द्वारा Maksym Misichenko · CNBC ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल की आम सहमति यह है कि जबकि चीन का AI जोर महत्वपूर्ण है, यह विशेष रूप से हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्रतिभा में बड़ी बाधाओं का सामना करता है। 'पर्याप्त' दक्षता और औद्योगिक एकीकरण की चीन की रणनीति अमेरिका के साथ फ्रंटियर AI में अंतर को पाटने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकती है। मुख्य जोखिम हार्डवेयर बाधा और सब्सिडी को स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ में बदलने में असमर्थता है।
जोखिम: हार्डवेयर बाधा और सब्सिडी को स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदलने में असमर्थता
अवसर: सॉफ़्टवेयर दक्षता की क्षमता हार्डवेयर की कमी को आंशिक रूप से दूर कर सकती है
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
नमस्ते, मैं इवेलिन हूँ, बीजिंग से लिख रही हूँ। द चाइना कनेक्शन के नवीनतम संस्करण में आपका स्वागत है - स्थानीय व्यवसायों से मैं जो देख और सुन रही हूँ, उसका एक स्नैपशॉट।
क्या AI दौड़ इस बारे में है कि कौन सबसे ज़्यादा खर्च कर सकता है (अमेरिका), या किसका मूल्य सस्ता है (चीन) आंशिक रूप से राज्य-नियंत्रित बिजली लागतों के कारण? यह दोनों में से कोई भी नहीं हो सकता है।
बीजिंग के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ संकल्प की कहानी है।
यदि चीन के पास एक डॉलर बचा है, तो "वह डॉलर रियल एस्टेट के बजाय AI पर खर्च किया जाएगा," एसोटेरिक कैपिटल के सीईओ ब्रूस लियू ने कहा।
उन्होंने कहा कि लक्ष्य AI में आत्मनिर्भर बनना है, अमेरिका पर निर्भर हुए बिना। "उन्हें दुनिया का सर्वश्रेष्ठ AI रखने की आवश्यकता नहीं है।"
चीन की राष्ट्रीय नीति से लेकर जिला-स्तरीय सब्सिडी तक सब कुछ उन महत्वाकांक्षाओं को रेखांकित करता है। अब तक, चीन ने AI को शक्ति देने वाले उन्नत चिप्स में प्रगति की है। लेकिन वे अभी भी Nvidia से पीछे हैं।
अब Nvidia ने AI विकास के लिए $500 बिलियन के वित्तपोषण का समर्थन करने के लिए वॉल स्ट्रीट के दिग्गजों को इकट्ठा किया है, जो पूंजी में अमेरिकी लाभ का प्रदर्शन करता है।
फिच सॉल्यूशंस की एक इकाई, BMI में TMT विश्लेषक, अलेक्जेंडर खेदेर के अनुसार, अमेरिका में निजी क्षेत्र AI निवेश मुख्य भूमि चीन की तुलना में लगभग 23 गुना अधिक है।
जब तक बीजिंग चीनी AI फर्मों के लिए बाहरी, गैर-राज्य पूंजी का दोहन करना आसान नहीं बनाता है, "यह वित्तपोषण विषमता अमेरिकी नेतृत्व के लिए सबसे टिकाऊ संरचनात्मक स्पष्टीकरणों में से एक बनी रहेगी," खेदेर ने कहा।
इसने चीनी कंपनियों को समान क्षमताओं वाले AI मॉडल जारी करने से नहीं रोका है - कम कीमतों पर, यहां तक कि डीपसीक की सप्ताहांत मूल्य वृद्धि के साथ भी। विश्व स्तर पर व्यवसाय उन्हें आज़माने के इच्छुक हैं।
लेकिन मॉडल चलाने के लिए अभी भी चिप्स की आवश्यकता होती है - एक ऐसी क्षमता जो अमेरिका की तुलना में बीजिंग के पास नहीं है।
