18 दिसंबर 2025 · 24-घंटे का AI ब्रीफिंग: Google और Meta NVIDIA के CUDA लॉक-इन को चुनौती देते हैं, Microsoft AI डेटाबेस को पुनर्परिभाषित करता है, Apple ऐप वितरण खोलता है
पिछले 24 घंटों में चिप्स, एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर और प्लेटफ़ॉर्म नियमन से जुड़ी तीन घटनाओं ने एक ही संकेत दिया है:
बड़ी टेक कंपनियाँ नियंत्रण छोड़ नहीं रहीं—वे यह फिर से डिज़ाइन कर रही हैं कि नियंत्रण कैसे काम करता है।
Google और Meta द्वारा CUDA लॉक-इन को कमजोर करने की कोशिश से लेकर, Microsoft द्वारा डेटाबेस को AI-नेटिव सिस्टम के रूप में पुनः स्थापित करने तक, और जापान में Apple द्वारा ऐप वितरण को सीमित रूप से खोलने तक—AI प्लेटफ़ॉर्म प्रतिस्पर्धा अब एक अधिक संरचनात्मक चरण में प्रवेश कर चुकी है।
1. Google और Meta, TPU पर PyTorch को आगे बढ़ा रहे हैं, NVIDIA के इकोसिस्टम लॉक-इन को सीधी चुनौती
Google, Meta के साथ मिलकर PyTorch को TPU पर लगभग बिना प्रदर्शन हानि के चलाने पर काम कर रहा है, जिससे डेवलपर्स के लिए GPU से TPU पर माइग्रेशन की बाधा काफ़ी कम हो जाती है। इसी समय, Meta NVIDIA GPU की ऊँची कीमतों और आपूर्ति सीमाओं के कारण विकल्प तलाश रहा है, और भविष्य में Google के TPU चिप्स को किराए पर लेने या सीधे खरीदने की संभावना भी देख रहा है।
टिप्पणी:
NVIDIA की दीर्घकालिक प्रीमियम शक्ति केवल प्रदर्शन या आपूर्ति पर आधारित नहीं है। उसका असली किला CUDA है—एक ऐसा इकोसिस्टम जो स्विच करना महँगा, जटिल और जोखिमपूर्ण बना देता है।
इसी वजह से Google–Meta का यह सहयोग केवल तकनीकी अनुकूलन या लागत बचत की कहानी नहीं है। यह NVIDIA के AI इकोसिस्टम प्रभुत्व पर एक व्यवस्थित हमला है।
अब तक TPU मुख्य रूप से Google Cloud तक सीमित थे, जिससे बाहरी ग्राहकों का डेटा नियंत्रण और डिप्लॉयमेंट लचीलापन सीमित रहता था। यदि Meta जैसे बड़े खरीदार TPU को किराए पर ले सकते हैं या भविष्य में स्वामित्व ले सकते हैं, तो TPU एक बंद आंतरिक संसाधन से साझा बुनियादी ढाँचे में बदल जाते हैं।
असल परीक्षा यह होगी कि क्या Google TPU को PyTorch-नेटिव, प्रथम-स्तरीय अनुभव बना पाता है।
यदि PyTorch GPU, TPU और कस्टम ASIC बैकएंड्स के बीच लगभग बिना रुकावट स्विच कर सकता है, तो बड़े ग्राहक कंप्यूट को बिजली और रैक स्पेस की तरह खरीदने लगेंगे—जहाँ क्षमता, आर्किटेक्चर से ज़्यादा महत्वपूर्ण होगी।
उस स्थिति में दबाव सीधे NVIDIA पर आएगा।
यह उल्लेखनीय है कि विज्ञापन व्यवसाय में कट्टर प्रतिद्वंद्वी कंपनियाँ अब चिप युद्ध में एक ही पक्ष में दिख रही हैं—लेकिन यह साझेदारी तकनीकी स्तर से आगे बढ़ेगी या नहीं, यह अभी खुला सवाल है।
2. Microsoft ने Azure HorizonDB लॉन्च किया, डेटाबेस प्रतिस्पर्धा को AI-नेटिव दिशा में मोड़ा
Microsoft ने Azure HorizonDB पेश किया है, जो एक नया एंटरप्राइज़-ग्रेड PostgreSQL सेवा है और Foundry AI मॉडलों के साथ गहराई से एकीकृत है। Microsoft का दावा है कि यह पारंपरिक तरीकों की तुलना में तीन गुना तेज़ वेक्टर सर्च प्रदान करता है। अलग-अलग स्टोरेज और स्केलेबल कंप्यूट आर्किटेक्चर के साथ, HorizonDB को AI वर्कलोड के लिए सीधे AWS Aurora के मुकाबले में रखा गया है।
टिप्पणी:
HorizonDB “एक और मैनेज्ड Postgres” नहीं है।
