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

सिर्फ चिप युद्ध से कहीं अधिक: चीन के एआई आक्रमण के रुकने का असली कारण

पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ चाइना 2030 तक दुनिया की अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता महाशक्ति बनने के अपने लक्ष्य को अत्यंत दृढ़ संकल्प के साथ हासिल करने में लगा हुआ है। हालांकि आधिकारिक घोषणाएं एक उज्ज्वल भविष्य का चित्रण करती हैं जिसमें अर्थव्यवस्था का 90 प्रतिशत हिस्सा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से संचालित होगा और बुद्धिमान प्रणालियां समाज के हर पहलू में व्याप्त होंगी, लेकिन पर्दे के पीछे की तस्वीर कहीं अधिक जटिल है। चीन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभियान मूलभूत संरचनात्मक समस्याओं से जूझ रहा है जो चिप निर्यात पर अमेरिकी प्रतिबंधों से कहीं अधिक व्यापक हैं। पांच मिलियन से अधिक कुशल श्रमिकों की प्रतिभा की कमी, खंडित तकनीकी अवसंरचना, व्यापक क्षेत्रीय असमानताएं और आसन्न बाजार एकीकरण बीजिंग की महत्वाकांक्षी योजनाओं के लिए गंभीर चुनौतियां पेश कर रहे हैं।.

जर्मनी की ऊर्जा परिवर्तन संबंधी समस्याओं से इसकी समानता स्पष्ट है। जिस प्रकार जर्मनी ग्रिड क्षमता की कमी के कारण अपने डिजिटल भविष्य के विफल होने के कगार पर है, उसी प्रकार चीन एक अलग प्रकार के अवसंरचनात्मक असंतुलन से जूझ रहा है। फ्रैंकफर्ट में बिजली कनेक्शन की कमी के कारण डेटा सेंटर नहीं बनाए जा सकते, वहीं पश्चिमी चीनी प्रांतों में अत्याधुनिक सुविधाएं लगभग खाली पड़ी हैं क्योंकि वहां आगे की बुनियादी ढांचागत व्यवस्था, मानव संसाधन और व्यावहारिक मांग का अभाव है। दोनों ही मामलों में आधुनिक प्रौद्योगिकी नीति का एक मूलभूत सत्य उजागर होता है: यदि समग्र प्रणाली का निरंतर विकास नहीं किया जाता है, तो व्यक्तिगत घटकों में किया गया भारी निवेश निष्प्रभावी हो जाता है।.

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प्रतिभा का जाल

चीन की एआई रणनीति की शायद सबसे बड़ी कमजोरी कुशल श्रमिकों की भारी कमी है। मानव संसाधन एवं सामाजिक सुरक्षा मंत्रालय का अनुमान है कि यह कमी पांच मिलियन से अधिक है, जहां मांग और आपूर्ति का अनुपात चौंका देने वाला है - एक के मुकाबले दस। 2025 की पहली छमाही में, एआई से संबंधित पदों के लिए नौकरियों की संख्या पिछले वर्ष की इसी अवधि की तुलना में 37 प्रतिशत बढ़ गई। रोबोटिक्स इंजीनियरों और एल्गोरिदम डेवलपर्स की विशेष रूप से मांग थी, इन पदों के लिए नौकरियों की संख्या में 50 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि हुई। ये आंकड़े स्वस्थ विकास को नहीं दर्शाते, बल्कि सीमित संसाधनों के लिए एक हताश होड़ को दिखाते हैं।.

मैकिन्से का अनुमान है कि 2030 तक चीन में एआई पेशेवरों की मांग बढ़कर छह मिलियन हो जाएगी, जबकि घरेलू विश्वविद्यालय और विदेश से लौट रहे चीनी नागरिक अधिकतम दो मिलियन ही उपलब्ध करा पाएंगे। इससे चार मिलियन उच्च कुशल श्रमिकों की कमी हो जाएगी, और चीन की जन्म दर में वर्षों से गिरावट के कारण यह कमी और भी बढ़ सकती है। संयुक्त राष्ट्र का अनुमान है कि 2023 की तुलना में 2050 तक कामकाजी उम्र की आबादी में 18 करोड़ की कमी आएगी, जबकि आबादी तेजी से वृद्ध हो रही है। कार्यबल की औसत आयु 45 वर्ष से अधिक हो जाएगी। इस प्रकार, चीन वियतनाम जैसी उभरती अर्थव्यवस्थाओं और जापान जैसे वृद्ध औद्योगिक देशों के बीच एक जनसांख्यिकीय दुविधा में फंसा हुआ है।.

पहली नज़र में ऐसा लग सकता है कि चीन में स्नातकों की कोई कमी नहीं है। वास्तव में, चीनी विश्वविद्यालय प्रतिवर्ष लगभग 14 लाख विज्ञान, प्रौद्योगिकी और इंजीनियरिंग (एसटीईएम) स्नातक तैयार करते हैं। हालांकि, वास्तविकता इससे बिल्कुल अलग है। अत्याधुनिक शोध और नए मॉडलों के विकास के लिए मुख्य रूप से डॉक्टरेट की डिग्री की आवश्यकता होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में प्रशिक्षित पीएचडी छात्रों की संख्या अपेक्षाकृत कम है, जिसके कारण शीर्ष प्रतिभाओं के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा है। तकनीकी क्षेत्र की दिग्गज कंपनियों में अनुभवी मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों को अब युआन में लाखों डॉलर का वेतन मिलता है। वहीं, छोटे स्टार्टअप्स का कहना है कि महत्वपूर्ण शोध 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 बढ़ जाती है। 2010 के दशक की मोबाइल क्रांति के विपरीत, जब मुख्य प्रौद्योगिकियाँ पहले से ही कार्यशील थीं और पूंजी मुख्य रूप से उपयोगकर्ता अधिग्रहण और लॉजिस्टिक्स विस्तार के लिए आवश्यक 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 की 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 इच्छुक रोगी पूंजी के बिना, अधिकांश एआई-प्लस परियोजनाएं मुख्य कार्यान्वयन चुनौतियों को हल करने से पहले ही रुक जाती हैं।.

अंतरविषयक विशेषज्ञता की कमी विशेष रूप से समस्याग्रस्त साबित हो रही 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 ऐसे व्यक्तियों की आवश्यकता होती है जिनके पास गहन तकनीकी समझ और उद्योग का विस्तृत ज्ञान दोनों हो। कृषि एआई प्रणाली के लिए ऐसे डेवलपर्स की आवश्यकता होती है जो कृषि विज्ञान को समझते हों। वित्तीय एआई के लिए नियामक आवश्यकताओं से परिचित विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। ये अंतरविषयक कौशल विश्व स्तर पर दुर्लभ हैं, लेकिन चीन में इनकी कमी और भी अधिक है।.

कंपनियां विभिन्न रणनीतियों के साथ जवाब दे रही हैं। कुछ कंपनियां विदेशों से आक्रामक रूप से भर्ती कर रही हैं, हुकू प्रतिबंधों में ढील दे रही हैं और विदेशों से प्रतिभाओं को वापस लाने का प्रयास कर रही हैं। अन्य कंपनियां 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 पांच सौ से अधिक चीनी विश्वविद्यालयों ने एआई डिग्री कार्यक्रम शुरू किए हैं। हालांकि, सांस्कृतिक और शैक्षिक बदलावों में समय लगता है। त्वरित प्रयासों के बावजूद, प्रतिभा की कमी अगले दशक तक चीनी एआई पारिस्थितिकी तंत्र पर बोझ बनी रहेगी।.

भू-राजनीतिक आयाम इस समस्या को और भी गंभीर बना देता है। हालांकि चीनी विश्वविद्यालय एआई शिक्षा में उल्लेखनीय प्रगति कर रहे हैं, वैश्विक तकनीकी केंद्र शीर्ष प्रतिभाओं को आकर्षित करना जारी रखे हुए हैं। सरकारी नियमन, वैचारिक नियंत्रण और शैक्षणिक स्वतंत्रता पर कथित सीमाओं से उत्पन्न अनिश्चितता कुछ प्रतिभाओं को विदेश पलायन करने या वहीं रहने के लिए प्रेरित करती है। यद्यपि चीन विश्व के अग्रणी एआई शोधकर्ताओं के 47 प्रतिशत और एआई पेटेंट के 50 प्रतिशत का दावा करता है, ये प्रभावशाली आंकड़े इस तथ्य को छिपा नहीं सकते कि मांग का विशाल पैमाना उपलब्ध संसाधनों से कहीं अधिक है।.

