डीपसीक बढ़ती एआई लागतों के बीच एपीआई मूल्यों को स्थायी रूप से कम कर देता है

लेख | लुओ चाओ चैनल

DeepSeek ने V4-Pro API के लिए 75% की छूट को "स्थायी" कर दिया है, जो वैश्विक स्तर पर समान रूप से लागू होगा।

अंतिम मूल्य ढांचा: आधार इनपुट मूल्य 1.74 डॉलर / मिलियन टोकन से घटकर 0.435 डॉलर / मिलियन टोकन हो गया है, और आउटपुट मूल्य 3.48 डॉलर / मिलियन टोकन से घटकर 0.87 डॉलर / मिलियन टोकन हो गया है। पूरी API उत्पाद श्रृंखला के लिए इनपुट कैश हिट के लिए, डीपसीक ने एक अधिक बड़ी छूट लागू की है: 0.003625 डॉलर / मिलियन टोकन, जो पिनडुओडुओ स्टाइल का फ्लोर प्राइसिंग मॉडल है।

सोशल मीडिया पर X सहित तुरंत एक लहर उठी: लियांग वेनफेंग AI दुनिया के साइबर बोधिसत्त्व, फेंग शेन, लियांग शेंग हैं। यह भावना सिर्फ सस्तेपन से नहीं आई—डीपसीक को हमेशा से AI पिनडुओडुओ कहा जाता रहा है, C-एंड पर मुफ्त, B-एंड पर सस्ता, पूरी दुनिया इसकी सस्ताई के आदी हो चुकी है, लेकिन इस बार की कीमत कमी का मुश्किल पहलू यह है: पूरी दुनिया में AI की कीमतें बढ़ रही हैं।

रिपोर्ट्स के अनुसार, लियांग वेनफेंग DeepSeek के रिकॉर्ड-तोड़ A-राउंड फंडिंग में अपनी ओर से अधिकतम 200 बिलियन चीनी युआन लगाएंगे, जो कुल फंडिंग का 40% है। अधिकांश कंपनियाँ फंडिंग के समय पहला कदम नकदी प्रवाह को मजबूत करना होता है, ताकि प्रदर्शन बेहतर दिखे, लेकिन लियांग वेनफेंग निवेशकों को आकर्षित करने के लिए व्यावसायिक वादों का उपयोग नहीं करना चाहते, बल्कि ओपन-सोर्स को बनाए रखने और AGI की ओर बढ़ने पर जोर देते हैं—यह कमी वास्तव में अपने शब्दों के साथ मेल खाती है। पिछली बार इतना साहसी ढंग से लाभ कमाने के इच्छुक न होने की घोषणा पिंडुओदुओ ने की थी, 2024 में इसके सह-संस्थापक ने निवेशकों के साथ एक फोन कॉल में स्पष्ट किया: “Q3 से हमारा लाभ धीरे-धीरे कम होता जाएगा, और अल्पकाल में इसमें कोई उछाल नहीं होगा। दीर्घकाल में, लाभप्रदता में कमी अपरिहार्य है।” इसके बाद स्टॉक मूल्य में भारी गिरावट आई।

सैम ऑल्टमैन AI को लोकतांत्रिक बनाने का दावा करते हैं, लेकिन OpenAI यह बहुत तेजी से अपने नाम के विपरीत बन रही है: CloseAI। लियांग वेनफेंग वास्तव में हर किसी और हर कंपनी को AI का समान रूप से उपयोग करने की अनुमति दे रहे हैं। लेकिन क्या लियांग वेनफेंग वास्तव में एक जीवंत देवता हैं? नहीं। वे एक उद्यमी हैं, और ओपन सोर्स का समावेशी होना केवल एक व्यावसायिक मॉडल का चयन है, जो वर्तमान में मूल्यवान है और भविष्य में और भी कम होता जाएगा।

