ओपन बनाम क्लोज्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस – वैश्विक एआई भू-राजनीति में निर्णायक मोड़: चीन का ओपन-सोर्स बनाम अमेरिका का प्रभुत्व
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प्रकाशित तिथि: 22 दिसंबर 2025 / अद्यतन तिथि: 22 दिसंबर 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
ओपन बनाम क्लोज्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस – वैश्विक एआई भू-राजनीति में निर्णायक मोड़: चीन का ओपन-सोर्स बनाम अमेरिका का वर्चस्व – चित्र: Xpert.Digital
ओपनएआई से 30 गुना सस्ता: कैसे "डीपसिक" मॉडल बाजार में क्रांति ला रहा है
क्या अमेरिका का प्रभुत्व समाप्त हो रहा है? चीन की ओपन-सोर्स रणनीति सिलिकॉन वैली के एकाधिकार को तोड़ रही है।
विशिष्टता का अंत: ओपन एआई मॉडल का उदय वैश्विक विश्व व्यवस्था को कैसे नया आकार दे रहा है
वर्ष 2025 कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में एक ऐतिहासिक मोड़ है। लंबे समय से, बंद और महंगी प्रणालियों की अपनी विचारधारा के साथ सिलिकॉन वैली को तकनीकी प्रगति का निर्विवाद केंद्र माना जाता रहा है। लेकिन यह वर्चस्व अब टूट रहा है। अमेरिकी व्यापार प्रतिबंधों और दक्षता के दबाव से प्रेरित होकर, चीनी डेवलपर्स ने एक ऐसी खामोश क्रांति शुरू की है जो अब वैश्विक बाजार में ज़ोरदार ढंग से गूंज रही है: "खुली बुद्धिमत्ता" का युग।.
डीपसीक और क्वेन जैसे मॉडलों के साथ, चीनी तकनीकी कंपनियां अब केवल कंप्यूटिंग शक्ति पर ही ध्यान केंद्रित नहीं कर रही हैं, बल्कि लागत में भारी कमी और व्यापक उपलब्धता पर जोर दे रही हैं। जब कोई मॉडल ओपनएआई के प्रमुख मॉडलों के बराबर प्रदर्शन करता है, लेकिन उसे संचालित करने में लागत बहुत कम आती है, तो आर्थिक परिदृश्य में नाटकीय बदलाव आ जाता है। यह एक विरोधाभासी प्रभाव है: चीन की प्रगति को धीमा करने के उद्देश्य से लगाए गए प्रतिबंधों ने लोकतंत्रीकरण की एक लहर को जन्म दिया है, जिससे एआई अचानक सभी के लिए सुलभ हो गया है - बर्लिन के छोटे स्टार्टअप से लेकर बेंगलुरु की विकास टीमों तक।.
लेकिन यह बदलाव सिर्फ अवसर ही नहीं लाता। जहां कीमतें गिरती हैं और नवाचार बढ़ता है, वहीं इसके नकारात्मक पहलू भी बढ़ते हैं: पारदर्शिता की कमी, सेंसरशिप का खतरा और भू-राजनीतिक अनिश्चितताएं नए, खुले सुपर-मॉडल के साथ आती हैं। यह लेख गहराई से विश्लेषण करता है कि अमेरिका और चीन के बीच शक्ति संतुलन कैसे बदल रहा है, मेटा अचानक इसका लाभार्थी क्यों बन रहा है, और इस नई वास्तविकता का यूरोपीय अर्थव्यवस्था और डेटा सुरक्षा पर क्या प्रभाव पड़ता है।.
के लिए उपयुक्त:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लोकतंत्रीकरण सत्ता संबंधों को पुनर्परिभाषित कर रहा है।
वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक मौलिक बदलाव हो रहा है, जो तकनीकी मापदंडों से कहीं आगे बढ़कर गहन आर्थिक, रणनीतिक और भू-राजनीतिक परिणाम प्रस्तुत करता है। आधुनिक एआई इतिहास में पहली बार, चीनी डेवलपर्स ने ओपन-सोर्स मॉडल के डाउनलोड की संख्या में अपने अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ दिया है। यह केवल एक सांख्यिकीय बदलाव नहीं है, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास, प्रसार और व्यावसायीकरण के तरीकों में हो रहे मूलभूत पुनर्गठन का संकेत है। एआई क्षेत्र में लंबे समय से चली आ रही अमेरिकी प्रभुत्व, जो मालिकाना हक वाले, उच्च-प्रदर्शन वाले, क्लोज्ड-सोर्स सिस्टम के नियंत्रण पर आधारित थी, अब एक नए तर्क से चुनौती का सामना कर रही है: ओपन, स्केलेबल और लागत-प्रभावी मॉडल।.
