Google புதிய AI சிப்பை உருவாக்குகிறது - Gemini செயல்திறனை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது

ஆறு முதல் பத்து மடங்கு அதிக செயல்திறன். இதுவே Google அதன் அடுத்த தலைமுறை AI சிப்பில் இலக்கு வைத்துள்ளது — மேலும் இது உலகெங்கிலும் உள்ள ஒவ்வொரு டெவலப்பரும் Gemini உடன் தொடர்பு கொள்ளும் விதத்தை மாற்றிவிடக்கூடும். Google புதிய AI சிப்பை உருவாக்குகிறது, இது Gemini செயல்திறனை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது - ஒரு நேரத்தில் முழு தொழிலும் AI உள்கட்டமைப்பு உண்மையில் என்ன செலவாகிறது, மற்றும் யார் அதைக் கட்டுப்படுத்துகிறார்கள் என்பதை மறுசிந்தனை செய்து கொண்டிருக்கிறது.

ஆசியா முழுவதும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனர்களுக்கு, இது பின்னணி சத்தம் அல்ல. AI கணக்கீடு எங்கு செல்கிறது என்பதற்கான சமிக்ஞை இது — மேலும் அந்த பாதை நீங்கள் இப்போது உருவாக்கிக்கொண்டிருக்கும் பொருட்களுக்கு என்ன அர்த்தம் என்பதை குறிக்கிறது.

என்ன நடந்தது

Google இன் தாய் நிறுவனமான Alphabet, உள்ளிருந்து "Frozen v2" என்ற குறியீட்டு பெயரில் ஒரு புதிய சர்வர் சிப்பை வடிவமைக்கிறது, TechCrunch அறிக்கையின் படி The Information ஐ மேற்கோள் காட்டுகிறது. சிப்பு 2028 ஆம் ஆண்டில் வெளியிடப்பட வேண்டியுள்ளது, மேலும் செயல்திறன் இலக்கு குறிப்பிடத்தக்கது: Google இன் বিদ்যமான AI சிப்புகளை விட ஆறு முதல் பத்து மடங்கு அதிக செயல்திறன், ஆற்றলுக்கு உற்பத்தி செய்யப்பட்ட டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையால் அளவிடப்படுகிறது.

TechCrunch தொடர்பு கொண்டபோது Google அறிக்கையை நேரடியாக உறுதிப்படுத்தவில்லை, ஆனால் அதை மறுக்கவும் இல்லை. நிறுவனத்தின் அறிக்கை கவனமாக படிக்க வேண்டியது:

"எங்கள் குழுக்கள் தொடர்ந்து புதிய நவீனங்களை ஆராய்ந்து சோதனை செய்து வருகின்றன, இதன் மூலம் எங்கள் பயனர்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு அதிகபட்ச செயல்திறன் மற்றும் திறன்மை வழங்க முடியும். ஒவ்வொரு திட்டமும் உৎபாதனத்திற்கு செல்லாவிட்டாலும், இந்த கடுமையான ஆய்வு எங்கள் முழு அடுக்கு அணுகுமுறையின் மையமாக உள்ளது. நாங்கள் நமது வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளை தரையிலிருந்து இணைந்து வடிவமைப்பதன் மூலம், நாங்கள் நமது அமைப்புகள் ஒருங்கிணைந்து உண்மையான-உலக பணிச்சுமைக்கு உচ்চமாக உகந்ததாக உள்ளதை உறுதிசெய்கிறோம்."

அந்த சொற்றொடர் — "நாங்கள் நமது வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளை தரையிலிருந்து இணைந்து வடிவமைக்கிறோம்" — உண்மையான தலைப்பு, கவனமாக சொல்லப்பட்ட உறுதிப்படுத்தாத உள்ளே புதைந்துள்ளது. Google ஒரு செங்குத்து ஒருங்கிணைப்பு কৌசலத்தை விவரிக்கிறது: சிலிக்கன் முதல் மாதிரி முதல் API வரை முழு அடுக்கை소유. இது மூன்றாம் পক்ష சிப்புகளை வாங்கி அவற்றைச் சுற்றி மென்பொருளை உகப்பதை விட ஒரு அடிப்படையாக வேறுபட்ட நிலைப்பாடு.

