चीन की एआई महत्वाकांक्षाओं की परीक्षा: अरबों डॉलर का निवेश क्यों बर्बाद हो रहा है?

सिर्फ़ चिप युद्ध से ज़्यादा: चीन के एआई आक्रमण के ठप होने का असली कारण

पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ चाइना 2030 तक दुनिया की अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता महाशक्ति बनने के अपने लक्ष्य को अप्रतिम दृढ़ संकल्प के साथ प्राप्त करने की दिशा में अग्रसर है। जहाँ आधिकारिक घोषणाएँ एक उज्ज्वल भविष्य की कल्पना करती हैं, जिसमें 90 प्रतिशत अर्थव्यवस्था कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके संचालित होगी और बुद्धिमान प्रणालियाँ समाज के हर पहलू में व्याप्त होंगी, वहीं पर्दे के पीछे एक कहीं अधिक जटिल तस्वीर उभर रही है। चीन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आक्रमण मूलभूत संरचनात्मक समस्याओं से जूझ रहा है, जो चिप निर्यात पर बहुचर्चित अमेरिकी प्रतिबंधों से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। पाँच मिलियन से अधिक कुशल श्रमिकों की प्रतिभा की कमी, एक खंडित तकनीकी ढाँचा, नाटकीय क्षेत्रीय असमानताएँ और आसन्न बाजार एकीकरण, बीजिंग की महत्वाकांक्षी योजनाओं के लिए अस्तित्वगत चुनौतियाँ पेश करते हैं।

जर्मनी की ऊर्जा परिवर्तन समस्याओं के साथ समानताएँ स्पष्ट रूप से दिखाई देती हैं। जिस तरह जर्मनी ग्रिड क्षमता की कमी के कारण अपने डिजिटल भविष्य के विफल होने का जोखिम उठा रहा है, उसी तरह चीन एक अलग तरह के बुनियादी ढाँचे के असंतुलन से जूझ रहा है। जहाँ फ्रैंकफर्ट में बिजली कनेक्शन की कमी के कारण डेटा सेंटर नहीं बनाए जा सकते, वहीं पश्चिमी चीनी प्रांतों में अत्याधुनिक सुविधाएँ अधिकांशतः खाली पड़ी हैं क्योंकि डाउनस्ट्रीम बुनियादी ढाँचे, मानव पूंजी और व्यावहारिक माँग का अभाव है। दोनों ही मामलों में, आधुनिक प्रौद्योगिकी नीति का एक मूलभूत सत्य सामने आता है: यदि समग्र प्रणाली का निरंतर विकास नहीं किया जाता है, तो व्यक्तिगत घटकों में भारी निवेश अप्रभावी हो जाता है।

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प्रतिभा का जाल

शायद चीन की एआई रणनीति की सबसे बड़ी कमज़ोरी कुशल कामगारों की भारी कमी है। मानव संसाधन और सामाजिक सुरक्षा मंत्रालय का अनुमान है कि यह अंतर पाँच मिलियन से ज़्यादा लोगों का है, और आपूर्ति-माँग का अनुपात एक से दस के चौंका देने वाले स्तर पर है। 2025 की पहली छमाही में, एआई से संबंधित पदों के लिए नौकरियों की संख्या में पिछले वर्ष की इसी अवधि की तुलना में 37 प्रतिशत की वृद्धि हुई। रोबोटिक्स इंजीनियरों और एल्गोरिथम डेवलपर्स की विशेष रूप से माँग रही, और इन पदों के लिए नौकरियों की संख्या में 50 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि हुई। ये आँकड़े स्वस्थ विस्तार का प्रमाण नहीं देते, बल्कि सीमित संसाधनों के लिए एक बेताब दौड़ का संकेत देते हैं।

मैकिन्से का अनुमान है कि चीन में एआई पेशेवरों की मांग 2030 तक बढ़कर 60 लाख हो जाएगी, जबकि घरेलू विश्वविद्यालय और विदेश से लौटे चीनी ज़्यादा से ज़्यादा 20 लाख ही मुहैया करा पाएँगे। इससे 40 लाख उच्च कुशल कामगारों का अंतर पैदा होता है, और यह अंतर और भी बढ़ने की संभावना है क्योंकि चीन की जन्म दर वर्षों से घट रही है। संयुक्त राष्ट्र का अनुमान है कि 2023 की तुलना में 2050 तक कामकाजी उम्र की आबादी 18 करोड़ कम हो जाएगी, जबकि आबादी तेज़ी से बूढ़ी हो रही है। कार्यबल की औसत आयु 45 वर्ष से ज़्यादा हो जाएगी। इस प्रकार, चीन खुद को वियतनाम जैसी उभरती अर्थव्यवस्थाओं और जापान जैसे वृद्ध होते औद्योगिक देशों के बीच जनसांख्यिकीय बंधन में पा रहा है।

सतही तौर पर देखने पर कोई यह मान सकता है कि चीन में स्नातकों की भरमार है। वास्तव में, चीनी विश्वविद्यालय सालाना लगभग 14 लाख STEM स्नातक तैयार करते हैं। हालाँकि, वास्तविकता एक गुणात्मक विसंगति को उजागर करती है। वास्तव में अत्याधुनिक अनुसंधान और अग्रणी मॉडलों के विकास के लिए मुख्य रूप से डॉक्टरेट उम्मीदवारों की आवश्यकता होती है। AI-प्रशिक्षित पीएचडी छात्रों का उत्पादन अपेक्षाकृत कम रहता है, जिससे उपलब्ध शीर्ष प्रतिभाओं के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा होती है। तकनीकी दिग्गजों के अनुभवी मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों को अब युआन में सात अंकों का वेतन मिलता है। छोटे स्टार्टअप रिपोर्ट करते हैं कि महत्वपूर्ण अनुसंधान और विकास पद महीनों तक खाली रहते हैं, जिससे उत्पाद विकास में भारी देरी होती है।

एआई एकीकरण की विशिष्ट प्रकृति के कारण समस्या और भी विकट हो जाती है। 2010 के दशक की मोबाइल क्रांति के विपरीत, जब मुख्य प्रौद्योगिकियाँ पहले से ही कार्यात्मक थीं और पूँजी की मुख्य रूप से उपयोगकर्ता अधिग्रहण और लॉजिस्टिक्स विस्तार के लिए आवश्यकता थी, एआई कार्यान्वयन के लिए निरंतर, संदर्भ-विशिष्ट अनुसंधान और विकास की आवश्यकता होती है। कोई अस्पताल केवल चैटजीपीटी स्थापित करके एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा के बारे में बात नहीं कर सकता। चिकित्सा कार्यप्रवाह, नियामक अनुपालन और मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण को संबोधित करने में महीनों या वर्षों का विकास लगता है। इन बहु-वर्षीय विकास चक्रों को वित्तपोषित करने के लिए धैर्यवान पूँजी के बिना, अधिकांश एआई-प्लस परियोजनाएँ मुख्य कार्यान्वयन चुनौतियों का समाधान करने से पहले ही रुक जाती हैं।

अंतःविषय विशेषज्ञता का अभाव विशेष रूप से समस्याजनक साबित हो रहा है। रेनमिन विश्वविद्यालय द्वारा 2024 में किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि चीन शीर्ष प्रतिभाओं, विशेष रूप से एआई वैज्ञानिकों और विभिन्न उद्योगों में विशेषज्ञता रखने वाले पेशेवरों की कमी से जूझ रहा है। पारंपरिक उद्योगों में एआई को एकीकृत करने के लिए गहरी तकनीकी समझ और उद्योग जगत के गहन ज्ञान वाले व्यक्तियों की आवश्यकता होती है। एक कृषि एआई प्रणाली के लिए कृषि विज्ञान को समझने वाले डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। वित्तीय एआई के लिए नियामक आवश्यकताओं से परिचित विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। ये अंतःविषय कौशल विश्व स्तर पर दुर्लभ हैं, लेकिन चीन में विशेष रूप से दुर्लभ हैं।

कंपनियाँ विभिन्न रणनीतियों के साथ प्रतिक्रिया दे रही हैं। कुछ कंपनियाँ आक्रामक रूप से विदेशों में भर्ती कर रही हैं, हुकू प्रतिबंधों में ढील दे रही हैं, और विदेशों से प्रतिभाओं को वापस लाने की कोशिश कर रही हैं। अन्य कंपनियाँ आंतरिक प्रशिक्षण कार्यक्रमों में भारी निवेश कर रही हैं। सरकार विश्वविद्यालयों में एआई पाठ्यक्रम के विस्तार को बढ़ावा दे रही है। 2018 से अब तक पाँच सौ से ज़्यादा चीनी विश्वविद्यालयों ने एआई डिग्री प्रोग्राम शुरू किए हैं। हालाँकि, सांस्कृतिक और शैक्षिक बदलावों में समय लगता है। त्वरित प्रयासों के बावजूद, प्रतिभा का यह अंतर अगले दशक तक चीनी एआई पारिस्थितिकी तंत्र पर बोझ बना रहेगा।

भू-राजनीतिक आयाम इस समस्या को और बढ़ा देते हैं। जहाँ चीनी विश्वविद्यालय एआई शिक्षा में उल्लेखनीय प्रगति कर रहे हैं, वहीं वैश्विक तकनीकी केंद्र शीर्ष प्रतिभाओं को आकर्षित करना जारी रखे हुए हैं। सरकारी विनियमन, वैचारिक नियंत्रण और शैक्षणिक स्वतंत्रता पर कथित सीमाओं से उत्पन्न अनिश्चितता कुछ प्रतिभाओं को विदेश जाने या वहीं रहने के लिए प्रेरित करती है। हालाँकि चीन में दुनिया के 47 प्रतिशत अग्रणी एआई शोधकर्ता और 50 प्रतिशत एआई पेटेंट हैं, लेकिन ये प्रभावशाली आँकड़े इस तथ्य को नहीं छिपा सकते कि माँग का विशाल पैमाना उपलब्ध संसाधनों से कहीं अधिक है।