प्रत्यक्ष आंकड़े इस बात को पूरी तरह से साबित करते हैं। "इकोनॉमीज़ ऑफ़ ओपन इंटेलिजेंस" नामक रिपोर्ट के अनुसार, जो हगिंग फेस प्लेटफॉर्म के डाउनलोड आंकड़ों का विश्लेषण करती है, 2025 में लोकप्रिय नए मॉडलों के 44 प्रतिशत से अधिक डाउनलोड चीन से हुए। कभी बाज़ार के निर्विवाद नेता रहे अमेरिकी डेवलपर लगातार बाज़ार हिस्सेदारी खो रहे हैं। अलीबाबा के क्वेन और डीपसीक मॉडल परिवार ज़बरदस्त वृद्धि का अनुभव कर रहे हैं, जिससे मेटा और गूगल जैसे कभी दबदबा रखने वाले अमेरिकी प्रतिस्पर्धी पीछे छूट गए हैं। अकेले इन दो चीनी मॉडल परिवारों का कुल डाउनलोड में 14 प्रतिशत हिस्सा है। तुलनात्मक रूप से, मेटा के लामा मॉडल, जो 2024 में भी बाज़ार पर हावी थे, उसी अवधि में केवल 50 करोड़ डाउनलोड ही हासिल कर पाए, जबकि अलीबाबा के क्वेन परिवार ने 7 करोड़ से अधिक डाउनलोड का आंकड़ा पार कर लिया।.
अमेरिकी प्रतिबंधों के जवाब में रणनीतिक खुलापन
हालांकि, यह बदलाव केवल तकनीकी श्रेष्ठता का परिणाम नहीं है, बल्कि चीनी प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा किए गए एक सुनियोजित रणनीतिक पुनर्गठन का नतीजा है। जहां ओपनएआई और गूगल जैसी अमेरिकी दिग्गज कंपनियां अपनी सबसे उन्नत एआई तकनीकों को महंगे भुगतान और बंद एपीआई के पीछे छिपाकर रखती हैं, वहीं चीन ने इसके बिल्कुल विपरीत रणनीति अपनाई है। बीस से अधिक चीनी कंपनियों और विश्वविद्यालयों ने ओपन-सोर्स मॉडल जारी किए हैं, जो वैश्विक बाजार को एक समन्वित, भले ही औपचारिक रूप से निर्देशित न हो, संदेश देते हैं। यह खुलापन की रणनीति परोपकारिता नहीं है, बल्कि अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों और चीनी प्रौद्योगिकी कंपनियों पर लगाए गए तकनीकी प्रतिबंधों के प्रति एक सोची-समझी प्रतिक्रिया है। अमेरिकी एआई प्रसार ढांचे के तहत, उन्नत एआई चिप्स चीन के लिए अवरुद्ध हैं, जिससे चीनी डेवलपर्स को कम लागत वाले हार्डवेयर और अधिक कुशल एल्गोरिदम के साथ काम करने के लिए मजबूर होना पड़ा है।.
विडंबना यह है कि इस तकनीकी सीमा ने एक ऐसे नवाचार को जन्म दिया है जो लंबे समय में अमेरिकी एआई उद्योग के लिए अधिक महंगा साबित हो सकता है: एआई प्रौद्योगिकी का व्यापक लोकतंत्रीकरण। अपने मॉडलों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराकर, चीनी कंपनियां दुनिया भर में छोटी टीमों, स्टार्टअप्स और अनुसंधान संस्थानों के लिए प्रवेश की बाधा को काफी कम कर रही हैं। वे यह सुनिश्चित कर रही हैं कि एआई विकास अब अरबों डॉलर के बजट वाली कुछ विशाल कंपनियों का विशेषाधिकार नहीं रह गया है। आवश्यकता से उपजा यह रणनीतिक विकल्प, अमेरिका की बंद एआई नीति के विरुद्ध सबसे शक्तिशाली हथियार बन रहा है।.
