पिछले तीन वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की दौड़ भ्रामक रूप से सीधी दिखाई दी। सबसे तेज़, सबसे मजबूत और सबसे शक्तिशाली की जीत होने की संभावना है। 2026 की गर्मियों ने रूपरेखा को काफी हद तक बदल दिया है, और यह अब उतना आसान नहीं है। एआई शीत युद्ध ठीक से ठंडा होता जा रहा है। अमेरिकी कंपनियों द्वारा बनाए गए प्रत्येक शक्तिशाली एआई मॉडल के लिए, चीनी फ्रंटियर लैब अधिक किफायती मॉडल के साथ प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन समान क्षमताओं के साथ।
एचटी के साथ बातचीत में, ‘द न्यू जियोग्राफी ऑफ इनोवेशन’ के लेखक और पूर्व विश्व आर्थिक मंच, संयुक्त राष्ट्र के सलाहकार, साथ ही येल में फुलब्राइट स्कॉलर मेहरान गुल कहते हैं कि चीनी एआई कंपनी जिपू (जिसे Z.ai भी कहा जाता है) द्वारा एक शक्तिशाली ओपन वेट GLM-5.2 मॉडल जारी करने का समय “इससे बेहतर नहीं हो सकता था”। इसे अमेरिकी सरकार द्वारा राष्ट्रीय सुरक्षा और साइबर सुरक्षा चिंताओं का हवाला देते हुए एंथ्रोपिक को अपने अत्यधिक उन्नत मिथोस 5 और फैबल 5 मॉडल को ऑफ़लाइन खींचने के लिए अचानक मजबूर करने के कुछ दिनों बाद जारी किया गया था।
गुल कहते हैं, “यूरोप जैसे स्थानों में मिथोस पर प्रतिबंधों से जो सभी सवाल उठे थे, लोगों को यह एहसास हुआ कि वे अमेरिकी तकनीक के खरीदार नहीं हैं, बल्कि अमेरिकी तकनीक के सबसे अच्छे किरायेदार हैं, जिन्हें किसी भी समय काटा जा सकता है।” उनका कहना है कि भरोसे और विश्वसनीयता के बारे में सवाल, जो आमतौर पर चीनी तकनीक के लिए आरक्षित होते हैं, अब अमेरिकी कंपनियों से भी तकनीक के बारे में पूछे जा रहे हैं।
एक नीति, और एक रास्ता
उनका मानना है कि हम नए एआई मॉडल के लिए अधिक क्रमबद्ध और विलंबित रोलआउट देखेंगे। “यह एक नया मानदंड है। जो होने जा रहा है वह अमेरिका के भीतर एक सीमित रिलीज है, जिसके बाद कुछ हफ्तों के अंतराल के बाद दूसरों के लिए पहुंच होगी। मिथोस के साथ, यूरोप में अभी भी पूर्ण पहुंच नहीं है। उदाहरण के लिए, आप अभी भी सुरक्षा या जीव विज्ञान से संबंधित प्रश्न नहीं पूछ सकते हैं,” वह बताते हैं।
यह सिर्फ मानवशास्त्रीय नहीं है। साइबर सुरक्षा जोखिमों की समीक्षा के बाद अमेरिकी प्रशासन से मंजूरी मिलने के बाद, इस महीने, OpenAI ने सभी के लिए सोल, टेरा और लूना मॉडल से युक्त GPT-5.6 फ्रंटियर मॉडल परिवार जारी किया। एआई कंपनियां कार्यप्रणाली की समीक्षा की मांग कर रही हैं।
एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई ने हाल ही में एक ऑप-एड में लिखा, “एआई क्षमता एक घातीय वक्र के साथ आगे बढ़ रही है, जबकि नीति प्रणाली अभी भी पारंपरिक गति से आगे बढ़ रही है।” ओपनएआई के सैम अल्टमैन ने कथित तौर पर एक आंतरिक ज्ञापन के माध्यम से कर्मचारियों से कहा, “हमने अमेरिकी सरकार को स्पष्ट कर दिया है कि यह हमारा पसंदीदा दीर्घकालिक मॉडल नहीं है, और भविष्य में रिलीज के लिए अधिक टिकाऊ दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए उनके और उद्योग में अन्य लोगों के साथ काम करेंगे।”
