Google ने AI इन्फ्रास्ट्रक्चरला चालना देण्यासाठी Ironwood TPU सादर केले, Tech Race अधिक तीव्र

Google पुढील आठवड्यांमध्ये आपला सर्वात शक्तिशाली इन-हाउस चिप, सातव्या पिढीचा Ironwood Tensor Processing Unit (TPU), मोठ्या प्रमाणावर उपलब्ध करत आहे. वेगाने वाढणाऱ्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर मार्केटमध्ये आघाडीवर राहण्याच्या Google च्या धोरणाचा हा एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. मोठ्या भाषा मॉडेल्सना प्रशिक्षित करणे आणि AI एजंट्सना पॉवर देणे यासह विविध AI ऍप्लिकेशन्सच्या विस्तृत श्रेणीसाठी डिझाइन केलेले, Ironwood प्रभावी क्षमतांनी परिपूर्ण आहे. एक सिंगल पॉड 9,000 हून अधिक चिप्सना जोडू शकतो, जो डेटा बॉटलनेक (bottlenecks) दूर करण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे. Google चे म्हणणे आहे की Ironwood त्याच्या मागील पिढीच्या चिपपेक्षा चारपट अधिक वेगवान आहे, ज्यामुळे ते Nvidia च्या ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs) चे थेट प्रतिस्पर्धी बनले आहे, जे सध्या AI हार्डवेअर मार्केटमध्ये वर्चस्व गाजवत आहेत. AI स्टार्टअप Anthropic ने आपल्या Claude मॉडेलला सपोर्ट करण्यासाठी एक दशलक्ष Ironwood TPUs पर्यंत वापरण्याचा आपला मानस घोषित केला आहे, जो सुरुवातीच्या काळात मोठ्या प्रमाणात स्वीकार दर्शवतो. या लॉन्चमुळे Google, Microsoft, Amazon आणि Meta सारख्या प्रमुख टेक कंपन्यांच्या शर्यतीत सामील झाले आहे, जे सर्व AI चे मूलभूत तंत्रज्ञान तयार करण्यासाठी स्पर्धा करत आहेत. Google चे कस्टम सिलिकॉन, पारंपारिक GPUs च्या तुलनेत खर्च, कार्यप्रदर्शन आणि ऊर्जा कार्यक्षमतेमध्ये संभाव्य फायदे देते, ज्यामुळे ते AI-केंद्रित व्यवसायांसाठी एक आकर्षक पर्याय बनले आहे. Ironwood TPU सह, Google आपल्या क्लाउड सेवांमध्ये वेग, लवचिकता आणि किफायतशीरपणा वाढवण्यासाठी इतर सुधारणा देखील सादर करत आहे, ज्यामुळे Amazon Web Services (AWS) आणि Microsoft Azure यांच्यातील स्पर्धा अधिक तीव्र झाली आहे. हा धोरणात्मक प्रयत्न Google च्या क्लाउड विभागाच्या मजबूत आर्थिक कामगिरीशी जुळतो, ज्याने तिसऱ्या तिमाहीत महसुलात 34% वार्षिक वाढ नोंदवली, जी $15.15 बिलियन इतकी होती. AI इन्फ्रास्ट्रक्चरची वाढती मागणी पूर्ण करण्यासाठी, CEO सुंदर पिचाई यांनी अधोरेखित केल्याप्रमाणे, Google ने आपल्या भांडवली खर्चाच्या (Capital Spending) अंदाजात $93 बिलियनपर्यंत लक्षणीय वाढ केली आहे. Impact हे विकास AI इन्फ्रास्ट्रक्चर मार्केटसाठी महत्त्वपूर्ण आहे, जे प्रमुख टेक कंपन्या आणि चिप उत्पादकांमधील स्पर्धा वाढवते. यामुळे AI क्षमतांमध्ये प्रगती होऊ शकते आणि AI विकास आणि उपयोजनाचा खर्च कमी होऊ शकतो. Google चा वाढलेला भांडवली खर्च AI बाजाराच्या भविष्यातील वाढीवर मजबूत आत्मविश्वास दर्शवितो. Rating: 8/10

Difficult Terms: Tensor Processing Unit (TPU): Google द्वारे विकसित केलेले एक विशेष हार्डवेअर एक्सीलरेटर, जे मशीन लर्निंग कार्ये वेगवान करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. Artificial Intelligence (AI): संगणक प्रणालीद्वारे मानवी बुद्धिमत्तेच्या प्रक्रियांचे अनुकरण. AI Infrastructure: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऍप्लिकेशन्स विकसित करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी आवश्यक असलेले मूलभूत हार्डवेअर, सॉफ्टवेअर आणि नेटवर्क घटक. AI Agents: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसचा वापर करून वैयक्तिक वापरकर्ता किंवा संस्थेसाठी कार्ये किंवा सेवा पार पाडण्यासाठी डिझाइन केलेले सॉफ्टवेअर प्रोग्राम. Data Bottlenecks: सिस्टममधील एक बिंदू जेथे डेटाचा प्रवाह मंदावतो, ज्यामुळे एकूण कार्यक्षमतेत अडथळा येतो. Graphics Processing Unit (GPU): डिस्प्ले डिव्हाइसवर आउटपुटसाठी प्रतिमा तयार करण्याची प्रक्रिया वेगवान करण्यासाठी मूळतः डिझाइन केलेले एक विशेष इलेक्ट्रॉनिक सर्किट; AI प्रशिक्षणासाठी देखील सामान्यतः वापरले जाते. Cloud Infrastructure: क्लाउड कॉम्प्युटिंग सेवा पुरवणारे हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर घटक. Capital Spending: कंपनीने आपल्या स्थिर मालमत्ता जसे की इमारती, जमीन किंवा उपकरणे खरेदी करण्यासाठी, देखरेख करण्यासाठी किंवा सुधारण्यासाठी केलेला खर्च.