बल प्रयोग की जगह दक्षता: नई वास्तुकलाओं की आर्थिक श्रेष्ठता
इस बदलाव का आर्थिक आधार चीनी मॉडलों की असाधारण लागत दक्षता में निहित है। उदाहरण के लिए, DeepSeek-R1 तकनीकी रूप से OpenAI-o1 के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि परिचालन लागत केवल लगभग पाँच प्रतिशत है। लागत का आंकड़ा स्पष्ट है: DeepSeek प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $2.19 चार्ज करता है, जबकि OpenAI-o1 प्रति मिलियन टोकन के लिए $60 चार्ज करता है। यह मामूली अंतर नहीं है, बल्कि समान या बेहतर आउटपुट गुणवत्ता के लिए लगभग 30 गुना लागत बचत है। यह लागत संरचना एक मौलिक कार्यप्रणालीगत नवाचार पर आधारित है। OpenAI पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग, रिवार्ड मॉडलिंग और PPO ऑप्टिमाइज़ेशन से युक्त तीन-चरण प्रक्रिया का उपयोग करता है, जबकि DeepSeek बिना अपस्ट्रीम पर्यवेक्षण के शुद्ध रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है। मॉडल परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है, स्वयं को सुधारता है और महंगे मानवीय मार्गदर्शन के बजाय एल्गोरिथम प्रयोगों के माध्यम से जटिल समस्याओं को हल करता है।.
प्रशिक्षण बजट आर्थिक असमानता को उजागर करता है: डीपसीक ने अपने R1 प्रशिक्षण में लगभग बारह मिलियन डॉलर का निवेश किया। वहीं, ओपनएआई अब प्रशिक्षण और अनुमान पर सालाना लगभग सात अरब डॉलर खर्च करता है, और व्यक्तिगत प्रशिक्षण सत्रों पर करोड़ों डॉलर खर्च होते हैं। वॉल स्ट्रीट जर्नल की एक रिपोर्ट बताती है कि ओपनएआई GPT-5 के लिए छह महीने के प्रशिक्षण चक्र में लगभग पांच सौ मिलियन डॉलर का बजट रखता है। ये आंकड़े न केवल लागत-दक्षता में हुई बचत को दर्शाते हैं, बल्कि तकनीकी तर्क में आए एक गहरे बदलाव को भी उजागर करते हैं: चीनी डेवलपर्स ने पाया है कि मॉडल के प्रदर्शन के लिए आकार और कंप्यूटिंग शक्ति ही एकमात्र निर्धारक नहीं हैं। बुद्धिमान आर्किटेक्चर, कुशल प्रशिक्षण विधियां और अनुकूलित हार्डवेयर उपयोग से भारी लागत बचत हो सकती है।.
इस तकनीकी नवाचार का एआई की आर्थिक पहुंच पर सीधा प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, अल्बाबा के क्वेन लॉन्ग मॉडल की कीमत में 97 प्रतिशत की कमी आई है, जिससे यह उन लाखों डेवलपर्स, स्टार्टअप्स और उद्यमियों के लिए सुलभ हो गया है जो ओपनएआई की कीमतों का मुकाबला नहीं कर सकते। साथ ही, यह स्पष्ट है कि चीनी मॉडल अधिक बार-बार अपडेट और तेज़ संस्करण चक्रों के माध्यम से बाजार में अपनी पकड़ मजबूत कर रहे हैं। प्रत्येक मॉडल अपडेट से आमतौर पर उपयोगकर्ता आधार और उपयोग में वृद्धि होती है। चूंकि चीनी विक्रेता नए संस्करणों को कहीं अधिक बार जारी करते हैं, इसलिए उनका उपयोगकर्ता आधार अमेरिकी विक्रेताओं की तुलना में तेजी से बढ़ता है, जो कम बार अपडेट करते हैं लेकिन प्रदर्शन और कार्यक्षमता में बड़े सुधार लाते हैं।.
