डीपसीक: टेक सेक्टर में एआई का प्रभाव

डीपसीक (DeepSeek) का उदय, अपने नवीन वास्तुकला और लागत प्रभावी प्रौद्योगिकी के साथ, इस साल वैश्विक टेक और वेंचर कैपिटल समुदायों का ध्यान आकर्षित कर रहा है। डीपसीक का उदय विभिन्न उद्योगों में एआई (AI) के एकीकरण में तेजी का प्रतीक है।

21वीं सेंचुरी बिजनेस हेराल्ड और सिंघुआ यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड मैनेजमेंट एग्जीक्यूटिव एजुकेशन सेंटर द्वारा आयोजित ‘टेक्नोलॉजी रीस्ट्रक्चरिंग वैल्यू – 2025 इक्विटी इन्वेस्टमेंट स्प्रिंग फोरम’ में, शिक्षा, उद्योग और निवेश के विशेषज्ञों ने डीपसीक के प्रभाव, रोबोटिक्स और हेल्थकेयर में एआई अनुप्रयोगों और एआई द्वारा उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करने के लिए रणनीतियों पर चर्चा की।

डीपसीक का उदय: चीनी नवाचार का एक शोकेस

गैलेक्सीस्पेस (GalaxySpace) में रणनीतिक सहयोग के महाप्रबंधक चू शियाओजी ने कहा, ‘चीन ने नई ऊर्जा वाहनों और बड़े पैमाने के मॉडलों जैसे क्षेत्रों में पकड़ बनाने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। डीपसीक का उदय चीन में विभेदित विकास के अवसरों पर प्रकाश डालता है। इसी तरह की प्रवृत्ति वाणिज्यिक अंतरिक्ष क्षेत्र में भी स्पष्ट है।’

चू शियाओजी ने बताया कि चीन में दशकों के विकास के बाद पारंपरिक एयरोस्पेस में संयुक्त राज्य अमेरिका को टक्कर देने की क्षमता है। हालांकि, पिछले 5-10 वर्षों में, स्पेसएक्स (SpaceX) के नेतृत्व में अमेरिकी वाणिज्यिक अंतरिक्ष कंपनियों ने उद्योग में विघटनकारी नवाचार लाया है, तकनीकी और व्यावसायिक दोनों तरह से।

ज़िनेन वेंचर कैपिटल (Xineng Venture Capital) में प्रबंध भागीदार पेई वानचेन का मानना है कि डीपसीक का महत्व न केवल चैटजीपीटी (ChatGPT) की तुलना में इसकी कम प्रशिक्षण लागत में निहित है, बल्कि चीनी समाज के विभिन्न क्षेत्रों में बुनियादी ज्ञान का लोकतंत्रीकरण करने की क्षमता में भी निहित है। व्यक्ति डीपसीक की बुद्धिमान खोज क्षमताओं के माध्यम से अपनी पूछताछ के व्यापक उत्तर जल्दी से प्राप्त कर सकते हैं। हालांकि, डीपसीक गहरी जानकारी के बजाय सतही जानकारी प्रदान करता है क्योंकि यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी को एकत्र करता है, जिसमें स्वाभाविक रूप से समय अंतराल होता है। गहन समझ के लिए व्यक्तिगत व्याख्या और उसके बाद निर्णय की आवश्यकता होती है।

गौरतलब है कि ज़िनेन वेंचर कैपिटल ने मुउक्सी इंटीग्रेटेड सर्किट (Muuxi Integrated Circuit) में निवेश किया है, जो एआई लार्ज मॉडल उद्योग श्रृंखला में एक अपस्ट्रीम खिलाड़ी है। पेई वानचेन ने समझाया कि टीम ने मुउक्सी में निवेश करने से पहले लगभग सभी घरेलू जीपीयू चिप कंपनियों के साथ गहन साक्षात्कार और उचित परिश्रम किया।

