फॉर्च्यून: एआई प्रतिस्पर्धा सिनो-अमेरिकी प्रतिद्वंद्विता से ओपन-सोर्स बनाम क्लोज्ड-सोर्स बहस में बदल गई है

ChainCatcher के अनुसार, वॉल स्ट्रीट जर्नल ने हाल ही में एक टिप्पणी लेख प्रकाशित किया है, जिसमें कहा गया है कि चीन के ओपन-सोर्स AI मॉडल के तेजी से उभार के साथ, वैश्विक AI क्षेत्र की प्रतिस्पर्धा का पैटर्न बदल रहा है, और वास्तविक प्रतिस्पर्धा अब संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के बीच नहीं, बल्कि ओपन-सोर्स और प्राइवेट-सोर्स मॉडल्स के बीच हो रही है। लेख में स्वतंत्र मूल्यांकन प्लेटफॉर्म Artificial Analysis के डेटा का हवाला देते हुए कहा गया है कि DeepSeek V4 Flash का स्मार्टनेस स्कोर GPT-5.6 Luna से केवल 1 अंक कम है, और भले ही OpenAI ने 80% की कमी की हो, DeepSeek V4 Flash की प्रति कार्य लागत अभी भी 60% कम है। लेखक ने बताया कि संयुक्त राज्य अमेरिका की निर्यात नियंत्रण नीतियाँ, जो चीनी AI विकास को सीमित करने के उद्देश्य से बनाई गईं, उनके परिणामस्वरूप चीनी कंपनियों में आर्किटेक्चरल स्तर पर नवाचार को प्रोत्साहित कर रही हैं, जिससे उन्हें ओपन-सोर्स, कम लागत वाले मार्ग पर जाने के लिए मजबूर किया गया। चीनी मॉडल, अपने वेट्स को खुला करके, वैश्विक डेवलपर्स को सुधार में शामिल होने के लिए प्रेरित करते हैं, साथ ही अपनी इनफ़्रेंस की लागत को विदेशी क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर्स पर स्थानांतरित करके, कम लागत पर वैश्विक पहुँच हासिल करते हैं। "ओपन-सोर्स मॉडल्स प्रॉफिटेबल नहीं हो सकते" के मत के संबंध में, लेख में कहा गया है कि इसका प्रॉफिट मॉडल ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के समान है: उपयोगकर्ता होस्टिंग सेवाओं के लिए भुगतान करते हैं, और अधिकांश कंपनियाँ स्वयं स्थापित करने की प्रवृत्ति नहीं रखतीं। लेख में यह भी बताया गया है कि हाल ही में, पूर्व सफ़्टवेयर AI अधिकारी David Sacks सहित कई संयुक्त राज्य अमेरिकी प्रौद्योगिकी पेशेवरों ने ओपन-सोर्स का समर्थन करना शुरू कर दिया है, और NVIDIA के CEO Huang Renxun ने भी उद्योग को ओपन-सोर्स को स्वीकार करने का aahvaan किया है। लेखक ने संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन को AI सुरक्षा के क्षेत्र में सहयोग करने, और ओपन-सोर्स AI को "वैश्विक सार्वजनिक सामग्री" मानकर, 10000000000000$ के समय-व्ययवाले zero-sum प्रतिस्पर्धा में पड़ने के स्थान पर, सहयोगपूर्ण मार्ग पर आगे बढ़ने का aahvaan किया है।