सिलिकॉन वैली का जवाब: बुनियादी ढांचे पर प्रभुत्व और मेटा के ओपन-सोर्स बदलाव के बीच
एकाधिकार से विखंडित आर्थिक परिदृश्य में परिवर्तन को डेविड बनाम गोलियत की सरल कहानी के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए। बल्कि, यह विभिन्न आर्थिक तर्क प्रणालियों का सह-अस्तित्व है। अमेरिका के पास संरचनात्मक लाभ बरकरार हैं। लगभग 5 लाख एआई विशेषज्ञों के साथ, अमेरिकी उद्योग के पास विश्व का सबसे बड़ा प्रतिभा भंडार है। उद्यम पूंजी और अनुसंधान में निवेश लगभग 502 अरब डॉलर प्रति वर्ष है। अमेरिकी डेटा सेंटर की क्षमता 45 गीगावाट है, जो विश्व में सबसे अधिक है। इस अवसंरचनात्मक श्रेष्ठता के कारण अमेरिकी कंपनियां सबसे शक्तिशाली क्लोज्ड-सोर्स मॉडल को प्रशिक्षित करना जारी रख सकती हैं, जो कई विशिष्ट अनुप्रयोगों में ओपन-सोर्स विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। ओपनएआई मॉडल अपनी विश्वसनीयता और स्थिरता के लिए जाने जाते हैं, मेटा-लामा ने एक मजबूत समुदाय विकसित किया है, और गूगल जेमिनी मालिकाना स्केलेबिलिटी के साथ बहुआयामी क्षमताएं प्रदान करता है।.
इसी बीच, अमेरिका की सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी कंपनियों में से एक, मेटा, अमेरिकी क्लोज्ड-सोर्स मॉडल की सबसे बड़ी विद्रोही कंपनी बन रही है। मार्क ज़करबर्ग के नेतृत्व में, मेटा ने एक आक्रामक ओपन-सोर्स कार्यक्रम शुरू किया है और अपना अब तक का सबसे शक्तिशाली ओपन मॉडल, लामा 4, जारी किया है। 400 अरब पैरामीटर के साथ, लामा 4 खुद को ओपनएआई और गूगल के सीधे प्रतिस्पर्धी के रूप में स्थापित करता है, लेकिन एक मूलभूत अंतर के साथ: यह मुफ्त में उपलब्ध है। मेटा का यह निर्णय उसकी पिछली रणनीति का सचेत उलटफेर दर्शाता है और संकेत देता है कि एक स्थापित तकनीकी दिग्गज ने भी यह स्वीकार कर लिया है कि एआई बाजार का भविष्य खुलेपन में निहित है। गार्टनर का पूर्वानुमान इस प्रवृत्ति की पुष्टि करता है: ओपन-सोर्स भाषा मॉडल 2027 तक उद्यम बाजार का लगभग 50 प्रतिशत हिस्सा होंगे, जो आज की तुलना में दोगुना है।.
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
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ओपन एआई मॉडल यूरोप के लघु एवं मध्यम उद्यमों को कैसे सशक्त बनाते हैं और सच्ची डेटा संप्रभुता को कैसे सक्षम बनाते हैं
लघु एवं मध्यम उद्यमों के लिए नए अवसर और यूरोपीय डेटा संप्रभुता
ओपन-सोर्स एआई मॉडल के उदय का छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) पर तत्काल प्रभाव पड़ा है। उद्यमी और डेवलपर अब मालिकाना एपीआई पर लाखों खर्च किए बिना अपने उत्पादों में एआई क्षमताओं को एकीकृत कर सकते हैं। यूरोप, एशिया या अन्य क्षेत्रों में स्थापित स्टार्टअप ने पहली बार दिग्गज कंपनियों के साथ वास्तविक तकनीकी समानता हासिल की है। उदाहरण के लिए, फ्रांसीसी कंपनी मिस्ट्रल एआई, जो ओपन-सोर्स मॉडल विकसित करती है और जिसने हाल ही में छह अरब यूरो के मूल्यांकन के साथ एक बड़ा फंडिंग राउंड पूरा किया है, इस नए परिदृश्य से सीधे लाभान्वित हो रही है। इसी तरह, जर्मन स्टार्टअप एलेफ अल्फा, जो यूरोपीय डेटा संप्रभुता पर केंद्रित है, शुरू से विकास करने के बजाय शक्तिशाली ओपन-सोर्स आधारों पर निर्माण कर सकता है।.
साथ ही, ओपन-सोर्स मॉडल नए परिनियोजन विकल्प खोलते हैं जो डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के प्रति सजग संगठनों के लिए महत्वपूर्ण हैं। OpenAI, Google, या यहां तक कि चीनी सर्वरों को डेटा भेजने के बजाय, कंपनियां अपने हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से मॉडल चला सकती हैं। यह न केवल एक तकनीकी संभावना है, बल्कि आर्थिक और नियामक आवश्यकता भी है। अगस्त 2025 में, यूरोपीय संघ ने सामान्य प्रयोजन एआई मॉडल के लिए अपना एआई विनियमन लागू किया, जिसमें व्यापक पारदर्शिता आवश्यकताएं शामिल हैं। बड़े भाषा मॉडल के प्रदाताओं को विस्तार से बताना होगा कि उनके मॉडल कैसे काम करते हैं, उन्हें किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, और वे जोखिमों का प्रबंधन कैसे करते हैं। ओपन-सोर्स मॉडल के लिए कुछ अपवाद प्रदान किए गए हैं, जिससे यूरोपीय और वैश्विक डेवलपर्स को बंद प्रणालियों पर नियामक लाभ मिलता है।.
