"کنٹرول کمپیوٹنگ پاور" سے "سسٹم بنائیں"۔

مضمون کے مصنف، ذریعہ: لیئیون جینچوآن

اوپن سورس کے ماہر جیا یانگکینگ کا اسٹارٹ اپ

اوپن سورس کے ماہر جیا یانگکینگ نے نئی حرکت کی ہے۔

آج ہی، جیانگ چنگ نے اعلان کیا کہ وہ دوبارہ کاروبار شروع کر رہے ہیں، اور وہ "Intent Lab" نامی ایک اسٹارٹ اپ منصوبہ شروع کر رہے ہیں اور ایک "fleet" کہلاتا ہے خود مختار AI ٹیم بنارہے ہیں جو ارادوں کو پروڈکٹ سافٹ ویئر میں تبدیل کرتی ہے۔

اسی دوران، اس نے تین ابتدائی حاصلات بھی دکھائے: سب سے تیز GLM 5.2 انفرینس انجن، ایک جملے سے تخلیق کیا گیا ڈیٹا بیس انجن، اور ایک فارمل ویریفکیشن کے ساتھ فائل سسٹم۔

ذریعہ: جیا یانگ کینگ کا X اکاؤنٹ

اس ٹویٹ کے جاری ہونے کے ساتھ، جیا یانگکینگ کا ایک نیا کردار بنا۔

اس کا X پروفائل اب Intent Lab کا بانی اور سی ای او کے طور پر اپڈیٹ کر دیا گیا ہے، اور نیوڈیا کو اپنی پچھلی ملازمتوں میں شامل کر دیا گیا ہے، جس سے ایک ماہ تک جاری نیوڈیا کے ساتھ "جداہو جانے" کی افواہوں کو پوری طرح ختم کر دیا گیا ہے۔

سیلیکون ویلی میں "AI فریم ورک کے شعبے میں سب سے بڑے چینی سائنسدان" کے نام سے جانے جانے والے یہ شخص، علی بابا چھوڑ کر Lepton AI قائم کیا، اور پھر 7 ارب ڈالر میں نوڈیا کو فروخت کر دیا، اور اب نئے آغاز پر کھڑا ہو گیا ہے۔

جیا یانگ کینگ کی دوسری کاروباری شروعات کے نشانات پہلے سے دکھائی دے رہے تھے۔

29 جون کو، سیمی اینالسس نامی سیمی کنڈکٹر ریسرچ ادارے نے ایک ٹویٹ جاری کی جس میں کہا گیا کہ لیپٹون AI کے بانی اور سی ای او جیا یانگ کینگ نے لیپٹون AI کی خریداری کے صرف ایک سال بعد استعفیٰ دے دیا۔

اس وقت، یہ پیغام ابھی تک تصدیق شدہ نہیں تھا، لیکن اس نے صنعت کے اندر، خاص طور پر ڈیولپرز کے گروہ میں کافی دلچسپی پیدا کر دی، اور ٹویٹ فوراً وائرل ہو گئی۔

سیمی اینالیسس کے انکشاف کے تقریباً ایک ہی وقت پر، جون 2026 کے شروع میں، GPU کلاؤڈ سروس فراہم کنندہ ہائپربولک نے جیا یانگکنگ کو کمپنی کے مشیر کے طور پر مقرر کرنے کا اعلان کیا۔

ہائپربولک نے اعلان میں کہا کہ جیا یانگچنگ ای آئی سسٹم، کلاؤڈ انفراسٹرکچر، جی پی یو مارکیٹ پلیس، ملٹی کلاؤڈ آرکیٹیکچر اور جی پی یو کے استعمال میں اضافہ جیسے شعبوں میں اپنی تجربہ کاری فراہم کریں گے۔ یہ عملی طور پر اس کے نیوڈیا میں DGX Lepton پلیٹ فارم کے ذمہ دار ہونے کے ساتھ مماثل ہے۔

دو بڑی خبروں کو ملا کر دیکھا جائے تو، جیانگ کینگ کے چلے جانے کی پیشگوئی ہو چکی ہے۔