भारी निवेश के बावजूद बुनियादी ढांचे का संकट

चीन का एआई बुनियादी ढांचा एक बेहद विरोधाभासी स्थिति पेश करता है। एक ओर, देश ने 2023 और 2024 के बीच 250 से अधिक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा केंद्रों की घोषणा की या उनका निर्माण किया। सार्वजनिक और निजी निवेशकों ने डिजिटल आधारभूत ढांचे के विस्तार में अरबों डॉलर का निवेश किया। दूसरी ओर, स्थानीय सूत्रों के अनुसार, इस नवनिर्मित कंप्यूटिंग क्षमता का लगभग 80 प्रतिशत अप्रयुक्त पड़ा है। कई स्मार्ट डेटा केंद्रों की उपयोग दर 20 से 30 प्रतिशत तक ही सीमित है। अरबों डॉलर की लागत से निर्मित ये सुविधाएं बड़े पैमाने पर निष्क्रिय पड़ी हैं, जबकि इनके संचालक ग्राहकों की तलाश में बेताब हैं और शीतलन, बिजली और रखरखाव की लागत उनके वित्तीय खातों पर भारी पड़ रही है।.

यह विचित्र स्थिति राजनीतिक दबाव, अत्यधिक सट्टेबाजी और मूलभूत गलतियों के संयोजन का परिणाम है। आवास बाजार के बुलबुले के फटने और कोविड-19 के कारण आई आर्थिक मंदी के बाद, स्थानीय सरकारों ने विकास के नए स्रोतों की तलाश शुरू कर दी। 2022 के अंत में चैटजीपीटी को लेकर उमड़े उत्साह ने एआई को एक आदर्श विकल्प के रूप में प्रस्तुत किया। 2023 तक, देशभर में 500 से अधिक डेटा सेंटर परियोजनाओं का प्रस्ताव रखा गया। स्थानीय अधिकारियों ने अपनी क्षेत्रीय अर्थव्यवस्थाओं को बढ़ावा देने की उम्मीद में इन पहलों को आक्रामक रूप से प्रचारित किया। सरकारी उद्यमों, सरकार से संबद्ध निवेश कोषों के साथ-साथ निजी कंपनियों और निवेशकों ने भी इस संभावित सुनहरे भविष्य को उत्साहपूर्वक अपनाया।.

हालांकि, जल्दबाजी में शुरू की गई परियोजनाओं की तरह, इनमें भी व्यावहारिक योजना की कमी थी। कई सुविधाओं का निर्माण वास्तविक मांग या तकनीकी मानकों को ध्यान में रखे बिना किया गया था। प्रासंगिक अनुभव वाले इंजीनियरों की कमी थी, और कई अधिकारी ऐसे बिचौलियों पर निर्भर थे जो पूर्वानुमानों को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करते थे या सब्सिडी हासिल करने के लिए खरीद प्रक्रियाओं का दुरुपयोग करते थे। परिणामस्वरूप, कई नए डेटा सेंटर उम्मीदों पर खरे नहीं उतरे, क्योंकि वे संचालन में महंगे थे, उन्हें भरना मुश्किल था, और आधुनिक एआई कार्यभार के लिए तकनीकी रूप से अप्रासंगिक थे।.

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एक प्रमुख समस्या निर्मित बुनियादी ढांचे के प्रकार में निहित है। कई डेटा सेंटर बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे और तदनुसार सस्ती ऊर्जा वाले पश्चिमी प्रांतों में स्थित थे। यह पूर्वी डेटा पश्चिमी 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। हालांकि, जब मांग केवल मॉडल प्रशिक्षण से हटकर अनुमान (प्रशिक्षित मॉडलों का व्यावहारिक अनुप्रयोग) की ओर स्थानांतरित हुई, तो कई पश्चिमी सुविधाएं अनुपयुक्त साबित हुईं। अनुमान के लिए आमतौर पर अलग-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 सेंटर अक्सर गलत कार्यों के लिए बनाए जाते हैं और गलत स्थानों पर स्थित होते हैं।.

इसके जवाब में, बीजिंग ने शंघाई, हांगझोऊ और नानजिंग जैसे प्रमुख शहरी बाजारों की सेवा के लिए दक्षिण-पूर्वी प्रांत वुहू में एक अनुमान-केंद्रित डेटा केंद्र के निर्माण की घोषणा की। लेकिन यह तो बस शुरुआत है। अनुपयुक्त बुनियादी ढांचे में संसाधनों के गलत आवंटन ने अरबों डॉलर की पूंजी को फंसा दिया है, जिसका उपयोग कहीं और अधिक उत्पादक रूप से किया जा सकता था। कुछ परियोजनाओं का उद्देश्य स्पष्ट रूप से वास्तविक कंप्यूटिंग शक्ति के माध्यम से लाभ कमाना कभी नहीं था। कई रिपोर्टों और अंदरूनी सूत्रों ने पुष्टि की है कि कुछ कंपनियों ने सरकारी सब्सिडी वाली हरित ऊर्जा या भूमि सौदों के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए एआई डेटा केंद्रों 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 से स्थिति और भी बिगड़ रही है। घरेलू चिप विकास के लिए सरकार के व्यापक समर्थन के बावजूद, चीनी एआई कंपनियां विदेशी प्रौद्योगिकी पर अत्यधिक निर्भर हैं। अमेरिका वैश्विक कंप्यूटिंग शक्ति के 70 प्रतिशत से अधिक हिस्से पर नियंत्रण रखता है और निर्यात नियंत्रणों का उपयोग करके चीन की एनवीडिया के एच100 जैसे उन्नत चिप्स और महत्वपूर्ण पैकेजिंग तकनीकों तक पहुंच को प्रतिबंधित करता है। अनुमान है कि 2025 तक चीन में एआई चिप आपूर्ति का अंतर 10 अरब डॉलर से अधिक हो जाएगा। हुआवेई के एसेंड 910बी जैसे घरेलू विकल्प बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के प्रदर्शन में पिछड़ रहे हैं। इसके अलावा, उन्नत एआई क्लस्टर को न केवल चिप्स की आवश्यकता होती है, बल्कि हजारों प्रोसेसरों को जोड़ने वाले उच्च स्तरीय इंटरकनेक्ट की भी आवश्यकता होती है। सिस्टम-स्तरीय डिजाइन में अमेरिकी कंपनियां अग्रणी बनी हुई हैं।.

चीनी कंपनियों ने अकेले 2024 में लगभग दस लाख एनवीडिया एचजीएक्स एच20 प्रोसेसर खरीदे। यह निर्भरता इसलिए बनी हुई है क्योंकि एनवीडिया की आपूर्ति क्षमता और परिपक्व CUDA सॉफ्टवेयर स्टैक चीन के एआई उद्योग के लिए एक जटिल समस्या खड़ी कर देते हैं। घरेलू हार्डवेयर में न तो पर्याप्त मात्रा में उत्पादन है और न ही डेवलपर्स का समर्थन। डीपसीक ने अपने R2 मॉडल को हुआवेई के एसेंड चिप्स पर प्रशिक्षित करने का प्रयास किया, लेकिन प्रदर्शन में अस्थिरता, कमजोर इंटरकनेक्ट और CANN की अपरिपक्वता के कारण उसे एनवीडिया हार्डवेयर का सहारा लेना पड़ा। भले ही चीनी निर्माता एसेंड एनपीयू या मूर थ्रेड्स जीपीयू से बाजार को भर दें, लेकिन कमजोर सॉफ्टवेयर स्टैक उन्हें डेवलपर्स के लिए आकर्षक नहीं बनाता।.

चीनी एआई चिप्स का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम पश्चिमी देशों की तुलना में काफी कमजोर है। एनवीडिया के CUDA को पंद्रह वर्षों से अधिक के दस्तावेज़ीकरण और सुधार, एक बड़े उपयोगकर्ता आधार और PyTorch और TensorFlow जैसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ मजबूत एकीकरण का लाभ मिलता है। वहीं, हुआवेई का CANN फ्रेमवर्क CUDA के बारह साल बाद, 2019 में ही पेश किया गया था। डेवलपर्स अक्सर इसे बगयुक्त, अस्थिर और अपर्याप्त दस्तावेज़ीकरण वाला बताते हैं, जिसमें बार-बार रनटाइम क्रैश होते हैं और थर्ड-पार्टी एकीकरण सीमित है। ये समस्याएं चीनी हार्डवेयर पर बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण चलाने को असंभव नहीं बनाती हैं, लेकिन इन्हें काफी महंगा जरूर बना देती हैं।.

विभिन्न चीनी चिप विक्रेताओं के बीच समान मानकों की कमी बाजार को और भी खंडित कर देती है। प्रत्येक विक्रेता का अपना असंगत निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर स्टैक होता है। मुख्यधारा के एआई फ्रेमवर्क मुख्य रूप से एनवीडिया चिप्स का समर्थन करते हैं। घरेलू एआई चिप्स को कई फ्रेमवर्क के अनुकूल होना पड़ता है, और प्रत्येक फ्रेमवर्क अपग्रेड के लिए बार-बार अनुकूलन की आवश्यकता होती है। इससे बड़े मॉडलों के लिए ऑपरेटरों और अनुकूलन की कमी हो जाती है, जिससे मॉडल चलने में असमर्थ हो जाते हैं या अक्षम हो जाते हैं, आर्किटेक्चरल और सॉफ़्टवेयर कार्यान्वयन में अंतर के कारण सटीकता में विसंगतियां आती हैं, और घरेलू चिप्स पर बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए पोर्टिंग लागत बहुत अधिक हो जाती है।.