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पारदर्शिता का विरोधाभास और भूराजनीतिक सुरक्षा जोखिम
हालांकि, इन ओपन मॉडल्स की गुणवत्ता और पारदर्शिता में चिंताजनक गिरावट देखी जा रही है। 2022 में, लगभग 80 प्रतिशत लोकप्रिय मॉडल्स ने अपने प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए डेटा को सार्वजनिक रूप से प्रकट किया था। 2025 तक, यह आंकड़ा घटकर केवल 39 प्रतिशत रह गया। वास्तव में जो उभर रहा है वह पूर्ण पारदर्शिता वाला सच्चा ओपन सोर्स नहीं है, बल्कि एक नई श्रेणी है: अर्ध-ओपन मॉडल्स जिन्हें मुफ्त में डाउनलोड किया जा सकता है, लेकिन जिनके आंतरिक कामकाज और प्रशिक्षण डेटा का पता नहीं लगाया जा सकता है। यह एक प्रकार का पारदर्शिताहीन लोकतंत्रीकरण है, समझ के बिना उपलब्धता है। यह कई लोगों को एआई सिस्टम का उपयोग और एकीकृत करने की अनुमति देता है, लेकिन साथ ही इन सिस्टम्स के वास्तविक मूल और पूर्वाग्रहों के बारे में नई अनिश्चितताएं पैदा करता है।.
पारदर्शिता की यह कमी चीनी मॉडलों के मामले में विशेष रूप से समस्याग्रस्त हो जाती है। चीनी विकासकर्ता अपने मॉडलों का आक्रामक रूप से प्रसार करते हैं, लेकिन ये मॉडल राज्य के सेंसरशिप दिशानिर्देशों के प्रभाव में काम करते हैं। डीपसीक और अन्य चीनी एआई सिस्टम ताइवान या तियानमेन स्क्वायर नरसंहार जैसे संवेदनशील विषयों पर पूछे जाने पर जानकारी को दबाने या गलत साबित करने के लिए जाने जाते हैं। यह कोई संयोग नहीं है, बल्कि चीनी नियंत्रण ढांचे का एक उदाहरण है जिसमें सभी प्रौद्योगिकी कंपनियां राज्य की निगरानी में काम करती हैं। सुरक्षा संबंधी निहितार्थ सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण हैं: जबकि पश्चिमी स्रोतों से प्राप्त ओपन-सोर्स मॉडलों की समीक्षा कम से कम सैद्धांतिक रूप से अनुसंधान समुदाय द्वारा की जा सकती है, चीनी मॉडल बिना किसी पारदर्शिता के राजनीतिक नियंत्रण के अपारदर्शी तंत्रों से प्रभावित होते हैं।.
दूसरी सुरक्षा संबंधी चिंता डेटा गोपनीयता और सरकारी निगरानी से जुड़ी है। डीपसीक उपयोगकर्ताओं को ऑप्ट-आउट का विकल्प दिए बिना चीन में सर्वरों पर उपयोगकर्ता डेटा संग्रहीत करता है। इससे चीनी सरकार को डेटा तक पहुंच प्राप्त करने की संभावना बढ़ जाती है। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि राजनीतिक रूप से संवेदनशील प्रश्नों के मामले में डीपसीक के कार्यान्वयन असुरक्षित कोड जारी करने के लिए भी प्रवण हैं। इससे न केवल गोपनीयता संबंधी चिंताएं उत्पन्न होती हैं, बल्कि महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे या सरकारी एजेंसियों में उपयोग किए जाने वाले सिस्टम की सुरक्षा और विश्वसनीयता पर भी सवाल उठते हैं। जर्मन संघीय सरकार और यूरोपीय संस्थान संवेदनशील संदर्भों में चीनी एआई सिस्टम की तैनाती को लेकर सही ही सतर्क हैं।.
