दीपसीक इफेक्ट: कैसे चीनी स्टार्ट-अप ने एआई विकास के भविष्य को स्थायी रूप से बदल दिया

DeepSeek के उदय ने टेक दिग्गजों की आरामदायक स्थिति को हिला दिया, जो AI इनोवेशन को आगे बढ़ाने में अग्रणी थे। इस चीनी स्टार्ट-अप ने दिखाया कि मॉडल की एफिशिएंसी कम पैसे और कम संसाधनों के साथ कैसे हासिल की जा सकती है।

BeInCrypto ने दस इंडस्ट्री लीडर्स से बात की कि कैसे टेक्नोलॉजिकल सेक्टर का प्रभाव क्रिप्टो मार्केट पर पड़ा और DeepSeek के उदय ने AI डेवलपमेंट के भविष्य को स्थायी रूप से कैसे पुनर्परिभाषित किया।

अमेरिकन टेक जायंट्स के लिए बर्फ के पानी की एक बाल्टी

DeepSeek के उदय और इसके क्रिप्टो मार्केट पर गहरे प्रभाव ने पश्चिमी टेक्नोलॉजी सेक्टर्स को यह चेतावनी दी कि अब उनके पास AI डेवलपमेंट पर व्यापक बढ़त नहीं है।

सिर्फ दो हफ्ते पहले, इस चीनी स्टार्ट-अप ने दो AI मॉडल्स: R1 और V3 जारी किए। ये सिस्टम OpenAI और Google जैसे टेक दिग्गजों द्वारा विकसित सिस्टम्स के समान ही एफिशिएंट साबित हुए—यहां तक कि कुछ मेट्रिक्स में उच्च रैंकिंग प्राप्त की। इन्हें बहुत कम लागत पर भी तैयार किया गया।

जहां Meta के Llama 3.1 जैसे भाषा-शिक्षण मॉडल्स (LLMs) को बनाने में $60 मिलियन से अधिक की लागत आती है, वहीं DeepSeek ने एक फ्रंटियर मॉडल को ट्रेन करने की लागत को सिर्फ $6 मिलियन तक घटाकर सुर्खियां बटोरीं।

DeepSeek के लॉन्च के कुछ ही घंटों बाद, इस न्यूज़ ने प्रमुख अमेरिकी टेक्नोलॉजी फर्मों के मार्केट कैप से एक ट्रिलियन $ मिटा दिए। Nvidia, जो AI चिप्स का ग्लोबल सप्लायर है, उसकी वैल्यू $600 बिलियन तक गिर गई।

अमेरिकी स्टॉक मार्केट को अपने सबसे खराब सिंगल-डे लॉस का सामना करना पड़ा, और क्रिप्टो ने इसका प्रभाव महसूस किया। DeepSeek के आगमन ने Marathon और Riot जैसे माइनिंग स्टॉक्स में बड़ी गिरावट का कारण बना, जो Nvidia हार्डवेयर पर भारी निर्भर हैं।

इस न्यूज़ ने $1 बिलियन का क्रिप्टो सेल-ऑफ़ ट्रिगर किया, जिसमें Bitcoin 5% गिर गया और altcoins ने 8-10% की और भी गहरी गिरावट देखी। इस बीच, AI-ड्रिवन क्रिप्टोस ने 24 घंटों में मार्केट कैप में 10% की गिरावट देखी, जिसमें शीर्ष पांच AI कॉइन्स में से चार को भारी नुकसान हुआ।

DeepSeek के उभरने से आत्मविश्वास से भरे टेक दिग्गजों को विनम्रता का सामना करना पड़ा। इसने उनके बिलियन-$ निवेशों और भविष्य की रेवेन्यू ग्रोथ पर अत्यधिक निर्भरता पर सवाल उठाए।

इसने यह भी दिखाया कि इनोवेशन की दौड़ में भविष्य में कोई भी व्यवधान अनिवार्य रूप से क्रिप्टो मार्केट पर प्रभाव डालेगा।