क्योंकि: AI लगातार महंगा होता जा रहा है।

इस हफ्ते, माइक्रोसॉफ्ट ने अपने आंतरिक Claude Code लाइसेंस को रद्द कर दिया, क्योंकि टोकन-आधारित बिलिंग की लागत इतनी अधिक थी कि उसे सहन नहीं किया जा सका। माइक्रोसॉफ्ट ने OpenAI को भारी निवेश किया था और A सोसाइटी को Azure क्लाउड सेवाएं प्रदान की थीं, जिससे उसके पास सभी उद्यमों के लिए अपेक्षित क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधन उपलब्ध थे, लेकिन टोकन लागत अभी भी उसके लिए दर्दनाक रही। इसी तरह, Uber के CTO ने इस साल अप्रैल में प्रबंधन को एक शर्मनाक स्थिति की रिपोर्ट की: कंपनी का 2026 के पूरे वर्ष के लिए तैयार AI बजट, चार महीनों में समाप्त हो चुका है, जिसमें 95% इंजीनियर महीने में AI प्रोग्रामिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, और 70% कोड सबमिशन AI द्वारा उत्पन्न होते हैं, मूल कथन है: "मैं वापस ड्रॉइंग बोर्ड पर हूँ क्योंकि मुझे जो बजट चाहिए था, वह पहले ही समाप्त हो चुका है।"

बड़ी कंपनियों के टोकन बजट का खर्च अपेक्षित से काफी तेजी से हो रहा है, जिसका कारण कंपनी के कर्मचारियों द्वारा "दालबाट नहीं, टोकन हैं" के भाव से टोकन बर्बाद करना भी है, लेकिन AI के महंगे होना ही टोकन बजट की कमी की असली वजह है। पिछले वर्ष में अमेरिकी AI सॉफ्टवेयर की कीमतें 20% से 37% तक बढ़ गई हैं। Anthropic, OpenAI और Google के तीनों प्रमुख प्लेयर्स ने पिछले छह महीनों में अपने समान AI आउटपुट की वास्तविक कीमतें चुपचाप बढ़ा दी हैं।

(स्रोत: X)

पहले लोकप्रिय विचार यह था कि "जितना अधिक AI का व्यापक उपयोग होगा, उतना ही औद्योगीकरण बढ़ेगा, लागत कम होगी, और कंपनियों को बहुत अच्छा लगेगा", लेकिन यह निर्मम रूप से गलत साबित हुआ।

और यह रुझान उल्टा नहीं होगा। कीमतें लागत के बजाय आपूर्ति और मांग द्वारा निर्धारित होती हैं, लेकिन 2026 तक AI की आपूर्ति और मांग पूरी तरह से उलट चुकी है। पहले बड़ी कंपनियां लोगों को AI का उपयोग करने के लिए मना रही थीं, बाजार को शिक्षित कर रही थीं, प्रौद्योगिकी को प्रचारित कर रही थीं, और AI हमेशा सब्सिडी पर था—आपने कितनी कप चियनवेन की चाय पी है? अब क्या है? लोग अब सक्रिय रूप से AI का उपयोग करने लगे हैं, "एक बार स्वाद लेने के बाद इससे अलग नहीं हो सकते"—AI प्रोग्रामिंग, AI दस्तावेज़, AIGC, और यहां तक कि AI सर्च, सभी अधिक से अधिक प्रचलित हो रहे हैं। AI सब्सिडी का युग पूरी तरह समाप्त हो चुका है।

जितने अधिक लोग इस्तेमाल करते हैं, उतनी अधिक मांग होती है, और टोकन संसाधन और अधिक संकुचित हो जाते हैं, इसलिए GPU से अलग होकर कैलकुलेशन की कमी CPU, स्टोरेज और यहां तक कि बैंडविड्थ तक फैल गई है। Intel, Micron, SK Hynix, Samsung Electronics, SanDisk और भारतीय कंपनियां Jiangbo Long और Liangchang ने NVIDIA के साथ मिलकर लाभ कमाया। सेमीकंडक्टर महानिगमों की 2026 तक दोगुनी होने वाली आय कहाँ से आ रही है? यह मूल रूप से OpenAI-Oracle-Microsoft के त्रिकोणीय निवेश चक्र से नहीं है, है ना? कंपनियों का दर्द तो अभी शुरू हुआ है। ChatGPT, Claude, Gemini, DouBao जैसे AI उत्पादों का "कठोर स्तरीकरण" जो मुफ्त और भुगतान के बीच प्रमोट करता है, वह व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को और अधिक परेशान करेगा।

