कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence - AI) विकासाच्या उच्च-स्पर्धेच्या क्षेत्रात, अत्याधुनिक सेमीकंडक्टर तंत्रज्ञानाची उपलब्धता अनेकदा नवनिर्मितीचा वेग ठरवते. चीनी तंत्रज्ञान कंपन्यांसाठी, भू-राजकीय तणाव आणि अमेरिकेने (United States) लादलेल्या कठोर निर्यात नियंत्रणांमुळे ही उपलब्धता अधिकाधिक गुंतागुंतीची झाली आहे. या आव्हानात्मक परिस्थितीत, Alibaba शी संलग्न असलेली फिनटेक कंपनी Ant Group, एक वेगळा मार्ग तयार करत आहे. कंपनी आपल्या AI महत्त्वाकांक्षांना चालना देण्यासाठी, विशेषतः अत्याधुनिक AI मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणाची कार्यक्षमता आणि खर्च-प्रभावीता वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित करून, अमेरिकन आणि देशांतर्गत पुरवठादारांकडून मिळवलेल्या सेमीकंडक्टर्सचे विषम मिश्रण (heterogeneous mix) धोरणात्मकपणे वापरत आहे.
हा विचारपूर्वक केलेला दृष्टिकोन केवळ तांत्रिक उपाय नाही; ते एका मूलभूत धोरणात्मक बदलाचे प्रतिनिधित्व करते. विविध उत्पादकांच्या चिप्स, ज्यात स्वदेशी पर्यायांचा समावेश आहे, हेतुपुरस्सर एकत्रित करून, Ant Group पुरवठा साखळीतील व्यत्ययांशी संबंधित धोके कमी करणे आणि कोणत्याही एका विक्रेत्यावरील, विशेषतः आंतरराष्ट्रीय व्यापार निर्बंधांच्या अधीन असलेल्यांवरील अवलंबित्व कमी करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. हे विविधीकरण त्याच्या AI संशोधन आणि विकास पाइपलाइनची सातत्य आणि लवचिकता सुनिश्चित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. मुख्य उद्दिष्ट दुहेरी आहे: AI नवनिर्मितीमध्ये गती राखणे आणि त्याच वेळी मोठ्या प्रमाणावरील मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणाशी संबंधित असलेल्या मोठ्या खर्चांना अनुकूल करणे.
विशेषीकरणाची शक्ती: Mixture of Experts (MoE) स्वीकारणे
Ant Group च्या हार्डवेअर धोरणाचा केंद्रबिंदू म्हणजे Mixture of Experts (MoE) म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या प्रगत AI आर्किटेक्चरचा अवलंब करणे. हे तंत्र पारंपरिक मोनोलिथिक (monolithic) AI मॉडेल्सपेक्षा लक्षणीयरीत्या वेगळे आहे, जिथे एकच, प्रचंड मोठे न्यूरल नेटवर्क दिलेल्या कामाच्या सर्व पैलू शिकण्याचा आणि हाताळण्याचा प्रयत्न करते. याउलट, MoE दृष्टिकोन अधिक वितरित आणि विशेष रचना वापरतो. हे एकाच सर्वज्ञाऐवजी तज्ञांच्या समितीप्रमाणे कार्य करते.
एका गुंतागुंतीच्या समस्येची कल्पना करा ज्यासाठी विविध ज्ञानाची आवश्यकता आहे. एकाच बहुश्रुत व्यक्तीवर अवलंबून राहण्याऐवजी, तुम्ही एक टीम एकत्र करता: एक गणितज्ञ, एक भाषाशास्त्रज्ञ, एक इतिहासकार आणि कदाचित एक भौतिकशास्त्रज्ञ. एक ‘गेटिंग नेटवर्क’ (gating network) डिस्पॅचर म्हणून काम करते, येणाऱ्या कार्यांचे किंवा डेटा पॉइंट्सचे विश्लेषण करते आणि त्यांना मोठ्या प्रणालीतील सर्वात योग्य ‘तज्ञ’ (expert) मॉडेलकडे हुशारीने पाठवते. प्रत्येक तज्ञ मॉडेल विशिष्ट प्रकारच्या इनपुट किंवा उप-कार्यांमध्ये उत्कृष्ट होण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते. उदाहरणार्थ, भाषा मॉडेलमध्ये, एक तज्ञ तांत्रिक शब्दावली समजून घेण्यात, दुसरा सर्जनशील लेखन शैलीत आणि तिसरा संभाषणात्मक संवादात विशेषज्ञ असू शकतो.