विरोधाभासी रूप से, यह भू-राजनीतिक तनाव यूरोप को, जो लंबे समय से अमेरिका-चीन एआई प्रतिस्पर्धा में एक निष्क्रिय दर्शक रहा है, एक स्वतंत्र भूमिका निभाने में सक्षम बना सकता है। यूरोप की पारंपरिक गलती यह रही है कि वह दूसरों के नवाचार करने के दौरान नियमन करता रहा और अमेरिका के विकास के दौरान नवाचार करता रहा। इस ऐतिहासिक पैटर्न के परिणामस्वरूप इंटरनेट जैसे यूरोपीय आविष्कारों पर अमेरिकी कंपनियों का एकाधिकार हो गया। हालांकि, यूरोपीय संघ का एआई विनियमन एक नया मार्ग प्रशस्त कर सकता है। केवल प्रतिक्रियात्मक विनियमन करने के बजाय, यूरोप पारदर्शिता, डेटा संप्रभुता और स्थानीय प्रसंस्करण पर सक्रिय रूप से ध्यान केंद्रित कर सकता है। इससे न केवल नियामक स्पष्टता आती है, बल्कि विश्वास, सुरक्षा और अनुपालन में विशेषज्ञता रखने वाले यूरोपीय डेवलपर्स के लिए एक प्रतिस्पर्धी वातावरण भी बनता है।.
हालांकि, भू-राजनीतिक वास्तविकता जटिल बनी हुई है। अमेरिका सबसे शक्तिशाली प्रणालियों में पूर्ण नेतृत्व बनाए हुए है, हालांकि अब यह नेतृत्व ओपनएआई के बजाय मेटा और कुछ हद तक एंथ्रोपिक के माध्यम से अधिक प्रचलित है। चीन तकनीकी रूप से अमेरिका को पछाड़कर आगे बढ़ने के बजाय तकनीकी प्रतिस्पर्धा को अधिक किफायती और लोकतांत्रिक बनाने की दिशा में अग्रसर है। इससे लाखों हितधारकों के लिए प्रतिस्पर्धा के नियम बदल जाते हैं, लेकिन असीमित बजट वाले संगठनों के लिए ऐसा होना जरूरी नहीं है। हालांकि, दीर्घकालिक प्रभाव यह है कि भविष्य में सभी हितधारकों के लिए आसानी से उपलब्ध और किफायती एआई तकनीक वैश्विक अवसरों और जोखिमों का पुनर्वितरण करेगी।.
व्यापार मॉडल में व्यवधान और उपयोग के आंकड़ों की वास्तविकता
इस बदलाव के आर्थिक परिणाम बेहद व्यापक हैं। कंपनियों के लिए इसका मतलब है कि मालिकाना हक वाली एआई तकनीक पर आधारित पारंपरिक व्यापार मॉडल दबाव में आ रहे हैं। हाल ही में हुए एक सर्वेक्षण में शामिल 85 प्रतिशत कंपनियों का मानना है कि जनरेटिव एआई उनके व्यापार मॉडल को बदलने का एक बड़ा अवसर है। वहीं, लगभग एक-पांचवें हिस्से ने मौजूदा व्यापार मॉडलों के लिए बड़े व्यवधान के जोखिमों की चेतावनी दी है। सॉफ्टवेयर विकास, डिजाइन, कंटेंट निर्माण और पारंपरिक परामर्श जैसे क्षेत्रों में व्यापक बदलाव आ सकते हैं यदि उच्च-प्रदर्शन वाली एआई प्रणालियां सभी के लिए सुलभ हो जाएं।.
यह बात श्रम बाजार की गतिशीलता पर भी लागू होती है। यदि एआई सिस्टम अब केवल महंगी मालिकाना तकनीक तक सीमित न रहकर किसी भी डेवलपर के लिए सुलभ हो जाएं, तो वे कार्य जो वर्तमान में विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं, बड़े पैमाने पर स्वचालित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक वेब डिज़ाइन एजेंसी को एआई के अच्छे समर्थन वाली एक छोटी टीम द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। शक्तिशाली ओपन मॉडल की उपलब्धता के कारण सेवा केंद्र, प्रोग्रामर, डिज़ाइन कार्यालय और प्रशासनिक विभाग मौलिक रूप से परिवर्तित हो सकते हैं। हालांकि, यह परंपरागत अर्थों में स्वचालन की घटना नहीं है, बल्कि मूल्य सृजन का पुनर्वितरण है: एआई सेवाएं प्रदान करने वाली बड़ी कंपनियों के बजाय, मध्यम आकार के या छोटे व्यवसाय भी ऐसा कर सकते हैं।.
