Sundar Pichai: AI کی دوڑ میں سبقت حاصل کرنے کے لیے Gemini 4 کو بڑے بیس ماڈلز کی ضرورت ہے

گوگل فرنٹیر ماڈل کی دوڑ میں اپنی برتری دوبارہ حاصل کرنے کے لیے اپنی حکمت عملی کو بڑے پیمانے پر پری ٹریننگ (pre-training) کی طرف موڑ رہا ہے۔ Alphabet کے CEO Sundar Pichai نے اشارہ دیا ہے کہ Gemini کے لیے اگلا ارتقائی قدم موجودہ صنعتی رہنماؤں کا مقابلہ کرنے اور ان سے آگے نکلنے کے لیے نمایاں طور پر بڑے بیس ماڈلز بنانے پر منحصر ہے۔

اسکیلنگ کا حکم: Gemini 4 کیوں مختلف ہے

حالیہ Q2 2026 کی ارننگ کال کے دوران، Sundar Pichai نے جنریٹیو AI کے مسابقتی منظرنامے پر بات کی، اور نوٹ کیا کہ اگرچہ گوگل نے نمایاں پیش رفت کی ہے، لیکن حقیقی فرنٹیر کارکردگی کے حصول کے لیے پیمانے (scale) میں تبدیلی کی ضرورت ہے۔ کمپنی فی الحال Gemini 4 کے لیے اپنی "اب تک کی سب سے پرجوش پری ٹریننگ رن" (most ambitious pre-training run yet) کر رہی ہے۔

Pichai کے مطابق، ذہانت کی اگلی نسل صرف بتدریج اپ ڈیٹس کے ذریعے حاصل نہیں کی جا سکتی؛ اس کے لیے حریفوں کے ساتھ موجودہ فرق کو ختم کرنے کے لیے بہت بڑے بیس ماڈلز کی ضرورت ہے۔ کمپیوٹ اور ڈیٹا میں یہ بھاری سرمایہ کاری Alphabet کے نظرثانی شدہ 2026 کے سرمایہ کاری کے تخمینے میں نظر آتی ہے، جسے بڑھتی ہوئی طلب کے ساتھ ہم آہنگ ہونے کے لیے حیران کن طور پر 195 بلین ڈالر سے 205 بلین ڈالر تک بڑھا دیا گیا ہے۔

کارکردگی بمقابلہ فرنٹیر پاور: Flash حکمت عملی

جہاں ایک طرف نئے فرنٹیر ماڈل کی تلاش جاری ہے، وہیں گوگل بیک وقت ان "ورک ہارس" (workhorse) استعمال کے کیسز کو بہتر بنا رہا ہے جو اس کے ایکو سسٹم کو چلاتے ہیں۔ گوگل کے ماڈل ہائیرارکی میں ایک واضح تقسیم ابھر رہی ہے:

  • The Frontier Tier: Gemini 4 پر مرکوز، جس کا مقصد وسیع پیمانے پر ریژوننگ (reasoning) کی صلاحیتوں کو نشانہ بنانا اور اعلیٰ درجے کے حریفوں کے ساتھ فرق کو کم کرنا ہے۔
  • The Efficiency Tier: Gemini Flash سیریز پر مرکوز۔ Pichai نے نوٹ کیا کہ Flash ماڈلز "کارکردگی اور لاگت کے بہترین توازن" (sweet spot of performance and cost) پر پورا اترتے ہیں، جو روزانہ کی صارفین کی زیادہ تر طلب کو پورا کرتے ہیں۔

یہ دوہرا طریقہ کار مالی طور پر فائدہ مند ثابت ہو رہا ہے۔ گوگل نے رپورٹ کیا ہے کہ "AI Mode" میں فی AI جواب کی لاگت لانچ کے بعد سے اپنے کم ترین درجے پر آ گئی ہے، جبکہ کمپنی مزید طاقتور بنیادی ماڈلز تعینات کر رہی ہے۔ Flash 3.6 جیسی ریلیزز سے مستحکم ہونے والی یہ کارکردگی، AI انٹیگریشن کے بڑھنے کے ساتھ منافع برقرار رکھنے کے لیے اہم ہے۔

صارفین میں بڑے پیمانے پر اضافہ اور مونیٹائزیشن کے سنگ میل

گوگل کی AI منتقلی کی مالی صحت اس کے حالیہ سہ ماہی میٹرکس سے واضح ہے۔ گوگل نے Q2 2026 کی آمدنی 119.8 بلین ڈالر رپورٹ کی ہے، جو سال بہ سال 24 فیصد اضافہ ہے۔ ترقی کے اہم محرکات میں شامل ہیں:

  • Gemini App Adoption: ماہانہ فعال صارفین کی تعداد بڑھ کر 950 ملین ہو گئی ہے، جو فروری میں 750 ملین تھی۔
  • Google Cloud Expansion: کلاؤڈ سیگمنٹ میں 82 فیصد کا دھماکہ خیز اضافہ دیکھا گیا، جو 24.8 بلین ڈالر تک پہنچ گیا۔
  • Search Integration: Google Search میں AI Mode ماہانہ ایک ارب سے زیادہ فعال صارفین سے تجاوز کر گیا ہے، جس سے اربوں ایسے سرچ کوئریز کے مونیٹائزیشن کے راستے کھل گئے ہیں جو پہلے مشکل تھے۔
  • Ad Tech Evolution: AI Max اشتہاری ٹول بیٹا مرحلے سے باہر نکل آیا ہے، اور اب 500,000 اشتہاری اسے استعمال کر رہے ہیں۔

تکنیکی کمزوریوں کا مقابلہ کرنا

Pichai ان شعبوں کے بارے میں شفاف تھے جہاں گوگل کو اب بھی پیچھے رہ جانے والے حصوں کو پُر کرنے کی ضرورت ہے۔ خاص طور پر، کمپنی "کوڈنگ اور ایجنٹک کوڈنگ" (coding and agentic coding) کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے پر بھرپور توجہ دے رہی ہے۔ جیسے جیسے AI سادہ چیٹ انٹرفیس سے خود مختار ایجنٹس کی طرف بڑھ رہا ہے جو کوڈ لکھ سکتے ہیں، ڈی بگ (debug) کر سکتے ہیں اور چلا سکتے ہیں، ان ایجنٹک ورک فلو میں مہارت حاصل کرنا Gemini 4 کے ڈویلپمنٹ سائیکل کا بنیادی مرکز ہے۔

اہم نکات

  • اسکیل (Scale) ترجیح ہے: گوگل سالانہ 205 بلین ڈالر تک کی سرمایہ کاری کر رہا ہے، اس شرط پر کہ "بہت بڑے بیس ماڈلز" ہی Gemini 4 کے ساتھ فرنٹیر AI کی دوڑ جیتنے کا واحد راستہ ہیں۔
  • Flash کا فائدہ: فرنٹیر انٹیلی جنس کے حصول کے ساتھ ساتھ، گوگل اپنی Gemini Flash سیریز کو تقریباً 1 ارب صارفین کے لیے زیادہ حجم اور کم لاگت والی افادیت فراہم کرنے کے لیے کامیابی سے استعمال کر رہا ہے۔
  • مخصوص بہتری: Gemini 4 کے لیے بڑے پیمانے پر پری ٹریننگ کی کوششوں کا خاص مقصد کوڈنگ اور ایجنٹک خود مختار صلاحیتوں میں موجود موجودہ کمزوریوں کو دور کرنا ہے۔