ਹੁਣ ਓਪਨ-ਵੇਟ (open-weight) ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮਹੱਤਵ ਕਿਉਂ ਹੈ

OpenAI, Google ਅਤੇ Anthropic ਵਰਗੇ ਅਮਰੀਕੀ AI ਲੀਡਰ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ 'ਕਲੋਜ਼ਡ-ਸੋਰਸ' (closed-source) ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਕਲਾਊਡ APIs ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, ਇਸ ਰਾਹੀਂ ਲੰਘਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕੁਐਰੀ (query) ਤੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਆਮਦਨੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਚੀਨੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ—DeepSeek, Qwen ਅਤੇ Moonshot—ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਰਅਅ ਵੇਟਸ (raw weights) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਫਾਈਲਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਲਕੀ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਇਨਫਰੈਂਸ (inference) ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅਜਿਹੇ ਦੇਸ਼ ਲਈ ਜੋ ਨਵੇਂ GPUs ਆਯਾਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਕੰਪਿਊਟ (compute) ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਦੇਣਾ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੇਨੇਗਲ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਦੀ ਇੱਕ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਫਰਮ ਜਾਂ ਭਾਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੀ ਉਪਲਬਧ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਕਲਾਊਡ ਸਰਵਿਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ (jurisdiction) ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਜੋ ਕਿ ਅਮਰੀਕੀ ਡੇਟਾ-ਐਕਸੈਸ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਚਿੰਤਤ ਸਰਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ।

ਕੂਟਨੀਤਕ ਪੱਖ

ਬੀਜਿੰਗ AI ਨੂੰ "ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਸਿਆਣਪ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ "ਬਾਹਰੀਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਕਾਧਿਕਾਰ" (exclusionary monopoly) ਦੇ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕੇ। ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੱਛਮੀ ਦੇਸ਼ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਤਰਕਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਚੀਨ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ, ਸਾਂਝਾ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਕਾਫੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (ecosystem) ਉਭਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਚੀਨੀ ਮੂਲ ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਟੂਲਚੇਨਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਵੇਗਾ।

ਉਹ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬੀਜਿੰਗ ਨੂੰ ਆਮ ਵਪਾਰ ਜਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ 'ਸੌਫਟ ਪਾਵਰ' (soft power) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਉਹ ਦੇਸ਼ ਜੋ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ AI ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤੀ 'ਤੇ ਚੀਨੀ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੌੜਾ ਸੱਚ: ਕੰਪਿਊਟ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ

ਓਪਨ-ਵੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇੱਕ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਖਰਚਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, DeepSeek ਦੇ V3 ਨੂੰ ਲਗਭਗ 2,000 H800 GPUs 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ—ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਲੈਬ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪਰ ਸੰਭਵ ਕਲੱਸਟਰ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ—ਜੋ ਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਰਬਾਂ ਇਨਫਰੈਂਸ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ—GPU ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦੇ ਜਹਾਜ਼ (fleet) ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਮਰੀਕੀ ਫਰਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਤਾਇਨਾਤੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ GPUs ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਅੰਕੜੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਲੱਖਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਚੀਨੀ ਫਰਮਾਂ ਉਸ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਕਿਉਂਕਿ ਨਿਰਯਾਤ 'ਤੇ ਲੱਗੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ GPUs ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ SMIC ਵਰਗੇ ਘਰੇਲੂ ਫੈਬਸ (fabs) ਨੂੰ ਵੀ ਸੀਮਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ, ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਬਿਜਲੀ ਦਾ ਬਿੱਲ ਭਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਖਰਚੇ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਘਰੇਲੂ ਚਿੱਪ ਦੀ ਘਾਟ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਚੀਨ ਦੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ "as-a-service" ਦੀ ਬਜਾਏ "as-a-download" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਮਝੌਤਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ (latency) ਅੰਤਿਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ OpenAI ਦੇ ChatGPT ਜਾਂ Google ਦੇ Gemini ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਲਾਊਡ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

  • ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ – ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਵੰਡ ਮਾੜੇ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਲੁਕਵੀਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਅੱਪਡੇਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਕੇਂਦਰੀ ਅਥਾਰਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਬਣੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਭਾਰਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਭਾਰਤ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮੋੜ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਨੀ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਪਹੁੰਚ ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

  • ਰਣਨੀਤਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ – ਭਾਰਤੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਮਰੀਕੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ-ਟੋਕਨ ਫੀਸ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ-

ਸਮਰਥਕਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਬੰਦ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਉਭਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕਦੇ ਵੀ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਦੇਣਗੇ। ਇੱਕ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਕੰਪਿਊਟ ਮਾਡਲ (distributed compute model) ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸੁਤੰਤਰ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਜਿਉਂਦਾ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਆਫਲਾਈਨ ਹੋ ਜਾਵੇ।

ਇਸਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਖਰੀਦੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੈਕਿੰਡ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ

  • ਐਕਸਪੋਰਟ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ – ਅਮਰੀਕੀ ਚਿੱਪ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਢਿੱਲ ਜਾਂ ਸਖ਼ਤੀ ਚੀਨ ਦੀ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਵਧੇਰੇ ਬੰਦ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਵੱਲ ਮੁੜਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼

ਓਪਨ-ਵੇਟ (open-weight) AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਚੀਨ ਦਾ ਜ਼ੋਰ ਐਕਸਪੋਰਟ ਬੈਨਾਂ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਘਾਟ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹੱਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਡਿਪਲੋਮੈਟਿਕ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲਾ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਘਾਟ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਭਾਰਤ ਵਰਗੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ AI ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਵੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵੀ ਹੈ। ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਇਹ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ਕੀ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਥੰਮ੍ਹ ਬਣ ਜਾਣਗੇ ਜਾਂ ਚਿੱਪ ਦੇ ਪਾੜੇ ਦੇ ਘਟਣ ਤੱਕ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਹੱਲ ਬਣੇ ਰਹਿਣਗੇ।