चीन में AI स्टार्टअप्स के परिदृश्य में बाघों से बिल्लियों तक बदलाव
कभी संयुक्त राज्य अमेरिका को पछाड़ने और OpenAI को पीछे छोड़ने की महत्वाकांक्षा से भरे, चीनी AI स्टार्टअप्स के एक समूह, जिन्हें ‘सिक्स टाइगर्स’ कहा जाता है, अब अपनी रणनीतियों को फिर से परिभाषित कर रहे हैं। DeepSeek जैसी कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने और विस्तार करने में चुनौतियों का सामना करते हुए, ये कंपनियां अस्तित्व और विकास के लिए नए रास्ते तलाश रही हैं।
दिशा में बदलाव
बाचुआन, जो मूल ‘सिक्स टाइगर्स’ में से एक है, ने हाल ही में अपनी दूसरी वर्षगांठ पर ध्यान केंद्रित करने में एक महत्वपूर्ण बदलाव की घोषणा की। CEO वांग शियाओचुआन ने संचालन को सुव्यवस्थित करने और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता पर जोर दिया। यह बदलाव कंपनी के OpenAI के चीनी संस्करण के समान एक मूलभूत मॉडल विकसित करने की शुरुआती दृष्टि के बिल्कुल विपरीत है।
इसी तरह, जीरो वन, समूह के एक अन्य सदस्य जिसकी स्थापना काई-फू ली ने की थी, ने ‘छोटा लेकिन परिष्कृत’ रणनीति में परिवर्तन की घोषणा की है। स्टार्टअप ने AI 2.0 प्लेटफॉर्म बनाने और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) के आगमन को गति देने की अपनी प्रारंभिक आकांक्षाओं को छोड़ दिया है। Xpin द्वारा बताए गए इस रुझान का अर्थ है महत्वाकांक्षी बाघों से अधिक व्यावहारिक ‘बिल्लियों’ में परिवर्तन।
DeepSeek की चौंकाने वाली लहर
रणनीति में बदलाव सतह के नीचे पक रहा था, इससे पहले कि यह व्यापक रूप से स्पष्ट हो जाए। तकनीकी विशेषज्ञ वांग वेनगुआंग, लार्ज मॉडल नॉलेज ग्राफ के लेखक के अनुसार, कई चीनी कंपनियों ने पहले ही निषेधात्मक लागतों के कारण लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) को प्रशिक्षित करना बंद कर दिया था।
जनवरी में DeepSeek R1 के लॉन्च ने उद्योग में सदमे की लहरें भेज दीं, जिससे कई छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों को यह एहसास हुआ कि वे प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं। इस अहसास ने सिक्स टाइगर्स के बीच एक सामूहिक बदलाव को ट्रिगर किया, जो AGI विकास से दूर होकर अन्य, अधिक विशिष्ट डोमेन की ओर बढ़ रहे हैं।
बाचुआन और जीरो वन ने पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल को पूरी तरह से छोड़ दिया है, इसके बजाय स्वास्थ्य सेवा में AI अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। MiniMax ने अपने B2B संचालन को कम कर दिया है, वीडियो निर्माण अनुप्रयोगों के साथ विदेशी बाजारों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। Zhipu AI, Moonshot AI और Character AI ओपन-सोर्स समुदाय के भीतर सक्रिय हैं, लेकिन किसी ने भी अभी तक DeepSeek R1 को पार करने वाला कोई उपकरण तैयार नहीं किया है।
वर्तमान में, ‘सिक्स किटन्स’ तेजी से B2B सॉफ्टवेयर एज अ सर्विस (SaaS) बाजार पर केंद्रित हैं - एक ऐसा क्षेत्र जिसे व्यापक AI परिदृश्य के भीतर ‘कम नवीन’ माना जाता है। हालाँकि, यह बाजार अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। वांग वेनगुआंग बताते हैं कि एक बड़े भाषा मॉडल प्लेटफॉर्म को विकसित करने के लिए तकनीकी प्रवेश बाधाएं विशेष रूप से अधिक नहीं हैं।
वांग ने कहा, ‘मुझे ऐसा प्लेटफॉर्म विकसित करने में लगभग आधा साल लगा। मुझे लगता है कि कंपनी के माध्यम से इस उत्पाद से पैसा कमाना मुश्किल है, लेकिन एक व्यक्ति अभी भी इससे थोड़ी आय कर सकता है।’
अब बाजार में लगभग एक हजार समान प्लेटफॉर्म हैं, और वे आसानी से दोहराए जा सकते हैं। वांग ने कहा, ‘मैं B2B उद्यमों के साथ सहयोग करता हूं, केवल 40,000-50,000 RMB के लिए सेवाएं प्रदान करता हूं - एक ऐसी कीमत जिससे बड़ी कंपनियां प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकती हैं।’
चीन में AI का भविष्य
उद्योग विशेषज्ञ बड़े पैमाने पर काई-फू ली के इस आकलन से सहमत हैं कि आगे बढ़ते हुए, केवल DeepSeek, Alibaba और ByteDance ही चीन में मूलभूत मॉडल विकसित करना जारी रखेंगे।