या मॉड्युलर डिझाइनचा मुख्य फायदा त्याच्या गणन कार्यक्षमतेत (computational efficiency) आहे. प्रशिक्षण किंवा अनुमान (inference - जेव्हा मॉडेल अंदाज लावते) दरम्यान, दिलेल्या इनपुटसाठी केवळ संबंधित तज्ञ मॉडेल्स आणि गेटिंग नेटवर्क सक्रिय केले जातात. हे निवडक गणन डेन्स मॉडेल्सच्या (dense models) अगदी विरुद्ध आहे, जिथे अब्जावधी किंवा अगदी ट्रिलियन पॅरामीटर्स असलेले संपूर्ण नेटवर्क प्रत्येक गणनेसाठी गुंतलेले असणे आवश्यक आहे. परिणामी, MoE मॉडेल्स त्यांच्या डेन्स समकक्षांच्या तुलनेत तुलनात्मक किंवा अगदी उत्कृष्ट कामगिरी साध्य करू शकतात, तर त्यांना लक्षणीयरीत्या कमी गणन शक्ती आणि त्यामुळे कमी ऊर्जेची आवश्यकता असते.
Ant Group ने या आर्किटेक्चरल फायद्याचा प्रभावीपणे उपयोग केला आहे. अंतर्गत संशोधन आणि व्यावहारिक अनुप्रयोगाने हे दाखवून दिले आहे की MoE कंपनीला कमी शक्तिशाली, अधिक सहज उपलब्ध किंवा कमी किमतीच्या हार्डवेअरचा वापर करूनही मजबूत प्रशिक्षण परिणाम प्राप्त करण्यास अनुमती देते. कंपनीने शेअर केलेल्या निष्कर्षांनुसार, MoE च्या या धोरणात्मक अंमलबजावणीमुळे त्यांच्या AI मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणाशी संबंधित संगणकीय खर्चात (computing costs) लक्षणीय २०% कपात झाली आहे. ही खर्च ऑप्टिमायझेशन केवळ किरकोळ बचत नाही; हे एक धोरणात्मक सक्षमकर्ता आहे, ज्यामुळे Ant ला सर्वात महागड्या, उच्च-स्तरीय ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs) वर पूर्णपणे अवलंबून न राहता महत्त्वाकांक्षी AI प्रकल्प पुढे नेण्याची परवानगी मिळते, जे चीनी कंपन्यांसाठी मिळवणे अधिकाधिक कठीण होत आहे. ही कार्यक्षमता वाढ थेट बाह्य वातावरणाद्वारे लादलेल्या हार्डवेअर मर्यादांना संबोधित करते.
सिलिकॉनचा पट: Ant चे हार्डवेअर पोर्टफोलिओ
Ant Group च्या धोरणाची व्यावहारिक अंमलबजावणी एका गुंतागुंतीच्या सेमीकंडक्टर लँडस्केपमधून मार्गक्रमण करणे समाविष्ट करते. कंपनीची AI प्रशिक्षण पायाभूत सुविधा विविध प्रकारच्या चिप्सद्वारे समर्थित असल्याचे म्हटले जाते, जे लवचिकता आणि स्थिरतेसाठी तिची वचनबद्धता दर्शवते. यामध्ये तिच्या संलग्न कंपनी Alibaba द्वारे इन-हाउस डिझाइन केलेले सिलिकॉन समाविष्ट आहे, जे शक्यतो Alibaba च्या T-Head सेमीकंडक्टर युनिटने विकसित केलेल्या चिप्सचा संदर्भ देते. शिवाय, Ant Huawei कडील चिप्सचा समावेश करते, जी दुसरी चीनी तंत्रज्ञान कंपनी आहे जिने US निर्बंधांना प्रतिसाद म्हणून स्वतःचे AI एक्सीलरेटर्स (जसे की Ascend मालिका) विकसित करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणावर गुंतवणूक केली आहे.
Ant Group ने ऐतिहासिकदृष्ट्या Nvidia कडून उच्च-कार्यक्षमतेच्या GPUs चा वापर केला आहे, जी AI प्रशिक्षण बाजारात निर्विवाद नेता आहे, परंतु बदलत्या US निर्यात नियंत्रणांमुळे बदल करणे आवश्यक झाले आहे. हे नियम विशेषतः राष्ट्रीय सुरक्षेच्या चिंतांचा हवाला देत, सर्वात प्रगत AI एक्सीलरेटर्सची चीनी संस्थांना विक्री मर्यादित करतात. जरी Nvidia अजूनही चीनी बाजाराला कमी-विशिष्ट चिप्स पुरवू शकत असली तरी, Ant Group उच्च-स्तरीय Nvidia उत्पादनांच्या प्रतिबंधित उपलब्धतेची भरपाई करण्यासाठी सक्रियपणे आपला पुरवठादार आधार विस्तारत असल्याचे दिसते.
