Diffusion as Strategy? Export Controls, Open Weights, and the Global Reach of Chinese AI Models, 2018–2026
यह अध्ययन 2018 से 2026 तक के 3,034 एआई मॉडलों का विश्लेषण करता है और यह पाता है कि हालांकि अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों ने चीनी डेवलपर्स को अपने मॉडल वेट्स (weights) को तुरंत खोलने के लिए मजबूर नहीं किया, लेकिन उन्होंने वैश्विक प्रसार की ओर एक रणनीतिक बदलाव को उत्प्रेरित किया, जिसका प्रमाण चीनी आधारों पर निर्मित व्युत्पन्न मॉडलों में भारी वृद्धि और 2024 के उत्तरार्ध के बाद बढ़ता हुआ फ्रंटियर कंप्यूट गैप है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
स्मार्ट मशीनें बनाने की दौड़ में, नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकीविदों के बीच एक शांत बहस छिड़ गई है। वर्षों से, संयुक्त राज्य अमेरिका ने चीन को सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर चिप्स की बिक्री पर प्रतिबंध लगा रखा है, जिससे चीन की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में प्रगति को धीमा करने की उम्मीद की जा रही है। इसका तर्क सीधा था: इन विशिष्ट उपकरणों के बिना, चीनी डेवलपर्स को सबसे बड़े और सबसे सक्षम AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने में संघर्ष करना पड़ेगा। फिर भी, प्रशांत महासागर के दूसरी ओर से एक अलग कहानी उभरने लगी। पीछे छूटने के बजाय, चीनी डेवलपर्स ने अपने AI मॉडल इस तरह से जारी करना शुरू कर दिया जिससे कोई भी उनके अंतर्निहित कोड को डाउनलोड और अध्ययन कर सके। इस बदलाव ने एक सिद्धांत को जन्म दिया: शायद प्रतिबंधों ने चीन को अपनी रणनीति बदलने के लिए मजबूर किया, जिससे उन्होंने कच्चे सामर्थ्य (raw power) के बजाय व्यापक प्रसार (widespread adoption) को चुना। यदि यह सच है, तो इसका अर्थ यह होगा कि एक ऐसी नीति जिसे प्रतिद्वंद्वी की प्रगति को रोकने के लिए बनाया गया था, उसने अनजाने में उस प्रतिद्वंद्वी की तकनीक को दुनिया भर में फैलाने में मदद की।
इस विचार का परीक्षण करने के लिए, अल्फ्रेडो मर्लेट नामक एक शोधकर्ता ने 2018 और 2026 के बीच जारी किए गए हजारों AI मॉडलों के वास्तविक इतिहास का परीक्षण किया। उन्होंने 3,000 से अधिक मॉडलों का डेटा एकत्र किया, जिसमें यह ट्रैक किया गया कि उन्हें किसने बनाया, उनके आंतरिक "वेट्स" (core settings जो AI को काम करने के योग्य बनाते हैं) को गुप्त रखा गया या साझा किया गया, और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए किस प्रकार के कंप्यूटर चिप्स का उपयोग किया गया। 2022, 2023 और 2024 में अमेरिकी प्रतिबंधों के तीन प्रमुख दौरों के पहले और बाद में अमेरिकी और चीनी डेवलपर्स के व्यवहार की तुलना करके, मर्लेट ने एक स्पष्ट मोड़ की तलाश की। वह यह देखना चाहते थे कि क्या चिप्स के बंद होने के क्षण में चीनी डेवलपर्स ने तुरंत अपने दरवाजे खोल दिए, या कुछ और ही इस बदलाव के पीछे था।
