किमी K3 के लॉन्च के बाद, संयुक्त राज्य अमेरिका पर इसका प्रभाव हमारी कल्पना से कहीं अधिक बड़ा लग रहा है। अंतिम सप्ताहांत में ट्विटर पर वायरल होने के बाद, हुआंग रेनक्सन भी अशांत हो गए, जिन्होंने कई दशकों से सोशल मीडिया का उपयोग नहीं किया था, उन्होंने तुरंत एक खाता बनाया, और अपनी पहली पोस्ट में कोई बेकार की बात नहीं की, बल्कि सीधे एक संयुक्त पत्र जारी किया, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका को ओपन सोर्स मॉडल पर प्रतिबंध लगाने से मना किया गया।
NVIDIA के लंबे समय से न बढ़ने वाले स्टॉक को देखते हुए, हुआंग रेनक्सन शायद वास्तव में चिंतित हैं, NVIDIA की वृद्धि कहानी के लिए:
अगर AI अभी भी कुछ बंद स्रोत मॉडल कंपनियों द्वारा नियंत्रित रहा, तो क्या कैलकुलेशन की मांग पहले से ही बाजार द्वारा पूरी तरह से अनुमानित हो चुकी है; अगर ओपन वेट मॉडल फैलते रहे, तो क्या NVIDIA सस्ते मॉडल को अधिक उपयोग और अधिक बुनियादी ढांचे की मांग में बदल सकता है।
हुआंग रेन्स्युन का उत्तर बहुत स्पष्ट है। उन्होंने मॉडल के स्रोत के आधार पर सामान्य प्रतिबंध का खंडन किया और चीनी मॉडल को "बहुत उत्कृष्ट" बताया, और अमेरिकी कंपनियों को उपयोग करने की अनुमति देने की आह्वान की। न्विडिया के लिए, महत्वपूर्ण बात एक बंद स्रोत प्रयोगशाला के लिए उच्च मूल्य बनाए रखना नहीं है, बल्कि जितने अधिक कंपनियाँ, डेवलपर्स और क्लाउड प्रदाता AI का वास्तविक रूप से उपयोग कर सकें, उसके लिए है।
यह चिप स्टॉक्स के छोटे समय के दबाव और निवर्डिया की लंबे समय की कहानी के बीच अंतर है। बाजार की चिंता है कि कम लागत वाले खुले मॉडल अमेरिकी AI सेवा प्रदाताओं के मुनाफे को संकुचित कर देंगे और प्रति इकाई निष्कर्षण को अधिक कुशल बना देंगे; निवर्डिया का अनुमान है कि कीमतों में कमी से अधिक स्थितियाँ खुलेंगी, जिससे अंततः कुल कॉल की मात्रा, निजी स्थापना और कैलकुलेशन उपयोग में वृद्धि होगी।
NVIDIA को केवल बंद स्रोत वाले विशालकाय कंपनियों द्वारा कार्ड खरीदने से अधिक की आवश्यकता है
पिछले दो वर्षों में, न्वीडिया की AI कहानी एक स्पष्ट तर論 पर आधारित थी: अग्रणी मॉडल बड़े होते जा रहे हैं, और ट्रेनिंग और इन्फरेंस दोनों के लिए अधिक GPU की आवश्यकता होती है, जिससे क्लाउड प्रदाता और मॉडल लैब्स अपनी बुनियादी ढांचे का निरंतर विस्तार करेंगे।
यह तर्क अभी भी मान्य है, लेकिन इसके साथ एक छिपा हुआ प्रश्न भी उठता है: यदि AI उद्योग के उपयोग प्रवेश बिंदु, उत्पाद गति और मॉडल मूल्य निर्धारण की शक्ति केवल कुछ बंद स्रोत प्रयोगशालाओं और बड़े क्लाउड प्लेटफॉर्म के हाथों में केंद्रित है, तो NVIDIA की मांग की वृद्धि अधिक रूप से कुछ बड़े ग्राहकों के पूंजी खर्च योजनाओं और बंद स्रोत सेवाओं के व्यावसायिकीकरण की गति पर निर्भर करेगी।
यह एक खराब व्यवसाय नहीं है। बंद स्रोत प्रयोगशालाएँ, क्लाउड प्रदाता और प्लेटफॉर्म कंपनियाँ अभी भी AI बुनियादी ढांचे के सबसे महत्वपूर्ण खरीददारों में से एक हैं। लेकिन बाजार द्वारा उच्च स्तर पर मूल्यांकित निवेशकों के लिए, अगले चरण की वृद्धि कहाँ से आएगी?