उनका मानना है कि घरेलू स्तर पर उत्पादित उच्च-प्रदर्शन जीपीयू के लिए मूल प्रौद्योगिकियों से निपटने और एक स्थानीय जीपीयू आपूर्ति श्रृंखला और पूर्ण एप्लिकेशन इकोसिस्टम बनाने के लिए झेजियांग विश्वविद्यालय के साथ मुउक्सी का शुरुआती सहयोग कंपनी को एक विशिष्ट लाभ देता है। जब डीपसीक दृश्य पर आया, तो मुउक्सी की तकनीकी टीम ने मुउक्सी जीपीयू के साथ संगतता परीक्षण को जल्दी से अनुकूलित और पूरा किया, जिस दिन ओपन-सोर्स रिलीज हुई थी। इससे मुउक्सी जीपीयू पूरी तरह से संगत होने वाली पहली घरेलू स्तर पर उत्पादित चिप बन गई। लेनोवो (Lenovo) के सहयोग से, मुउक्सी ने ‘लेनोवो सर्वर/वर्कस्टेशन + मुउक्सी प्रशिक्षण और अनुमान एकीकृत घरेलू जीपीयू + स्वतंत्र एल्गोरिथ्म’ वास्तुकला पर आधारित पहला घरेलू डीपसीक ऑल-इन-वन समाधान लॉन्च किया। यह घरेलू एआई इकोसिस्टम में मुउक्सी के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है और बड़े मॉडलों और एआई में निरंतर नवाचार के लिए स्थानीय कंपनियों की प्रतिबद्धता को दर्शाता है। मुउक्सी घरेलू एआई अवसंरचना में अपने अभिनव सफलता के माध्यम से विभिन्न उद्योगों के बुद्धिमान परिवर्तन में नई गति प्रदान कर रहा है।

लिंगबाओ कैसबोट (Lingbao CASBOT) के सह-संस्थापक और सीओओ झांग मियाओ ने रोबोटिक्स में उपयोग किए जाने वाले एम्बोडेड लार्ज मॉडल और अधिक सामान्य डीपसीक, चैटजीपीटी और डोउबाओ (Doubao) मॉडल के बीच महत्वपूर्ण अंतरों पर जोर दिया। केवल एक सामान्य बड़े मॉडल को रोबोट पर तैनात करने से एक कार्यात्मक रोबोट के बजाय केवल एक ‘मानव-आकार का स्पीकर’ होगा।

एम्बोडेड लार्ज मॉडल को वर्चुअल और वास्तविक दुनिया के डेटा के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। सिम्युलेटेड वातावरण में प्रशिक्षित मॉडल अक्सर वास्तविक दुनिया के रोबोट में स्थानांतरित होने पर सभ्य प्रदर्शन दिखाते हैं, लेकिन अभी भी अंतराल मौजूद हैं। इसे संबोधित करने के लिए, टीम रोबोट के कार्य स्थल पर एकत्र किए गए वास्तविक दुनिया के परिचालन डेटा के साथ प्रशिक्षण डेटा को पूरक करती है। यह हाइब्रिड प्रशिक्षण दृष्टिकोण एम्बोडेड लार्ज मॉडल की उपयोगिता और रोबोट के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाता है।

झांग मियाओ ने इस साल विभिन्न रोबोटिक उत्पादों और प्रौद्योगिकियों के परिपक्वता और तैनाती की दिशा में एक स्पष्ट प्रवृत्ति देखी। वाणिज्यिक मोर्चे पर, लिंगबाओ के रोबोट का उपयोग विभिन्न बी-एंड अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें औद्योगिक विनिर्माण, आपातकालीन बचाव और भूमिगत संचालन शामिल हैं, जिसमें इस वर्ष छोटे पैमाने पर बड़े पैमाने पर उत्पादन की योजना है। सी-एंड बाजार में, चल रही नीति और नियामक विकास के कारण, कंपनी मुख्य रूप से बी2सी इंटरैक्शन के माध्यम से जनता के साथ जुड़ती है।

हेल्थकेयर में एआई अनुप्रयोगों में तेजी

टेक्नोलॉजी क्षेत्र में डीपसीक युग के आगमन के साथ, हेल्थकेयर में एआई अनुप्रयोग भी तेज हो रहे हैं। यिमाई सनशाइन (Yimai Sunshine) के कार्यकारी निदेशक और उप महाप्रबंधक ली फेइयू ने कहा कि मेडिकल इमेजिंग का मूल प्रभावी ढंग से इमेजिंग डेटा के अधिग्रहण और पीढ़ी दोनों को संभालना है, और इस डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करना है। डीपसीक मल्टीमॉडल इमेजिंग बिग डेटा पर डीप लर्निंग करके इमेजिंग डेटा विश्लेषण और नैदानिक प्रभावशीलता की दक्षता को बढ़ा सकता है।

