कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) के विकास के उच्च-दांव वाले क्षेत्र में, अत्याधुनिक सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकी तक पहुंच अक्सर नवाचार की गति निर्धारित करती है। चीनी प्रौद्योगिकी दिग्गजों के लिए, यह पहुंच भू-राजनीतिक तनावों और संयुक्त राज्य अमेरिका (United States) द्वारा लगाए गए कड़े निर्यात नियंत्रणों के कारण तेजी से जटिल हो गई है। इस चुनौतीपूर्ण परिदृश्य के बीच, Ant Group, जो Alibaba से संबद्ध फिनटेक पावरहाउस है, एक विशिष्ट मार्ग बना रहा है। कंपनी रणनीतिक रूप से अमेरिकी (American) और घरेलू आपूर्तिकर्ताओं से प्राप्त सेमीकंडक्टरों के एक विषम मिश्रण (heterogeneous mix) को तैनात कर रही है, ताकि अपनी AI महत्वाकांक्षाओं को शक्ति प्रदान की जा सके, विशेष रूप से परिष्कृत AI मॉडल के प्रशिक्षण की दक्षता और लागत-प्रभावशीलता को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।
यह गणनात्मक दृष्टिकोण केवल एक तकनीकी समाधान से कहीं अधिक है; यह एक मौलिक रणनीतिक अनुकूलन का प्रतिनिधित्व करता है। विभिन्न निर्माताओं, जिनमें घरेलू विकल्प भी शामिल हैं, से जानबूझकर चिप्स को एकीकृत करके, Ant Group का लक्ष्य आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधानों से जुड़े जोखिमों को कम करना और किसी एक विक्रेता पर अपनी निर्भरता कम करना है, विशेष रूप से उन पर जो अंतरराष्ट्रीय व्यापार प्रतिबंधों के अधीन हैं। यह विविधीकरण इसके AI अनुसंधान और विकास पाइपलाइन की निरंतरता और लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। मुख्य उद्देश्य दोहरा है: AI नवाचार में गति बनाए रखना और साथ ही बड़े पैमाने पर मॉडल के प्रशिक्षण से जुड़ी पर्याप्त लागतों को अनुकूलित करना।
विशेषज्ञता की शक्ति: Mixture of Experts (MoE) को अपनाना
Ant Group की हार्डवेयर रणनीति के केंद्र में Mixture of Experts (MoE) नामक एक उन्नत AI आर्किटेक्चर को अपनाना है। यह तकनीक पारंपरिक मोनोलिथिक AI मॉडल से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करती है, जहां एक एकल, विशाल न्यूरल नेटवर्क किसी दिए गए कार्य के सभी पहलुओं को सीखने और संभालने का प्रयास करता है। इसके विपरीत, MoE दृष्टिकोण अधिक वितरित और विशेष संरचना का उपयोग करता है। यह एक एकल सामान्यज्ञ के बजाय विशेषज्ञों की एक समिति की तरह कार्य करता है।
एक जटिल समस्या की कल्पना करें जिसके लिए विविध ज्ञान की आवश्यकता होती है। एक बहुश्रुत पर निर्भर रहने के बजाय, आप एक टीम इकट्ठा करते हैं: एक गणितज्ञ, एक भाषाविद्, एक इतिहासकार, और शायद एक भौतिक विज्ञानी। एक ‘गेटिंग नेटवर्क’ एक डिस्पैचर के रूप में कार्य करता है, आने वाले कार्यों या डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करता है और बुद्धिमानी से उन्हें बड़े सिस्टम के भीतर सबसे उपयुक्त ‘विशेषज्ञ’ मॉडल तक पहुंचाता है। प्रत्येक विशेषज्ञ मॉडल को विशिष्ट प्रकार के इनपुट या उप-कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक भाषा मॉडल में, एक विशेषज्ञ तकनीकी शब्दजाल को समझने में विशेषज्ञ हो सकता है, दूसरा रचनात्मक लेखन शैलियों में, और तीसरा संवादी संवाद में।