अगर बंद स्रोत मॉडल लगातार उच्च कीमत पर बने रहे, तो व्यवसायों द्वारा AI को अपनाने की गति लागत, डेटा सीमाओं और डिप्लॉयमेंट तरीकों के कारण सीमित हो सकती है। कई कंपनियाँ पहले API का उपयोग करके परीक्षण करेंगी, लेकिन AI को अपने व्यावसायिक प्रणालियों में गहराई से एकीकृत नहीं करेंगी। ऊपरी चिप कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि कैलकुलेशन की मांग हालांकि केंद्रित और बड़ी है, लेकिन इसका प्रसार केवल कुछ ही प्लेटफॉर्म्स के व्यावसायिकीकरण की गति पर निर्भर करता है।
ओपन वेट मॉडल इस संरचना को बदल रहे हैं। वे तुरंत सबसे शक्तिशाली बंद स्रोत मॉडल को प्रतिस्थापित नहीं करते, लेकिन वे उद्यमों, डेवलपर्स और क्लाउड विक्रेताओं को एक वैकल्पिक मार्ग प्रदान करते हैं: मॉडल को अपने वातावरण में चलाना, सूक्ष्म समायोजित करना, ऑडिट करना और एकीकृत करना। जब तक अधिक संगठन AI को कस्टमर सपोर्ट, प्रोग्रामिंग, शोध, प्रक्रिया स्वचालन और प्राइवेट डिप्लॉयमेंट में शामिल नहीं करते, तब तक इंफ्रास्ट्रक्चर स्तर को अधिक विकेंद्रीकृत और व्यापक मांग स्रोत प्राप्त होने का अवसर मिलता है।
इसलिए, बाजार यह नहीं ट्रेड कर रहा है कि "कोई मॉडल OpenAI को हरा देगा या नहीं", बल्कि यह है कि "AI की मांग क्या कुछ कम बंद स्रोतों से अधिक कंपनियों और स्थितियों में फैल जाएगी?"। यही निकोडिया का सबसे बड़ा चिंता का विषय है।
ओपन वेट्स बंद सोर्स प्राइसिंग पावर को कम कर सकते हैं और कैलकुलेशन पूल को भी बढ़ा सकते हैं
ओपन वेट्स का अर्थ है कि प्रशिक्षित «मॉडल पैरामीटर्स» को बाहरी उपयोग के लिए दे देना। वेट्स प्रकाशित होने के बाद, उद्यम अपने सर्वर या क्लाउड वातावरण में मॉडल को चला सकते हैं, सूक्ष्म समायोजित कर सकते हैं और ऑडिट कर सकते हैं।
यह बंद स्रोत मॉडल कंपनियों के लिए बातचीत की स्थिति बदल देगा। पिछले समय में, यदि कोई उद्योग सबसे शक्तिशाली मॉडल का उपयोग करना चाहता था, तो उसे बंद स्रोत API की कीमत, डेटा सीमाओं और कार्य गति स्वीकार करनी पड़ती थी। अब, यदि कोई स्वयं स्थापित मॉडल किसी विशिष्ट कार्य पर पर्याप्त अच्छा है, तो बंद स्रोत फर्मों को समझाना होगा कि ग्राहक को अधिक महंगी सेवा के लिए क्यों भुगतान करना चाहिए।
यह ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल जैसे बंद स्रोत रास्ते का सामना किया जा रहा दबाव है। वे अभी भी उत्पाद अनुभव, एजेंट क्षमता, टूलचेन, सुरक्षा समन्वय, उद्योग के अनुपालन और पारिस्थितिकी वितरण पर बाधाएँ बनाए रख सकते हैं। एंथ्रोपिक द्वारा जून में लॉन्च किया गया क्लॉड साइंस इसका एक उदाहरण है, जो मॉडल को वैज्ञानिकों के लिए एक एआई वर्कस्टेशन के रूप में प्रस्तुत करता है और टूल एकीकरण और निरीक्षणयोग्य उत्पादों पर जोर देता है।