நேரமும் முக்கியமாக உள்ளது. இந்த செய்திகள் AI செலவு பற்றிய முதலீட்டாளர் கவலைகள் சந்தை உற்சாகத்தை குளிர்விக்க தொடங்கியபோது வருகிறது. OpenAI ஜூன் மாதத்தில் Jalapeño என்ற பெயரிடப்பட்ட அதன் முதல் தனிப்பயன் அனுமান சிப்பை அறிவித்தது. Anthropic Samsung உடன் சிப்பு தயாரிப்பு கூட்டாண்மை பற்றி கலந்துரையாடுவதாக கூறப்படுகிறது. ஹைபர்ஸ்கேலர்கள் இனி மாதிரி வெளிப்பாடுகளில் மட்டுமே போட்டியிடவில்லை — அவை அளவில் அனுமান பொருளாதாரத்தில் போட்டியிடுகின்றன. Frozen v2 அந்த விளையாட்டில் Google இன் நகர்வு.

ஆசியாவுக்கு ஏன் முக்கியமாக உள்ளது

ஆசியா Silicon Valley இல் எடுக்கப்பட்ட AI உள்கட்டமைப்பு முடிவுகளின் செயலற்ற நுகர்வோன் அல்ல. இந்த பகுதி உலகின் மிகவும் கோரமான AI பணிச்சுமைகளை இயக்குகிறது — ডজன் கணக்கான ভাষাக்களில் நிஜ-நேர மொழிபெயர்ப்பு முதல் Southeast Asia இன் பிரிந்த பணம் நிலப்பரப்பு முழুவதும் வினாடிக்கு மில்லியன் கணக்கான பரிவர்த்தனைகளை செயல்படுத்தும்欺 கண்டறிதல் அமைப்புகள் வரை. கணக்கீடு திறன்மை இங்கு ஒரு சுருக்க மெட்ரிக் அல்ல. இது Jakarta இல் ஒரு startup அல்லது Ho Chi Minh City இல் ஒரு fintech உற்பாதன அளவில் Gemini-চালিত பண்புகளை இயக்க முடியுமா என்பதை நேரடியாக தீர்மானிக்கிறது.

தற்போது, AI அனுமான செலவுகள் பெரும்பாலான ஆசிய startups க்கு உண்மையான கட்டுப்பாடு. ஒரு frontier மாதிரி API ஐ ஒரு பயனர் அமர்வுக்கு டஜன் கணக்கான முறை அழைக்கும் பொருளாதாரம் Southeast Asian சந்தைகள் கோரும் விளிம்புகளில் வேலை செய்ய கடினமாக உள்ளது. டோக்கன்-ஒரு-வாட் திறன்மை மேம்பாடுகள் Google இன் தரவு மையங்களுக்கு மட்டுமே பயனளிக்கவில்லை — அவை இறுதியில் குறைந்த API விலை, அதிக விகித வரம்புகள், மற்றும் வேகமான பதிலளிப்பு நேரம் என்று கீழ்நோக்கி பாய்கிறது. Google இன் உள்கட்டமைப்பில் 6–10x திறன்மை লாभ, সময়ের ஓட்டத்தில், டெவலப்பர்கள் உருவாக்க முடியும் என்பதில் 6–10x மேம்பாடு.