2025 की गर्मियों में स्थापित मॉडल-चिप इकोसिस्टम इनोवेशन एलायंस 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 हार्डवेयर, मॉडल और बुनियादी ढांचे को जोड़ने वाला एक पूर्णतः स्थानीयकृत एआई स्टैक बनाना है। सफलता साझा प्रोटोकॉल और फ्रेमवर्क के माध्यम से अंतरसंचालनीयता प्राप्त करने और इकोसिस्टम के विखंडन को कम करने पर निर्भर करती है। हालांकि अलग-अलग आर्किटेक्चर के कारण निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर को एकीकृत करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, मध्य-स्तरीय मानकीकरण अधिक व्यावहारिक प्रतीत होता है। सामान्य एपीआई और मॉडल प्रारूपों पर ध्यान केंद्रित करके, समूह घरेलू प्लेटफार्मों पर मॉडलों को पोर्टेबल बनाने की उम्मीद करता है। डेवलपर्स एक बार कोड लिख सकते हैं और इसे किसी भी चीनी एक्सेलेरेटर पर चला सकते हैं। हालांकि, जब तक ये मानक वास्तव में मौजूद नहीं होते, विखंडन का मतलब है कि प्रत्येक कंपनी को एक संतृप्त बाजार में कई मोर्चों पर एक साथ कई समस्याओं का सामना करना होगा।.

हुआवेई ने अगस्त 2025 की शुरुआत में CANN को ओपन सोर्स कर दिया, संभवतः नए गठबंधन के प्रति अपनी प्रतिबद्धता के हिस्से के रूप में या चीनी कंपनियों के बीच अपनी Ascend 910 श्रृंखला को पसंदीदा प्लेटफॉर्म बनाने के सामान्य प्रयास के रूप में। तब तक, Ascend NPUs के लिए हुआवेई का AI टूलकिट सीमित रूप में वितरित किया जाता था। CANN की परिपक्वता CUDA से पीछे है, मुख्य रूप से इसलिए क्योंकि हुआवेई की अपनी परियोजनाओं के बाहर Ascend प्रोसेसर का कोई व्यापक, स्थिर स्थापित आधार नहीं था। डेवलपर्स बड़े पैमाने पर उत्पादन को प्राथमिकता देते हैं, और CUDA का प्रभुत्व इसलिए हुआ क्योंकि लाखों Nvidia GPUs की बिक्री हो चुकी थी और वे व्यापक रूप से उपलब्ध थे, जिससे ट्यूनिंग, लाइब्रेरी और सामुदायिक समर्थन में निवेश उचित ठहराया जा सका। अमेरिकी प्रतिबंधों के कारण हुआवेई और अन्य चीनी डेवलपर्स लाखों Ascend NPUs या Biren GPUs की बिक्री नहीं कर सकते।.

ऊर्जा अवसंरचना की स्थिति मिली-जुली है। चीन ने अपने ग्रिड का विस्तार अमेरिका की तुलना में अस्सी गुना तेज़ी से किया है और सौर, पवन और जलविद्युत क्षमता में विश्व में अग्रणी है। नवीकरणीय ऊर्जा में किए गए ये बड़े निवेश कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के सतत विकास को सुनिश्चित करने के उद्देश्य से किए गए हैं। पूर्वी डेटा पश्चिमी कंप्यूटिंग पहल के तहत डेटा प्रोसेसिंग को ऊर्जा और भूमि से समृद्ध पश्चिमी क्षेत्रों में स्थानांतरित किया जा रहा है, जो पवन और सौर ऊर्जा से संचालित होंगे। इसका लक्ष्य न केवल लागत कम करना है, बल्कि एक अधिक मजबूत और टिकाऊ अवसंरचना का निर्माण करना भी है। चौदहवीं पंचवर्षीय योजना के अंत तक, यानी 2025 तक, लाखों आईटी रैक स्थापित किए जाने की उम्मीद है।.

पश्चिमी क्षेत्रों में प्रचुर मात्रा में पवन और सौर ऊर्जा संसाधन और बिजली की कम कीमतें उपलब्ध हैं, लेकिन बुनियादी ढांचे के विकास में वे अक्सर पिछड़े हुए हैं। चुनौती यह है कि कम विकसित पश्चिमी क्षेत्रों में उपलब्ध प्रचुर हरित ऊर्जा संसाधनों को पूर्वी क्षेत्रों में बढ़ती डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के साथ कुशलतापूर्वक कैसे जोड़ा जाए। कंप्यूटिंग की आवश्यकताएं पूर्वी क्षेत्रों में केंद्रित हैं, जहां नवीकरणीय ऊर्जा आत्मनिर्भरता 40 प्रतिशत से कम है, जबकि पश्चिमी क्षेत्रों में चीन की कुल स्थापित नवीकरणीय ऊर्जा क्षमता का 70 प्रतिशत हिस्सा है। टेनसेंट ने कम बिजली कीमतों के कारण पश्चिमी चीन के निंग्शिया में अपना सबसे बड़ा स्मार्ट डेटा सेंटर स्थापित करने की योजना बनाई है। कंपनियां बिजली की कम लागत के कारण अपने बड़े पैमाने के भाषा मॉडल को पश्चिमी प्रांतों में प्रशिक्षित करती हैं, लेकिन अपने अनुप्रयोग-उन्मुख डेटा सेंटर पूर्वी क्षेत्रों में स्थापित करती हैं, जहां व्यापक ग्राहक आधार उनके अनुप्रयोगों पर त्वरित प्रतिक्रिया प्रदान करता है।.

पश्चिमी क्षेत्रों में बिजली की लागत कम होने के बावजूद, परिवहन, संचार और प्रतिभा सहायता प्रणालियों में कमियों के कारण उच्च-तकनीकी कर्मियों को आकर्षित करना और बनाए रखना मुश्किल है। डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों में तेजी आने की प्रतीक्षा में कई पश्चिमी डेटा केंद्र निष्क्रिय पड़े हैं। एक क्लाउड विक्रेता के कर्मचारी ने पुष्टि की कि चीनी स्मार्ट डेटा केंद्रों की उपयोग दर 30 प्रतिशत से कम है।.

उद्योग के प्रमुख क्षेत्र: बी2बी, डिजिटलीकरण (एआई से एक्सआर तक), मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स, नवीकरणीय ऊर्जा और उद्योग

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क्षेत्रीय विभाजन इस खाई को और गहरा कर देता है।

चीन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में भौगोलिक असमानताएं मौजूदा आर्थिक असमानताओं को दोहराती और बढ़ाती हैं। ग्वांगडोंग, जियांग्सू, झेजियांग और शंघाई जैसे पूर्वी तटीय प्रांत लंबे समय से अग्रणी स्थान पर रहे हैं, जिनमें ग्वांगडोंग विशेष रूप से विकास की तीव्र गति प्रदर्शित करता है। राजनीतिक समर्थन और तकनीकी अनुसंधान एवं विकास क्षमताओं के कारण शंघाई और बीजिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी गतिविधियों का उच्च केंद्र बना हुआ है। हुबेई, हेनान और शेडोंग जैसे मध्य क्षेत्र धीरे-धीरे मध्यम श्रेणी में आ गए हैं, जो निरंतर सुधार का संकेत है। हालांकि, किंघाई, तिब्बत और गांसू जैसे पश्चिमी प्रांत समग्र रूप से निम्न स्तर पर बने हुए हैं। कुछ सुधारों के बावजूद, पूर्वी क्षेत्र के साथ अंतर अभी भी स्पष्ट है, और क्षेत्रीय विकास में असंतुलन की समस्या बनी हुई है।.

