चीन के AI स्टार्टअप: बाघ से बिल्ली तक

चीन के ‘सिक्स AI टाइगर्स’ (Six AI Tigers), जो कभी जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में वैश्विक नेतृत्व के लिए देश की चढ़ाई का नेतृत्व करने के लिए तैयार थे, अब रणनीति में एक महत्वपूर्ण बदलाव का सामना कर रहे हैं। बहुमुखी, मूलभूत लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के निर्माण की महंगी दौड़ को जारी रखने के बजाय, वे अब अपने फोकस को आला बाजारों और विशिष्ट अनुप्रयोगों तक सीमित करके अस्तित्व पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

एजीआई (AGI) के सपने से एक रणनीतिक वापसी

सबसे स्पष्ट उदाहरण बाइचुआन (Baichuan) है, जिसके सह-संस्थापक वांग शियाओचुआन (Wang Xiaochuan) हैं, जो सोगो (Sogou) के पूर्व सीईओ थे। अपनी हालिया दूसरी वर्षगांठ पर, कंपनी ने दिशा में बदलाव की घोषणा की, जिसमें अनावश्यक कार्यों को कम करने और स्वास्थ्य सेवा में AI पर संसाधनों को केंद्रित करने पर जोर दिया गया। यह बदलाव OpenAI के चीनी संस्करण बनने की अपनी मूल दृष्टि के बिल्कुल विपरीत है।

इसी तरह, ज़ीरो वन (01.AI), जिसकी स्थापना काई-फू ली (Kai-Fu Lee) ने की थी, जो गूगल चाइना के पूर्व अध्यक्ष थे, ने भी ‘छोटा लेकिन उत्कृष्ट’ (small but exquisite) की रणनीति की घोषणा की है, और AI 2.0 प्लेटफॉर्म बनाने और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) के आगमन को गति देने की अपनी प्रारंभिक महत्वाकांक्षाओं को छोड़ दिया है।

मिनीमैक्स (MiniMax) जैसे अन्य ‘बाघ’ AI वीडियो निर्माण अनुप्रयोगों के साथ विदेशी बाजारों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने उद्यम (B2B) व्यवसाय को कम कर रहे हैं। इस बीच, ज़िपू एआई (Zhipu AI), मूनशॉट एआई (Yuezhi Anmian), और कैरेक्टर एआई (Character AI) (चीनी संस्करण), ओपन-सोर्स समुदाय में सक्रिय रहते हुए, B2B SaaS (Software as a Service) बाजार पर भी अपना ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। कुछ विशेषज्ञ इस क्षेत्र को AI उद्योग के भीतर ‘सबसे कम अभिनव’ (the least innovative) मानते हैं।

डीपसीक (DeepSeek) ‘शॉक’ और लागत का बोझ

यह सिंक्रोनाइज़्ड रणनीतिक बदलाव कोई संयोग नहीं है। तकनीकी विशेषज्ञ वांग वेनगुआंग (Wang Wenguang) के अनुसार, कई चीनी AI कंपनियों ने उच्च निवेश लागत और आर्थिक दक्षता के मामले में प्रतिस्पर्धा करने में कठिनाइयों के कारण LLM को स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित करना पहले ही छोड़ दिया था।

हालांकि, असली मोड़ जनवरी 2025 में आया, जब स्टार्टअप डीपसीक (DeepSeek) ने अपना डीपसीक आर1 मॉडल (DeepSeek R1 model) लॉन्च किया। इस मॉडल ने अपने शक्तिशाली प्रदर्शन और बेहतर लागत-प्रभावशीलता के साथ सनसनी मचा दी (संभवतः मालिकाना अनुकूलन तकनीकों के कारण)। डीपसीक आर1 (DeepSeek R1) के उदय ने अधिकांश शेष AI स्टार्टअप, विशेष रूप से छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों को यह एहसास कराया कि वे प्रौद्योगिकी और लागत के मामले में मूलभूत मॉडलों की दौड़ में टिक नहीं सकते हैं। इस ‘शॉक’ ने सीधे ‘सिक्स AI टाइगर्स’ को सामूहिक रूप से नई दिशाओं की तलाश करने के लिए प्रेरित किया।