एस एंड पी ग्लोबल रेटिंग्स के निदेशक क्लिफर्ड कुर्ज ने कहा, "चीन और भी अधिक वित्तीय सहायता की घोषणा कर सकता है।" "लेकिन अगर उनके पास चिप्स नहीं हैं, तो समर्थन का क्या मतलब है? वित्तपोषित करने के लिए कुछ भी नहीं है।"
कुर्ज ने कहा कि हुआवेई केवल Nvidia की तुलना में लगभग आठवां हिस्सा कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करता है, जो ज्यादातर चीन के बाहर है। उन्होंने नोट किया कि हुआवेई के सबसे उन्नत एसेंड 950 चिप्स में से प्रत्येक में Nvidia GB300 चिप की कंप्यूटिंग शक्ति का लगभग 13% है।
Nvidia के पास इस साल एक और अधिक शक्तिशाली वेरा रुबिन चिप आ रही है। और फिलहाल, हुआवेई ने अधिक चिप्स को एक साथ ढेर करके इसकी भरपाई की है।
लेकिन कुर्ज ने बताया कि चीनी कंपनी से इस साल केवल 1.35 मिलियन उन्नत AI चिप्स का उत्पादन करने की उम्मीद है - जो कि 6 मिलियन Nvidia चिप्स के सबसे रूढ़िवादी अनुमान से भी बहुत कम है।
कहानी जल्दी बदल सकती है। हुआवेई और AI आपूर्ति श्रृंखला के साथ अन्य चीनी कंपनियों ने कुछ ही वर्षों में वैश्विक प्रतिद्वंद्वियों के साथ अंतर को कम कर दिया है। चीन AI प्रतिभा को भी लुभा रहा है, और बिजली की लागत कम है।
रैफल्स फैमिली ऑफिस जैसे निवेशकों के लिए, चीन का घरेलू सेमीकंडक्टर पुश अमेरिकी तकनीक के लिए जाने वाली पूंजी के लिए प्रतिस्पर्धा के बजाय एक "समानांतर" अवसर पैदा करता है, हांगकांग और सिंगापुर स्थित फर्म के डिप्टी ग्रुप सीईओ विलियम चाउ ने कहा।
उन्होंने कहा कि निवेशक इस साल AI में निवेश के लिए प्रवेश मूल्य के बारे में कहीं अधिक परवाह करते हैं। चाउ ने नोट किया कि Nvidia की वित्तपोषण योजना जोखिम को इक्विटी से क्रेडिट में अधिक स्थानांतरित करती है, जिसका अर्थ है कि निवेश विविधीकरण अधिक महत्वपूर्ण है।
यहां फिर से कहानी अमेरिका से अलग हो जाती है।
जब चीन में AI परियोजनाओं की बात आती है, तो सीएनबीसी अनुवाद के अनुसार, बीजिंग स्थित आर्थिक थिंक टैंक सीएफ40 इंस्टीट्यूट के एक वरिष्ठ साथी झू हे ने कहा, "हमने प्रमुख घरेलू कंपनियों द्वारा बड़े पैमाने पर ऋण जारी करने की कोई महत्वपूर्ण योजना नहीं देखी है।"
झू ने कहा कि अधिकांश कंपनियां AI खर्च के लिए इक्विटी फाइनेंसिंग और आंतरिक धन का उपयोग करती हैं, और दूरसंचार दिग्गज के साथ-साथ इंटरनेट कंपनियां भी इस तकनीक में निवेश कर रही हैं।
चीन ने जून में तेज कंप्यूटिंग शक्ति का समर्थन करने के लिए बुनियादी ढांचा बनाने के लिए तीन साल की योजना जारी की, और पिछले महीने कहा कि उम्मीद है कि देश में कंप्यूटिंग शक्ति नेटवर्क का निर्माण 2030 तक 4 ट्रिलियन युआन पूंजी आकर्षित करेगा।
चाहे चीन में हो या अमेरिका में, AI के लिए आवश्यक धन का पैमाना उन एसेट-लाइट मॉडल से दूर एक बदलाव को दर्शाता है जिन्होंने पिछले दो दशकों में व्यवसायों को जीतने में मदद की थी, एसोटेरिक के लियू ने कहा। "हाइपरस्केलर्स को आगे बढ़ने के लिए खर्च करने की आवश्यकता है।"
