अधिकांश AI कंपनियाँ दुनिया बदलने की बात करती हैं और फिर चुपचाप तिमाही आय के लिए अनुकूलित कर देती हैं। डीपसीक, जो एक चीनी हेज फंड से निकली AI लैब है, एक अलग बेट लगा रही है: यह वास्तव में कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता बनाना चाहती है, और यह कहती है कि पैसा इस मिशन के लिए केवल ईंधन है।
मई 2026 में संस्थापक लियांग वेनफेंग ने निवेशकों को बताया कि डीपसीक का उत्तरी तारा मूलभूत एआई शोध है, व्यावसायिकीकरण नहीं। कंपनी अपने सर्वश्रेष्ठ मॉडल्स को ओपन-सोर्स बनाए रखने की योजना बना रही है, जिससे आय में कमी आती है, लेकिन अभी के लिए संभवतः अधिक मूल्यवान कुछ प्राप्त होता है: विश्वसनीयता।
10 अरब डॉलर का विश्वास प्रकट करना
डीपसीक लगभग 70 अरब युआन, यानी लगभग 10 अरब डॉलर के फंडिंग राउंड के बीच में है, जिससे कंपनी का मूल्यांकन लगभग 45 अरब डॉलर हो जाएगा।
इसका समर्थन चीन के राज्य AI फंड और हाई-फ्लायर से आता है, जो क्वांटिटेटिव हेज फंड है जहां लियांग ने AI शोध में रुझान बदलने से पहले अपनी संपत्ति बनाई।
ओपन-सोर्स को एक रणनीति के रूप में, न कि एक दान के रूप में
डीपसीक ने पहले ही R1 और V4 वेरिएंट सहित मॉडल जारी कर दिए हैं, जिनकी कीमतों ने जब परीक्षण परिणाम आए तो पश्चिमी प्रतिद्वंद्वियों को स्पष्ट रूप से असहज कर दिया। इसकी एक्सपर्ट्स का मिश्रण आर्किटेक्चर 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर तक स्केल होता है, जो तकनीकी रूप से इस बात का कहना है कि मॉडल बहुत बड़ा और बहुत क्षम है।
भविष्य के शीर्ष मॉडल्स को ओपन-सोर्स बनाए रखने के प्रति लियांग की प्रतिबद्धता रणनीतिक रूप से दिलचस्प है। ओपन-सोर्स AI एक गुरुत्वाकर्षण बल पैदा करता है। डेवलपर्स इस पर निर्माण करते हैं, शोधकर्ता इसका उल्लेख करते हैं, और कंपनियाँ इसे अपने उत्पादों में एम्बेड करती हैं। अधिकांश पश्चिमी AI प्रयोगशालाएँ विपरीत दिशा में बढ़ रही हैं, जहाँ वे अपने सबसे क्षम मॉडल्स को API दीवारों और सदस्यता स्तरों के पीछे बंद कर देती हैं।
AI प्रतिस्पर्धी दृश्य के लिए इसका क्या अर्थ है
डीपसीक एआई विकास का एक अलग मॉडल है: राज्य-निकट समर्थन, शोध-प्रथम संस्कृति, और एक मोट-बिल्डिंग रणनीति के रूप में ओपन-सोर्स वितरण, जो कि मुनाफा कमाने का एक संक्षिप्त उपाय नहीं है।
पश्चिमी AI प्रयोगशालाएँ अब एक प्रतिद्वंद्वी का सामना कर रही हैं, जो उनके उद्यमिक अनुबंधों और API मूल्यों के अपने खेल को हराने की कोशिश नहीं कर रहा है। डीपसीक एक अलग खेल खेल रहा है, जहाँ स्कोरबोर्ड शोध संदर्भ, पैरामीटर गिनती और समुदाय के द्वारा अपनाया जाना है।