इस मॉड्यूलर डिजाइन का मुख्य लाभ इसकी कम्प्यूटेशनल दक्षता में निहित है। प्रशिक्षण या अनुमान (inference) (जब मॉडल भविष्यवाणियां करता है) के दौरान, किसी दिए गए इनपुट के लिए केवल प्रासंगिक विशेषज्ञ मॉडल और गेटिंग नेटवर्क सक्रिय होते हैं। यह चयनात्मक गणना सघन मॉडल (dense models) के बिल्कुल विपरीत है जहां पूरे नेटवर्क को, उसके अरबों या खरबों मापदंडों (parameters) के साथ, हर एक गणना के लिए संलग्न होना चाहिए। नतीजतन, MoE मॉडल अपने सघन समकक्षों के बराबर या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, जबकि काफी कम कम्प्यूटेशनल शक्ति और इसलिए, कम ऊर्जा की आवश्यकता होती है।
Ant Group ने इस आर्किटेक्चरल लाभ का प्रभावी ढंग से लाभ उठाया है। आंतरिक अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोग ने प्रदर्शित किया है कि MoE कंपनी को कम शक्तिशाली, अधिक आसानी से उपलब्ध, या कम लागत वाले हार्डवेयर का उपयोग करते हुए भी मजबूत प्रशिक्षण परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है। कंपनी द्वारा साझा किए गए निष्कर्षों के अनुसार, MoE के इस रणनीतिक कार्यान्वयन ने इसके AI मॉडल के प्रशिक्षण से जुड़ी कंप्यूटिंग लागत में उल्लेखनीय 20% की कमी को सक्षम किया है। यह लागत अनुकूलन केवल एक वृद्धिशील बचत नहीं है; यह एक रणनीतिक प्रवर्तक है, जो Ant को सबसे महंगे, शीर्ष-स्तरीय ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs) पर पूरी तरह से निर्भर हुए बिना महत्वाकांक्षी AI परियोजनाओं को आगे बढ़ाने की अनुमति देता है, जिन्हें चीनी फर्मों के लिए प्राप्त करना कठिन होता जा रहा है। यह दक्षता लाभ सीधे बाहरी वातावरण द्वारा लगाए गए हार्डवेयर बाधाओं को संबोधित करता है।
सिलिकॉन की एक टेपेस्ट्री: Ant का हार्डवेयर पोर्टफोलियो
Ant Group की रणनीति का व्यावहारिक कार्यान्वयन एक जटिल सेमीकंडक्टर परिदृश्य को नेविगेट करना शामिल है। कंपनी का AI प्रशिक्षण बुनियादी ढांचा कथित तौर पर चिप्स की एक विविध श्रृंखला द्वारा संचालित होता है, जो लचीलेपन और लचीलेपन के प्रति इसकी प्रतिबद्धता को दर्शाता है। इसमें इसके सहयोगी, Alibaba द्वारा इन-हाउस डिज़ाइन किया गया सिलिकॉन शामिल है, जो संभवतः Alibaba की T-Head सेमीकंडक्टर इकाई द्वारा विकसित चिप्स का जिक्र करता है। इसके अलावा, Ant Huawei से चिप्स शामिल करता है, जो एक और चीनी प्रौद्योगिकी दिग्गज है जिसने US प्रतिबंधों के जवाब में अपने स्वयं के AI त्वरक (accelerators) (जैसे Ascend श्रृंखला) विकसित करने में भारी निवेश किया है।