2014 से 2022 तक, चीन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के स्तर में उल्लेखनीय सुधार और क्षेत्रीय विस्तार देखने को मिला। 2014 में, देश में एआई विकास का समग्र स्तर निम्न था, केवल पूर्वी तटीय प्रांतों ने ही उत्कृष्ट प्रदर्शन किया और एआई के क्षेत्र में इन क्षेत्रों की प्रारंभिक बढ़त को दर्शाया। वहीं, मध्य और पश्चिमी क्षेत्रों में विकास की शुरुआत धीमी रही और उनका स्तर सामान्यतः निम्न था। 2022 तक, देश में एआई का स्तर काफी सुधर गया था, और यांग्त्ज़ी नदी डेल्टा और बोहाई सीमांत क्षेत्र विकास के प्रमुख चालक बन गए थे। बीजिंग, तियानजिन और हेबेई में विकास की प्रबल गति देखी गई, जबकि पश्चिमी क्षेत्र में, विकास का स्तर कम होने के बावजूद, स्पष्ट रूप से प्रगति देखी गई।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के कारण आय असमानता पर किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि एआई का आय असमानता पर सबसे अधिक प्रभाव पूर्वोत्तर क्षेत्र में है, उसके बाद पश्चिमी क्षेत्र का स्थान आता है, जबकि मध्य और पूर्वी क्षेत्रों में इसका प्रभाव अपेक्षाकृत कम है। औद्योगिक संरचना में सुधार और तकनीकी नवाचार के माध्यम से एआई आय अंतर को काफी हद तक बढ़ा देता है। क्षेत्रीय भिन्नता दर्शाती है कि एआई समानता लाने का काम नहीं करता, बल्कि मौजूदा लाभों को और अधिक बढ़ाता है। मजबूत डिजिटल बुनियादी ढांचे, पूंजी तक पहुंच और प्रतिभाओं से संपन्न प्रांतों को इसका असमान रूप से लाभ मिलता है, जबकि अविकसित क्षेत्र और भी पीछे रह जाते हैं।.

शहरी-ग्रामीण डिजिटल विभाजन इन असमानताओं को और भी बढ़ा देता है। गरीबी कम करने में मिली सफलताओं के आधार पर चीन में ग्रामीण पुनरुद्धार के संदर्भ में डिजिटल ग्रामीण बुनियादी ढांचे के विकास में तेजी लाने के लिए सरकार द्वारा हाल ही में किए गए प्रयासों के बावजूद, डिजिटल विभाजन की समस्या बनी हुई है। वित्तीय निवेश के संदर्भ में, ग्रामीण डिजिटल बुनियादी ढांचे के लिए आवंटित धनराशि शहरी क्षेत्रों के लिए आवंटित धनराशि से काफी पीछे है। आंकड़ों 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 में हार्डवेयर की तैनाती में काफी असमानता है, जिसमें डिजिटल संसाधन, बुनियादी ढांचा, नेटवर्क उपकरण और बेस स्टेशन जैसी विभिन्नताएँ शामिल हैं। 2022 में, चीन ने देश भर में 23 लाख 5G बेस स्टेशनों का मील का पत्थर हासिल किया। हालांकि, ग्रामीण क्षेत्रों में 5G बेस स्टेशनों की संख्या राष्ट्रीय औसत से काफी पीछे है, जिससे डिजिटल विभाजन और भी बढ़ रहा 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 अवसंरचना विकास में असमानता और भी स्पष्ट हो गई। इसका एक ज्वलंत उदाहरण तिब्बत स्वायत्त क्षेत्र के लिनझोउ में रहने वाले एक तिब्बती कॉलेज छात्र का है, जिसे ऑनलाइन कक्षाओं में भाग लेने के लिए बीस मिनट तक मोटरसाइकिल से पहाड़ की तलहटी तक जाना पड़ा और फिर कड़ाके की ठंड में शिखर तक चढ़ना पड़ा। यह घटना ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों के बीच डिजिटल हार्डवेयर विकास में मौजूद भारी असंतुलन को उजागर करती है।.

काउंटी और नगरपालिका स्तर पर डेटा केंद्रों की कमी, जो कुशल डिजिटल एप्लिकेशन सिस्टम को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं, ग्रामीण क्षेत्रों में जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों 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 निर्माण करने वाले सॉफ्टवेयर संगठनों के दृष्टिकोण से, शहरी क्षेत्रों की तुलना में ग्रामीण डिजिटल सॉफ्टवेयर डिजिटल दक्षता, प्रतिभा अधिग्रहण और शासन में कमियों से ग्रस्त है। एक ओर, छोटे किसानों के समुदायों में प्रचलित पारंपरिक, स्वार्थी मानसिकता से प्रभावित और ग्रामीण डिजिटल प्रगति में अंतर्निहित पिछड़ेपन से और भी बदतर होकर, ग्रामीण चीन के पुनरुद्धार के लिए जनरेटिव एआई सेवाओं में सक्रिय रूप से भाग लेने के प्रति ग्रामीण आबादी में उत्साह की उल्लेखनीय कमी है। इसके अलावा, ग्रामीण कार्यबल के बड़े पैमाने पर पलायन के कारण, बुजुर्ग, कमजोर व्यक्ति, महिलाएं और बच्चे ग्रामीण क्षेत्रों में प्राथमिक श्रम शक्ति का निर्माण करते हैं, जिससे ग्रामीण आबादी में कमी, जनसंख्या में गिरावट और वृद्धावस्था जैसी समस्याएं और भी बढ़ जाती हैं, जो ग्रामीण आबादी, अर्थव्यवस्था, समाज और समग्र विकास को प्रभावित करती हैं।.

ग्रामीण क्षेत्रों में किए गए एक सर्वेक्षण में, जहाँ अभी तक ग्राम प्रशासन के लिए इलेक्ट्रॉनिक प्रणाली लागू नहीं की गई है, यह सामने आया है कि 84.13 प्रतिशत ग्राम अधिकारियों ने "वृद्ध ग्रामीणों की उच्च संख्या, जो प्रौद्योगिकी को अपनाने में बाधा डालती है" को मुख्य समस्या बताया है। ये सभी कारक मिलकर ग्रामीण क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) तकनीकों को अपनाने और बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण रूप से बाधा उत्पन्न करते हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सूचकांक में भी क्षेत्रीय असमानताएं स्पष्ट रूप से दिखाई देती हैं। हाल ही में हुए एक अध्ययन में सात प्राथमिक आयामों वाला एक व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सूचकांक विकसित किया गया है, जिसे प्रांतीय स्तर और उद्योग-विशिष्ट विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। चीन-अमेरिका तुलना से पता चलता है कि एक एकीकृत ढांचे के तहत, अमेरिका का समग्र स्कोर चीन के 59.4 स्कोर से 68.1 अधिक है। चीन को सात मुख्य क्षेत्रों में विभाजित करके एक उप-राष्ट्रीय सूचकांक बनाने से चीन के कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास में स्पष्ट क्षेत्रीय असमानताएं 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 विभाजन के दूरगामी परिणाम हैं। इससे आर्थिक परिवर्तन की गति में अंतर आता है, जहां अग्रणी क्षेत्र तेजी से ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्थाओं की ओर अग्रसर होते हैं, वहीं पिछड़े क्षेत्र पारंपरिक विनिर्माण और कृषि में ही अटके रहते हैं। इससे सामाजिक तनाव बढ़ता है क्योंकि क्षेत्रों के बीच आय असमानताएँ बढ़ती हैं। विभिन्न प्रांतों में विकास के स्तर और प्राथमिकताएँ भिन्न होने के कारण राष्ट्रीय समन्वय जटिल हो जाता है। इसके अलावा, संसाधनों का आवंटन भी अक्षम हो जाता है, क्योंकि अत्याधुनिक डेटा केंद्र सुदूर पश्चिमी प्रांतों में निष्क्रिय पड़े रहते हैं, जबकि पूर्वी महानगरों को क्षमता की कमी से जूझना पड़ता है।.

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अतिरिक्त क्षमता का संकट और समेकन का दबाव

2023 और 2024 में निर्माण क्षेत्र में आई ज़बरदस्त तेज़ी ने चीन को क्षमता से अधिक डेटा सेंटर के गंभीर संकट में डाल दिया है। अकेले 2023 में ही 500 से अधिक डेटा सेंटर परियोजनाओं का प्रस्ताव रखा गया था, जिनमें से कम से कम 150 के 2024 के अंत तक चालू होने की उम्मीद है। यह घटनाक्रम चीन के आर्थिक विकास के एक जाने-पहचाने पैटर्न को दर्शाता है। जब केंद्र सरकार किसी क्षेत्र को रणनीतिक प्राथमिकता देती है, तो स्थानीय प्राधिकरण और कंपनियां अत्यधिक उत्साह के साथ उसमें कूद पड़ती हैं, अक्सर वास्तविक आवश्यकता या तर्कसंगत योजना की अनदेखी करती हैं। इसका परिणाम अक्सर ज़रूरत से ज़्यादा निवेश, क्षमता से अधिक उत्पादन और एक कठिन समेकन चरण होता है।.