एक वित्तीय फर्म में AI विशेषज्ञ जियांग शाओ ने कहा, ‘जो स्टार्टअप LLM तकनीक को आगे बढ़ाना जारी रखते हैं, उनके विफल होने की संभावना है। सबसे आशाजनक निश्चित रूप से DeepSeek है, उसके बाद Alibaba और ByteDance हैं। नेता से 50-80% बाजार हिस्सेदारी लेने की उम्मीद है, बाकी संभावित रूप से 10% ले सकते हैं। मुख्य प्रश्न यह है: AGI कौन पहले बनाता है? वह कंपनी ही अंतिम विजेता है।’
DeepSeek वर्तमान में तकनीकी आदर्शवाद, एक प्रतिभाशाली कार्यबल और पर्याप्त संसाधनों के संयोजन से लाभान्वित होकर एक अग्रणी स्थान रखता है। वांग वेनगुआंग का मानना है कि यदि कंपनी आक्रामक रूप से अपनी तकनीक का व्यवसायीकरण करने का विकल्प चुनती है तो वह वैश्विक प्रभुत्व हासिल कर सकती है।
Xpin के अनुसार, डेटा एक ऐसे वातावरण में एक महत्वपूर्ण विभेदक के रूप में उभरा है जहां अंतिम विजेता की पहचान करना अनिश्चित बना हुआ है। Alibaba के एक प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ गाओ पेंग ने जोर देकर कहा, ‘प्रतिस्पर्धी लाभ बनाने के लिए, निर्णायक कारक यह है कि आपके पास क्या डेटा है, क्योंकि कोई भी मॉडल का उपयोग कर सकता है।’
चाहे मूलभूत मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित करना हो या B2B बाजार को लक्षित करना हो, AI स्टार्टअप्स को परिवर्तनकारी सफलताएं बनाने में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ता है। अद्वितीय डेटा संपत्तियों या वर्षों के संचित अनुभव के बिना, वे एक स्थायी प्रतिस्पर्धी बढ़त स्थापित करने के लिए संघर्ष करते हैं। इस वास्तविकता ने चीन के ‘सिक्स AI टाइगर्स’ को अपनी महत्वाकांक्षाओं को कम करने और तेजी से विकसित हो रहे AI पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर जीवित रहने के अवसरों की तलाश करने के लिए प्रेरित किया है।
व्यवहार्य निचेस की खोज
‘सिक्स टाइगर्स’ द्वारा किए गए रणनीतिक बदलाव मूलभूत AI मॉडल क्षेत्र में तीव्र प्रतिस्पर्धा और प्रवेश की उच्च लागत को उजागर करते हैं। जैसे ही ये कंपनियां अपने संसाधनों को पुनर्निर्देशित करती हैं, वे व्यापक AI परिदृश्य के भीतर विशेष निचेस की सक्रिय रूप से खोज कर रही हैं। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र AI-संचालित समाधानों के लिए एक आकर्षक अवसर प्रस्तुत करता है, जो नैदानिक उपकरणों से लेकर व्यक्तिगत उपचार योजनाओं तक है।
हालाँकि, स्वास्थ्य सेवा बाजार में प्रवेश करने के लिए केवल तकनीकी कौशल से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए चिकित्सा कार्यप्रवाह, नियामक आवश्यकताओं और रोगी गोपनीयता चिंताओं की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। इस स्थान में उद्यम करने वाले स्टार्टअप्स को स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी बनानी चाहिए, रोगियों के साथ विश्वास बनाना चाहिए और एक जटिल नियामक परिदृश्य को नेविगेट करना चाहिए।
इसी तरह, B2B SaaS बाजार AI अनुप्रयोगों के लिए विविध प्रकार के अवसर प्रदान करता है, ग्राहक सेवा इंटरैक्शन को स्वचालित करने से लेकर आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने तक। हालाँकि, यह बाजार भी अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है, जिसमें कई स्थापित खिलाड़ी और नए प्रवेशकों की निरंतर आमद है। इस स्थान में सफल होने के लिए, स्टार्टअप्स को बेहतर उत्पाद गुणवत्ता, असाधारण ग्राहक सेवा और नवीन मूल्य निर्धारण मॉडल के माध्यम से खुद को अलग करना चाहिए।
डेटा अनिवार्यता
अत्याधुनिक AI समाधान विकसित करने की दौड़ में, डेटा एक महत्वपूर्ण विभेदक के रूप में उभरा है। बड़ी, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट तक पहुंच वाली कंपनियों को अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने और ठीक करने में एक महत्वपूर्ण लाभ होता है। ये डेटासेट विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किए जा सकते हैं, जिसमें ग्राहक इंटरैक्शन, सेंसर डेटा और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी शामिल है।
