चीन-अमेरिका एआई युद्ध के प्रमुख खिलाड़ी बदल रहे हैं: Meta और NVIDIA "ओपन वेट" के साथ चीनी प्रतिस्पर्धियों का पीछा क्यों कर रहे हैं

जब जनरेटिव एआई की प्रतिस्पर्धा की बात आती है, तो कई लोग OpenAI, Anthropic, Google जैसी अमेरिकी कंपनियों के बारे में सोचते हैं।

हालांकि, 2026 के एआई बाजार को समझने के लिए यह पर्याप्त नहीं है।

वर्तमान में तेजी से अपनी उपस्थिति बढ़ा रही चीज़ "ओपन वेट एआई" है।

Meta ने 10 अगस्त को 30B आकार का एआई मॉडल "Muse Glimmer" जारी किया। इसके बाद NVIDIA ने 11 अगस्त को "Nemotron 3.5 Lightning" की घोषणा की।

ये मॉडल केवल क्लाउड पर एपीआई के रूप में एआई प्रदान करने के बजाय, डेवलपर्स और कंपनियों को मॉडल प्राप्त करने, अपने कंप्यूटर या सर्वर पर चलाने और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करने की क्षमता पर जोर देते हैं।

इन दोनों कंपनियों के लगभग एक ही समय पर इस दिशा में कदम उठाने के पीछे साधारण उत्पाद प्रतिस्पर्धा से अधिक अर्थ है।

क्योंकि ओपन वेट एआई के क्षेत्र में चीनी कंपनियों की पहले से ही बड़ी उपस्थिति है।

DeepSeek, Alibaba का Qwen, Moonshot AI जैसे चीनी एआई मॉडल न केवल प्रदर्शन में बल्कि मॉडल को डाउनलोड करके अपने वातावरण में उपयोग करने की क्षमता के कारण विश्व के डेवलपर समुदाय में पैठ बना चुके हैं।

एआई की प्रतिस्पर्धा अब "कौन सबसे उच्च प्रदर्शन वाला चैट एआई बना सकता है" की सरल प्रतिस्पर्धा नहीं रह गई है।

यह प्रतिस्पर्धा अब "कौन ऐसा मॉडल प्रदान करेगा जिसे विश्वभर के डेवलपर आधार के रूप में उपयोग करेंगे" की ओर बढ़ रही है, जो एआई इकोसिस्टम को घेरता है।

"उपयोग करने योग्य एआई" से "स्वामित्व योग्य एआई" की ओर

ओपन वेट शब्द अभी भी आम लोगों के लिए समझना कठिन है।

ChatGPT या Claude जैसी सेवाओं में, मूल रूप से उपयोगकर्ता संचालन कंपनी के सर्वर तक पहुंचते हैं और एपीआई या वेब सेवाओं के माध्यम से एआई का उपयोग करते हैं।

एआई मॉडल को अपने पास रखने का कोई तरीका नहीं होता।

दूसरी ओर, ओपन वेट मॉडल में, एआई के शिक्षण द्वारा निर्मित भारी मात्रा में पैरामीटर, जिन्हें "वेट" कहा जाता है, डाउनलोड किए जा सकते हैं।

इसलिए, यदि आपके पास पर्याप्त कंप्यूटिंग क्षमता वाला पीसी या सर्वर है, तो आप बाहरी एआई सेवा को हर बार डेटा भेजे बिना अपने संगठन में एआई चला सकते हैं।

यह अंतर बहुत बड़ा है।

विशेष रूप से कंपनियों के लिए, यह केवल शुल्क का मामला नहीं है।

कंपनी दस्तावेज़, ग्राहक जानकारी, अनुसंधान और विकास डेटा, स्रोत कोड, वित्तीय जानकारी आदि जैसे डेटा को बाहरी सेवाओं पर भेजने में सावधानी बरतनी पड़ती है।

यदि मॉडल को आंतरिक वातावरण में चलाया जा सकता है, तो इस तरह की जानकारी को बाहरी रूप से भेजे बिना एआई प्रोसेसिंग की संभावना बढ़ जाती है।