गुल कहते हैं, “अतीत में, अगर विश्वास और विश्वसनीयता के बारे में चीन से सवाल पूछे जाते थे, तो मुझे लगता है कि चीन अब खुद को अधिक विश्वसनीय भागीदार के रूप में पेश कर रहा है, और अब वही सवाल अमेरिकी स्टैक से पूछे जा रहे हैं।” वाशिंगटन के उत्तोलन के संबंध में, वह एक महत्वपूर्ण उत्तोलन की ओर इशारा करते हैं: उच्च-स्तरीय जीपीयू तक पहुंच।
इस हफ्ते, एक लंबे विराम के बाद, अमेरिका ने चिप निर्माता एनवीडिया को Tencent और Bytedance सहित चीनी कंपनियों द्वारा दिए गए ऑर्डर को पूरा करने के लिए ‘बहुत कम’ H200 AI चिप्स भेजने की अनुमति दी। उद्योग और सुरक्षा के लिए अमेरिका के वाणिज्य अवर सचिव जेफरी केसलर ने हाउस फॉरेन अफेयर्स कमेटी की सुनवाई में कहा कि ये “बहुत कम मात्रा में चिप्स हैं, इसलिए यह मामूली बात है।”
संदर्भ के लिए, ज़ीपू ने दावा किया था कि GLM-5.2 प्रशिक्षण पूरी तरह से Huawei के AI चिप्स पर हुआ था, और किसी Nvidia हार्डवेयर का उपयोग नहीं किया गया था। जहां अमेरिका ने अपनी पकड़ मजबूत की, वहीं चीन ने वैश्विक बाजार के लिए खुले हाथ की पेशकश की। Z.ai द्वारा GLM-5.2 की रिलीज़ वैश्विक तकनीकी आपूर्ति श्रृंखलाओं को अलग करने में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर दर्शाती है।
“मिश्रित स्टैक” का मामला, सबसे अच्छा मिश्रण
गुल का मानना है कि “मिश्रित स्टैक”, जैसा कि वह इसे कहते हैं, आगे बढ़ने का रास्ता होगा। वह इसे एआई मॉडलों को ऑफ़लाइन ले जाने और एआई चिप निर्यात को प्रतिबंधित करने से जोड़ते हैं, उन्होंने कहा, “यह देशों के विश्वास को कम कर रहा है।” यह अहसास है कि अधिकांश देश फाउंडेशन मॉडल या एआई चिप्स के मामले में अमेरिका या चीन से प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं। गुल का अनुमान है, “आखिरकार हमारे सामने ऐसी स्थिति आ जाएगी जहां हमारे पास अमेरिका और चीन के बीच एक मिश्रित स्टैक होगा। आपको एक से जीपीयू मिलेगा, दूसरे से फाउंडेशन मॉडल।”
भारत और ग्लोबल साउथ के लिए अनिश्चितता है – यह मुद्दा इस साल की शुरुआत में नई दिल्ली में इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट में प्रधान मंत्री नरेंद्र मोदी ने भी उठाया था। मिश्रित स्टैक कुछ हद तक चिंताओं को शांत कर सकता है। गुल ने इसी विचार में वियतनाम और ब्राजील का नाम लिया, यह देखते हुए कि एक दिलचस्प विकल्प के रूप में चीन की अधिक स्वीकार्यता मुख्य रूप से लागत के कारण है। चीनी ईवी और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स की तरह, चीनी एआई मॉडल में सामर्थ्य का लाभ है।
2026 स्टैनफोर्ड एचएआई एआई इंडेक्स रिपोर्ट के अनुसार, शीर्ष अमेरिकी और चीनी एआई मॉडल के बीच प्रदर्शन अंतर घटकर बहुत कम 2.7% हो गया है, जिसमें अमेरिका कुल शीर्ष स्तरीय मॉडल मात्रा और निजी निवेश में अग्रणी है, जबकि चीन अनुसंधान मात्रा, पेटेंट और उद्धरण में अग्रणी है।
“तर्क बदल रहा है, और आश्चर्यजनक रूप से, विश्वास के बारे में अधिक होता जा रहा है। किसने कभी सोचा होगा कि आपके ढेर को मिलाने का एक भरोसेमंद कारण होगा और उसमें चीन भी होगा? हो सकता है कि वैश्विक दक्षिण को उस ढेर पर अधिक भरोसा करने की ज़रूरत है जो वैश्विक दक्षिण से भी कुछ हिस्सों में है। चीन और भारत के बीच संबंध सबसे अधिक आरामदायक नहीं हैं, लेकिन तथ्य यह है कि यहां तक कि एक चर्चा भी है जो आपको पारंपरिक अमेरिकी सहयोगियों के बीच भी, पिछले 6 महीनों में अमेरिकी प्रशासन द्वारा अपनाए गए रास्ते के नकारात्मक परिणामों को दिखाती है।”
