डीपसीक क्या हासिल कर सकता है? ओपनएआई भी ऐसा नहीं कर सकता?

इसका वास्तविक मूल्य 1टीपी8टी कम करके आंका गया है!

DeepSeek-R1 ने निस्संदेह बाजार में उत्साह की एक नई लहर ला दी है। न केवल प्रासंगिक तथाकथित लाभार्थी लक्ष्य तेजी से बढ़ रहे हैं, बल्कि कुछ लोगों ने इससे पैसे कमाने के प्रयास में DeepSeek-संबंधित पाठ्यक्रम और सॉफ्टवेयर भी विकसित किए हैं।

हमारा मानना है कि हालांकि इन घटनाओं में कुछ अराजक तत्व हैं, और हमें इसमें शामिल जोखिमों के बारे में अवश्य पता होना चाहिए, लेकिन यह निर्विवाद है कि वे DeepSeek के प्रति जनता की जिज्ञासा और उत्साह को दर्शाते हैं।

इससे पहले, मैंने DeepSeek-R1 के उद्भव के महत्व का विश्लेषण किया था, लेकिन आज मैं इसके पीछे के वास्तविक अवसर पर गहराई से चर्चा करना चाहूंगा, जो कि AI अनुप्रयोगों के लोकप्रियकरण और समृद्धि को बढ़ावा देना है। रणनीतिक स्तर पर, मैंने हमेशा इस बात पर जोर दिया है कि प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए निरंतर निवेश महत्वपूर्ण है।

जब प्रौद्योगिकी विकास के एक निश्चित चरण में पहुंच जाती है, तो लागत कम करने और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने के लिए प्रदर्शन ट्यूनिंग और ऊर्जा दक्षता पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए। DeepSeek ने इतनी हलचल इसलिए मचाई है क्योंकि इसने DeepSeek-R1 मॉडल ओपनएआई o1 मॉडल के बराबर प्रदर्शन के साथ, ओपनएआई, मेटा और एंथ्रोपिक जैसे अमेरिकी एआई दिग्गजों की तुलना में लागत बहुत कम है। इसने सभी को चीन के प्रौद्योगिकी उद्योग द्वारा अमेरिकी नियंत्रण को तोड़ने की संभावना दिखाई है।

इसके अलावा, कुछ समय पहले, कई विशेषज्ञों का मानना था कि स्केलिंग कानून विफल होने वाला था। जैसे-जैसे एआई मॉडल का आकार बढ़ता जाएगा, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करना अधिक से अधिक कठिन होता जाएगा, और प्रदर्शन सुधार का सीमांत प्रभाव धीरे-धीरे कमजोर होता जाएगा।

इसके अलावा, बड़े एआई मॉडल के लिए कंप्यूटिंग शक्ति की मांग में तेज वृद्धि भी गंभीर ऊर्जा खपत और पर्यावरणीय समस्याएं लाएगी। इससे लोगों को लगता है कि DeepSeek के दृष्टिकोण से बड़े AI मॉडल के शीर्ष पर पहुंचने की बहुत उम्मीद है।

हालाँकि, मैं अभी भी हुआंग रेनक्सुन के विचार से सहमत हूँ कि स्केलिंग कानून अभी भी वैध हैपूंजी और कंप्यूटिंग शक्ति में निवेश बढ़ाने से अभी भी मॉडल के प्रदर्शन में लगातार सुधार हो सकता है, और इस तरह के सुधार की छत निश्चित रूप से प्रदर्शन ट्यूनिंग और ऊर्जा दक्षता की तुलना में बहुत अधिक है। दूसरे शब्दों में, जब हमने सभी विवरणों को अनुकूलित किया है जिन्हें अनुकूलित किया जा सकता है, और फिर प्रदर्शन में और सुधार करना चाहते हैं, तो हम केवल निवेश बढ़ाने पर भरोसा कर सकते हैं।

इसलिए, दीर्घकाल में, केवल प्रदर्शन में सुधार पर निर्भर रहना प्रतिस्पर्धियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम नहीं हो सकता है, जो प्रदर्शन में सुधार के लिए धन बहाते रहते हैं।

इसलिए, मुझे लगता है कि हमें अभी भी DeepSeek की अत्याधुनिक प्रतिस्पर्धात्मकता पर गंभीरता से विचार करने की आवश्यकता है। लेकिन दूसरी ओर, DeepSeek का वास्तविक मूल्य कम आंका गया हो सकता है।

ओपनएआई जैसी अग्रणी एआई कंपनियों ने मॉडलों के प्रशिक्षण और अनुकूलन में बहुत सारे संसाधनों का निवेश किया है, लेकिन आवेदन की समस्या को हल नहीं किया है और इन मॉडलों के विकास का समर्थन करने के लिए एप्लिकेशन बाजार विकसित नहीं किया है।

उच्च परिचालन लागत, जटिल कंप्यूटिंग प्रक्रियाएं, तथा डेटा सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी मुद्दों के कारण वित्तपोषण की मांग लगातार बढ़ रही है, जो एआई के क्षेत्र में इन कंपनियों के आगे विस्तार और अनुप्रयोग को भी सीमित करता है।

क्या DeepSeek इस समस्या को हल कर सकता है? इसके लिए ए खुले स्रोत और बंद स्रोत, प्रदर्शन सुधार और बाजार अनुप्रयोग के बीच नाजुक संतुलन में सावधानीपूर्वक अंतर्दृष्टि।