या विविधीकरणात Advanced Micro Devices (AMD) कडील चिप्सचा प्रामुख्याने समावेश आहे. AMD उच्च-कार्यक्षमता संगणन आणि AI क्षेत्रात Nvidia चा एक महत्त्वपूर्ण स्पर्धक म्हणून उदयास आला आहे, शक्तिशाली GPUs ऑफर करत आहे जे विशिष्ट वर्कलोडसाठी व्यवहार्य पर्याय सादर करतात. Alibaba आणि Huawei कडील देशांतर्गत पर्यायांसह AMD हार्डवेअरचा समावेश करून, Ant एक विषम संगणकीय वातावरण (heterogeneous computing environment) तयार करते. हा मिक्स-अँड-मॅच दृष्टिकोन, सॉफ्टवेअर ऑप्टिमायझेशन आणि वर्कलोड व्यवस्थापनात संभाव्यतः गुंतागुंत वाढवत असला तरी, महत्त्वपूर्ण लवचिकता प्रदान करतो. हे कंपनीला उपलब्धता, खर्च आणि भिन्न AI मॉडेल्स आणि कार्यांच्या विशिष्ट गणन मागण्यांवर आधारित तिचा हार्डवेअर वापर तयार करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे एकाच, प्रतिबंधित स्त्रोतावरील अवलंबनामुळे होणारे अडथळे टाळता येतात.
या धोरणाची पार्श्वभूमी US निर्यात नियंत्रणांचे गुंतागुंतीचे जाळे आहे. प्रगत सेमीकंडक्टर उत्पादन आणि AI विकासातील चीनची प्रगती रोखण्याच्या उद्देशाने हे उपाय हळूहळू कडक केले गेले आहेत. सुरुवातीला अगदी उच्च-स्तरीय चिप्सवर लक्ष केंद्रित केले असले तरी, निर्बंध विकसित झाले आहेत, ज्यामुळे हार्डवेअर आणि सेमीकंडक्टर उत्पादन उपकरणांच्या विस्तृत श्रेणीवर परिणाम झाला आहे. उदाहरणार्थ, Nvidia ला या नियमांचे पालन करण्यासाठी चीनी बाजारासाठी त्यांच्या प्रमुख AI चिप्सच्या (जसे की A100 आणि H100 पासून बनवलेले A800 आणि H800) विशिष्ट, कमी-कार्यक्षमतेच्या आवृत्त्या तयार कराव्या लागल्या आहेत. AMD आणि देशांतर्गत कंपन्यांकडून पर्याय स्वीकारण्याची Ant ची रणनीती या नियामक दबावाला थेट, व्यावहारिक प्रतिसाद आहे, जी दिलेल्या मर्यादांमध्ये AI स्पर्धात्मकता टिकवून ठेवण्याचा प्रयत्न दर्शवते.
कृतीत AI: आरोग्य सेवांमध्ये परिवर्तन
Ant Group ची AI कार्यक्षमतेतील प्रगती केवळ सैद्धांतिक अभ्यास नाही; ती सक्रियपणे वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांमध्ये रूपांतरित केली जात आहे, आरोग्य सेवा क्षेत्रावर लक्षणीय लक्ष केंद्रित करून. कंपनीने अलीकडेच आरोग्य सेवेसाठी तयार केलेल्या तिच्या AI सोल्यूशन्समध्ये महत्त्वपूर्ण सुधारणा उघड केल्या आहेत, ज्यामुळे तिच्या मूलभूत तंत्रज्ञान धोरणाचा व्यावहारिक परिणाम अधोरेखित होतो.
या सुधारित AI क्षमता बीजिंग (Beijing), शांघाय (Shanghai), हँगझोऊ (Hangzhou - Ant चे मुख्यालय) आणि निंगबो (Ningbo) या प्रमुख चीनी शहरांमधील अनेक प्रमुख आरोग्य संस्थांमध्ये आधीच वापरात असल्याचे म्हटले जाते. सात प्रमुख रुग्णालये आणि आरोग्य संस्था त्यांच्या कार्याचे आणि रुग्ण सेवेचे विविध पैलू सुधारण्यासाठी Ant च्या AI चा फायदा घेत आहेत.