अप्रतिबंधित एमआईटी लाइसेंस के तहत जीएलएम-5.2 जारी करके, चीन खुद को एक विश्वसनीय, सुलभ विकल्प के रूप में स्थापित कर रहा है, जो अमेरिकी सीमांत प्रयोगशालाओं की बंद-दरवाजे वाली नीतियों के बिल्कुल विपरीत है।
कीमत और मूल्य को परिभाषित करना
अमेरिकी एआई कंपनियों को मूल्य निर्धारण चुनौतियों पर कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए? पिछले साल की शुरुआत में डीपसीक ने एआई की दुनिया में तूफान ला दिया था, जिसके बाद से चीनी एआई मॉडलों ने लागत में एक फायदा लगातार प्रदर्शित किया है। अनुमानित टोकन लागत के संदर्भ में, GLM-5.2 की लागत $1.40 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $4.40 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है – इसकी तुलना में, एंथ्रोपिक के क्लाउड ओपस 4.8 में समान उपयोग के लिए डेवलपर्स और उद्यमों की लागत क्रमशः $5 और $25 होगी।
अमेरिकी एआई कंपनियों की ओर से ठोस प्रतिक्रिया की कमी ने गुल को हैरान कर दिया है। “मुझे बिल्कुल समझ में नहीं आता कि अमेरिकी कंपनियां कम लागत वाले एआई मॉडल क्यों जारी नहीं कर सकीं। यदि एंथ्रोपिक के पास पहले से ही एक उच्च अंत मॉडल है, तो मुझे समझ में नहीं आता कि यह उस मॉडल पर नुकसान क्यों नहीं उठा सकता है जो डीपसीक और जिपू जैसी कंपनियों के साथ कीमत पर प्रतिस्पर्धा करता है, और हाइब्रिड मॉडल की पेशकश करता है जो स्विचिंग को इतना आसान बनाता है,” वह व्यवसायों और सरकारों के लिए एक लाभ की ओर इशारा करते हुए पूछते हैं, जहां सभी डेटा एक एआई कंटेनर के भीतर रहता है।
उद्यमों के लिए इसका क्या मतलब है? गुल बताते हैं, “वास्तव में केवल एक ही उपयोग का मामला है जो हमने देखा है, और वह कोडिंग है। कोडिंग के अलावा, हमने वास्तव में एलएलएम को व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए बड़े पैमाने पर किसी भी चीज़ के लिए प्रभावी ढंग से तैनात नहीं देखा है।” मैं कहूंगा कि भारी कार्यभार के लिए भी, ऐसा नहीं है कि चीनी मॉडल पूरी तरह से अनुपयुक्त हैं।
वह कुछ महीनों की क्षमता अंतराल को जोड़ते हैं जो अक्सर चीनी एआई मॉडल को परिभाषित करता है और उद्यमों के लिए सॉफ्टवेयर के किसी भी परिणामी नए टुकड़े को लागू करने में लगने वाले समय की समान विंडो की ओर इशारा करता है।
ज़ोरदार संदेश, और अंतर्निहित अर्थ
इस सप्ताह, Google डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने फ्रंटियर एआई को विनियमित करने के लिए एक रूपरेखा व्यक्त की, जिससे ऑल्टमैन भी सहमत दिखे। गुल स्पष्ट हैं कि उनकी बातों पर विश्वास करना जल्दबाजी होगी और उनका कहना है कि जो कुछ भी कहा जा रहा है वह शुद्ध रूप से चिंताजनक है।
“डारियो और डेमिस दोनों, हर पोस्ट के लिए जो कहते हैं कि हमें अधिक सीमांत विनियमन की आवश्यकता है, आप एक और साक्षात्कार देख सकते हैं जिसमें वे कहते हैं कि हम धीमा नहीं कर सकते क्योंकि अगर हम ऐसा करते हैं, तो चीन आगे निकल जाता है,” वे कहते हैं।
