اے آئی پلیٹ فارم پو (Poe) کی جانب سے جاری کردہ ایک تازہ رپورٹ میں صارفین کے رجحانات میں تبدیلی کا اشارہ دیا گیا ہے، جس میں ڈیپ سیک (DeepSeek) کے استعمال میں کمی واقع ہو رہی ہے جبکہ کوائی شو (Kuaishou) ویڈیو جنریشن کے میدان میں اپنی گرفت مضبوط کرتا جا رہا ہے۔ رپورٹ میں اے آئی منظر نامے کی متحرک نوعیت اور کمپنیوں کو اپنی مسابقتی برتری برقرار رکھنے میں درپیش چیلنجوں کو اجاگر کیا گیا ہے۔
ڈیپ سیک کی کم ہوتی ہوئی موجودگی
پو کی رپورٹ کے مطابق، اپریل کے آخر تک پلیٹ فارم پر کی جانے والی صرف 3% queries ڈیپ سیک-آر 1 (DeepSeek-R1) کی جانب بھیجی گئیں۔ یہ فروری میں اپنی بلند ترین سطح سے نمایاں کمی ہے، جب اس نے 7% queries کی کمانڈ کی تھی۔ اس کمی کی وجہ دیگر سستے اور موثر reasoning models کا ظہور ہے، جو صارفین کو انتخاب کی ایک وسیع رینج فراہم کرتے ہیں۔
مئی میں، ڈیپ سیک پو پر تیسرا سب سے زیادہ مقبول reasoning model تھا۔ یہ گوگل کے جیمنی 2.5 پرو (Gemini 2.5 Pro) اور اینتھروپک کے کلاڈ 3.7 سونیٹ (Claude 3.7 Sonnet) سے پیچھے تھا، جنہوں نے بالترتیب 31.5% اور 19.1% subscriber reasoning model queries پر قبضہ کیا۔ اس کے مقابلے میں، ڈیپ سیک-آر 1 نے 12.2% queries کا حصہ ڈالا۔
خاص طور پر، ڈیپ سیک کا بنیادی وی 3 ماڈل پلیٹ فارم پر سب سے زیادہ استعمال ہونے والے پانچ بڑے لینگویج ماڈلز میں شامل نہیں تھا، جو اس کی مارکیٹ شیئر کو برقرار رکھنے میں درپیش چیلنجوں پر مزید زور دیتا ہے۔
یہ اعداد و شمار اس بات پر روشنی ڈالتے ہیں کہ ڈیپ سیک کو بین الاقوامی منڈیوں میں تشریف لے جانے میں کن مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے، اس سال کے شروع میں اس کی ابتدائی کامیابی کے باوجود۔ ہانگ زو میں قائم اے آئی سٹارٹ اپ نے جنوری کے آخر میں آر 1 کے اجراء کے ساتھ عالمی سطح پر پہچان حاصل کی، جسے اعلیٰ کارکردگی والے ماڈلز تیار کرنے میں اس کی resource efficiency کے لئے سراہا گیا۔
ویڈیو جنریشن میں کوائی شو کی ترقی
جیسے جیسے ڈیپ سیک کی مقبولیت کم ہوتی جا رہی ہے، کوائی شو، چینی شارٹ ویڈیو ایپ، اپنے کلنگ اے آئی (Kling AI) کے ساتھ ایک مضبوط دعویدار کے طور پر ابھری ہے۔ پو کے مطابق، کلنگ 2.0 ماسٹر ماڈل اپریل کے آخر تک پلیٹ فارم پر ویڈیو جنریشن کی 21% queries کے لیے ذمہ دار تھا۔ یہ اسے عالمی سطح پر دوسرے نمبر پر رکھتا ہے، صرف رن وے (Runway) کے پیچھے، جو کہ “category-defining” ویڈیو ماڈل ہے۔
کوائی شو نے اپریل میں کلنگ 2.0 کا آغاز کیا، جس کی وضاحت کرتے ہوئے کہا کہ یہ “دنیا میں استعمال کرنے کے لیے آپ کے پاس دستیاب سب سے طاقتور ویڈیو جنریشن ماڈل ہے۔” یہ پچھلے سال کلنگ اے آئی کے پہلے ورژن کے اجراء کے بعد سامنے آیا ہے۔
