कृत्रिम बुद्धिमत्ता
DeepSeek: क्या कम लागत वाले AI का अस्थिर दौर अपेक्षा से पहले शुरू हो गया है?
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DeepSeek ने AI उद्योग को झकझोर दिया
सोमवार, 27 जनवरी 2025 को बाजार देखने वाले बहुत-से लोगों का पहला सवाल रहा होगा, “यह क्या हुआ?” लगातार बढ़ता दिख रहा Nvidia (NVDA ) का शेयर एक ही दिन में 18% टूट गया।
उस दिन Nvidia के बाजार पूंजीकरण में लगभग 560 अरब डॉलर की गिरावट आई—एक ही दिन में किसी एक कंपनी के मूल्य में इतनी बड़ी गिरावट पहले कभी नहीं हुई थी। हालांकि Nvidia के निवेशक शेयर में भारी उतार-चढ़ाव से परिचित हैं: एक दिन में हुई दस सबसे बड़ी गिरावटों में से आठ इसी शेयर की रही हैं।
स्रोत: Visual Capitalist
इस उथल-पुथल की वजह चीन में विकसित DeepSeek का जारी होना था। यह बड़ा भाषा मॉडल (LLM) प्रदर्शन के मामले में OpenAI और अन्य अग्रणी AI कंपनियों के सर्वश्रेष्ठ मॉडलों को टक्कर देता है। साथ ही यह ओपन सोर्स है और बहुत कम कीमत पर उपलब्ध है। दावा किया गया कि इसे एक मात्रात्मक निवेश कोष की ‘सहायक परियोजना’ के रूप में केवल 60 लाख डॉलर में विकसित किया गया।
यदि यह दावा सही है, तो इस धारणा पर सवाल उठेंगे कि AI के विकास के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग क्षमता और डेटा केंद्रों पर अरबों, बल्कि खरबों डॉलर खर्च करना अनिवार्य है। AI हार्डवेयर में अग्रणी Nvidia पर निवेशकों की घबराहट का सबसे अधिक असर पड़ना इसलिए आश्चर्यजनक नहीं है।
अब जब शुरुआती हलचल कुछ थम गई है, आइए देखें कि DeepSeek वास्तव में क्या कर सकता है और चीन का AI उद्योग आगे क्या कर सकता है।
DeepSeek की पृष्ठभूमि
High-Flyer
DeepSeek को चीन की वित्तीय ट्रेडिंग और मात्रात्मक निवेश कंपनी High-Flyer ने विकसित किया। इसकी स्थापना लियांग वेनफेंग ने की थी।
उस समय लगभग 40 वर्ष के लियांग ने अपने करियर की शुरुआत कंप्यूटर विज़न में की थी। उन्होंने 2015 में High-Flyer की स्थापना की और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके ट्रेडिंग रणनीतियों में AI अपनाने की पहल की। उस समय यह कोष लगभग 8 अरब डॉलर की संपत्ति का प्रबंधन कर रहा था।
सार्वजनिक रूप से कम दिखाई देने वाले लियांग को 20 जनवरी 2025 को बीजिंग में AI प्रौद्योगिकी पर हुई बैठक में चीन के प्रधानमंत्री ली छ्यांग के बगल में बैठे देखा गया। ली, चीनी कम्युनिस्ट पार्टी की पोलितब्यूरो स्थायी समिति के दूसरे सबसे वरिष्ठ सदस्य हैं।
स्रोत: Nigel D’Souza
लियांग के सार्वजनिक रूप से कम दिखने और शुरुआती भ्रम के कारण कई मीडिया संस्थानों ने DeepSeek से असंबद्ध, लेकिन समान नाम वाले एक अन्य व्यक्ति की तस्वीर प्रकाशित कर दी, जो इंटीरियर डिज़ाइनर हैं।
“यह लियांग वेनफेंग नहीं हैं” — स्रोत: Business Day
DeepSeek