भारी निवेश के बावजूद बुनियादी ढांचे का संकट

चीन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बुनियादी ढाँचा एक विशाल विरोधाभास प्रस्तुत करता है। एक ओर, देश ने 2023 और 2024 के बीच 250 से ज़्यादा नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा केंद्रों की घोषणा की या उनका निर्माण किया। सार्वजनिक और निजी निवेशकों ने डिजिटल आधारभूत ढाँचे के विस्तार में अरबों डॉलर का निवेश किया। दूसरी ओर, स्थानीय सूत्रों की रिपोर्ट है कि इस नव-निर्मित कंप्यूटिंग क्षमता का 80 प्रतिशत तक अप्रयुक्त रह गया है। कई स्मार्ट डेटा केंद्रों की उपयोग दर 20 से 30 प्रतिशत तक ही सीमित है। अरबों डॉलर की लागत वाली सुविधाएँ अधिकांशतः बेकार पड़ी हैं, जबकि उनके संचालक ग्राहकों की तलाश में बेताब हैं और निरंतर शीतलन, बिजली और रखरखाव की लागत उनकी बैलेंस शीट पर दबाव डाल रही है।

यह विचित्र स्थिति राजनीतिक दबाव, सट्टा अतिरेक और बुनियादी गलत अनुमानों के संयोजन का परिणाम है। आवास बुलबुले के फटने और कोविड-प्रेरित आर्थिक मंदी के बाद, स्थानीय सरकारों ने विकास के नए कारकों की तलाश में व्यग्रता दिखाई। 2022 के अंत में ChatGPT को लेकर उत्साह ने AI को एक आदर्श उम्मीदवार के रूप में प्रस्तुत किया। 2023 तक, देश भर में 500 से अधिक डेटा सेंटर परियोजनाएँ प्रस्तावित थीं। स्थानीय अधिकारियों ने अपनी क्षेत्रीय अर्थव्यवस्थाओं को बढ़ावा देने की आशा में इन पहलों को आक्रामक रूप से बढ़ावा दिया। सरकारी स्वामित्व वाले उद्यमों, सरकार से संबद्ध निवेश कोषों, साथ ही निजी फर्मों और निवेशकों ने इस कथित सुनहरे भविष्य का उत्साहपूर्वक स्वागत किया।

हालाँकि, जैसा कि जल्दबाजी में बनाई गई परियोजनाओं में आम है, यथार्थवादी योजना का अक्सर अभाव था। कई सुविधाओं का निर्माण वास्तविक माँग या तकनीकी मानकों की परवाह किए बिना किया गया। प्रासंगिक अनुभव वाले इंजीनियर कम थे, और कई अधिकारी बिचौलियों पर निर्भर थे जो पूर्वानुमानों को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करते थे या सब्सिडी हासिल करने के लिए खरीद प्रक्रियाओं का फायदा उठाते थे। परिणामस्वरूप, कई नए डेटा सेंटर उम्मीदों पर खरे नहीं उतरे, उनका संचालन महंगा था, उन्हें भरना मुश्किल था, और आधुनिक एआई कार्यभार के लिए तकनीकी रूप से अप्रासंगिक थे।

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एक प्रमुख समस्या निर्मित बुनियादी ढाँचे के प्रकार में निहित है। कई डेटा केंद्र बड़े भाषा मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किए गए थे और तदनुसार पश्चिमी प्रांतों में उनकी सस्ती ऊर्जा के साथ स्थित थे। यह ईस्टर्न डेटा वेस्टर्न कंप्यूटिंग पहल के अनुरूप था, जिसका उद्देश्य डेटा प्रोसेसिंग को पूर्व के भीड़भाड़ वाले महानगरीय क्षेत्रों से पश्चिम के संसाधन-समृद्ध क्षेत्रों में स्थानांतरित करना था। हालाँकि, जब माँग शुद्ध मॉडल प्रशिक्षण से अनुमान की ओर स्थानांतरित हुई - प्रशिक्षित मॉडलों का व्यावहारिक अनुप्रयोग - तो कई पश्चिमी सुविधाएँ खराब स्थिति में साबित हुईं। अनुमान के लिए आमतौर पर अलग हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है - तेज़, अधिक प्रतिक्रियाशील चिप्स जो केवल कंप्यूटिंग शक्ति की तुलना में कम विलंबता और दक्षता को प्राथमिकता देते हैं। इसके अलावा, अनुमान अंतिम उपयोगकर्ताओं के करीब, यानी पूर्व के बड़े शहरों में होना चाहिए। इस प्रकार, पश्चिमी डेटा केंद्र अक्सर गलत कार्यों के लिए बनाए जाते हैं और गलत स्थानों पर स्थित होते हैं।

जवाब में, बीजिंग ने शंघाई, हांग्जो और नानजिंग जैसे प्रमुख शहरी बाजारों की सेवा के लिए दक्षिण-पूर्वी प्रान्त वुहू में एक अनुमान-केंद्रित डेटा सेंटर के निर्माण की घोषणा की। लेकिन यह सागर में एक बूँद के समान है। अनुपयुक्त बुनियादी ढाँचे के लिए संसाधनों के गलत आवंटन ने अरबों की पूँजी को फँसा दिया है जिसका उपयोग कहीं और अधिक उत्पादक रूप से किया जा सकता था। कुछ परियोजनाओं का स्पष्ट रूप से वास्तविक कंप्यूटिंग शक्ति के माध्यम से लाभ कमाने का इरादा नहीं था। कई रिपोर्ट और अंदरूनी सूत्र इस बात की पुष्टि करते हैं कि कुछ कंपनियों ने सरकारी सब्सिडी वाली हरित ऊर्जा या भूमि सौदों के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए एआई डेटा सेंटर का उपयोग किया। कुछ मामलों में, निर्धारित बिजली ग्रिड को वापस बेच दी गई जबकि इमारतें अप्रयुक्त रहीं। 2024 के अंत तक, इस व्यवसाय के अधिकांश खिलाड़ी वास्तविक एआई कार्य के बजाय नीतिगत प्रोत्साहनों से लाभ उठाने का लक्ष्य रख रहे थे।

हार्डवेयर की कमी स्थिति को और भी बदतर बना रही है। घरेलू चिप विकास के लिए भारी सरकारी समर्थन के बावजूद, चीनी एआई कंपनियाँ विदेशी तकनीक पर बहुत अधिक निर्भर हैं। अमेरिका वैश्विक कंप्यूटिंग शक्ति के 70 प्रतिशत से अधिक पर नियंत्रण रखता है और एनवीडिया के H100 जैसे उन्नत चिप्स और महत्वपूर्ण पैकेजिंग तकनीकों तक चीन की पहुँच को सीमित करने के लिए निर्यात नियंत्रण का उपयोग करता है। चीन का एआई चिप आपूर्ति अंतर 2025 तक 10 अरब डॉलर से अधिक होने का अनुमान है। हुआवेई के एसेंड 910B जैसे घरेलू विकल्प बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण के प्रदर्शन में पिछड़ रहे हैं। इसके अलावा, उन्नत एआई क्लस्टर्स के लिए न केवल चिप्स की आवश्यकता होती है, बल्कि हज़ारों प्रोसेसरों तक फैले उच्च-इंजीनियर्ड इंटरकनेक्ट की भी आवश्यकता होती है। अमेरिकी कंपनियाँ सिस्टम-स्तरीय डिज़ाइन में अग्रणी बनी हुई हैं।

चीनी कंपनियों ने अकेले 2024 में लगभग दस लाख Nvidia HGX H20 प्रोसेसर खरीदे। यह निर्भरता बनी हुई है क्योंकि Nvidia की आपूर्ति का पैमाना और परिपक्व CUDA सॉफ़्टवेयर स्टैक चीन के AI उद्योग के लिए "मुर्गी और अंडे" जैसी समस्या पैदा करते हैं। घरेलू हार्डवेयर में मात्रा और डेवलपर समर्थन, दोनों का अभाव है। डीपसीक ने अपने R2 मॉडल को Huawei के Ascend चिप्स पर प्रशिक्षित करने का प्रयास किया, लेकिन प्रदर्शन अस्थिरता, कमज़ोर इंटरकनेक्ट और CANN की अपरिपक्वता के कारण उसे Nvidia हार्डवेयर का सहारा लेना पड़ा। भले ही चीनी निर्माता बाज़ार को Ascend NPU या Moore Threads GPU से भर दें, लेकिन कमज़ोर सॉफ़्टवेयर स्टैक उन्हें डेवलपर्स के लिए अनाकर्षक बनाता है।

चीनी एआई चिप्स का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम अपने पश्चिमी समकक्षों की तुलना में काफी कमज़ोर है। एनवीडिया का CUDA पंद्रह वर्षों से ज़्यादा के दस्तावेज़ीकरण और परिशोधन, एक बड़े उपयोगकर्ता आधार और PyTorch व TensorFlow जैसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ मज़बूत एकीकरण का लाभ उठाता है। हुआवेई का CANN फ्रेमवर्क CUDA के बारह साल बाद, 2019 में ही पेश किया गया था। डेवलपर्स अक्सर इसे बग वाला, अस्थिर और खराब दस्तावेज़ीकरण वाला बताते हैं, जिसमें बार-बार रनटाइम क्रैश और सीमित तृतीय-पक्ष एकीकरण होता है। ये समस्याएँ चीनी हार्डवेयर पर बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण को असंभव नहीं बनातीं, लेकिन ये उन्हें काफ़ी महंगा ज़रूर बना देती हैं।

