डीपसीक की लोकप्रियता घटी, कुआईशौ में उछाल

क्वोरा के स्वामित्व वाले AI प्लेटफॉर्म पो की एक हालिया रिपोर्ट में उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं में बदलाव का संकेत दिया गया है, जिसमें डीपसीक के उपयोग में गिरावट आई है, जबकि कुआईशौ को वीडियो निर्माण के क्षेत्र में कर्षण मिल रहा है। रिपोर्ट में AI परिदृश्य की गतिशील प्रकृति और कंपनियों द्वारा अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने में आने वाली चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया है।

डीपसीक की घटती उपस्थिति

पो के निष्कर्षों के अनुसार, अप्रैल के अंत तक प्लेटफॉर्म पर केवल 3% प्रश्न डीपसीक-आर1 को निर्देशित किए गए थे। यह फरवरी में अपने चरम से एक महत्वपूर्ण कमी है, जब इसने 7% प्रश्नों का आदेश दिया था। गिरावट का श्रेय अन्य किफायती और प्रभावी तर्क मॉडल के उद्भव को दिया जा सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं।

मई में, डीपसीक पो पर तीसरा सबसे लोकप्रिय तर्क मॉडल था। यह Google के जेमिनी 2.5 प्रो और एन्थ्रोपिक के क्लाउड 3.7 सॉनेट से पीछे था, जिसने क्रमशः 31.5% और 19.1% ग्राहक तर्क मॉडल प्रश्नों को कैप्चर किया। तुलना में, डीपसीक-आर1 ने 12.2% प्रश्नों का हिसाब लगाया।

गौरतलब है कि डीपसीक का नींव V3 मॉडल प्लेटफॉर्म पर शीर्ष पांच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल में नहीं था, आगे उन चुनौतियों पर जोर दिया गया है जो इसे बाजार हिस्सेदारी बनाए रखने में सामना करती हैं।

ये आंकड़े उन कठिनाइयों पर प्रकाश डालते हैं जो डीपसीक को अंतरराष्ट्रीय बाजारों में नेविगेट करने में आती हैं, इस साल की शुरुआत में अपनी प्रारंभिक सफलता के बावजूद। हांग्जो स्थित AI स्टार्टअप ने जनवरी के अंत में R1 की रिलीज के साथ वैश्विक मान्यता प्राप्त की, जिसे उच्च प्रदर्शन वाले मॉडल के उत्पादन में अपनी संसाधन दक्षता के लिए सराहा गया।

वीडियो निर्माण में कुआईशौ का उदय

जैसे-जैसे डीपसीक की लोकप्रियता कम हो रही है, चीनी शॉर्ट वीडियो ऐप कुआईशौ अपने क्लिंग AI के साथ एक मजबूत दावेदार के रूप में उभरा है। पो के अनुसार, क्लिंग 2.0 मास्टर मॉडल अप्रैल के अंत तक प्लेटफॉर्म पर 21% वीडियो-निर्माण प्रश्नों के लिए जिम्मेदार था। यह इसे विश्व स्तर पर दूसरे स्थान पर रखता है, केवल रनवे से पीछे, “श्रेणी-परिभाषित” वीडियो मॉडल।

कुआईशौ ने अप्रैल में क्लिंग 2.0 लॉन्च किया, जिसमें इसे “दुनिया में आपके उपयोग के लिए उपलब्ध सबसे शक्तिशाली वीडियो-जनरेशन मॉडल” के रूप में वर्णित किया गया। यह पिछले साल क्लिंग AI के पहले संस्करण की रिलीज के बाद आया है।

सामूहिक रूप से, क्लिंग के सभी संस्करणों ने पो पर 30% वीडियो-जनरेशन उपयोग का हिसाब लगाया, जो वीडियो निर्माण स्थान में इसकी बढ़ती लोकप्रियता और प्रभाव को दर्शाता है।

तेज होती AI दौड़

वैश्विक AI दौड़ तेज होने के साथ ही चीनी बड़ी टेक फर्म और स्टार्टअप सिलिकॉन वैली के साथ भयंकर प्रतिस्पर्धा में लगे हुए हैं। डीपसीक की पिछली उपलब्धियों को संयुक्त राज्य अमेरिका द्वारा लगाए गए कड़े चिप निर्यात प्रतिबंधों के सामने चीन के लचीलेपन के प्रमाण के रूप में देखा गया।

