गूगल भेजी गई रिपोर्टों के अनुसार, एक अभूतपूर्व एआई चिप विकसित कर रहा है जो अपने जेमिनी मॉडल को सीधे सिलिकॉन में बदल देती है वर्णमाला सोमवार के कारोबार में शेयर चढ़े। “फ्रोज़न वी2” चिप एक साहसिक शर्त का प्रतिनिधित्व करती है कि उद्देश्य से निर्मित हार्डवेयर बड़े भाषा मॉडल चलाने की भारी लागत को कम कर सकता है – एक ऐसा कदम जो Google को टकराव के रास्ते पर रखता है NVIDIA संभावित रूप से एआई को उसके क्लाउड साम्राज्य में तैनात करने के तरीके को नया आकार देते हुए। सफल होने पर, चिप Google को AI बूम को सशक्त बनाने वाले बुनियादी ढांचे के युद्ध में निर्णायक बढ़त दिला सकती है।
गूगल एआई चिप युद्धों में अभी तक का अपना सबसे आक्रामक कदम उठाया है। कंपनी फ्रोजन वी2 नामक एक कस्टम प्रोसेसर बना रही है जो इसके प्रमुख घटकों को एम्बेड करता है मिथुन एआई मॉडल सीधे हार्डवेयर में ही, के अनुसार रिपोर्ट पहली बार सोमवार को सामने आई. यह पारंपरिक चिप डिज़ाइन से एक मौलिक विचलन है – और जो बड़े पैमाने पर एआई चलाने के अर्थशास्त्र को मौलिक रूप से बदल सकता है।
निवेशकों ने तुरंत संभावना देखी। वर्णमाला खबर फैलते ही सोमवार दोपहर के कारोबार में शेयरों में उछाल आया, विश्लेषकों ने कहा कि उद्देश्य से निर्मित एआई सिलिकॉन पूरे उद्योग में मार्जिन को प्रभावित करने वाली गणना लागत में नाटकीय रूप से कटौती कर सकता है। जेमिनी की प्रत्येक क्वेरी को संसाधित करने में पैसा खर्च होता है, और इसे अरबों खोजों, ईमेल और क्लाउड वर्कलोड से गुणा किया जाता है। उन सटीक कार्यों के लिए अनुकूलित कस्टम चिप्स उन खर्चों को कम कर सकते हैं।
तकनीकी दृष्टिकोण आकर्षक है. एक सामान्य-उद्देश्यीय एआई त्वरक जैसे निर्माण के बजाय एनवीडिया का H100, Google के इंजीनियर कथित तौर पर जेमिनी के तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के विशिष्ट तत्वों को फ्रोज़न v2 चिप में ही हार्डवायर कर रहे हैं। इसे स्विस आर्मी चाकू और स्केलपेल के बीच अंतर के रूप में सोचें – उत्तरार्द्ध सब कुछ नहीं कर सकता है, लेकिन यह जो करता है, वह शानदार ढंग से करता है। इस तरह के एप्लिकेशन-विशिष्ट इंटीग्रेटेड सर्किट (ASIC) डिज़ाइन ने पहले भी Google के लिए अद्भुत काम किया है टीपीयू (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) चिप्सजो पहले से ही इसके अधिकांश एआई बुनियादी ढांचे को शक्ति प्रदान करता है।
लेकिन फ्रोज़न v2 उस अवधारणा को कई कदम आगे ले जाता है। जेमिनी के वास्तुशिल्प तत्वों – संभावित ध्यान तंत्र, विशिष्ट परत विन्यास, या सक्रियण कार्यों – को सीधे सिलिकॉन में एम्बेड करके, Google अनुमान गति और बिजली दक्षता प्राप्त कर सकता है जो सामान्य चिप्स से मेल नहीं खा सकता है। अदला – बदली? कम लचीलापन. ये चिप्स जेमिनी वर्कलोड चलाने में उत्कृष्ट होंगे लेकिन अन्य एआई मॉडल के साथ संघर्ष कर सकते हैं।
समय इससे अधिक रणनीतिक नहीं हो सकता। माइक्रोसॉफ्ट, वीरांगनाऔर यहां तक कि मेटा एनवीडिया के तेजी से महंगे और आपूर्ति-बाधित जीपीयू पर अपनी निर्भरता को कम करने के लिए सभी कस्टम एआई चिप्स विकसित कर रहे हैं। Microsoft की Maia चिप और Amazon के ट्रेनियम प्रोसेसर पहले से ही डेटा केंद्रों में तैनात हैं। Google अधिकांश समय से कस्टम सिलिकॉन पर काम कर रहा है – पहला TPU 2016 में लॉन्च किया गया था – लेकिन फ्रोज़न v2 विशेषज्ञता की एक नई पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करता है।
प्रतिस्पर्धी निहितार्थ बाहर की ओर तरंगित होते हैं। यदि Google जेमिनी क्वेरीज़ को ऑफ-द-शेल्फ एनवीडिया चिप्स पर चलने वाले प्रतिस्पर्धियों की लागत के एक अंश पर चला सकता है, तो यह एक बड़ा लाभ है गूगल क्लाउड मंच के खिलाफ लड़ाई एडब्ल्यूएस और नीला. एआई सेवाओं की खरीदारी करने वाले एंटरप्राइज़ ग्राहक मूल्य-प्रदर्शन अनुपात के बारे में गहराई से परवाह करते हैं। अनुमान दक्षता में 2x या 3x सुधार सीधे बिलों को कम करने में अनुवादित होता है।