ऑटोमोबाइल उद्योग एक शिक्षाप्रद समानांतर परियोजना प्रस्तुत करता है। इस क्षेत्र में लगभग 140 कंपनियां प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, जिनमें से कुछ ही लाभ कमा रही हैं और एक तिहाई कंपनियों की क्षमता उपयोग दर 20 प्रतिशत से भी कम है। स्थानीय स्तर पर रोजगार हानि को रोकने के लिए, क्षेत्रीय सरकारें फिर भी संघर्षरत आपूर्तिकर्ताओं को सब्सिडी और अन्य प्रकार की सहायता प्रदान करके उन्हें आर्थिक रूप से स्थिर रखने में मदद करती हैं। परिणामस्वरूप, बाजार का एकीकरण धीमा हो गया है, मूल्य प्रतिस्पर्धा छिड़ गई है और उत्पादकों पर अधिक लाभदायक बाजारों में निर्यात बढ़ाने का दबाव है। इस बीच, आसानी से सुलभ निर्यात बाजारों का युग समाप्त हो रहा है। बिडेन प्रशासन के तहत अमेरिका ने राष्ट्रीय सुरक्षा कारणों से लगभग सभी चीनी वाहनों के आयात पर प्रतिबंध लगा दिया और यूरोपीय संघ ने पिछले वर्ष चीनी इलेक्ट्रिक वाहनों पर शुल्क लगा दिया।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अवसंरचना का विकास भी इसी तरह की दिशा में आगे बढ़ रहा है। राष्ट्रीय विकास एवं सुधार आयोग ने कड़े नियम लागू किए हैं। अब नई परियोजनाओं को 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 की कंप्यूटिंग अवसंरचना शुरू करने की अनुमति नहीं है, जब तक कि वे इसका स्पष्ट आर्थिक औचित्य प्रस्तुत न कर सकें। अकेले 2024 में सरकारी खरीद 24.5 अरब युआन (लगभग 3.4 अरब डॉलर) तक पहुंच गई, और 2025 के लिए अतिरिक्त 12.4 अरब युआन आवंटित 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 अधिक परियोजनाएँ बंद कर दी गई हैं, जो 2023 में मात्र 11 परियोजनाओं की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। रद्द की गई परियोजनाओं में यह नाटकीय वृद्धि वास्तविकता की ओर इशारा करती है। निवेशक और संचालक यह महसूस कर रहे हैं कि इनमें से कई सुविधाएँ कभी भी लाभदायक नहीं होंगी। चैटजीपीटी के 2022 के अंत में लॉन्च होने के बाद जनरेटिव एआई को लेकर मचे प्रचार से उपजे शुरुआती संकट ने अब लाभप्रदता संकट का रूप ले लिया है। जीपीयू लीजिंग बाजार ध्वस्त हो गए हैं। अरबों डॉलर की लागत वाली सुविधाएँ अब कम उपयोग में हैं, लाभ में भारी गिरावट आई है, और बाजार की बदलती परिस्थितियों 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 चेतावनी दी और स्थानीय सरकारों द्वारा किए गए अत्यधिक निवेश के बारे में अपनी पिछली चिंताओं को दोहराया। इन टिप्पणियों से नीति निर्माताओं की उस इच्छा का पता चलता है कि वे इलेक्ट्रिक वाहनों जैसे अन्य उभरते उद्योगों में देखी गई अतिरिक्त क्षमता की पुनरावृत्ति से बचना चाहते हैं, जिसने अपस्फीति के दबाव में योगदान दिया था। हालांकि राज्य योजनाकार ने यह स्पष्ट नहीं किया कि इस क्षेत्र के किस हिस्से में संयम बरतने की आवश्यकता है, लेकिन एआई विकास को आधार प्रदान करने वाले डेटा केंद्रों के निर्माण में वैश्विक स्तर पर विशेष रूप से निवेश किया गया है। इस विस्तार में मंदी से चिप्स, नेटवर्किंग उपकरण और अन्य आवश्यक सर्वर घटकों के आपूर्तिकर्ताओं पर असर पड़ेगा, जिनमें कैम्ब्रिकॉन टेक्नोलॉजीज कॉर्प से लेकर लेनोवो ग्रुप लिमिटेड और हुआवेई टेक्नोलॉजीज कंपनी शामिल हैं।.

29 अगस्त, 2025 को, राज्य परिषद ने "प्रतिभा, पूंजी और अन्य संसाधनों के सुचारू प्रवाह" को सुनिश्चित करने की आवश्यकता पर बल दिया। राष्ट्रीय विकास और सुधार आयोग के एक अधिकारी, झांग काइलिन ने एक ब्रीफिंग में पत्रकारों को बताया कि सरकार प्रांतों को समन्वित और पूरक तरीके से कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने के लिए प्रोत्साहित करेगी। इसका लक्ष्य प्रयासों की पुनरावृत्ति के बिना विकास को बढ़ावा देने के लिए उनकी विशिष्ट 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 आधारों पर आधारित होना चाहिए।.

सॉफ्टवेयर बाजार में भी इसी तरह के एकीकरण की प्रवृत्ति देखने को मिलती है। चीन के साइबरस्पेस प्रशासन ने अगस्त 2024 तक आम उपयोग के लिए 180 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडलों की एक सूची को मंजूरी दी है, जो घरेलू बाजार में हिस्सेदारी के लिए होड़ कर रही चीनी तकनीकी कंपनियों की व्यापक श्रेणी को दर्शाती है। ये कंपनियां न केवल बाजार में हिस्सेदारी के लिए बल्कि आर्थिक मंदी और चीन के वेंचर कैपिटल उद्योग में गिरावट के बीच फंडिंग के लिए भी प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। कार्यशाला के प्रतिभागियों ने इस बात पर जोर दिया कि हालांकि कई चीनी स्टार्टअप ने अलीबाबा और टेनसेंट जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियों से निवेश आकर्षित किया है, फिर भी कई निवेशक अल्पावधि में एआई स्टार्टअप की राजस्व उत्पन्न करने की क्षमता के बारे में संशय में हैं। आर्थिक रूप से लाभकारी निवेश की तलाश में, कई चीनी वेंचर कैपिटल फर्म संसाधन एकत्र करके अपने जोखिम को कम करने की कोशिश कर रही हैं, जो अधिक विकेंद्रीकृत फंडिंग 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 साझाकरण के माध्यम से कुछ फर्मों या एआई प्रयोगशालाओं को आगे बढ़ाने में सफल हो सकता है, लेकिन ये प्रयास चुनिंदा और लक्षित होने चाहिए, जिससे पर्याप्त लाभ मिलने की संभावना कम हो जाती है। अंततः, प्रतिभागियों ने सुझाव दिया कि यह माहौल चीन के एआई बाजार में उद्योग के एकीकरण को बढ़ावा दे सकता है।.

बायडू के क्लाउड डिवीजन के वरिष्ठ प्रबंधक डू हाई ने भविष्यवाणी की कि इससे बाजार में एकीकरण होगा। वर्तमान में सक्रिय लगभग एक दर्जन घरेलू एआई चिप कंपनियां घटकर तीन या चार अलग-अलग समूहों में सिमट जाएंगी। "विजेता वे कंपनियां होंगी जिनकी चिप्स सबसे व्यापक श्रेणी के मॉडलों का समर्थन कर सकेंगी—या एक ऐसा उत्कृष्ट ऐप विकसित कर सकेंगी जो सर्वमान्य मानक बन जाएगा।"

गार्टनर का अनुमान है कि 2029 तक, जेनरेशनल एआई (GenAI) प्रौद्योगिकी क्षेत्र में खिलाड़ियों की संख्या 75 प्रतिशत तक कम हो जाएगी, क्योंकि हाइपरस्केलर और SaaS प्लेटफॉर्म प्रदाता विस्तार करेंगे और हाइब्रिड क्लाउड प्रदाता उनका अधिग्रहण कर लेंगे। यह केवल बाजार का अनुमान नहीं है, बल्कि उन आर्थिक शक्तियों का अपरिहार्य परिणाम है जो पहले से ही उद्योग को नया आकार दे रही हैं। ऐतिहासिक अवसंरचना विकास से इसकी समानताएँ स्पष्ट हैं। गार्टनर का कहना है कि हम विक्रेताओं के विखंडन के दौर से अधिग्रहण और बाजार में व्यवधान के माध्यम से एकीकरण की ओर बढ़ रहे हैं। जिस प्रकार बिजली उद्योग हजारों स्थानीय उत्पादकों से विकसित होकर कुछ बड़ी उपयोगिताओं तक पहुँचा, एआई भी उसी पथ पर चल रहा है।.

2025 की शुरुआत में चीनी एआई स्टार्टअप्स के लिए वेंचर कैपिटल फंडिंग में पिछले वर्ष की तुलना में लगभग 50 प्रतिशत की गिरावट आई, जो धीमी वृद्धि, नियामक अनिश्चितताओं और भू-राजनीतिक तनावों के बीच निवेशकों की व्यापक सतर्कता को दर्शाती है। अकेले दूसरी तिमाही में, फंडिंग घटकर मात्र 4.7 बिलियन डॉलर रह गई, जो एक दशक में सबसे कम है। निवेशकों का यह डर आंशिक रूप से चीनी सरकार की वैचारिक शुद्धता को बनाए रखने के लिए कड़े कदम उठाने के नाम पर नवाचार को दबाने की स्पष्ट इच्छा से प्रेरित था।.

