ਚੀਨ ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਹਿਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤਾਕਤ ਵਜੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। DeepSeek ਅਤੇ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ Qwen ਵਰਗੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ, ਚੀਨ ਦੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਉੱਦਮ (SMEs) ਇਹਨਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਛੋਟੇ, ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਵਰਟੀਕਲ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਲਗਾਤਾਰ ਤਾਜ਼ਾ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਉਲਟ, ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਆਪਣਾ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਸਹਿਯੋਗ ਵੱਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰਸਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ‘ਯੂਨੀਪੋਲਰ ਹੇਜਮੋਨੀ’ ਤੋਂ ‘ਮਲਟੀਪੋਲਰ ਸਹਿ-ਹੋਂਦ’ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਚੀਨੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦਾ ਸੰਗਮ
ਫਰਵਰੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਚੀਨੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ DeepSeek ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ 140 ਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟ ਡਾਉਨਲੋਡ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਸੀ, ਤਾਂ OpenAI ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ DeepSeek ‘ਤੇ ChatGPT ਤੋਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡਿਸਟਿਲਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਇਆ।
OpenAI ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸ ਦੋਸ਼ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਖੌਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਹੁਣ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਾਅਵੇਦਾਰ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ‘ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ’ ਬਫ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਉਭਰਿਆ ਹੈ।
13 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, ਕੁਨਲੁਨ ਵਾਨਵੇਈ ਨੇ Skywork-OR1 (ਓਪਨ ਰੀਜ਼ਨਰ 1) ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਉਸੇ ਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ Qwen-32B ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ DeepSeek-R1 ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਨਲੁਨ ਵਾਨਵੇਈ, ਸੀਮਤ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ, ਇੱਕ SOTA-ਪੱਧਰ ਦਾ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਆਖਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ਅਤੇ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, DeepSeek ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ Qwen ਸੀਰੀਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਟਿਲ ਕੀਤਾ।
ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਕੁਨਲੁਨ ਵਾਨਵੇਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੀ ਹੈ। DeepSeek ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ, ਕੁਨਲੁਨ ਵਾਨਵੇਈ ਨੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ‘ਸੱਚੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ’ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਨਲੁਨ ਵਾਨਵੇਈ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵਜਾਂ ਦੇ ਮੋਢਿਆਂ ‘ਤੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋਣ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਬਾਰੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਚੀਨੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਗਤੀ ਇਸ ਸਾਲ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਟੋਂਗਯੀ ਕਿਯਾਨਵੇਨ ਨੇ ਚੀਨੀ ਨਵੇਂ ਸਾਲ ਦੀ ਸ਼ਾਮ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਡਲ Qwen2.5-VL ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਚ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਤਰਕ ਮਾਡਲ QwQ-32B ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਦਿਨ ਇਸਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਉਸ ਦਿਨ ਗਲੋਬਲ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ AI ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਦੀ ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਰਿਹਾ।
ਫਿਰ ਸਟੈਪਵਾਈਜ਼ ਨੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਨਵੀਨਤਮ ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਵੀਡੀਓ ਮਾਡਲ ਸਟੈਪ-ਵੀਡੀਓ-ਟੀਆਈ2ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਮੋਸ਼ਨ ਐਮਪਲੀਟਿਊਡ ਅਤੇ ਲੈਂਸ ਮੂਵਮੈਂਟ ਵਾਲੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ੀਪੂ ਨੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ 32B/9B ਸੀਰੀਜ਼ GLM ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੇਸ, ਤਰਕ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਸਾਰੇ MIT ਲਾਇਸੈਂਸ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਅਧੀਨ।
ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬਾਈਡੂ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਸੀ, ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ 30 ਜੂਨ ਨੂੰ ਵੇਨਕਸਿਨ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰੇਗਾ।
ਘਰੇਲੂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਧਦੀ ਖੁਸ਼ਹਾਲੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਅਮਰੀਕੀ ਵੱਡੀਆਂ ਮਾਡਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੇ ਚੀਨੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਦੇਸ਼ ਜਾਣ ਦਾ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਮੌਕਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। DeepSeek ਨੇ ਇੰਡੋਨੇਸ਼ੀਆਈ ਸਿੱਖਿਆ ਕੰਪਨੀ Ruangguru ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ; ਸਿੰਗਾਪੁਰ ਦੀ B2B ਟਰੈਵਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀ ਐਟਲਸ ਨੇ 24/7 ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ Qwen ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਸੋਰਸ, ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਿਉਂ?
