Google कथित तौर पर अपने TPU v9 AI चिप का अपग्रेडेड वर्जन 'Triggerfish' विकसित कर रहा है। सारी जानकारी एक एनालिस्ट रिपोर्ट पर आधारित है। ताइवान की चिप डिज़ाइन कंपनी MediaTek को इस चिप के लिए एक्सक्लूसिव ऑर्डर मिला है। रिपोर्ट के मुताबिक, इस चिप की कीमत पुराने 'Humufish' चिप से करीब 30% ज़्यादा होगी। यह चिप मुख्य रूप...
शोध उत्तर

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Google अपनी AI चिप्स के ज़रिए AI इंफ्रास्ट्रक्चर में अपनी पकड़ मज़बूत कर रहा है। ताज़ा खबरों के मुताबिक, कंपनी अपने TPU v9 चिप के एक उन्नत वर्जन पर काम कर रही है। इस चिप का कोडनेम 'Triggerfish' बताया जा रहा है । यह चिप खासतौर पर AI एजेंट्स और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) जैसी नई AI तकनीकों की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है। सबसे अहम बात यह है कि इस प्रोजेक्ट में ताइवान की चिप डिज़ाइन कंपनी MediaTek की भूमिका और बढ़ रही है
।
महत्वपूर्ण: यह सारी जानकारी TF इंटरनेशनल सिक्योरिटीज के एनालिस्ट मिंग-ची कूओ (Ming-Chi Kuo) की 22 जून, 2026 को प्रकाशित एक इंडस्ट्री सर्वे रिपोर्ट पर आधारित है। Google या MediaTek ने अभी तक इसकी आधिकारिक पुष्टि नहीं की है ।
Triggerfish को Google के मौजूदा TPU v9 चिप (जिसका कोडनेम 'Humufish' है) का ही एक उन्नत संस्करण माना जा रहा है । इसे कोई बिल्कुल नई पीढ़ी (TPU v10) का चिप नहीं, बल्कि v9 का ही एक वेरिएंट बताया गया है, जिसमें अनुमान लगाने (इन्फ्रेंस) की क्षमता को काफी बढ़ाया गया है
।
रिपोर्ट के अनुसार, MediaTek को Triggerfish चिप के लिए एक्सक्लूसिव ऑर्डर मिला है । यह ऑर्डर बेस 'Humufish' चिप की तुलना में करीब 30% ज़्यादा कीमत पर दिया गया है
। इससे साफ संकेत मिलता है कि MediaTek अब सिर्फ कंपोनेंट सप्लायर नहीं रहा, बल्कि Google के साथ सिस्टम-लेवल डिज़ाइन में भी गहरे स्तर पर जुड़ रही है। मिंग-ची कूओ का कहना है कि यह डील MediaTek को पूरे TPU v9 जेनरेशन के लिए Google की 'फर्स्ट-चॉइस पार्टनर' के तौर पर स्थापित करती है
।
Triggerfish में तीन मुख्य तकनीकी बदलाव किए जा रहे हैं :
ये सभी बदलाव उन 'CPU वॉल' और 'मेमोरी वॉल' समस्याओं को दूर करने के लिए किए जा रहे हैं, जो आमतौर पर AI चिप्स में देखी जाती हैं ।
Triggerfish को खासतौर पर AI एजेंट्स और RL के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है । आइए समझते हैं क्यों:
Google Cloud के अपने डॉक्यूमेंटेशन के अनुसार, "एजेंटिक AI में बदलाव के लिए ऐसे इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत है जो मल्टी-स्टेप रीज़निंग और लगातार रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कर सके।" TPUs को "इन्फ्रेंस 'मेमोरी वॉल' को तोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है" ।
मिंग-ची कूओ के सर्वे के अनुसार:
| माइलस्टोन | अनुमानित समय |
|---|---|
| उत्पादन शुरू | 2027 के अंत (H2 2027) |
| बड़े पैमाने पर उत्पादन (वॉल्यूम रैंप) | 2028 |
| लाइफटाइम शिपमेंट (Triggerfish) | 100–200 मिलियन यूनिट्स (400-500 मिलियन Humufish यूनिट्स के अतिरिक्त) |
ये आंकड़े बताते हैं कि Triggerfish कोई मास-मार्केट चिप नहीं है, बल्कि यह विशिष्ट, वैल्यू-एडेड इन्फ्रेंस वर्कलोड के लिए एक टार्गेटेड अपग्रेड है।
Triggerfish, Google की उस लंबी रणनीति का हिस्सा है जिसमें वह AI वर्कलोड के लिए Nvidia जीपीयू पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए अपनी खुद की कस्टम सिलिकॉन (TPUs) विकसित कर रहा है ।
पूरी तरह से नई पीढ़ी (v10) का इंतज़ार किए बिना TPU v9 को अपग्रेड करके, Google AI एजेंट्स और RL जैसे उभरते वर्कलोड के लिए इन्फ्रेंस-विशिष्ट सुधारों पर जल्दी से काम कर सकता है ।
यह चिप 'इफेक्टिव कंप्यूट मैक्सिमाइज़ेशन' के सिद्धांत पर डिज़ाइन की गई है। इसका मतलब है कि ज़्यादा से ज़्यादा डेटा को चिप पर रखकर लागत और लेटेंसी (देरी) को कम किया जाता है, जो सीधे तौर पर Nvidia के H100/B200 क्लास हार्डवेयर के मुकाबले 'टोटल कॉस्ट ऑफ इन्फ्रेंस' में प्रतिस्पर्धा करेगा ।
यह सारी जानकारी केवल एक एनालिस्ट (मिंग-ची कूओ, TF इंटरनेशनल सिक्योरिटीज़, 22 जून, 2026) के सर्वे पर आधारित है। Google ने आधिकारिक तौर पर Triggerfish कोडनेम, स्पेसिफिकेशन या टाइमलाइन की पुष्टि नहीं की है। कीमत, वॉल्यूम और पार्टनर एक्सक्लूसिविटी की अभी कंपनियों द्वारा पुष्टि नहीं की गई है। जब तक Google कोई आधिकारिक घोषणा नहीं करता, इस जानकारी को एक विश्वसनीय लेकिन अनकंफर्म्ड इंडस्ट्री रिपोर्ट माना जाना चाहिए ।
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Google कथित तौर पर अपने TPU v9 AI चिप का अपग्रेडेड वर्जन 'Triggerfish' विकसित कर रहा है। सारी जानकारी एक एनालिस्ट रिपोर्ट पर आधारित है।
Google कथित तौर पर अपने TPU v9 AI चिप का अपग्रेडेड वर्जन 'Triggerfish' विकसित कर रहा है। सारी जानकारी एक एनालिस्ट रिपोर्ट पर आधारित है। ताइवान की चिप डिज़ाइन कंपनी MediaTek को इस चिप के लिए एक्सक्लूसिव ऑर्डर मिला है। रिपोर्ट के मुताबिक, इस चिप की कीमत पुराने 'Humufish' चिप से करीब 30% ज़्यादा होगी।
यह चिप मुख्य रूप से AI एजेंट्स और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) वर्कलोड को ध्यान में रखकर बनाया जा रहा है। इसमें ऑन चिप SRAM को 2 3 गुना बढ़ाने और HBM4E मेमोरी का इस्तेमाल करने की योजना है।