यह एक राइड-शेयरिंग सेवा की तरह है: जब बहुत ज्यादा भीड़ होती है, तो आप अपनी नौकरी के लिए मुफ्त में प्रीमियम कार में आ सकते हैं, और पूंजी आपके लिए भुगतान करती है। जब उपयोगकर्ता आदतें बन जाती हैं, तो सब्सिडी समाप्त हो जाती है, और कीमतें सामान्य स्तर पर वापस आ जाती हैं—जिन्हें मेट्रो में बैठना पड़ता है, वे वहीं बैठते हैं। AI के साथ भी ऐसा ही होता है। इसलिए, जब सभी बड़े उद्योगों के टोकन बढ़ रहे हैं, तो DeepSeek का मूल्य कम करने का कदम केवल “साइबर बोधिसत्त्व” की व्यक्तिगत साहसिकता नहीं है, बल्कि एक प्रतिलोम मूल्य निर्धारण क्षमता को दर्शाता है: मैं इतना सस्ता हो सकता हूँ, फिर भी सामान्य रूप से काम कर सकता हूँ, और मेरी गुणवत्ता में कोई कमी नहीं होती।

अगर लियांग वेनफेंग चाहें, तो DeepSeek इतना सस्ता नहीं हो सकता। इसलिए लोग चिंतित होने लगे: क्या DeepSeek AI के युग का Linux बन जाएगा? जिसका प्रभाव बहुत बड़ा है, लेकिन बड़ी कमाई नहीं होती। Linux का IT उद्योग पर योगदान Windows या Android से कहीं अधिक है (Android स्वयं Linux कोर पर आधारित है), लेकिन यह ओपन सोर्स है, और इसने Microsoft, Google जैसे विशालकाय कंपनियों को जन्म नहीं दिया। DeepSeek का वर्तमान प्रभाव बहुत बड़ा है, लेकिन इसकी व्यावसायिक क्षमता सिलिकॉन वैली की तीनों प्रमुख कंपनियों से कहीं कम है, और यह देश की Kimi, MiniMax, ZhiPu की तीन कंपनियों के सामने भी प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकती। 2025 के लिए चार प्रमुख कंपनियों की आय का क्रम: ZhiPu (2025 की आय 724 मिलियन युआन) > MiniMax (2025 की आय लगभग 560 मिलियन युआन) > Moonshot (लगभग 200 मिलियन युआन) > DeepSeek (अज्ञात, लेकिन कम)।

लियांग वेनफेंग AI क्वांट के माध्यम से पैसा कमाते हैं, व्यक्तिगत रूप से डीपसीक में 200 बिलियन निवेश कर सकते हैं, लेकिन "प्यार से बिजली जनित करने" की कहानी लंबे समय तक नहीं चल सकती।

खुला स्रोत मोड में, अन्य लोग इसे डिस्टिल कर सकते हैं, डिप्लॉय कर सकते हैं और पुनः प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे डीपसीक की तकनीकी बाधा धीरे-धीरे पतली होती जा रही है। इसलिए आप हमेशा ऐसे “बेंचमार्क रिकॉर्ड तोड़ने” के समाचार देखते रहेंगे: ज़हीपु द्वारा GLM-5.1 के खुले स्रोत होने के बाद, SWE-bench Pro बेंचमार्क में वैश्विक स्तर पर नया रिकॉर्ड बनाया गया, मिन्हुई का MiMo-V2.5-Pro वैश्विक खुले स्रोत बड़े मॉडल की शीर्ष स्थिति पर पहुँच गया... मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और हगिंग फेस की संयुक्त रिपोर्ट के अनुसार, पिछले वर्ष चीन द्वारा विकसित खुले स्रोत मॉडल की वैश्विक डाउनलोड की संख्या 17.1% थी, जो संयुक्त राज्य अमेरिका के 15.8% से अधिक है, जिससे यह वैश्विक रूप से पहले स्थान पर है।

इसलिए सिलिकॉन वैली में बढ़ती संख्या में लोग कह रहे हैं: अमेरिका का एक DeepSeek जरूरी है, नहीं तो AI उद्योग में Shein, Temu या TikTok की कहानी दोबारा नहीं देखनी चाहिए। "अगर अमेरिका में एक ओपन सोर्स चैंपियन नहीं उभरता, तो दुनिया किसी ऐसे देश के हाथों में होगी जो सबसे शक्तिशाली, सबसे स्थिर, सबसे सस्ता, कस्टमाइज़ करने योग्य, स्केलेबल, व्यक्तिगत और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुकूल ओपन सोर्स मॉडल और ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर बना सकता है।" महाशक्तियों की प्रतिस्पर्धा के मुद्दे अक्सर बहुत विशाल लगते हैं, लेकिन पीछे की प्रतिस्पर्धा वास्तविक है।