2021 में, अमेरिकी प्रतिबंध लागू होने से पहले, लियांग वेनफेंग ने लगभग 10,000 Nvidia H800 चिप खरीदे। आगे चलकर इसी परियोजना से DeepSeek बना और उन्होंने High-Flyer के प्रमुख AI शोधकर्ताओं को इसमें शामिल किया।
अधिक उन्नत H100 और B200 की तुलना में H800 चिप का प्रदर्शन कम है और उनकी बिजली खपत लगभग तीन गुनी बताई गई है।
स्रोत: Technical City
DeepSeek का दावा है कि उसने अपने DeepSeek V3 मॉडल को दो महीने से भी कम समय में 55.8 लाख डॉलर खर्च करके प्रशिक्षित किया। इस राशि में 10,000 H800 चिप की वास्तविक लागत शामिल नहीं है, फिर भी यह उस समय तक के अन्य बड़े भाषा मॉडलों की अनुमानित लागत से बहुत कम थी।
इस दावे के अनुसार DeepSeek V3 के प्रशिक्षण पर खर्च, OpenAI, Meta, Microsoft (MSFT ), Google आदि की AI टीमों के प्रमुखों के कुल वेतन से भी कम रहा होगा।
DeepSeek का प्रदर्शन
कम बताई गई विकास लागत के साथ विश्लेषकों और निवेशकों को इस बात ने चौंकाया कि DeepSeek का प्रदर्शन OpenAI और अन्य अग्रणी AI कंपनियों के नवीनतम मॉडलों के बराबर, या संभवतः उनसे बेहतर बताया गया, जिसमें हाल में जारी o3 भी शामिल था, जिसे संभावित AGI की दिशा में कदम कहा गया.
स्रोत: GitHub
पहली प्रतिक्रिया यह संदेह था कि कहीं विवरण गलत तो नहीं और विकास में लगे समय तथा खर्च के आंकड़े अधूरे या भ्रामक तो नहीं हैं। इस मुद्दे पर आगे चर्चा की गई है।
फिर भी संभव है कि DeepSeek की विधि अब तक AI उद्योग में अपनाए गए तरीकों से 10 से 100 गुना अधिक कुशल हो।
अमेरिकी AI उद्योग के लिए एक और झटका DeepSeek की कीमत थी। बताई गई टोकन दर एक डॉलर से काफी कम थी, जो प्रतिस्पर्धियों की कीमत का लगभग 3% से 5% थी।
स्रोत: Jason Clarck
“हमने कीमतें घटाईं क्योंकि अगली पीढ़ी के मॉडल की संरचनाओं पर काम करते हुए हमारी लागत कम हुई। दूसरा कारण यह है कि हम मानते हैं कि AI और API सेवाएँ सभी के लिए सस्ती और सुलभ होनी चाहिए।”Liang Wenfeng
समय का चयन
DeepSeek V3 की चर्चित शुरुआत अधिकतम प्रभाव के लिए सही समय पर हुई।
यह शुरुआत राष्ट्रपति ट्रंप की ‘प्रोजेक्ट स्टारगेट’ घोषणा के कुछ ही दिन बाद हुई। इस 500 अरब डॉलर की पहल में 20 विशाल AI डेटा केंद्र बनाने की योजना थी, जिसका नेतृत्व SoftBank (SFTBY ), OpenAI और Oracle (ORCL ) कर रहे थे।
बाजार में घबराहट के बावजूद अमेरिकी राष्ट्रपति बहुत चिंतित नहीं दिखे।
“अगर वही परिणाम कम लागत में हासिल किया जा सकता है, तो मुझे लगता है कि यह हमारे लिए अच्छी बात है।”
उन्होंने यह भी कहा कि इस प्रगति से उन्हें चिंता नहीं है और अमेरिका इस क्षेत्र में प्रमुख देश बना रहेगा।
स्रोत: BBC
भाषा मॉडल के बाद चित्र निर्माण
DeepSeek अब Janus-Pro-7B जारी करके भाषा मॉडल की सफलता को AI से चित्र बनाने के क्षेत्र में दोहराने की कोशिश कर रहा है।
स्रोत: Hugging Face