आला बाजार की चुनौतियों से निपटना

AI स्वास्थ्य सेवा या B2B SaaS जैसे बाजारों में बदलाव आसान सफलता की गारंटी नहीं देता है। B2B SaaS बाजार, जबकि अधिक यथार्थवादी माना जाता है, को भी भयंकर प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है। वांग वेनगुआंग (Wang Wenguang) बताते हैं कि एक बुनियादी LLM प्लेटफॉर्म बनाने की तकनीकी बाधा बहुत अधिक नहीं है (‘मुझे खुद इसे विकसित करने में लगभग छह महीने लगे’)। बाजार में हजारों समान प्लेटफॉर्म हैं, जिन्हें आसानी से कॉपी किया जा सकता है, जिससे मूल्य युद्ध होते हैं (वांग (Wang) केवल 40,000-50,000 RMB के लिए B2B सेवाएं प्रदान करता है, एक मूल्य बिंदु जिस पर बड़ी कंपनियों को प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल लगता है)।

इस संदर्भ में, डेटा (data) प्रतिस्पर्धी लाभ के लिए निर्णायक कारक बन जाता है। अलीबाबा (Alibaba) के विशेषज्ञ गाओ पेंग (Gao Peng) का कहना है कि ‘प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा करने के लिए, निर्णायक कारक यह है कि आपके पास कौन सा डेटा (data) है, क्योंकि हर कोई मॉडल का उपयोग कर सकता है।’ यह बिल्कुल स्टार्ट-अप की कमजोरी है, अलीबाबा (Alibaba), बाइटडांस (ByteDance) या डीपसीक (DeepSeek) जैसी विशेष डेटा (data) जमा करने वाली कंपनियों की तुलना में।

चीन में AI का भविष्य

काई-फू ली (Kai-Fu Lee) सहित विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि चीन में मूलभूत AI मॉडल बनाने की दौड़ जल्द ही केवल तीन मुख्य खिलाड़ियों तक सीमित हो जाएगी: डीपसीक (DeepSeek), अलीबाबा (Alibaba) और बाइटडांस (ByteDance)। विशेषज्ञ जियांग शाओ (Jiang Shao) भविष्यवाणी करते हैं कि ‘LLM तकनीक का पीछा करना जारी रखने वाले स्टार्टअप सभी विफल हो जाएंगे’, और उनका अनुमान है कि नेता (संभवतः डीपसीक (DeepSeek)) बाजार हिस्सेदारी का 50-80% हिस्सा हासिल कर लेंगे। अंतिम दौड़ यह देखने के लिए होगी कि AGI को पहले कौन प्राप्त करता है।

डीपसीक (DeepSeek) को वर्तमान में इसकी प्रतिभाशाली तकनीकी टीम, आदर्शों और प्रचुर संसाधनों के लिए बहुत सराहा जाता है। वांग वेनगुआंग (Wang Wenguang) का सुझाव है कि अगर डीपसीक (DeepSeek) अधिक आक्रामक रूप से व्यवसायीकरण करने का फैसला करता है तो वह विश्व स्तर पर नंबर एक स्थान पर पहुंच सकता है।

कभी होनहार रहे ‘सिक्स AI टाइगर्स’ (Six AI Tigers) के लिए, भविष्य कम उज्ज्वल दिखता है। LLM मूलभूत दौड़ को त्यागना और आला या प्रतिस्पर्धी B2B बाजारों में अस्तित्व की तलाश करना एक कठोर वास्तविकता को दर्शाता है: डेटा (data) में महत्वपूर्ण लाभ या वास्तव में विभेदित मूल तकनीक के बिना, AI उद्योग में चमत्कार बनाना बेहद मुश्किल है। ‘संयुक्त राज्य अमेरिका को हराने और OpenAI को पार करने’ का प्रारंभिक सपना धीरे-धीरे एक अस्थिर AI बाजार में अस्तित्व और विकास के अधिक यथार्थवादी लक्ष्य को रास्ता दे रहा है।

रणनीतिक बदलावों में गहराई से उतरना

‘सिक्स AI टाइगर्स’ (Six AI Tigers) को लेकर शुरुआती उत्साह ने तेजी से नवाचार और व्यवधान की तस्वीर पेश की। उद्यम पूंजी स्वतंत्र रूप से प्रवाहित हुई, जिससे OpenAI और अन्य वैश्विक नेताओं द्वारा विकसित किए गए मॉडलों के प्रतिद्वंद्वी सामान्य-उद्देश्यीय AI मॉडल बनाने के उद्देश्य से महत्वाकांक्षी परियोजनाओं को बढ़ावा मिला। हालांकि, बाजार की वास्तविकताएं और उस स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक विशाल संसाधन जल्द ही स्पष्ट हो गए।