चीन ने DeepSeek को सभी बाधाओं के बावजूद बनाया

DeepSeek ने मार्केट्स को हिला दिया क्योंकि इसने दिखाया कि AI मॉडल्स की दौड़ में चीन, अमेरिका से बहुत पीछे नहीं था। 27 जनवरी को न्यूज़ आने तक, Microsoft, Google, और OpenAI जैसी बड़ी कंपनियों के टेक स्टॉक्स में सकारात्मक भावना थी।

यह भावना मुख्य रूप से इस तथ्य पर आधारित थी कि ये टेक दिग्गज स्थापित और अच्छी तरह से वित्त पोषित हैं। उनके पास पहले से ही एक मजबूत मार्केट स्थिति है और AI इनोवेशन को बढ़ावा देने के लिए सबसे परिष्कृत हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर तक पहुंच है।

“इन कंपनियों के पास न केवल तकनीकी बढ़त है बल्कि इन्फ्रास्ट्रक्चर, विशाल डेटा सेट्स, और वित्तीय संसाधन भी हैं जो उनकी प्रभुत्व बनाए रखने में मदद करते हैं,” Pavel Matveev, Co-founder of Wirex ने कहा।

इस बीच, Joe Biden की प्रेसीडेंसी के दौरान, Nvidia को चीन को अपने GPU प्रोसेसर बेचने से रोक दिया गया था। इन एक्सपोर्ट प्रतिबंधों ने चीन को उस स्टॉकपाइल पर निर्भर रहने के लिए मजबूर कर दिया जो उसने उस समय तक बनाया था।

इन चुनौतियों के बावजूद, चीन ने DeepSeek बनाया।

“अमेरिकी एक्सपोर्ट प्रतिबंधों के कारण, चीनी कंपनियों के पास अमेरिकी कंपनियों की तरह हार्डवेयर तक पहुंच नहीं थी। लेकिन फिर, यह इकोनॉमिक्स 101 है: संसाधनों की कमी इनोवेशन की ओर ले जाती है, या “जरूरतें मजबूर करती हैं,” बाकी के लिए। चीन को एक सुपर डीप स्तर की इंजीनियरिंग में जाना पड़ा और वास्तव में इनोवेट करना पड़ा। यह वास्तव में एक विजय की कहानी है,” Sebastian Pfeiffer, Managing Director of Impossible Cloud Network ने कहा।

Yang Tang, CEO of QStarLabs के लिए, ऐसा कुछ होना तय था।

“यह तकनीकी विकास में एक प्राकृतिक विकास है: एक अधिक स्क्रैपी प्रतियोगी जिसने बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए एक बेहतर प्रक्रिया का उपयोग किया। ध्यान देने योग्य बात यह है कि DeepSeek ने जो कुछ भी किया वह पहले से ही अकादमिक और/या उद्योग अनुसंधान में प्रकाशित था। यह निश्चित रूप से स्थापित AI लैब्स को अलग तरीके से सोचने के लिए मजबूर करेगा क्योंकि कई अत्यधिक रिसर्च-केंद्रित रहे हैं,” उन्होंने कहा।

इसने पश्चिमी दुनिया को एक मूल्यवान सबक भी सिखाया।

कभी-कभी कम वास्तव में अधिक होता है

एक साल पहले, OpenAI के CEO Sam Altman ने भविष्यवाणी की थी कि AI इंडस्ट्री को विशेष चिप्स के विकास के लिए ट्रिलियंस $ के निवेश की आवश्यकता होगी। ये चिप्स उन ऊर्जा-गहन डेटा सेंटर्स को पावर देने के लिए आवश्यक हैं जो इंडस्ट्री के बढ़ते जटिल AI मॉडल्स का समर्थन करते हैं।

अन्य प्रमुख टेक्नोलॉजी कंपनियों ने हाल ही में इसी तरह की पहल की है। Meta ने पहले ही घोषणा की है कि वह इस साल अपने AI इन्फ्रास्ट्रक्चर को बढ़ाने के लिए $65 बिलियन तक खर्च करने की योजना बना रही है। कंपनी का लक्ष्य है कि वह साल के अंत तक 1.3 मिलियन से अधिक ग्राफिक्स प्रोसेसर्स के साथ समाप्त करे।

