Zhipu AI और DeepSeek से चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल अमेरिकी डेवलपर्स के बीच लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं, क्योंकि उनका मूल्य-प्रदर्शन अनुपात अमेरिकी समकक्षों की तुलना में दस गुना बेहतर है।
Zhipu AI और DeepSeek से चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल अमेरिकी डेवलपर्स के बीच लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं, क्योंकि उनका मूल्य-प्रदर्शन अनुपात अमेरिकी समकक्षों की तुलना में दस गुना बेहतर है।
ये चीनी एआई मॉडल अमेरिकी बाजार में सक्रिय रूप से प्रवेश कर रहे हैं, एक आकर्षक मूल्य प्रस्ताव पेश करते हुए: अमेरिकी समाधानों की लागत का लगभग दसवां हिस्सा होते हुए भी तुलनीय प्रदर्शन। जैसा कि हाल ही में CNBC ने बताया, अमेरिकी कंपनियों की संख्या बढ़ रही है जो अपनी एआई अवसंरचना की जरूरतों के लिए OpenAI और Anthropic से DeepSeek, Zhipu AI और Qwen पर जा रही हैं।
OpenRouter प्लेटफॉर्म के डेटा, जो डेवलपर्स के लिए कई एआई मॉडल को एकत्रित करता है, से पता चलता है कि फरवरी 2026 से चीनी मॉडल द्वारा टोकन की खपत लगातार साप्ताहिक हिस्सेदारी में 20% से अधिक है, जो 30% तक चरम पर पहुंच जाती है। यह पिछले 12 महीनों के औसत, जो लगभग 7% था, की तुलना में एक तेज वृद्धि है, जो डेवलपर्स की प्राथमिकताओं में संरचनात्मक बदलाव का संकेत देता है।
लागत में अंतर काफी महत्वपूर्ण है। DeepSeek V4 की मूल्य निर्धारण की तुलना GPT-5.5 से करने पर, चीनी मॉडल इनपुट टोकन के लिए अमेरिकी प्रतियोगी का लगभग 5% और आउटपुट के लिए लगभग 7% है। Zhipu GLM-5.2 मॉडल की इनपुट कीमत GPT-5.5 का लगभग 28% है, जबकि आउटपुट लागत लगभग 15% है। Anthropic Sonnet 5 के विपरीत, GLM-5.2 की इनपुट कीमत 30% कम है, और आउटपुट लागत 56% कम है। उच्च भार और लागत-संवेदनशील कार्यों वाले अनुप्रयोगों के लिए, ये अंतर सालाना लाखों डॉलर की बचत में बदल सकते हैं।
प्रदर्शन में भी काफी सुधार हुआ है। DeepSeek V4 ProMax ने LiveCodeBench, Terminal Bench और BrowseComp परीक्षणों में प्रतिस्पर्धी परिणाम दिखाए हैं, कुछ मेट्रिक्स पर Claude Opus 4.6 को पीछे छोड़ दिया है। Zhipu GLM-5.1 Thinking ने SWE Pro में Claude Opus 4.6 और GPT-5.4 से अधिक अंक दिखाए हैं। इसके अलावा, GLM-5.2 फ्रंटियरSWE बेंचमार्क में Claude Opus 4.8 से केवल लगभग 1% पीछे है, जबकि इसकी लागत पांच गुना कम है।
मूल्य संबंधी मुद्दे के अलावा, चीनी एआई मॉडल खुलेपन के कारण जीतते हैं। DeepSeek, Zhipu AI (GLM) और Qwen ओपन-वेट मॉडल प्रदान करते हैं, जिससे उद्यमों को अपने स्वयं के होस्टिंग और डेटा संप्रभुता को बनाए रखने के साथ विकल्पों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है, जो बंद अमेरिकी मॉडल प्रदान नहीं कर सकते। जैसे-जैसे एआई का कार्यान्वयन गहरा होता जाता है, कंपनियां सार्वजनिक क्लाउड, निजी परिनियोजन और हाइब्रिड योजनाओं को कवर करने वाली नियंत्रित एआई आर्किटेक्चर की अधिक मांग करती हैं।
एक अमेरिकी एआई कंपनी के संस्थापक ने X पर साझा किया कि उन्होंने जून की शुरुआत में Anthropic से DeepSeek V4 पर ट्रैफ़िक पूरी तरह से स्थानांतरित कर दिया, जिससे लाखों डॉलर की बचत हुई और कई उपयोग परिदृश्यों में प्रदर्शन में सुधार देखा गया। यह प्रवृत्ति अमेरिकी डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र में फैल रही है, जो उन्नत एआई के अमेरिकी प्रयोगशालाओं द्वारा उपयोग की जाने वाली मूल्य शक्ति को कमजोर कर रही है, और 'सबसे मजबूत कौन है' बाजार से 'सबसे सस्ती बुद्धि इकाई कौन प्रदान करता है' बाजार में बदलाव का संकेत दे रही है।