हालांकि, तीव्र प्रतिस्पर्धा के बीच, एन्थ्रोपिक के एक सह-संस्थापक ने डीपसीक के आसपास की हाइप पर सवाल उठाया, यह सुझाव देते हुए कि चीनी स्टार्टअप “अमेरिकी सीमांत कंपनियों की तुलना में छह से आठ महीने पीछे था।”

डीपसीक आगामी R2 मॉडल पर अपनी प्रगति के बारे में अपेक्षाकृत शांत रहा है, जिससे उद्योग के भीतर महत्वपूर्ण प्रत्याशा पैदा हो रही है। कंपनी द्वारा प्रोवर-वी2 की रिलीज के साथ रुचि और बढ़ गई, जो गणित-केंद्रित मॉडल का एक कम महत्वपूर्ण उन्नयन है।

AI मॉडल अपनाने को प्रभावित करने वाले कारक

कई कारक AI मॉडल के अपनाने और उपयोग में योगदान करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• लागत-प्रभावशीलता: किफायती मॉडल एक व्यापक उपयोगकर्ता आधार को आकर्षित करते हैं, खासकर उन अनुप्रयोगों के लिए जहां उच्च प्रदर्शन प्राथमिक चिंता नहीं है।
• प्रदर्शन: मॉडल जो विशिष्ट कार्यों में बेहतर परिणाम देते हैं, जैसे कि तर्क या वीडियो पीढ़ी, उन उपयोगकर्ताओं के बीच लोकप्रियता हासिल करते हैं जो गुणवत्ता को प्राथमिकता देते हैं।
• पहुंच: मौजूदा प्लेटफार्मों के साथ पहुंच और एकीकरण में आसानी मॉडल अपनाने को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है।
• विपणन और प्रचार: प्रभावी विपणन अभियान जागरूकता पैदा कर सकते हैं और विशिष्ट मॉडलों में उपयोगकर्ता की रुचि बढ़ा सकते हैं।
• सामुदायिक समर्थन: उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स का एक मजबूत समुदाय AI मॉडल के विकास और सुधार में योगदान कर सकता है।

AI प्लेटफार्मों का प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

AI प्लेटफॉर्म परिदृश्य अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है, जिसमें कई कंपनियां बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। प्रमुख खिलाड़ियों में शामिल हैं:

• Google: जेमिनी और अन्य बड़े भाषा मॉडल सहित AI सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
• एन्थ्रोपिक: अपने क्लाउड मॉडल के लिए जाना जाता है, जो जिम्मेदार और नैतिक AI विकास के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
• डीपसीक: एक चीनी AI स्टार्टअप जिसने अपने संसाधन-कुशल मॉडल के लिए मान्यता प्राप्त की है।
• कुआईशौ: एक चीनी शॉर्ट वीडियो ऐप जिसने अपने क्लिंग AI के साथ वीडियो निर्माण में महत्वपूर्ण प्रगति की है।
• रनवे: एक अग्रणी वीडियो मॉडल जिसने उद्योग के लिए मानक स्थापित किया है।

AI उद्योग में अनुकूलन क्षमता और नवाचार

AI उद्योग तेजी से नवाचार और परिवर्तन की विशेषता है। कंपनियों को अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने के लिए लगातार अनुकूलन और नवाचार करना चाहिए। इसमें शामिल हैं:

• अनुसंधान और विकास में निवेश: नई AI तकनीकों और प्रौद्योगिकियों की लगातार खोज प्रतिस्पर्धा से आगे रहने के लिए महत्वपूर्ण है।
• अन्य संगठनों के साथ सहयोग: अनुसंधान संस्थानों और अन्य कंपनियों के साथ साझेदारी नवाचार को गति दे सकती है।
• विशिष्ट मॉडल विकसित करना: विशिष्ट कार्यों या उद्योगों के लिए तैयार किए गए मॉडल बनाना एक प्रतिस्पर्धी बढ़त प्रदान कर सकता है।
• ओपन-सोर्स विकास को अपनाना: ओपन-सोर्स AI परियोजनाओं में योगदान करना और उनका लाभ उठाना, नवाचार और सहयोग को बढ़ावा दे सकता है।
• उपयोगकर्ता अनुभव पर ध्यान केंद्रित करना: AI मॉडल को डिज़ाइन करना जो उपयोग करने और एकीकृत करने में आसान हैं, अपनाने और संतुष्टि को बढ़ा सकते हैं।