जबकि Ant Group ने ऐतिहासिक रूप से Nvidia से उच्च-प्रदर्शन वाले GPUs का उपयोग किया है, जो AI प्रशिक्षण बाजार में निर्विवाद नेता है, विकसित हो रहे US निर्यात नियंत्रणों ने एक बदलाव की आवश्यकता पैदा की है। ये नियम विशेष रूप से राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं का हवाला देते हुए, चीनी संस्थाओं को सबसे उन्नत AI त्वरक की बिक्री को सीमित करते हैं। यद्यपि Nvidia अभी भी चीनी बाजार में कम-विनिर्देश वाले चिप्स की आपूर्ति कर सकता है, Ant Group शीर्ष-स्तरीय Nvidia उत्पादों तक प्रतिबंधित पहुंच की भरपाई के लिए सक्रिय रूप से अपने आपूर्तिकर्ता आधार को व्यापक बना रहा है।
इस विविधीकरण में Advanced Micro Devices (AMD) के चिप्स प्रमुखता से शामिल हैं। AMD उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और AI स्पेस में Nvidia के एक महत्वपूर्ण प्रतियोगी के रूप में उभरा है, जो शक्तिशाली GPUs की पेशकश करता है जो कुछ वर्कलोड के लिए एक व्यवहार्य विकल्प प्रस्तुत करते हैं। Alibaba और Huawei से घरेलू विकल्पों के साथ AMD हार्डवेयर को शामिल करके, Ant एक विषम कंप्यूटिंग वातावरण का निर्माण करता है। यह मिक्स-एंड-मैच दृष्टिकोण, जबकि सॉफ्टवेयर अनुकूलन और वर्कलोड प्रबंधन में संभावित रूप से जटिलता जोड़ता है, महत्वपूर्ण लचीलापन प्रदान करता है। यह कंपनी को उपलब्धता, लागत और विभिन्न AI मॉडल और कार्यों की विशिष्ट कम्प्यूटेशनल मांगों के आधार पर अपने हार्डवेयर उपयोग को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिससे एकल, प्रतिबंधित स्रोत पर निर्भरता के कारण होने वाली बाधाओं को दूर किया जा सकता है।
इस रणनीति की पृष्ठभूमि US निर्यात नियंत्रणों का जटिल जाल है। इन उपायों को उत्तरोत्तर कड़ा किया गया है, जिसका उद्देश्य उन्नत सेमीकंडक्टर निर्माण और AI विकास में चीन की प्रगति को रोकना है। जबकि शुरू में पूर्ण उच्चतम-अंत चिप्स पर ध्यान केंद्रित किया गया था, प्रतिबंध विकसित हुए हैं, जो हार्डवेयर और सेमीकंडक्टर निर्माण उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, Nvidia को इन नियमों का पालन करने के लिए चीनी बाजार के लिए अपने प्रमुख AI चिप्स (जैसे A800 और H800, जो A100 और H100 से प्राप्त हुए हैं) के विशिष्ट, कम-प्रदर्शन वाले संस्करण बनाने पड़े हैं। AMD और घरेलू खिलाड़ियों से विकल्पों को अपनाने की Ant की रणनीति इस नियामक दबाव के लिए एक सीधी, व्यावहारिक प्रतिक्रिया है, जो दिए गए बाधाओं के भीतर AI प्रतिस्पर्धा बनाए रखने के प्रयास को प्रदर्शित करती है।
कार्रवाई में AI: स्वास्थ्य सेवाओं में परिवर्तन
AI दक्षता में Ant Group की प्रगति केवल सैद्धांतिक अभ्यास नहीं है; उन्हें सक्रिय रूप से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में अनुवादित किया जा रहा है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र पर विशेष ध्यान दिया गया है। कंपनी ने हाल ही में स्वास्थ्य सेवा के लिए तैयार किए गए अपने AI समाधानों में महत्वपूर्ण सुधारों का अनावरण किया, जो इसकी अंतर्निहित प्रौद्योगिकी रणनीति के व्यावहारिक प्रभाव को रेखांकित करता है।