اور چھوڑنے کا سبب یہ ہو سکتا ہے کہ ہوانگ رینخون نے اپنا فیصلہ بدل دیا اور جیا یانگکنگ کی اوپن سورس کی عقیدت کو ختم کر دیا۔

2023 کو یاد کریں، جیا یانگ کینگ نے مارچ میں علی بابا چھوڑ دیا اور اپریل میں سلیکون ویلی میں کلاؤڈ نیٹو AI پلیٹ فارم Lepton AI قائم کیا، جس کی بنیادی ٹیم میں ONNX کے مشترکہ بانی بائے جون جیے، اور etcd کے بانی لی شانگ شامل تھے۔

اس وقت، لیپٹون کا مقصد واضح تھا: بہت سارے کلاؤڈ پر مبنی AI انفرنس کی کمپوٹنگ پلیٹ فارم، جو ایک یکسانہ انتظامی لیئر تعمیر کرتی ہے تاکہ ڈویلپرز مختلف کلاؤڈ فراہم کنندگان کے درمیان GPU وسائل کو ایک ساتھ انتظام کر سکیں، اور ہلکے Tuna انفرنس انجن کی مدد سے بڑے ماڈلز کی ڈپلویمنٹ کی رکاوٹوں کو کم کرے۔

مختصر طور پر، ایک آپریشنل پلیٹ فارم کے ذریعے AI انجینئرز کے لیے GPU کلسٹرز کے استعمال اور انتظام کی پیچیدگیوں کو ایک جگہ پکڑ لیا جاتا ہے، تاکہ ڈویلپرز اپنی توجہ مدل پر مرکوز رکھ سکیں۔

صرف دو سال کے کاروبار کے بعد، لیپٹون AI نے SemiAnalysis ClusterMAX GPU کلاؤڈ سروس ریٹنگ سسٹم میں دوسری ٹیم "گولڈ" میں جگہ بنائی، جس میں Microsoft Azure، Together AI اور Oracle بھی شامل ہیں۔

اس کے بعد اپریل 2025 میں، نوڈیا نے لیپٹون AI کو 7 ارب ڈالر کے ساتھ ضم کر لیا۔

یہ لین دین ایک وقت میں صنعت کے لیے دو طرفہ فائدہ سمجھی جاتی تھی۔

انڈر ایکسیشن مکمل ہونے سے پہلے، ہوئنگن ہو نے گزشتہ مارچ میں GTC کانفرنس میں کہا تھا کہ NVIDIA اب ایک چپ کمپنی نہیں ہے، اور نہ ہی ایک AI کمپنی ہے، بلکہ اب ایک الگورتھم اور انفراسٹرکچر کمپنی ہے۔

ہو رنیون کا منطق یہ ہے کہ نوڈیا صرف GPU کا فروخت کنندہ نہیں بن سکتی، اسے AI کے دور کا کلاؤڈ اور سافٹ ویئر انٹری پوائنٹ بننا ہوگا۔

وہ چاہتا ہے کہ نوڈیا DGX Cloud کی سافٹ ویئر شیڈولنگ صلاحیتیں مکمل کرے، اپنا عالمی کمپوٹنگ مارکیٹ بنائے، اور عوامی کلاؤڈ فراہم کنندگان اور CoreWeave جیسے GPU کلاؤڈ مقابلہ کنندگان کا سامنا کرے، اور Lepton AI کی خریداری ہی ہوائینگ کے "AI فیکٹری" کے خواب کے اس حصے میں سے آخری چند تکڑے ہیں۔

جیانگ کینگ کی ٹیم کے لیے، نوڈیا کے ہارڈویئر نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے، کراس-کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم کے خیال کو عملی شکل دینا ممکن ہے۔

لیکن جلد ہی، خوابوں کو حقیقت کے ساتھ ٹکرانا پڑا۔

لیپٹون AI کی مصنوعات کا تصور، جیسے "نیٹیو پائیتھن، آؤٹ آف دی بکس"، نیوڈیا کے بڑے کاروباری صارفین کے لیے زیادہ بند مصنوعات کے نظام سے مطابقت نہیں رکھتا۔