Microsoft ने वित्तीय वर्ष 2025 के लिए लगभग $80 बिलियन के डेटा सेंटर विकास की योजना की घोषणा की है। इस बीच, Amazon को उम्मीद है कि 2025 में उसके इसी तरह के इन्फ्रास्ट्रक्चर पर खर्च 2024 में अनुमानित $75 बिलियन निवेश से अधिक होगा।

इनमें से कई कंपनियां GPUs और संबंधित AI हार्डवेयर का स्टॉक भी करती हैं। उदाहरण के लिए, Meta के CEO Mark Zuckerberg ने कहा कि उनकी कंपनी का लक्ष्य 2024 के अंत तक अपने GPU सप्लाई को 600,000 तक लाना है।

इस बीच, DeepSeek ने अपने R1 मॉडल को पावर देने के लिए 2,000 से अधिक Nvidia GPU यूनिट्स और $6 मिलियन का उपयोग किया।

“DeepSeek की विकास लागत को कम करने और न्यूनतम कंप्यूटेशनल संसाधनों के साथ AI मॉडल्स को ऑप्टिमाइज़ करने में सफलता प्रतिस्पर्धी AI परिदृश्य में एक बड़ा बदलाव संकेत करती है। पारंपरिक दिग्गज जैसे Nvidia, OpenAI, और Google, जो बड़े पैमाने पर कंप्यूटेशनल पावर और महंगे इन्फ्रास्ट्रक्चर (जैसे हाई-एंड GPUs और व्यापक क्लाउड सेवाएं) पर निर्भर करते हैं, उन्हें संसाधन-भारी AI विकास में अपनी पारंपरिक बढ़त कम होती हुई मिल सकती है,” Trevor Koverko, Sapien.io के सह-संस्थापक ने BeInCrypto को बताया।

पश्चिमी कंपनियों को यह एहसास हुआ कि चीन इस दौड़ में बहुत पीछे नहीं था, जिससे पारंपरिक वित्तीय सर्कल और क्रिप्टो मार्केट्स में निवेशकों को डर लगने लगा।

DeepSeek का क्रिप्टो मार्केट पर प्रभाव समझाया गया

विस्तृत बाजार मंदी – विशेष रूप से पारंपरिक बाजारों में – टेक वैल्यूएशन्स के आसपास की उम्मीदों के पुन: समायोजन को दर्शाती है, न कि केवल एक साधारण करेक्शन।

“मार्केट ने AI टेक्नोलॉजीज के लिए आक्रामक ग्रोथ की धारणाओं को पहले से ही कीमत में शामिल कर लिया था, खासकर उन कंप्यूटेशनल डिमांड्स के आसपास जो Nvidia और प्रमुख क्लाउड प्रोवाइडर्स जैसी कंपनियों को लाभ पहुंचाएंगे। DeepSeek की सफलता ने कम कंप्यूटिंग पावर के साथ तुलनीय परिणाम प्राप्त करने में निवेशकों को इन धारणाओं का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए मजबूर कर दिया है,” कहा Karan Sirdesai, CEO और Co-Founder Mira Network के।

हालांकि क्रिप्टो सेक्टर का DeepSeek के साथ कोई सीधा संबंध नहीं है, लेकिन यह AI डेवलपर्स के साथ एक ही खेल के मैदान को साझा करता है। नतीजतन, क्रिप्टो पर R1 लॉन्च की न्यूज़ का उतना ही प्रभाव पड़ा।

Sirdesai के अनुसार, क्रिप्टो और AI मार्केट्स के बीच संबंध सरल सहसंबंध से अधिक जटिल है। जबकि दोनों टेक्नोलॉजी के अंतर्गत आते हैं, वे मौलिक रूप से अलग सिद्धांतों पर काम करते हैं।

“Bitcoin और क्रिप्टो वैल्यूएशन्स मौद्रिक डायनामिक्स, नेटवर्क एडॉप्शन, और रेग्युलेटरी लैंडस्केप्स में निहित हैं, जबकि AI डेवलपमेंट्स तकनीकी क्षमताओं और व्यावसायिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित हैं,” उन्होंने समझाया।

