चीन की AI कंपनियों ने ओपन-वेट बाजार पर कैसे बनाई पकड़?

यहां “ओपन-वेट” का मतलब है कि प्रशिक्षित मॉडल के वेट्स डाउनलोड करके अपने सर्वर पर चलाए जा सकते हैं। इसका अर्थ यह जरूरी नहीं कि प्रशिक्षण डेटा या पूरा सोर्स कोड भी सार्वजनिक हो ।

डाउनलोड में बड़ा बदलाव: Qwen ने Llama को पीछे छोड़ा

इस बदलाव का पहला स्पष्ट संकेत Hugging Face से मिला। यह दुनिया का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स AI मॉडल प्लेटफॉर्म है। सितंबर 2025 में Alibaba का Qwen मॉडल परिवार Meta के Llama से आगे निकलकर प्लेटफॉर्म पर सबसे अधिक डाउनलोड किया जाने वाला LLM परिवार बन गया ।

MIT और Hugging Face के संयुक्त अध्ययन के अनुसार, अगस्त 2024 से अगस्त 2025 के बीच चीनी ओपन-वेट मॉडलों ने Hugging Face के कुल वैश्विक डाउनलोड में 17% हिस्सेदारी हासिल की। यह पहली बार था जब चीन अमेरिका के 15.8% हिस्से से आगे निकला । केवल बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को देखें तो इसी अवधि में चीनी मॉडलों की हिस्सेदारी सभी LLM डाउनलोड में 41% रही ।

Hugging Face के आंकड़ों का हवाला देते हुए China Daily ने बताया कि मध्य-2026 तक चीनी मॉडलों के दुनिया भर में संचयी डाउनलोड 10 करोड़ से अधिक हो चुके थे ।

डाउनलोड से आगे: OpenRouter पर टोकन खपत का पलटाव

डाउनलोड यह बताते हैं कि डेवलपर्स किन मॉडलों में रुचि ले रहे हैं। लेकिन टोकन खपत यह दिखाती है कि उनका वास्तविक उपयोग कितना हो रहा है। OpenRouter—जो विभिन्न LLM सेवाओं तक पहुंच देने वाला एक बड़ा तटस्थ राउटर है—2026 की शुरुआत तक हर सप्ताह 20 ट्रिलियन से अधिक टोकन प्रोसेस कर रहा था ।

करीब 18 महीनों में OpenRouter पर चीनी मूल के मॉडलों की साप्ताहिक टोकन हिस्सेदारी 2% से भी कम से बढ़कर बहुमत तक पहुंच गई । मई 2026 तक चीनी ओपन-वेट मॉडल प्लेटफॉर्म पर खपत किए गए कुल टोकनों में लगभग 61% हिस्सेदारी रखते थे ।

जुलाई 2026 में पहली बार OpenRouter की वैश्विक उपयोग रैंकिंग में शीर्ष पांचों स्थान चीनी मॉडलों के नाम रहे। टोकन वॉल्यूम के आधार पर Xiaomi का MiMo-V2.5 पहले स्थान पर था। उसके बाद DeepSeek, MiniMax, Alibaba के Qwen परिवार और Moonshot के Kimi मॉडल रहे ।

यह आंकड़ा पूरे वैश्विक AI बाजार का पूर्ण प्रतिनिधित्व नहीं करता, क्योंकि OpenRouter एक विशिष्ट मॉडल-रूटिंग प्लेटफॉर्म है। फिर भी, डेवलपर और API उपयोग के रुझान को समझने के लिए यह एक महत्वपूर्ण संकेतक है ।

अमेरिकी कंपनियों में भी बढ़ा इस्तेमाल

अमेरिकी पर्यवेक्षकों के लिए सबसे उल्लेखनीय आंकड़ों में से एक एंटरप्राइज उपयोग का है। मध्य-2026 तक OpenRouter पर अमेरिकी कंपनियों के एंटरप्राइज API टोकन वॉल्यूम में चीनी AI मॉडलों की साप्ताहिक हिस्सेदारी 46% के शिखर तक पहुंची, जबकि अमेरिकी मूल के मॉडलों की हिस्सेदारी 35.7% थी । एक साल पहले चीनी मॉडलों की हिस्सेदारी 2% से भी कम थी।

