सिकुड़ता प्रदर्शन अंतर
वर्षों से, अमेरिका अत्याधुनिक AI मॉडल बनाने में निर्विवाद चैंपियन रहा है। फिर भी, चीन अपनी मॉडलों की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए लगन से काम कर रहा है। 2023 में, चीनी और अमेरिकी मॉडलों के बीच एक काफी प्रदर्शन अंतर मौजूद था जब मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (MMLU) और ह्यूमनइवल (जो कोडिंग प्रदर्शन का आकलन करता है) जैसे उद्योग-मानक बेंचमार्क के खिलाफ मूल्यांकन किया गया। अंतर महत्वपूर्ण था, जो दोहरे अंकों की असमानता का प्रतिनिधित्व करता है। 2024 तक तेजी से आगे बढ़ें, और यह अंतर नाटकीय रूप से सिकुड़ गया है, लगभग समानता तक पहुंच गया है।
प्रदर्शन में यह निकट अभिसरण AI विकास में चीन के केंद्रित प्रयासों और रणनीतिक निवेश का प्रमाण है। देश की प्रगति केवल वृद्धिशील नहीं है; वे अपनी AI क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं।
चीन का AI शस्त्रागार: नए मॉडल का उदय
चीन की तेजी से प्रगति को नए और शक्तिशाली AI मॉडलों के उदय के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
- अलीबाबा की क्वेन सीरीज़: इन मॉडलों को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो AI प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ाने के लिए अलीबाबा की प्रतिबद्धता को दर्शाता है।
- डीपसीक का R1: विशिष्ट कार्यों और उद्योगों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, डीपसीक का R1 AI विकास के लिए एक लक्षित दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है।
- मैनुसAI: यह मॉडल चीन के AI परिदृश्य में बढ़ती विविधता को उजागर करता है, जो विशेष आवश्यकताओं और अनुप्रयोगों को पूरा करता है।
- टेनसेंट का हुन्यान टर्बो S: चीन के तकनीकी दिग्गजों में से एक का उत्पाद, हुन्यान टर्बो S AI प्रौद्योगिकी में सबसे आगे रहने के लिए राष्ट्र की प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है।
ये मॉडल सिर्फ सैद्धांतिक निर्माण नहीं हैं; वे चीन के निवेश और अनुसंधान प्रयासों के मूर्त उत्पाद हैं, जो AI स्पेस में वैश्विक नेताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने की देश की महत्वाकांक्षा को प्रदर्शित करते हैं।
उत्प्रेरक के रूप में निवेश
चीन की AI क्षमताओं में सुधार तीन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में इसके पर्याप्त निवेश से सीधे जुड़ा हुआ है:
- AI इंफ्रास्ट्रक्चर: चीन ने डेटा केंद्रों, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सुविधाओं और उन्नत नेटवर्क सहित एक मजबूत AI इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में संसाधन डाले हैं।
- उन्नत कंप्यूटिंग: प्रसंस्करण शक्ति के महत्व को पहचानते हुए, चीन ने उन्नत कंप्यूटिंग क्षमताओं को विकसित करने और प्राप्त करने में भारी निवेश किया है, जिससे इसके शोधकर्ताओं को जटिल AI मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने में सक्षम बनाया गया है।
- राज्य-प्रायोजित अनुसंधान: चीनी सरकार ने राज्य-प्रायोजित अनुसंधान पहलों के माध्यम से AI विकास को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, विश्वविद्यालयों, अनुसंधान संस्थानों और निजी कंपनियों को धन और सहायता प्रदान की है।
इस बहुआयामी दृष्टिकोण ने AI नवाचार के लिए एक उपजाऊ जमीन बनाई है, जिससे चीनी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को प्रयोग करने, पुनरावृति करने और अंततः महत्वपूर्ण सफलताएं प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।
