DeepSeek और Zhipu AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के संचालन को तेज करने के लिए अपने स्वयं के चिप्स विकसित कर रहे हैं

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।

चीनी डेवलपर्स के कदम

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।

अमेरिका से उदाहरण

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।

अर्थव्यवस्था और संक्रमण की रणनीति

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।

भू-राजनीतिक और तकनीकी कारक

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।

हार्डवेयर का विभाजन

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।

डीपसीक, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञता रखने वाली एक चीनी स्टार्टअप है, अपने स्वयं के सेमीकंडक्टर के विकास में निवेश कर रही है। इस नए चिप का मुख्य उद्देश्य एआई मॉडल चलाना है, जिससे कंपनी की एनवीडिया और हुआवेई जैसे स्थापित आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम हो सकेगी।

इन्फेरेंस प्रोसेसिंग पर ध्यान केंद्रित करना

रॉयटर्स द्वारा रिपोर्ट की गई जानकारी के अनुसार, मामले से जुड़े सूत्रों का संकेत है कि डीपसीक नए मॉडलों के प्रशिक्षण के बजाय इन्फेरेंस के लिए समर्पित सेमीकंडक्टर पर काम कर रही है। यह पहल एआई अनुप्रयोगों के प्रसार के साथ महत्वपूर्ण प्रासंगिकता प्राप्त करने वाले चरण के लिए एक आंतरिक समाधान बनाने का लक्ष्य रखती है।

यह कदम उद्योग में देखे गए एक रुझान को दर्शाता है, जहां कई कंपनियां अपने सिस्टम को चालू रखने के लिए आवश्यक उपकरणों पर अधिक नियंत्रण हासिल करने की कोशिश कर रही हैं। इसके अलावा, विशेष चिप्स सामान्य उपयोग वाले घटकों की तुलना में बेहतर परिचालन दक्षता प्रदान करने का वादा करते हैं।

चिप के रणनीतिक उद्देश्य

इस प्रकार के सेमीकंडक्टर के मुख्य लक्ष्यों में बाहरी सेमीकंडक्टर आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम करना, एआई द्वारा आवश्यक प्रसंस्करण की बढ़ती मात्रा को पूरा करना, तकनीकी बुनियादी ढांचे पर नियंत्रण बढ़ाना और उन्नत चिप्स पर संयुक्त राज्य अमेरिका द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों के सामने विकल्प बनाना शामिल है।

चीन में प्रतिस्पर्धी संदर्भ

वर्तमान में, डीपसीक एनवीडिया और हुआवेई द्वारा आपूर्ति किए गए चिप्स का उपयोग करती है। इसका मॉडल आर1, जिसने जनवरी 2025 में अपने कम परिचालन लागत के कारण प्रौद्योगिकी बाजार में काफी हलचल मचाई थी, को एनवीडिया के एच800 का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो चीनी बाजार के लिए बनाया गया एक घटक था, लेकिन जिसे बाद में अमेरिका ने प्रतिबंधित कर दिया था।

अमेरिकी प्रतिबंधों के साथ, हुआवेई ने घरेलू एआई चिप बाजार में जगह बनाने में सफलता प्राप्त की। समानांतर रूप से, अलीबाबा और बाईडू जैसे प्रतिस्पर्धियों ने इस सेगमेंट में भाग लेने के लिए अपने स्वयं के घटकों का विकास करना शुरू कर दिया है। डीपसीक भी अपने प्रोजेक्ट को बढ़ावा देने के लिए चिप डिजाइन कंपनियों, सेमीकंडक्टर निर्माताओं और मेमोरी कंपनियों के साथ साझेदारी की तलाश कर रही है, और विशेष इंजीनियरों की भर्ती में चुपचाप वृद्धि कर रही है।

डीपसीक के संस्थापक लियांग वेनफेंग ने 2024 में दिए गए एक साक्षात्कार में उल्लेख किया था कि चिप निर्यात नियंत्रण कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा थे।

स्वयं उत्पादन में चुनौतियां

बाजार में एक प्रतिस्पर्धी चिप का विकास वर्षों के समर्पण, उच्च निवेश और अत्याधुनिक विनिर्माण प्रौद्योगिकियों तक पहुंच की मांग करता है। अंतिम पहलू चीनी कंपनियों के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है, क्योंकि वे उपकरणों और रणनीतिक घटकों से संबंधित सीमाओं का सामना कर रही हैं।

एनवीडिया चीन में अनुपलब्ध है। डीपसीक के पास चीन के बाहर अपने चिप्स का विपणन करने की बहुत कम संभावना है, जब तक कि वह उच्च स्तरीय विनिर्माण तकनीकों तक पहुंच प्राप्त नहीं कर लेता।

तकनीकी स्वायत्तता की खोज के समानांतर, डीपसीक वित्तीय पुनर्गठन से गुजर रही है। रॉयटर्स के अनुसार, कंपनी एक प्रारंभिक दौर में 7 बिलियन अमेरिकी डॉलर जुटाने की योजना बना रही है, जिसका अनुमानित मूल्यांकन 52 बिलियन से 59 बिलियन अमेरिकी डॉलर के बीच है।

यह उद्यम दर्शाता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा पूरी तकनीकी श्रृंखला में फैल रही है, जिसमें उपभोक्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल से लेकर उनके संचालन के लिए आवश्यक आवश्यक चिप्स तक शामिल है।