फिर भी, क्रिप्टो और AI दोनों का टेक्नोलॉजी सेक्टर में बड़ा प्रभाव है।

“दोनों सेक्टर कंप्यूटेशनल रिसोर्सेज, खासकर GPUs के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं, जिससे सप्लाई चेन लिंक बनते हैं। साथ ही, कई निवेशक दोनों क्षेत्रों में सक्रिय हैं, इसलिए भावना का प्रभाव एक से दूसरे पर पड़ सकता है। जब प्रमुख टेक कंपनियों को AI डेवलपमेंट्स से अस्थिरता का सामना करना पड़ता है, तो यह साझा निवेशक आधार के माध्यम से क्रिप्टो मार्केट्स तक पहुंच सकता है,” Sirdesai ने जोड़ा।

DeepSeek के R1 मॉडल की रिलीज के बाद हाल के मार्केट मूवमेंट्स यह दर्शाते हैं कि क्रिप्टो मार्केट टेक्नोलॉजी सेक्टर की समग्र भावना के प्रति कितना संवेदनशील है।

“यह‬‭ इंटरैक्शन‬‭ AI‬‭ और‬‭ क्रिप्टो के बीच‬‭ एक‬‭ सांस्कृतिक‬‭ और‬‭ तकनीकी‬‭ तालमेल‬‭ को‬‭ दर्शाता‬‭ है,‬‭ यह‬‭ सुझाव‬‭ देता‬‭ है‬‭ कि‬‭ एक‬‭ क्षेत्र‬‭ में‬‭ विकास‬‭ दूसरे‬‭ को‬‭ महत्वपूर्ण‬‭ रूप‬‭ से‬‭ प्रभावित‬‭ कर‬‭ सकता‬‭ है,” Forest Bai, Co-founder Foresight Ventures के, ने जोड़ा।

नतीजतन, यह देखना महत्वपूर्ण होगा कि अमेरिकी टेक्नोलॉजी पावरहाउस DeepSeek के नवीनतम इनोवेशन पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं, ताकि यह समझा जा सके कि भविष्य में इसी तरह की घटनाएं क्रिप्टो मार्केट को कैसे प्रभावित कर सकती हैं।

अमेरिकी टेक कंपनियों के लिए पुनः समायोजन का समय

निवेशक विश्वास में गिरावट AI मार्केट के भविष्य के बारे में अनिश्चितता को प्रकट करती है। ये संदेह इस बात पर केंद्रित हैं कि क्या कंप्यूटेशनल स्केल प्रतिस्पर्धा की कुंजी बनी रहेगी और दक्षता इनोवेशन इस सेक्टर को कैसे पुनः आकार देंगे।

“AI की दौड़ अब इस बात पर नहीं है कि किसके पास सबसे ज्यादा GPUs हैं, बल्कि इस पर है कि कौन सबसे स्मार्ट और कुशल मॉडल्स को ट्रेन कर सकता है। DeepSeek की सफलता यह साबित करती है कि ट्रेनिंग में इनोवेशन AI मोनोपोली को बाधित कर सकता है,” Ilan Rakhmanov, ChainGPT के संस्थापक ने BeInCrypto को बताया।

Rakhmanov ने उन प्रमुख तकनीकी इनोवेशन्स को उजागर किया जो DeepSeek ने GPUs तक पहुंच में बाधाओं को पार करने के लिए लागू किए।

“DeepSeek का R1 मॉडल संभवतः अपनी कुशलता को ऑप्टिमाइज़्ड आर्किटेक्चर, वैकल्पिक ट्रेनिंग मेथड्स, विशेष हार्डवेयर, और ऊर्जा-कुशल कंप्यूट स्ट्रेटेजीज के संयोजन के माध्यम से प्राप्त करता है। ट्रांसफॉर्मर की कुशलता को परिष्कृत करके, मॉडल स्पार्सिटी का उपयोग करके, और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को शामिल करके, DeepSeek कंप्यूटेशनल डिमांड्स को कम करता है बिना प्रदर्शन से समझौता किए। इसका आत्म-निगरानी लर्निंग, सिंथेटिक डेटा ऑगमेंटेशन, और रिइंफोर्समेंट लर्निंग पर निर्भरता बड़े डेटा सेट्स पर निर्भरता को कम करता है, जबकि कस्टम AI एक्सेलेरेटर्स या नॉन-GPU विकल्प कंप्यूट लागत को कम करने में मदद करते हैं,” उन्होंने समझाया।