ਅਮਰੀਕੀ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਚੀਨੀ AI ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹਤਾ ਦੋਵਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਟੱਲ ਨਤੀਜੇ ਹਨ।
ਅਮਰੀਕੀ AI ਉਦਯੋਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਅਤੇ VCs (ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲਿਸਟਾਂ) ਦੁਆਰਾ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਤੋਂ ਪੂੰਜੀ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਬਹੁਤ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਮਰੀਕੀ AI ਮਾਡਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਯਾਨੀ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਵੱਲ ਝੁਕਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
OpenAI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ, ਇਸਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਇਕਾਈ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਪਰ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੰਦ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। GPT-1 ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸੀ, GPT-2 ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸੀ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ, GPT-3 ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਹੋ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਫਿਰ GPT-4 ਨੇ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ API ਕਾਲਿੰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਹਾਲਾਂਕਿ OpenAI ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਰਕੀਟ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਦੇ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨਾਲ ਸੌ ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗ ਸੀ, GPT-3 ਨੂੰ Azure ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ‘ਤਕਨਾਲੋਜੀ-ਪੂੰਜੀ’ ਬੰਦ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਅਕਤੂਬਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ OpenAI ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੇ ਕਿਹਾ: ‘ਅਸੀਂ OpenAIGlobal, LLC ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਚਨਬੱਧਤਾ $13 ਬਿਲੀਅਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਇਕੁਇਟੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲੇਖਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।’
ਸੋ-ਕਾਲਡ ਇਕੁਇਟੀ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਵਿੱਚ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਿਰਫ ਚੈਰੀਟੇਬਲ ਖੋਜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਾਪਸੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜ਼ਾਹਿਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ APIs ਵੇਚਣਾ OpenAI ਦੀ ਆਮਦਨੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਸਰੋਤ ਹੈ, ਅਤੇ OpenAI ਦੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਜਿਸਦੀ ਸਥਾਪਨਾ OpenAI ਦੇ ‘ਵੰਡ’ ਤੋਂ ਹੋਈ ਸੀ, ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਰੂਟ ਲੈਣ ਦਾ ਪੱਕਾ ਇਰਾਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਉਤਪਾਦ ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ।
ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ META ਦੇ Llama, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਇਕਲੌਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲੀਡਰ ਨੇ ਵੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੋ ਐਂਟੀ-ਫ੍ਰੈਂਡ ਧਾਰਾਵਾਂ ਜੋੜੀਆਂ:
- ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ META ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 700 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਸਿਕ ਸਰਗਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- Llama ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੀ, Meta ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਨੇ ਪੂੰਜੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਵਜੋਂ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਪਾਰਕ ਵਿਚਾਰ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਚੀਨ ਦੇ ਉੱਪਰ-ਤੋਂ-ਹੇਠਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ-ਪਹਿਲੀ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
2017 ਵਿੱਚ, ਚੀਨੀ ਸਰਕਾਰ ਨੇ ‘ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਕਾਸ ਯੋਜਨਾ’ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਮੂਵਰ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। 2021 ਵਿੱਚ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਨ ਦੀ ‘14ਵੀਂ ਪੰਜ-ਸਾਲਾ ਯੋਜਨਾ’ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਥਾਨਕ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਸਰਗਰਮ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ।
ਚੀਨੀ ਅਕੈਡਮੀ ਆਫ਼ ਸਾਇੰਸਿਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮੇਈ ਹੋਂਗ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖੀ ਵਿਕਾਸ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੰਤਰਾਲੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚਾਰ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ‘ਲਘੂ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਉੱਦਮਾਂ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਵਾਈ ਯੋਜਨਾ (2025-2027)’ ਓਪਨ ਐਟਮ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ‘ਲਘੂ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਉੱਦਮ AI ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ’ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਢਾਂਚੇ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਨਾਕਾਬੰਦੀ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਚੀਨ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅਨੁਸਰਣਕਰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਘਰੇਲੂ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੰਦ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਵਜੋਂ ਰੱਖ ਕੇ ਜਿਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਉਸਦੇ ਅਧੀਨ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਬੰਦ ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਕਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੀ AI ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਕ ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਧਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਵੀ ਕੀਤਾ ਹੈ।
Z ਫੰਡ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ੀਪੂ ਅਤੇ ਬੀਜਿੰਗ ਸਟੇਟ-ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ AI ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ 300 ਮਿਲੀਅਨ ਯੂਆਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕੋਈ ਵੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਜ਼ੀਪੂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ) ਅਪਲਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਆਪਣੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਅਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਪੂੰਜੀ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਅਤੇ VCs ਦੀ ਲਾਭ-ਮੰਗਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੇ ‘ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਏਕਾਧਿਕਾਰ-ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ’ ਦਾ ਇੱਕ ਬੰਦ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ Meta ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇੜੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਚੀਨ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ‘ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਕੁਇਟੀ + ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਹਿਯੋਗ’ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ ਵਜੋਂ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਆਰਥਿਕਤਾ ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਣ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਦੋਵਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ AI ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਗਲੋਬਲ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ‘ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲੇ’ ਤੋਂ ‘ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਅਤੇ ਜਿੱਤ-ਜਿੱਤ’ ਵੱਲ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਵੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਗੁੱਡ ਇਨਫ ਇਜ਼ ਗੁੱਡ ਇਨਫ
ਚੀਨ ਦਾ AI ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੀਨ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ AI ਉਦਯੋਗੀਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਦੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਔਖੇ ਜਾਲ ਵਿੱਚ ਫਸਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
DeepSeek ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਂਦੇ ਗਏ ਵਧਦੇ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Meta ਨੇ 5 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ Llama4 ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। 10m ਟੋਕਨ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਾਲ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 9.11 > 9.9 ਤੁਲਨਾ ਆਕਾਰ ਦੀ ਗਲਤੀ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਲਾਂਚ ਹੋਣ ਦੇ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਸਤੀਫੇ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਰਗੇ ਘੁਟਾਲਿਆਂ ਦੀ ਵੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ।
ਹੋਰ ਖ਼ਬਰਾਂ ਸਾਬਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ Llama4 ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਜਲਦੀ ਨਾਲ ਸ਼ੈਲਫ ‘ਤੇ ਪਾ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਲਈ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸੀ?