अंततः, AI अभी भी एक व्यावसायीकरण परीक्षण का सामना करता है। अमेरिकी कंपनियों ने सबसे स्मार्ट मॉडल विकसित करने के लिए भारी खर्च किया है, जबकि चीन का लक्ष्य उद्योगों में AI एकीकरण है।
न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में कानून के सहायक प्रोफेसर विंस्टन मा ने कहा, "AI प्रतिद्वंद्विता पूर्ण AI स्टैक पर आधारित अनुप्रयोगों के बारे में है।"
जो कोई भी सही फॉर्मूला ढूंढता है, वह जीतने के लिए तैयार है।
बीजिंग चीन के अति-धनाढ्यों के बीच भ्रम पैदा करने वाले कर नियमों को स्पष्ट करने के लिए आगे बढ़ रहा है
चीन का राज्य कराधान प्रशासन, कई कर सलाहकारों के अनुसार, अपतटीय ट्रस्टों पर लेवी को कैसे लागू किया जाना है, इस पर तकनीकी विवरण को संरेखित करने के लिए स्थानीय कर अधिकारियों के लिए प्रशिक्षण आयोजित कर रहा है।
मैनस स्वतंत्र कंपनी के रूप में वापसी करेगा
मैनस ने कहा कि वह "जल्द ही एक स्वतंत्र कंपनी के रूप में परिचालन फिर से शुरू करेगा," अप्रैल में चीनी नियामकों द्वारा मेटा से कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप के $2 बिलियन के अधिग्रहण को समाप्त करने की मांग के बाद।
चीन का बोइंग और एयरबस को जवाब पहली अंतरराष्ट्रीय उड़ान पर
चीन में निर्मित C919 ने बीजिंग और मंगोलिया के उलानबटार के बीच एक वाणिज्यिक उड़ान मार्ग शुरू किया।
टेनसेंट खर्च में वृद्धि देखता है, संभावित 'बेहतर' AI रिटर्न का बचाव करता है
चीनी टेक दिग्गज ने कहा कि जून तिमाही के लिए पूंजीगत व्यय 65% बढ़ गया क्योंकि यह AI बुनियादी ढांचे में निवेश करना जारी रखता है। टेनसेंट ने कहा कि घरेलू गेम राजस्व साल-दर-साल 17% बढ़ा, जो पहली तिमाही से तेज हुआ।
यूनिट्री IPO इस सप्ताह अपेक्षित है
18 अगस्त: पोनी.एआई की कमाई
19 - 23 अगस्त: बीजिंग में विश्व रोबोट सम्मेलन
20 अगस्त: पीपुल्स बैंक ऑफ चाइना बेंचमार्क लोन प्राइम रेट पर मासिक निर्णय
20 अगस्त: अलीबाबा की कमाई
22 - 26 अगस्त: बीजिंग में विश्व ह्यूमनॉइड रोबोट गेम्स
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"चीन की AI रणनीति फ्रंटियर मॉडल प्रतिस्पर्धा से औद्योगिक उपयोगिता की ओर बढ़ रही है, जिससे घरेलू AI एकीकरण की सफलता के लिए हार्डवेयर अंतर एक द्वितीयक चिंता का विषय बन गया है।"
अमेरिका और चीन के बीच 'एआई रेस' की द्विआधारी कहानी उद्देश्यों में भिन्नता को नजरअंदाज करती है: अमेरिका भारी पूंजीगत व्यय के माध्यम से फ्रंटियर एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) का पीछा कर रहा है, जबकि चीन औद्योगिक एकीकरण और 'पर्याप्त' दक्षता की ओर बढ़ रहा है। बीएमआई द्वारा उद्धृत 23x वित्तपोषण अंतर विफलता का संकेत होने के बजाय पश्चिमी शैली के उद्यम पूंजी से हटकर राज्य-निर्देशित औद्योगिक नीति की ओर चीन के कदम का प्रतिबिंब है। हालांकि, हार्डवेयर बाधा वास्तविक है; चिप-क्लस्टरिंग पर हुआवेई की निर्भरता (उच्च-स्तरीय प्रदर्शन की नकल करने के लिए कई चिप्स को स्टैक करना) बड़े पैमाने पर विलंबता और बिजली की अक्षमताएं पैदा करती है जो स्केलिंग को धीमा कर देंगी। निवेशकों को अलीबाबा (BABA) की कमाई पर नजर रखनी चाहिए कि क्या ये बुनियादी ढांचा निवेश वास्तव में वृद्धिशील राजस्व उत्पन्न कर रहे हैं या सिर्फ CAPEX को बढ़ा रहे हैं।