डीपसीक के उत्थान के पीछे, स्वदेशी विकल्प की कहानी पहले से मौजूद थी। V4 का शेंगटेंग समर्थन उत्साहजनक है, और घरेलू कैलकुलेशन क्षमता के साथ, डीपसीक द्वारा अभी दिखाई गई कीमत प्रतिस्पर्धात्मकता केवल एक शुरुआत है। तकनीकी रिपोर्ट में, डीपसीक ने बताया कि इस साल के दूसरे छमाही में शेंगटेंग 950 सुपर-नोड्स के बड़े पैमाने पर लॉन्च होने के बाद, V4-Pro की कीमत में भी भारी कमी आएगी, और अभी अच्छे दिन आने बाकी हैं।

उच्च स्तरीय AI पेशेवरों का लाभ भी है, AI पेशेवर इतने महंगे हो गए हैं कि वे "लक्ज़री" स्तर के हो गए हैं, लेकिन चीन में यह अपेक्षाकृत सस्ता है; लेई जुन ने DeepSeek से लुओ फुली को करोड़ों वार्षिक वेतन पर निकाल लिया, जो समाचार बन गया, जबकि इसी समय ज़ैकरबर्ग को 10 अरब डॉलर खर्च करके, जिसमें Acqui-hire भी शामिल है, लोगों को आकर्षित करना पड़ रहा है। लेकिन 10 अरब डॉलर के लोगों और करोड़ों वार्षिक वेतन वाले लोगों द्वारा बनाए गए चीज़ों में 700 गुना का अंतर स्पष्ट रूप से इतना नहीं है; AI पेशेवरों का मूल्य अंतर वास्तव में Token उत्पादन प्रणाली में समग्र मूल्य अंतर में परिवर्तित हो जाता है।

एक बड़ी प्रतिस्पर्धात्मकता ऊर्जा प्रणाली है, जो हुआंग रेन्युन के AI पांच स्तरीय केक की पहली परत है।

AI का अंत गणना क्षमता है, और गणना क्षमता का अंत बिजली है। अप्रैल 2026 में, DeepSeek ने उन्नीत मंगोलिया के उलानचाब में डेटासेंटर के लिए उच्च स्तरीय ऑपरेशन्स इंजीनियर और उच्च स्तरीय डिलीवरी मैनेजर की भर्ती की, जिससे यह स्पष्ट होता है कि वह पश्चिम में टोकन फैक्ट्री बनाने जा रहा है और लागत के लाभ को सॉफ्टवेयर स्तर से भौतिक स्तर तक ले जा रहा है। पिछली बार मैंने अपने लेख में लिखा था कि जब快手 यहां डेटासेंटर बना रहा था, तब उलानचाब की बात हुई: बिजली संयंत्र के पास, जलवायु शीतलन के लिए अनुकूल। और चीन के पश्चिमी क्षेत्र में हरी बिजली की कीमत लगभग 0.2-0.3 युआन प्रति किलोवाट-घंटा है, जो यूरोप और अमेरिका की तुलना में केवल 1/5 से 1/4 है।

केवल पश्चिमी स्वच्छ बिजली ही प्रतिस्पर्धी नहीं है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी के 2025 के आंकड़ों के अनुसार, चीन की कुल बिजली उत्पादन क्षमता 2300 GW से अधिक है, जो विश्व के लगभग 22% का हिस्सा है और विश्व में पहले स्थान पर है; संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 1300 GW है। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि चीन के पास विश्व की सबसे पूर्ण बिजली संरचना है: थर्मल, हाइड्रो, पवन, परमाणु और सौर सभी शामिल हैं। आंकड़ों के अनुसार, चीन में औद्योगिक बिजली की कीमत लंबे समय तक 0.06 से 0.08 डॉलर/किलोवाट-घंटा पर स्थिर रही है, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका के कैलिफोर्निया में औद्योगिक बिजली की कीमत लगभग 0.18 डॉलर/किलोवाट-घंटा हो चुकी है, और जर्मनी के कुछ हिस्सों में 0.25 डॉलर/किलोवाट-घंटा से अधिक है, जिसका अर्थ है कि एक दस हजार GPU क्लस्टर को प्रशिक्षित करने के लिए, चीन प्राकृतिक रूप से यूरोप और अमेरिका की तुलना में कई प्रतिशत सस्ता है।