इस बिंदु पर, Anthony Simonet, iExec के रिसर्च हेड ने जोड़ा:

“यह Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर्स, लो-प्रिसिजन ट्रेनिंग, और नॉलेज डिस्टिलेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करता है ताकि कम संसाधनों के साथ कुशलता को अधिकतम किया जा सके, जिससे AI को स्टैंडर्ड हार्डवेयर पर आसानी से चलाया जा सके और इसे अधिक सुलभ बनाया जा सके,” उन्होंने कहा।

टेक विशेषज्ञों ने यह भी जल्दी से नोट किया कि DeepSeek ने अपने मॉडल के पीछे के रिसर्च को पब्लिक के लिए प्रकाशित किया।

डिसेंट्रलाइज्ड AI के लिए मामला

अमेरिकी कंपनियों की पारंपरिक गोपनीयता के विपरीत, जैसे OpenAI, DeepSeek ने अपने R1 मॉडल को पूरी तरह से ओपन-सोर्स के रूप में जारी करके प्रभावशाली कदम उठाया है। कई उद्योग नेताओं ने इस कदम की सराहना की, यह इंगित करते हुए कि AI का भविष्य जनता के हाथों में बने रहने के लिए कुल मिलाकर एक्सेस डिसेंट्रलाइज्ड रहना चाहिए।

“DeepSeek‬‭ ने‬‭ AI‬‭ उद्योग‬‭ के‬‭ लिए‬‭ एक‬‭ गेम-चेंजर‬‭ की‬‭ भूमिका‬‭ निभाई‬‭ है,‬‭ और‬‭ मुझे‬‭ विश्वास‬‭ है‬‭ कि‬‭ यह‬‭ वही‬‭ प्रकार‬‭ की‬‭ चेतावनी‬‭ है‬‭ जिसकी‬‭ कंपनियों‬‭ जैसे‬‭ OpenAI‬‭ को‬‭ आवश्यकता‬‭ है।‬‭ OpenAI‬‭ की‬‭ स्थापना‬‭ मूलतः‬‭ उन्नत‬‭ AI‬‭ को‬‭ सभी‬‭ के‬‭ लिए‬‭ सुलभ‬‭ बनाने‬‭ के‬‭ लिए‬‭ की‬‭ गई‬‭ थी,‬‭ लेकिन‬‭ समय‬‭ के‬‭ साथ,‬‭ हमने‬‭ बंद,‬‭ गेटकीप्ट‬‭ मॉडल्स‬‭ की‬‭ ओर‬‭ एक‬‭ बदलाव‬‭ देखा‬‭ है।‬‭ AI‬‭ क्षेत्र‬‭ विकसित‬‭ हो‬‭ रहा‬‭ है,‬‭ और‬‭ DeepSeek‬‭ ने‬‭ हमें‬‭ सभी‬‭ को‬‭ कुछ‬‭ महत्वपूर्ण‬‭ याद‬‭ दिलाया‬‭ है—महान‬‭ तकनीक‬‭ सभी‬‭ के‬‭ लिए‬‭ बनाई‬‭ जानी‬‭ चाहिए,‬‭ न‬‭ कि‬‭ केवल‬‭ कुछ‬‭ चुनिंदा‬‭ लोगों‬‭ के‬‭ लिए,” रखमानोव ने कहा।

कम संसाधनों वाले छोटे डेवलपर्स ने इस न्यूज़ का स्वागत किया। DeepSeek के डिज़ाइन और रिसर्च पेपर्स तक पहुंच उन्हें अपने मॉडल्स को सुधारने की अनुमति देगी बिना उनके रिसर्च बजट को समाप्त किए।

