Uber (UBER) رفتار اور AI ٹریننگ کے لیے AWS Silicon پر دوگنا کمی کرتا ہے

ٹیبل آف کنٹینٹ Uber اپنے عالمی رائیڈ ہیلنگ اور ڈیلیوری نیٹ ورک میں AWS کے ڈیزائن کردہ پروسیسرز کو تعینات کرکے Amazon Web Services کے ساتھ اپنے ٹیکنالوجی کے بنیادی ڈھانچے کے اتحاد کو مضبوط بنا رہا ہے۔ $UBER اپنی سواری، ترسیل اور AI انفراسٹرکچر کو مزید تقویت دینے کے لیے اپنی $AMZN AWS ​​شراکت کو بڑھا رہا ہے۔ یہ اقدام کلاؤڈ کمپیوٹ، خود مختار گاڑیاں، اور AI انفراسٹرکچر پر پھیلے ہوئے Uber-Amazon کے تعلقات کو پہلے سے ہی گہرا کرتا ہے۔ Uber اور Amazon کے تعلقات ہیں… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1 — Yeboah Walee (@YeboahWalee) اپریل 7، 2026 یہ بہتر تعاون Uber کے آپریشنل ریڑھ کی ہڈی میں دو خصوصی Amazon چپس متعارف کراتا ہے۔ Graviton4 پروسیسر ٹرپ سرونگ زونز کے اندر انتہائی کمپیوٹیشنل ڈیمانڈز کا انتظام کرتا ہے—Uber کا اہم نظام جو ایک سیکنڈ کے مختلف حصوں میں بہترین ڈرائیور-رائیڈر جوڑی کا تعین کرتا ہے۔ دریں اثنا، Trainium3 چپس مشین لرننگ کے کام کے بوجھ کی تربیت کے لیے تشخیص سے گزر رہی ہیں، اربوں مکمل ہونے والے لین دین سے مرتب کیے گئے بہت بڑے ڈیٹاسیٹس سے بصیرت حاصل کر رہے ہیں۔ Uber Technologies, Inc., UBER رائیڈ ہیلنگ پلیٹ فارم مسلسل لاتعداد اسپلٹ سیکنڈ کے حسابات کو انجام دیتا ہے۔ بڑے پیمانے پر قربت، بہترین روٹنگ، اور درست وقت کے تخمینے کا تعین کرنا—خاص طور پر رش کے دورانیے، خراب موسم اور بڑے واقعات کے دوران — Uber کے بنیادی تکنیکی چیلنج کی نمائندگی کرتا ہے۔ "Uber کے آپریشنل پیمانے پر، ہر ملی سیکنڈ کا شمار ہوتا ہے،" Uber میں انجینئرنگ کے VP کامران زرگاہی نے وضاحت کی۔ "اضافی ٹرپ سرونگ انفراسٹرکچر کو AWS میں منتقل کرنا تیز رفتار سوار ڈرائیور کنکشنز اور ڈیلیوری میں اضافے کی طلب کو ہموار ہینڈلنگ کے قابل بناتا ہے۔" ٹرپ سرونگ زونز کے لیے Graviton4 کا استعمال Uber کو زیادہ مانگ والی ونڈوز کے دوران صلاحیت کو زیادہ تیزی سے بڑھانے کی اجازت دیتا ہے اور ساتھ ہی ساتھ بجلی کی کھپت اور آپریشنل اخراجات کو بھی کم کرتا ہے۔ Trainium3 ٹیسٹنگ پروگرام Uber کے طویل مدتی اسٹریٹجک وژن کی نمائندگی کرتا ہے۔ Uber کے مشین لرننگ سسٹمز آمد کی پیشین گوئیوں کو بہتر بنانے، کورئیر کے انتخاب کو بہتر بنانے، اور صارف کے انٹرفیس کو حسب ضرورت بنانے کے لیے مکمل ہونے والے اربوں دوروں سے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرتے ہیں۔ پیمانے پر ان نظاموں کی تربیت کا حسابی خرچ کافی رہتا ہے، اور Trainium اس معاشی چیلنج کے لیے Amazon کے حل کی نمائندگی کرتا ہے۔ "ٹرینیم پر منتخب AI ماڈلز کو پائلٹ کرنا ایک تکنیکی ریڑھ کی ہڈی قائم کرتا ہے جو Uber کے ہر تعامل میں ذہانت کو بڑھاتا ہے،" زرگاہی نے نوٹ کیا۔ ٹرینیم کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ ماڈلز کا مقصد مماثل کارکردگی، آمد کے اوقات کے لیے پیشین گوئی کی درستگی، اور ڈیلیوری کی تجویز کے معیار کو بڑھانا ہے۔ Amazon کے لیے، یہ شراکت داری خالص بنیادی ڈھانچے کی فراہمی سے ہٹ کر دوہرے مقاصد کو پورا کرتی ہے۔ AWS حریفوں سے انٹرپرائز مصنوعی ذہانت کے کمپیوٹنگ کے کام کے بوجھ کو حاصل کرنے کے لیے ایک بھرپور مہم چلا رہا ہے، اور Uber کو محفوظ کر رہا ہے — جو دنیا کے سب سے زیادہ مانگنے والے ریئل ٹائم پلیٹ فارمز میں سے ایک ہے — زبردست توثیق فراہم کرتا ہے۔ AWS میں شمالی امریکہ کے VP اور مینیجنگ ڈائریکٹر Rich Geraffo نے کہا، "ہم Uber کو اس قابل بنا رہے ہیں کہ وہ انحصار کو برقرار رکھے جس پر روزانہ لاکھوں لوگ انحصار کرتے ہیں- جبکہ AI سے چلنے والی صلاحیتوں کی تعمیر کرتے ہوئے جو نقل و حرکت اور آن ڈیمانڈ لاجسٹکس کے مستقبل کو تشکیل دے گی۔" Intel یا AMD جیسے مینوفیکچررز کے معیاری پروسیسرز میں Uber کی مخصوص کمپیوٹیشنل ضروریات کے لیے اصلاح کی کمی ہے۔ ایمیزون نے خاص طور پر پاور ایفیئنٹ جنرل کمپیوٹنگ اور ٹرینیم کے لیے خاص طور پر AI ماڈل کی تربیت کے لیے Graviton کو انجنیئر کیا - Uber کی آپریشنل ضروریات کے ساتھ ہم آہنگ مقصد سے بنائے گئے حل تیار کرنا۔ Uber ایک صنعت میں مسابقتی پوزیشننگ کو برقرار رکھنے کے لیے پرسنلائزیشن ٹیکنالوجی اور مماثل رفتار میں بہتری میں سرمایہ کاری جاری رکھے ہوئے ہے جس کی خصوصیت کم منافع کے مارجن اور کم سے کم کسٹمر لاک ان ہے۔ شراکت داری کا انکشاف اس وقت ہوا جب دونوں کمپنیاں وسیع تر مارکیٹ ہیڈ وائنڈ پر تشریف لے گئیں، جس میں منگل کے سیشن کے دوران UBER کی ٹریڈنگ 0.48% اور AMZN میں 1.18% کی کمی واقع ہوئی۔