AI बड़े मॉडल की संचालन लागत में बिजली की लागत 60%-70% तक होती है, न केवल मॉडल चलाने के लिए बिजली की आवश्यकता होती है, बल्कि ठंडा करने की भी बड़ी आवश्यकता होती है; बुनियादी ढांचे के निर्माण के विशालकाय देश ने डेटा सेंटर को सीधे समुद्र के तल पर बना दिया है, जहां समुद्री पवन ऊर्जा से निकटतम बिजली आपूर्ति होती है और समुद्री पानी का चक्रण मुफ्त ठंडा करने के लिए होता है। "पूर्वी बिजली को पश्चिम की ओर भेजना" और "पूर्वी डेटा को पश्चिम में संसाधित करना" जैसे विशाल प्रयास भी हैं, जिनमें बिजली और कैलकुलेशन क्षमता का क्षेत्रीय समन्वय अत्यधिक मजबूत है। गुइज़हौ, इन्नर मंगोलिया, निंगशा जैसे स्थान पहले से ही "पूर्वी डेटा को पश्चिम में संसाधित करना" के प्रमुख नोड हैं, और AI कैलकुलेशन सेंटर को पश्चिम की ओर स्थानांतरित करने के लिए पहले से ही मार्ग तैयार हैं।

चीन के AI का उपयोग करना, मूल रूप से अधिक प्रतिस्पर्धी ऊर्जा प्रणाली द्वारा प्रशिक्षित AI का उपयोग करना है—अधिक सस्ता और अधिक समावेशी AI। यही कारण है कि चीन के नए साल के बाद किमी, मिनिमैक्स आदि की विदेशी आय में तेजी से वृद्धि हुई, केवल एल्गोरिदम मजबूत होने के कारण नहीं, बल्कि बिजली के दर पर बाहरी लाभ के कारण।

निवेडिया उच्च-स्तरीय कैलकुलेशन की कीमत निर्धारित कर सकता है, लेकिन डीपसीक जैसे प्लेयर्स टोकन की कीमत निर्धारित कर रहे हैं। आप कह सकते हैं कि AI में सस्तापन अच्छी गुणवत्ता का प्रतीक नहीं है। AI वास्तव में एक पैसे के लिए एक पैसे का है, डीपसीक V4 केवल ओपन-सोर्स और प्राइवेट-सोर्स के बीच के अंतर को ऐतिहासिक रूप से सबसे कम स्तर तक कम करता है, और आधिकारिक तौर पर GPT जैसे शीर्ष मॉडल्स के साथ वास्तविक अंतर को स्वीकार करता है, और यह मल्टीमॉडल भी नहीं है, इसे छवियों की पहचान करने में सक्षम है, लेकिन उनका निर्माण नहीं कर सकता।

लेकिन यह समुदाय को DeepSeek की ओर आकर्षित करने से नहीं रोक सका। कारण यह है: अधिकांश वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों में हर बार दुनिया के सबसे शक्तिशाली मॉडल को कॉल करने की आवश्यकता नहीं होती। परामर्श, कस्टमर सपोर्ट, सारांश, अनुवाद, कोड कम्पलीशन, एंटरप्राइज ज्ञान भंडार, स्वचालित प्रक्रियाएँ—इनके लिए सबसे उच्च बुद्धिमत्ता की आवश्यकता नहीं होती, बल्कि “थोड़ा सा काम करे + काफी सस्ता + काफी स्थिर” होना चाहिए। जब DeepSeek V4 की निष्कर्षण लागत GPT-5.5 की लगभग 1% (Flash) से 11% (Pro) है, तो एक उद्यम समान बजट के साथ दर्जनों गुना अधिक token कॉल कर सकता है, अधिक prompt चेन्स का प्रयास कर सकता है, और अधिक agent workflows को इटरेट कर सकता है, और अंततः प्राप्त परिणाम बेहतर होने की संभावना होती है, क्योंकि AI स्वयं एक “संभावना” का खेल है—अगर यह काफी सस्ता है, तो मजबूरी में इस्तेमाल करके परिणाम प्राप्त करने में क्या दोष है?

इसलिए, जितना अधिक AI महंगा होता है, उतना ही DeepSeek की सस्ताई का मूल्य बढ़ता है, और DeepSeek कंपनी का मूल्य बढ़ता है, जिसे लियांग वेनफेंग और उनके निवेशक सबसे अच्छी तरह से समझते हैं।