इसके अलावा, अपनी कंपनी के कार्यों के अनुसार अतिरिक्त शिक्षण या ट्यूनिंग करना भी आसान हो जाता है।

इसलिए, ओपन वेट एआई में "एआई को उधार लेने" के बजाय "एआई को अपनी आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में रखने" की अवधारणा है।

Meta ने फिर से ओपन पथ पर लौटने का कारण

Meta के लिए, ओपन एआई रणनीति कोई नई बात नहीं है।

कंपनी Llama श्रृंखला के माध्यम से एक समय के लिए ओपन मॉडल बाजार का प्रतिनिधित्व करने वाली कंपनियों में से एक बन गई थी।

Llama को आधार बनाकर, विश्वभर के डेवलपर्स ने डेरिवेटिव मॉडल और टूल्स विकसित किए, और Meta ने एआई एपीआई बाजार पर एकाधिकार किए बिना एआई इकोसिस्टम पर मजबूत प्रभाव डाला।

हालांकि, बाद में Meta ने अपनी एआई रणनीति को संशोधित किया और Muse श्रृंखला में क्लोज्ड मॉडल प्रदान करने पर भी ध्यान केंद्रित किया।

इसलिए, इस बार के ओपन वेट वापसी के बारे में "क्या फिर से नीति बदल जाएगी" की चिंता भी है।

इस बार जारी किया गया Muse Glimmer लगभग 30 अरब पैरामीटर आकार का है और इसे स्थानीय वातावरण में निरंतर चलने वाले एआई एजेंट के रूप में डिज़ाइन किया गया है।

Meta के अनुसार, इसे Mac और सामान्य पीसी, एकल उपभोक्ता जीपीयू पर उपयोग करने की परिकल्पना की गई है, और स्थानीय कोडिंग समर्थन, टूल कॉलिंग, एआई एजेंट इसके मुख्य उपयोग हैं।

और भी महत्वपूर्ण यह है कि Meta ने अधिक उच्च प्रदर्शन वाले "Muse Spark 1.2" के लिए भी ओपन वेट संस्करण प्रदान करने की योजना बनाई है।

यदि वर्तमान के अत्याधुनिक वर्ग के करीब मॉडल वास्तव में जारी किए जाते हैं, तो अमेरिकी निर्मित ओपन वेट एआई की स्थिति में तेजी से बदलाव आ सकता है।

Box के सीईओ, Aaron Levie भी इस कदम की सराहना कर रहे हैं।

उनका ध्यान केवल एक नए एआई मॉडल के आने पर नहीं है।

बल्कि इस बात पर है कि अमेरिकी कंपनियों ने "निकटतम अत्याधुनिक प्रदर्शन वाले ओपन मॉडल को प्रदान करने" की इच्छा स्पष्ट रूप से व्यक्त की है।

NVIDIA का लक्ष्य "एआई एजेंट युग" है

Meta से अलग दृष्टिकोण से ओपन एआई में प्रवेश कर रहा है NVIDIA।

कंपनी द्वारा घोषित Nemotron 3.5 Lightning भी लगभग 30 अरब पैरामीटर आकार का है, लेकिन यह सभी पैरामीटर को एक साथ उपयोग करने की संरचना नहीं है।

यह Mixture-of-Experts नामक प्रणाली को अपनाता है, जिससे एक बार की प्रक्रिया में सक्रिय पैरामीटर लगभग 3 अरब तक सीमित रहते हैं।

इससे बड़े मॉडल की क्षमता को बनाए रखते हुए गणना लागत को कम करने का लक्ष्य है।

NVIDIA द्वारा जोर दिया गया उपयोग "लगातार चलने वाले एआई एजेंट" है।

जब एआई एजेंट का प्रसार होगा, तो पारंपरिक चैट एआई के विपरीत, जो एक प्रश्न का एक उत्तर देता है, एआई कई बार मॉडल को कॉल करेगा।

उदाहरण के लिए,

"प्रतिद्वंद्वी कंपनियों की जांच करना"
"सामग्री एकत्र करना"
"डेटा का विश्लेषण करना"
"रिपोर्ट लिखना"
"ईमेल तैयार करना"
"सिस्टम में इनपुट करना"