चीन के शेष बाज़ार से कुछ मिले-जुले संकेत मिल रहे हैं, लेकिन इससे निराशा का और भी कारण बनता है। रियल एस्टेट सेक्टर धराशायी हो चुका है, युवाओं में बेरोज़गारी दर 17 प्रतिशत से अधिक है और उपभोक्ता विश्वास घट रहा है। भू-राजनीतिक स्थिति भी स्थिति को और बिगाड़ रही है, क्योंकि निर्यात नियंत्रण अभी भी चीन के तकनीकी क्षेत्र को प्रभावित कर रहे हैं, टैरिफ व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए खतरा बने हुए हैं और विचारधारा से प्रेरित, नियंत्रण-केंद्रित नीतियां अधिकांश निवेशकों को हतोत्साहित कर रही हैं। यह वित्तपोषण संकट एआई के विकास में विशेष रूप से बाधा उत्पन्न करता है। इन बहु-वर्षीय विकास चक्रों को वित्तपोषित करने के लिए पर्याप्त पूंजी के अभाव में, अधिकांश एआई-प्लस परियोजनाएं मूलभूत कार्यान्वयन मुद्दों को हल करने से पहले ही रुक जाएंगी।.

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उत्साह और निराशा के बीच भविष्य के परिदृश्य

चीन के एआई उद्योग के भविष्य के अनुमानों की व्यापकता बेजोड़ है। मॉर्गन स्टेनली जैसी आशावादी संस्थाओं का अनुमान है कि चीनी एआई निवेश 2028 तक लाभ-हानि से उबर सकते हैं और 2030 तक निवेशित पूंजी पर 52 प्रतिशत का प्रतिफल दे सकते हैं। मुख्य एआई उद्योग 2030 तक 140 अरब डॉलर का बाजार बन सकता है। बुनियादी ढांचे और घटक आपूर्तिकर्ताओं जैसे संबंधित क्षेत्रों को शामिल करने पर यह अनुमान बढ़कर 1.4 ट्रिलियन डॉलर हो जाता है। एआई चीन की दीर्घकालिक जीडीपी वृद्धि को अतिरिक्त बढ़ावा दे सकता है, जिससे बढ़ती उम्र के कार्यबल और धीमी उत्पादकता वृद्धि जैसे कारकों की भरपाई हो सकती 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।.

मानवाकार रोबोटों का वैश्विक बाजार 2050 तक पांच ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच सकता है, जिसमें एक अरब यूनिट उपयोग में होंगी और उनमें से तीस प्रतिशत चीन में होंगी। चीन का दक्षता-केंद्रित और कम लागत वाला दृष्टिकोण निवेश पर प्रतिफल का एक अलग मार्ग प्रशस्त करता है। डीपसीक जैसी कंपनियों द्वारा प्रदर्शित लागत लाभ—जो मात्र पांच करोड़ छह लाख डॉलर में प्रभावशाली मॉडल विकसित कर रही हैं—चीनी कंपनियों को उन वैश्विक बाजारों में प्रवेश करने में सक्षम बना सकता है जो पश्चिमी समाधानों को अपनाने में असमर्थ हैं या अनिच्छुक हैं।.

अगले छह से बारह महीने चीनी एआई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण समय होगा, क्योंकि वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के प्रयास में उद्यमों में एआई के बढ़ते उपयोग से उत्पादकता में वृद्धि देखने को मिलेगी। दीर्घकाल में, एआई द्वारा संचालित मानव जैसे रोबोटों का व्यापक रूप से औद्योगिक, वाणिज्यिक और घरेलू कार्यों में उपयोग किया जा सकता है। लंबे समय में, एआई क्रांति दक्षता बढ़ाकर, उत्पादन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके और नए उत्पादों, सेवाओं और नौकरियों के सृजन के माध्यम से उत्पादकता में वृद्धि लाएगी।.

एशिया-प्रशांत क्षेत्र 2025 में एआई सॉफ्टवेयर राजस्व का 33 प्रतिशत हिस्सा होगा, लेकिन जैसे-जैसे चीन अमेरिका के साथ एआई प्रतिस्पर्धा में अपनी भागीदारी बढ़ा रहा है, विश्लेषकों का अनुमान है कि 2030 तक यह क्षेत्र बाजार का 47 प्रतिशत हिस्सा हासिल कर लेगा। पूर्वानुमानों से संकेत मिलता है कि 2030 तक अकेले चीन एशिया-प्रशांत क्षेत्र में कुल एआई सॉफ्टवेयर राजस्व का दो-तिहाई हिस्सा यानी 149.5 बिलियन डॉलर का हिस्सा होगा। एआई बाजार के लिए यह महत्वपूर्ण वृद्धि निम्नलिखित उद्योग-निर्धारक रुझानों से प्रेरित है।.

लेकिन इन आशावादी अनुमानों के साथ-साथ गंभीर चेतावनियाँ भी मौजूद हैं। कैपिटल इकोनॉमिक्स का अनुमान है कि एआई-संचालित शेयर बाजार का बुलबुला 2026 में फूट जाएगा। शोध फर्म का कहना है कि बढ़ती ब्याज दरें और उच्च मुद्रास्फीति शेयरों के मूल्यों को नीचे धकेलेंगी। 2026 के बाद, शेयर बाजार में हुई ये बढ़त अनुमानित रूप से कम होने लगेगी, क्योंकि उच्च ब्याज दरें और बढ़ती मुद्रास्फीति शेयरों के मूल्यों को नीचे लाना शुरू कर देंगी। अंततः, उनका अनुमान है कि अगले दशक में शेयरों से मिलने वाला प्रतिफल पिछले दशक की तुलना में कम होगा। और उनका मानना ​​है कि अमेरिकी शेयर बाजार का लंबे समय से चला आ रहा बेहतर प्रदर्शन अब समाप्त हो सकता है।.

अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष ने कहा कि मंदी की संभावना तो है, लेकिन इसके किसी ऐसे व्यापक संकट में बदलने की संभावना नहीं है जिससे अमेरिका या वैश्विक अर्थव्यवस्था तबाह हो जाए। गौरिंचास ने कहा कि पिछले रुझानों की तरह ही, किसी अभूतपूर्व तकनीक को लेकर जो प्रचार-प्रसार होता है, वह अल्पावधि में बाजार की उम्मीदों पर खरा नहीं उतर सकता, जिससे शेयर की कीमतों में गिरावट आ सकती है। हालांकि, उन्होंने यह भी कहा कि 1999 के विपरीत, वर्तमान निवेश परिदृश्य में नकदी से भरपूर प्रौद्योगिकी कंपनियों का दबदबा है, न कि कर्ज पर निर्भर कंपनियों का।.

फॉरेस्टर का अनुमान है कि 2026 तक, एआई की चमक फीकी पड़ जाएगी और यह औपचारिक जिम्मेदारियों में तब्दील हो जाएगा। कंपनियों के निवेश पर लाभ (आरओआई) की चिंताएं विक्रेताओं के बढ़ा-चढ़ाकर किए गए दावों पर भारी पड़ेंगी। इस बाजार में आई गिरावट के साथ, कंपनियां दिखावे के बजाय कार्यक्षमता को प्राथमिकता देंगी। मुख्य वित्तीय अधिकारी (सीएफओ) एआई से जुड़े और भी सौदों में शामिल होंगे। कंपनियां अपने निवेश को विभिन्न एजेंट इकोसिस्टम में फैलाएंगी और एआई एजेंटों द्वारा पारंपरिक कार्यों को संभालने के साथ ही प्रतिभाओं का पुनर्वितरण करेंगी। समझदार कंपनियां जोखिम को कम करने और धीरे-धीरे अपनी एआई यात्रा की योजना बनाने के लिए एआई गवर्नेंस और एआई दक्षता प्रशिक्षण में निवेश करेंगी।.

बेन की एक रिपोर्ट के अनुसार, 2030 तक एआई डेटा केंद्रों के लिए वैश्विक पूंजीगत व्यय सालाना 500 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा, जिसके लिए 200 गीगावाट अतिरिक्त बिजली क्षमता की आवश्यकता होगी—जिसमें से आधा हिस्सा अमेरिका में होगा। लेकिन इस व्यय को उचित ठहराने के लिए एआई क्षेत्र को सालाना 2 ट्रिलियन डॉलर का राजस्व उत्पन्न करना होगा। वर्तमान में, इसमें 800 अरब डॉलर का अंतर है। एक अधिकारी ने कहा कि चीन के एआई चिप क्षेत्र को अभी भी मांग और उत्पादन क्षमता में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। बाजार को विस्तार के लिए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की आवश्यकता है। अनुप्रयोगों की मांग ही सब कुछ निर्धारित करेगी। कंप्यूटिंग क्षमता को तेजी से बढ़ाने 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। देश ने अपनी एआई महत्वाकांक्षाओं को पूरा करने के लिए सैकड़ों डेटा सेंटर बनाए थे, लेकिन उनमें से कई अब निष्क्रिय पड़े हैं। 2023 और 2024 में सरकारी और निजी दोनों संस्थाओं द्वारा अरबों डॉलर का निवेश इस उम्मीद के साथ किया गया था कि जीपीयू लीज की मांग बढ़ती रहेगी, लेकिन वास्तव में इसका उपयोग कम हो गया है, और परिणामस्वरूप, कई ऑपरेटर अब अस्तित्व के लिए संघर्ष कर रहे हैं। स्थानीय प्रकाशनों की रिपोर्ट है कि इस नई कंप्यूटिंग क्षमता का लगभग 80 प्रतिशत हिस्सा निष्क्रिय पड़ा है।.