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਮਰੀਕੀ AI ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਘੱਟਦੇ ਸੀਮਾਂਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੇ ਵੱਡੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਖਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਦਲਦਲ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗ ਗਏ ਹਨ।
OpenAI ਦੁਆਰਾ GPT-4o ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Altman ਨੇ ਕੁਝ ਦਿਨ ਬਾਅਦ ਟਵੀਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ GPUs ‘ਬਰਨ ਆਊਟ’ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। Gemini2.5 ਦੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ, GoogleAIStudio ਦੇ ਮੁਖੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ‘ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ’ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਸਿਰਫ਼ 20 ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਸੁਪਰ-ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਇੱਕ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ। Zhiyuan ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਨ ਦੇ ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਕਿਹਾ: ‘ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ 10-ਪੁਆਇੰਟ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਲਈ 100 ਗੁਣਾ ਲਾਗਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬੇਕਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।’
ਚੀਨੀ ਵੱਡੀਆਂ ਮਾਡਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਹੁਣ ਚੋਟੀ ਦੇ ਸਥਾਨ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਆਪਣੀ ‘ਗੁੱਡ ਇਨਫ’ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਗਾਹਕ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਗਾਹਕ ਜਿੱਤੇ ਹਨ।
ਸਰਕਾਰੀ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕਰੋੜਾਂ ਦੇ ਬਜਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਲੋੜ ਹੈ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੰਨੇ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਲਗਭਗ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇਕਲੌਤੀ ਚੋਣ ਬਣ ਗਈ ਹੈ:
- Baosteel ਉਤਪਾਦਨ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਮੁੱਖ ਧਾਤੂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ‘ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ + ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ’ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਚਾਈਨਾ ਕੋਲ ਸਾਇੰਸ ਐਂਡ ਇੰਡਸਟਰੀ ਗਰੁੱਪ ਦਾ ‘ਕੋਲ ਸਾਇੰਸ ਗਾਰਡੀਅਨ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ChinamjGPT’ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 30% ਅਤੇ 20% ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੰਘਾਈ ਮੇਂਗਬੋ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਐਜ-ਕਟਿੰਗ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਐਨਲਿੰਗ ਫਰਨੇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
- Mifei ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਵੇਫਰ ਫੈਬਸ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਟੀਰੀਅਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਾਕਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕੇਸ ਹਨ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂਇਲਾਵਾ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਧੇਰੇ ਜਨਤਕ ਭਲਾਈ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਾਂਸ਼ੂਈ ਨੇਚਰ ਕੰਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ ਬਰਫੀਲੇ ਚੀਤਿਆਂ ਅਤੇ ਪਠਾਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰੇ ਹਰ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਬਰਫੀਲੇ ਚੀਤੇ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਦੀ ਦਸਤੀ ਪਛਾਣ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। Huawei Ascend ਸਨਜਿਆਂਗਯੁਆਨ ਵਿੱਚ ਬਰਫੀਲੇ ਚੀਤੇ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਂਸ਼ੂਈ ਨੇਚਰ ਕੰਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Huawei ਨੇ ਸਨਜਿਆਂਗਯੁਆਨ ਵਿੱਚ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਚਿੱਤਰ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਸਬੰਧਤ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਡੇਟਾਸੈਟਸ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦਾ ‘ਬਾਜ਼ਾਰ’ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅੰਦੋਲਨ ਦੇ ਝੰਡਾਬਰਦਾਰ ਐਰਿਕ ਰੇਮੰਡ ਨੇ ਆਪਣੀ 1999 ਦੀ ਕਿਤਾਬ ‘ਦਿ ਕੈਥੇਡ੍ਰਲ ਐਂਡ ਦਿ ਬਾਜ਼ਾਰ’ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੂਪਕ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ: ਰਵਾਇਤੀ, ਬੰਦ-ਸੋਰ