विभिन्न चीनी चिप विक्रेताओं के बीच समान मानकों का अभाव बाज़ार को और भी खंडित करता है। प्रत्येक विक्रेता का अपना असंगत निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर स्टैक होता है। मुख्यधारा के AI फ़्रेमवर्क मुख्य रूप से Nvidia चिप्स को सपोर्ट करते हैं। घरेलू AI चिप्स को कई फ़्रेमवर्क के अनुकूल होना पड़ता है, और प्रत्येक फ़्रेमवर्क अपग्रेड के लिए बार-बार अनुकूलन की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप बड़े मॉडलों के लिए ऑपरेटर और अनुकूलन गायब हो जाते हैं, जिससे मॉडल चलने में असमर्थ हो जाते हैं या अक्षम हो जाते हैं, आर्किटेक्चरल और सॉफ़्टवेयर कार्यान्वयन में अंतर के कारण सटीकता में विसंगतियाँ आती हैं, और घरेलू चिप्स पर बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए उच्च पोर्टिंग लागत आती है।

2025 की गर्मियों में स्थापित मॉडल-चिप इकोसिस्टम इनोवेशन अलायंस इस समस्या का समाधान करने का प्रयास कर रहा है। यह हुआवेई, बिरेन टेक्नोलॉजीज, एनफ्लेम, मूर थ्रेड्स और अन्य कंपनियों को एक साथ लाता है, जिसका लक्ष्य एक पूर्णतः स्थानीयकृत एआई स्टैक बनाना है जो हार्डवेयर, मॉडल और बुनियादी ढाँचे को जोड़ता है। सफलता साझा प्रोटोकॉल और ढाँचों के माध्यम से अंतर-संचालनीयता प्राप्त करने और पारिस्थितिकी तंत्र के विखंडन को कम करने पर निर्भर करती है। हालाँकि निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर का एकीकरण अलग-अलग आर्किटेक्चर के कारण चुनौतीपूर्ण हो सकता है, मध्य-स्तरीय मानकीकरण अधिक यथार्थवादी प्रतीत होता है। समान एपीआई और मॉडल प्रारूपों पर ध्यान केंद्रित करके, समूह घरेलू प्लेटफ़ॉर्म पर मॉडलों को पोर्टेबल बनाने की उम्मीद करता है। डेवलपर्स एक बार कोड लिखकर उसे किसी भी चीनी एक्सेलेरेटर पर चला सकते हैं। हालाँकि, जब तक ये मानक वास्तव में अस्तित्व में नहीं आ जाते, विखंडन का अर्थ है कि प्रत्येक कंपनी को एक संतृप्त बाजार में कई मोर्चों पर एक साथ कई समस्याओं का समाधान करना होगा।

Huawei ने CANN को अगस्त 2025 की शुरुआत में ओपन सोर्स बना दिया, संभवतः नए गठबंधन के प्रति अपनी प्रतिबद्धता के तहत या अपनी Ascend 910 श्रृंखला को चीनी कंपनियों के बीच पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म बनाने के एक सामान्य प्रयास के रूप में। तब तक, Ascend NPUs के लिए Huawei का AI टूलकिट सीमित रूप में वितरित किया जाता था। CANN की परिपक्वता CUDA से पीछे है, मुख्यतः क्योंकि Huawei की अपनी परियोजनाओं के बाहर Ascend प्रोसेसर का कोई व्यापक, स्थिर स्थापित आधार नहीं था। डेवलपर्स पैमाने का अनुसरण करते हैं, और CUDA इसलिए प्रमुख हो गया क्योंकि लाखों Nvidia GPU भेजे जा चुके थे और व्यापक रूप से उपलब्ध थे, जिससे ट्यूनिंग, लाइब्रेरी और सामुदायिक समर्थन में निवेश उचित था। Huawei और अन्य चीनी डेवलपर्स अमेरिकी प्रतिबंधों के कारण लाखों Ascend NPUs या Biren GPU नहीं भेज सकते।

ऊर्जा अवसंरचना एक मिश्रित तस्वीर प्रस्तुत करती है। चीन ने अमेरिका की तुलना में अपने ग्रिड का अस्सी गुना तेज़ी से विस्तार किया है और सौर, पवन और जल विद्युत क्षमता में विश्व में अग्रणी है। नवीकरणीय ऊर्जा में ये बड़े निवेश एआई स्केलिंग को टिकाऊ बनाने के लिए हैं। ईस्टर्न डेटा वेस्टर्न कंप्यूटिंग इनिशिएटिव, पवन और सौर ऊर्जा से संचालित, ऊर्जा-समृद्ध और भूमि-समृद्ध पश्चिमी क्षेत्रों में डेटा प्रोसेसिंग को स्थानांतरित कर रहा है। इसका लक्ष्य न केवल लागत कम करना है, बल्कि एक अधिक मज़बूत और टिकाऊ अवसंरचना का निर्माण भी है। 2025 में चौदहवीं पंचवर्षीय योजना के अंत तक लाखों आईटी रैक स्थापित होने की उम्मीद है।

पश्चिमी क्षेत्र प्रचुर मात्रा में पवन और सौर ऊर्जा संसाधन और कम बिजली की कीमतें प्रदान करते हैं, फिर भी वे अक्सर बुनियादी ढांचे के विकास में पिछड़ जाते हैं। चुनौती कम विकसित पश्चिमी क्षेत्रों में प्रचुर मात्रा में हरित ऊर्जा संसाधनों को पूर्व में बढ़ती डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के साथ कुशलतापूर्वक संयोजित करने में निहित है। कंप्यूटिंग आवश्यकताएं पूर्वी क्षेत्रों में केंद्रित हैं, जहां नवीकरणीय ऊर्जा आत्मनिर्भरता 40 प्रतिशत से कम है, जबकि पश्चिमी क्षेत्र में चीन की स्थापित नवीकरणीय ऊर्जा क्षमता का 70 प्रतिशत मौजूद है। Tencent पश्चिमी चीन के निंग्ज़िया में अपना सबसे बड़ा स्मार्ट डेटा सेंटर स्थापित करने की योजना बना रहा है, जिसका एक कारण बिजली की कम कीमतें भी हैं। कंपनियां कम बिजली लागत के कारण अपने बड़े पैमाने के भाषा मॉडल पश्चिमी प्रांतों में प्रशिक्षित करती हैं, लेकिन अपने अनुप्रयोग-उन्मुख डेटा केंद्रों को पूर्व में स्थापित करती हैं, जहां एक बड़ा ग्राहक आधार उनके अनुप्रयोगों पर तेज़ प्रतिक्रिया की अनुमति देता है।

पश्चिमी क्षेत्रों में बिजली की लागत कम है, लेकिन परिवहन, संचार और प्रतिभा सहायता प्रणालियों की कमियों के कारण उच्च तकनीक वाले कर्मचारियों को आकर्षित करना और उन्हें बनाए रखना मुश्किल हो रहा है। कई पश्चिमी डेटा सेंटर डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों में तेज़ी आने की प्रतीक्षा में निष्क्रिय पड़े हैं। एक क्लाउड विक्रेता कर्मचारी ने पुष्टि की कि चीनी स्मार्ट डेटा सेंटरों की उपयोग दर 30 प्रतिशत से कम है।

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क्षेत्रीय विभाजन से विभाजन और बढ़ता है

चीन के एआई विकास में भौगोलिक असमानताएँ मौजूदा आर्थिक असमानताओं को दोहराती और बढ़ाती हैं। ग्वांगडोंग, जिआंगसू, झेजियांग और शंघाई जैसे पूर्वी तट के प्रांत लंबे समय से अग्रणी स्थान पर रहे हैं, और ग्वांगडोंग में विकास की गति विशेष रूप से मज़बूत रही है। राजनीतिक समर्थन और तकनीकी अनुसंधान एवं विकास क्षमताओं की बदौलत शंघाई और बीजिंग ने एआई गतिविधियों का उच्च संकेंद्रण बनाए रखा है। हुबेई, हेनान और शानदोंग जैसे मध्य क्षेत्र धीरे-धीरे मध्यम श्रेणी में आ गए हैं, जो निरंतर सुधार का संकेत है। हालाँकि, किंघई, तिब्बत और गांसु जैसे पश्चिमी प्रांत कुल मिलाकर निम्न स्तर पर बने हुए हैं। कुछ सुधारों के बावजूद, पूर्वी क्षेत्र के साथ अंतर अभी भी स्पष्ट है, और असंतुलित क्षेत्रीय विकास की समस्या बनी हुई है।

2014 से 2022 तक, चीन में एआई के स्तर में समय के साथ सुधार और क्षेत्रीय विस्तार का एक महत्वपूर्ण रुझान देखा गया। 2014 में, देश में एआई विकास का समग्र स्तर कम था, केवल पूर्वी तटीय प्रांतों ने ही उत्कृष्ट प्रदर्शन किया और एआई में इन क्षेत्रों की शुरुआती बढ़त को प्रदर्शित किया। इस बीच, मध्य और पश्चिमी क्षेत्रों की शुरुआत कुल मिलाकर देर से हुई, और उनका विकास स्तर आम तौर पर कम रहा। 2022 तक, देश के एआई स्तर में उल्लेखनीय सुधार हुआ, और यांग्त्ज़ी नदी डेल्टा और बोहाई मार्जिन विकास के मुख्य चालक बन गए। बीजिंग, तियानजिन और हेबेई ने मजबूत विकास गति दिखाई, जबकि पश्चिमी क्षेत्र ने, विकास के निचले स्तर पर होने के बावजूद, स्पष्ट रूप से ऊपर की ओर रुझान प्रदर्शित किया।

