एप्पल कथित तौर पर M8 Ultra चिप्स से लैस AI सर्वर बना रहा है

एप्पल सर्वर कारोबार में वापसी पर विचार कर रहा है

रिपोर्टों के अनुसार एप्पल उसी हाई-परफॉर्मेंस M-सीरीज़ Ultra सिलिकॉन पर आधारित एक AI सर्वर विकसित कर रहा है, जो उसके Mac डेस्कटॉप को शक्ति देता है। यह कदम कंपनी को लगभग बीस वर्षों में पहली बार एंटरप्राइज़ सर्वर बाज़ार में वापस लाएगा। The Information की रिपोर्ट के अनुसार, यह मशीन 2029 में बाज़ार में पहुंचने की उम्मीद है, जिससे यह लगभग दो दशकों में शिप होने वाला पहला एप्पल सर्वर बन जाएगा।

कहा जाता है कि इस परियोजना को एप्पल के नए मुख्य कार्यकारी अधिकारी जॉन टर्नस का समर्थन तब मिला जब लगभग एक वर्ष पहले इस पर काम शुरू हुआ — उस दौरान टर्नस अभी भी एप्पल के हार्डवेयर इंजीनियरिंग संगठन का नेतृत्व कर रहे थे। यह विवरण महत्वपूर्ण है, क्योंकि इससे संकेत मिलता है कि यह प्रयास किसी सॉफ़्टवेयर या सेवाओं की पहल के बजाय चिप और हार्डवेयर समूहों से उपजा है। टर्नस ने आधिकारिक तौर पर 1 सितंबर को टिम कुक के स्थान पर CEO का पद संभाला, जो 15 वर्षों तक इस भूमिका में रहे, इसलिए सर्वर परियोजना उनके कार्यकाल की शुरुआती निर्णायक पहल बन सकती है।

एप्पल ने इस योजना की पुष्टि नहीं की है, और रिपोर्ट में कहा गया है कि कोई भी उत्पाद ग्राहकों तक पहुंचने से पहले यह प्रयास रद्द भी किया जा सकता है।

M8 Ultra सिलिकॉन पर आधारित दो कॉन्फ़िगरेशन

जैसा वर्णित है, एंटरप्राइज़ सर्वर दो अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन में शिप होगा:

• एप्पल के भविष्य के M8 Ultra प्रोसेसर में से दो का उपयोग करने वाला डुअल-चिप संस्करण।
• उन्हीं M8 Ultra प्रोसेसर में से चार का उपयोग करने वाला फोर-चिप संस्करण।

दोनों वेरिएंट एप्पल की स्थापित रणनीति पर निर्भर होंगे, जिसमें वीडियो प्रोडक्शन, 3D रेंडरिंग और बढ़ती हुई स्थानीय AI इन्फ़रेंस तथा ट्रेनिंग जैसे मांग वाले कार्यभार के लिए कई हाई-एंड कोर को एक ही पैकेज में जोड़कर Ultra-स्तरीय चिप्स के ज़रिए प्रदर्शन बढ़ाया जाता है। इस आर्किटेक्चर को रैक-माउंटेड एंटरप्राइज़ सिस्टम तक विस्तारित करना एप्पल के वर्तमान में बेचे जाने वाले किसी भी उत्पाद से कहीं बड़ा कदम होगा।

रिपोर्ट यह भी बताती है कि एप्पल यह खोज कर रहा है कि क्या उसके M8 चिप्स को Nvidia के डेटा सेंटर नेटवर्किंग हार्डवेयर का उपयोग करके आपस में जोड़ा जा सकता है। विशेष रूप से, Nvidia की NVLink Fusion तकनीक को एक संभावना के रूप में उठाया गया है, और सूत्रों ने The Information को बताया कि दोनों कंपनियों के बीच इस बारे में चर्चा हुई है कि एप्पल अपनी AI महत्वाकांक्षाओं के लिए Nvidia तकनीक का उपयोग कैसे कर सकता है।

इन बातचीत से कुछ ठोस निकलने की गारंटी नहीं है। The Information ने चेतावनी दी कि एप्पल की सर्वर परियोजना पूरी तरह रद्द की जा सकती है, या इसमें बिना किसी Nvidia तकनीक के आगे बढ़ा जा सकता है।

AI डेवलपर्स Mac क्यों खरीदते रहते हैं

रिपोर्ट की गई सर्वर परियोजना का समय एप्पल के कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप कंप्यूटरों की मांग में अप्रत्याशित उछाल के साथ मेल खाता है। Mac mini और Mac Studio सिस्टम AI डेवलपर्स और उन कंपनियों के बीच लोकप्रिय विकल्प बन गए हैं जो पारंपरिक GPU क्लस्टर बनाए बिना AI कार्यभार चलाना चाहती हैं।

The Information के अनुसार, OpenAI सहित AI कंपनियों ने ट्रायल-एंड-एरर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के ज़रिए AI एजेंट्स को ट्रेन करने के लिए दसियों हज़ार Mac mini और Mac Studio खरीदे हैं। इसी तरह Anthropic ने हार्डवेयर सीधे खरीदने के बजाय Amazon Web Services से Mac mini किराए पर लिए हैं।