“DeepSeek के‬‭ सस्ते‬‭ मॉडल्स‬‭ AI‬‭ मॉडल्स‬‭ के‬‭ प्रशिक्षण‬‭ के‬‭ लिए‬‭ आवश्यक‬‭ GPUs‬‭ को‬‭ कम‬‭ करते‬‭ हैं,‬‭ जिससे‬‭ कम्प्यूटेशनल‬‭ लागत‬‭ कम‬‭ होती‬‭ है।‬‭ यह‬‭ दक्षता‬‭ AI‬‭ को‬‭ अधिक‬‭ किफायती‬‭ रूप‬‭ से‬‭ स्केल‬‭ करने‬‭ की‬‭ अनुमति‬‭ देती‬‭ है,‬‭ जिससे‬‭ यह‬‭ सीमित‬‭ संसाधनों‬‭ वाले‬‭ व्यवसायों‬‭ और‬‭ शोधकर्ताओं‬‭ के‬‭ लिए‬‭ सुलभ‬‭ हो‬‭ जाती‬‭ है,” Theoriq के सह-संस्थापक रॉन बोडकिन ने कहा।

स्टार्ट-अप का मॉडल अब ओपन-सोर्स होने के साथ, डेवलपर्स इसे व्यापक रूप से विश्लेषण करेंगे, जिससे AI में और नवाचार होगा।

“चूंकि DeepSeek ओपन-सोर्स है, AI रेस में बदलाव अपरिवर्तनीय रूप से ओपन-सोर्स क्षेत्र में अधिक स्थानांतरित होगा, बंद-सोर्स फाउंडेशनल मॉडल की कथा को नष्ट कर देगा। ओपन-सोर्स होने से सभी को लाभ होता है, AI कंपनियों (इकोसिस्टम के हर खिलाड़ी), इनोवेटर्स, और उपभोक्ताओं को। केवल वे लोग हारेंगे जो बंद-सोर्स मॉडल से चिपके रहते हैं, जो निकट भविष्य में तेजी से टूट जाएगा,” Taraxa के सह-संस्थापक स्टीवन पू ने BeInCrypto को बताया।

जैसे-जैसे AI सस्ता और अधिक सुलभ होता जाएगा, यह एक वस्तु के रूप में अधिक बन जाएगा।

AI Technology का कमोडिटाइजेशन

DeepSeek के लॉन्च के दिन, Microsoft के CEO Satya Nadella ने सोशल मीडिया पर Jevons’ Paradox के बारे में पोस्ट किया।

“Jevons paradox फिर से हिट कर रहा है! जैसे-जैसे AI अधिक कुशल और सुलभ होता जा रहा है, हम देखेंगे कि इसका उपयोग तेजी से बढ़ेगा, इसे एक ऐसी वस्तु बना देगा जिसे हम पर्याप्त नहीं पा सकते हैं,” Nadella ने X पर कहा।

रिबाउंड इफेक्ट के नाम से भी जाना जाता है, Jevons’ Paradox एक आर्थिक सिद्धांत है जिसे अंग्रेज़ अर्थशास्त्री William Stanley Jevons ने गढ़ा था। संसाधन उपयोग में बढ़ी हुई दक्षता उस संसाधन की खपत को बढ़ा सकती है।

AI पर लागू होने पर, जैसे-जैसे ये सिस्टम अधिक कुशल होते जाते हैं, उनके कार्यों की मांग बढ़ सकती है—एक घटना जिसे AI अनुसंधान की बढ़ती सुलभता बढ़ा सकती है।

“ट्रेनिंग और इन्फरेंस स्टेज दोनों में लागत कम करना अच्छा है। टेक्नोलॉजी में, लागत कम करने से हमेशा व्यापक एडॉप्शन और उच्च समग्र खपत होती है, कम नहीं। जब कारें सस्ती हो गईं, तो अधिक लोगों ने कारें खरीदीं। जब मेनफ्रेम को सस्ते पर्सनल कंप्यूटरों में बदल दिया गया, तो इसने डिजिटल क्रांति को प्रेरित किया। ठीक उसी तरह, हम देखेंगे कि अधिक इनोवेटर्स और स्टार्ट-अप्स AI के साथ प्रयोग करेंगे अब जब यह अधिक सस्ता हो गया है, जिससे AI का अधिक उपयोग होगा, और GPU हार्डवेयर जैसी AI-संबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर की अधिक मांग होगी,” Pu ने BeInCrypto को बताया।

