चीन की एआई दौड़: बड़े मॉडल से स्केलेबल एजेंट तक

चीन में एआई की अगली प्रतिस्पर्धा को अब केवल विशाल फाउंडेशन मॉडल बनाने की होड़ के रूप में नहीं देखा जा रहा है। ध्यान तेजी से ऐसे एआई एजेंटों पर जा रहा है जो सॉफ्टवेयर, दूरसंचार, विनिर्माण और उपभोक्ता सेवाओं में वास्तविक कार्यों को कई चरणों में पूरा कर सकें। असली परीक्षा यह होगी कि इन्हें कितनी कम लागत, कितनी तेजी, कितनी विश्वसनीयता और कितने मजबूत सुरक्षा नियंत्रणों के साथ बड़े पैमाने पर चलाया जा सकता है।

प्रशिक्षण से ज्यादा इन्फरेंस की मांग

चाइना टेलीकॉम रिसर्च इंस्टीट्यूट का अनुमान है कि 2029 तक चीन के कंप्यूटिंग-पावर बाजार में इन्फरेंस की हिस्सेदारी 80% हो जाएगी और यह मॉडल प्रशिक्षण से जुड़ी मांग को पीछे छोड़ देगी। रिपोर्ट के अनुसार, अगले दो से तीन वर्षों में एजेंट कंप्यूटिंग मांग में सालाना लगभग दस गुना वृद्धि ला सकते हैं। यह अनुमान है, स्थापित परिणाम नहीं। 59

इन्फरेंस का अर्थ है प्रशिक्षित मॉडल का किसी प्रश्न का उत्तर देना या किसी काम का एक चरण पूरा करना। साधारण चैटबॉट के एक जवाब के मुकाबले एजेंट का काम अधिक कंप्यूटिंग मांग सकता है: वह जानकारी खोज सकता है, किसी सॉफ्टवेयर टूल को चला सकता है, बहु-चरणीय कार्यप्रवाह पूरा कर सकता है, परिणाम की जांच कर सकता है और जरूरत पड़ने पर प्रक्रिया दोहरा सकता है।

इसी संदर्भ में, चीन की वार्षिक टोकन खपत 2026 में 100 क्वाड्रिलियन तक पहुंचने और 2030 में 35 क्विंटिलियन से ऊपर जाने का अनुमान है। टोकन मॉडल द्वारा पढ़े या उत्पन्न किए जाने वाले टेक्स्ट के छोटे हिस्से होते हैं। ये आंकड़े अनुमान हैं, लेकिन वे यह दिखाते हैं कि मॉडल को बार-बार चलाना, उसे एक बार प्रशिक्षित करने जितना ही रणनीतिक मुद्दा बन सकता है। 6

एजेंटों ने एआई की लागत का गणित कैसे बदला

अत्याधुनिक मॉडल का प्रशिक्षण आम तौर पर एक बड़ा, एकमुश्त अवसंरचना खर्च होता है। इसके उलट, एजेंट को तैनात करना एक सतत सेवा-संचालन है। इसमें मॉडल इन्फरेंस के अलावा डेटा तक पहुंच, नेटवर्किंग, स्टोरेज, निगरानी और जरूरत पड़ने पर मानवीय समीक्षा की लागत लगातार जुड़ती रहती है।

इसलिए कोई एजेंट सक्षम होने के बावजूद व्यावसायिक रूप से उपयोगी नहीं होगा, यदि वह बहुत महंगा हो, काम के लिए बहुत धीमा हो या उसे व्यावसायिक प्रणालियों के साथ भरोसे से न चलाया जा सके। अहम पैमाना केवल मॉडल के बेंचमार्क स्कोर नहीं, बल्कि एक काम को सफलतापूर्वक पूरा करने की लागत और गुणवत्ता होगा।

व्यावहारिक स्तर पर कंपनियों को इन बातों पर ध्यान देना होगा:

• काम के लिए पर्याप्त, लेकिन सबसे छोटा सुरक्षित मॉडल चुनना;
• सही मॉडल या टूल तक काम को कुशलता से पहुंचाना;
• कैशिंग और बेहतर सर्विंग से बार-बार होने वाली गणना घटाना;
• एजेंट को भरोसेमंद और काम-विशिष्ट डेटा से जोड़ना;
• केवल मॉडल के उत्तर नहीं, बल्कि पूरे कार्यप्रवाह और टूल-उपयोग की जांच करना;
• विफलताओं, एक्सेस कंट्रोल और ऑडिट ट्रेल की निगरानी करना; और
• ऊंचे जोखिम वाले निर्णय या कार्रवाई पर इंसानी हस्तक्षेप सुनिश्चित करना।

इसका मतलब यह नहीं कि बड़े मॉडल का प्रशिक्षण अप्रासंगिक हो जाएगा। उन्नत क्षमताओं, तकनीकी स्वतंत्रता और अत्याधुनिक मॉडलों तक पहुंच के लिए वह महत्वपूर्ण रहेगा। लेकिन जब सक्षम मॉडल व्यापक रूप से उपलब्ध हों, तब सस्ता, स्थिर और वास्तविक प्रणालियों से जुड़ा इन्फरेंस अधिक कठिन और निर्णायक अंतर पैदा कर सकता है।

बीजिंग का जोर: प्रयोग नहीं, व्यापक उपयोग

चीन की नीतिगत दिशा भी स्टैंडअलोन मॉडल से आगे बढ़कर दोहराए जा सकने वाले उपयोग मामलों की ओर संकेत करती है। उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MIIT) की “एआई+सॉफ्टवेयर” योजना के तहत 2028 तक एआई-संचालित प्रोग्रामिंग टूल 20,000 से अधिक प्रमुख सॉफ्टवेयर कंपनियों तक पहुंचाने, प्रमुख क्षेत्रों में एजेंट-आधारित सॉफ्टवेयर के 100 बेंचमार्क अनुप्रयोग बनाने और कम-से-कम पांच उच्च-गुणवत्ता वाले ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट विकसित करने का लक्ष्य है। 3

