ਚੀਨ ਦੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਖੇਤਰ ਦੇ ਭਿਆਨਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਥਲ-ਪੁਥਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਦੇਸ਼ ਦੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉੱਚ-ਉਡਾਣ ਭਰਨ ਵਾਲੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਪੁਨਰ-ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੀਬਰ ਆਤਮ-ਪੜਚੋਲ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦਾ ਦੌਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ DeepSeek ਦੇ ਕਮਾਲ ਦੇ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਭਾਰ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਇਕਾਈ ਜਿਸਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮਾਰਗਾਂ ‘ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ DeepSeek ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ R1 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮੋੜ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ‘ਤੇ ਦਬਾਅ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਜੋਸ਼ ਦੌਰਾਨ ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਿਡਾਰੀ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ DeepSeek ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਚਾਨਕ ਹਾਵੀ ਹੋਏ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਖੇਡ ਦੇ ਨਿਯਮ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਹੁਣ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਬਚਾਅ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
DeepSeek ਦੇ ਉਭਾਰ ਦਾ ਝਟਕਾ
DeepSeek ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਵੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣਾ ਚੀਨ ਦੇ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ‘ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਹੈ। ਜਨਵਰੀ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ R1 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLM) ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੀ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਜਾਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ - ਜਾਂ ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਅਚਾਨਕ ਤਕਨੀਕੀ ਛਾਲ ਨੇ ਪੂਰੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਲਹਿਰਾਂ ਭੇਜ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਲਕੀਅਤੀ, ਬੁਨਿਆਦੀ LLMs ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਸੀ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਇਆ, ਜਿਸਦੀ ਤਰੱਕੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਛਾੜਦੀ ਜਾਪਦੀ ਸੀ। ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ LLMs ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ - ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੋਵੇਂ - ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ। DeepSeek ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮਰੱਥਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ, ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਾਰ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦਬਾਅ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਤੀਬਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚੀਨ ਦੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ LLM ਲੀਡਰ ਬਣਨ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਜ਼ਮੀਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਂ ਹੇਠੋਂ ਖਿਸਕ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਣਨੀਤਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਇਸ ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਜਾਂ ਟਿਕਾਊ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੋਰਡਰੂਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗੂੰਜ ਰਿਹਾ ਸਵਾਲ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਬਲਕਿ ਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
Zhipu AI: ਵਿੱਤੀ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਅਤੇ IPO ਦੀ ਦੂਰੀ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ
ਗਰਮੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ Zhipu AI ਹੈ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜਿਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਚੀਨ ਦੀ LLM ਵਿਕਾਸ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ-ਧਾਰਕ ਵਜੋਂ ਮਨਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। Zhipu ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਉਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਥਾਨਕ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ AI ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੇਲਜ਼ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੂੰਜੀ-ਤੀਬਰ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਵਿਕਰੀ ਚੱਕਰ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ, ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤ ਦਬਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ Zhipu ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਕਦ ਬਰਨ ਦਰ ਹੋਈ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਤੀ ਤਣਾਅ ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਰਗ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਨਤਕ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ (IPO) ਦੀ ਪੈਰਵੀ ਨੂੰ ਹੁਣ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਵਜੋਂ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੂੰਜੀ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਵਿਕਾਸ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ IPO ਆਪਣੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸੰਚਾਲਨ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਵਿੱਤੀ ਰਨਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਤੀ ਦਬਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਰਣਨੀਤਕ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, Zhipu ਆਪਣੀ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਝਿਜਕਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੈਕਟਰ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁਖੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਣੀਆਂ ਬਾਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਰਜ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਤੰਗੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ IPO ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਘਟਨਾ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। Zhipu ਦੀ ਸਥਿਤੀ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਓ, ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਿਆਓ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪਤਲਾ ਫੈਲਾਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਓ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਅਤੇ ਵਧਦੇ ਵਿੱਤੀ ਦਬਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ IPO ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੋੜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮੋੜ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਾਲਣ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਤੀਬਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦੇ ਦੌਰ ਦੌਰਾਨ ਜਨਤਕ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਕਠੋਰ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਧਰੁਵੀਕਰਨ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਫੋਕਸ ਤੱਕ
DeepSeek ਦੇ ਉਭਾਰ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਵਿੱਤੀ ਪੁਨਰ-ਸੰਰਚਨਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਫੈਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ; ਉਹ ਕਈ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਝਾਨ ਜੋ ਉਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮਹਿੰਗੇ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾਣਾ, ਖਾਸ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ।