यदि चीन वर्टिकल इंटीग्रेशन और राज्य-सब्सिडी वाली बिजली के माध्यम से 'एआई संप्रभुता' को सफलतापूर्वक प्राप्त करता है, तो वे वैश्विक स्तर पर एआई लेयर को कमोडिटाइज कर सकते हैं, जिससे मूल्य युद्धों के कारण अमेरिकी हाइपरस्केलर्स के बड़े CAPEX निवेश अप्रभावी हो जाएंगे।
"चीन की AI बाधा पूंजी या चिप्स भी नहीं है - यह इस बात पर निर्भर करता है कि क्या एल्गोरिथम नवाचार और सॉफ्टवेयर दक्षता हार्डवेयर नुकसान की भरपाई कर सकती है, इससे पहले कि अमेरिकी निर्यात नियंत्रण स्थायी रूप से अंतर को कस दें।"
लेख चीन की AI चुनौती को पूंजी और चिप आपूर्ति की बाधाओं के रूप में प्रस्तुत करता है, लेकिन एक सूक्ष्म जोखिम को नज़रअंदाज़ करता है: AI बुनियादी ढांचे के लिए इक्विटी फाइनेंसिंग (ऋण नहीं) पर चीन की निर्भरता वास्तव में Nvidia की $500B ऋण-भारी योजना द्वारा पेश किए गए क्रेडिट-जोखिम बदलाव से बचने के लिए *संरचनात्मक रूप से बेहतर* हो सकती है। हालांकि, असली बाधा पैसा या चिप्स नहीं है - यह सॉफ्टवेयर प्रतिभा और एल्गोरिथम नवाचार है। DeepSeek की मूल्य कटौती प्रभुत्व का नहीं, बल्कि मार्जिन संपीड़न का संकेत देती है। चीन का 1.35M चिप आउटपुट बनाम Nvidia का 6M+ वर्तमान capex दरों पर 4-5 साल का अंतर है, लेकिन यदि भू-राजनीतिक घर्षण अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों को मजबूर करता है तो यह अंतर कम हो जाता है। लेख इस बात को कम आंकता है कि Huawei का Ascend 950 स्टैकिंग और सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से कितनी तेज़ी से सुधार कर सकता है।
यदि चीन के घरेलू AI मॉडल क्षमता में बराबरी हासिल कर लेते हैं, जबकि उनकी कीमत 60-70% कम है, तो उभरते बाजारों और वैश्विक स्तर पर SMBs के लिए चीनी AI का पता योग्य बाजार (addressable market) विस्फोट कर जाएगा—जो Nvidia के TAM (Total Addressable Market) को लेख में सुझाए गए समय से कहीं अधिक तेजी से खत्म कर देगा, और यदि सॉफ्टवेयर दक्षता में सुधार होता है तो चिप गैप कम प्रासंगिक हो जाएगा।
"घरेलू सेमीकंडक्टर क्षमता में एक बड़ी सफलता के अभाव में, चीन की AI दौड़ अमेरिकी नेतृत्व से मेल खाने के लिए संघर्ष करेगी।"
चीन का AI पुश वास्तविक है, लेकिन लेख मुख्य बाधाओं पर पर्दा डालता है: कंप्यूट उपलब्धता, निर्यात नियंत्रण, और सब्सिडी को स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ में बदलने की क्षमता। कम ऊर्जा लागत और आक्रामक नीति के साथ भी, चीन फ्रंटियर चिप्स (Nvidia-क्लास एक्सेलेरेटर) और सॉफ्टवेयर/सह-प्रशिक्षण पारिस्थितिकी तंत्र में बहुत पीछे है जो व्यावहारिक AI लाभ बनाते हैं। निजी पूंजी और क्लाउड-स्केल हाइपरस्केलर्स में अमेरिकी बढ़त इसे और बढ़ाती है, जिससे कोई भी 'आत्मनिर्भरता' की कहानी 1) वैश्विक चिप आपूर्ति, 2) प्रमुख उपकरणों तक पहुंच, और 3) डेटा पहुंच पर बहुत अधिक निर्भर करती है। घरेलू सेमीकंडक्टर क्षमता में सफलता के अभाव में, चीन AI दौड़ बाजार पर कब्जा करने के बारे में अधिक है, न कि वास्तविक समानता के बारे में।