यह Microsoft का प्रयास है कि एंटरप्राइज़ डेटाबेस प्रतिस्पर्धा को पारंपरिक OLTP/OLAP से हटाकर AI-नेटिव डेटा आर्किटेक्चर की ओर ले जाया जाए।
आज अधिकांश एंटरप्राइज़ तीन रास्तों में से एक अपनाते हैं:
Postgres + pgvector, Pinecone या Milvus जैसे स्टैंडअलोन वेक्टर डेटाबेस, या Aurora, AlloyDB और Cloud SQL जैसी क्लाउड-बंडल्ड सेवाएँ।
वेक्टर रिट्रीवल प्रदर्शन को मुख्य मेट्रिक बनाकर Microsoft यह संकेत दे रहा है कि वह चाहता है कि ग्राहक एक ही डेटाबेस में बिज़नेस डेटा, embeddings और retrieval को संभालें—जिससे ऑपरेशनल जटिलता और consistency जोखिम कम हो।
यदि HorizonDB क्षैतिज कंप्यूट स्केलिंग, read-write separation, तेज़ failover, स्मूथ elasticity और प्रतिस्पर्धी लागत संरचना को वास्तव में पूरा करता है, तो यह मध्यम और बड़े एंटरप्राइज़ के माइग्रेशन निर्णयों को प्रभावित कर सकता है।
रणनीतिक रूप से, इसका लक्ष्य केवल AWS Aurora नहीं बल्कि Oracle और MongoDB भी हैं।
मुख्य प्रश्न यही है: क्या एंटरप्राइज़ HorizonDB के लिए अपनी मौजूदा डेटाबेस संरचना को दोबारा डिज़ाइन करने को तैयार होंगे?
3. Apple जापान में वैकल्पिक ऐप स्टोर खोलता है, लेकिन वितरण नियंत्रण बनाए रखता है
Apple ने घोषणा की है कि वह जापान में iPhone पर वैकल्पिक ऐप स्टोर की अनुमति देगा, ताकि नए प्रतिस्पर्धा कानूनों का पालन किया जा सके। जापानी डेवलपर्स अपने स्वयं के मार्केटप्लेस लॉन्च कर सकते हैं, जिन पर Apple को न्यूनतम 5% कमीशन देना होगा। Apple सिस्टम के बाहर इन-ऐप भुगतान की अनुमति होगी, लेकिन कमीशन फिर भी लागू रहेगा।
टिप्पणी:
Apple बंद वितरण को छोड़ नहीं रहा है—वह इसे एक पूर्ण नियम से बदलकर अनुपालन-आधारित व्यावसायिक संरचना बना रहा है।
यह एक सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया सीमित खुलापन है। Apple जापान के Mobile Software Competition Act (MSCA) की आवश्यकताओं को पूरा करता है, जबकि tiered commissions, अनिवार्य सुरक्षा समीक्षा और समानांतर भुगतान नियमों के ज़रिए इकोसिस्टम नियंत्रण बनाए रखता है।
यहाँ तक कि जब तृतीय-पक्ष भुगतान सक्षम होता है, तब भी Apple का in-app purchase विकल्प अनिवार्य रहता है। उपयोगकर्ता Apple के भुगतान प्रवाह को देखते रहते हैं और डेवलपर्स पूरी तरह से कमीशन से बच नहीं पाते।
पिछले शून्य-विकल्प मॉडल की तुलना में यह कुछ लचीलापन देता है—लेकिन यह वास्तविक विकेंद्रीकरण नहीं है।
अब बड़ा सवाल यह है कि क्या जापान का यह नियामक मॉडल यूरोपीय संघ, दक्षिण कोरिया या अन्य बाज़ारों के लिए मिसाल बनेगा।
पिछले 72 घंटों में ध्यान देने योग्य AI घटनाएँ
इन परिवर्तनों के व्यापक संदर्भ को समझने के लिए, नीचे दिए गए विश्लेषण उपयोगी हैं:
निष्कर्ष
PyTorch द्वारा कंप्यूट लॉक-इन को ढीला करने से लेकर, Microsoft द्वारा AI युग के डेटाबेस को फिर से परिभाषित करने और Apple द्वारा नियंत्रित खुलापन अपनाने तक—एक पैटर्न साफ़ है:
प्लेटफ़ॉर्म नियंत्रण छोड़ नहीं रहे, वे उसकी सीमाओं को फिर से डिज़ाइन कर रहे हैं।
AI युग में प्रतिस्पर्धा अब केवल सर्वश्रेष्ठ मॉडल बनाने की नहीं है, बल्कि इस बात की है कि कौन-सा खिलाड़ी खुलेपन और लॉक-इन के बीच सबसे लाभदायक सिस्टम सीमाएँ तय कर पाता है।
यह प्लेटफ़ॉर्म युद्ध अब वास्तव में शुरू हुआ है।