालने के लिए उन्होंने जो चिप आर्किटेक्चर विकसित किया, वह तब से प्रत्येक Apple डिवाइस का खाका बन गया।
न्यूरल इंजन ने अपनी सार्वजनिक शुरुआत की 2017 में iPhone X और A11 बायोनिक चिप. लॉन्च के समय, ऐप्पल ने इसे मुख्य रूप से एक कंप्यूटर विज़न इंजन के रूप में तैनात किया, जो फेसआईडी की चेहरे की पहचान और उन एनिमेटेड एनिमोजी पात्रों को शक्ति प्रदान करता है, जिनके प्रति हर कोई कुछ समय के लिए रोमांचित था। मूल न्यूरल इंजन प्रति सेकंड 600 बिलियन ऑपरेशन कर सकता था – जो उस समय प्रभावशाली था, लेकिन आज के मानकों की तुलना में अनोखा था।
तब जो स्पष्ट नहीं था वह यह था कि वास्तुकला का पैमाना कैसा होगा। प्रत्येक पीढ़ी तेजी से सुधार लेकर आई। A12 बायोनिक ने प्रदर्शन को दोगुना कर 5 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड कर दिया। 2021 में A15 के आने तक यह संख्या 15.8 ट्रिलियन तक पहुंच गई। वर्तमान A17 प्रो प्रति सेकंड 35 ट्रिलियन ऑपरेशन को आगे बढ़ाता है, जबकि Apple के हाई-एंड लैपटॉप में M3 Max 40 ट्रिलियन तक पहुंच सकता है।
वे सिर्फ वैनिटी मेट्रिक्स नहीं हैं। न्यूरल इंजन अब कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी और रीयल-टाइम वीडियो इफेक्ट्स से लेकर ऑन-डिवाइस सिरी प्रोसेसिंग और कंपनी के ऐप्पल इंटेलिजेंस फीचर्स को iOS और macOS पर रोल आउट करने तक सब कुछ संभालता है। जिन कार्यों के लिए सिर्फ पांच साल पहले सर्वर-साइड प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती थी, वे अब पूरी तरह से डिवाइस पर होते हैं, त्वरित परिणाम प्रदान करते हुए गोपनीयता बनाए रखते हैं।
समय संयोगवश एकदम सही निकला। कब ओपनएआई 2022 के अंत में जेनेरिक एआई बूम की शुरुआत हुई, ऐप्पल के पास पहले से ही बड़े पैमाने पर विशेष एआई हार्डवेयर बनाने का वर्षों का अनुभव था। जबकि NVIDIA डेटा सेंटर एआई प्रशिक्षण चिप्स के प्रभुत्व के साथ, ऐप्पल ने एज कंप्यूटिंग स्पेस को नियंत्रित किया जहां एआई वास्तव में उपभोक्ताओं को छूता है।
गुरमन का न्यूज़लेटर ऐप्पल के भविष्य के चिप रोडमैप पर भी संकेत देता है, जिसमें एम7 अल्ट्रा भी शामिल है जो न्यूरल इंजन के निरंतर विकास का प्रतिनिधित्व करेगा। कंपनी ऑन-डिवाइस बड़े भाषा मॉडल का परीक्षण कर रही है जो पूरी तरह से न्यूरल इंजन के आर्किटेक्चर के भीतर चल सकते हैं, किसी क्लाउड की आवश्यकता नहीं है। यह क्षमता वास्तविक समय में स्वायत्त निर्णय लेने के लिए सीधे प्रोजेक्ट टाइटन की मूल आवश्यकताओं पर आधारित है।
उद्योग पर्यवेक्षकों को यह विडंबना याद नहीं है। Apple ने एक ऐसी कार में अरबों डॉलर खर्च किए जो कभी भेजी ही नहीं गई, जिससे प्रतिभा और विश्वसनीयता को नुकसान हुआ। परियोजना का रद्द होना सैकड़ों इंजीनियरों को मुक्त कराया जो अन्य डिवीजनों में बिखर गए। लेकिन ऑन-डिवाइस एआई प्रोसेसिंग में मौलिक शोध किसी भी वाहन से अधिक मूल्यवान साबित हुआ।