एआई के कारण आय असमानता पर एक अध्ययन में पाया गया कि आय असमानता पर एआई का प्रभाव पूर्वोत्तर क्षेत्र में सबसे ज़्यादा है, उसके बाद पश्चिमी क्षेत्र का स्थान है, जबकि मध्य और पूर्वी क्षेत्रों में यह प्रभाव अपेक्षाकृत कम है। एआई औद्योगिक ढाँचागत सुधारों और तकनीकी नवाचारों के माध्यम से आय के अंतर को काफ़ी बढ़ा देता है। क्षेत्रीय विविधता दर्शाती है कि एआई समानता लाने वाले के रूप में काम नहीं करता, बल्कि मौजूदा लाभों को बढ़ाता है। मज़बूत डिजिटल बुनियादी ढाँचे, पूँजी तक पहुँच और प्रतिभा भंडार वाले प्रांतों को असमान रूप से लाभ होता है, जबकि अविकसित क्षेत्र और भी पीछे रह जाते हैं।

शहरी-ग्रामीण डिजिटल विभाजन इन असमानताओं को और बढ़ा देता है। चीन में ग्रामीण पुनरोद्धार के संदर्भ में, गरीबी उन्मूलन में सफलताओं के आधार पर, डिजिटल ग्रामीण बुनियादी ढाँचे के विकास में तेज़ी लाने के हालिया सरकारी प्रयासों के बावजूद, डिजिटल विभाजन की समस्या बनी हुई है। वित्तीय निवेश के संदर्भ में, ग्रामीण डिजिटल बुनियादी ढाँचे के लिए आवंटित धनराशि शहरी क्षेत्रों के लिए आवंटित धनराशि से काफ़ी पीछे है। आँकड़ों के अनुसार, काउंटी स्तर पर कृषि और ग्रामीण सूचनाकरण में चीन का राजकोषीय और सामाजिक निवेश क्रमशः केवल तेरह मिलियन युआन और तीस मिलियन युआन है, जिसके परिणामस्वरूप समग्र सूचनाकरण विकास स्तर केवल सैंतीस दशमलव नौ प्रतिशत है।

ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों के बीच हार्डवेयर परिनियोजन में एक महत्वपूर्ण असमानता है, जिसमें डिजिटल संसाधनों, बुनियादी ढाँचे, नेटवर्क उपकरणों और बेस स्टेशनों में भिन्नताएँ शामिल हैं। 2022 तक, चीन देश भर में 2.3 मिलियन 5G बेस स्टेशनों के लक्ष्य तक पहुँच जाएगा। हालाँकि, ग्रामीण 5G बेस स्टेशनों की संख्या राष्ट्रीय औसत से काफी पीछे है, जिससे डिजिटल विभाजन और भी बढ़ गया है। साथ ही, ग्रामीण और शहरी दोनों क्षेत्रों में समान नेटवर्क कवरेज और गति प्रदान करने का लक्ष्य अभी तक पूरी तरह से प्राप्त नहीं हुआ है।

कोविड-19 महामारी के दौरान, हार्डवेयर बुनियादी ढाँचे के विकास में असमानता और भी स्पष्ट हो गई। इसका एक ज्वलंत उदाहरण तिब्बत स्वायत्त क्षेत्र के लिंझोउ में रहने वाले एक तिब्बती कॉलेज छात्र का है, जिसे ऑनलाइन कक्षाओं में भाग लेने के लिए बीस मिनट तक मोटरसाइकिल चलाकर पहाड़ की तलहटी तक जाना पड़ा और फिर कड़ाके की ठंड में चोटी पर चढ़ना पड़ा। यह किस्सा ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों के बीच डिजिटल हार्डवेयर विकास में व्याप्त भारी असंतुलन को उजागर करता है।

काउंटी और नगरपालिका स्तर पर डेटा केंद्रों की कमी, जो कुशल डिजिटल अनुप्रयोग प्रणालियों को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं, ग्रामीण क्षेत्रों में जनरेटिव एआई तकनीकों की प्रगति में बाधा डालती है। यह स्थिति उस कहावत के समान है, "सबसे कुशल गृहिणी भी चावल के बिना खाना नहीं बना सकती," जो ग्रामीण डिजिटल विकास को आगे बढ़ाने के लिए इन डेटा केंद्रों की मूलभूत आवश्यकता को उजागर करती है।

ग्रामीण डिजिटल विकास की "सॉफ्ट पावर" का गठन करने वाले सॉफ्टवेयर संगठनों के दृष्टिकोण से, ग्रामीण डिजिटल सॉफ्टवेयर शहरी क्षेत्रों की तुलना में डिजिटल क्षमता, प्रतिभा अधिग्रहण और शासन में कमियों से ग्रस्त हैं। एक ओर, छोटे कृषक समुदायों में प्रचलित पारंपरिक, स्वार्थी मानसिकता से प्रभावित और ग्रामीण डिजिटल प्रगति में अंतर्निहित पिछड़ेपन से, ग्रामीण चीन के पुनरोद्धार के लिए जनरेटिव एआई सेवाओं के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने के लिए ग्रामीण आबादी में उत्साह की उल्लेखनीय कमी है। इसके अलावा, ग्रामीण कार्यबल का पर्याप्त प्रवास, जिसके परिणामस्वरूप बुजुर्ग, कमजोर व्यक्ति, महिलाएं और बच्चे ग्रामीण क्षेत्रों में प्राथमिक श्रम शक्ति बनते हैं, ग्रामीण जनसंख्या में कमी, जनसंख्या में कमी और वृद्धावस्था की घटनाओं को तेज करता है, जिसका ग्रामीण आबादी, अर्थव्यवस्था, समाज और समग्र विकास पर प्रभाव पड़ता है।

ग्रामीण क्षेत्रों में, जहाँ अभी तक ग्राम मामलों का इलेक्ट्रॉनिक शासन लागू नहीं हुआ है, किए गए एक सर्वेक्षण से पता चला है कि 84.13 प्रतिशत ग्राम अधिकारियों ने "बुजुर्ग ग्रामीणों का उच्च अनुपात, जो तकनीक अपनाने में बाधा डालता है" को मुख्य बाधा बताया। ये सभी कारक ग्रामीण क्षेत्रों में जनरेटिव एआई तकनीकों को अपनाने और बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण रूप से बाधा डालते हैं।

एआई सूचकांक में क्षेत्रीय असमानताएँ भी स्पष्ट हैं। एक हालिया अध्ययन ने सात प्राथमिक आयामों वाला एक व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सूचकांक विकसित किया है, जिसे प्रांतीय-स्तरीय और उद्योग-विशिष्ट विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। चीन-अमेरिका तुलना दर्शाती है कि, एक एकीकृत ढाँचे के तहत, अमेरिका का समग्र स्कोर चीन के 59.4 के स्कोर से 68.1 अधिक है। उप-राष्ट्रीय सूचकांक बनाने के लिए चीन को सात मुख्य क्षेत्रों में विभाजित करने से चीन के एआई विकास में स्पष्ट क्षेत्रीय असमानताएँ सामने आती हैं: उत्तरी, पूर्वी और दक्षिणी क्षेत्र समग्र स्कोर में अग्रणी हैं, जबकि मध्य और पश्चिमी क्षेत्र काफी पीछे हैं, जो नवाचार और औद्योगिक संसाधनों के क्षेत्रीय संकेंद्रण के प्रभावों को उजागर करता है।

इस भौगोलिक विखंडन के दूरगामी परिणाम हैं। यह आर्थिक परिवर्तन की अलग-अलग गतियाँ पैदा करता है, जहाँ अग्रणी क्षेत्र तेज़ी से ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्थाओं की ओर बढ़ रहे हैं, जबकि पिछड़े क्षेत्र पारंपरिक विनिर्माण और कृषि में ही अटके हुए हैं। यह सामाजिक तनाव को बढ़ाता है क्योंकि क्षेत्रों के बीच आय की असमानताएँ बढ़ती हैं। यह राष्ट्रीय समन्वय को जटिल बनाता है, क्योंकि विभिन्न प्रांतों के विकास और प्राथमिकताओं के स्तर अलग-अलग हैं। और यह संसाधनों के अकुशल आवंटन को जन्म देता है, जहाँ अत्याधुनिक डेटा केंद्र सुदूर पश्चिमी प्रांतों में बेकार पड़े हैं, जबकि पूर्वी महानगर क्षमता के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

के लिए उपयुक्त:

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अतिक्षमता संकट और समेकन का दबाव

2023 और 2024 के निर्माण क्षेत्र में आई तेज़ी ने चीन को एक नाटकीय अति-क्षमता संकट का सामना करना पड़ा है। अकेले 2023 में 500 से ज़्यादा डेटा सेंटर परियोजनाएँ प्रस्तावित थीं, जिनमें से कम से कम 150 के 2024 के अंत तक चालू होने की उम्मीद है। यह विकास चीन के आर्थिक विकास में एक परिचित पैटर्न को दर्शाता है। जब केंद्र सरकार किसी क्षेत्र को रणनीतिक प्राथमिकता देती है, तो स्थानीय अधिकारी और कंपनियाँ अत्यधिक उत्साह के साथ उसमें लग जाती हैं, अक्सर वास्तविक ज़रूरत या तर्कसंगत योजना की अनदेखी करते हुए। इसका परिणाम नियमित रूप से अति-निवेश, अति-क्षमता और एक कष्टदायक समेकन चरण होता है।