Pfeiffer के लिए, AI इन्फ्रास्ट्रक्चर का वस्तुकरण इनोवेशन की प्रकृति को भी बदल देगा जिसे टेक कंपनियां अब खोजेंगी। डेवलपर्स पहले सबसे परिष्कृत LLM मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते थे। अब, प्रयास इस तकनीक को विभिन्न उद्योगों में एकीकृत करने की ओर शिफ्ट होंगे।

“DeepSeek ने OpenAI पर ट्रेनिंग की और दूसरों की प्रगति पर महत्वपूर्ण निर्माण करने में सक्षम था। LLM परिदृश्य का वस्तुकरण किया जाएगा और, सबसे अधिक संभावना है, पूरी तरह से ओपन सोर्स किया जाएगा। हालांकि, यही वह जगह नहीं है जहां अधिकांश इनोवेशन होगा। वास्तव में, AI की वृद्धि और विकास को विकास पक्ष पर कम देखा जाएगा, लेकिन AI के एकीकरण और उपयोग के माध्यम से। उद्योगों में वर्टिकल, गहरे एकीकरण और उनके डेटा तक पहुंच अधिक महत्वपूर्ण होगी क्योंकि वे वस्तुकरण किए गए हैं और उनकी इनोवेशन प्रगति धीमी हो जाएगी,” उन्होंने कहा।

यह पैरेडॉक्स अमेरिकी टेक दिग्गजों को उन देशों पर लाभ दे सकता है जिनके पास कंप्यूटेशनल संसाधनों तक सीमित पहुंच है।

The US का Upper Hand

हालांकि DeepSeek का सबसे हालिया मॉडल स्थापित अमेरिकी कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धात्मक अंतर को स्पष्ट रूप से कम कर चुका है, कंपनी चुनौतियों से अछूती नहीं है।

Jevons’ Paradox के अनुसार, AI उत्पादों की बढ़ती मांग अनिवार्य रूप से उन्हें विकसित करने के लिए आवश्यक संसाधनों की बढ़ती मांग की ओर ले जाएगी। हालांकि अन्य विकल्पों का अभी भी अन्वेषण किया जा रहा है, GPUs AI प्रौद्योगिकियों के भविष्य के विकास के लिए महत्वपूर्ण बने रहेंगे।

“DeepSeek‬‭ भी‬‭ अपनी‬‭ क्षमता‬‭ तक‬‭ पहुँच‬‭ रहा‬‭ है‬‭ जो‬‭ उनके‬‭ ऑफरिंग‬‭ को‬‭ स्केल‬‭ करने‬‭ की‬‭ उनकी‬‭ क्षमता‬‭ को‬‭ सीमित‬‭ करता‬‭ है‬‭-‬‭ उन्होंने‬‭ अपने‬‭ ऐप‬‭ के‬‭ लिए‬‭ साइन-अप्स‬‭ को‬‭ चीनी‬‭ निवासियों‬‭ तक‬‭ सीमित‬‭ कर‬‭ दिया‬‭ है‬‭ और‬‭ उनकी‬‭ API‬‭ अब‬‭ बहुत‬‭ धीमी‬‭ है‬‭ जब‬‭ उन्होंने‬‭ लॉन्च‬‭ किया‬‭ था।‬‭ मुझे‬‭ लगता‬‭ है‬‭ कि‬‭ वे‬‭ अतिरिक्त‬‭ GPUs‬‭ को‬‭ सुरक्षित‬‭ करने‬‭ में‬‭ असमर्थ‬‭ हैं‬‭ जो‬‭ उन्हें‬‭ अपनी‬‭ ऑफरिंग‬‭ को‬‭ स्केल‬‭ करने‬‭ की‬‭ अनुमति‬‭ देगा,” Bodkin ने कहा।

DeepSeek की उपलब्धि भी संयुक्त राज्य अमेरिका की दशकों पुरानी AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के विकास के प्रति समर्पण को समाप्त नहीं करती।

