کائی-فو لی، جو صنعت مصنوعی ذہانت کے سب سے نمایاں افراد میں سے ایک ہیں، نے بلومبرگ کے ساتھ ایک انٹرویو میں ایک چیلنج کرنے والی تھیسز پیش کی: چینی AI کمپنیوں کو جیت کے لیے بہترین ماڈلز بنانے کی ضرورت نہیں۔ انہیں صرف ایسے ماڈلز بنانے ہوں گے جو کافی اچھے، کافی سستے، اور کافی کھلے ہوں تاکہ وہ تمام جگہوں پر غالب آ جائیں جہاں امریکہ نظر نہیں رکھ رہا۔
لی کا استدلال ایک کلاسیکی کاروباری حکمت عملی پر مبنی ہے جو اعلیٰ تکنولوجی پر لاگو ہوتی ہے۔ جبکہ امریکی فرمیں بڑے بجٹ اور بند ایکو سسٹم کے ساتھ سرحدی کارکردگی کی طرف دوڑ رہی ہیں، چینی AI لیبز وہ اوپن-ویٹ ماڈلز جاری کر رہے ہیں جو ٹریننگ کے اخراجات کے کم سے کم 10 فیصد پر 90-95 فیصد کارکردگی فراہم کرتے ہیں۔
کارکردگی کا اصول نامہ
بتدریج، چینی AI ٹیمیں اپنے امریکی مخالفین کے استعمال کردہ GPU وسائل کا صرف 1-3% استعمال کر رہی ہیں، لیکن صرف انجینئرنگ کی کارآمدی کے ذریعے قابلِ موازنہ نتائج حاصل کر رہی ہیں۔
یہ پابندیاں بالکل اختیاری نہیں ہیں۔ امریکی چپ برآمد کی پابندیوں نے چینی لیبز کے لیے دستیاب ہارڈویئر کو محدود کر دیا ہے، جس سے انہیں کم وسائل سے زیادہ پرفارمنس نکالنے پر مجبور کر دیا گیا ہے۔
لی کے جائزے کے مطابق، امریکی اور چینی AI کی صلاحیتوں کے درمیان پرفارمنس کا فرق اہم شعبوں میں تقریباً 3-6 ماہ تک کم ہو گیا ہے۔ اب چینی اوپن ویٹ ماڈلز تقریباً تمام ٹاپ 10 اوپن سورس بینچ مارکس میں اہم کردار ادا کر رہے ہیں، جو میٹا کے Llama کو پیچھے چھوڑ رہے ہیں۔ DeepSeek اور Alibaba کے Qwen وہ نام ہیں جن پر توجہ دینی چاہیے، جو ڈویلپرز کے استعمال کیے جانے والے کمیونٹی لیڈر بورڈز میں مستقل طور پر ٹاپ یا اس کے قریب رینک کرتے ہیں۔
مختلف مارکیٹس، مختلف حکمت عملیاں
لی نے جو استراتیجک فرق بیان کیا، وہ صرف ماڈل آرکیٹیکچر تک محدود نہیں ہے۔ امریکی کمپنیاں جیسے OpenAI، Google اور Anthropic نے زیادہ تر اعلیٰ مارجن والی کاروباری فروخت پر توجہ مرکوز کی ہے، جس میں فورچن 500 کمپنیوں کے لیے پروڈکٹس تیار کیے گئے ہیں جو سب سے زیادہ صلاحیت والے سسٹمز کے لیے پریمیم قیمتیں ادا کرنے کو تیار ہیں۔ دوسری طرف، چینی کمپنیاں صارفین کے اطلاقات اور ایسے مارکیٹس پر توجہ مرکوز کر رہی ہیں جہاں لاگت کی حساسیت بنیادی عامل ہے۔
لی کی اپنی کمپنی، 01.AI، ظاہر ہے کہ اس منطق کو اپنا چکی ہے۔ سرحدی ماڈل ٹریننگ میں مقابلہ کرنے کے بجائے، کمپنی موجودہ ماڈلز جیسے DeepSeek کا استعمال کرتے ہوئے ایپلیکیشنز تعمیر پر توجہ مرکوز کر رہی ہے۔
ای آئی کے منظر کے لیے اس کا کیا مطلب ہے
ایسے امریکی چپ برآمد کی پابندیاں، جو چینی AI کے ترقی کو روکنے کے لیے بنائی گئی تھیں، شاید لا کی تفصیل کی گئی کارکردگی پر مبنی نوآوری کو غیر مقصودہ طور پر تیز کر دیا ہے۔ جب آپ بہترین ہارڈویئر خرید نہیں سکتے، تو آپ کم میں زیادہ کرنے کا طریقہ سیکھ لیتے ہیں۔
اوپن سورس ڈیمنشن ایک اور پیچیدگی شامل کرتا ہے۔ اوپن ویٹ ماڈلز وہ نیٹ ورک ایفیکٹس پیدا کرتے ہیں جنہیں بند ماڈلز نہیں کر سکتے۔ ہر ڈویلپر جو کسی خاص استعمال کے لیے ڈیپسیک یا کوون ماڈل کو فائن ٹیون کرتا ہے، وہ وسیع ایکو سسٹم کو قیمت دیتا ہے، جس سے مزید ڈویلپرز کھینچے جاتے ہیں، جس سے مزید صارفین کھینچے جاتے ہیں، جس سے مزید ٹریننگ سگنل پیدا ہوتا ہے۔