गूगल और मेटा का गठबंधन: एनवीडिया का वर्चस्व खतरे में

वैश्विक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) परिदृश्य को मौलिक रूप से नया आकार देने वाले एक कदम के तहत, टेक दिग्गज गूगल और मेटा प्लेटफॉर्म्स कथित तौर पर एक बड़े सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट पर सहयोग कर रहे हैं। इस पहल का उद्देश्य AI हार्डवेयर बाजार पर एनवीडिया (Nvidia) की मजबूत पकड़ को तोड़ना है। इस रणनीतिक गठबंधन को आंतरिक रूप से “TorchTPU” कहा जा रहा है, जो गूगल के कस्टम हार्डवेयर और दुनिया के सबसे लोकप्रिय AI डेवलपमेंट सॉफ्टवेयर के बीच की खाई को पाटने की कोशिश करेगा।

सॉफ्टवेयर की दीवार: CUDA और PyTorch

पिछले कुछ वर्षों में, एनवीडिया ने न केवल अपने शक्तिशाली H100 और ब्लैकवेल चिप्स के कारण दबदबा बनाया है, बल्कि अपने “CUDA” नामक सॉफ्टवेयर लेयर के कारण भी बाजार पर कब्जा जमाया हुआ है। CUDA एक मालिकाना सॉफ्टवेयर है जो डेवलपर्स को एनवीडिया GPU से अधिकतम प्रदर्शन प्राप्त करने की अनुमति देता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह “PyTorch” के पीछे का प्राथमिक इंजन है—एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जिसका उपयोग लाखों डेवलपर्स मेटा के ‘लासा’ (Llama) या ओपनएआई के ‘जीपीटी’ (GPT) जैसे AI मॉडल बनाने के लिए करते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, गूगल जैसे प्रतिस्पर्धियों को अपनाने में एक बड़ी बाधा का सामना करना पड़ा है। हालाँकि गूगल के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) अत्यधिक कुशल हैं, लेकिन वे मुख्य रूप से गूगल के आंतरिक फ्रेमवर्क ‘JAX’ के लिए अनुकूलित थे। बाहरी डेवलपर्स के लिए, एनवीडिया से गूगल पर स्विच करने का मतलब था कोड को फिर से लिखना—एक ऐसी प्रक्रिया जो इतनी महंगी और समय लेने वाली थी कि अधिकांश ने उच्च कीमतों और आपूर्ति की कमी के बावजूद एनवीडिया के साथ रहना ही चुना।

प्रोजेक्ट ‘TorchTPU’: बाधाओं को तोड़ना

“TorchTPU” पहल को इसी गतिशीलता को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। साथ मिलकर काम करके, गूगल और मेटा का लक्ष्य गूगल के TPUs को PyTorch के साथ “प्लग-एंड-प्ले” (plug-and-play) संगत बनाना है। यदि यह सफल होता है, तो डेवलपर्स कोड अनुवाद की झंझट के बिना गूगल के हार्डवेयर पर अपने PyTorch-आधारित मॉडल चलाने में सक्षम होंगे।

यह सहयोग मेटा के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। एनवीडिया के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक के रूप में, मेटा ने H100 GPU पर अरबों डॉलर खर्च किए हैं। PyTorch के लिए TPU को अनुकूलित करने में गूगल की मदद करके, मेटा एक व्यवहार्य विकल्प तैयार कर रहा है, जिससे एक एकल विक्रेता पर उसकी निर्भरता कम हो जाएगी और मूल्य वार्ता में उसे बढ़त मिलेगी।

वरिष्ठ AI इंफ्रास्ट्रक्चर विश्लेषक डॉ. अरिंदम बोस कहते हैं, “उद्योग एक ऐसे मोड़ पर पहुंच रहा है जहां कंप्यूटिंग की लागत नवाचार के लिए सबसे बड़ी बाधा है। हार्डवेयर विक्रेता से सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क को अलग करके, मेटा और गूगल प्रभावी रूप से हाई-एंड AI प्रशिक्षण का लोकतंत्रीकरण कर रहे हैं। यदि PyTorch एक TPU पर उतना ही अच्छा चलता है जितना कि एक GPU पर, तो एनवीडिया के 3 ट्रिलियन डॉलर के मूल्यांकन को अपने पहले वास्तविक वास्तुशिल्प खतरे का सामना करना पड़ेगा।”

वित्तीय प्रभाव और भविष्य

इस बदलाव का असर शेयर बाजार में पहले से ही महसूस किया जा रहा है। हालिया रिपोर्टों, जिनमें सुझाव दिया गया था कि मेटा गूगल के चिप्स की ओर रुख कर सकता है, ने एनवीडिया के बाजार मूल्य में लगभग 250 बिलियन डॉलर की भारी गिरावट में योगदान दिया। गूगल के लिए यह जीत दोहरी है: यह क्लाउड ग्राहकों के लिए उनके TPU कार्यक्रम को एक वाणिज्यिक उत्पाद के रूप में पुख्ता करता है और गूगल क्लाउड को उन डेवलपर्स के लिए प्राथमिक गंतव्य के रूप में स्थापित करता है जो महंगे एनवीडिया क्लस्टर्स के विकल्प तलाश रहे हैं।

जैसे-जैसे AI की दौड़ तेज हो रही है, गूगल-मेटा गठबंधन संकेत देता है कि प्रतिस्पर्धा का अगला चरण केवल इस बात से नहीं जीता जाएगा कि कौन सबसे तेज़ चिप बनाता है, बल्कि इस बात से जीता जाएगा कि कौन उस सॉफ्टवेयर को नियंत्रित करता है जो उन चिप्स को जन-जन तक पहुँचाता है।