लेकिन जितना अधिक बेसिक रीजनिंग क्षमता कमोडिटाइज़ होती जाएगी, बंद स्रोत मॉडल को यह साबित करना होगा कि वे केवल 'अधिक बुद्धिमान चैट इंटरफ़ेस' नहीं बेच रहे हैं, बल्कि अधिक विश्वसनीय वर्कफ़्लो, मजबूत एजेंट निष्पादन, बेहतर सुरक्षा जिम्मेदारी और उद्योग समाकलन बेच रहे हैं। अन्यथा, कम लागत वाले ओपन सोर्स मॉडल कीमत को नीचे की ओर खींच देंगे।
निवर्डिया के लिए, यह परिवर्तन जरूरी नहीं कि खराब हो। बंद स्रोत मॉडल की कीमत निर्धारण क्षमता कमजोर होने से AI सेवा प्रदाताओं के लाभमार्जिन प्रभावित हो सकते हैं; लेकिन अगर सस्ते मॉडल अधिक उद्यमों को AI लागू करने के लिए प्रेरित करते हैं, तो निष्कर्षण, सूक्ष्म-समायोजन, स्थानीयकरण और निजीकरण की मांग वास्तव में कुल कैलकुलेशन क्षमता को बढ़ा सकती है।
DeepSeek के बाद, बाजार ने इसी तरह के विवादों से गुजारा है। उच्च दक्षता वाले मॉडल छोटे समय के लिए «कम GPU का उपयोग» लगते हैं, लेकिन यदि कीमत में कमी से अधिक मांग जागृत होती है, तो मध्यम और दीर्घकाल में यह «AI का अधिक स्थितियों में उपयोग» बन सकता है।
निवेडिया ठीक इसी बात पर निवेश कर रही है। इसका मुख्य व्यवसाय मॉडल API नहीं, बल्कि चिप्स, सर्वर और डेटासेंटर है। जब तक AI का उपयोग बढ़ता रहेगा, डिमांड अंततः इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर पर ही पड़ेगी।
Huang Renxun opposes equating open models with risk
इस चर्चा में, हुआंग रेन्स्युन ने न्विडिया के सह-हस्ताक्षरित एक खुला पत्र, "खुले वजन और अमेरिकी AI नेतृत्व" को अपनी पहली ट्वीट के माध्यम से साझा किया। सह-हस्ताक्षरकर्ताओं में मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, एंड्रीएसेन होरोविट्ज़, हगिंग फेस, आईबीएम, मिस्ट्रल एआई, पैलेंटिर, पर्प्लेक्सिटी, मोज़िल्ला, एनवीडिया, वाई कॉम्बिनेटर सहित 20 से अधिक प्रौद्योगिकी कंपनियाँ और संस्थाएँ शामिल हैं।
पत्र का मुख्य संदेश यह है कि संयुक्त राज्य अमेरिका को शीर्ष बंद स्रोत मॉडल की आवश्यकता है, साथ ही शीर्ष खुले स्रोत मॉडल की भी, और सरकार को खुले AI पर जल्दी से प्रतिबंध लगाना चाहिए। दूसरे शब्दों में, हस्ताक्षरकर्ता सुरक्षा जोखिमों को नकार नहीं रहे हैं, बल्कि खुले वजन को सीधे जोखिम के स्रोत के रूप में मानने के खिलाफ हैं।