इस पर मतभेद हैं कि यह Midjourney, DALL-E और अन्य चित्र-निर्माण प्रणालियों जितना अच्छा है या नहीं, फिर भी इसकी क्षमता प्रभावशाली है।
यदि यह DeepSeek V3 की राह पर चलता है, तो इसकी दक्षता भी उल्लेखनीय हो सकती है।
तत्काल प्रभाव
AI उद्योग पर प्रभाव
DeepSeek के अचानक उभरने से AI उद्योग पर कई तत्काल प्रभाव पड़े:
- बाजार में उतार-चढ़ाव: AI हार्डवेयर पर संभावित अत्यधिक खर्च की चिंता बढ़ने पर Nvidia के शेयर और पूरे Nasdaq में गिरावट आई। इस पर नीचे विस्तार से चर्चा है।
- AI प्रतिस्पर्धा में तेजी: कुछ महीने पहले तक चीन को अमेरिकी तकनीकी दिग्गज इस क्षेत्र में महत्वहीन मान रहे थे। अब प्रशांत महासागर के दोनों ओर AI की नई प्रतिस्पर्धा शुरू हो गई है।
- तेजी से मिली लोकप्रियता: DeepSeek बहुत कम समय में ऐप स्टोर पर सबसे अधिक डाउनलोड किए जाने वाले ऐप में शामिल हो गया।
- स्थानीय स्तर पर परीक्षण: अपेक्षाकृत कम कंप्यूटिंग क्षमता की जरूरत होने के कारण कई लोग इसे अपने शक्तिशाली घरेलू कंप्यूटर पर चलाने का परीक्षण कर रहे हैं।
अन्य क्षेत्रों पर असर
DeepSeek का प्रभाव अमेरिकी AI और तकनीकी कंपनियों की छवि तथा भविष्य के संभावित मुनाफे तक सीमित नहीं था।
उदाहरण के लिए, बड़े AI डेटा केंद्रों को बिजली देने की उम्मीद वाली नई परमाणु कंपनियों को और अधिक चोट पहुँची। 27 जनवरी 2025 को SMR डेवलपर Nuscale (SMR ) का शेयर 27.5% और यूरेनियम उत्पादक Cameco का शेयर 15% गिरा।
अमेरिका के बाहर के तकनीकी शेयर भी प्रभावित हुए। Nvidia को आपूर्ति करने वाली जापानी कंपनी Advantest का शेयर 8.6% और SoftBank का 8.3% गिरा। नीदरलैंड की चिप उपकरण निर्माता ASML का शेयर भी 6.5% गिरा।
DeepSeek ने यह कैसे किया?
अभी निश्चित उत्तर नहीं
मॉडल जारी होने के तुरंत बाद यह विषय बहस का केंद्र बना हुआ था। उपलब्ध तथ्यों को देखकर कुछ संभावित व्याख्याओं पर विचार किया जा सकता है।
पहला तथ्य यह है कि विकास की विधि चाहे जो रही हो, DeepSeek V3 उस समय के सबसे शक्तिशाली AI मॉडलों के बराबर था।
और भी महत्वपूर्ण यह कि ओपन सोर्स होने के कारण कई लोग इसका परीक्षण करके कम कंप्यूटिंग क्षमता की जरूरत की पुष्टि कर रहे थे।
“DeepSeek R1 उन सबसे चौंकाने वाली और प्रभावशाली प्रगतियों में से एक है जिन्हें मैंने देखा है। ओपन सोर्स होने के कारण यह दुनिया के लिए एक बड़ा योगदान है।”Marc Andreessen
इसलिए इसे केवल ‘प्रचार’ या चीनी सरकार की किसी साजिश का नतीजा कहकर खारिज नहीं किया जा सकता। सिलिकॉन वैली के जाने-माने निवेशक मार्क आंद्रेसेन और चमथ पालिहापिटिया ने भी इसकी उपलब्धि को गंभीरता से लिया।
“AI मॉडल बनाना पैसे फँसाने का जाल है। ओपन सोर्स स्पष्ट विजेता है।”
बंद स्रोत वाले AI प्रदाताओं को या तो अपने सर्वश्रेष्ठ मॉडल गोपनीय रखकर कंपनियों को बेचना होगा, या उनसे असाधारण उपभोक्ता ऐप बनाना होगा।