Ant च्या आरोग्य सेवा AI मॉडेलचा पाया स्वतःच सहयोगी नवनिर्मितीचे आणि विविध तांत्रिक सामर्थ्यांचा फायदा घेण्याचे उदाहरण आहे. हे शक्तिशाली मोठ्या भाषा मॉडेल्सच्या (Large Language Models - LLMs) संयोजनावर आधारित आहे:
- DeepSeek चे R1 आणि V3 मॉडेल्स: DeepSeek ही एक उल्लेखनीय चीनी AI संशोधन फर्म आहे जी सक्षम ओपन-सोर्स मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी ओळखली जाते, अनेकदा मजबूत कामगिरी बेंचमार्क प्राप्त करते.
- Alibaba चे Qwen: हे Ant ची संलग्न कंपनी Alibaba द्वारे विकसित केलेल्या मालकीच्या मोठ्या भाषा मॉडेल्सचे कुटुंब आहे, ज्यात विविध आकार आणि क्षमतांचा समावेश आहे.
- Ant चे स्वतःचे BaiLing मॉडेल: हे Ant Group च्या अंतर्गत प्रयत्नांना सूचित करते जे त्याच्या विशिष्ट गरजांनुसार तयार केलेले सानुकूल AI मॉडेल्स विकसित करतात, ज्यात शक्यतो आर्थिक आणि संभाव्यतः आरोग्य-विशिष्ट डेटा आणि तज्ञता समाविष्ट आहे.
हे बहु-मॉडेल फाउंडेशन आरोग्य सेवा AI सोल्यूशनला ज्ञान आणि क्षमतांच्या विस्तृत आधारावर अवलंबून राहण्याची परवानगी देते. Ant Group नुसार, ही प्रणाली वैद्यकीय विषयांच्या विस्तृत श्रेणीवरील प्रश्नांना संबोधित करण्यात प्रवीण आहे, संभाव्यतः त्वरित माहिती शोधणाऱ्या आरोग्य व्यावसायिकांसाठी आणि सामान्य वैद्यकीय ज्ञान शोधणाऱ्या रुग्णांसाठी एक मौल्यवान साधन म्हणून काम करते (जरी व्यावसायिक वैद्यकीय सल्ल्याच्या विरूद्ध तिची भूमिका काळजीपूर्वक निश्चित करणे महत्त्वाचे आहे).
माहिती पुनर्प्राप्तीपलीकडे, कंपनी सांगते की AI मॉडेल रुग्ण सेवा वाढवण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. जरी विशिष्ट तपशील समोर येत असले तरी, यात अनेक अनुप्रयोगांचा समावेश असू शकतो, जसे की:
- इंटेलिजेंट ट्रायज (Intelligent Triage): वर्णन केलेल्या लक्षणांवर आधारित रुग्णांच्या गरजांना प्राधान्य देण्यात मदत करणे.
- अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग आणि व्यवस्थापन (Appointment Scheduling and Management): बुकिंग प्रक्रिया स्वयंचलित आणि ऑप्टिमाइझ करणे.
- डिस्चार्ज नंतरचा पाठपुरावा (Post-Discharge Follow-up): स्वयंचलित स्मरणपत्रे प्रदान करणे किंवा रुग्णांच्या बरे होण्याच्या प्रगतीवर लक्ष ठेवणे.
- प्रशासकीय सहाय्य (Administrative Support): आरोग्य कर्मचाऱ्यां‍ना दस्तऐवजीकरण, सारांशीकरण किंवा डेटा एंट्री कार्यात मदत करणे, थेट रुग्ण सेवेसाठी वेळ मोकळा करणे.
प्रमुख रुग्णालयांमधील उपयोजन तंत्रज्ञानाची उपयुक्तता प्रमाणित करण्यात आणि आरोग्य सेवा डोमेनच्या गुंतागुंतीतून मार्गक्रमण करण्यात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवते, ज्यात अचूकता, विश्वसनीयता आणि डेटा गोपनीयतेसाठी कठोर आवश्यकता समाविष्ट आहेत.