भविष्य के ये भिन्न-भिन्न परिदृश्य मूलभूत अनिश्चितताओं को दर्शाते हैं। क्या चीन अपने सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम के विखंडन पर काबू पा सकेगा? क्या घरेलू चिप निर्माता तकनीकी कमियों को पर्याप्त तेज़ी से दूर कर पाएंगे? क्या अमेरिकी निर्यात नियंत्रण सख्त होंगे, ढीले पड़ेंगे या मौजूदा स्तर पर बने रहेंगे? क्या चीनी सरकार अपना वैचारिक नियंत्रण बढ़ाएगी, जिससे नवप्रवर्तकों का मनोबल गिरेगा, या वह अधिक व्यावहारिक नीति अपनाएगी? क्या कम लागत वाले एआई समाधानों की वैश्विक मांग चीन के दक्षता-केंद्रित दृष्टिकोणों के पक्ष में होगी, या गुणवत्ता और विश्वास संबंधी चिंताएं पश्चिमी समाधानों को प्राथमिकता देंगी?

इन सवालों के जवाब न केवल चीन का भविष्य तय करेंगे, बल्कि वैश्विक एआई परिदृश्य को भी आकार देंगे। तीन संभावित परिदृश्य उभर रहे हैं। पहले परिदृश्य में अमेरिका अपना वर्चस्व बनाए रखता है। उन्नत चिप्स और दुनिया की अग्रणी एआई कंपनियों पर नियंत्रण के साथ, वाशिंगटन अपनी तकनीकी नेतृत्व क्षमता को बरकरार रखता है, जबकि चीन कंप्यूटिंग सीमाओं से जूझता है और प्रमुख बाजारों तक उसकी पहुंच सीमित हो जाती है। दूसरा परिदृश्य एआई विकास को दो प्रतिस्पर्धी पारिस्थितिकी तंत्रों में विभाजित करता है। एक का नेतृत्व अमेरिका और उसके सहयोगी करते हैं, जो पारदर्शिता और नैतिक मानकों को प्राथमिकता देते हैं, जबकि दूसरे पर चीन का प्रभुत्व है, जहां राज्य-नियंत्रित एआई डिजिटल निगरानी के एक उपकरण के रूप में कार्य करता है। देशों को इनमें से किसी एक मॉडल के साथ खुद को जोड़ना होगा, जिससे एक खंडित डिजिटल परिदृश्य का निर्माण होगा।.

तीसरे परिदृश्य में चीन उपभोक्ता एआई में तो दबदबा बनाए रखेगा, लेकिन उच्च स्तरीय अनुप्रयोगों में पिछड़ जाएगा। अमेरिकी चिप प्रतिबंधों के कारण चीन की रक्षा और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए अत्याधुनिक एआई विकसित करने की क्षमता बाधित होती है, फिर भी बीजिंग जन-बाजार एआई में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है और वैश्विक उपयोगकर्ताओं को डीपसीक जैसे किफायती प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। हालांकि, अगर चीन ताइवान में अपनी महत्वाकांक्षाओं को आगे बढ़ाता है, जहां टीएसएमसी स्थित है, जो दुनिया की लगभग 90 प्रतिशत सबसे उन्नत चिप्स का निर्माण करती है, तो यह संतुलन नाटकीय रूप से बदल सकता है।.

अंततः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की होड़ वैश्विक शक्ति संतुलन को नया आकार दे रही है। हालांकि अमेरिका वर्तमान में उन्नत एआई अनुसंधान में अग्रणी है, चीन के रणनीतिक फोकस और सरकारी निवेश ने उसे एक मजबूत प्रतिद्वंद्वी बना दिया है। यद्यपि बीजिंग को पश्चिमी प्रतिबंधों और बाजार के प्रति संशय जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, उपभोक्ता एआई में उसकी प्रगति और उभरते बाजारों में उसके प्रभाव ने इस होड़ को अप्रत्याशित बनाए रखा 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: आने वाले वर्षों में एआई वैश्विक अर्थव्यवस्था, राष्ट्रीय सुरक्षा नीतियों और अंतर-राजनीतिक गठबंधनों को गहराई से प्रभावित करेगा।.

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कार्यान्वयन संबंधी समस्याएं और शासन संबंधी कमियां

हार्डवेयर और कर्मचारियों से संबंधित मुद्दों के अलावा, चीन को मूलभूत कार्यान्वयन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है जिन्हें अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। व्यवसायों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग अभी भी खंडित और प्रायोगिक स्तर पर है। यद्यपि जनरेटिव एआई को अपनाने में चीन अग्रणी है, चीनी संगठनों ने अभी तक इसे उस स्तर तक लागू नहीं किया है जितना वे कर सकते थे। जब एसएएस ने ड्यूबर से जनरेटिव एआई के उपयोग के स्तर के बारे में सर्वेक्षण किया, 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 वैश्विक औसत ग्यारह प्रतिशत से आगे है, लेकिन पूर्ण कार्यान्वयन में विश्व के अग्रणी देश, अमेरिका (चौबीस प्रतिशत) से पीछे है।.

इस बीच, चीन के 64 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि उनका संगठन "जेनरेटिव एआई का उपयोग करता है, लेकिन अभी तक इसे पूरी तरह से लागू नहीं किया है," जो वैश्विक औसत 43 प्रतिशत से काफी अधिक है। जेनरेटिव एआई के सावधानीपूर्वक विनियमन और अधिकृत अनुमोदन पर चीन के जोर को देखते हुए, यह स्वाभाविक है कि कई संगठन जेनरेटिव एआई को अपनी प्रक्रियाओं में पूरी तरह से एकीकृत करने से पहले प्रारंभिक परीक्षण कर रहे हैं। यह स्पष्ट है कि चीन जेनरेटिव एआई के प्रति पूरी तरह से प्रतिबद्ध है, लेकिन चीनी संगठन इस नई तकनीक को सामूहिक रूप से अपनाते हुए भी सतर्कता से आगे बढ़ रहे हैं।.

जब उनसे कार्यान्वयन संबंधी चुनौतियों के बारे में पूछा गया, तो चीनी उत्तरदाताओं ने वैश्विक औसत की तुलना में आंतरिक विशेषज्ञता या पर्याप्त उपकरणों की कमी का हवाला देने की संभावना बहुत कम दिखाई: केवल 31 प्रतिशत ने कहा कि उनके पास जनरेटिव एआई को लागू करने के लिए सही उपकरण नहीं हैं, जबकि वैश्विक स्तर पर यह आंकड़ा 47 प्रतिशत था। वहीं, केवल 21 प्रतिशत ने कहा कि उनके पास आंतरिक विशेषज्ञता की कमी 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 अंतर, या "पर्याप्त विशेषज्ञता" के लिए अलग-अलग मानकों का संकेत देते हैं।.

जनरेटिव एआई के कार्यान्वयन के संबंध में सर्वेक्षण में शामिल सभी उत्तरदाताओं के बीच डेटा गोपनीयता और डेटा सुरक्षा शीर्ष दो चिंताओं के रूप में रहीं, जिनका उल्लेख क्रमशः 76 और 75 प्रतिशत लोगों ने किया। हालांकि, आधे से अधिक 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 जानकारी दी। बत्तीस प्रतिशत ने "पर्याप्त" स्तर की जानकारी दी, जबकि 58 प्रतिशत - स्पष्ट बहुमत - ने कहा कि उनका शासन और निगरानी प्रशिक्षण "न्यूनतम" था।.

जनरेटिव एआई के लिए अपने संगठनात्मक शासन ढांचे के बारे में पूछे जाने पर, केवल पांच प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके पास एक "सुस्थापित और व्यापक" शासन ढांचा है। 55 प्रतिशत से अधिक ने कहा कि उनका शासन ढांचा "विकास के अधीन" है, जबकि 28 प्रतिशत ने इसे "तदर्थ या अनौपचारिक" बताया। लगभग 11 प्रतिशत में से एक ने कहा कि उनका जनरेटिव एआई शासन ढांचा "अस्तित्वहीन" है। शासन में ये कमियां कार्यान्वयन के लिए महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करती हैं, विशेष रूप से विनियमित उद्योगों या संवेदनशील अनुप्रयोगों में।.