यह पत्र महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निवेडिया के व्यावसायिक हितों और अमेरिकी AI पारिस्थितिकी की संरचनात्मक समस्याओं को एक साथ जोड़ता है। निवेडिया AI उपयोग और बुनियादी ढांचे की मांग पर ध्यान केंद्रित करता है; मेटा, माइक्रोसॉफ्ट जैसे प्लेटफॉर्म कंपनियों को अधिक लचीला मॉडल पारिस्थितिकी की आवश्यकता है; हगिंग फेस, मिस्ट्रल AI, मोज़िला जैसी कंपनियाँ खुले मॉडल और डेवलपर पारिस्थितिकी के सीधे समर्थक हैं।
इन कंपनियों के हित पूरी तरह से संगत नहीं हैं, लेकिन एक मुद्दे पर उनका अंतर्विरोध है: यदि भारी वजन को जल्दी ही नियामक ढांचे द्वारा दबा दिया जाता है, तो अमेरिकी उद्यमों और डेवलपर्स के पास कम लागत वाले मॉडल का उपयोग करने के विकल्प कम हो जाएंगे, और AI का प्रसार कुछ ही बंद स्रोत सेवाओं पर अधिक निर्भर हो जाएगा।
निवर्डिया के लिए, यह सबसे आदर्श बाजार संरचना नहीं है। इसके लिए केवल कुछ अग्रणी प्रयोगशालाओं के बड़े मॉडल ट्रेन करना ही पर्याप्त नहीं है; इसके लिए अधिक कंपनियों को वास्तव में AI का उपयोग करना होगा। केवल तभी, जब AI कम से कम प्लेटफॉर्म सेवाओं से व्यापक रूप से लागू बुनियादी क्षमता में बदल जाए, निवर्डिया "कैलकुलेशन डिमांड अभी भी विस्तार पर है" की कहानी आगे बढ़ा सकता है।
इसलिए, हुआंग रेन्क्सन के चीनी मॉडल के बारे में उनके बयान और खुला पत्र अलग-अलग घटनाएं नहीं हैं। वे एक ही बात की ओर इशारा करते हैं: न्विडिया चाहती है कि AI प्रतिस्पर्धा को 'किसी प्रकार के मॉडल को प्रतिबंधित करने' के रूप में सरल न किया जाए, बल्कि अधिक मॉडल, अधिक स्थितियाँ और अधिक डेवलपर्स को कैलकुलेशन की मांग के पूल में शामिल होने दिया जाए।
China-related restrictions will affect NVIDIA's expectations
दूसरी बाजार को सामना करना पड़ने वाली समस्या नीति सीमाएँ हैं, लेकिन यह केवल इस प्रश्न के बारे में नहीं है कि "चीनी मॉडल को सीमित किया जा सकता है या नहीं", बल्कि यह भी है कि "सीमाएँ क्या अप्रत्यक्ष रूप से निवर्डिया की चीनी AI श्रृंखला में स्थिति को कमजोर कर देंगी।"
किमी K3 की महत्वपूर्ण बात केवल मॉडल क्षमता ही नहीं है, बल्कि यह भी है कि यह नवीनतम पीढ़ी के निवेडिया फ्लैगशिप चिप पर आधारित नहीं है। बाजार चर्चा में अधिक संवेदनशील बिंदु यह है कि किमी K3 H800 जैसे चिप्स का उपयोग करता है, जो निर्यात नियंत्रण के प्रभाव में हैं और नवीनतम स्पेसिफिकेशन नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, उन्नत चिप्स की आपूर्ति सीमित होने के बावजूद, चीनी मॉडल कंपनियाँ अभी भी प्रतिस्पर्धी अग्रणी मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम हैं।