एक ओर, DeepSeek का ओपन सोर्स दृष्टिकोण अन्य मॉडलों से अलग है।

पारंपरिक अर्थों में, ओपन सोर्स का मतलब है कि कोड पूरी तरह से खुला है, और कोई भी इसे स्वतंत्र रूप से उपयोग, संशोधित और वितरित कर सकता है, जबकि ओपन सोर्स डेवलपर इससे लाभ नहीं उठा सकता है। हालाँकि, AI के क्षेत्र में, ओपन सोर्स केवल कोड को खोलने के बारे में नहीं है, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन के बारे में है।

DeepSeek मॉडल संरचना को सार्वजनिक करता है और पूर्ण रूप से प्रशिक्षित और अनुकूलित ओपन सोर्स मॉडल प्रदान करता है, जो न केवल उपयोगकर्ताओं के लिए सीमा को कम करता है, बल्कि मॉडल के प्रदर्शन को भी सुनिश्चित करता है। साथ ही, DeepSeek मॉडल प्रदर्शन को लगातार अनुकूलित करने के लिए ऑनलाइन सेवाओं के माध्यम से उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और डेटा भी लगातार एकत्र करता है।

भविष्य में, उपयोगकर्ता के उपयोग के आधार पर वास्तविक समय में मॉडल मापदंडों को समायोजित करना भी संभव हो सकता है, जिससे अधिक कुशल और व्यक्तिगत सेवाएं प्रदान की जा सकेंगी।

भविष्य में, मेटा के समान, DeepSeek की ओपन सोर्स रणनीति भी दुनिया भर के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को भाग लेने के लिए आकर्षित करेगी, जिससे एक बड़ा सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र बनेगा। सहयोग का यह मॉडल एआई प्रौद्योगिकी के नवाचार और अनुप्रयोग को बहुत बढ़ावा देगा। साथ ही, DeepSeek को इस सहयोग से अधिक तकनीकी सहायता और व्यावसायिक अवसर भी मिलेंगे, जिससे दोनों पक्षों को जीत की स्थिति प्राप्त होगी।

दूसरी ओर, DeepSeek से वर्तमान AI अनुप्रयोग प्रक्रिया में समावेशिता की समस्या का समाधान होने की उम्मीद है। वर्तमान में, एआई अनुप्रयोग करने वाली कई कंपनियों ने पहले ही काफी राजस्व प्राप्त कर लिया है, जिससे पता चलता है कि एआई तकनीक पहले से ही काफी परिपक्व है।

उदाहरण के लिए, पलांटिर, जिसके शेयर की कीमत हाल ही में आसमान छू रही है, ने अपना खुद का एआई प्लेटफॉर्म बनाकर अपनी परिचालन दक्षता और इस प्रकार अपने लाभ मार्जिन में काफी सुधार किया है। न केवल चौथी तिमाही में इसका राजस्व 800 मिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच गया, जो बाजार की उम्मीदों से कहीं अधिक है और कई लोगों को चौंका रहा है, बल्कि उपयोगकर्ताओं की संख्या में भी 43% की उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।

हालांकि, ये सफलताएं अभी भी केवल बड़ी सॉफ्टवेयर कंपनियों के पास ही हैं। जब हम छोटी कंपनियों और व्यक्तियों को देखते हैं, तो उद्यमियों और स्टार्टअप के लिए अवसर अभी भी सीमित हैं।

DeepSeek के उद्भव ने इस गतिरोध को तोड़ दिया है। अभिनव वास्तुकला और प्रशिक्षण विधियों के माध्यम से, DeepSeek ने AI मॉडल विकसित करने और उपयोग करने की लागत को सफलतापूर्वक कम कर दिया है, जिससे अधिक लोगों के लिए AI तकनीक का प्रयास करना और उसका उपयोग करना संभव हो गया है। यह दृष्टिकोण न केवल AI तकनीक के लोकप्रियकरण को बढ़ावा देगा, बल्कि नए अनुप्रयोग परिदृश्यों और जरूरतों को खोजने में भी मदद करेगा।

कई कंपनियों ने पहले ही DeepSeek के ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करके कम लागत वाले एप्लिकेशन विकसित किए हैं, जो DeepSeek मॉडल की व्यवहार्यता और वाणिज्यिक मूल्य को और अधिक साबित करता है। DeepSeek के विकास के साथ और भी नई खोजें या एप्लिकेशन सामने आ सकते हैं, जबकि ओपन सोर्स मॉडल अधिक उपयोगकर्ताओं को स्थानीय परिनियोजन को लागू करने की अनुमति देता है, जिससे डेटा सुरक्षा के मुद्दे को और अधिक संबोधित किया जा सकता है।

भविष्य में, कम लागत, उच्च प्रदर्शन वाले एआई समाधानों के उद्भव के साथ, अधिक से अधिक लोग एआई तकनीक का उपयोग करना शुरू कर देंगे, और नई ज़रूरतें और अनुप्रयोग परिदृश्य उभरते रहेंगे, जिससे पूरे एआई उद्योग के विकास को बढ़ावा मिलेगा।चाहे वह एआई एजेंट हो या फिर अधिक दूर के भविष्य में भी, एआई का विकास कभी नहीं रुकेगा।

संक्षेप में, DeepSeek वर्तमान एआई उद्योग में कुछ नए रुझानों के उद्भव को बढ़ावा देने में मदद करेगा, अर्थात, सामान्य प्रयोजन प्रौद्योगिकियों का विकास परिपक्व हो गया है, और सहायक प्रौद्योगिकियों का विकास और प्रौद्योगिकियों का अनुप्रयोग और व्यावसायीकरण और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा।

भविष्य में, मल्टीमॉडल प्रौद्योगिकियों के विकास और अनुप्रयोग परिदृश्यों के निरंतर विस्तार के साथ, एआई प्रौद्योगिकी अधिक क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी, और यह DeepSeek जैसी उभरती एआई कंपनियों के लिए अधिक विकास के अवसर और स्थान भी प्रदान करेगी।