लागत कारक: दो मॉडलों की कहानी
चीन के AI विकास का एक दिलचस्प पहलू अमेरिकी समकक्षों की तुलना में लागत के एक अंश पर प्रतिस्पर्धी मॉडल बनाने की क्षमता है। एक उल्लेखनीय उदाहरण एक कम लागत वाला मॉडल है जिसे केवल दो महीनों में 6 मिलियन डॉलर से कम के निवेश के साथ विकसित किया गया था। यह उस रिपोर्ट की गई $100 मिलियन के बिल्कुल विपरीत है जो OpenAI ने अपने GPT-4 मॉडल को प्रशिक्षित करने पर खर्च की थी।
यह लागत-प्रभावशीलता AI विकास में चीन की संसाधनशीलता और दक्षता को उजागर करती है। यह यह भी सुझाव देता है कि चीन AI प्रौद्योगिकी का लोकतंत्रीकरण करने में सक्षम हो सकता है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं और संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ हो जाएगा।
AI रेस: एजेंट और इंफ्रास्ट्रक्चर
वैश्विक AI रेस केवल बेहतर मॉडल बनाने के बारे में नहीं है; यह उन्हें समर्थन देने के लिए एजेंटिक क्षमताओं और इंफ्रास्ट्रक्चर को विकसित करने के बारे में भी है। इस व्यापक दौड़ ने दुनिया भर के सबसे बड़े तकनीकी दिग्गजों और शैक्षणिक संस्थानों का ध्यान आकर्षित किया है।
एजेंटिक क्षमताएं जटिल वातावरण में स्वायत्त और बुद्धिमानी से कार्य करने के लिए AI सिस्टम की क्षमता को संदर्भित करती हैं। इसमें योजना, निर्णय लेने और समस्या-समाधान जैसे कार्य शामिल हैं। इन क्षमताओं को विकसित करने के लिए न केवल उन्नत एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, बल्कि उनके परिनियोजन और संचालन का समर्थन करने के लिए मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर की भी आवश्यकता होती है।
AI मैदान में प्रमुख खिलाड़ी
2024 में, OpenAI AI मॉडल विकास में अग्रणी संगठनात्मक योगदानकर्ता के रूप में उभरा, जिसने सात उल्लेखनीय AI मॉडल जारी किए। इस उपलब्धि ने सामान्य-उद्देश्य AI सिस्टम के क्षेत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में OpenAI की स्थिति को मजबूत किया।
Google छह महत्वपूर्ण मॉडल लॉन्च करते हुए करीब से पीछे रहा और मशीन लर्निंग (ML) नवाचार में अपनी लंबे समय से चली आ रही नेतृत्व की स्थिति को मजबूत किया। पिछले एक दशक में, Google लगातार AI अनुसंधान और विकास में सबसे आगे रहा है, 2014 से 186 उल्लेखनीय मॉडल का योगदान कर रहा है - सूची में अगले खिलाड़ी से दोगुना से भी अधिक।
अन्य प्रमुख खिलाड़ियों में शामिल हैं:
- मेटा: 2014 से विकसित 82 मॉडलों के साथ, मेटा ने AI में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विजन जैसे क्षेत्रों में।
- माइक्रोसॉफ्ट: माइक्रोसॉफ्ट ने उसी अवधि में 39 मॉडल विकसित किए हैं, जो AI को अपने उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत करने की अपनी प्रतिबद्धता को दर्शाता है।
ये कंपनियां न केवल AI मॉडल विकसित कर रही हैं; वे अपने अनुसंधान, विकास और परिनियोजन प्रयासों के माध्यम से AI प्रौद्योगिकी के भविष्य को भी आकार दे रही हैं।
चीनी फर्मों का उदय
अलीबाबा, जो बुनियादी AI विकास में चीन की बढ़ती उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करता है, 2024 में चार उल्लेखनीय मॉडलों के साथ तीसरे स्थान पर रहा। यह वैश्विक नवाचार परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है, जहां चीनी फर्में न केवल तैनाती को बढ़ा रही हैं, बल्कि फ्रंटियर-स्तरीय अनुसंधान और मॉडल डिजाइन में भी योगदान कर रही हैं।