عوامی رپورٹس کے مطابق، DGX Lepton کے نام تبدیل کرنے کے بعد، 2025 کے وسط تک اس کی باہری سرگرمیاں تقریباً بند ہو چکی تھیں، اور اس کی کارکردگی متوقع سے کم رہی۔

اور گہری، زیادہ غیر قابل حل تضاد، اوپن سورس کے عہد پر ہے۔

نیوڈیا نے اپنے زَمَنِ خریداری کے دوران 2026 تک Lepton کے کور پلیٹ فارم کو اوپن سورس کرنے کا وعدہ کیا تھا، لیکن نیوڈیا کے لیے کور بزنس ماڈل GPU ہارڈویئر کی فروخت پر منحصر ہے۔

جب لیپٹون کور سکیڈولنگ کوڈ کھول دیا جائے گا، تو AMD اور گھریلو مختلف چپ فروشین اس موثر ٹول کا استعمال کرکے کمپوٹیشنل پاور کو سکیڈول کر سکیں گے، جس سے وہ اپنی ہارڈویئر کی حفاظتی دیوار کو خود سے کمزور کر دیں گے۔

آخر کار، اوپن سورس منصوبہ کو باقاعدگی سے مسترد کر دیا گیا۔

اور یہ عہد، جیانگکینگ کے لیے نوویدا میں سسٹم سافٹ ویئر کے وائس پریزیڈنٹ بننے اور ہوآنگ رینکون کو ب без تھا۔

جائنگ کینگ کی پوری کیریئر "میں سب کے لیے، اور سب میرے لیے" کے اوپن سورس کے جذبے پر قائم ہے۔

اس نے اپنی پیشہ ورانہ زندگی کے تمام اہم اثاثے، Caffe، PyTorch سے لے کر ONNX تک، اوپن سورس کر کے AI انجینئرنگ انفراسٹرکچر کو دوبارہ تعمیر کیا۔

ہارڈویئر کی دیوار کو برقرار رکھنے والے چپ گیگنٹس اور نیٹرل اور کھلے بنیادی ڈھانچے کے ماننے والوں کے درمیان طویل مدت تک ساتھ رہنا ناممکن ہے۔

صرف ایک سال بعد ہی "دو طرفہ ملاقات" کے بعد، جا یانگ کینگ نے دوبارہ تعیناتی چھوڑ کر نیا کاروبار شروع کیا۔

اسٹارٹ اپ ٹیم کے حوالے سے، Intent Lab وہی پرانی ٹیم ہے۔

اس میں لیپٹون AI کے سہ-بنیادی گروہ کے ارکان بائی جون جیہ اور لی شانگ شامل ہیں، لیکن وہ جو کچھ کر رہے ہیں وہ لیپٹون AI پر ان کے کام سے بہت مختلف ہے۔

جیا یانگکینگ نے نئی نسل کے کمپوٹیشنل کلاؤڈ اور انفرنس سکیڈولنگ پلیٹ فارم بنانے کے بجائے اپنی نئی کمپنی کو خود مختار AI سافٹ ویئر انجینئرنگ پر متمرکز کر دیا ہے۔

نئی مصنوعات Fleet کا مقصد اب "انسانوں کو AI ماڈلز ڈپلوی کرنے میں مدد کرنا" نہیں، بلکہ AI ایجینٹ ٹیم کو ضرورت کی سمجھ، آرکیٹیکچر ڈیزائن، کوڈنگ، ٹیسٹنگ، اور مستقل آپریشن تک کے پورے پروسیس کو خود کار طور پر مکمل کرنے دینا ہے۔

اس کے پیچھے کا بنیادی منطق یہ ہے کہ AI Infra میں ایک قیمتی دوبارہ جائزہ لیا جا رہا ہے۔

ابھی، Cursor، Claude Code، Codex جیسے ایجنٹک کوڈنگ ٹولز سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے بنیادی منطق کو دوبارہ شکل دے رہے ہیں۔