जुलाई 2024 में लियांग वेनफेंग का एक साक्षात्कार, जो DeepSeek V2 जारी होने के तुरंत बाद हुआ था, इस रणनीति को समझने में मदद करता है।
विकास की अलग रणनीति
एक संभावित व्याख्या यह है कि DeepSeek ने AI विकास के लिए अलग रणनीति अपनाई।
महत्वपूर्ण बात यह है कि यह लियांग वेनफेंग की कंपनी की आंतरिक परियोजना थी, न कि उद्यम पूंजी से वित्तपोषित अलग कारोबार। इस दृष्टि से इसकी तुलना शुरुआती Tesla (TSLA ) और SpaceX (SPCX ) से की जा सकती है, जिन्हें एलन मस्क ने अपने धन से आगे बढ़ाया था।
इस अंतर के कारण DeepSeek ने जल्दी उत्पाद बनाने के लिए Llama की नकल करने के बजाय अपने मॉडल की संरचना विकसित करने पर ध्यान दिया।
“हमारा लक्ष्य कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) है। सीमित संसाधनों में बेहतर क्षमता पाने के लिए हमें मॉडल की नई संरचनाएँ खोजनी होंगी। यह आगे विस्तार का आधारभूत शोध है। संरचना के अलावा हमने डेटा के चयन और मानव-जैसे तर्क पर भी काम किया है; यह सब हमारे मॉडलों में दिखाई देता है।”Liang Wenfeng
यह कंपनी की संस्कृति में भी दिखता है। लाभ कमाने का काम High-Flyer निवेश कोष करता है, जबकि DeepSeek का घोषित लक्ष्य नवाचार है।
“तीन दशकों तक हमने नवाचार की तुलना में मुनाफे को अधिक महत्व दिया है। नवाचार केवल व्यापार से प्रेरित नहीं होता; इसके लिए जिज्ञासा और रचनात्मक महत्वाकांक्षा चाहिए। हम पुरानी आदतों से बँधे हैं, लेकिन यह एक दौर है।
अमेरिका की लंबे समय तक सबसे अधिक लाभदायक रही कंपनियाँ वे तकनीकी दिग्गज हैं जो दीर्घकालिक अनुसंधान और विकास पर बनीं।”
इस दृष्टि से DeepSeek की संस्कृति उसका दीर्घकालिक लाभ बन सकती है और AI क्षेत्र के अनेक प्रमुख लोगों के लिए आलोचना भी है।
“हमारा मानना है कि चीन का AI हमेशा अनुयायी नहीं रह सकता। अक्सर हम कहते हैं कि चीनी और अमेरिकी AI के बीच एक-दो साल का अंतर है, लेकिन असली अंतर मौलिकता और नकल का है। यह नहीं बदला तो चीन हमेशा पीछे रहेगा। कुछ प्रयोग करना आवश्यक है।”Liang Wenfeng
AI तकनीक का स्वाभाविक विकास
दूसरी व्याख्या यह है कि जैसे-जैसे अधिक शोधकर्ता AI बनाने में दक्ष होते हैं, नए प्रयोग इस क्षेत्र को आगे बढ़ाते हैं। तकनीक के परिपक्व होने पर कोई न कोई छोटी, साहसी कंपनी ऐसा कर ही सकती थी। उन्नत चिप तक सीमित पहुँच ने चीनी कंपनियों को कम संसाधनों से अधिक हासिल करने पर पहले ध्यान देने के लिए भी प्रेरित किया।
इसे अधिक मुनाफे के लिए बंद प्रणाली बनाने वाले उत्पादों की तुलना में ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर की दीर्घकालिक ताकत के उदाहरण के रूप में भी देखा जा सकता है।
यह दृष्टिकोण बड़ी तकनीकी कंपनियों की 2025 में सैकड़ों अरब डॉलर खर्च करने की योजनाओं पर भी सवाल उठाता है।
तब मुद्दा केवल DeepSeek की श्रेष्ठता नहीं, बल्कि चीन और अमेरिका की कभी नवाचारी रही बड़ी तकनीकी कंपनियों में बढ़ती नौकरशाही भी होगा।