இங்கே ஒரு புவியரাজনீதி அடுக்கு உள்ளது. ஆசியாவின் AI উচ্চাকাঙ்ক்ষைகள் ধারাবாहिक रूप से ஒரு கடினமான கட்டுப்பாட்டில் ஓடிவிட்டுள்ளன: Nvidia இன் AI கணக்கீடு மீதான আধிபத்யம் மற்றும் அதனுடன் வரும் சப்ளை சங்கிலி அழுத்தங்கள். ஒவ்வொரு முக்கிய வீரியும் — Google, OpenAI, Anthropic, மற்றும் China, South Korea, மற்றும் Japan இல் ক্রমவர்ধமান உள்நாட்டு சாம்பியன்கள் — அந்த சார்பு குறைக்க முயற்சி செய்கிறது. ஆசிய ক்লাউட் প்রদানকারী மற்றும் அரசாங்க-ஆதரிக்கப்பட்ட AI উদ்যোगங்களுக்கு, Google தனிப்பயன் சிலিக்கன் இந்த ধরনের திறன்மை மேம்பாடு வழங்க முடியும் என்பதை প্রদর্শனம் செய்வதைக் கண்டு, ஒரு কংক্রீட் blueprint வழங்குகிறது. ஆசிய ক্লাউড் প্রদানকারী மற்றும் அரசாங்க-ஆதரிக்கப்பட்ட AI উদ்யோகங்களுக்கு, Google தனிப்பயன் சிலிக்கன் இந்த ধரனி திறன்மை மேம்பாடு வழங்க முடியும் என்பதை প্রদর্শனம் செய்வதைக் கண்டு, ஒரு கংக்রீட் blueprint வழங்குகிறது. மேலும் আঞ்ചலिक வீரிய தங்கள் சொந்த சிப்பு திட்டங்களை முடுக்கிவிட பதிலளிக்க எதிர்பார்க்கவும்.

பரந்த ஆசியா தொழில்நுட்ப கதை இங்கே主権 பற்றி. India, Singapore, மற்றும் South Korea போன்ற நாடுகள் AI உள்கட்டமைப்பில் குறிப்பிடத்தக்க முதலீடுகளை செய்துள்ளன, ஏனெனில் அவை முற்றிலும் வெளிநாட்டு சிலிக்கனில் சார்பு உள்ளது உருவாக்குகிறது என்பதை புரிந்துகொள்கிறது. Google இன் Frozen v2 திட்டம் — அது 2028 இல் அட்டவணையில் கப்பல் செய்கிறதா அல்லது இல்லையா — அந்த முதலீடுகளுக்குப் பின்னால் உள்ள கৌशल தர্க்கத்தை சரிபார்க்கிறது.

டெவலப்பர்களுக்கு இதன் அர্த்தம்

நீங்கள் இன்று AI-চালিக்கப்பட்ட பொருட்களை உருவாக்கிக்கொண்டிருந்தால், Frozen v2 அடுத்த 18 மாதங்களுக்கு உங்கள் sprint திட்டமிடலை மாற்றாது. இது 2028 இல் கப்பல் செய்கிறது, மேலும் API விலை மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையில் கீழ்நோக்கி விளைவுகள் இன்னும் நீண்ட நேரம் வெளிப்பட எடுக்கும். ஆனால் இப்போது சிந்திக்க கংக்রீட் விஷயங்கள் உள்ளன.

மாதிரி தேர்வு ক্রমவர்ধமாக ஒரு உள்கட்டமைப்பு முடிவு இருக்கும். Google, OpenAI, மற்றும் Anthropic ஒவ்வொன்றும் தங்கள் சொந்த மாதிரிகளுக்கு உகப்பாக்கப்பட்ட தனிப்பயன் சிலிக்கனை உருவாக்கும்போது, அந்த மாதிரிகளின் செயல்திறன் பண்புகள் வெளிப்பாடு leaderboards கைப்பற்றாத வழிகளில் வேறுபடும். ஒரு மாதிரி நோக்கம்-கட்டப்பட்ட அனுமான வன்பொருளில் இயங்குவது பொது-நோக்கம் GPUs இல் இயங்கும் அதே மாதிரியை விட வேறுபட்ட உৎபாதனத்தில் நடந்துகொள்ளும் — குறைந்த latency, மேலும் நிலையான throughput, அளவில் சிறந்த செலவு வளைவுகள். டெவலப்பர்கள் இதை புரிந்துகொள்ளும் சிறந்த স்থাপত்य தேர்வுகளை செய்வார்கள்.