शेयर ब्लॉकिंग अवधि समाप्त होने पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में दो प्रमुख चीनी कंपनियों के लिए मौलिक रूप से अलग घटनाएँ हुईं: जिपु एआई के शेयर 13% बढ़े, जबकि मिनीमैक्स के शेयर 18% गिर गए, जो इन कंपनियों की मौलिक रूप से भिन्न व्यावसायिक मॉडलों और बाजार के विश्वास के स्तर को दर्शाता है।
क्रमशः 8 और 9 जुलाई को, दोनों कंपनियों को शेयर ब्लॉकिंग की पहली समाप्ति घटनाओं का सामना करना पड़ा, जो बिल्कुल विपरीत परिणामों के साथ समाप्त हुईं। जिपु एआई के शेयरों में 13.35% की वृद्धि हुई, जो $126 बिलियन के बाजार पूंजीकरण के करीब पहुंच गया। इसी समय, मिनीमैक्स के शेयर लगभग 18% तक तेजी से गिर गए, जो HK$297.4 पर बंद हुए, जो प्राथमिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) की कीमत से नीचे था।
यह अंतर न केवल अनब्लॉकिंग के विभिन्न अनुपात के कारण है। जिपु एआई को केवल 5.76% शेयरों की अनब्लॉकिंग का सामना करना पड़ा, जो 11 प्रमुख निवेशकों के स्वामित्व में थे, जिनमें मुख्य रूप से राज्य समर्थित फंड शामिल हैं जिनके दीर्घकालिक जनादेश हैं। इसके विपरीत, मिनीमैक्स को 44.85% शेयरों की अनब्लॉकिंग का सामना करना पड़ा, जिससे कारोबार योग्य शेयरों की मात्रा 3% से बढ़कर लगभग 50% हो गई। इसने शुरुआती उद्यम निवेशकों, जिनमें हिलहाउस, सेक्वोया, आईडीजी, अलीबाबा और मिहोयो शामिल हैं, को कंपनी से बाहर निकलने का अवसर दिया।
इन मूल्य उतार-चढ़ावों के पीछे मौलिक रूप से अलग व्यावसायिक दिशाएँ हैं। जिपु एआई ने एजेंट और एआई-कोडिंग जैसे एप्लिकेशन की ओर बाजार फोकस बदलने से लाभ उठाया, जहां इसकी GLM श्रृंखला सर्वश्रेष्ठ घरेलू मॉडल में से एक है। कॉर्पोरेट एपीआई और माएएस प्लेटफॉर्म से राजस्व मजबूत मांग प्रदर्शित करता है, जो 2025 में 41% सकल मार्जिन तक पहुंचता है, जो हाल ही में बिक्री की मात्रा में कमी के बिना कीमतों में वृद्धि द्वारा पुष्टि की गई मूल्य शक्ति को दर्शाता है।
मिनीमैक्स, जिसका आईपीओ के समय मूल्यांकन जिपु से दोगुना था, अपने मल्टीमॉडल प्रस्तावों और एआई-साथी सेवाओं के कारण, अपने बाजार नैरेटिव में बदलाव देखता है। HK$400 बिलियन के बाजार पूंजीकरण के शिखर तक पहुंचने के बाद, शेयरों में तीन महीने से अधिक समय तक गिरावट आई, जो ओपनएआई सोरा के रुकने और वीडियो मॉडल के मुद्रीकरण में कठिनाइयों के बाद मल्टीमॉडल अवधारणा के ठंडा पड़ने के कारण हुआ। मिनीमैक्स का सकल मार्जिन 25% है, जो कमजोर मूल्य शक्ति का संकेत देता है; इसके फ्लैगशिप मॉडल एम3 को लॉन्च करने के एक सप्ताह के भीतर लगातार 50% की कीमत में कमी आई।
कंपनी 15 जुलाई को लागू होने वाले एआई साथी के लिए नए नियमों के कारण अतिरिक्त बाधाओं का सामना कर रही है, जो एआई की भावनात्मक इंटरैक्शन सुविधाओं को सीमित करते हैं, विशेष रूप से नाबालिगों के लिए वर्चुअल साथियों पर प्रतिबंध लगाते हैं। हालांकि मिनीमैक्स टॉकी/शिंगये उत्पादों से राजस्व का एक बड़ा हिस्सा आता है, हैलुआओ एआई और खुले प्लेटफॉर्म से आय तेजी से बढ़ रही है।
फिर भी, मिनीमैक्स के पास विदेशी राजस्व का लाभ है, जो 2025 के कुल का 73% है, जो 200 से अधिक देशों में 236 मिलियन उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है। कंपनी का राजस्व पिछले वर्ष की तुलना में दोगुना हो गया है, और विपणन खर्च में 40% की कमी आई है, जो यूनिट इकोनॉमिक्स में सुधार का संकेत है। दोनों कंपनियों के लिए, ये अनब्लॉकिंग घटनाएँ छोटे समूह के शेयरों द्वारा नियंत्रित मूल्य निर्धारण से व्यापक बाजार द्वारा निर्धारित मूल्यांकन में संक्रमण का प्रतीक हैं, जो भविष्य के अनब्लॉकिंग ट्रेंच के साथ जारी रहेगा।