षड्यंत्र की आशंका
पश्चिम और रूस, चीन तथा ईरान के बीच प्रतिस्पर्धा के माहौल में कुछ लोगों ने DeepSeek को अमेरिकी अर्थव्यवस्था के मजबूत तकनीकी क्षेत्र के खिलाफ विदेशी अभियान के रूप में देखा।
यह दावा कि DeepSeek केवल पश्चिमी मॉडलों की नकल है या उसका प्रदर्शन पूरी तरह बनावटी है, स्वतंत्र परीक्षणों से मेल नहीं खाता। उसका मॉडल ओपन सोर्स है, इसलिए कोड की जाँच और संशोधन किया जा सकता है। हालांकि इससे किसी होस्ट की गई सेवा की गोपनीयता या सामग्री-नियंत्रण संबंधी प्रश्न अपने आप समाप्त नहीं हो जाते।
एक संभावित प्रश्न यह है कि क्या DeepSeek को उन उन्नत चिप तक पहुँच मिली जिन्हें चीन को निर्यात करने पर अमेरिकी प्रतिबंध थे। यदि ऐसा हुआ हो, तो कंपनी के लिए इसे सार्वजनिक रूप से स्वीकार न करना समझ में आता है।
सरकारी सहायता या तस्करी से लाई गई H100 चिप तक पहुँच की अटकलें भी लगाई गई हैं, लेकिन यहाँ प्रस्तुत सामग्री उनसे जुड़ा निर्णायक प्रमाण नहीं देती। उदाहरण के तौर पर एक रिपोर्ट में सिंगापुर को चिप बिक्री और चीन को संभावित पुनर्विक्रय की आशंका का उल्लेख है।
“कुछ लोगों के अनुमान से अधिक H100 चिप चीनी प्रयोगशालाओं के पास हैं। मेरी जानकारी के अनुसार DeepSeek के पास लगभग 50,000 H100 हैं, जिनका उल्लेख वह अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों के कारण नहीं कर सकता।”एलेक्ज़ैंडर वांग, प्रशिक्षण डेटा प्रदाता Scale AI के CEO
प्रशिक्षण लागत का दावा भी स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं हुआ था।
एक अन्य अटकल यह है कि DeepSeek से जुड़े निवेश कोष High-Flyer ने दावे जारी करने से पहले Nvidia के शेयर के गिरने पर बड़ा दाँव लगाया हो। इसका कोई प्रमाण यहाँ नहीं दिया गया है; ऐसा करना बाजार में हेरफेर माना जा सकता है और बहुत जोखिम भरा होगा।
प्रारंभिक निष्कर्ष
AI तेजी से बदल रहा है और DeepSeek ने कई महत्वपूर्ण तरीकों से प्रतिस्पर्धा को प्रभावित किया है:
- अधिक दक्ष बड़े भाषा मॉडल और संभवतः अन्य AI मॉडल विकसित करने की एक नई विधि सामने आई है।
- ओपन-सोर्स AI के पास बंद मॉडल से प्रतिस्पर्धा करने का मजबूत अवसर है।
- AI में अमेरिका और चीन के बीच प्रतिस्पर्धा और तेज हो रही है।
- DeepSeek की उपलब्धि ने चीन को उन्नत AI चिप के निर्यात पर प्रतिबंधों की प्रभावशीलता पर सवाल खड़े किए हैं। उसे प्रतिबंधित चिप मिलीं या कम संसाधनों में काम करने का तरीका मिला, यह अभी स्पष्ट नहीं है।
- Huawei भी चीन की AI कंपनियों को अधिक चिप उपलब्ध कराने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है।
- इसके बावजूद कुछ लोग निर्यात नियंत्रण और सख्त करने का प्रयास कर सकते हैं।
“DeepSeek का R1 विकसित कर पाना अक्टूबर 2022 के निर्यात नियंत्रणों की कमियों के देर से दिखाई देने वाले असर को दर्शाता है। लेकिन जल्द ही अक्टूबर 2023 के नियंत्रणों का प्रभाव भी सामने आएगा।”ग्रेग एलन, सेंटर फॉर स्ट्रैटेजिक एंड इंटरनेशनल स्टडीज़ के वाधवानी AI केंद्र के निदेशक