वहाँ भी है सेब यहाँ समानांतर. जब Apple ने अपनी स्वयं की M-सीरीज़ चिप्स डिज़ाइन करना शुरू किया, तो संशयवादियों ने सवाल उठाया कि क्या एक सॉफ़्टवेयर कंपनी Intel और AMD के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकती है। वे संदेह तब दूर हो गए जब M1 ने लैपटॉप-स्तरीय बैटरी जीवन के साथ डेस्कटॉप-क्लास प्रदर्शन प्रदान किया। Google का दावा है कि वह AI बुनियादी ढांचे में एक समान उपलब्धि हासिल कर सकता है – और ऐसा करने के लिए उसके पास इंजीनियरिंग प्रतिभा और वित्तीय संसाधन हैं।
हम अभी तक उत्पादन समयरेखा नहीं जानते हैं। कस्टम सिलिकॉन को बड़े पैमाने पर डिजाइन, सत्यापन और निर्माण करने में वर्षों लग जाते हैं। संभवतः Google ने साझेदारी की है टीएसएमसी या SAMSUNG निर्माण के लिए, और अत्याधुनिक विनिर्माण नोड्स (शायद 3 एनएम या नीचे) तक प्राथमिकता पहुंच प्राप्त करना मामूली बात नहीं है, जब ऐप्पल से एनवीडिया तक हर कोई समान क्षमता के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहा है।
बाहरी उपलब्धता का भी प्रश्न है। क्या Google फ्रोज़न v2 को विशेष रूप से अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे के लिए रखेगा, या क्या वह एंटरप्राइज़ ग्राहकों को Google क्लाउड के माध्यम से इन चिप्स की पेशकश करेगा? टीपीयू रणनीति हाइब्रिड रही है – Google उन्हें आंतरिक रूप से उपयोग करता है लेकिन उन्हें किराए पर भी देता है। एआई बुनियादी ढांचे की प्रतिस्पर्धी संवेदनशीलता को देखते हुए, अगर फ्रोजन वी2 शुरुआत में घर में ही रहे तो आश्चर्यचकित न हों।
यहां व्यापक प्रवृत्ति असंदिग्ध है: एक आकार-सभी में फिट होने वाले एआई चिप्स का युग समाप्त हो रहा है। जैसे-जैसे मॉडल परिपक्व होते हैं और कार्यभार अधिक पूर्वानुमानित हो जाता है, विशिष्ट आर्किटेक्चर के लिए अनुकूलित कस्टम सिलिकॉन हावी हो जाएगा। एनवीडिया अभी भी नए मॉडलों के प्रशिक्षण और विविध कार्यभार चलाने के लिए सामान्य-उद्देश्य वाले जीपीयू बेचकर पैसा छापने जा रहा है, लेकिन अनुमान – बड़े पैमाने पर एआई की वास्तविक तैनाती – तेजी से विशेष चिप्स की ओर बढ़ रही है।
Google के लिए, दांव अस्तित्वगत हैं। कंपनी एआई अनुसंधान और बुनियादी ढांचे में अरबों डॉलर खर्च कर रही है, और अगर वह उस निवेश का कुशलतापूर्वक मुद्रीकरण नहीं कर पाती है, तो शेयरधारक बेचैन हो जाएंगे। कस्टम चिप्स जो बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हुए मार्जिन में सुधार करते हैं, वह अनलॉक हो सकता है जो Google की AI रणनीति को उसके संचालन के पैमाने पर वित्तीय रूप से टिकाऊ बनाता है।
Google की फ्रोज़न v2 चिप केवल एक और हार्डवेयर घोषणा नहीं है – यह एक बयान है कि कंपनी अपने AI भाग्य को नियंत्रित करने के बारे में कितनी गंभीर है। जेमिनी को सीधे सिलिकॉन में एम्बेड करके, Google का दावा है कि वह बाहरी चिप आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम करते हुए लागत और प्रदर्शन के मामले में प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल सकता है। यदि तकनीकी निष्पादन महत्वाकांक्षा से मेल खाता है, तो हम एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण के संभावित परिवर्तन बिंदु को देख रहे हैं। असली परीक्षा तब होती है जब इन चिप्स का उत्पादन शुरू हो जाता है और हम वास्तविक बेंचमार्क संख्याएँ देखते हैं। तब तक, बाज़ार का स्पष्ट दांव Google के इंजीनियर वादे को पूरा कर सकते हैं।