फ्रांसीसी-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक, यान आंद्रे ले क्यून, नियमित रूप से क्लाउड माइथोस प्रीव्यू मॉडल के आसपास सुरक्षा घबराहट को अतिरंजित विपणन और नाटकीयता के रूप में खारिज कर देते हैं। “मिथोस ड्रामा = बीएस आत्म-भ्रम से,” एक्स पर उनकी स्पष्ट पोस्ट।
गुल कहते हैं, “मैं वास्तव में सवाल पूछता हूं कि यह किस हद तक डर पैदा करने वाला है? मार्केटिंग बनाम वास्तविकता? क्योंकि जब माइथोस सामने आया, तो अपने स्वयं के स्वीकारोक्ति से वे कह रहे थे कि जहां तक साइबर सुरक्षा का सवाल है तो यह गेम-चेंजिंग है। लेकिन अब जब जीएलएम-5.2 आ गया है, जो लगभग उतना ही अच्छा है, हमने दुनिया को अचानक बदलते नहीं देखा है।”
कुछ दिन पहले, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्य नडेला ने कहा था कि उद्यम एआई के लिए दो बार भुगतान करते हैं – पहला सदस्यता और टोकन उपयोग के लिए पैसे के साथ, और दूसरा अपने मालिकाना डेटा के साथ जो अंततः मॉडल को उपयोगी बनाने में मदद करता है। गुल इसे कमोडिटीज़ेशन से जोड़ता है जो कि संरचनाओं के दायरे में आगे बढ़ रहा है जैसे “आप दूसरे व्यक्ति पर जितना भरोसा कर सकते हैं उससे अधिक हम पर भरोसा कर सकते हैं।”
“इस पर मेरी स्पष्ट आपत्ति यह है कि यदि आपके पास एक ओपन-वेट मॉडल है जिसे परिसर में चलाया जा सकता है, आपके पास अपना डेटा है, और मॉडल अनिवार्य रूप से सिर्फ एक इंजन है जिसे आप किसी भी चीनी आपूर्तिकर्ता के साथ डेटा साझा किए बिना अपने मौजूदा डेटाबेस पर चिपका रहे हैं, तो यह डर वास्तव में कैसे आता है?” वह पूछता है.
‘तीसरा खिलाड़ी’ पहेली
क्या भारत, ग्लोबल साउथ और वास्तव में यूरोप के लिए एआई वर्चस्व के लिए इसे तीन-तरफ़ा लड़ाई बनाने का कोई रास्ता है? गुल का मानना है कि इसका उत्तर प्रत्येक देश को देना होगा, और सवाल सरल है – क्या वे अपने मॉडलों के प्रदर्शन को उस स्तर तक बढ़ा सकते हैं जहां अग्रणी अमेरिकी और चीनी मॉडलों का अंतर 20% या 25% नहीं, बल्कि मामूली हो?
वह बताते हैं, “तकनीकी प्रतिभा विकसित करने की परंपरा के बावजूद, यूरोप भी चीन या अमेरिका के खिलाफ प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम नहीं है। एकमात्र उल्लेखनीय मॉडल मिस्ट्रल है।” गुल का मानना है कि भारत सहित कई देशों को यह तय करना होगा कि क्या यह लड़ाई लड़ने लायक है, या संसाधनों को कहीं और केंद्रित करना बेहतर है।
दक्षिण कोरिया ने शायद सैमसंग और एसके हाइनिक्स के साथ एक खाका तैयार कर लिया है, प्रत्येक का मूल्य एक ट्रिलियन डॉलर है। गुल बताते हैं, “वे उन क्षेत्रों की पहचान करने में कामयाब रहे जिनमें वे जल्दी खेलना चाहते हैं, जैसे उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी और अर्धचालकों के आपूर्तिकर्ता होना, यह कहने के बजाय कि फाउंडेशन मॉडल एक अच्छा क्षेत्र लगता है, इसलिए हम कोशिश करेंगे और वहां भी प्रतिस्पर्धा करेंगे।”
अमेरिका ने अपने तकनीकी रत्नों पर अपनी पकड़ मजबूत करते हुए अनजाने में सक्षम, सस्ते विकल्पों को अपनाने में तेजी ला दी है। उद्यमों और संप्रभु राष्ट्रों के लिए, नए युग में स्पष्ट रूप से लचीलेपन, मिश्रित स्टैक के व्यावहारिक आलिंगन और एक समझ की आवश्यकता है कि कोई भी गणना के लिए एकल आपूर्तिकर्ता पर भरोसा नहीं कर सकता है।
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