AI स्वास्थ्य सेवा के लिए बाइचुआन (Baichuan) का रुख इस रणनीतिक पुन: अंशांकन का एक प्रमुख उदाहरण है। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र AI अनुप्रयोगों के लिए अवसरों का खजाना प्रस्तुत करता है, निदान और उपचार योजना में सुधार से लेकर दवा की खोज में तेजी लाने और रोगी की देखभाल को निजीकृत करने तक। इस विशिष्ट डोमेन पर ध्यान केंद्रित करके, बाइचुआन (Baichuan) वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने वाले लक्षित समाधान विकसित करने के लिए अपनी विशेषज्ञता का लाभ उठा सकता है, जिससे संभावित रूप से राजस्व उत्पन्न हो सकता है और एक स्थायी व्यावसायिक मॉडल स्थापित हो सकता है।

‘छोटे लेकिन उत्कृष्ट’ (small but exquisite) समाधानों की ओर ज़ीरो वन (Zero One) का बदलाव भी कंपनी को उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता की समान मान्यता को दर्शाता है जहां कंपनी उत्कृष्टता प्राप्त कर सकती है। हर काम कर सकने वाला एक व्यापक AI प्लेटफ़ॉर्म बनाने की कोशिश करने के बजाय, ज़ीरो वन (Zero One) विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने वाले विशिष्ट उपकरणों और अनुप्रयोगों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। यह दृष्टिकोण कंपनी को अपनी ताकत का लाभ उठाने और अपने संसाधनों को बहुत पतला फैलाने से बचने की अनुमति देता है।

AI वीडियो निर्माण अनुप्रयोगों के साथ विदेशी बाजारों पर मिनीमैक्स (MiniMax) का ध्यान एक रणनीतिक धुरी का एक और उदाहरण है जिसका उद्देश्य एक ऐसा आला खोजना है जहां कंपनी फल-फूल सके। वीडियो सामग्री की मांग तेजी से बढ़ रही है, और AI-संचालित उपकरण रचनाकारों को उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो अधिक कुशलता से बनाने में मदद कर सकते हैं। विदेशी बाजारों को लक्षित करके, मिनीमैक्स (MiniMax) नए अवसरों का दोहन कर सकता है और अपने राजस्व स्रोतों में विविधता ला सकता है।

B2B SaaS की ओर ज़िपू एआई (Zhipu AI), मूनशॉट एआई (Moonshot AI), और कैरेक्टर एआई (Character AI) का बदलाव राजस्व का अधिक स्थिर और अनुमानित स्रोत खोजने की इच्छा को दर्शाता है। B2B SaaS बाजार आवर्ती राजस्व धाराओं और दीर्घकालिक ग्राहक संबंधों की क्षमता प्रदान करता है। हालांकि, इस बाजार में प्रतिस्पर्धा भयंकर है, और कंपनियों को सम्मोहक समाधान पेश करने की आवश्यकता है जो विशिष्ट व्यावसायिक जरूरतों को संबोधित करते हैं।

डीपसीक (DeepSeek) लाभ को समझना

चीनी AI परिदृश्य में डीपसीक (DeepSeek) का एक संभावित नेता के रूप में उभरना कई कारकों के कारण है। सबसे पहले, कंपनी ने डीप लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विजन जैसे क्षेत्रों में विशेषज्ञता वाली एक अत्यधिक प्रतिभाशाली तकनीकी टीम को इकट्ठा किया है। दूसरा, डीपसीक (DeepSeek) अनुसंधान और विकास के लिए एक मजबूत प्रतिबद्धता रखता है, लगातार AI प्रौद्योगिकी की सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है। तीसरा, कंपनी के पास महत्वपूर्ण संसाधनों तक पहुंच है, जिससे यह उच्चतम स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और प्रतिभा में निवेश कर सकता है। अंत में, डीपसीक (DeepSeek) के पास AI के भविष्य के लिए एक स्पष्ट दृष्टिकोण है, जो सामान्य-उद्देश्यीय AI मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है जो समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल कर सकता है।

डीपसीक (DeepSeek) का डीपसीक आर1 मॉडल (DeepSeek R1 model) कंपनी के तकनीकी कौशल का प्रमाण है। ऐसा कहा जाता है कि मॉडल अत्यधिक कुशल और लागत प्रभावी है, जिससे डीपसीक (DeepSeek) बाजार में बड़े खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है। मॉडल के प्रदर्शन ने कई उद्योग पर्यवेक्षकों को प्रभावित किया है, और इसके चीन में AI के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है।