8 फरवरी 2026 के बाद से हर सप्ताह चीनी मूल के मॉडलों ने इस प्लेटफॉर्म के एंटरप्राइज टोकन वॉल्यूम में कम-से-कम 30% हिस्सेदारी दर्ज की ।

इस बदलाव के पीछे दो मुख्य कारण नजर आते हैं—प्रदर्शन और कीमत। Moonshot का Kimi K2.5 कुछ शुरुआती बेंचमार्क में Anthropic के Claude Opus के करीब रहा, लेकिन इसकी कीमत लगभग एक-सातवां थी । DeepSeek का V3.1 प्रति 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 2 युआन यानी लगभग 0.28 डॉलर और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन के लिए 8 युआन यानी लगभग 1.10 डॉलर शुल्क लेता है ।

चीन के घरेलू बाजार में भी टोकन उपयोग में विस्फोट

यह बढ़त केवल विदेशों में नहीं दिखी। चीन के भीतर AI उपयोग में भी असाधारण वृद्धि हुई। चीन के राष्ट्रीय डेटा प्रशासन के अनुसार, मार्च 2026 में देश में रोजाना टोकन खपत 140 ट्रिलियन से अधिक हो गई। यह शुरुआती 2024 के 100 अरब टोकन प्रतिदिन के स्तर से 1,000 गुना से भी अधिक वृद्धि थी ।

ByteDance का AI असिस्टेंट Doubao अकेले मई 2024 में करीब 100 अरब टोकन प्रतिदिन प्रोसेस कर रहा था। मार्च 2026 तक यह आंकड़ा 120 ट्रिलियन प्रतिदिन से अधिक हो गया—दो वर्षों में लगभग 1,000 गुना उछाल ।

इस बढ़त का इंजन क्या है?

आंकड़े तीन संरचनात्मक कारणों की ओर इशारा करते हैं:

1. रिलीज़ की तेज गति: अप्रैल के अंत से जून 2026 के मध्य के बीच DeepSeek, Alibaba का Qwen, Moonshot का Kimi और Zhipu का GLM—इन चार चीनी लैब्स ने कुछ ही हफ्तों के अंतर में अत्याधुनिक प्रदर्शन वाले ओपन-वेट मॉडल जारी किए ।
2. उदार लाइसेंस: कई मॉडल MIT, Apache 2.0 और संशोधित MIT जैसे लाइसेंस के तहत जारी किए गए। इससे उन्हें डाउनलोड करना, उनमें बदलाव करना और बड़े पैमाने पर तैनात करना अपेक्षाकृत आसान हो जाता है । हालांकि, हर मॉडल की लाइसेंस शर्तें अलग हो सकती हैं और व्यावसायिक उपयोग से पहले उन्हें पढ़ना जरूरी है।
3. कम लागत: प्रदर्शन का अंतर घटने के साथ-साथ चीनी लैब्स ने API उपयोग के लिए अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों से काफी कम शुल्क बनाए रखा ।

असली बढ़त एक मॉडल नहीं, पूरा इकोसिस्टम

चीनी AI कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त किसी एक “ब्रेकथ्रू” मॉडल पर निर्भर नहीं है। DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax और Xiaomi MiMo जैसे कई परिवार लगातार मॉडल जारी कर रहे हैं। इससे डेवलपर्स के पास विकल्प बढ़ते हैं, प्रयोग की लागत घटती है और नए मॉडल तेजी से वास्तविक कामकाज में पहुंचते हैं।

यही वह आत्म-सुदृढ़ चक्र है जिसे USCC की रिपोर्ट “टू लूप्स” रणनीति के रूप में रेखांकित करती है: खुला वितरण → अधिक वैश्विक उपयोग → अधिक फीडबैक और तैनाती अनुभव → बेहतर अगली रिलीज़ → और व्यापक वितरण ।

मध्य-2026 तक इसका नतीजा यह था कि चीनी कंपनियां केवल AI क्षमता में अमेरिका की बराबरी करने की कोशिश नहीं कर रही थीं। उन्होंने ओपन-वेट AI की उस परत में वितरण, कीमत और उपयोग की बढ़त बना ली थी, जहां मॉडल डाउनलोड से लेकर एंटरप्राइज API ट्रैफिक तक बाजार का पैमाना तय होता है।