ये उन्नत AI क्षमताएं कथित तौर पर पहले से ही प्रमुख चीनी शहरों में कई प्रमुख स्वास्थ्य संस्थानों में उपयोग में हैं, जिनमें Beijing, Shanghai, Hangzhou (Ant का मुख्यालय), और Ningbo शामिल हैं। सात प्रमुख अस्पताल और स्वास्थ्य संगठन अपने संचालन और रोगी देखभाल के विभिन्न पहलुओं को बेहतर बनाने के लिए Ant के AI का लाभ उठा रहे हैं।
Ant के स्वास्थ्य सेवा AI मॉडल की नींव स्वयं सहयोगात्मक नवाचार और विविध तकनीकी शक्तियों का लाभ उठाने का एक उदाहरण है। यह शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs) के संयोजन पर बनाया गया है:
- DeepSeek के R1 और V3 मॉडल: DeepSeek एक उल्लेखनीय चीनी AI अनुसंधान फर्म है जो सक्षम ओपन-सोर्स मॉडल विकसित करने के लिए जानी जाती है, जो अक्सर मजबूत प्रदर्शन बेंचमार्क प्राप्त करती है।
- Alibaba का Qwen: यह Ant के सहयोगी, Alibaba द्वारा विकसित मालिकाना बड़े भाषा मॉडल का परिवार है, जो आकार और क्षमताओं की एक श्रृंखला को कवर करता है।
- Ant का अपना BaiLing मॉडल: यह Ant Group के अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बीस्पोक AI मॉडल विकसित करने के आंतरिक प्रयासों को इंगित करता है, जिसमें संभवतः वित्तीय और संभावित रूप से स्वास्थ्य सेवा-विशिष्ट डेटा और विशेषज्ञता शामिल है।
यह बहु-मॉडल नींव स्वास्थ्य सेवा AI समाधान को ज्ञान और क्षमताओं के व्यापक आधार पर आकर्षित करने की अनुमति देती है। Ant Group के अनुसार, सिस्टम चिकित्सा विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रश्नों को संबोधित करने में कुशल है, संभावित रूप से त्वरित जानकारी चाहने वाले स्वास्थ्य पेशेवरों और सामान्य चिकित्सा ज्ञान की तलाश करने वाले रोगियों दोनों के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में कार्य करता है (हालांकि पेशेवर चिकित्सा सलाह बनाम इसकी भूमिका का सावधानीपूर्वक चित्रण महत्वपूर्ण है)।
सूचना पुनर्प्राप्ति से परे, कंपनी का कहना है कि AI मॉडल को रोगी सेवाओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि विशिष्ट विवरण सामने आ रहे हैं, इसमें अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला शामिल हो सकती है, जैसे:
- इंटेलिजेंट ट्राइएज: वर्णित लक्षणों के आधार पर रोगी की जरूरतों को प्राथमिकता देने में सहायता करना।
- अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग और प्रबंधन: बुकिंग प्रक्रिया को स्वचालित और अनुकूलित करना।
- पोस्ट-डिस्चार्ज फॉलो-अप: स्वचालित अनुस्मारक प्रदान करना या रोगियों की ठीक होने की प्रगति की जाँच करना।
- प्रशासनिक सहायता: स्वास्थ्य कर्मचारियों को दस्तावेज़ीकरण, सारांश, या डेटा प्रविष्टि कार्यों में मदद करना, प्रत्यक्ष रोगी देखभाल के लिए समय खाली करना।
प्रमुख अस्पतालों में परिनियोजन प्रौद्योगिकी की उपयोगिता को मान्य करने और स्वास्थ्य सेवा डोमेन की जटिलताओं को नेविगेट करने में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतीक है, जिसमें सटीकता, विश्वसनीयता और डेटा गोपनीयता के लिए कड़ी आवश्यकताएं शामिल हैं।
प्रीमियम GPUs से परे एक मार्ग बनाना