जैसे कार्यों को एआई को सौंपने पर, एक कार्य के पीछे बड़ी मात्रा में अनुमान प्रक्रिया उत्पन्न होती है।

हर बार उच्चतम प्रदर्शन वाले महंगे बड़े मॉडल का उपयोग करने पर, लागत तेजी से बढ़ती है।

इसलिए, NVIDIA ने योजना बनाई है कि केवल उन्नत निर्णयों को बड़े मॉडल पर छोड़ दिया जाए और टूल निष्पादन या सत्यापन कार्य जैसे भारी मात्रा में उत्पन्न होने वाली प्रक्रियाओं को Nemotron 3.5 Lightning जैसे हल्के मॉडल पर वितरित किया जाए।

यह संकेत देता है कि भविष्य का एआई बाजार "एक विशाल एआई" पर केंद्रित नहीं होगा, बल्कि कई एआई का उपयोग करने की दिशा में बढ़ सकता है।

क्यों चीन ओपन वेट में मजबूत है

यहां चीन की उपस्थिति को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

DeepSeek द्वारा दुनिया को दिया गया झटका केवल यह नहीं था कि एक चीनी कंपनी ने उच्च प्रदर्शन वाला एआई विकसित किया।

बल्कि यह था कि अपेक्षाकृत कम लागत में विकसित उच्च प्रदर्शन मॉडल को व्यापक रूप से उपलब्ध कराकर, "अत्याधुनिक एआई केवल अमेरिकी विशाल कंपनियों द्वारा बनाया जाता है और क्लाउड एपीआई के रूप में प्रदान किया जाता है" की धारणा को हिला दिया।

इसके बाद, Alibaba का Qwen और Moonshot AI भी विश्व के ओपन मॉडल बाजार में मजबूत प्रभाव डालने लगे।

विशेष रूप से स्थानीय LLM का उपयोग करने वाले डेवलपर्स की दुनिया में, मॉडल की राष्ट्रीयता की तुलना में "प्रदर्शन", "आवश्यक मेमोरी", "अनुमान गति", "लाइसेंस", "मात्रात्मकता की आसानी" को अधिक महत्व दिया जाता है।

यदि प्रदर्शन अच्छा है, हाथ में जीपीयू पर चलता है, और स्वतंत्र रूप से संशोधित किया जा सकता है, तो चीनी मॉडल का भी उपयोग किया जाएगा।

यह अत्यधिक व्यावहारिक डेवलपर संस्कृति चीनी मॉडल के वैश्विक प्रसार को बढ़ावा देती रही है।

अमेरिकी कंपनियों के लिए समस्या यही है।

एक बार जब कोई मॉडल डेवलपर्स के लिए मानक आधार बन जाता है, तो उसके आसपास टूल्स, लाइब्रेरी, शिक्षण डेटा, ज्ञान, डेरिवेटिव मॉडल का निर्माण होता है।

यह ओएस के समान है।

केवल प्रदर्शन तुलना में अस्थायी रूप से जीतना "इकोसिस्टम" को बदलना मुश्किल होता है।

Meta और NVIDIA की इस बार की गतिविधियों में, चीनी कंपनियों द्वारा इस क्षेत्र में निर्णायक बढ़त हासिल करने से पहले अमेरिकी निर्मित मॉडल के विकल्पों को फिर से बढ़ाने की रणनीतिक महत्व भी दिखाई देता है।

सोशल मीडिया पर स्वागत और संदेह का मिश्रण

इस घोषणा पर डेवलपर समुदाय की प्रतिक्रिया पूरी तरह से स्वागत नहीं है।

X पर, Aaron Levie ने Muse Spark 1.2 के ओपन वेट बनने को एक बड़ी घटना के रूप में लिया है, और Hugging Face के सदस्यों सहित ओपन एआई का समर्थन करने वाले लोग Meta के दिशा परिवर्तन का स्वागत कर रहे हैं।

एआई डेवलपर्स के बीच विशेष रूप से, "अमेरिकी कंपनियों से फिर से मजबूत ओपन वेट मॉडल आने" की उम्मीद बड़ी है।