डेटा (Data): AI युग में नया तेल

AI युग में, डेटा (data) नया तेल है। जिन कंपनियों के पास बड़े और उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट तक पहुंच है, उनके पास उन कंपनियों पर महत्वपूर्ण लाभ है जिनके पास नहीं है। AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा (data) आवश्यक है, और जितना अधिक डेटा (data) पर एक मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है, उतना ही बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना है।

हालांकि, सभी डेटा (data) समान नहीं बनाए जाते हैं। उच्च गुणवत्ता वाला डेटा (data) वह डेटा (data) है जो सटीक, पूर्ण और हाथ में कार्य के लिए प्रासंगिक है। विशेष डेटा (data) वह डेटा (data) है जो किसी विशेष डोमेन या उद्योग के लिए विशिष्ट है। जिन कंपनियों के पास विशेष डेटा (data) तक पहुंच है, वे विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने वाले AI समाधान विकसित करने के लिए बेहतर स्थिति में हैं।

यही कारण है कि अलीबाबा (Alibaba), बाइटडांस (ByteDance) और डीपसीक (DeepSeek) जैसी कंपनियों को छोटे AI स्टार्टअप पर महत्वपूर्ण लाभ है। इन कंपनियों के पास डेटा (data) की विशाल मात्रा तक पहुंच है, जिसका उपयोग वे अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और अभिनव समाधान विकसित करने के लिए कर सकते हैं।

चीन के AI स्टार्टअप के लिए आगे की राह

चीन के AI स्टार्टअप के बीच होने वाले रणनीतिक बदलाव बाजार की वास्तविकताओं के अनुकूल होने की आवश्यकता की मान्यता को दर्शाते हैं। सामान्य-उद्देश्यीय AI मॉडल बनाने की दौड़ महंगी और प्रतिस्पर्धी है, और कई स्टार्टअप ने महसूस किया है कि वे उस स्तर पर प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं।

इसके बजाय, ये स्टार्टअप आला बाजार खोजने और विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित करने वाले विशेष समाधान विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। यह दृष्टिकोण उन्हें अपनी विशेषज्ञता का लाभ उठाने और अपने संसाधनों को बहुत पतला फैलाने से बचने की अनुमति देता है।

हालांकि, चीन के AI स्टार्टअप के लिए आगे की राह चुनौतियों से रहित नहीं है। प्रतिस्पर्धा भयंकर है, और कंपनियों को सम्मोहक समाधान पेश करने की आवश्यकता है जो अभिनव और लागत प्रभावी दोनों हों। उन्हें शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करने और बनाए रखने में सक्षम होने की भी आवश्यकता है, जिसकी AI उद्योग में बहुत मांग है।

इन चुनौतियों के बावजूद, अभी भी आशावाद का कारण है। चीन में एक बड़ा और बढ़ता AI बाजार है, और नवाचार और विकास के लिए बहुत जगह है। स्टार्टअप जो बदलती परिदृश्य के अनुकूल होने और अभिनव समाधान विकसित करने में सक्षम हैं, उनके फलने-फूलने की क्षमता है।

व्यापक निहितार्थ

चीन के कुछ AI स्टार्टअप के बीच महत्वाकांक्षाओं को कम करने के वैश्विक AI परिदृश्य के लिए व्यापक निहितार्थ हैं। यह सुझाव देता है कि सामान्य-उद्देश्यीय AI मॉडल बनाने की दौड़ तेजी से बड़ी संख्या में बड़े खिलाड़ियों के बीच केंद्रित होती जा रही है। इससे प्रतिस्पर्धा और नवाचार में कमी आ सकती है, क्योंकि छोटे खिलाड़ियों को प्रतिस्पर्धा करना तेजी से मुश्किल लगता है।

हालांकि, यह यह भी सुझाव देता है कि विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित करने वाले विशेष AI समाधानों के लिए अभी भी बहुत अवसर है। स्टार्टअप जो इन अवसरों की पहचान करने और अभिनव समाधान विकसित करने में सक्षम हैं, वे अभी भी फल-फूल सकते हैं, भले ही एक ऐसे बाजार में जहां बड़े खिलाड़ियों का वर्चस्व है।

चीन में और दुनिया भर में AI का भविष्य कई कारकों के संयोजन से आकार लेने की संभावना है, जिसमें तकनीकी नवाचार, बाजार की गतिशीलता और सरकारी नीतियां शामिल हैं। यह देखा जाना बाकी है कि ये कारक कैसे खेलेंगे, लेकिन एक बात स्पष्ट है: AI क्रांति अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, और स्थापित खिलाड़ियों और स्टार्टअप दोनों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रभाव डालने के लिए बहुत अवसर है।