Nvidia H200 से 5 गुना पीछे होने के बावजूद iFLYTEK घरेलू AI कंप्यूट को कैसे उपयोगी बना रही है

iFLYTEK चीन की AI दौड़ में Nvidia-आधारित प्रयोगशालाओं को सबसे बड़े मॉडल से पछाड़ने की कोशिश नहीं कर रही है। कंपनी की रणनीति यह है कि उपलब्ध घरेलू कंप्यूट को शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा, ऑटोमोबाइल और उद्यम उपयोगों के लिए पर्याप्त रूप से उत्पादक बनाया जाए—और ग्राहकों को अधिकतम संदर्भ लंबाई के बजाय भरोसेमंद कामकाजी परिणाम बेचे जाएं।

यह रणनीति इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि कंपनी खुद एक गंभीर सीमा स्वीकार करती है। iFLYTEK के प्रबंधन के अनुसार, 256K टोकन से अधिक लंबे संदर्भों पर प्रशिक्षण में घरेलू एक्सेलेरेटर Nvidia H200 की तुलना में लगभग पांच गुना कम दक्ष हो सकते हैं। यह आंकड़ा प्रबंधन के कथित खुलासे पर आधारित है; इसे प्राथमिक अर्निंग्स-कॉल ट्रांसक्रिप्ट के आधार पर स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया गया है। 8

लक्ष्य असीमित संदर्भ नहीं, उपयोगी संदर्भ है

उत्पादन-स्तर के अधिकांश AI कामों में मॉडल को एक ही अटेंशन विंडो में लगातार दस लाख टोकन का इतिहास पढ़ने की जरूरत नहीं होती। किसी स्कूल सिस्टम को पाठ्यक्रम और विद्यार्थियों के रिकॉर्ड में से प्रासंगिक जानकारी खोजनी हो सकती है। क्लिनिकल टूल को संबंधित चिकित्सा जानकारी निकालनी पड़ सकती है। कार में मौजूद सहायक को बातचीत की स्थिति और वाहन से जुड़े डेटा की जरूरत हो सकती है। किसी उद्यम प्रणाली को सीमित आंतरिक दस्तावेजों और तय कार्यप्रवाहों तक पहुंच चाहिए हो सकती है।

ऐसे मामलों में प्रासंगिक जानकारी को खोजकर अलग-अलग हिस्सों में बांटना, संरचित मेमोरी का इस्तेमाल करना और जरूरत पड़ने पर टूल या एजेंट को बुलाना व्यावहारिक विकल्प हो सकता है। इससे लंबे संदर्भ की उपयोगिता खत्म नहीं होती, लेकिन सबसे महंगी संदर्भ-विंडो को हर बार इस्तेमाल करने की जरूरत कम हो सकती है।

यही iFLYTEK का व्यावसायिक दांव है: यदि ग्राहक बेंचमार्क में सबसे लंबी संदर्भ-विंडो से अधिक डोमेन-विशेष सटीकता, डेटा गोपनीयता, तैनाती पर नियंत्रण, कम विलंबता और भरोसेमंद कार्य-समापन को महत्व देते हैं, तो कंपनी हर स्तर पर Nvidia की प्रशिक्षण-अर्थव्यवस्था की बराबरी किए बिना प्रतिस्पर्धा कर सकती है।

पूरे AI स्टैक पर एक साथ इंजीनियरिंग

कंपनी का जवाब कोई एक सॉफ्टवेयर ट्रिक नहीं है। iFLYTEK हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के सह-डिजाइन वाले कार्यक्रम में पूरे प्रशिक्षण और सर्विंग स्टैक को बदलने की कोशिश कर रही है, जिसमें शामिल हैं:

• मॉडल आर्किटेक्चर, जिसमें Mixture-of-Experts दृष्टिकोण भी शामिल हैं;
• एक्सेलेरेटर-विशेष ऑपरेटर और कर्नेल;
• डिस्ट्रीब्यूटेड कम्युनिकेशन और एक्सपर्ट पैरेललिज्म;
• मेमोरी लेआउट और KV-कैश प्रबंधन;
• प्रशिक्षण फ्रेमवर्क, शेड्यूलिंग और तैनाती उपकरण।