டோக்கன் பொருளாதாரம் மலிவாகிறது, ஆனால் சீரற்றதாக அல்ல। திறன்மை লாभ முதலில் ஹைபர்ஸ்கேலர் மட்டத்தில் கவனம் செலுத்த முனைகிறது, பின்னர் நிறுவன tiers ஆக பரவுகிறது, பின்னர் இறுதியில் டெவலப்பர் API ஐ அடையும். நீங்கள் MonstarX அல்லது வேறு AI-native dev platform இல் உருவாக்கிக்கொண்டிருந்தால், 2027–2028 window இல் Gemini API tiers இல் விலை மாற்றங்களைக் கண்டறியவும். Frozen v2 இலிருந்து திறன்மை மேம்பாடுகள் புதிய திறன்கள் தோன்றுவதற்கு முன்பு செலவு குறைப்புகளாக தோன்றும்.

அனுமான স்থাপத்யம் இது பயன்படுத்த வேண்டியதை விட அதிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது। தனிப்பயன் அனுமான சிப்புகளுக்கு மாற்றம் — Google Frozen v2 உடன், OpenAI Jalapeño உடன் — தொழிலை அனுமান க்கு கடினமாக உகப்பாக்கிறது என்பதை சமிக்ஞை செய்கிறது, பயிற்சிக்கு அல்ல. டெவலப்பர்களுக்கு, இதன் அர்த்தம் "ஒரு notebook இல் இயங்குகிறது" மற்றும் "ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய செலவில் உற்பாதனத்தில் இயங்குகிறது" இடையே இடைவெளி குறுகிக்கிறது. அது demos க்கு பதிலாக உண்மையான பொருட்களை உருவாக்கும் குழுக்களுக்கு நல்ல செய்திகள்.

மாதிரி lock-in ஆபத்துக்கு திட்டமிடவும்। ஒவ்வொரு முக்கிய AI வழங்குநர் தங்கள் சொந்த மாதிரிகளுக்கு உகப்பாக்கப்பட்ட சிலிக்கனை உருவாக்கும்போது, வழங்குநர்களுக்கு இடையே மாற்றும் செலவுகள் அதிகரிக்கும். ஒரு பொருள் இன்று Gemini இன் API மேற்பரப்பு உடன் ஆழமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது 2028 இல் வேறு வழங்குநரற்கு இடம்பெயர்ந்தால் உண்மையான friction எதிர்கொள்ளும், API வேறுபாடுகளுக்கு மட்டுமல்ல ஆனால் அடிப்படை செயல்திறன் பண்புகள் இன்னும் இல்லாத வன்பொருள் மூலம் வடிவமைக்கப்படும் என்பதற்கு. நீங்கள் முடிந்தவரை abstraction layers உடன் உருவாக்கவும். connectors மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு patterns பயன்படுத்தவும், இது உங்கள் பயன்பாடு தர্க்கம் ஏதேனும் ஒற்றை மாதிரி வழங்குநரிலிருந்து decoupled வைத்திருக்கிறது.

டோக்கன்-ஒரு-வாட் மெட்ரிக் கண்டறியவும்। இது Google Frozen v2 இன் திறன்மை இலக்கை விவரிக்க பயன்படுத்திய எண், மற்றும் இது AI உள்கட்டமைப்பு பற்றிய உங்கள் மানসிக மாதிரியில் சேர்க்க வேண்டியது. நிலைத்தன்மை கவலைகள் வளர்கிறது — குறிப்பாக Singapore மற்றும் Japan போன்ற சந்தைகளில் தரவு மையம் ஆற்றல் நுகர்வு ஒழுங்குமுறை scrutiny இன் கீழ் உள்ளது — டோக்கன்-ஒரு-வாட் ஒரு கொள்முதல் criterion ஆக மாறும், ஒரு marketing எண் அல்ல.

முக்கிய takeaways

• Frozen v2 உண்மையான, அல்லது உண்மையான போதும்। Google அறிக்கையை உறுதிப்படுத்தவோ மறுக்கவோ இல்லை, ஆனால் அதன் அறிக்கை "co-designing" பற்றி