आगे देखते हुए, Ant Group की रणनीति चीनी तकनीकी उद्योग के भीतर एक व्यापक महत्वाकांक्षा के साथ संरेखित प्रतीत होती है: सबसे उन्नत, अक्सर प्रतिबंधित, GPUs पर पूरी तरह से निर्भर हुए बिना अत्याधुनिक AI प्रदर्शन प्राप्त करना। कंपनी कथित तौर पर DeepSeek जैसे संगठनों द्वारा अपनाए गए मार्ग का अनुकरण करने की योजना बना रही है, जो ‘प्रीमियम GPUs के बिना’ उच्च-प्रदर्शन वाले AI मॉडल को स्केल करने के तरीकों पर ध्यान केंद्रित कर रही है।
यह महत्वाकांक्षा इस विश्वास का संकेत देती है कि आर्किटेक्चरल नवाचार (जैसे MoE), सॉफ्टवेयर अनुकूलन, और विविध, संभावित रूप से कम शक्तिशाली हार्डवेयर का चतुर उपयोग सामूहिक रूप से शीर्ष-स्तरीय सिलिकॉन तक सीमित पहुंच द्वारा बनाए गए प्रदर्शन अंतर को पाट सकता है। यह आंशिक रूप से निर्यात नियंत्रणों के कारण आवश्यकता से उत्पन्न एक रणनीति है, लेकिन यह अधिक लागत प्रभावी और लोकतांत्रित AI विकास की दिशा में एक संभावित स्थायी मार्ग को भी दर्शाती है।
इस लक्ष्य को प्राप्त करने में केवल MoE से परे विभिन्न रास्ते तलाशना शामिल है:
- एल्गोरिथम दक्षता: नए AI एल्गोरिदम विकसित करना जिन्हें प्रशिक्षण और अनुमान के लिए कम कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है।
- मॉडल अनुकूलन तकनीकें: महत्वपूर्ण प्रदर्शन हानि के बिना मॉडल को छोटा और तेज बनाने के लिए क्वांटाइजेशन (quantization) (गणना में उपयोग की जाने वाली संख्याओं की सटीकता को कम करना) और प्रूनिंग (pruning) (न्यूरल नेटवर्क के अनावश्यक भागों को हटाना) जैसी विधियों को नियोजित करना।
- सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क: परिष्कृत सॉफ्टवेयर बनाना जो विषम हार्डवेयर वातावरण में AI वर्कलोड को कुशलतापूर्वक प्रबंधित और वितरित कर सके, उपलब्ध कंप्यूटिंग संसाधनों के उपयोग को अधिकतम कर सके।
- विशेषज्ञ घरेलू हार्डवेयर: Huawei (Ascend), Alibaba (T-Head), और संभावित रूप से अन्य जैसी चीनी कंपनियों द्वारा विकसित AI त्वरक का निरंतर निवेश और उपयोग, विशेष रूप से AI कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया।
चीन के तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र में अन्य लोगों के साथ Ant Group द्वारा इस मार्ग का अनुसरण करने के महत्वपूर्ण निहितार्थ हो सकते हैं। यदि सफल होता है, तो यह प्रदर्शित कर सकता है कि AI में नेतृत्व केवल सबसे तेज़ चिप्स तक पहुंच पर निर्भर नहीं है, बल्कि सॉफ्टवेयर, आर्किटेक्चर और सिस्टम-स्तरीय अनुकूलन में नवाचार पर भी निर्भर करता है। यह रणनीतिक विविधीकरण और अथक नवाचार के माध्यम से वर्तमान वैश्विक प्रौद्योगिकी परिदृश्य की जटिलताओं को नेविगेट करते हुए एक लचीला और आत्मनिर्भर AI क्षमता बनाने के लिए एक दृढ़ प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है। MoE जैसी तकनीकों के माध्यम से अनुकूलित और स्वास्थ्य सेवा जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में लागू US और चीनी सेमीकंडक्टरों का एकीकरण, दबाव में AI प्रगति को बनाए रखने के लिए एक व्यावहारिक और अनुकूली दृष्टिकोण प्रदर्शित करता है।