ChainCatcher की सूचना के अनुसार, अनुसंधान संस्थान Delphi Digital ने एक पोस्ट लिखी है कि हार्डवेयर सीमाओं के कारण चीनी प्रयोगशालाएँ सस्ते मॉडल और अधिक कुशल टेक स्टैक की ओर रुख कर रही हैं। निर्यात नियंत्रण के कारण उन्हें उन्नत चिप प्राप्त करने में बाधा आती है; घरेलू त्वरक निष्कर्षण को संभाल सकते हैं, लेकिन अग्रणी प्रशिक्षण अभी भी कठिन है। चीनी प्रयोगशालाएँ सिस्टम कुशलता, मॉडल आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण डेटा और पुनर्बलन शिक्षा में नवाचार कर रही हैं। DeepSeek ने GPU को अकार्यक्षम रखे बिना डेटा स्थानांतरण का तरीका खोजा है, और ByteDance और Moonshot ने कुछ महीनों में समान संस्करण जारी किए हैं। आर्किटेक्चर के मामले में, प्रशिक्षण को घरेलू चिप के अनुकूल सस्ते डिजिटल फॉर्मेट की ओर स्थानांतरित किया जा रहा है, स्पार्स आर्किटेक्चर से प्रति token संचालन कम होता है, और ध्यान तंत्र को लंबे संदर्भ स्मृति लागत को नियंत्रित करने के लिए तीन बार पुनःडिज़ाइन किया गया है। डेटा के मामले में, प्रति token सीखने के संकेत को अधिक सघन पूर्वानुमान लक्ष्यों और बेहतर ऑप्टिमाइज़र के माध्यम से सुधारा गया है। पुनर्बलन शिक्षा में, DeepSeek का GRPO मानक प्रक्रिया बन गया है, और ByteDance, Alibaba, और MiniMax ने एक साल में प्रत्येक ने अपने-अपने उत्तराधिकारी समाधान पेश किए हैं। वर्तमान में, चीनी मॉडल सबसे कम लागत वाले अग्रणी समीपवर्ती प्रणाली हैं। OpenRouter पर, 2024 के अंत में 1.2% से कम सप्ताहिक token उपभोग का हिस्सा 2026 में मुख्यधारा में पहुँच गया। 2024 से 2026 की शुरुआत तक, चीनी AI बाज़ार में मूल्य प्रतिस्पर्धा हुई, कई प्रयोगशालाओं का छिपा हुआ आयगुणक 47-117x है, jabकि Anthropic और OpenAI का 15-21x है। Huawei Ascend चिप्स का प्रयोग वर्तमान में निष्कर्षण के लिए संभव है, DeepSeek को सूचित किया गया है कि R2 को Ascend पर प्रशिक्षित करने की कोशिश की, परंतु प्राप्त प्रौद्योगिकी समस्याओं के कारण NVIDIA पर पलट गए। प्रदान किए जा रहे घरेलू त्वरकों की मात्रा, पूर्वानुमानित मांग से कम है।
चीनी AI लैब्स हार्डवेयर सीमाओं के बीच नवाचार कर रही हैं, और लागत-प्रभावी स्मार्ट अर्थव्यवस्था को बढ़ावा दे रही हैं
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सारांश
चीनी AI प्रयोगशालाएँ उन उन्नत चिप्स तक पहुँच के प्रतिबंधों के कारण लागत-कुशल नवाचार को बढ़ावा दे रही हैं। डीपसीक, बाइटडांस और मूनशॉट लागत कम करने के लिए डेटा प्रवाह और मॉडल डिज़ाइन को अनुकूलित कर रहे हैं। ओपनराउटर डेटा दर्शाता है कि चीनी मॉडल अब टोकन उपयोग में शीर्ष पर हैं, जो अंतिम 2024 में 1.2% से कम से बढ़कर अब इस स्थिति पर पहुँच गए हैं। 2024 से 2026 की शुरुआत तक बाजार में मूल्य का युद्ध देखा गया, जिसमें कुछ प्रयोगशालाओं का मूल्य आय के 47-117 गुना था। व्यापारी बदलते बाजार के परिदृश्य के बीच अल्टकॉइन्स पर नजर रखे हुए हैं। प्रतिस्पर्धा तीव्र होने के साथ, भय और लालच सूचकांक अभी भी अस्थिर है।
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