इसका उद्देश्य कम्युनिकेशन ओवरहेड और मेमोरी बाधाओं को घटाना, हार्डवेयर का उपयोग बेहतर करना और घरेलू चिप्स की विशेषताओं के अनुरूप हर मॉडल को ढालना है। ऐसा इसलिए जरूरी है क्योंकि किसी एक्सेलेरेटर के कच्चे स्पेसिफिकेशन से पूरे प्रशिक्षण या इन्फरेंस सिस्टम का वास्तविक प्रदर्शन तय नहीं होता।

iFLYTEK के आधिकारिक विवरण के अनुसार, उसके घरेलू क्लस्टरों की शुरुआती प्रशिक्षण-दक्षता मुख्यधारा के क्लस्टरों की लगभग 30% थी। ऑपरेटर ऑप्टिमाइजेशन, डिस्ट्रीब्यूटेड रणनीतियों में बदलाव और व्यापक इंजीनियरिंग ट्यूनिंग के बाद यह आंकड़ा 84–93% तक पहुंचा। ये कंपनी द्वारा बताए गए प्रदर्शन आंकड़े हैं, स्वतंत्र ऑडिट से सत्यापित बेंचमार्क नहीं। 17

Spark मॉडल रणनीति का सबसे स्पष्ट प्रमाण

इस रणनीति का सबसे मजबूत संकेत यह है कि iFLYTEK ने घरेलू इंफ्रास्ट्रक्चर को केवल इन्फरेंस के लिए इस्तेमाल होने वाले विकल्प तक सीमित नहीं रखा। कंपनी ने घरेलू कंप्यूट पर Spark मॉडल परिवार को लगातार विकसित किया है।

Spark X2-Flash को 30 अरब पैरामीटर वाला Mixture-of-Experts मॉडल बताया गया है, जिसे Huawei Ascend 910B क्लस्टरों पर पूरी तरह प्रशिक्षित और तैनात किया गया। इसका महत्व इसलिए है क्योंकि यह प्रशिक्षण से लेकर तैनाती तक का एंड-टु-एंड घरेलू रास्ता दिखाता है—सिर्फ किसी दूसरे सिस्टम पर प्रशिक्षित मॉडल को बाद में पोर्ट करना नहीं। 8

कंपनी ने लंबे अनुक्रम वाले इन्फरेंस पाइपलाइन और Spark X2 को मॉडल तथा इंफ्रास्ट्रक्चर के संयुक्त ऑप्टिमाइजेशन के उदाहरण के तौर पर भी पेश किया है। Spark X2-VL इस मॉडल परिवार को मल्टीमॉडल कामों तक बढ़ाता है। iFLYTEK की प्रकाशित सामग्री के अनुसार, X2, X2-Flash और X2-VL में 2026 में अपग्रेड किए गए। 17

यह दिशा कंपनी के पहले के घरेलू-कंप्यूट प्रयासों से भी मेल खाती है। iFLYTEK का कहना है कि उसके Spark मॉडलों में प्रशिक्षण, पुनरावृत्ति और इन्फरेंस तैनाती के लिए पूरी तरह घरेलू कंप्यूट मार्ग का इस्तेमाल किया गया है। पहले की रिपोर्टिंग में यह भी बताया गया था कि successive मॉडल एल्गोरिदम को घरेलू चिप्स के अनुरूप ढालने में काफी इंजीनियरिंग समय लगा और उच्च-स्तरीय Nvidia चिप्स के प्रदर्शन के 80% से ऊपर पहुंचने में छह महीने से अधिक की पुनरावृत्तियां लगीं। 5

घरेलू फ्लैगशिप होगी अगली बड़ी परीक्षा

21 अगस्त 2026 की अर्निंग्स ब्रीफिंग में iFLYTEK ने घोषणा की कि वह पूरी तरह घरेलू कंप्यूट शक्ति पर आधारित नया सामान्य-उद्देश्य फ्लैगशिप मॉडल इस वर्ष के Global 1024 Developer Festival में लॉन्च करेगी। उपलब्ध घोषणा से कार्यक्रम से पहले चरणबद्ध रिलीज का संकेत मिलता है, लेकिन सवाल में दिए गए “अगस्त के अंत” के सटीक समय की स्वतंत्र पुष्टि नहीं होती। 1

यह मॉडल यह परखने का महत्वपूर्ण अवसर होगा कि कंपनी की रणनीति विशेष उपयोगों से आगे बढ़कर व्यापक मॉडल पीढ़ी तक पहुंच सकती है या नहीं। सफल लॉन्च यह दिखाएगा कि घरेलू इंफ्रास्ट्रक्चर एक और बड़े मॉडल का समर्थन कर सकता है। हालांकि, इससे अकेले हर प्रकार के प्रशिक्षण कार्यभार में Nvidia के साथ हार्डवेयर समानता साबित नहीं होगी।

उत्पाद-केंद्रित कारोबार क्यों मदद कर सकता है

कंप्यूट की कमी से जूझ रही कंपनी के सामने सामान्यतः दो रास्ते होते हैं। पहला, फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण की लागत और पैमाने पर सीधी प्रतिस्पर्धा करना। दूसरा, मॉडल को ऐसे उत्पादों में शामिल करना जहां इंफ्रास्ट्रक्चर कुल मूल्य का केवल एक हिस्सा हो। iFLYTEK दूसरे रास्ते पर जोर दे रही है।