अलीबाबा की सफलता AI में चीन के रणनीतिक निवेश और अनुसंधान को मूर्त उत्पादों और सेवाओं में बदलने की क्षमता का प्रमाण है। जैसे-जैसे चीनी फर्में नई AI तकनीकों का नवाचार और विकास करना जारी रखती हैं, वे वैश्विक AI दौड़ में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार हैं।
शैक्षणिक पावरहाउस
शैक्षणिक संस्थान अनुसंधान, शिक्षा और प्रतिभा विकास के माध्यम से AI नवाचार को चलाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। शैक्षणिक संस्थानों में, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और सिंघुआ विश्वविद्यालय 2014 से सबसे अधिक उत्पादक रहे हैं, जिनमें क्रमशः 25, 25 और 22 उल्लेखनीय मॉडल हैं।
ये विश्वविद्यालय न केवल अत्याधुनिक अनुसंधान कर रहे हैं; वे AI शोधकर्ताओं और इंजीनियरों की अगली पीढ़ी को भी प्रशिक्षित कर रहे हैं, भविष्य के नवाचार को बढ़ावा देने के लिए प्रतिभा की एक स्थिर धारा सुनिश्चित कर रहे हैं।
अनुसंधान की मात्रा: चीन सबसे आगे
मॉडल की गुणवत्ता के अलावा, चीन AI अनुसंधान की मात्रा में दुनिया का नेतृत्व करता है। 2023 में, चीनी शोधकर्ताओं ने सभी AI-संबंधित प्रकाशनों का 23.2% हिस्सा लिया, जबकि यूरोप से 15.2% और भारत से केवल 9.2% हिस्सा लिया। 2016 के बाद से चीन की हिस्सेदारी लगातार बढ़ी है, क्योंकि यूरोपीय योगदान में गिरावट आई है और अमेरिकी प्रकाशन उत्पादन स्थिर हो गया है।
अनुसंधान की मात्रा में यह प्रभुत्व AI ज्ञान को आगे बढ़ाने और शीर्ष AI प्रतिभा को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए चीन की प्रतिबद्धता को इंगित करता है।
AI चिप प्रतिबंध: एक मामूली झटका?
AI चिप्स की आपूर्ति पर अमेरिका के प्रतिबंध के बावजूद, चीन पाठ, छवियों, वीडियो और ऑडियो में AI मॉडल के उत्पादन के मामले में दूसरे सबसे बड़े राष्ट्र के रूप में उभरा है। विश्व स्तर पर 1,328 AI बड़े भाषा मॉडल (LLM) में से 36% चीन में उत्पन्न हुए, जो अमेरिका के बाद दूसरे स्थान पर है।
यह लचीलापन बाधाओं को दूर करने की चीन की क्षमता और AI प्रौद्योगिकी में आत्मनिर्भरता प्राप्त करने के अपने दृढ़ संकल्प को दर्शाता है।
प्रभाव बनाम मात्रा: अमेरिका अभी भी एक बढ़त बनाए हुए है
जबकि चीन AI मॉडल और अनुसंधान प्रकाशनों की मात्रा में अग्रणी है, अमेरिका अभी भी प्रभाव में एक बढ़त बनाए हुए है। अमेरिकी संस्थानों ने पिछले तीन वर्षों में शीर्ष 100 सबसे अधिक उद्धृत AI पत्रों में से अधिकांश का योगदान दिया।
इससे पता चलता है कि जबकि चीन मात्रा के मामले में तेजी से आगे बढ़ रहा है, अमेरिका कुछ सबसे प्रभावशाली और प्रभावशाली AI अनुसंधान का उत्पादन करना जारी रखता है।
एक विश्व स्तर पर वितरित AI इकोसिस्टम
रिपोर्ट में मध्य पूर्व, लैटिन अमेरिका और दक्षिण पूर्व एशिया जैसे क्षेत्रों की उल्लेखनीय उपलब्धियों को उजागर किया गया - एक अधिक विश्व स्तर पर वितरित AI नवाचार इकोसिस्टम के उदय का संकेत देता है। इससे पता चलता है कि AI विकास अब कुछ प्रमुख खिलाड़ियों तक ही सीमित नहीं है, बल्कि तेजी से विकेंद्रीकृत हो रहा है और देशों और क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हो रहा है।
यूरोप की भूमिका
फ्रांस 2024 में तीन उल्लेखनीय मॉडलों के साथ अग्रणी यूरोपीय राष्ट्र था। हालांकि, कुल मिलाकर, अमेरिका, चीन और यूरोपीय संघ सहित सभी प्रमुख क्षेत्रों में 2023 की तुलना में जारी किए गए उल्लेखनीय मॉडलों की संख्या में गिरावट देखी गई। यह गिरावट कई कारकों के कारण हो सकती है, जैसे कि बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धा, अनुसंधान प्राथमिकताओं में बदलाव या AI विकास की बढ़ती जटिलता।