चीन के AI बाजार में नया दौर: 'हंड्रेड-मॉडल वॉर' से 'विनर-टेक्स-मोर' की ओर बदलाव

जेपी मॉर्गन में चीन इक्विटी रिसर्च के प्रमुख एलेक्स याओ का तर्क है कि विजेताओं का फैसला इस बात से होगा कि वे अपने AI को एंटरप्राइज़ वैल्यू में कितनी अच्छी तरह बदल पाते हैं, न कि इससे कि किसका मॉडल लीडरबोर्ड में सबसे आगे है । अब फोकस एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो, API खपत, कोडिंग टूल्स और एजेंट्स के ज़रिए पैसे कमाने पर है । जेपी मॉर्गन का अनुमान है कि 2026 में चीन के प्रमुख LLM प्रदाताओं का वार्षिक आवर्ती राजस्व (ARR) लगभग 4 से 7 गुना तक बढ़ जाएगा ।

ओपन-सोर्स का संरचनात्मक विभाजन

जेपी मॉर्गन के विश्लेषण का केंद्रबिंदु ओपन-सोर्स रणनीतियों के कारण पैदा हुआ संरचनात्मक विभाजन है । बैंक की जुलाई 2026 की रिपोर्ट के अनुसार, जिन कंपनियों के पास लगातार अत्याधुनिक (SOTA) ओपन-वेट मॉडल हैं, वे कमर्शियलाइजेशन के ज़रिए 'महत्वपूर्ण वैकल्पिक मूल्य' (optionality value) उत्पन्न कर सकती हैं । इसके विपरीत, पीछे चल रहे मॉडल एक सामान्य वस्तु (commodity) बनकर रह जाते हैं और उनमें कोई मूल्य निर्धारण शक्ति (pricing power) नहीं बचती ।

यह एक आत्म-सुदृढ़ीकरण चक्र (self-reinforcing cycle) बनाता है: शीर्ष मॉडल अधिक उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को आकर्षित करते हैं, जिससे अधिक डेटा और राजस्व प्राप्त होता है, जो आगे मॉडल में सुधार के लिए धन मुहैया कराता है। कमज़ोर मॉडल, भले ही वे ओपन-सोर्स हों, एक कम-मूल्य के जाल में फंस जाते हैं जहां उनका उपयोग तो होता है लेकिन मुद्रीकरण प्रभावी ढंग से नहीं हो पाता ।

डीपसीक V4 Pro: मूल्य निर्धारण का झटका

डीपसीक का V4 Pro इस बात का सबसे स्पष्ट उदाहरण है कि कैसे भारी लागत दबाव बाजार को नया आकार दे रहा है। इसकी मूल्य निर्धारण रणनीति चौंकाने वाली है:

• 75% की स्थायी कीमत कटौती: मई 2026 में, डीपसीक ने V4 Pro पर 75% की छूट को स्थायी बना दिया। अब आउटपुट टोकन की कीमत $0.87 प्रति मिलियन टोकन है ।
• भारी लागत लाभ: यह मूल्य निर्धारण V4 Pro को समान बुद्धिमत्ता के लिए GPT-5.5 से लगभग 12 गुना सस्ता और Claude Opus 4.8 से 7 गुना सस्ता बनाता है ।
• लगभग समान प्रदर्शन: V4 Pro ने SWE-bench Verified पर 80.6% अंक प्राप्त किए हैं, जो Claude Opus 4.6 से केवल 0.2 अंक कम हैं। लेकिन Claude Opus 4.6 के लिए $25 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन की तुलना में यह 7 गुना सस्ता है ।
• संरचनात्मक लागत लाभ: जेपी मॉर्गन ने मई 2026 की एक रिपोर्ट में कहा था कि केवल डीपसीक का अपना मालिकाना बुनियादी ढांचा ही V4 को सबसे कुशल तरीके से चला सकता है। डीपसीक के आधिकारिक API और तीसरे पक्ष के पाइपलाइनों के बीच कैश हिट इनपुट में अंतर लगभग 40 गुना है, जो इसके संरचनात्मक लाभ को दर्शाता है ।

जेपी मॉर्गन के अनुसार, बाजार ने शुरू में V4 को अन्य चीनी AI कंपनियों के लिए एक प्रतिस्पर्धी खतरे के रूप में देखा, लेकिन बैंक का तर्क है कि इसने वास्तव में घरेलू LLM मुद्रीकरण का समर्थन करने वाले चार प्रमुख स्तंभों में से तीन को मजबूत किया ।

जेपी मॉर्गन की अलग-अलग रेटिंग्स: ज़िपू AI बनाम मिनीमैक्स

'विनर-टेक्स-मोर' थीसिस की सबसे ठोस अभिव्यक्ति दो प्रमुख चीनी AI कंपनियों—ज़िपू AI और मिनीमैक्स—के प्रति जेपी मॉर्गन के बिल्कुल अलग रवैये में देखी जा सकती है ।

ज़िपू AI (02513.HK) — ओवरवेट, टार्गेट बढ़ाकर HK$2,000

जेपी मॉर्गन ने तेजी से लगातार तीन बार ज़िपू के टार्गेट प्राइस को बढ़ाया:

• 15 जून 2026: मॉडल की दृश्यता और मूल्य निर्धारण शक्ति का हवाला देते हुए टार्गेट HK$950 से बढ़ाकर HK$1,400 किया
• 22 जून 2026: इसे बढ़ाकर HK$1,800 (2030 की कमाई के आधार पर 30 गुना फॉरवर्ड P/E) कर दिया
• 8 जुलाई 2026: दिसंबर 2026 के लिए टार्गेट बढ़ाकर HK$2,000 कर दिया, जिसमें GLM-5.2 मॉडल को मुख्य कारण बताया गया

