चीनी AI कंपनियों का इस चक्र का वास्तविक लाभ यह है कि बहुत सारी टीमें अभी तक 'अनुसंधान, इंजीनियरिंग से ऊपर' वाली बीमारी से नहीं लगी हैं। कई सिलिकॉन वैली कंपनियों में, रिसर्चर को ताज माना जाता है, जबकि इंफ्रा को गंदा और कठिन काम माना जाता है, और सभी अनुसंधान की ओर झुकना चाहते हैं। लेकिन आज तक बड़े मॉडल्स के साथ, अनुसंधान केवल एल्गोरिदम और पेपर्स में ही नहीं होता है। डीपसीक, किमी जैसी टीमों की शक्ति यह है कि एल्गोरिदम, डेटा और इंफ्रा में अभी तक कोई-किसी को दोष नहीं दिया जा रहा है। सभी एक ही लक्ष्य के चारों ओर काम करते हैं, और जो कोई समस्या से घिरता है, वह सीधे समाधान करने में उतरता है। आगे के मॉडल्स के इस चरण में, इंफ्रा ही अनुसंधान है।

यांग पोज़ीशन ने महान लंबे संदर्भ स्केलिंग को, केवल दो वर्षों में 128K से गीगाबाइट विंडोज तक, AI के लिए RAM के समकक्ष के रूप में, जिससे संगठनात्मक कार्यान्वयन मूल मॉडल क्षमताओं की तुलना में प्राथमिक मोट हो गया।

AI दो वर्गों में बंट गया है: बंद स्रोत अमेरिकी मॉडल और खुले वजन चीनी मॉडल। कम लागत वाले विकल्पों तक पहुँच को सीमित करने से प्रतिस्पर्धात्मकता कमजोर हो सकती है, लागत बढ़ सकती है, और अंततः नवाचार को नुकसान पहुँच सकता है। AI में, बुद्धिमत्ता के बराबर अर्थव्यवस्था का महत्व है। #AI #GenAI #OpenSource

बिल्कुल। अगर वे जो सबसे अच्छा कारण दे सकते हैं, वह यह है कि बढ़े हुए पूंजी व्यय को ओपन सोर्स मॉडल के कारण उनके मार्जिन पर दबाव पड़ने के कारण और आईपी कानून के किसी स्पष्ट उल्लंघन के बिना औचित्यपूर्ण नहीं माना जा सकता, तो यह पूंजी व्यय का एक खराब उपयोग लगता है! अपने पूंजी व्यय को मुनाफा कमाने के लिए अधिक समझदारी से इस्तेमाल करें या इतना पूंजी व्यय करना बंद कर दें, आप लोगों को!

- डीपसीक V4 Pro की शुरुआत 24 अप्रैल, 2026 को हुई - मिनिमैक्स M3 की शुरुआत 1 जून, 2026 को हुई - GLM 5.2 की शुरुआत 13 जून, 2026 को हुई क्यों मुझे ऐसा लग रहा है कि ये पिछली सदी से ही उपलब्ध हैं?

एंटरप्राइज AI का ROI संभवतः मैक्रो डेटा में देर से दिखेगा। एक तीन सदस्यीय कंपनी शांति से बीस इकाइयाँ लॉन्च कर सकती है, जबकि 30,000 सदस्यीय कंपनी पूरे वर्ष एक्सेस कंट्रोल्स के लिए बातचीत में लगी रहती है।

एक चीनी प्रयोगशाला ने 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर्स वाला सबसे बड़ा ओपन-वेट AI मॉडल मुफ्त में जारी कर दिया। यह मॉडल उन मॉडल्स के समान प्रदर्शन करता है जिनके लिए OpenAI और Anthropic शुल्क लेते हैं। चिप स्टॉक्स घंटों में ही बेयर मार्केट में चले गए। आपके प्रोडक्ट को मुफ्त में दे देने वाले प्रतिद्वंद्वी के सामने कोई मोट जल्दी नहीं टूटता।

यहाँ एक प्रश्न है जिसके साथ आपको बैठकर सोचना चाहिए: क्या AI मॉडल पहले ही एक कमोडिटी बन रहे हैं? पैलेंटिर के सीईओ ने कहा कि लैब टोकन "कोई मूल्य प्रदान नहीं कर रहे हैं" जबकि वे बड़ी कंपनियों के लिए जोखिम पैदा कर रहे हैं। अब OpenAI और Anthropic स्टार्टअप्स को भविष्य के राजस्व साझेदारी के बदले में कंप्यूट के लिए मूलतः मुफ्त प्रदान कर रहे हैं। अगर उनके ग्राहक राजस्व नहीं पैदा कर रहे हैं, "क्या वे वास्तव में पूरे कंप्यूट को किराए पर लेने के लिए पैसे दे सकते हैं और वे इसे कितनी देर तक कर सकते हैं?" यही वर्तमान में AI मूल्य श्रृंखला में छिपा हुआ वास्तविक जोखिम है।