डीपसीक और झिपु एआई ने इंफरेंस के लिए विशेष चिप्स विकसित करने में ओपनएआई और एंथ्रोपिक के साथ शामिल हो गए हैं। यह कदम उद्योग में एक मौलिक बदलाव को इंगित करता है, जहां प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाएं लागत कम करने और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) पर निर्भरता कम करने के लिए अपनी खुद की सिलिकॉन उत्पाद बनाने की मांग कर रही हैं।
रॉयटर्स की 7 जुलाई की रिपोर्ट के अनुसार, डीपसीक बड़े मॉडलों के इंफरेंस के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए अपने स्वयं के एआई चिप के निर्माण में लगा हुआ है। लगभग एक साल पहले शुरू हुई यह परियोजना धीरे-धीरे चिप डिजाइन टीम का विस्तार कर रही है और चिप निर्माताओं, फाउंड्री और मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं के साथ सहयोग कर रही है।
उसी दिन द इन्फॉर्मेशन ने बताया कि झिपु एआई अपनी जीएलएम श्रृंखला के मॉडलों की बढ़ती मांग के मद्देनजर अपने स्वयं के एआई चिप्स विकसित करने पर विचार कर रहा है।
यह प्रवृत्ति चीन तक ही सीमित नहीं है। 24 जून को ओपनएआई ने ब्रॉडकॉम के सहयोग से कोडनेम जलापेनो के तहत अपने पहले स्वयं के इंफरेंस चिप का अनावरण किया। इस चिप के नमूने पहले से ही प्रयोगशाला में परीक्षण किए जा रहे हैं, और इसके कार्यान्वयन की योजना वर्ष के अंत तक है। इससे पहले, अप्रैल में बताया गया था कि एंथ्रोपिक अपने स्वयं के चिप्स बनाने पर विचार कर रहा था, और जून में उसने ओपनएआई चिप परियोजना से एक प्रमुख इंजीनियर को नियुक्त किया था।
एक पैटर्न देखा गया है: चीन और अमेरिका दोनों में एआई मॉडल पर काम करने वाली प्रमुख कंपनियां, चाहे वे खुले या बंद रणनीतियों का उपयोग करें, एक पूंजी-गहन चिप निर्माण व्यवसाय में प्रवेश कर रही हैं। आर्थिक व्यवहार्यता स्पष्ट है: उन्नत मॉडल को प्रशिक्षित करने में महत्वपूर्ण लागत आती है, लेकिन उपयोगकर्ता की प्रत्येक बातचीत, एजेंट के कार्य या टोकन जनरेशन के साथ इंफरेंस की लागत लगातार जमा होती रहती है।
डीपसीक और झिपु एआई अपने आर्किटेक्चर एमओई, केवी कैश प्रबंधन और लो-प्रिसिजन कंप्यूटिंग को अनुकूलित करने के लिए इंफरेंस चिप्स पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
चीनी एआई कंपनियों के लिए अपने स्वयं के चिप्स का विकास एक रणनीतिक भेद्यता का जवाब भी है। अमेरिकी निर्यात नियंत्रण एनवीडिया के उन्नत जीपीयू तक पहुंच को सीमित करते हैं, जिससे आंतरिक विकल्पों और मालिकाना सिलिकॉन समाधानों को केवल लागत बचत के बजाय परिचालन नियंत्रण का मामला बनाता है।
हालांकि, चिप विकास भारी जोखिमों से जुड़ा हुआ है। उद्योग के अनुमानों के अनुसार, एक उन्नत एआई चिप को डिजाइन करने में लगभग 500 मिलियन डॉलर खर्च होते हैं, और सफलता की कोई गारंटी नहीं है। स्व-विकास की श्रृंखला में गूगल का पूर्ण स्टैक टीपीयू दृष्टिकोण या आर्किटेक्चर डेवलपर्स का ब्रॉडकॉम जैसी स्थापित फर्मों के साथ साझेदारी शामिल है, जो ओपनएआई जलापेनो का उदाहरण प्रस्तुत करता है।
प्रशिक्षण और इंफरेंस के लिए हार्डवेयर का तेजी से विभाजन हो रहा है। गूगल ने अपने आठवें पीढ़ी के टीपीयू को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए 8t और कम विलंबता वाले इंफरेंस के लिए 8i में विभाजित किया। हुआवेई ने भी इसी तरह से असेंड 950 श्रृंखला को विभाजित किया। डीपसीक और झिपु एआई के कदम उद्योग में व्यापक समझ को दर्शाते हैं: विकास के अग्रभाग पर, इष्टतम मार्ग के लिए पूरे स्टैक पर नियंत्रण की आवश्यकता होती है - सिलिकॉन से लेकर मॉडल तक।