उदाहरण के लिए, फेफड़ों के नोड्यूल स्क्रीनिंग के लिए एक छाती सीटी स्कैन 100 से अधिक छवियां उत्पन्न करता है, जिससे रेडियोलॉजिस्ट द्वारा मैनुअल समीक्षा समय लेने वाली हो जाती है। इसके अलावा, मिनट फेफड़ों के नोड्यूल, केवल कुछ मिलीमीटर आकार के, आसानी से छूट जाते हैं। डीपसीक जैसे एआई-संचालित इमेजिंग उपकरण जल्दी और अच्छी तरह से छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं, सूक्ष्म घावों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें मानव आंख द्वारा अनदेखा किया जा सकता है।

डीपसीक ने एक व्यवसाय मॉडल को अपनाने में भी मदद की है जो इमेजिंग उपकरण को एआई सेवाओं के साथ जोड़ता है, जिससे हार्डवेयर निर्माताओं को प्रारंभिक उत्पाद बिक्री के बाद एआई सेवाओं को बेचकर निरंतर राजस्व उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, डीपसीक जैसे एआई उपकरण संरचित रिपोर्ट उत्पन्न करने में सहायता कर सकते हैं, जो इमेजिंग डेटा को मानकीकृत और सामान्यीकृत करता है, जिससे इसकी समग्र गुणवत्ता में सुधार होता है। यह चिकित्सा डेटा ट्रेडिंग और लाइसेंसिंग सेवाओं के उद्भव को भी बढ़ावा देता है।

युयु मेडिकल (Yuyue Medical) के उपाध्यक्ष और रणनीति और विपणन के अध्यक्ष झेंग होंगजे ने कहा कि एआई प्रौद्योगिकी, डीपसीक द्वारा अनुकरणीय, मल्टीमॉडल डेटा को संसाधित करने की एक मजबूत क्षमता का प्रदर्शन करती है, जिससे यह होम मेडिकल डिवाइस क्षेत्र में अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है।

युयु मेडिकल मुख्य रूप से तीन पुरानी बीमारियों पर ध्यान केंद्रित करता है: श्वसन रोग, उच्च रक्तचाप और मधुमेह। ये स्थितियां अक्सर ओवरलैप होती हैं, जिसके परिणामस्वरूप व्यापक डेटा सेट होते हैं। युयु पारंपरिक सिंगल-पॉइंट डेटा को अतिरिक्त आयामों के साथ बढ़ाने के लिए लगातार नई तकनीकों का उपयोग कर रहा है, जिससे डेटा की सटीकता बढ़ रही है।

दूसरा, होम मेडिकल डिवाइस द्वारा उत्पन्न डेटा की विशाल मात्रा को व्यक्तिगत रोगियों के लिए व्याख्या करना मुश्किल है, जिससे आसान समझने और उपयोग के लिए जटिल डेटा को सरल बनाने की आवश्यकता होती है। एआई में व्यक्तिगत डेटा अंतर्दृष्टि और मूल्य प्रदान करके इस चुनौती का समाधान करने की अपार क्षमता है। इस दृष्टिकोण से, एआई एक महत्वपूर्ण सहायक भूमिका निभा सकता है, या यहां तक कि कुछ क्षेत्रों में स्वास्थ्य प्रबंधकों, पोषण विशेषज्ञों और व्यायाम पुनर्वास विशेषज्ञों जैसी भूमिकाओं को आंशिक रूप से प्रतिस्थापित कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक घरेलू सेटिंग में, एआई व्यापक स्वास्थ्य प्रबंधन, पोषण प्रबंधन और व्यायाम स्वास्थ्य पर गैर-नैदानिक सिफारिशें प्रदान कर सकता है ताकि व्यक्तियों को अपनी जीवनशैली को अनुकूलित करने में मदद मिल सके।

एआई प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग से कुछ चुनौतियां भी आती हैं, जैसे कि मतिभ्रम और डेटा सुरक्षा मुद्दे। ली फेइयू का मानना है कि डेटा सुरक्षा एआई अनुप्रयोगों में एक अपरिहार्य मुद्दा है, खासकर चिकित्सा डेटा की संवेदनशीलता को देखते हुए। डीपसीक जैसे एआई उपकरण को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में रोगी डेटा की आवश्यकता होती है, जिसमें व्यक्तिगत जानकारी, नैदानिक विवरण और इमेजिंग डेटा शामिल हैं। किसी भी डेटा उल्लंघन से रोगियों के अधिकारों और गोपनीयता को नुकसान हो सकता है।