"Vibe-coding" کے ذریعے ڈیولپرز اپنی ضروریات کو قدرتی زبان میں بیان کرتے ہیں، اور AI ایجنٹ خودکار طور پر مکمل انفراسٹرکچر کوڈ تیار، ڈیبگ اور ڈیپلوی کرتا ہے۔

مثلاً، AMD کا اوپن سورس Spur پروجیکٹ، Slurm کے ساتھ مطابقت رکھنے والا ایک اوپن سورس شیڈولر ہے جسے AI ایجینٹ براہ راست کال کر سکتا اور کنفیگر کر سکتا ہے، تقریباً صفر رکاوٹ کے ساتھ۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ روایتی AI انفراسٹرکچر جو پیچیدگی کو مصنوعات کے طور پر محفوظ کرنے کی کوشش کرتا ہے، اسے ایجنٹ کوڈنگ صرف کوڈ جنریشن کے ذریعے براہ راست دور کر رہا ہے۔

یہ DGX Lepton کے ہر نرن جنگ کی توقعات پر پورا نہ اترنا، اور اوپن سورس کے عہد کا پورا نہ ہونا جیسے مسائل کا ایک عینی پس منظر بھی ہے۔

لیپٹون کے راستے پر چلنے کے بجائے، جیا یانگ کینگ کی کاروباری سمجھداری تھی، اور انٹینٹ لیب کی بنیاد رکھنا بھی اس کے مزاج کے مطابق تھا۔

ذریعہ: جیا یانگ کینگ کا X اکاؤنٹ

جیانگ کینگ نے سوشل میڈیا پر اپنے راستے کے تبدیلی کے مرکزی خیالات لکھے: گزشتہ کئی دہائیوں سے، ہم نے ہر بار صرف ایک سسٹم بناتے ہوئے ڈسٹریبیوٹڈ AI سسٹمز کو خود تعمیر کیا ہے۔ اب وہ ایک ایسا سسٹم بنانا چاہتے ہیں جو ہزاروں سافٹ ویئر کو بڑے پیمانے پر تخلیق کر سکے۔

اس کے خیال میں، موجودہ ماڈل کوڈ لکھنے کی رفتار بہت تیز ہے، لیکن "کوڈ چل سکتا ہے" اور "اسے پیداواری ماحول میں استعمال کیا جا سکے اور کئی سالوں تک برقرار رکھا جا سکے" کے درمیان اب بھی بڑا فرق ہے۔

وہ اس فرق کو ماڈل کی حدود نہیں سمجھتا، بلکہ اسے ایک درجہ کی کمی سمجھتا ہے۔

یہ کمی، ایک ایسا پیداواری نظام ہے جو ادراکی نیت کو حقیقی ڈیزائن میں تبدیل کرتا ہے، نتائج کی جانچ کرتا ہے کہ وہ مستحکم ہیں یا نہیں، اور سسٹم کے چلنے کے بعد اسے مزید ترقی دیتا ہے، اور یہ سب خودکار طور پر کرتا ہے۔

اور یہی وہ سطح ہے جہاں Intent Lab کوشش کر رہا ہے۔

ذریعہ: Intentlab کی ویب سائٹ

اس لیے، Cursor، Claude Code جیسے کوڈ ایسسٹنٹ ٹولز کے برعکس، Fleet کا مقصد مستقل اور قابل اعتماد پروڈکشن لیول لیئر سسٹمز تیار کرنا ہے تاکہ یہ خلا بھر سکے۔

اب تک، جیا یانگ کینگ نے اپنی پہلی تین اسائنمنٹس جمع کر دی ہیں۔

ایک تو فلیٹ نے TRT-LLM انفرنس انجن کو دوبارہ ڈیزائن کیا ہے تاکہ یہ ٹیم کے لیے سب سے تیز GLM 5.2 انجن بن جائے: دو Grace Blackwell نوڈس پر، آؤٹ پٹ کی رفتار 102 ٹوکنز/سیکنڈ سے بڑھا کر 647 ٹوکنز/سیکنڈ کر دی گئی، جس میں 6.3 گنا بہتری آئی۔