वीडियो निर्माण प्रौद्योगिकी का विकास

AI और मशीन लर्निंग में प्रगति से प्रेरित होकर, हाल के वर्षों में वीडियो निर्माण तकनीक तेजी से विकसित हुई है। शुरुआती वीडियो निर्माण मॉडल अपनी क्षमताओं में सीमित थे, कम गुणवत्ता और अवास्तविक परिणाम उत्पन्न करते थे। हालांकि, हालिया प्रगति ने ऐसे मॉडलों के विकास को जन्म दिया है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन, फोटो-यथार्थवादी वीडियो तैयार कर सकते हैं।

वीडियो निर्माण प्रौद्योगिकी के विकास में महत्वपूर्ण मील के पत्थर में शामिल हैं:

• जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GANs): GANs ने उत्पन्न वीडियो की गुणवत्ता और यथार्थवाद में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
• ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क: ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क ने ऐसे मॉडलों के विकास को सक्षम किया है जो जटिल दृश्यों और कहानियों के साथ वीडियो उत्पन्न कर सकते हैं।
• डिफ्यूजन मॉडल: डिफ्यूजन मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली छवियों और वीडियो उत्पन्न करने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक के रूप में उभरे हैं।
• टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेशन: टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेशन मॉडल उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट विवरण से वीडियो बनाने की अनुमति देते हैं, जिससे रचनात्मक अभिव्यक्ति और सामग्री निर्माण के लिए नई संभावनाएं खुलती हैं।

वीडियो सामग्री परिदृश्य पर AI का प्रभाव

AI कई तरह से वीडियो सामग्री परिदृश्य को बदल रहा है:

• स्वचालित वीडियो निर्माण: AI-संचालित उपकरण वीडियो के निर्माण को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे पारंपरिक वीडियो उत्पादन से जुड़े समय और लागत में कमी आती है।
• वैयक्तिकृत वीडियो सामग्री: AI का उपयोग उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर वीडियो सामग्री को निजीकृत करने के लिए किया जा सकता है, जिससे जुड़ाव और संतुष्टि बढ़ती है।
• वर्धित वीडियो संपादन: AI-संचालित उपकरण वीडियो संपादन वर्कफ़्लो को बढ़ा सकते हैं, जिससे पेशेवर-गुणवत्ता वाले वीडियो बनाना आसान हो जाता है।
• AI-जनरेटेड वर्ण और अवतार: AI का उपयोग आभासी वातावरण और वीडियो गेम के लिए यथार्थवादी वर्ण और अवतार बनाने के लिए किया जा सकता है।
• इंटरैक्टिव वीडियो अनुभव: AI इंटरैक्टिव वीडियो अनुभवों को सक्षम कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता नए और सार्थक तरीकों से वीडियो सामग्री के साथ जुड़ सकते हैं।

AI और वीडियो पीढ़ी का भविष्य

AI और वीडियो पीढ़ी का भविष्य उज्ज्वल है, जिसमें क्षितिज पर कई रोमांचक संभावनाएं हैं। कुछ संभावित विकासों में शामिल हैं:

• अधिक यथार्थवादी और फोटो-यथार्थवादी वीडियो: AI मॉडल में सुधार जारी रहेगा, ऐसे वीडियो उत्पन्न होंगे जो वास्तविक दुनिया के फुटेज से अप्रभेद्य हैं।
• AI-संचालित वीडियो संपादन उपकरण: AI-संचालित वीडियो संपादन उपकरण अधिक परिष्कृत हो जाएंगे, जिससे उपयोगकर्ता आसानी से जटिल और आश्चर्यजनक रूप से शानदार वीडियो बना सकते हैं।
• AI-जनरेटेड वर्चुअल वर्ल्ड: AI का उपयोग मनोरंजन, शिक्षा और प्रशिक्षण के लिए इमर्सिव वर्चुअल वर्ल्ड बनाने के लिए किया जाएगा।
• AI-संचालित कहानी कहने: AI का उपयोग वीडियो और मीडिया के अन्य रूपों के लिए सम्मोहक कहानियों और आकर्षक कथाओं को बनाने के लिए किया जाएगा।
• AI वीडियो पीढ़ी में नैतिक विचार: जैसे-जैसे AI वीडियो पीढ़ी तकनीक अधिक शक्तिशाली होती जाती है, डीपफेक और गलत सूचना जैसे नैतिक विचारों को संबोधित करना आवश्यक है।

AI मॉडल विकास में संसाधन दक्षता का महत्व

R1 के साथ डीपसीक की प्रारंभिक सफलता ने AI मॉडल विकास में संसाधन दक्षता के महत्व पर प्रकाश डाला। संसाधन-कुशल मॉडल कई फायदे प्रदान करते हैं:

• कम प्रशिक्षण लागत: कम लागत कुशल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कम कम्प्यूटेशनल शक्ति और डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे प्रशिक्षण लागत कम होती है।
• तेज अनुमान गति: कम लागत कुशल मॉडल अधिक तेज़ी से अनुमान लगा सकते हैं, जिससे रीयल-टाइम एप्लिकेशन सक्षम होते हैं।
• कम ऊर्जा खपत: कम लागत कुशल मॉडल कम ऊर्जा की खपत करते हैं, जिससे एक अधिक टिकाऊ AI पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान होता है।
• व्यापक पहुँच: कम लागत कुशल मॉडल उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला पर तैनात किए जा सकते हैं, जिससे AI बड़ी आबादी के लिए सुलभ हो जाता है।

AI उद्योग में बाजार हिस्सेदारी बनाए रखने में चुनौतियां

AI उद्योग अत्यधिक गतिशील है, और कंपनियों को अपनी बाजार हिस्सेदारी बनाए रखने में कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है:

• तेजी से तकनीकी प्रगति: AI क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, और कंपनियों को प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए नवीनतम तकनीकी प्रगति के साथ बने रहना चाहिए।
• तीव्र प्रतिस्पर्धा: AI उद्योग अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है, जिसमें कई कंपनियां बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं।
• बदलती उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं: उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं और मांगें तेजी से बदल सकती हैं, जिसके लिए कंपनियों को अपने उत्पादों और सेवाओं को तदनुसार अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
• नैतिक विचार: पूर्वाग्रह और निष्पक्षता जैसे नैतिक विचार तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं, और कंपनियों को उपयोगकर्ता विश्वास बनाए रखने के लिए इन मुद्दों को संबोधित करना चाहिए।
• नियामक परिदृश्य: AI के लिए नियामक परिदृश्य अभी भी विकसित हो रहा है, और कंपनियों को जटिल और अक्सर अनिश्चित नियमों को नेविगेट करना चाहिए।

AI परिदृश्य को आकार देने में AI प्लेटफार्मों की भूमिका

पो जैसे AI प्लेटफ़ॉर्म AI परिदृश्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं:

• AI मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच प्रदान करना: AI प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को AI मॉडल के विविध चयन तक पहुंच प्रदान करते हैं, जिससे वे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम मॉडल चुन सकते हैं।
• प्रयोग और खोज को सुविधाजनक बनाना: AI प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को विभिन्न मॉडलों के साथ प्रयोग करने और AI के लिए नए अनुप्रयोगों की खोज करने में सक्षम बनाते हैं।
• प्रदर्शन मेट्रिक्स और तुलनाएं प्रदान करना: AI प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शन मेट्रिक्स और तुलनाएं प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को विभिन्न मॉडलों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने में मदद मिलती है।
• उपयोगकर्ताओं को डेवलपर्स से जोड़ना: AI प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को डेवलपर्स से जोड़ते हैं, जिससे सहयोग और नवाचार को बढ़ावा मिलता है।
• जिम्मेदार AI विकास को बढ़ावा देना: AI प्लेटफ़ॉर्म नैतिक AI प्रथाओं के लिए दिशानिर्देश और संसाधन प्रदान करके जिम्मेदार AI विकास को बढ़ावा दे सकते हैं।

वैश्विक AI दौड़ और इसके निहितार्थ

चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच वैश्विक AI दौड़ का AI उद्योग के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है:

• आर्थिक विकास: AI से दोनों देशों में आर्थिक विकास को गति मिलने की उम्मीद है, जिससे नए रोजगार और उद्योग बनेंगे।
• तकनीकी नेतृत्व: AI में अग्रणी देश को अन्य तकनीकी क्षेत्रों में भी महत्वपूर्ण लाभ होगा, जैसे कि रोबोटिक्स, स्वास्थ्य सेवा और परिवहन।
• राष्ट्रीय सुरक्षा: AI राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है, और AI पर हावी होने वाले देश को रणनीतिक लाभ होगा।
• भू-राजनीतिक प्रभाव: AI में अग्रणी देश का भू-राजनीतिक प्रभाव अधिक होगा, जिससे वैश्विक व्यवस्था को आकार मिलेगा।
• नैतिक विचार: वैश्विक AI दौड़ नैतिक विचार उठाती है, जैसे कि AI का उपयोग दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए करने की क्षमता।