ली फेइयू ने कहा, ‘हम भंडारण, संचरण और उपयोग के दौरान इमेजिंग डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करते हैं। हम डेटा एनाेनिमाइजेशन और विभिन्न तकनीकी उपायों का उपयोग करके राष्ट्रीय नियमों का सख्ती से पालन करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा का कानूनी रूप से, अनुपालनपूर्वक और सुरक्षित रूप से उपयोग किया जा सके।’

सिंघुआ यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड मैनेजमेंट में प्रबंधन विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर और प्रमुख वेई कियांग, जिन्होंने गोलमेज की मेजबानी की, ने निष्कर्ष निकाला कि मंच का विषय ‘टेक्नोलॉजी रीस्ट्रक्चरिंग वैल्यू’ था, लेकिन तकनीक मूल्य को कैसे भी पुनर्गठित करे, इसे मानव ज्ञान, सामान्य ज्ञान, नैतिकता और नैतिकता के साथ संरेखित करना होगा। जैसे-जैसे तकनीक को विभिन्न परिदृश्यों में खोजा जाता है, मानव ज्ञान को यह निर्धारित करने के लिए एम्बेड किया जाना चाहिए कि कौन से कार्य मनुष्यों द्वारा किए जाने चाहिए और कौन से मशीनों द्वारा। ‘मानवता के लिए वास्तव में उपयोगी प्रणाली मनुष्यों का पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं है, बल्कि एक ऐसी प्रणाली है जिसमें मनुष्य उच्च स्तर पर संलग्न और मार्गदर्शन करते हैं, जो हमारे वास्तविक मूल्य का स्थान है।’

रोबोटिक्स में एम्बोडेड लार्ज मॉडल

रोबोटिक्स में एम्बोडेड लार्ज मॉडल, सामान्य डीपसीक (DeepSeek), चैटजीपीटी (ChatGPT) और डोउबाओ (Doubao) मॉडल से काफी अलग हैं। एम्बोडेड लार्ज मॉडल को वर्चुअल और रियल-वर्ल्ड डेटा के संयोजन से प्रशिक्षित किया जाता है। वर्चुअल वातावरण में प्रशिक्षित मॉडल रियल-वर्ल्ड रोबोट में ट्रांसफर होने पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन कुछ कमियां रह जाती हैं। इन्हें दूर करने के लिए, टीम रोबोट के कार्य स्थल से इकट्ठा किए गए रियल-वर्ल्ड ऑपरेशनल डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा को पूरा करती है। यह हाइब्रिड ट्रेनिंग दृष्टिकोण एम्बोडेड लार्ज मॉडल की उपयोगिता और रोबोट के समग्र प्रदर्शन में सुधार करता है।

चिकित्सा इमेजिंग में डीपसीक का उपयोग

डीपसीक (DeepSeek) जैसे एआई (AI) उपकरण चिकित्सा इमेजिंग में इमेजिंग डेटा के विश्लेषण और नैदानिक दक्षता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लंग नोड्यूल की जांच के लिए छाती का सीटी (CT) स्कैन 100 से अधिक इमेज तैयार करता है, जिससे रेडियोलॉजिस्ट के लिए मैनुअल रिव्यू में अधिक समय लगता है। इसके अलावा, छोटे लंग नोड्यूल, जो केवल कुछ मिलीमीटर आकार के होते हैं, आसानी से छूट सकते हैं। डीपसीक जैसे एआई (AI) संचालित इमेजिंग उपकरण जल्दी और अच्छी तरह से इमेज का विश्लेषण करके छोटे-मोटे घावों की पहचान कर सकते हैं, जिन्हें मानव आंख अनदेखा कर सकती है।

सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएं

एआई (AI) तकनीक के इस्तेमाल से कुछ चुनौतियां भी आती हैं, जैसे मतिभ्रम और डेटा सुरक्षा। डीपसीक (DeepSeek) जैसे एआई (AI) उपकरण को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में रोगी डेटा की आवश्यकता होती है, जिसमें व्यक्तिगत जानकारी, नैदानिक विवरण और इमेजिंग डेटा शामिल हैं। किसी भी डेटा उल्लंघन से रोगियों के अधिकारों और गोपनीयता को नुकसान हो सकता है। इसलिए, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना बेहद जरूरी है।