यही कारण है कि हुआंग रेन्यून लंबे समय से चीन बाजार के लिए एक जैसी प्रतिबंधों के खिलाफ हैं। प्रतिबंध चीन की AI मांग को खत्म नहीं करेंगे, बल्कि चीनी कंपनियों को वैकल्पिक रास्ते खोजने के लिए मजबूर करेंगे: अधिक कुशल मॉडल आर्किटेक्चर, कम लागत वाले प्रशिक्षण तरीके, और अधिक घरेलू चिप्स के साथ संगतता। DeepSeek के बाद, बाजार ने चीनी मॉडल कंपनियों की कुशलता राह पर परीक्षण देखा है; और DeepSeek का हुआवे चिप्स के साथ संगत होना इस बात का संकेत है कि चीनी AI पारिस्थिति पूरी तरह से NVIDIA CUDA और GPU प्रणाली में ही सीमित नहीं रहेगी।
यही निवेडिया के लिए वास्तविक चिंता का विषय है। छोटे समय के संदर्भ में, चीन पर प्रतिबंध विशिष्ट चिप्स की बिक्री और ऑर्डर की अपेक्षाओं को प्रभावित कर सकता है; लंबे समय के संदर्भ में, यदि चीनी मॉडल निर्माता, क्लाउड निर्माता और एप्लिकेशन कंपनियों को निवेडिया के अलावा के हार्डवेयर के अनुकूलन को तेज करने के लिए मजबूर किया जाता है, तो निवेडिया का चीन में AI बुनियादी ढांचे में हिस्सा लगातार कम हो सकता है। प्रतिद्वंद्वी तुरंत निवेडिया के समान नहीं हो सकते, लेकिन जब तक उपलब्धता लगातार बढ़ती रहेगी, ग्राहकों के स्थानांतरण की प्रेरणा बढ़ती रहेगी।
इसलिए, चिप स्टॉक में उतार-चढ़ाव केवल किसी एक चीनी मॉडल की प्रतिक्रिया नहीं है, बल्कि निवेडिया की दीर्घकालिक अपेक्षाओं का पुनर्मूल्यांकन है: बंद स्रोत रास्ता क्या उच्च वृद्धि को जारी रख सकता है, खुले मॉडल क्या नए वृद्धि के अवसर खोलेंगे, और नीतियाँ क्या संभावित ग्राहकों को निवेडिया के बाहर के विकल्पों की ओर धकेल देंगी।
बंद स्रोत प्रयोगशालाओं के पास अभी भी लाभ हैं, लेकिन मूल्यांकन की कहानी अब कठिन है
ओपन वेट मॉडल के उभार का अर्थ यह नहीं है कि बंद सोर्स फ्रंटियर लैब्स का मूल्य खो गया है।
बंद स्रोत मॉडल अभी भी स्पष्ट लाभ रखते हैं। वे उत्पाद अनुभव, एजेंट निष्पादन, टूलचेन, सुरक्षा समन्वय, उद्यम अनुपालन और पारिस्थितिकी वितरण के चारों ओर बाधाएँ बना सकते हैं। कई उद्यम ग्राहकों के लिए, एकल मॉडल रैंकिंग स्कोर की तुलना में उपलब्धता, स्थिरता, जिम्मेदारी की सीमाएँ और एकीकरण क्षमता महत्वपूर्ण हो सकती हैं।
लेकिन मूल्यांकन की कहानी अब और कठिन हो जाएगी। पिछले समय, बंद स्रोत प्रयोगशालाएँ उच्च कीमत और उच्च मूल्यांकन को समझाने के लिए 'सबसे शक्तिशाली मॉडल' पर निर्भर करती थीं; अब, उन्हें साबित करना होगा कि वे केवल मॉडल में बेहतर ही नहीं हैं, बल्कि अधिक विश्वसनीय, अधिक पूर्ण और अधिक कठिनाई से प्रतिस्थापित होने वाले उद्योग-स्तरीय प्रणाली प्रदान करती हैं।
यह निविडा के लिए दोहरा प्रभाव डालता है। एक ओर, यदि बंद स्रोत प्रयोगशालाओं का लाभमार्जिन दबाव में आता है, तो बाजार उनके भविष्य के बुनियादी ढांचे निवेश के गति के बारे में चिंतित हो सकता है। दूसरी ओर, यदि खुले मॉडल अपनाने की सीमा कम करते हैं, तो अधिक कंपनियाँ, क्लाउड फर्म और डेवलपर्स लॉन्च में शामिल होंगे, जिससे निविडा की मांग के स्रोत अधिक विविध हो जाते हैं।