प्रीमियम GPUs च्या पलीकडे मार्गक्रमण
पुढे पाहता, Ant Group ची रणनीती चीनी टेक उद्योगातील एका व्यापक महत्त्वाकांक्षेशी जुळलेली दिसते: सर्वात प्रगत, अनेकदा प्रतिबंधित, GPUs वर पूर्णपणे अवलंबून न राहता अत्याधुनिक AI कामगिरी साध्य करणे. कंपनी DeepSeek सारख्या संस्थांनी घेतलेल्या मार्गाचे अनुकरण करण्याची योजना आखत असल्याचे म्हटले जाते, ‘प्रीमियम GPUs शिवाय’ उच्च-कार्यक्षम AI मॉडेल्स स्केल करण्याच्या पद्धतींवर लक्ष केंद्रित करून.
ही महत्त्वाकांक्षा असा विश्वास दर्शवते की आर्किटेक्चरल नवकल्पना (जसे की MoE), सॉफ्टवेअर ऑप्टिमायझेशन आणि विविध, संभाव्यतः कमी शक्तिशाली हार्डवेअरचा हुशारीने वापर एकत्रितपणे उच्च-स्तरीय सिलिकॉनच्या मर्यादित उपलब्धतेमुळे निर्माण झालेली कार्यक्षमतेतील तफावत भरून काढू शकतो. ही निर्यात नियंत्रणांमुळे अंशतः गरजेतून जन्माला आलेली रणनीती आहे, परंतु ती अधिक किफायतशीर आणि लोकशाहीकृत AI विकासाच्या दिशेने संभाव्यतः टिकाऊ मार्गाचे प्रतिबिंब देखील दर्शवते.
हे ध्येय साध्य करण्यासाठी केवळ MoE च्या पलीकडे विविध मार्ग शोधणे समाविष्ट आहे:
- अल्गोरिदम कार्यक्षमता (Algorithmic Efficiency): नवीन AI अल्गोरिदम विकसित करणे ज्यांना प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी कमी गणन शक्तीची आवश्यकता असते.
- मॉडेल ऑप्टिमायझेशन तंत्र (Model Optimization Techniques): क्वांटायझेशन (quantization - गणनेत वापरल्या जाणार्‍या संख्यांची अचूकता कमी करणे) आणि प्रुनिंग (pruning - न्यूरल नेटवर्कचे अनावश्यक भाग काढून टाकणे) यांसारख्या पद्धतींचा वापर करून मॉडेल्सना लक्षणीय कार्यक्षमतेच्या नुकसानाशिवाय लहान आणि वेगवान बनवणे.
- सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क (Software Frameworks): अत्याधुनिक सॉफ्टवेअर तयार करणे जे विषम हार्डवेअर वातावरणात AI वर्कलोड्सचे कार्यक्षमतेने व्यवस्थापन आणि वितरण करू शकते, उपलब्ध संगणकीय संसाधनांचा जास्तीत जास्त वापर करून.
- विशेषीकृत देशांतर्गत हार्डवेअर (Specialized Domestic Hardware): Huawei (Ascend), Alibaba (T-Head) आणि संभाव्यतः इतर चीनी कंपन्यांनी विकसित केलेल्या AI एक्सीलरेटर्समध्ये सतत गुंतवणूक आणि वापर, जे विशेषतः AI कार्यांसाठी डिझाइन केलेले आहेत.
Ant Group चा हा मार्ग, चीनच्या टेक इकोसिस्टममधील इतरांसह, महत्त्वपूर्ण परिणाम देऊ शकतो. यशस्वी झाल्यास, हे दर्शवू शकते की AI मधील नेतृत्व केवळ सर्वात वेगवान चिप्सच्या उपलब्धतेवर अवलंबून नाही, तर सॉफ्टवेअर, आर्किटेक्चर आणि सिस्टम-स्तरीय ऑप्टिमायझेशनमधील नवनिर्मितीवर देखील अवलंबून आहे. हे धोरणात्मक विविधीकरण आणि अथक नवनिर्मितीद्वारे सध्याच्या जागतिक तंत्रज्ञान लँडस्केपच्या गुंतागुंतीतून मार्गक्रमण करत, एक लवचिक आणि आत्मनिर्भर AI क्षमता तयार करण्याचा दृढनिश्चयी प्रयत्न दर्शवते. US आणि चीनी सेमीकंडक्टर्सचे एकत्रीकरण, MoE सारख्या तंत्रांद्वारे ऑप्टिमाइझ केलेले आणि आरोग्य सेवेसारख्या महत्त्वपूर्ण क्षेत्रांमध्ये लागू केलेले, दबावाखाली AI प्रगती टिकवून ठेवण्यासाठी एक व्यावहारिक आणि अनुकूल दृष्टिकोन दर्शवते.