DeepSeek से आगे: ByteDance की चुनौती
DeepSeek को लेकर घबराहट और अटकलों के बीच एक और महत्वपूर्ण खबर पर अपेक्षाकृत कम ध्यान गया।
TikTok बनाने वाली चीनी कंपनी ByteDance ने भी 24 जनवरी को ChatGPT-4o के अपने विकल्प Doubao-1.5-pro को जारी किया।
इस मॉडल की कीमत भी अमेरिकी विकल्पों से काफी कम बताई गई—DeepSeek मॉडल से लगभग पाँच गुना और OpenAI के GPT-4o से 200 गुने से अधिक कम।
“ByteDance के अनुसार, नया Doubao 1.5 Pro अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने का अधिक दक्ष तरीका अपनाता है, जिससे कम लागत पर प्रदर्शन का संतुलन बनाया जा सकता है।”
इसके लिए मॉडल के प्रशिक्षण और वास्तविक समय में उसके उपयोग को साथ ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है, ताकि कम ढाँचा-लागत में बेहतर परिणाम मिलें।
स्रोत: Financial Express
इस मॉडल के प्रदर्शन की तुलना OpenAI, Anthropic और Alibaba के अग्रणी मॉडलों से भी की गई है.
स्रोत: AI Entrepreneur
यदि यह स्वतंत्र विकास का परिणाम है, तो इससे संकेत मिलता है कि चिप की कमी ने चीनी कंपनियों को दक्षता पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए प्रेरित किया। यह अमेरिकी AI कंपनियों की उस संभावित आत्मसंतुष्टि को भी उजागर करता है, जो प्रचुर धन और कंप्यूटिंग संसाधनों से समर्थित थीं।
यह भी संभव है कि अमेरिका में TikTok पर प्रतिबंध या जबरन बिक्री से बचने के लिए महीनों से संघर्ष कर रही ByteDance ने प्रतिस्पर्धा का नया रास्ता खोजा हो।
अन्य चीनी मॉडल
जब दो कंपनियाँ समान प्रदर्शन पर कम कीमत का दावा कर रही हैं, तो ध्यान चीन के अन्य AI मॉडलों की ओर भी जाएगा। इनमें शामिल हैं:
DeepSeek को अकेली अप्रत्याशित घटना मानने के बजाय चीन से उभर रहे नए और बेहतर AI मॉडलों की व्यापक लहर के रूप में इस बदलाव को देखना अधिक उपयोगी है।
निष्कर्ष
AI में प्रतिस्पर्धा बढ़ने के साथ यह कम स्पष्ट है कि केवल धन जुटाना और कंप्यूटिंग क्षमता को तेजी से बढ़ाना ही सफलता का निर्णायक कारण होगा।
यदि समान प्रदर्शन वाले बड़े भाषा मॉडलों की टोकन कीमत बहुत तेजी से 50 से 200 गुना तक गिर सकती है, तो इस क्षेत्र की अंतिम लाभप्रदता भी अनिश्चित है। फिर भी अत्यधिक प्रतिक्रिया उचित नहीं होगी। सस्ता और अधिक दक्ष AI बड़े पैमाने पर अपनाया जा सकता है।
इसलिए शुरुआती अनुमान कुछ अधिक रहे हों, तब भी AI चिप की कुल माँग ऊँची बनी रह सकती है।
उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि व्यापक रूप से उपलब्ध, बहुत सस्ते ओपन-सोर्स भाषा मॉडल नौकरियों, उत्पादकता, विनिर्माण, शिक्षा और अंतरराष्ट्रीय व्यापार पर AI के संभावित प्रभाव को अपेक्षा से पहले सामने ला सकते हैं।