अपनाने का यह पैटर्न एप्पल के लिए असामान्य है, क्योंकि उसके कंप्यूटर पारंपरिक रूप से डेटा सेंटर संचालन के बजाय रचनात्मक और उत्पादकता कार्यों से जुड़े रहे हैं। इसका आकर्षण एकीकृत मेमोरी आर्किटेक्चर, प्रति वाट मज़बूत प्रदर्शन और ऐसे फॉर्म फैक्टर के संयोजन पर टिका प्रतीत होता है जिसे पारंपरिक एक्सेलेरेटर सर्वर की बिजली और कूलिंग मांगों के बिना बड़ी संख्या में स्टैक किया जा सकता है।

यदि डेवलपर्स पहले से ही AI काम के लिए Mac की फ्लीट तैनात करने में सहज हैं, तो एप्पल उन्हें इसके बजाय उद्देश्य-निर्मित सिस्टम बेचने का स्वाभाविक अवसर देख सकता है। इससे कंपनी उस बाज़ार से अधिक मूल्य हासिल कर सकेगी जिसकी वह वर्तमान में लगभग संयोगवश सेवा कर रही है।

Xserve युग से वापसी की लंबी राह

एप्पल का अंतिम गंभीर एंटरप्राइज़ सर्वर Xserve था, एक रैक-माउंटेड लाइन जिसे कंपनी ने जनवरी 2011 में बंद कर दिया था। उसके बाद कई वर्षों तक, सर्वर कार्यक्षमता चाहने वाले संगठनों के लिए एप्पल का आधिकारिक मार्गदर्शन यह था कि वे सर्वर सॉफ़्टवेयर चलाने वाले Mac mini या Mac Pro का उपयोग करें — यह एक वैकल्पिक उपाय था, समर्पित उत्पाद श्रृंखला नहीं।

इसलिए वापसी केवल एक उत्पाद लॉन्च से अधिक होगी; यह डेटा सेंटरों में सीधे बेचने की नई इच्छा का संकेत देगी, ऐसा बाज़ार जहां एप्पल की वर्तमान में बहुत कम उपस्थिति है और जहां ग्राहक लंबे समर्थन चक्र, एंटरप्राइज़ खरीद शर्तों और मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ गहरे एकीकरण की अपेक्षा करते हैं।

यदि ऐसा होता है, तो इंटरकनेक्ट तकनीक पर Nvidia के साथ साझेदारी करना इस अंतर को पाटने का व्यावहारिक तरीका होगा। Nvidia का नेटवर्किंग फैब्रिक AI क्लस्टरों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, और इसे अपनाने से एप्पल सर्वर को पहले से Nvidia हार्डवेयर के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किए गए वातावरणों में आसानी से शामिल किया जा सकेगा।

दांव और खुले प्रश्न

कई महत्वपूर्ण विवरण अभी अनसुलझे हैं। मूल्य निर्धारण, बिजली विशिष्टताएं, मेमोरी क्षमता, सॉफ़्टवेयर समर्थन और बड़े पैमाने पर सिस्टम का प्रबंधन कैसे होगा, इसकी रिपोर्ट नहीं की गई है। यह भी स्पष्ट नहीं है कि एप्पल सर्वर सीधे उद्यमों को बेचेगा, क्लाउड साझेदारों के माध्यम से पेश करेगा, या इसे मुख्य रूप से अपनी AI सेवाओं के समर्थन के लिए आंतरिक बुनियादी ढांचे के रूप में स्थापित करेगा।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य भी उतना ही अनिश्चित है। एंटरप्राइज़ AI सर्वर बाज़ार पर Nvidia एक्सेलेरेटर पर आधारित सिस्टमों का और बढ़ती हुई मात्रा में प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के कस्टम सिलिकॉन का वर्चस्व है। एप्पल एक अलग आर्किटेक्चरल दर्शन के साथ चुनौती देने वाले के रूप में प्रवेश करेगा, जो कच्चे फ्लोटिंग-पॉइंट थ्रूपुट के बजाय दक्षता और मेमोरी बैंडविड्थ पर ज़ोर देता है।

प्रतिबद्धता का प्रश्न भी है। एप्पल ने पहले भी महत्वाकांक्षी हार्डवेयर परियोजनाओं को रद्द किया है या चुपचाप छोड़ दिया है, और 2029 का लक्ष्य प्राथमिकताओं के बदलने के लिए पर्याप्त समय देता है। परियोजना की शुरुआत में टर्नस का कथित समर्थन आंतरिक गंभीरता का एक संकेतक है, लेकिन यह शिप होने वाले उत्पाद की गारंटी नहीं है।

रिपोर्ट जो स्पष्ट करती है वह यह है कि एप्पल की M-सीरीज़ Ultra चिप्स ने AI शोधकर्ताओं के बीच एक वास्तविक, भले ही अनियोजित, दर्शक वर्ग पा लिया है। यह जमीनी मांग औपचारिक एंटरप्राइज़ सर्वर में बदलेगी या नहीं, यह एप्पल के उन निर्णयों पर निर्भर करेगा जो उसने अभी लिए नहीं हैं — और इस पर कि कंपनी उस बाज़ार में प्रतिस्पर्धा करना चाहती है या नहीं जिसे उसने एक दशक से अधिक पहले छोड़ दिया था।

यह लेख Ars Technica की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।