مجموعی طور پر، کلنگ کے تمام ورژن نے پو پر ویڈیو جنریشن کے 30% استعمال کا حصہ ڈالا، جو ویڈیو جنریشن کی جگہ میں اس کی بڑھتی ہوئی مقبولیت اور اثرات کو ظاہر کرتا ہے۔
شدت اختیار کرتی ہوئی اے آئی ریس
چینی بڑی ٹیک فرمیں اور سٹارٹ اپس سلیکون ویلی کے ساتھ سخت مقابلے میں مصروف ہیں کیونکہ عالمی اے آئی ریس شدت اختیار کر رہی ہے۔ ڈیپ سیک کی ماضی کی کامیابیوں کو ریاست ہائے متحدہ امریکہ کی جانب سے عائد کردہ سخت چپ برآمدی پابندیوں کے پیش نظر چین کی لچک کا ثبوت سمجھا جاتا تھا۔
تاہم، سخت مقابلے کے درمیان، اینتھروپک کے ایک شریک بانی نے ڈیپ سیک کے گرد پیدا کی گئی مارکیٹنگ پر سوال اٹھاتے ہوئے کہا کہ چینی سٹارٹ اپ “امریکی سرحدی کمپنیوں سے چھ سے آٹھ ماہ پیچھے ہے۔”
ڈیپ سیک آنے والے آر 2 ماڈل پر اپنی پیشرفت کے بارے میں نسبتاً خاموش ہے، جس سے صنعت میں زبردست توقعات پیدا ہو رہی ہیں۔ کمپنی کی جانب سے پروور-وی 2 (Prover-V2) کے اجراء سے دلچسپی میں مزید اضافہ ہوا ہے، جو کہ ریاضی پر مبنی ماڈل کی ایک معمولی اپ گریڈ ہے۔
اے آئی ماڈل کے اپنانے پر اثر انداز ہونے والے عوامل
متعدد عوامل اے آئی ماڈل کے اپنانے اور استعمال میں حصہ ڈالتے ہیں، بشمول:
- Cost-effectiveness: سستے ماڈلز ایک وسیع صارف کی بنیاد کو اپنی طرف متوجہ کرتے ہیں، خاص طور پر ان ایپلی کیشنز کے لیے جہاں اعلیٰ کارکردگی بنیادی تشویش نہیں ہے۔
- Performance: وہ ماڈلز جو مخصوص کاموں میں بہتر نتائج فراہم کرتے ہیں، جیسے کہ reasoning یا ویڈیو جنریشن، ان صارفین میں مقبولیت حاصل کرتے ہیں جو معیار کو ترجیح دیتے ہیں۔
- Accessibility: موجودہ پلیٹ فارمز کے ساتھ رسائی میں آسانی اور انضمام ماڈل کے اپنانے کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتا ہے۔
- Marketing اور Promotion: موثر مارکیٹنگ مہمات آگاہی پیدا کر سکتی ہیں اور مخصوص ماڈلز میں صارف کی دلچسپی کو بڑھا سکتی ہیں۔
- Community Support: صارفین اور ڈویلپرز کی ایک مضبوط کمیونٹی اے آئی ماڈلز کی ترقی اور بہتری میں معاون ثابت ہو سکتی ہے۔
اے آئی پلیٹ فارمز کا مسابقتی منظر نامہ
اے آئی پلیٹ فارم کا منظر نامہ انتہائی مسابقتی ہے، جس میں متعدد کمپنیاں مارکیٹ شیئر کے لیے کوشاں ہیں۔ اہم کھلاڑیوں میں شامل ہیں:
- Google: جیمنی اور دیگر بڑے لینگویج ماڈلز سمیت اے آئی خدمات کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے۔
- Anthropic: اپنے کلاڈ ماڈلز کے لیے جانا جاتا ہے، جو ذمہ دار اور اخلاقی اے آئی ترقی کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔
- DeepSeek: ایک چینی اے آئی سٹارٹ اپ ہے جس نے اپنے resource-efficient ماڈلز کے لیے پہچان حاصل کی ہے۔
- Kuaishou: ایک چینی شارٹ ویڈیو ایپ ہے جس نے اپنے کلنگ اے آئی کے ساتھ ویڈیو جنریشن میں نمایاں پیش رفت کی ہے۔