इसकी तुलना उन प्रतिस्पर्धियों से करें जो अभी भी आगे बढ़ रहे हैं। क्वॉलकॉम का स्नैपड्रैगन चिप्स ने हाल ही में Apple की न्यूरल इंजन क्षमताओं से मेल खाना शुरू किया है। SAMSUNG अपने गैलेक्सी एआई फीचर्स के लिए क्लाउड प्रोसेसिंग पर बहुत अधिक निर्भर करता है। यहां तक की गूगलअपनी AI विशेषज्ञता के बावजूद, अधिकांश पिक्सेल फ़ोन AI कार्यों को दूरस्थ सर्वर पर भेजता है।
Apple का दृष्टिकोण केवल गति से परे वास्तविक लाभ प्रदान करता है। ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग का मतलब है कि संवेदनशील डेटा कभी भी फोन से बाहर नहीं जाता है – सिरी प्रश्नों के लिए कोई वॉयस रिकॉर्डिंग अपलोड नहीं की जाती है, संपादन के लिए सर्वर पर कोई फोटो नहीं भेजा जाता है, संभावित उल्लंघनों के संपर्क में आने वाली कोई भी व्यक्तिगत जानकारी नहीं होती है। एआई सुविधाओं के प्रसार के कारण गोपनीयता का पहलू एक प्रमुख विक्रय बिंदु बन गया है।
कार परियोजना की विफलता ने Apple को सिलिकॉन डिज़ाइन के बारे में अलग ढंग से सोचने के लिए भी मजबूर किया। स्वायत्त वाहनों के लिए चिप्स बनाने का मतलब बिजली दक्षता, थर्मल प्रबंधन और निरंतर लोड के तहत निरंतर प्रदर्शन के लिए अनुकूलन करना है – बिल्कुल वही चुनौतियाँ जो पूरे दिन एआई वर्कलोड चलाने वाले आधुनिक स्मार्टफोन और लैपटॉप के सामने आती हैं। जब कंपनी ने 2020 में इंटेल प्रोसेसर को छोड़ दिया तो वे सबक सीधे ऐप्पल सिलिकॉन की वास्तुकला में शामिल हो गए।
उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, प्रोजेक्ट टाइटन ने अपने दशक भर के जीवनकाल में अनुमानित $10 बिलियन खर्च किए। यह किसी भी पैमाने पर चौंका देने वाला राइट-ऑफ़ है। लेकिन न्यूरल इंजन अब सालाना 200 मिलियन से अधिक डिवाइसों में शिप करता है, जो ऐसी सुविधाओं को सशक्त बनाता है जो उपयोगकर्ताओं को एप्पल के पारिस्थितिकी तंत्र में बंद रखती हैं और प्रीमियम मूल्य निर्धारण को उचित ठहराती हैं। उस आकस्मिक निवेश पर मिलने वाला रिटर्न एक विशिष्ट इलेक्ट्रिक वाहन द्वारा दिए जा सकने वाले रिटर्न को कम कर देता है।
प्रोजेक्ट टाइटन की सबसे बड़ी विरासत वह कार नहीं थी जिसे Apple ने कभी नहीं बनाया था – यह कंपनी को ऑन-डिवाइस AI प्रोसेसिंग को हल करने के लिए मजबूर कर रहा था, इससे पहले कि किसी को एहसास होता कि यह उद्योग का निर्णायक युद्धक्षेत्र बन जाएगा। जबकि प्रतिस्पर्धी ऐप्पल की न्यूरल इंजन क्षमताओं से मेल खाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, प्रौद्योगिकी और भी अधिक महत्वाकांक्षी ऑन-डिवाइस एआई की ओर विकसित हो रही है जो कंप्यूटर के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को फिर से परिभाषित कर सकती है। कभी-कभी सबसे मूल्यवान सफलताएँ उन परियोजनाओं से आती हैं जो शानदार ढंग से विफल हो जाती हैं, जब तक आप उस पर ध्यान दे रहे हैं जो आपने रास्ते में सीखा है।