2030 की दिशा एक अधिक बुद्धिमान और सुरक्षित सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम की है, जिसमें महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर प्रणालियों का इंटेलिजेंट अपग्रेड शामिल है। 37 एआई और सूचना-संचार पर अलग MIIT योजना 2028 तक 30 से अधिक उच्च-मूल्य उपयोग-परिदृश्य, प्रतिनिधि अनुप्रयोग और विशेष एजेंट विकसित करने की बात करती है; साथ ही नेटवर्क और कंप्यूटिंग अवसंरचना मजबूत करने पर भी जोर देती है। 17

MIIT और नेशनल डेटा एडमिनिस्ट्रेशन की एक अन्य पहल में उद्योग-विशिष्ट, उच्च-मूल्य एआई उपयोग-परिदृश्य, विशेष डेटा सेट और ऐसे विशेष मॉडल या एजेंट बनाने को कहा गया है जिन्हें स्वायत्त योजना और निष्पादन की जरूरत हो। इसमें उद्योग मॉडल और एजेंटों के लिए अनुकूलित मूल्यांकन डेटा सेट व आकलन व्यवस्था बनाने का भी प्रावधान है। 18

इन पहलों का संकेत स्पष्ट है: सॉफ्टवेयर टूल, डेटा, संदर्भ अनुप्रयोग और दोहराए जा सकने वाले परिदृश्यों के जरिए एआई का प्रसार तेज करना। अवसर यह है कि अलग-अलग क्षेत्रों में अपनाने की गति बढ़े। जोखिम यह है कि सफलता का पैमाना सिर्फ पायलट परियोजनाओं की संख्या बन जाए, न कि उनकी सुरक्षित, टिकाऊ और किफायती उपयोगिता।

निवेश और औद्योगिक पैमाने की बड़ी शर्त

चाइना टेलीकॉम रिसर्च इंस्टीट्यूट के विश्लेषण पर आधारित रिपोर्टिंग के अनुसार, चीनी टेक कंपनियों का इस वर्ष एआई खर्च करीब 600 अरब युआन हो सकता है। हालांकि, इसे एक अनुमान की तरह देखना चाहिए, क्योंकि सार्वजनिक रिपोर्टों में “एआई खर्च” की परिभाषा हमेशा एक जैसी नहीं होती। 9

राष्ट्रीय स्तर पर चीन को उम्मीद है कि 2026–2030 की 15वीं पंचवर्षीय योजना के अंत तक एआई से जुड़े उद्योगों का आकार 10 ट्रिलियन युआन से अधिक हो जाएगा। 45 इस लक्ष्य से एजेंटों की भूमिका केवल क्लाउड सेवा तक सीमित नहीं रहती; उन्हें औद्योगिक आधुनिकीकरण, सॉफ्टवेयर विकास, दूरसंचार और उपभोक्ता सेवाओं को सक्षम बनाने वाली परत के रूप में देखा जा रहा है।

यूरोप कंप्यूट बना रहा है, लेकिन तैनाती का सवाल वहां भी है

यूरोपीय संघ भी अपनी कंप्यूटिंग क्षमता बढ़ाने की दिशा में कदम उठा रहा है। यूरोपीय आयोग ने अधिकतम सात एआई गीगाफैक्ट्रियों के लिए निविदा प्रक्रिया शुरू की है। इस पहल को यूरोपीय संघ और राष्ट्रीय स्तर से अधिकतम €10 अरब का समर्थन मिल सकता है और इससे कम-से-कम €20 अरब का निजी निवेश आने की उम्मीद है। 50

यह यूरोप की कंप्यूट क्षमता और तकनीकी स्वायत्तता के लिए महत्वपूर्ण पहल है। लेकिन केवल कंप्यूट अवसंरचना बना लेना पर्याप्त नहीं होगा। उसकी प्रतिस्पर्धी उपयोगिता इस बात पर निर्भर करेगी कि वह किफायती इन्फरेंस, उपयोगी क्षेत्रीय डेटा, सॉफ्टवेयर एकीकरण और भरोसेमंद अनुप्रयोगों तक कितनी अच्छी पहुंच देती है।

अगली एआई दौड़ में किसे बढ़त मिलेगी?

चीन का एजेंट-केंद्रित रुख एक व्यापक वैश्विक बदलाव की ओर इशारा करता है। एआई में बढ़त का अर्थ बढ़ते हुए यह होगा कि कंप्यूटिंग शक्ति को लगातार, उपयोगी और ऑडिट किए जा सकने वाले काम में कौन बदल सकता है। इसके लिए चिप और बिजली तो जरूरी हैं ही, लेकिन सर्विंग दक्षता, डेटा तक पहुंच, कार्यप्रवाह एकीकरण, सुरक्षा नियंत्रण, मूल्यांकन और मानवीय जवाबदेही भी उतने ही अहम होंगे।

2029 में 80% इन्फरेंस का अनुमान किसी तय वास्तविकता के बजाय दिशा बताने वाला संकेत है। फिर भी संदेश साफ है: एआई जब डेमो से निकलकर लगातार चलने वाले कामकाजी सिस्टम का हिस्सा बनेगा, तब विजेता शायद वह नहीं होगा जिसने सबसे बड़ा प्रशिक्षण रन किया हो—बल्कि वह होगा जो एजेंटों को इतना भरोसेमंद और सस्ता चला सके कि वे रोज़ के काम का हिस्सा बन जाएं। 56