OpenAI, Anthropic, Google ने खुले वज़नों के लिए खुले पत्र पर हस्ताक्षर नहीं किए हैं, इसका अर्थ यह नहीं है कि वे चीनी मॉडल्स को सीमित करने का समर्थन करते हैं। इसका केवल अर्थ है कि बंद स्रोत अग्रणी प्रयोगशालाएँ, हार्डवेयर, खुले स्रोत और प्लेटफॉर्म कंपनियों के हित संरचना पूरी तरह से समान नहीं हैं।
NVIDIA हार्डवेयर स्तर पर, अधिक से अधिक मॉडल रास्तों के समानांतर अस्तित्व को देखना चाहता है। बंद स्रोत मॉडल आगे क्षमताओं को आगे बढ़ाते रहेंगे, जबकि खुले स्रोत मॉडल बाधाओं को कम करेंगे और उपयोग के मामलों को विस्तार देंगे। जब तक दोनों मिलकर AI के उपयोग को बढ़ाते रहें, NVIDIA एक प्रमुख लाभार्थी होगा।
निवेशकों को वास्तव में उपयोग पर ध्यान देना चाहिए
इस बहस केवल हुआंग रेन्क्सन के एक बयान तक ही सीमित नहीं रहेगी। कीमत निर्धारण पर प्रभाव डालने वाली बातें हैं कि अमेरिकी नीति सीमाओं को कहाँ तक लागू करेगी, और खुले मॉडल सचमुच उद्योग में स्थापित हो पाएंगे या नहीं।
यदि ओपन वेट मॉडल केवल चर्चा का विषय बन जाते हैं लेकिन सतत व्यावसायिक उपयोग नहीं बन पाते, तो नविडिया की मुख्य मांग फिर से कुछ बंद स्रोत प्रयोगशालाओं और बड़े क्लाउड प्लेटफॉर्म्स के पूंजी खर्च चक्र पर निर्भर करेगी। इसका मतलब है कि नविडिया के लिए बाजार की वृद्धि की अपेक्षाओं को फिर से बड़े ग्राहक ऑर्डर्स द्वारा सत्यापित किया जाना होगा।
यदि ओपन मॉडल निरंतर उद्योग पर्यावरण में प्रवेश करते रहते हैं और दृश्यमान निष्कर्षण, सूक्ष्म-समायोजन, निजी स्थापना और उद्योग एकीकरण की मांग उत्पन्न करते हैं, तो निविडा की कहानी 'कुछ बड़े खिलाड़ी अधिक GPU खरीदते हैं' से बढ़कर 'अधिक संगठन AI कैलकुलेशन का उपभोग शुरू कर रहे हैं' में विस्तारित हो जाएगी।
निवेशकों को दो चरों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। एक तो अमेरिका के प्रतिबंध क्या वास्तविक खरीद, क्लाउड सेवाओं और वास्तविक सूची के स्तर तक पहुंचते हैं। दूसरा यह कि ओपन वेट मॉडल क्या वास्तव में उद्यमों में लागू हो सकते हैं और दृश्यमान कैलकुलेशन खपत पैदा कर सकते हैं।
पहला नीतिगत जोखिम निर्धारित करता है, दूसरा हर्सन द्वारा कहे गए बाजार की गलत व्याख्या को निर्धारित करता है, जो न्विडिया की वास्तविक ऑर्डर मांग में बदल सकती है। चिप स्टॉक्स एक मॉडल की जीत या हार का व्यापार नहीं करते, बल्कि AI मांग अभी भी फैल सकती है या नहीं।
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