- Runway: ایک معروف ویڈیو ماڈل ہے جس نے صنعت کے لیے معیار قائم کیا ہے۔
اے آئی انڈسٹری میں موافقت اور جدت
اے آئی انڈسٹری کو تیز رفتار جدت اور تبدیلی کی خصوصیت حاصل ہے۔ کمپنیوں کو اپنی مسابقتی برتری برقرار رکھنے کے لیے مسلسل موافقت اور جدت لانے کی ضرورت ہے۔ اس میں شامل ہیں:
- تحقیق اور ترقی میں سرمایہ کاری: اے آئی کی نئی تکنیکوں اور ٹیکنالوجیز کی مسلسل دریافت کرنا آگے رہنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
- دیگر تنظیموں کے ساتھ اشتراک کرنا: تحقیقی اداروں اور دیگر کمپنیوں کے ساتھ شراکت داری جدت کو تیز کر سکتی ہے۔
- متخصص ماڈلز تیار کرنا: مخصوص کاموں یا صنعتوں کے مطابق ماڈلز تیار کرنا مسابقتی برتری فراہم کر سکتا ہے۔
- Open-source development کو گلے لگانا: اوپن سورس اے آئی پروجیکٹس میں حصہ ڈالنا اور ان سے فائدہ اٹھانا جدت اور تعاون کو فروغ دے سکتا ہے۔
- صارف کے تجربے پر توجہ مرکوز کرنا: اے آئی ماڈلز کو ڈیزائن کرنا جو استعمال میں آسان ہوں اور ان کو مربوط کرنا اپنانے اور اطمینان کو بڑھا سکتا ہے۔
ویڈیو جنریشن ٹیکنالوجی کا ارتقاء
اے آئی اور مشین لرننگ میں پیشرفت کے باعث حالیہ برسوں میں ویڈیو جنریشن ٹیکنالوجی تیزی سے ارتقاء پذیر ہوئی ہے۔ ابتدائی ویڈیو جنریشن ماڈلز اپنی صلاحیتوں میں محدود تھے، جو کم معیار اور غیر حقیقی نتائج پیدا کرتے تھے۔ تاہم، حالیہ پیش رفتوں نے ایسے ماڈلز کی ترقی کی ہے جو اعلیٰ ریزولوشن، فوٹو ریئلسٹک ویڈیوز تیار کر سکتے ہیں۔
ویڈیو جنریشن ٹیکنالوجی کے ارتقاء میں اہم سنگ میلوں میں شامل ہیں:
- Generative Adversarial Networks (GANs): GANs نے تیار کردہ ویڈیوز کے معیار اور حقیقت پسندی کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔
- Transformer Networks: ٹرانسفارمر نیٹ ورکس نے ایسے ماڈلز کی ترقی کو ممکن بنایا ہے جو پیچیدہ مناظر اور کہانیوں کے ساتھ ویڈیوز تیار کر سکتے ہیں۔
- Diffusion Models: ڈیفیوژن ماڈلز اعلیٰ معیار کی تصاویر اور ویڈیوز تیار کرنے کے لیے ایک طاقتور تکنیک کے طور پر ابھرے ہیں۔
- Text-to-Video Generation: ٹیکسٹ ٹو ویڈیو جنریشن ماڈلز صارفین کو متن کی تفصیل سے ویڈیوز بنانے کی اجازت دیتے ہیں، تخلیقی اظہار اور مواد کی تخلیق کے لیے نئی راہیں کھولتے ہیں۔
ویڈیو مواد کے منظر نامے پر اے آئی کا اثر
اے آئی ویڈیو مواد کے منظر نامے کو کئی طریقوں سے تبدیل کر رہی ہے:
- خودکار ویڈیو تخلیق: اے آئی سے چلنے والے ٹولز ویڈیوز کی تخلیق کو خودکار کر سکتے ہیں، روایتی ویڈیو پروڈکشن سے وابستہ وقت اور لاگت کو کم کر سکتے ہیں۔
- ذاتی نوعیت کا ویڈیو مواد: اے آئی کا استعمال صارف کی ترجیحات کی بنیاد پر ویڈیو مواد کو ذاتی بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جس سے مشغولیت اور اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔
- بہتر ویڈیو ایڈیٹنگ: اے آئی سے چلنے والے ٹولز ویڈیو ایڈیٹنگ کے ورک فلو کو بہتر بنا سکتے ہیں، جس سے پیشہ ورانہ معیار کی ویڈیوز بنانا آسان ہو جاتا ہے۔
- اے آئی سے تیار کردہ کردار اور اوتار: اے آئی کا استعمال ورچوئل ماحول اور ویڈیو گیمز کے لیے حقیقت پسندانہ کردار اور اوتار بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
- انٹرایکٹو ویڈیو تجربات: اے آئی انٹرایکٹو ویڈیو تجربات کو فعال کر سکتا ہے، جس سے صارفین نئے اور بامعنی طریقوں سے ویڈیو مواد کے ساتھ مشغول ہو سکتے ہیں۔
اے آئی اور ویڈیو جنریشن کا مستقبل
اے آئی اور ویڈیو جنریشن کا مستقبل روشن ہے، جس میں متعدد دلچسپ امکانات منتظر ہیں۔ کچھ ممکنہ پیش رفتوں میں شامل ہیں:
- زیادہ حقیقت پسندانہ اور فوٹو ریئلسٹک ویڈیوز: اے آئی ماڈلز میں بہتری جاری رہے گی، ایسے ویڈیوز تیار کیے जाएंगे جو حقیقی دنیا کی فوٹیج سے ناقابلِ امتیاز ہوں۔
- اے آئی سے چلنے والے ویڈیو ایڈیٹنگ ٹولز: اے آئی سے چلنے والے ویڈیو ایڈیٹنگ ٹولز زیادہ نفیس ہو جائیں گے، جس سے صارفین پیچیدہ اور بصری طور پر شاندار ویڈیوز آسانی سے بنا سکیں گے۔
- اے آئی سے تیار کردہ ورچوئل دنیایں: اے آئی کا استعمال تفریح، تعلیم اور تربیت کے لیے immersive ورچوئل دنیایں بنانے کے لیے کیا جائے گا۔
- اے آئی سے چلنے والی کہانی سنانا: اے آئی کا استعمال ویڈیوز اور میڈیا کی دیگر اقسام کے لیے مجبور کرنے والی کہانیاں اور دل چسپ بیانیے بنانے کے لیے کیا جائے گا۔
- اے آئی ویڈیو جنریشن میں اخلاقی تحفظات: جیسے جیسے اے آئی ویڈیو جنریشن ٹیکنالوجی زیادہ طاقتور ہوتی جاتی ہے، اخلاقی تحفظات جیسے کہ ڈیپ فیک اور غلط معلومات کو دور کرنا ضروری ہے۔
اے آئی ماڈل کی ترقی میں Resource Efficiency کی اہمیت
ڈیپ سیک کی آر 1 کے ساتھ ابتدائی کامیابی نے اے آئی ماڈل کی ترقی میں resource efficiency کی اہمیت کو اجاگر کیا۔ Resource-efficient ماڈلز متعدد فوائد پیش کرتے ہیں:
- تربیت کی کم لاگت: Resource-efficient ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے کم کمپیوٹیشنل پاور اور ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے تربیت کی لاگت کم ہوتی ہے۔
- تیز رفتار inferences: Resource-efficient ماڈلز inferences زیادہ تیزی سے انجام دے سکتے ہیں، جس سے حقیقی وقت کی ایپلی کیشنز فعال ہوتی ہیں۔
- توانائی کی کم کھپت: Resource-efficient ماڈلز کم توانائی استعمال کرتے ہیں، جو ایک زیادہ پائیدار اے آئی ماحولیاتی نظام میں حصہ ڈالتے ہیں۔
- وسیع تر رسائی: Resource-efficient ماڈلز کو آلات کی وسیع رینج پر تعینات کیا جا سکتا ہے، جس سے اے آئی بڑی آبادی کے لیے قابل رسائی ہو جاتی ہے۔