बैंक ने वित्त वर्ष 2026-2030 के लिए ज़िपू के राजस्व पूर्वानुमानों में 26% से 42% की वृद्धि की और एडजस्टेड नेट लॉस के अनुमानों को कम किया । पहली बार अपग्रेड मिलने के बाद ज़िपू के शेयरों में 48% तक की उछाल आई ।

मिनीमैक्स (00100.HK) — न्यूट्रल, टार्गेट घटाकर HK$300

वहीं दूसरी ओर, जेपी मॉर्गन ने मिनीमैक्स को डाउनग्रेड कर दिया:

• 14 जून 2026: 'ओवरवेट' से 'न्यूट्रल' किया गया, टार्गेट HK$1,100 से घटाकर HK$400
• 8 जुलाई 2026: टार्गेट और घटाकर HK$300 कर दिया गया, जो 'सीमित मूल्य निर्धारण शक्ति और कमज़ोर कमर्शियलाइज़ेशन संभावनाओं' को दर्शाता है

बैंक का तर्क: मिनीमैक्स ने अपने M2 मॉडल के बाद से कोई नया घरेलू SOTA मॉडल लॉन्च नहीं किया है और शुद्ध मॉडल क्षमता के मामले में यह प्रतिस्पर्धियों से पीछे है । इसका M3 मॉडल (1 जून को जारी) Code Arena WebDev पर #4 स्थान पर रहा, लेकिन यह अग्रणी मॉडलों के साथ अंतर को कम करने में विफल रहा । जेपी मॉर्गन ने मिनीमैक्स के सीमित मनोरंजन उपयोग के मामले के बाहर 'कमज़ोर वितरण और ब्रांड पहचान' का भी हवाला दिया ।

यह अंतर स्पष्ट है: ज़िपू के लगातार मॉडल इटरेशन (विशेषकर GLM-5.2) ने इसे मूल्य निर्धारण शक्ति और 'ओवरवेट' रेटिंग दिलाई, जबकि मिनीमैक्स अग्रणी SOTA मॉडलों की बराबरी नहीं कर पाया, जिसके परिणामस्वरूप उसे 'न्यूट्रल' रेटिंग और सिर्फ एक महीने में लगभग 73% की टार्गेट कटौती का सामना करना पड़ा ।

व्यापक संदर्भ: वैश्विक स्तर पर भारतीय AI को अपनाने में तेज़ी

जेपी मॉर्गन का यह विश्लेषण ऐसे समय में आया है जब दुनिया भर में चीनी AI मॉडल तेज़ी से अपनाए जा रहे हैं।

ओपनरूटर ट्रैफ़िक पर दबदबा: जेपी मॉर्गन एसेट मैनेजमेंट के रणनीतिकार माइकल सेम्बालेस्ट के अनुसार, अप्रैल 2026 तक चीनी मॉडलों का दुनिया के सबसे बड़े AI एग्रीगेशन प्लेटफ़ॉर्म OpenRouter पर 45% से अधिक ट्रैफ़िक हिस्सा था । मई 2026 के अंत तक, चीनी AI मॉडल वैश्विक उपयोग रैंकिंग में अभूतपूर्व गति से आगे बढ़ रहे थे ।

अमेरिकी मॉडलों की तुलना में लागत लाभ: चीनी मॉडल अमेरिकी फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में 60-90% सस्ते हैं, जबकि प्रदर्शन लगभग बराबर है । अकेले DeepSeek V4 Pro इनपुट प्राइसिंग पर GPT-5.5 से लगभग 12 गुना सस्ता है । यह आर्थिक अंतर रीज़निंग-हैवी एंटरप्राइज़ वर्कलोड पर सबसे अधिक है ।

अलीबाबा का Qwen: अपनाने-राजस्व का विरोधाभास: अलीबाबा का Qwen जनवरी 2026 तक दुनिया का सबसे अधिक डाउनलोड किया जाने वाला ओपन-सोर्स AI सिस्टम बन गया । हालांकि, जेपी मॉर्गन ने नोट किया कि Qwen को राजस्व रूपांतरण में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है । यह 'विनर-टेक्स-मोर' गतिशीलता के मूल तनाव को दर्शाता है जहां ओपन-सोर्स अपनाने का मतलब स्वचालित रूप से मूल्य निर्धारण शक्ति या स्थायी राजस्व नहीं है। व्यापक चीनी AI इकोसिस्टम ने तेजी से 538 पंजीकृत LLM बनाए हैं (अक्टूबर 2023 में 14 से ऊपर), लेकिन इस क्षमता का अधिकांश हिस्सा ओपन-सोर्स, कम लागत वाले मॉडलों में लगाया गया है जो अधिकतम अपनाने के लिए मुफ्त या लगभग मुफ्त पेश किए जाते हैं ।

मुख्य सावधानियाँ

• जेपी मॉर्गन का विश्लेषण स्पष्ट रूप से कमर्शियलाइज़ेशन और मुद्रीकरण पर केंद्रित है, न कि तकनीकी नेतृत्व पर—बैंक ने चेतावनी दी है कि निवेश में बेहतर प्रदर्शन के लिए केवल मॉडल क्षमता ही पर्याप्त नहीं है ।
• डीपसीक स्वयं सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध नहीं है ।
• मिनीमैक्स के लिए HK$300 का लक्ष्य सिर्फ एक महीने में प्रारंभिक HK$1,100 के लक्ष्य से ~73% की कटौती दर्शाता है ।