कंपनी का मॉडल पोर्टफोलियो शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा जैसे वर्टिकल उपयोगों के लिए तैयार किया जा रहा है। इन क्षेत्रों में निजी तैनाती, डोमेन-विशेष गुणवत्ता और संचालन की विश्वसनीयता सामान्य-उद्देश्य बेंचमार्क से उतनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है। कंपनी की सामग्री Spark को शिक्षा और अन्य व्यावहारिक उपयोगों के लिए उपयुक्त बताती है, जबकि स्वास्थ्य सेवा संबंधी सामग्री Spark मेडिकल मॉडल पर आधारित क्लिनिकल निर्णय-सहायता प्रणाली का उल्लेख करती है। 17 35

इस उत्पाद-केंद्रित दृष्टिकोण का एक लाभ यह है कि इंजीनियरिंग सुधार बार-बार इस्तेमाल किए जा सकते हैं। बेहतर ऑपरेटर, कम्युनिकेशन तरीके, मेमोरी प्रबंधन और तैनाती फ्रेमवर्क अगली मॉडल पीढ़ियों तथा ग्राहकों की अलग-अलग इंस्टॉलेशन में भी काम आ सकते हैं। इसका फायदा यह नहीं कि प्रशिक्षण हर स्थिति में पूर्ण रूप से सस्ता हो जाएगा; फायदा यह है कि सीमित हार्डवेयर से अधिक उपयोगी काम निकाला जा सकेगा और पूरे तैनाती जीवनचक्र पर नियंत्रण बना रहेगा।

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घरेलू चिप्स Nvidia हार्डवेयर के बराबर पहुंच चुके हैं—यह मान लेने के बजाय कंपनी का तर्क अब तक के अनुभव पर आधारित है। iFLYTEK ने घरेलू इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए मॉडल आर्किटेक्चर, डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम और सॉफ्टवेयर टूल्स को ढालने में वर्षों लगाए हैं। जैसे-जैसे चिप्स, नेटवर्किंग, कंपाइलर, फ्रेमवर्क और डेवलपर इकोसिस्टम बेहतर होंगे, इस अनुभव से हर नई पीढ़ी को उत्पादक बनाने में लगने वाला समय कम हो सकता है।

ऐसी स्थिति में आज की कमजोरी संगठनात्मक लाभ में बदल सकती है। iFLYTEK के पास कम माइग्रेशन लागत, उत्पादन-स्तर का अनुभव और घरेलू तैनाती का परिपक्व स्टैक हो सकता है। कंपनी के सार्वजनिक बयानों में इसे कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर से लेकर मॉडल एप्लिकेशन तक स्वतंत्र और नियंत्रित प्रणाली बनाने की निरंतर कोशिश के रूप में पेश किया गया है। 3 17

फिर भी यह संभावित रास्ता है, गारंटी नहीं। चीन के AI हार्डवेयर बाजार पर उपलब्ध रिपोर्टें अब भी इन्फरेंस में घरेलू चिप्स की प्रगति और प्रशिक्षण में Nvidia की बनी हुई बढ़त के बीच अंतर करती हैं। इसमें मेमोरी सिस्टम का प्रदर्शन खास तौर पर महत्वपूर्ण है। 2 6

सबसे बड़ा जोखिम: फ्रंटियर की मांग और तेज हो सकती है

यह रणनीति तब सबसे अच्छी तरह काम करेगी जब iFLYTEK के लक्षित ग्राहक सुरक्षित तैनाती, डोमेन सटीकता, कम विलंबता और कार्यप्रवाह के परिणामों को असीमित संदर्भ से अधिक महत्व देते रहें। लेकिन यदि शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा, ऑटोमोबाइल और उद्यम ग्राहक वास्तविक मिलियन-टोकन प्रशिक्षण और रीजनिंग को सामान्य आवश्यकता मानने लगते हैं, तो यह रास्ता कम आकर्षक हो सकता है।

इसलिए केंद्रीय सवाल यह नहीं है कि iFLYTEK हर हार्डवेयर अंतर को खत्म कर पाएगी या नहीं। असली सवाल यह है कि क्या उसकी इंजीनियरिंग और उत्पाद-एकीकरण क्षमता इस अंतर को पर्याप्त उच्च-मूल्य वाले उपयोगों के लिए व्यावसायिक रूप से अप्रासंगिक बना सकती है। Spark X2 परिवार, कंपनी द्वारा बताए गए दक्षता सुधार और प्रस्तावित घरेलू फ्लैगशिप बताते हैं कि iFLYTEK इसी लक्ष्य पर काम कर रही है—लेकिन लंबे संदर्भ की सीमा अब भी उसकी सबसे बड़ी अनसुलझी चुनौती है।