“DeepSeek की‬‭ ऑप्टिमाइजेशन‬‭ उपलब्धियों‬‭ के‬‭ बावजूद,‬‭ AI‬‭ दौड़‬‭ अभी‬‭ भी‬‭ बड़े‬‭ पैमाने‬‭ पर‬‭ डेटा‬‭ सेट्स,‬‭ कम्प्यूटेशनल‬‭ पावर,‬‭ और‬‭ एंड-टू-एंड‬‭ इकोसिस्टम‬‭ नियंत्रण‬‭ तक‬‭ पहुंच‬‭ द्वारा‬‭ निर्धारित‬‭ होती‬‭ है।‬‭ OpenAI‬‭ और‬‭ Google‬‭ जैसी‬‭ कंपनियां‬‭ सिर्फ‬‭ ब्रूट-फोर्स‬‭ स्केलिंग‬‭ पर‬‭ निर्भर‬‭ नहीं‬‭ करतीं—वे‬‭ प्रोपाइटरी‬‭ डेटा,‬ ‭ क्लाउड‬‭ इन्फ्रास्ट्रक्चर,‬‭ और‬‭ व्यापक‬‭ डिप्लॉयमेंट‬‭ पाइपलाइन्स‬‭ भी‬‭ रखती‬‭ हैं।‬‭ जबकि‬‭ वैकल्पिक‬‭ पद्धतियां‬ ‭ आशाजनक‬‭ हैं,‬‭ वे‬‭ केवल‬‭ तब‬‭ ही‬‭ स्थिति‬‭ को‬‭ बाधित‬‭ करेंगी‬‭ जब‬‭ वे‬‭ पारंपरिक‬ ‭ दृष्टिकोणों‬‭ को‬‭ विभिन्न‬‭ उपयोग‬‭ मामलों‬‭ में‬‭ लगातार‬‭ बेहतर‬‭ प्रदर्शन‬‭ कर‬‭ सकें।‬‭ अभी‬‭ यह‬‭ कहना‬‭ बहुत‬‭ जल्दी‬‭ है‬‭ कि‬‭ DeepSeek‬ उद्योग‬‭ में‬‭ बदलाव‬‭ का‬‭ प्रतिनिधित्व‬‭ करता‬‭ है‬‭ या‬‭ केवल‬‭ एक‬‭ क्रमिक‬‭ सुधार‬‭ है‬‭ जो‬‭ पहले‬‭ से‬‭ ही‬‭ प्रतिस्पर्धी‭ परिदृश्य‬‭ में‬‭ है,” Matveev ने BeInCrypto को बताया।

इस वास्तविकता को देखते हुए, Sirdesai का मानना है कि DeepSeek पर बाजार की प्रतिक्रिया कुछ हद तक बढ़ा-चढ़ा कर की गई थी।

“बाजार की प्रतिक्रिया AI तकनीक के व्यावसायीकरण की जटिलता को कम आंकती प्रतीत होती है। DeepSeek की अधिक कुशल आर्किटेक्चर महत्वपूर्ण है, लेकिन सफल AI डिप्लॉयमेंट के लिए मजबूत इन्फ्रास्ट्रक्चर, मजबूत सुरक्षा उपाय, और उत्पादन वातावरण में सिद्ध विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है। पश्चिमी टेक कंपनियों ने इन क्षमताओं को बनाने में वर्षों बिताए हैं,” उन्होंने कहा।

DeepSeek का उभार निस्संदेह AI दौड़ को फिर से आकार दे रहा है, यह दिखाते हुए कि नवाचार अप्रत्याशित कोनों से उभर सकता है और स्थापित दिग्गजों को चुनौती दे सकता है।

जैसे-जैसे इंडस्ट्री विकसित होती जा रही है, ओपन-सोर्स मॉडल्स, संसाधन उपलब्धता, और प्रतिस्पर्धा की गतिशीलता के बीच के इंटरप्ले की निगरानी करना निस्संदेह AI विकास के भविष्य और इसके विश्व पर प्रभाव को आकार देगा।