विभिन्न उद्योगों में बिखरे हुए डेटा प्रवाह के कारण एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा को एक सुसंगत, सुलभ संसाधन पूल में समेकित करना मुश्किल हो जाता है। ये डेटा साइलो प्रभावी एआई मॉडल प्रशिक्षण को बाधित करते हैं और विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्दृष्टि को सीमित करते हैं। सरकारी एजेंसियां ​​और व्यवसाय चीन के डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के पूर्ण मूल्य को उजागर करने के लिए कम विनियमित ढांचों के तहत डेटा अंतरसंचालनीयता में सुधार करने और विभिन्न उद्योगों के बीच डेटा साझाकरण और संरचित, सीमा-पार डेटा संचलन को बढ़ावा देने के लिए काम कर रहे हैं। डेटा से संबंधित इन चुनौतियों का समाधान करके, चीन अपने एआई पारिस्थितिकी तंत्र को और मजबूत कर सकता है और साथ ही एक अधिक सुसंगत और नवोन्मेषी वैश्विक डेटा परिदृश्य में योगदान दे सकता है।.

जनरेटिव एआई का कार्यान्वयन ग्रामीण शासन के साथ अपर्याप्त रूप से एकीकृत है। उभरती प्रौद्योगिकियों में एक अग्रणी शक्ति के रूप में, जनरेटिव एआई चीन में ग्रामीण पुनरुद्धार को सशक्त बनाने में मौजूदा विविध हित संरचना को और अधिक जटिल बना देगा। सरकार, जिसकी इसमें प्रमुख भूमिका 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 में निवेश पर प्रतिफल मिलने में लंबा समय लगता है। बाजार के विपरीत, जो केवल आर्थिक कारकों को प्राथमिकता देता है, सरकार के नेतृत्व वाले ग्रामीण शासन में बहुआयामी शासन लागतों का समग्र मूल्यांकन शामिल होता है।.

प्रौद्योगिकी विकासकर्ता और आपूर्तिकर्ता मुख्य रूप से सरकारी विभागों के साथ संपर्क में रहते हैं। परिणामस्वरूप, उनके उत्पाद और सेवाएं काफी हद तक सरकारी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार की जाती हैं, जिससे ग्रामीण क्षेत्रों और वहां के निवासियों की वास्तविक विकास आवश्यकताओं की अनदेखी हो सकती है। इससे डिजिटल शासन की अस्थिरता और बढ़ जाती है। राष्ट्रीय स्तर पर, डिजिटल गांवों के विकास के लिए कार्य योजना 2022-2025 और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवाओं के प्रबंधन के लिए अंतरिम उपायों जैसे कानूनी दस्तावेजों के जारी होने के बावजूद, कई विभागों की भागीदारी से जिम्मेदारी की सीमाएं अस्पष्ट हो सकती हैं, जिससे देरी हो सकती है और शासन की प्रभावशीलता कम हो सकती है। यदि इन मुद्दों का शीघ्र समाधान नहीं किया गया, तो ये न केवल चीन में जनरेटिव एआई-संचालित ग्रामीण पुनरुद्धार में सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए ग्रामीण निवासियों की आंतरिक प्रेरणा को बाधित करेंगे, बल्कि नए डिजिटल संघर्षों को भी जन्म दे सकते हैं।.

एआई का महान समेकन: केवल कुछ ही चीनी मॉडल टिक पाएंगे।

2030 तक एआई क्षेत्र में नेतृत्व हासिल करने के चीन के प्रयास में कई जटिल संरचनात्मक चुनौतियां शामिल हैं, जो चिप निर्यात प्रतिबंधों के व्यापक संदर्भ से कहीं अधिक व्यापक हैं। पांच मिलियन से अधिक कुशल श्रमिकों की प्रतिभा की कमी, खंडित अवसंरचना जिसमें क्षमता का अत्यधिक उपयोग नहीं हो रहा है, शहरी केंद्रों और ग्रामीण क्षेत्रों के बीच व्यापक क्षेत्रीय असमानताएं, और वर्षों के अत्यधिक निवेश के बाद बाजार में होने वाला संभावित एकीकरण, आधिकारिक घोषणाओं की तुलना में कहीं अधिक गंभीर स्थिति को दर्शाते हैं।.

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 बुनियादी ढांचे, मानव संसाधन और व्यावहारिक मांग की कमी के कारण लगभग खाली पड़ी हैं। दोनों ही मामलों में यह स्पष्ट हो जाता है कि यदि समग्र प्रणाली का निरंतर विकास नहीं किया जाता है, तो अलग-अलग घटकों में किया गया भारी निवेश व्यर्थ हो जाता है।.

अगले 18 से 36 महीने बेहद महत्वपूर्ण होंगे। या तो चीन मॉडल-चिप इकोसिस्टम इनोवेशन एलायंस जैसी पहलों के माध्यम से विखंडन को दूर करने में सफल होगा, शिक्षा में बड़े पैमाने पर निवेश करके प्रतिभा की कमी को पूरा करेगा और मौजूदा लेकिन कम उपयोग की गई क्षमता का बुद्धिमानी से उपयोग करेगा। या फिर देश निवेशों के पलायन, शीर्ष प्रतिभाओं के पलायन और डिजिटल मूल्य सृजन के अन्य स्थानों पर चले जाने को देखता रहेगा। आने वाला बाजार एकीकरण बेहद कठिन होगा। वर्तमान में स्वीकृत 180 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडलों में से शायद केवल तीन या चार ही टिक पाएंगे। सैकड़ों डेटा केंद्रों को बंद करना होगा या उनका उपयोग किसी और काम के लिए करना होगा। वेंचर कैपिटल फंडिंग एक दशक में अपने सबसे निचले स्तर पर बनी हुई है।.

लेकिन चीन की महत्वाकांक्षाओं को खारिज करना जल्दबाजी होगी। इसकी दक्षता-केंद्रित रणनीति, तैनाती-प्रथम दृष्टिकोण और डीपसीक जैसे समाधानों के लागत लाभ, उन वैश्विक बाजारों में महत्वपूर्ण बाजार हिस्सेदारी हासिल कर सकते हैं जो उच्च स्तरीय पश्चिमी समाधानों का खर्च वहन नहीं कर सकते। सरकारी समर्थन अभी भी मजबूत है, भले ही इसे और अधिक समन्वित और कम खर्चीला बनाने की आवश्यकता हो। और जनसांख्यिकीय चुनौतियां—बढ़ती उम्र वाली आबादी और घटती कामकाजी उम्र की आबादी—एआई-संचालित उत्पादकता लाभ को वैकल्पिक नहीं, बल्कि आवश्यक बनाती हैं।.

वैश्विक पर्यवेक्षकों को न तो चीन को कम आंकना चाहिए और न ही उसके आधिकारिक बयानों को आँख बंद करके सच मान लेना चाहिए। जैसा कि अक्सर होता है, वास्तविकता इन दोनों चरम सीमाओं के बीच कहीं है। चीन न तो अजेय एआई महाशक्ति बनकर उभरेगा और न ही तकनीकी रूप से महत्वहीन हो जाएगा। इसके बजाय, एक जटिल, खंडित तस्वीर उभर रही है: पूर्वी तट पर क्षेत्रीय स्तर पर केंद्रित उत्कृष्टता के समूह, हजारों कंपनियों में प्रायोगिक कार्यान्वयन, अति महत्वाकांक्षी अवसंरचना परियोजनाओं में बड़ी विफलताएं, विशिष्ट उपयोगों के लिए नवीन दक्षता समाधान, और विदेशी प्रौद्योगिकी पर निरंतर निर्भरता के साथ-साथ आत्मनिर्भरता की दिशा में त्वरित प्रयास।.

जब 2030 में अंतिम आकलन किया जाएगा, तो संभवतः न तो सबसे आशावादी और न ही सबसे निराशावादी भविष्यवाणियाँ सच होंगी। चीन ने महत्वपूर्ण प्रगति की होगी, लेकिन वह उस प्रभुत्वशाली स्थिति को प्राप्त नहीं कर पाएगा जिसकी बीजिंग तलाश कर रहा है। अमेरिका अत्याधुनिक अनुसंधान में अग्रणी बना रहेगा, लेकिन उभरती अर्थव्यवस्थाओं में चीनी समाधान सर्वव्यापी होंगे। और दुनिया को दो आंशिक रूप से अलग, आंशिक रूप से परस्पर जुड़े हुए एआई पारिस्थितिकी तंत्रों के साथ काम करना होगा, जिनका सह-अस्तित्व, प्रतिस्पर्धा और कभी-कभार सहयोग इक्कीसवीं सदी के भू-राजनीतिक परिदृश्य को आकार देगा।.

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