ऑटोमोटिव उद्योग एक शिक्षाप्रद समानांतर परियोजना प्रस्तुत करता है। इस क्षेत्र में लगभग 140 कंपनियाँ प्रतिस्पर्धा करती हैं, जिनमें से कुछ ही लाभ कमा रही हैं, और एक तिहाई की क्षमता उपयोग दर 20 प्रतिशत से कम है। स्थानीय नौकरियों के नुकसान को रोकने के लिए, क्षेत्रीय सरकारें सब्सिडी और अन्य प्रकार के समर्थन के माध्यम से संघर्षरत आपूर्तिकर्ताओं को भी बचाए रखने में मदद करती हैं। इसलिए बाजार समेकन धीमा हो गया है, मूल्य युद्ध छिड़ गया है, और उत्पादकों पर अधिक लाभदायक बाजारों में निर्यात बढ़ाने का दबाव है। इस बीच, आसानी से सुलभ निर्यात बाजारों का युग लुप्त हो रहा है। अमेरिका ने बाइडेन प्रशासन के तहत राष्ट्रीय सुरक्षा के आधार पर लगभग सभी चीनी वाहन आयातों पर प्रतिबंध लगा दिया, और यूरोपीय संघ ने पिछले साल चीनी इलेक्ट्रिक वाहनों पर शुल्क लगाया।

एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर भी इसी तरह की राह पर चल रहा है। राष्ट्रीय विकास और सुधार आयोग ने कड़े नियमों के साथ हस्तक्षेप किया है। नई परियोजनाओं को अब विशिष्ट उपयोग मानदंडों को पूरा करना होगा और अनुमोदन प्राप्त करने से पहले खरीद समझौते प्रस्तुत करने होंगे। इसके अतिरिक्त, स्थानीय अधिकारियों को छोटे पैमाने के कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर शुरू करने से प्रतिबंधित किया गया है, जब तक कि वे स्पष्ट आर्थिक औचित्य प्रदान न कर सकें। सरकारी खरीद अकेले 2024 में 24.5 अरब युआन, यानी लगभग 3.4 अरब डॉलर तक पहुँच गई, और 2025 के लिए अतिरिक्त 12.4 अरब युआन निर्धारित किए गए। फिर भी, मजबूत सरकारी निवेश के बावजूद, रिपोर्ट की गई उपयोग दरें 20 से 30 प्रतिशत के बीच बनी हुई हैं, जिससे आर्थिक व्यवहार्यता और ऊर्जा दक्षता दोनों प्रभावित हो रही हैं।

पिछले अठारह महीनों में, 100 से ज़्यादा परियोजनाओं को छोड़ दिया गया है, जो 2023 में केवल 11 की तुलना में एक उल्लेखनीय वृद्धि है। रद्द की गई परियोजनाओं में यह नाटकीय वृद्धि एक वास्तविकता की जाँच का संकेत देती है। निवेशकों और संचालकों को एहसास हो रहा है कि इनमें से कई सुविधाएँ कभी भी लाभदायक नहीं होंगी। 2022 के अंत में ChatGPT के लॉन्च के बाद जनरेटिव AI को लेकर हुए प्रचार से शुरू हुआ शुरुआती संकट, लाभप्रदता के संकट में बदल गया है। GPU लीजिंग बाज़ार ध्वस्त हो गया है। अरबों डॉलर की लागत वाली सुविधाएँ अब कम उपयोग में आ रही हैं, लाभ में भारी गिरावट आ रही है, और बदलती बाज़ार स्थितियों के कारण कई सुविधाएँ पूरी तरह से चालू होने से पहले ही अप्रचलित हो गई हैं।

जुलाई 2025 में, राष्ट्रपति शी जिनपिंग ने एआई में अत्यधिक निवेश के खिलाफ स्पष्ट रूप से चेतावनी दी थी, और स्थानीय सरकार के अत्यधिक निवेश को लेकर अपनी पिछली चिंताओं को दोहराया था। ये टिप्पणियाँ नीति निर्माताओं की इस इच्छा को रेखांकित करती हैं कि वे इलेक्ट्रिक वाहनों जैसे अन्य उभरते उद्योगों में देखी गई अत्यधिक क्षमता की पुनरावृत्ति से बचना चाहते हैं, जिसने अपस्फीतिकारी दबावों को बढ़ावा दिया। हालाँकि राज्य योजनाकार ने यह स्पष्ट नहीं किया कि इस क्षेत्र के किस हिस्से पर नियंत्रण की आवश्यकता है, लेकिन एआई विकास को आधार देने वाले डेटा केंद्रों के निर्माण में वैश्विक स्तर पर निवेश विशेष रूप से स्पष्ट रहा है। इस विस्तार में मंदी का असर कैम्ब्रिकॉन टेक्नोलॉजीज कॉर्प से लेकर लेनोवो ग्रुप लिमिटेड और हुआवेई टेक्नोलॉजीज कंपनी तक, चिप्स, नेटवर्किंग उपकरण और अन्य आवश्यक सर्वर घटकों के आपूर्तिकर्ताओं पर पड़ेगा।

29 अगस्त, 2025 को, राज्य परिषद ने "प्रतिभा, पूंजी और अन्य संसाधनों के व्यवस्थित प्रवाह" को सुनिश्चित करने की आवश्यकता पर ज़ोर दिया। राष्ट्रीय विकास एवं सुधार आयोग के एक अधिकारी, झांग कैलिन ने एक ब्रीफिंग में संवाददाताओं को बताया कि सरकार प्रांतों को समन्वित और पूरक तरीके से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकसित करने के लिए प्रोत्साहित करेगी। इसका उद्देश्य प्रयासों को दोहराए बिना विकास को बढ़ावा देने के लिए उनकी अद्वितीय शक्तियों का लाभ उठाना है। झांग ने कहा, "हम अव्यवस्थित प्रतिस्पर्धा या 'भीड़ का अनुसरण' करने के दृष्टिकोण से पूरी तरह बचेंगे।" विकास स्थानीय लाभों, संसाधनों और औद्योगिक नींव पर आधारित होना चाहिए।

सॉफ्टवेयर बाजार भी इसी तरह के समेकन की गतिशीलता को दर्शाता है। चीन के साइबरस्पेस प्रशासन ने अगस्त 2024 तक सामान्य उपयोग के लिए 180 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडलों की एक सूची को मंजूरी दी है, जो घरेलू बाजार में हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही चीनी तकनीकी कंपनियों की विस्तृत श्रृंखला को दर्शाता है। ये कंपनियां न केवल बाजार के एक हिस्से के लिए, बल्कि आर्थिक मंदी और चीन के उद्यम पूंजी उद्योग में मंदी के बीच वित्त पोषण के लिए भी प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। कार्यशाला के प्रतिभागियों ने इस बात पर जोर दिया कि जहां कई चीनी स्टार्टअप ने अलीबाबा और टेनसेंट जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियों से निवेश आकर्षित किया है, वहीं कई निवेशक अल्पावधि में राजस्व उत्पन्न करने की एआई स्टार्टअप की क्षमता को लेकर संशय में हैं। आर्थिक रूप से उत्पादक निवेशों की तलाश में, कई चीनी उद्यम पूंजी कंपनियां संसाधन पूलिंग के माध्यम से अपने जोखिम में विविधता लाने की कोशिश कर रही हैं, जो एक अधिक बिखरे हुए वित्त पोषण वातावरण का संकेत देता है।

चीनी एआई डेवलपर्स के लिए फंडिंग और हार्डवेयर दोनों की कमी को देखते हुए, प्रतिभागियों ने सुझाव दिया कि चीन संसाधनों के संयोजन के माध्यम से कुछ फर्मों या एआई प्रयोगशालाओं को आगे बढ़ाने में सफल हो सकता है, लेकिन ये प्रयास चयनात्मक और लक्षित होने चाहिए, जिससे पर्याप्त लाभ की संभावना कम हो। अंततः, प्रतिभागियों ने सुझाव दिया कि इस माहौल से चीन के एआई बाजार में उद्योग समेकन में वृद्धि होने की संभावना है।

Baidu के क्लाउड विभाग के एक वरिष्ठ प्रबंधक, डू हाई ने भविष्यवाणी की है कि इससे बाज़ार में एकीकरण को बढ़ावा मिलेगा। वर्तमान में सक्रिय लगभग एक दर्जन घरेलू AI चिप कंपनियाँ संभवतः तीन या चार अलग-अलग समूहों में सिमट जाएँगी। "विजेता वे होंगे जिनके चिप्स मॉडलों की व्यापक रेंज को सपोर्ट कर सकते हैं—या एक ऐसा किलर ऐप सक्षम कर सकते हैं जो वास्तविक मानक बन जाए।"

गार्टनर का अनुमान है कि 2029 तक, हाइपरस्केलर और SaaS प्लेटफ़ॉर्म प्रदाताओं के विस्तार और हाइब्रिड क्लाउड प्रदाताओं के अधिग्रहण के कारण, GenAI प्रौद्योगिकी परिदृश्य 75 प्रतिशत कम खिलाड़ियों में सिमट जाएगा। यह बाज़ार की अटकलें नहीं हैं, बल्कि आर्थिक शक्तियों का अपरिहार्य परिणाम है जो पहले से ही उद्योग को नया रूप दे रही हैं। ऐतिहासिक बुनियादी ढाँचे के विकास के साथ समानताएँ आश्चर्यजनक हैं। गार्टनर का मानना ​​है कि हम अधिग्रहणों और बाज़ार में उथल-पुथल के माध्यम से विक्रेता विखंडन के दौर से एकीकरण की ओर बढ़ रहे हैं। जिस तरह बिजली उद्योग हज़ारों स्थानीय जनरेटरों से मुट्ठी भर बड़ी उपयोगिताओं तक विकसित हुआ, उसी तरह AI भी उसी राह पर चल रहा है।