اے آئی انڈسٹری میں مارکیٹ شیئر کو برقرار رکھنے میں چیلنجز
اے آئی انڈسٹری انتہائی متحرک ہے، اور کمپنیوں کو اپنے مارکیٹ شیئر کو برقرار رکھنے میں متعدد چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے:
- تیز رفتار تکنیکی ترقی: اے آئی فیلڈ مسلسل ارتقاء پذیر ہے، اور کمپنیوں کو مسابقتی رہنے کے لیے تازہ ترین تکنیکی ترقی کے ساتھ رفتار برقرار رکھنی چاہیے۔
- سخت مقابلہ: اے آئی انڈسٹری انتہائی مسابقتی ہے، جس میں متعدد کمپنیاں مارکیٹ شیئر کے لیے کوشاں ہیں۔
- صارف کی بدلتی ہوئی ترجیحات: صارف کی ترجیحات اور مطالبات تیزی سے بدل سکتے ہیں، جس کے لیے कंपनियों کو اپنی مصنوعات اور خدمات کو اس کے مطابق ڈھالنے کی ضرورت होती ہے۔
- اخلاقی تحفظات: اخلاقی تحفظات جیسے کہ تعصب اور منصفانہ پن تیزی سے اہم ہوتے जा रहे हैं, और कंपनियों को उपयोगकर्ता के विश्वास को बनाए रखने के लिए इन मुद्दों को हल करना चाहिए।
- ریگولیٹری منظر نامہ: اے آئی کے لیے ریگولیٹری منظر نامہ ابھی تک ارتقاء پذیر ہے، اور کمپنیوں کو जटिल اور اکثر अनिश्चित नियमों को नेविगेट करना चाहिए।
اے آئی منظر نامے کو تشکیل دینے میں اے آئی پلیٹ فارمز کا کردار
پو جیسے اے آئی پلیٹ فارمز اے آئی منظر نامے کو تشکیل देने में اہم کردار ادا کرتے हैं:
- اے آئی ماڈلز کی وسیع رینج تک رسائی فراہم करना: اے آئی پلیٹ فارمز صارفین को اے आई ماڈلز کے متنوع انتخاب تک رسائی पेश کرتے हैं, جس سے ان کو اپنی مخصوص ضرورت کے لیے بہترین ماڈل चुनने की अनुमति मिलتي है।
- تجربات اور دریافت को सुगम बनाना: اے آئی پلیٹ فارمز صارفین کو різних मॉडल्स के साथ प्रयोग करने और ए आई के लिए नई ऍप्लिकेशन की શોધ کرنے में सक्षम बनाते हैं।
- کارکردگی کے میٹرکس اور तुलनाएँ فراہم کرنا: Ai پلیٹ فارمز کارکردگی के Metrics और Comparisons فراہم کرتے ہیں, جس से صارفین کو مختलف ماڈلز की कार्यક્ષमता का मूल्यांकन करने में मदद मिलती है।
- صارفین کو ڈویلپرز سے جوڑنا: Ai پلیٹ فارمز صارفین کو ڈویلپرز سے جوڑते हैं, اس से सहयोग और جدت को बढ़ावा मिलता है।
- ذمہ دار اے آئی ڈویلپمنٹ کو فروغ देना: اے आई پلیٹ فارمز اخلاقی اے آئی طریقہ کار کے لیے رہنما خطوط અને وسائل مہیا کرکے ذمہ دار एI ڈویلپمنٹ کو فروغ دے सकते हैं।
عالمی پیمانے پر جاری اے آئی کی دوڑ اور اس کے مضمرات
عالمی پیمانے پر جاری اے آئی کی دوڑ اور اس کے مضمرات کافی زیادہ ہیں، جن میں معاشی ترقی، تکنیکی قیادت، قومی سلامتی اور اخلاقی تحفظات وغیرہ شامل ہیں۔ دنیا بھر میں جاری مصنوعی ذہانت کی دوڑ دونوں ممالک امریکہ اور چین کے لئے بہت زیادہ مواقع فراہم کرتی ہے، لیکن ساتھ ہی اس کے اخلاقی پہلوؤں کو بھی مدنظر رکھنا ضروری ہے۔ＡＩکے صحیح इस्तेमाल سے انسانیت کو فائدہ پہنچایا جا سکتا ہے۔