01.ai, ਇੱਕ ਬੀਜਿੰਗ-ਅਧਾਰਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜਿਸਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀਪਤੀ ਅਤੇ Google China ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਮੁਖੀ, Kai-Fu Lee ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਰਣਨੀਤਕ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ 01.ai ਨੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਰੋਤ-ਨਿਕਾਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਬੰਦ ਵੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੰਪਨੀ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੇਚਣ ਵੱਲ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ DeepSeek ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬੇਸ LLM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿੱਧੀ, ਪੂੰਜੀ-ਤੀਬਰ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, 01.ai ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਲ ਸਿਰਜਣਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਵੱਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ - ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਰਣਨੀਤਕ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ Baichuan ਵਿਖੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਖਪਤਕਾਰ-ਮੁਖੀ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਲਈ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Baichuan ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਤਿੱਖਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਟੂਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਦਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵਰਟੀਕਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੱਲ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, Baichuan ਡੂੰਘੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੈਕਟਰ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸੰਬੋਧਨਯੋਗ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਰਣਨੀਤੀ Baichuan ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਖਾਈ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਣਪੂਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭੀੜ ਵਾਲੇ ਆਮ LLM ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰ-ਤੋਂ-ਸਿਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਵਰਟੀਕਲ ਵਿੱਚ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਤਰਾਸ਼ਣ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। 01.ai ਅਤੇ Baichuan ਦੋਵਾਂ ਦੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੀ ਅਹਿਸਾਸ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਚੀਨ ਵਿੱਚ AI ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Kimi ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ: ਜਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਾਈਪ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ
Moonshot AI ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਚੈਟਬੋਟ, Kimi ਦਾ ਮਾਰਗ, ਖਪਤਕਾਰ AI ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਅਸਥਿਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਾਲੀ ਕਹਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। Kimi ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ‘ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਚਰਚਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਤਕ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ ਬਣ ਗਿਆ। ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੋਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਭੀੜ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦੇ ਇਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸਫੋਟ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ।
Moonshot ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਚਾਲਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਊਟੇਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਬੇਅੰਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਮੰਗਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਧਾਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਵੀਨਤਾ ਕਾਰਕ ਘੱਟਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਚੈਟਬੋਟ ਲਾਂਚ ਕੀਤੇ, ਅਕਸਰ ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂ ਵਿਕਲਪਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਓ ਚੱਕਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਭ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ DeepSeek ਵਰਗੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਬਦਲਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, Moonshot ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਯੋਜਨ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਹਮਲਾਵਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਕਰਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਜੋਖਮ ਹਨ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਹੱਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਤੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫੋਕਸ, ਘਟਦੀ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੰਚਾਲਨ ਸੰਘਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, Moonshot ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਇਜ਼ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗਤੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ R&D ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਘੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਵਿੱਤੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। Kimi ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਕਠੋਰ ਹਕੀਕਤਾਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਫਲ AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਤੀਬਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਥਿਰ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਾਹ
Zhipu, 01.ai, Baichuan, ਅਤੇ Moonshot ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਚੀਨ ਦੇ AI ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਲੱਛਣ ਹਨ। ਬੇਰੋਕ ਵਿਸਤਾਰ ਦਾ ਯੁੱਗ, ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੰਡਿੰਗ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਰਕੀਟ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ Hugging Face ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, Wang Tiezhen ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, “ਚੀਨੀ LLM ਬਾਜ਼ਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।” DeepSeek ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਇਸ ਏਕੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਕਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੂਜੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਾ ਥੋਪਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਲਈ ਮਹਿੰਗੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ DeepSeek ਅਤੇ ਹੋਰ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਵਿਕਲਪ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਅਜਿਹੇ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ DeepSeek ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਹੋਣ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੱਤ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਾਂ APIs ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ) ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰੋਤ-ਤੀਬਰ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਉੱਚੇ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਪਿਤ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਸਥਾਨਕ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਗੋਲੀ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਕਸਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਚੀਨੀ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ ਚ