Hacker News पर भी, "Llama 3 के युग की तरह उम्मीद की भावना वापस आ गई है" जैसे विचार व्यक्त किए गए हैं, और Muse Glimmer को Mac पर आजमाने वाले उपयोगकर्ताओं द्वारा चैट प्रदर्शन और टेक्स्ट जनरेशन की सकारात्मक समीक्षा की गई है।

दूसरी ओर, सावधानीपूर्वक विचार भी कम नहीं हैं।

Meta पर विश्वास सबसे अधिक चर्चित मुद्दों में से एक है।

Meta ने पहले Llama के माध्यम से ओपन एआई को जोरदार तरीके से बढ़ावा दिया था, लेकिन बाद में कुछ मॉडलों को क्लोज्ड कर दिया।

इसलिए Hacker News पर, "क्यों एक बार ओपन मॉडल को बंद किया गया" और "इस बार की नीति कितनी देर तक चलेगी" जैसे प्रश्न उठाए गए।

इसके अलावा, "छोटे मॉडल को जारी करने के साथ ही, क्या वास्तव में प्रतिस्पर्धी अत्याधुनिक मॉडल भी जारी किए जाएंगे" जैसे सवाल भी उठाए गए।

Muse Spark 1.2 की रिलीज़ पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

क्या वादा किए गए उच्च प्रदर्शन वाले मॉडल को ओपन वेट किया जाएगा? या केवल कुछ मॉडलों को जारी करने की रणनीति पर ही सीमित रहेंगे?

Meta की ओपन रणनीति की गंभीरता अगले रिलीज में आंकी जाएगी।

स्थानीय एआई उपयोगकर्ता पहले से ही प्रदर्शन परीक्षण शुरू कर चुके हैं

Reddit के स्थानीय LLM समुदाय "LocalLLaMA" में, घोषणा के तुरंत बाद Muse Glimmer और Nemotron 3.5 Lightning को चलाने के प्रयास किए जा रहे हैं।

Muse Glimmer के बारे में, स्थानीय कोडिंग उद्देश्यों के लिए इसे आजमाने वाले उपयोगकर्ता सामने आ रहे हैं, जबकि "अधिक सोचने की प्रवृत्ति" और "संयम अधिक हो सकता है" जैसी कठोर समीक्षाएं भी शुरू हो रही हैं।

Nemotron 3.5 Lightning के बारे में भी, 16GB या 24GB वर्ग के VRAM वातावरण में इसे कितनी हद तक व्यावहारिक रूप से चलाया जा सकता है, और क्वांटाइज्ड संस्करण कितना उपयोगी होगा, इस पर चर्चा की जा रही है।

दिलचस्प बात यह है कि तुलना के लिए Qwen का नाम बार-बार लिया जा रहा है।

अमेरिकी कंपनियों के लिए, चीनी एआई अब "भविष्य में पकड़ सकता है" वाला प्रतियोगी नहीं है।

डेवलपर्स नए अमेरिकी मॉडल को आजमाते ही तुलना करने के लिए एक वास्तविक बेंचमार्क बन गया है।

यह वर्तमान एआई प्रतिस्पर्धा की संरचना का प्रतीक है।

"ओपन इसलिए सुरक्षित" या "ओपन इसलिए खतरनाक" नहीं

ओपन वेट एआई के बारे में एक और बड़ी बहस है।

सुरक्षा और सुरक्षा।

यदि कोई भी मॉडल प्राप्त कर सकता है, तो यह अनुसंधान और कंपनी उपयोग को बढ़ावा दे सकता है, लेकिन दुर्भावनापूर्ण लोग भी इसका उपयोग कर सकते हैं।

साइबर हमले, धोखाधड़ी, गलत जानकारी उत्पन्न करने आदि के दुरुपयोग की चिंता करते हुए, शक्तिशाली एआई मॉडल की सार्वजनिकता पर कुछ प्रतिबंध आवश्यक हैं।

विपरीत पक्ष में, "एआई मॉडल को केवल कुछ विशाल कंपनियों द्वारा प्रबंधित करना अधिक खतरनाक है" की बहस है।##HTML_TAG