2025 की शुरुआत में चीनी एआई स्टार्टअप्स के लिए वेंचर कैपिटल फंडिंग में साल-दर-साल लगभग 50 प्रतिशत की गिरावट आई, जो सुस्त विकास, नियामक अनिश्चितताओं और भू-राजनीतिक तनावों के बीच निवेशकों की व्यापक सतर्कता को दर्शाता है। अकेले दूसरी तिमाही में, फंडिंग घटकर केवल 4.7 अरब डॉलर रह गई, जो एक दशक का सबसे निचला स्तर है। निवेशकों के इस डर को आंशिक रूप से चीनी सरकार द्वारा वैचारिक शुद्धता बनाए रखने के लिए उपायों को दोगुना करने के नाम पर अग्रणी नवाचार को दबाने की स्पष्ट इच्छाशक्ति ने बढ़ावा दिया।

शेष चीनी बाज़ार, कुछ मिले-जुले संकेत देते हुए, निराशावाद को और बढ़ा रहा है। रियल एस्टेट क्षेत्र ध्वस्त हो गया है, युवा बेरोज़गारी दर 17 प्रतिशत से ज़्यादा हो गई है, और उपभोक्ता विश्वास कम हो रहा है। भू-राजनीतिक परिस्थितियाँ भी मददगार नहीं हैं, निर्यात नियंत्रण अभी भी चीन के तकनीकी क्षेत्र को प्रभावित कर रहे हैं, टैरिफ व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए ख़तरा हैं, और विचारधारा से प्रेरित, नियंत्रण-केंद्रित नीतियाँ अधिकांश निवेशकों को हतोत्साहित कर रही हैं। यह वित्तपोषण संकट एआई के कार्यान्वयन के लिए एक विशेष समस्या उत्पन्न करता है। इन बहु-वर्षीय विकास चक्रों के लिए धन जुटाने हेतु तैयार धैर्यवान पूँजी के बिना, अधिकांश एआई-प्लस परियोजनाएँ मूल कार्यान्वयन संबंधी समस्याओं का समाधान करने से पहले ही ठप हो जाएँगी।

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उत्साह और मोहभंग के बीच भविष्य के परिदृश्य

चीन के एआई उद्योग के लिए भविष्य के अनुमानों का दायरा इससे ज़्यादा व्यापक नहीं हो सकता। मॉर्गन स्टेनली जैसी आशावादी संस्थाओं का अनुमान है कि चीन में एआई निवेश 2028 तक न के बराबर हो सकता है और 2030 तक निवेशित पूंजी पर 52 प्रतिशत का रिटर्न दे सकता है। 2030 तक मुख्य एआई उद्योग 140 अरब डॉलर का बाजार बन सकता है। बुनियादी ढाँचे और कलपुर्जे आपूर्तिकर्ताओं जैसे संबंधित क्षेत्रों को शामिल करने पर यह अनुमान 1.4 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच जाता है। एआई चीन की दीर्घकालिक जीडीपी वृद्धि को अतिरिक्त बढ़ावा दे सकता है, और इसके वृद्ध होते कार्यबल और धीमी उत्पादकता वृद्धि जैसे कारकों की भरपाई कर सकता है। अगले दो से तीन वर्षों में, एआई चीन की वार्षिक वृद्धि में 0.2 से 0.3 प्रतिशत अंक की अतिरिक्त वृद्धि कर सकता है।

मानवरूपी रोबोटों का वैश्विक बाज़ार 2050 तक पाँच ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है, जिसमें एक अरब इकाइयाँ इस्तेमाल में होंगी, और उनमें से तीस प्रतिशत चीन में होंगे। चीन का दक्षता-आधारित और कम लागत वाला दृष्टिकोण निवेश पर प्रतिफल का एक अलग रास्ता बनाता है। डीपसीक जैसी कंपनियों द्वारा प्रदर्शित लागत लाभ—केवल पाँच दशमलव छह मिलियन डॉलर में प्रभावशाली मॉडल विकसित करना—चीनी कंपनियों को उन वैश्विक बाज़ारों में प्रवेश करने में सक्षम बना सकता है जो पश्चिमी समाधानों को वहन नहीं कर सकते या अपनाने के लिए अनिच्छुक हैं।

अगले छह से बारह महीने चीनी एआई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण अवधि होंगे, क्योंकि वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने का प्रयास करने वाले उद्यम कार्यान्वयनों की बढ़ती संख्या उत्पादकता में वृद्धि प्रदर्शित करने लगेगी। दीर्घावधि में, एआई द्वारा संचालित ह्यूमनॉइड या मानव-सदृश रोबोट का औद्योगिक, वाणिज्यिक और घरेलू उद्देश्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है। दीर्घावधि में, एआई क्रांति दक्षता में वृद्धि, उत्पादन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और नए उत्पादों, सेवाओं और नौकरियों के अवसर प्रदान करके उत्पादकता में वृद्धि में परिवर्तित होगी।

एशिया-प्रशांत क्षेत्र 2025 में एआई सॉफ्टवेयर राजस्व का 33 प्रतिशत हिस्सा होगा, लेकिन जैसे-जैसे चीन संयुक्त राज्य अमेरिका के साथ एआई दौड़ में अपनी भागीदारी बढ़ा रहा है, विश्लेषकों को उम्मीद है कि यह क्षेत्र 2030 तक 47 प्रतिशत बाजार का प्रतिनिधित्व करेगा। पूर्वानुमान बताते हैं कि चीन अकेले 2030 तक एशिया-प्रशांत क्षेत्र में कुल एआई सॉफ्टवेयर राजस्व का दो-तिहाई हिस्सा होगा, जो 149.5 बिलियन डॉलर होगा। एआई बाजार के लिए यह महत्वपूर्ण विकास प्रक्षेपण निम्नलिखित उद्योग-आकार देने वाले रुझानों से प्रेरित है।

लेकिन ये आशावादी अनुमान गंभीर चेतावनियों के साथ खड़े हैं। कैपिटल इकोनॉमिक्स का अनुमान है कि एआई-चालित शेयर बाजार का बुलबुला 2026 में फट जाएगा। शोध फर्म ने कहा कि बढ़ती ब्याज दरें और उच्च मुद्रास्फीति शेयरों के मूल्यांकन को नीचे धकेल देंगी। 2026 के बाद, शेयर बाजार की ये बढ़त अनुमानित रूप से कम होनी चाहिए, क्योंकि उच्च ब्याज दरें और बढ़ी हुई मुद्रास्फीति शेयरों के मूल्यांकन को कम करना शुरू कर देंगी। अंततः, उनका अनुमान है कि अगले दशक में शेयरों से मिलने वाला रिटर्न पिछले दशक की तुलना में कम होगा। और उनका मानना ​​है कि अमेरिकी शेयर बाजार का लंबे समय से चला आ रहा बेहतर प्रदर्शन शायद खत्म होने वाला है।

अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष ने कहा कि मंदी की संभावना तो है, लेकिन इसके किसी प्रणालीगत संकट में तब्दील होने की संभावना नहीं है जो अमेरिका या वैश्विक अर्थव्यवस्था को तबाह कर दे। गौरींचस ने कहा कि पिछले रुझानों की तरह, किसी क्रांतिकारी तकनीक को लेकर किया गया प्रचार अल्पावधि में बाजार की उम्मीदों पर खरा नहीं उतर सकता, जिससे शेयर कीमतों में गिरावट आ सकती है। हालाँकि, उन्होंने यह भी कहा कि 1999 के विपरीत, वर्तमान निवेश परिदृश्य में ऋण-संचालित कंपनियों के बजाय नकदी-समृद्ध तकनीकी कंपनियाँ अधिक हैं।

फॉरेस्टर का अनुमान है कि 2026 तक, एआई अपनी चमक खो देगा और अपनी चमक को एक कठोर टोपी में बदल देगा। उद्यम निवेश पर लाभ (आरओआई) की चिंताएँ विक्रेता की अतिशयोक्ति पर भारी पड़ेंगी। इस बाजार सुधार के साथ, कंपनियाँ कार्यक्षमता की बजाय कार्यक्षमता को प्राथमिकता देंगी। मुख्य वित्तीय अधिकारी (सीएफओ) अधिक एआई सौदों की ओर आकर्षित होंगे। कंपनियाँ अपने दांव एजेंट पारिस्थितिकी तंत्रों में फैलाएँगी और प्रतिभाओं का पुनर्वितरण करेंगी क्योंकि एआई एजेंट कठिन काम संभालेंगे। स्मार्ट कंपनियाँ जोखिम कम करने और अपनी एआई यात्रा को धीरे-धीरे निर्धारित करने के लिए एआई शासन और एआई प्रवाह प्रशिक्षण में निवेश करेंगी।

बेन की एक रिपोर्ट का अनुमान है कि 2030 तक, एआई डेटा केंद्रों के लिए वैश्विक पूंजीगत व्यय सालाना 500 अरब डॉलर तक पहुँच जाएगा, जिसके लिए 200 गीगावाट अतिरिक्त बिजली क्षमता की आवश्यकता होगी—इसका आधा हिस्सा अमेरिका में होगा। लेकिन एआई क्षेत्र को इस व्यय को उचित ठहराने के लिए 2 ट्रिलियन डॉलर का वार्षिक राजस्व उत्पन्न करना होगा। वर्तमान में, 800 अरब डॉलर का अंतर है। एक कार्यकारी ने कहा कि चीन का एआई चिप क्षेत्र अभी भी मांग और फाउंड्री क्षमता में बाधाओं का सामना कर रहा है। बाजार को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के विस्तार की आवश्यकता है। अनुप्रयोगों की मांग ही सब कुछ तय करेगी। कंप्यूटिंग शक्ति का बेतहाशा विस्तार करने की अमेरिकी शैली चीनी कंपनियों के लिए उपयुक्त नहीं है।

एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार, चीन में एआई इंफ्रास्ट्रक्चर का विकास धीमा पड़ रहा है, क्योंकि देश ने अपनी एआई महत्वाकांक्षाओं को पूरा करने के लिए सैकड़ों डेटा सेंटर बनाए हैं, लेकिन उनमें से कई अब बेकार पड़े हैं। 2023 और 2024 में सरकारी और निजी दोनों संस्थाओं ने अरबों डॉलर का निवेश किया था, इस उम्मीद के साथ कि GPU लीज़ की मांग बढ़ती रहेगी, लेकिन वास्तव में इसे अपनाने में कमी आई है, और परिणामस्वरूप, कई ऑपरेटर अब अपना अस्तित्व बचाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। स्थानीय प्रकाशनों की रिपोर्ट है कि इस नई कंप्यूटिंग क्षमता का 80 प्रतिशत तक बेकार पड़ा है।

ये अलग-अलग भविष्य के परिदृश्य मूलभूत अनिश्चितताओं को दर्शाते हैं। क्या चीन अपने सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र के विखंडन पर काबू पा पाएगा? क्या घरेलू चिप निर्माता तकनीकी कमियों को जल्दी से पाट पाएँगे? क्या अमेरिकी निर्यात नियंत्रण कड़े होंगे, ढीले होंगे, या अपने वर्तमान स्तर पर ही रहेंगे? क्या चीनी सरकार अपने वैचारिक नियंत्रण को और बढ़ाएगी, जिससे नवप्रवर्तक हतोत्साहित होंगे, या वह अधिक व्यावहारिक नीति अपनाएगी? क्या कम लागत वाले एआई समाधानों की वैश्विक माँग चीनी दक्षता-केंद्रित दृष्टिकोणों को पसंद करेगी, या गुणवत्ता और विश्वास की चिंताएँ पश्चिमी समाधानों को पसंद करेंगी?

इन सवालों के जवाब न केवल चीन के भाग्य का निर्धारण करेंगे, बल्कि वैश्विक एआई परिदृश्य को भी आकार देंगे। तीन संभावित परिदृश्य उभर रहे हैं। पहले परिदृश्य में अमेरिका अपना प्रभुत्व बनाए रखेगा। उन्नत चिप्स और दुनिया की अग्रणी एआई कंपनियों पर नियंत्रण के साथ, वाशिंगटन अपनी तकनीकी अग्रणीता बनाए रखेगा, जबकि चीन कंप्यूटिंग सीमाओं से जूझ रहा है और प्रमुख बाजारों तक उसकी पहुँच सीमित है। दूसरा परिदृश्य एआई विकास को दो प्रतिस्पर्धी पारिस्थितिकी प्रणालियों में विभाजित दर्शाता है। एक का नेतृत्व अमेरिका और उसके सहयोगी कर रहे हैं, जो पारदर्शिता और नैतिक मानकों को प्राथमिकता देते हैं, जबकि दूसरे पर चीन का प्रभुत्व है, जहाँ राज्य-नियंत्रित एआई डिजिटल निगरानी के एक उपकरण के रूप में कार्य करता है। देशों को इनमें से किसी एक मॉडल के साथ तालमेल बिठाने के लिए मजबूर होना पड़ेगा, जिससे एक खंडित डिजिटल परिदृश्य का निर्माण होगा।

तीसरे परिदृश्य में चीन उपभोक्ता एआई पर तो हावी है, लेकिन उच्च-स्तरीय अनुप्रयोगों में पिछड़ रहा है। अमेरिकी चिप प्रतिबंध रक्षा और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए अत्याधुनिक एआई विकसित करने की चीन की क्षमता में बाधा डालते हैं, फिर भी बीजिंग व्यापक बाजार एआई में उत्कृष्ट है और वैश्विक उपयोगकर्ताओं को डीपसीक जैसे किफायती प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। हालाँकि, यह संतुलन नाटकीय रूप से बदल सकता है यदि चीन ताइवान में अपनी महत्वाकांक्षाओं को आगे बढ़ाए, जहाँ TSMC स्थित है, जो दुनिया के लगभग 90 प्रतिशत सबसे उन्नत चिप्स का निर्माण करता है।

अंततः, एआई वर्चस्व की होड़ वैश्विक शक्ति-गतिकी को नया रूप दे रही है। जहाँ अमेरिका वर्तमान में उन्नत एआई अनुसंधान में अग्रणी है, वहीं चीन की रणनीतिक एकाग्रता और राज्य-संचालित निवेश ने उसे एक प्रबल प्रतियोगी बना दिया है। हालाँकि बीजिंग को पश्चिमी प्रतिबंधों और बाज़ार के संदेह जैसी बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है, लेकिन उपभोक्ता एआई में उसकी प्रगति और उभरते बाज़ारों में उसके प्रभाव के कारण यह होड़ अप्रत्याशित बनी हुई है। चाहे यह प्रतिस्पर्धा अमेरिका के निरंतर प्रभुत्व, विभाजित डिजिटल परिदृश्य, या महत्वपूर्ण क्षेत्रों में चीन के उदय की ओर ले जाए, एक बात स्पष्ट है: एआई आने वाले वर्षों में वैश्विक अर्थव्यवस्था, राष्ट्रीय सुरक्षा नीतियों और अंतर-राजनीतिक गठबंधनों को गहराई से आकार देगा।

के लिए उपयुक्त:

• बीजिंग की नई पंचवर्षीय योजना और विशाल निवेश कार्यक्रम: चीन वैश्विक आर्थिक व्यवस्था को कैसे चुनौती दे रहा है

कार्यान्वयन संबंधी समस्याएं और शासन संबंधी कमियां

हार्डवेयर और कार्मिक समस्याओं के अलावा, चीन बुनियादी कार्यान्वयन चुनौतियों से भी जूझ रहा है जिन्हें अक्सर नज़रअंदाज़ कर दिया जाता है। व्यवसायों में एआई को अपनाना अभी भी खंडित और प्रयोगात्मक है। हालाँकि चीन जनरेटिव एआई को अपनाने में अग्रणी है, लेकिन चीनी संगठनों ने अभी तक इसे पूरी तरह से लागू नहीं किया है। जब एसएएस ने ड्यूबर से पूछा कि उनके संगठन किस हद तक जनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं, तो उन्नीस प्रतिशत चीनी संगठनों ने कहा कि वे "जनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं और इसे पूरी तरह से लागू कर चुके हैं," जो कि ग्यारह प्रतिशत के वैश्विक औसत से आगे है, लेकिन पूर्ण कार्यान्वयन में विश्व में अग्रणी, अमेरिका, जो चौबीस प्रतिशत है, से पीछे है।

इस बीच, चीन के 64 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि उनका संगठन "जनरेटिव एआई का उपयोग करता है, लेकिन अभी तक इसे पूरी तरह से लागू नहीं किया है," जो कि वैश्विक औसत 43 प्रतिशत से काफ़ी ज़्यादा है। चीन द्वारा जनरेटिव एआई के सावधानीपूर्वक नियमन और अधिकृत अनुमोदन पर ज़ोर दिए जाने को देखते हुए, यह समझ में आता है कि कई संगठन अपनी प्रक्रियाओं में जनरेटिव एआई को पूरी तरह से शामिल करने से पहले प्रारंभिक परीक्षण कर रहे हैं। यह स्पष्ट है कि चीन जनरेटिव एआई के लिए पूरी तरह प्रतिबद्ध है, लेकिन चीनी संगठन इस नई तकनीक को सामूहिक रूप से अपनाने के बावजूद, सावधानी से आगे बढ़ रहे हैं।

कार्यान्वयन चुनौतियों के बारे में पूछे जाने पर, चीनी उत्तरदाताओं ने वैश्विक औसत की तुलना में आंतरिक विशेषज्ञता या पर्याप्त उपकरणों की कमी का हवाला देने की संभावना बहुत कम बताई: केवल 31 प्रतिशत ने कहा कि उनके पास जनरेटिव एआई को लागू करने के लिए सही उपकरणों का अभाव है, जबकि वैश्विक स्तर पर यह आंकड़ा 47 प्रतिशत था, जबकि केवल 21 प्रतिशत ने कहा कि उनके पास आंतरिक विशेषज्ञता का अभाव है, जबकि वैश्विक स्तर पर यह आंकड़ा 39 प्रतिशत था। ये आंकड़े पहले चर्चा किए गए प्रतिभा अंतराल के बिल्कुल विपरीत हैं और आत्म-धारणा और वास्तविकता के बीच विसंगति, या "पर्याप्त विशेषज्ञता" की अवधारणा के लिए अलग-अलग मानकों का संकेत देते हैं।

जनरेटिव एआई के कार्यान्वयन के संबंध में सभी सर्वेक्षण उत्तरदाताओं के बीच डेटा गोपनीयता और डेटा सुरक्षा शीर्ष दो चिंताएँ रहीं, जिनका उल्लेख क्रमशः 76 और 75 प्रतिशत ने किया। हालाँकि, आधे से ज़्यादा उत्तरदाताओं (51 प्रतिशत) ने आंतरिक प्रतिभा और कौशल की आवश्यकता के बारे में चिंता व्यक्त की। शासन और निगरानी प्रशिक्षण विशेष रूप से अपर्याप्त पाया गया। एसएएस के अनुसार, दस में से एक से भी कम उत्तरदाताओं (7 प्रतिशत) ने जनरेटिव एआई के लिए शासन और निगरानी प्रशिक्षण के "उच्च" स्तर की सूचना दी। बत्तीस प्रतिशत ने "पर्याप्त" स्तर की सूचना दी, जबकि 58 प्रतिशत—एक स्पष्ट बहुमत—ने कहा कि उनका शासन और निगरानी प्रशिक्षण "न्यूनतम" था।