हालाँकि, बड़ी मात्रा में डेटा रखना ही पर्याप्त नहीं है। इसकी सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को ठीक से क्यूरेट, साफ और लेबल किया जाना चाहिए। इसके अलावा, कंपनियों को गोपनीयता की रक्षा और नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करने के लिए मजबूत डेटा शासन नीतियां विकसित करनी चाहिए।
डेटा के महत्व के कारण डेटा वैज्ञानिकों और डेटा इंजीनियरों की मांग में तेजी आई है। इन पेशेवरों के पास डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने, मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और AI समाधानों को बड़े पैमाने पर तैनात करने का कौशल और विशेषज्ञता है। जैसे-जैसे AI परिदृश्य का विकास जारी है, डेटा की शक्ति का उपयोग करने की क्षमता सफलता के लिए तेजी से महत्वपूर्ण होती जाएगी।
प्रतिभा युद्ध
AI उद्योग को प्रतिभा के लिए भयंकर प्रतिस्पर्धा की विशेषता है। कंपनियां सक्रिय रूप से दुनिया भर के शीर्ष इंजीनियरों, शोधकर्ताओं और उत्पाद प्रबंधकों की भर्ती कर रही हैं। AI प्रतिभा की मांग आपूर्ति से कहीं अधिक है, जिससे वेतन बढ़ रहा है और एक अत्यधिक गतिशील कार्यबल बन रहा है।
शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए, कंपनियों को प्रतिस्पर्धी मुआवजा पैकेज, चुनौतीपूर्ण कार्य और व्यावसायिक विकास के अवसर प्रदान करने चाहिए। उन्हें नवाचार, सहयोग और निरंतर सीखने की संस्कृति को भी बढ़ावा देना चाहिए।
इसके अलावा, कंपनियां अपने मौजूदा कार्यबल को अपस्किल करने के लिए प्रशिक्षण और विकास कार्यक्रमों में निवेश कर रही हैं। इन कार्यक्रमों में मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विजन सहित विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। अपने कर्मचारियों के कौशल में निवेश करके, कंपनियां यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनके पास तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक प्रतिभा है।
नियामक परिदृश्य
AI उद्योग को दुनिया भर के नियामकों से बढ़ती जांच का सामना करना पड़ रहा है। सरकारें AI के नैतिक, सामाजिक और आर्थिक निहितार्थों से जूझ रही हैं, और वे इन चिंताओं को दूर करने के लिए नए कानून और नियम विकसित कर रही हैं।
ये नियम डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में AI के उपयोग सहित मुद्दों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं। कंपनियों को इन नियामक विकासों से अवगत रहना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके AI समाधान सभी लागू कानूनों और नियमों का अनुपालन करते हैं।
इसके अलावा, कंपनियों को इस बारे में पारदर्शी होना चाहिए कि उनकी AI प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं और उनका उपयोग कैसे किया जाता है। उन्हें अपनी AI प्रणालियों द्वारा किए गए निर्णयों के लिए भी जवाबदेह होना चाहिए। पारदर्शिता और जवाबदेही को अपनाकर, कंपनियां अपने ग्राहकों और हितधारकों के साथ विश्वास बना सकती हैं।
आगे का रास्ता
‘सिक्स टाइगर्स’ द्वारा किए गए रणनीतिक बदलाव चीन में AI स्टार्टअप्स के सामने आने वाली चुनौतियों और अवसरों को रेखांकित करते हैं। जबकि मूलभूत मॉडल क्षेत्र पर कुछ बड़े खिलाड़ियों का प्रभुत्व है, स्टार्टअप्स के लिए व्यापक AI परिदृश्य के भीतर व्यवहार्य निचेस को तराशने के कई अवसर अभी भी हैं।
सफल होने के लिए, स्टार्टअप्स को विशिष्ट ग्राहक जरूरतों को संबोधित करने वाले विशेष AI समाधानों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। उन्हें डेटा गुणवत्ता, प्रतिभा अधिग्रहण और नियामक अनुपालन को भी प्राथमिकता देनी चाहिए। एक व्यावहारिक दृष्टिकोण अपनाकर और मूर्त मूल्य देने पर ध्यान केंद्रित करके, AI स्टार्टअप्स तेजी से विकसित हो रहे चीनी AI पारिस्थितिकी तंत्र में फल-फूल सकते हैं। बाघ से बिल्ली तक की यात्रा दीर्घकालिक अस्तित्व और सतत विकास के लिए आवश्यक विकास हो सकता है।