अनुभवजन्य उपयोग के आंकड़े इस मूलभूत बदलाव की पुष्टि करते हैं। डाउनलोड संख्या के बजाय वास्तविक टोकन उत्पादन—यानी उपयोगकर्ताओं द्वारा वास्तव में उत्पादित एआई आउटपुट की मात्रा—पर विचार करने से स्थिति और भी स्पष्ट हो जाती है। 2024 के अंत में, चीनी मॉडल वैश्विक टोकन उत्पादन का केवल 1.2 प्रतिशत हिस्सा थे। 2025 तक, यह हिस्सा कुछ ही हफ्तों में बढ़कर लगभग 30 प्रतिशत हो गया, और पूरे वर्ष औसतन लगभग 13 प्रतिशत रहा। यह डाउनलोड आंकड़ों से भी कहीं अधिक नाटकीय बदलाव है। अकेले डीपसीक ने नवंबर 2024 से नवंबर 2025 के बीच लगभग 14.37 ट्रिलियन टोकन उत्पन्न किए, जो क्वेन के 5.59 ट्रिलियन टोकन से कहीं अधिक है, और ये दोनों मिलकर अन्य सभी ओपन-सोर्स मॉडलों के कुल उत्पादन को भी पार कर जाते हैं।.
दूसरे शब्दों में कहें तो, यह केवल उपलब्धता या रुचि में बदलाव नहीं है, बल्कि उपयोग में एक वास्तविक बदलाव है। लाखों लोग और संगठन पहले से ही अपने दैनिक कार्यों, सॉफ्टवेयर विकास, अनुसंधान और सामग्री निर्माण के लिए चीनी ओपन मॉडल का सक्रिय रूप से उपयोग कर रहे हैं।.
निष्कर्षतः, यह कहा जा सकता है कि 2025 की वास्तविकता तीन वर्ष पूर्व की तुलना में एआई परिदृश्य को मौलिक रूप से भिन्न प्रस्तुत करती है। अमेरिकी प्रभुत्व वाली, बंद स्रोत-केंद्रित वास्तुकला से बहुध्रुवीय, खुले स्रोत-संचालित परिदृश्य में परिवर्तन अब कोई भविष्यवाणी या संभावना नहीं, बल्कि एक जीती-जागती वास्तविकता है। चीनी डेवलपर्स ने तकनीकी रूप से अमेरिका को पीछे नहीं छोड़ा है, लेकिन उन्होंने एक अलग आर्थिक तर्क स्थापित किया है जो लागत-दक्षता, सुलभता और गति को प्राथमिकता देता है। यह प्रतिस्पर्धा पूर्ण तकनीकी श्रेष्ठता से नहीं, बल्कि बाजार तर्क से जीती जाएगी: जो भी किफायती, आसानी से उपलब्ध और नियमित रूप से अद्यतन मॉडल पेश करेगा, उसे बाजार में अधिक हिस्सेदारी मिलेगी, भले ही उसका सिस्टम प्रत्येक मानदंड में दसवें प्रतिशत अंक से भी बेहतर प्रदर्शन करे।.
इस प्रकार, वर्ष 2025 कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकाधिकार के युग से इसके प्रसार के युग में संक्रमण का प्रतीक है। अर्थव्यवस्था, शासन, सुरक्षा और वैश्विक शक्ति संतुलन पर इसके महत्वपूर्ण प्रभाव होंगे और राजनीति, व्यापार और विज्ञान में रणनीतिक विचारों के मूलभूत पुनर्गठन की आवश्यकता होगी। उच्च-प्रदर्शन वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की मुफ्त या कम कीमत पर उपलब्धता अपने आप में कोई समस्या नहीं है, लेकिन इससे नई जिम्मेदारियां उत्पन्न होती हैं: स्रोत, प्रशिक्षण डेटा और संभावित पूर्वाग्रहों के संबंध में पारदर्शिता अनिवार्य हो जाती है। साथ ही, यह जर्मनी और यूरोपीय संघ जैसे देशों के लिए न केवल नियामक के रूप में, बल्कि वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार में स्वतंत्र खिलाड़ियों के रूप में कार्य करने का एक नया अवसर खोलता है।.
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