परिणाम कारण और प्रभाव की सरल कथा से कहीं अधिक जटिल कहानी बताते हैं। यह सच है कि अवधि के अंत तक, चीनी मॉडल अमेरिकी मॉडलों की तुलना में खुले तौर पर साझा किए जाने के लिए काफी अधिक संभावित थे। हालांकि, यह बदलाव पहले दो दौर के प्रतिबंधों के तुरंत बाद नहीं हुआ। डेटा दिखाता है कि दोनों देशों के बीच का अंतर 2024 के अंत और 2025 के दौरान तक नहीं बढ़ा था। इसके अलावा, यह बदलाव केवल चीनी डेवलपर्स द्वारा अपने मॉडल खोलने के बारे में नहीं था; यह अमेरिकी डेवलपर्स द्वारा अपने मॉडल बंद करने के बारे में भी था। समय का यह तालमेल बताता है कि खुलेपन की ओर यह कदम एक रणनीतिक विकल्प था जो 2025 में सुदृढ़ हुआ, जो संभवतः विशिष्ट नए मॉडलों की सफलता और अमेरिका में बदलते व्यावसायिक निर्णयों से प्रभावित था, न कि चिप प्रतिबंधों की तत्काल प्रतिक्रिया से।
हालांकि प्रतिबंधों और कोड साझा करने के निर्णय के बीच का संबंध उतना सीधा नहीं है जितना कुछ लोगों ने उम्मीद की थी, लेकिन ये मॉडल कैसे फैले, इसकी कहानी निर्विवाद है। मर्लेट ने पाया कि चीनी AI फाउंडेशन दुनिया भर में नए AI कार्यों के लिए एक विशाल आधार बन गए हैं। 2023 से पहले, केवल एक बहुत छोटा हिस्सा ही नए मॉडलों का चीनी आधारों पर बना था। 2025 तक, वह संख्या बढ़कर 51 प्रतिशत हो गई थी। इसका मतलब है कि डेटाबेस में दर्ज किए गए डेरिवेटिव मॉडलों में से आधे से अधिक—जो अमेरिका, यूरोप और अन्य स्थानों के डेवलपर्स द्वारा बनाए गए थे—चीनी आधारों पर निर्मित थे। यह प्रसार अमेरिकी डेवलपर्स के बीच भी हुआ, जहाँ 2025 में लगभग पाँच में से एक नया मॉडल चीनी शुरुआती बिंदु पर निर्भर था।
अध्ययन ने इन प्रणालियों के पीछे के हार्डवेयर और कंप्यूटिंग पावर का भी विश्लेषण किया। डेटा इंगित करता है कि सबसे बड़े अमेरिकी और चीनी प्रशिक्षण सत्रों के बीच कच्चे कंप्यूटिंग पावर का अंतर, जो कई वर्षों से कम हो रहा था, 2024 के अंत में अंतिम दौर के प्रतिबंधों के बाद फिर से बढ़ने लगा। यह सुझाव देता है कि प्रतिबंधों ने वास्तव में सबसे बड़े, सबसे उन्नत मॉडलों की गति को सफलतापूर्वक धीमा कर दिया होगा। साथ ही, चीनी डेवलपर्स ने उन चिप्स का उपयोग करना भी बढ़ाया जो प्रतिबंधों का पालन करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, जो नए नियमों के प्रति अनुकूलन को दर्शाता है। फिर भी, अत्याधुनिक तकनीक पर इन बाधाओं के बावजूद, चीनी AI की पहुंच मजबूत होती गई।
अंततः, यह शोध पुष्टि करता है कि चीनी AI मॉडल दुनिया के लिए एक प्रमुख आधार बन गए हैं, लेकिन यह इस विचार को चुनौती देता है कि निर्यात नियंत्रण ही इस परिणाम का एकमात्र चालक था। चीनी मॉडलों की खुलापन विशिष्ट खुले मॉडलों की सफलता से प्रेरित एक रणनीतिक बदलाव का परिणाम प्रतीत होता है जो प्रतिबंधों के बाद के समय में हुआ था। प्रतिबंधों ने चीन को सबसे बड़े एकल मॉडल को प्रशिक्षित करने से रोका होगा, लेकिन वे उनकी तकनीक को मानक बनने से नहीं रोक पाए जिस पर बाकी दुनिया निर्माण करती है। भविष्य के लिए सबक यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में, चिप की आपूर्ति को नियंत्रित करना एक मॉडल के आकार को सीमित कर सकता है, लेकिन यह आवश्यक रूप से यह नियंत्रित नहीं करता कि वह मॉडल कहाँ पहुंचेगा या इसका कितनी व्यापकता से उपयोग किया जाएगा।
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