یہ فلیٹ کی طرف سے شروع سے اختتام تک تعمیر اور بہتری کا نتیجہ ہے۔

ذریعہ: Intentlab کی ویب سائٹ

دوسرا، ایک لائن پرومپٹ سے شروع کرتے ہوئے ایک ڈیٹا بیس انجن بنایا گیا۔

فِلیٹ نے صفر سے شروع کرتے ہوئے، موجودہ دستاویزات یا کوڈ کے بغیر، ایک طاقتور ٹیم کے تمام کردارز — آرکیٹیکچر ڈیزائن، کوڈنگ، ٹیسٹنگ، ریویو، کوالٹی ایشوئر — اپنے آپ سنبھال لیے اور تمام 6 ملین SQLite مطابقت ٹیسٹس کے پاس ہونے تک خود کار طور پر چلائے۔

تیسرا، ایک فائل سسٹم بنایا گیا جو ایجنٹس کے استعمال کے لیے ہے، نہ کہ انسانوں کے۔

اس مثال میں، فلیٹ نے فارمال ویریفیکیشن کے ذریعے ایک عارضی خراب حالت کو شناخت کیا اور درست کیا، جس سے ایک کوڈنگ ایجینٹ نے لکھا ہوا بگ پکڑا گیا۔

یہ تینوں مسائل ظاہری طور پر ایک دوسرے سے منسلق نہیں لگتے، لیکن ان کا واضح مقصد یہ ہے کہ جیا یانگکنگ ان کے پیچھے موجود ایک ہی سسٹم فلیٹ کی صلاحیتوں پر زور دینا چاہتے ہیں۔

AI صرف پروگرامنگ کا کام نہیں کرتا، بلکہ آخری سسٹم کے لیے ایک مکمل سافٹ ویئر انجینئرنگ ٹیم کی طرح ذمہ داری بھی سنبھالتا ہے۔

اگر کامیاب ہو جائے، تو جیا یانگ کین کا خیال ہے کہ کمپیوٹر انجینئرنگ کا مالیاتی ماڈل ہمیشہ کے لیے تبدیل ہو جائے گا۔

پچاس سالوں تک، ایک سافٹ ویئر تیار کرنا اور اسے مختلف ضروریات والے صارفین کو جتنا ممکن ہو اس قدر فروخت کرنا مناسب تھا، چاہے ان کی ضروریات کتنی بھی مختلف کیوں نہ ہوں۔ اب یہ صورتحال بدل سکتی ہے۔ دنیا مزید سافٹ ویئر، زیادہ کسٹمائزڈ سافٹ ویئر دیکھے گی۔

یعنی، جب تک AI پیداواری سسٹمز کو مستقل طور پر بنانے اور چلانے میں کامیاب نہ ہو جائے، مستقبل میں کوئی بھی کمپنی یا فرد اپنے پروسیسز اور پابندیوں کو تفصیل سے بیان کر سکے گا، اور AI اپنی ضروریات کے مطابق مخصوص سافٹ ویئر تخلیق کرے گا۔

ابھی Intent Lab کا منصوبہ باہری شراکت داروں کے ساتھ کام کر رہا ہے، جو صرف ان نظاموں کے لیے ہے جن کا "انجینئرنگ کا انتہائی بڑا اور فہرست پر لامحدود طور پر تعلق رکھنے والا" کام ہے۔

جیانگکینگ کے سفر کو دیکھتے ہوئے، اصلی راہ ہمیشہ واضح رہی ہے۔

کیفے تیار کرنے، ONNX کے اوپن سورس معیار کو فروغ دینے اور علی بابا کلاؤڈ میں کام کرنے کے بعد، لیپٹون AI کی بنیاد رکھنے تک، وہ ہمیشہ ایک ہی چیز کے مختلف ورژن کر رہے ہیں: دوسرے لوگوں کو کمپیوٹنگ پاور تک آسانی سے رسائی دینا۔

اور جبکہ AI بنیادی ڈھانچے کے ڈیزائنر بن رہا ہے، اس کا اگلا قدم "کمپوٹنگ پاور کا انتظام" سے "سسٹم تعمیر" کی طرف ہے۔