जनरेटिव एआई के लिए उनके संगठनात्मक शासन ढाँचे के बारे में पूछे जाने पर, केवल पाँच प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके पास एक "सुस्थापित और व्यापक" शासन ढाँचा है। 55 प्रतिशत से ज़्यादा ने कहा कि उनका शासन ढाँचा "विकासाधीन" है, जबकि 28 प्रतिशत ने इसे "तदर्थ या अनौपचारिक" बताया। लगभग 11 प्रतिशत में से एक ने कहा कि उनका जनरेटिव एआई शासन ढाँचा "अस्तित्वहीन" है। ये शासन खामियाँ कार्यान्वयन के लिए, विशेष रूप से विनियमित उद्योगों या संवेदनशील अनुप्रयोगों में, बड़े जोखिम पैदा करती हैं।

उद्योगों में खंडित डेटा प्रवाह, एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा को एक सुसंगत, सुलभ संसाधन पूल में समेकित करने की क्षमता में बाधा डालता है। ये डेटा साइलो प्रभावी एआई मॉडल प्रशिक्षण में बाधा डालते हैं और विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्दृष्टि को सीमित करते हैं। सरकारी एजेंट और व्यवसाय डेटा इंटरऑपरेबिलिटी को बेहतर बनाने और चीन के डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के पूर्ण मूल्य को उजागर करने के लिए कम-विनियमित ढाँचों के तहत क्रॉस-इंडस्ट्री डेटा शेयरिंग और संरचित, क्रॉस-बॉर्डर डेटा सर्कुलेशन को बढ़ावा देने के लिए काम कर रहे हैं। इन डेटा-संबंधी चुनौतियों का समाधान करके, चीन अपने एआई पारिस्थितिकी तंत्र को और मजबूत कर सकता है और साथ ही एक अधिक सुसंगत और नवीन वैश्विक डेटा परिदृश्य में योगदान दे सकता है।

जनरेटिव एआई का कार्यान्वयन ग्रामीण शासन के साथ भी पर्याप्त रूप से एकीकृत नहीं है। उभरती प्रौद्योगिकियों में एक अग्रणी शक्ति के रूप में, जनरेटिव एआई चीन में ग्रामीण पुनरोद्धार को सशक्त बनाने में मौजूदा विविध हित संरचना को और जटिल बना देगा। सरकार, जो एक प्रमुख स्थान रखती है, के लिए शहरी-ग्रामीण आर्थिक असमानताओं से उत्पन्न डिजिटल विभाजन को पाटने के लिए श्रम, संसाधनों और वित्त में पर्याप्त निवेश की आवश्यकता है। इस प्रक्रिया की विशेषता निवेश पर प्रतिफल की एक लंबी समय-सीमा है। बाजार के विपरीत, जो केवल आर्थिक कारकों को प्राथमिकता देता है, सरकार द्वारा संचालित ग्रामीण शासन में बहुआयामी शासन लागतों का समग्र मूल्यांकन शामिल होता है।

प्रौद्योगिकी विकासकर्ता और आपूर्तिकर्ता मुख्यतः सरकारी विभागों के साथ संवाद करते हैं। परिणामस्वरूप, उनकी पेशकशें मुख्यतः सरकारी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार की जाती हैं, जिससे ग्रामीण क्षेत्रों और उनके निवासियों की वास्तविक विकास आवश्यकताओं की उपेक्षा हो सकती है। यह डिजिटल शासन की परिवर्तनशील प्रकृति को और बढ़ा देता है। राष्ट्रीय स्तर पर, डिजिटल गाँवों के विकास हेतु कार्य योजना 2022-2025 और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवाओं के प्रबंधन हेतु अंतरिम उपायों जैसे कानूनी दस्तावेज़ों के जारी होने के बावजूद, कई विभागों की भागीदारी से ज़िम्मेदारी की रेखाएँ धुंधली हो सकती हैं, जिससे देरी हो सकती है और शासन की प्रभावशीलता कम हो सकती है। जब तक इन मुद्दों का शीघ्र समाधान नहीं किया जाता, ये न केवल चीन में जनरेटिव एआई-संचालित ग्रामीण पुनरोद्धार में सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए ग्रामीण निवासियों की अंतर्निहित प्रेरणा को सक्रिय करने में बाधा डालेंगे, बल्कि नए डिजिटल संघर्ष भी उत्पन्न कर सकते हैं।

महान एआई समेकन: केवल कुछ ही चीनी मॉडल बचेंगे।

2030 तक एआई में अग्रणी बनने की चीन की कोशिशों को कई जटिल संरचनात्मक चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, जो अक्सर चिप निर्यात प्रतिबंधों से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। पाँच लाख से ज़्यादा कुशल श्रमिकों की प्रतिभा की कमी, नाटकीय रूप से अप्रयुक्त क्षमता वाला खंडित बुनियादी ढाँचा, शहरी केंद्रों और ग्रामीण इलाकों के बीच भारी क्षेत्रीय असमानताएँ, और वर्षों के सट्टा अति-निवेश के बाद बाज़ार में आने वाला समेकन, एक ऐसी तस्वीर पेश करते हैं जो आधिकारिक घोषणाओं से कहीं ज़्यादा गंभीर है।

यह विरोधाभासी स्थिति डेटा केंद्रों में विशेष रूप से स्पष्ट है: जहाँ फ्रैंकफर्ट बिजली की कमी के कारण नई सुविधाएँ नहीं बना पा रहा है, वहीं चीन के पश्चिमी प्रांतों में अत्याधुनिक सुविधाएँ डाउनस्ट्रीम बुनियादी ढाँचे, मानव पूंजी और व्यावहारिक माँग की कमी के कारण बड़े पैमाने पर खाली पड़ी हैं। दोनों ही मामलों में, यह स्पष्ट हो जाता है कि यदि समग्र प्रणाली का निरंतर विकास नहीं किया जाता है, तो व्यक्तिगत घटकों में किया गया भारी निवेश व्यर्थ हो जाता है।

अगले 18 से 36 महीने बेहद अहम होंगे। या तो चीन मॉडल-चिप इकोसिस्टम इनोवेशन अलायंस जैसी पहलों के ज़रिए विखंडन पर काबू पाने में कामयाब हो जाए, शिक्षा में बड़े पैमाने पर निवेश करके प्रतिभाओं की कमी को पाट दे, और मौजूदा लेकिन कम इस्तेमाल हो रही क्षमता का समझदारी से इस्तेमाल करे। या फिर देश देखता रहे कि निवेश दूसरी जगह जा रहा है, शीर्ष प्रतिभाएँ जा रही हैं, और डिजिटल मूल्य सृजन कहीं और जा रहा है। आने वाला बाज़ार एकीकरण बेहद क्रूर होगा। वर्तमान में स्वीकृत 180 से ज़्यादा प्रमुख भाषा मॉडलों में से शायद केवल तीन या चार ही बच पाएँगे। सैकड़ों डेटा सेंटर बंद करने होंगे या उनका नया इस्तेमाल करना होगा। वेंचर कैपिटल फंडिंग एक दशक में अपने सबसे निचले स्तर पर बनी हुई है।

लेकिन चीन की महत्वाकांक्षाओं को खारिज करना अभी जल्दबाजी होगी। इसकी दक्षता-केंद्रित रणनीति, तैनाती-प्रथम दृष्टिकोण, और डीपसीक जैसे समाधानों के लागत लाभ, वैश्विक बाजारों में महत्वपूर्ण हिस्सेदारी हासिल कर सकते हैं जो उच्च-स्तरीय पश्चिमी समाधानों का खर्च नहीं उठा सकते। सरकारी समर्थन मज़बूत बना हुआ है, भले ही इसके लिए और अधिक समन्वित और कम अपव्यय की आवश्यकता हो। और जनसांख्यिकीय चुनौतियाँ—वृद्ध होती जनसंख्या और घटती कार्यशील आयु—एआई-संचालित उत्पादकता वृद्धि को वैकल्पिक नहीं, बल्कि आवश्यक बनाती हैं।

वैश्विक पर्यवेक्षकों को न तो चीन को कम आंकना चाहिए और न ही उसकी आधिकारिक घोषणाओं को सच मानना ​​चाहिए। जैसा कि अक्सर होता है, वास्तविकता इन दोनों चरम सीमाओं के बीच कहीं है। चीन न तो एक अजेय एआई आधिपत्य के रूप में उभरेगा और न ही तकनीकी रूप से महत्वहीनता में डूबेगा। इसके बजाय, एक जटिल, खंडित तस्वीर उभर रही है: पूर्वी तट पर उत्कृष्टता के क्षेत्रीय रूप से केंद्रित समूह, हज़ारों कंपनियों में प्रयोगात्मक कार्यान्वयन, अति-महत्वाकांक्षी बुनियादी ढाँचा परियोजनाओं में भारी विफलताएँ, विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए नवीन दक्षता समाधान, और आत्मनिर्भरता की दिशा में बढ़ते प्रयासों के साथ-साथ विदेशी तकनीक पर निरंतर निर्भरता।

2030 में जब अंतिम आकलन किया जाएगा, तो संभावना है कि न तो सबसे आशावादी और न ही सबसे निराशावादी भविष्यवाणियाँ सच साबित होंगी। चीन ने उल्लेखनीय प्रगति की होगी, लेकिन वह वह प्रमुख स्थान हासिल नहीं कर पाएगा जिसकी बीजिंग तलाश कर रहा है। अमेरिका अग्रणी अनुसंधान में अग्रणी बना रहेगा, लेकिन उभरती अर्थव्यवस्थाओं में चीनी समाधान सर्वव्यापी होंगे। और दुनिया को दो आंशिक रूप से अलग, आंशिक रूप से आपस में जुड़े एआई पारिस्थितिकी तंत्रों के साथ काम करना होगा, जिनका सह-अस्तित्व, प्रतिस्पर्धा और सामयिक सहयोग इक्कीसवीं सदी के भू-राजनीतिक परिदृश्य को आकार देगा।

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