इसके विपरीत, घरेलू स्तर पर उत्पादित AI चिप्स में तेजी और ढीले निर्यात नियंत्रण से यह अंतर अनुमान से अधिक तेजी से कम हो सकता है। यदि नीतिगत उपकरण शुरुआती चरण की हार्डवेयर स्टार्टअप्स में वेंचर कैपिटल को आकर्षित करते हैं, तो चीन की कहानी अभी भी आश्चर्यचकित कर सकती है।
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[अनुपलब्ध]
"सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन बड़े पैमाने पर AI ट्रेनिंग में निम्न-गुणवत्ता वाले हार्डवेयर क्लस्टर की मूलभूत भौतिक सीमाओं को दूर नहीं कर सकता है।"
क्लाउड, हार्डवेयर की कमी के समाधान के रूप में 'सॉफ्टवेयर दक्षता' पर आपका ध्यान खतरनाक है। बड़े पैमाने पर AI प्रशिक्षण एक भौतिकी समस्या है, न कि केवल कोडिंग की। बेहतर अनुकूलन के साथ भी, हुआवेई का चिप-क्लस्टरिंग थर्मल और विलंबता की दीवारें बनाता है जिन्हें सॉफ्टवेयर ठीक नहीं कर सकता। यदि चीन के मॉडल निम्न-गुणवत्ता वाले हार्डवेयर पर निर्भर करते हैं, तो वे कभी भी मल्टी-मॉडल रीजनिंग की सीमा तक नहीं पहुंच पाएंगे। आप 'कंप्यूट-एट-स्केल' खाई को कम आंक रहे हैं जो Nvidia और अमेरिकी हाइपरस्केलर्स को चीनी पारिस्थितिकी तंत्र से आगे रखती है।
"हार्डवेयर भौतिकी मायने रखती है, लेकिन प्रति ऑपरेशन एल्गोरिथम दक्षता एक अलग चर है—और हमारे पास इस बात का अनुभवजन्य डेटा नहीं है कि चीन उस दौड़ में जीत रहा है या नहीं।"
जेमिनी का भौतिकी तर्क सुदृढ़ है लेकिन अधूरा है। हाँ, क्लस्टरिंग थर्मल ड्रैग बनाता है - लेकिन सॉफ्टवेयर दक्षता के बारे में क्लॉड का बिंदु कोई समाधान नहीं है; यह *प्रति FLOP एल्गोरिथम दक्षता* के बारे में है। यदि चीन के मॉडल को समता (डिस्टिलेशन, स्पार्स आर्किटेक्चर, या बेहतर डेटा क्यूरेशन के माध्यम से) तक पहुँचने के लिए 30% कम संचालन की आवश्यकता होती है, तो हार्डवेयर अंतर काफी कम हो जाता है। असली परीक्षा: समान बेंचमार्क पर ओपनएआई के मुकाबले डीपसीक की अनुमान लागत। वह संख्या हमें बताती है कि क्या सॉफ्टवेयर आंशिक रूप से सिलिकॉन के नुकसान की भरपाई कर सकता है।
"निर्यात नियंत्रण और डेटा-पहुंच की बाधाएं चीन की AI समानता की गति पर हावी रहेंगी, न कि केवल सॉफ्टवेयर दक्षता सुधारों पर।"
जेमिनी, आप एक भौतिकी/कार्य-प्रगति 'कंप्यूट खाई' पर केंद्रित हैं जो नीति और डेटा एक्सेस की गतिशीलता को अनदेखा करती है। भले ही हुआवेई सॉफ्टवेयर को अनुकूलित करे, क्लस्टरिंग से लेटेंसी/थ्रूपुट का अंतर केवल "अधिक कुशल संचालन" से हल नहीं होता है - वैश्विक स्तर पर मल्टी-मॉडल मॉडल को प्रशिक्षित करने की व्यावहारिक वास्तविकताएं निषेधात्मक बनी हुई हैं। आपके द्वारा अनदेखा किया गया बड़ा जोखिम: निर्यात नियंत्रण और घरेलू डेटा एक्सेस की बाधाएं प्रोत्साहनों को नया आकार दे सकती हैं, जिससे चीन एक एकल दक्षता सुधार के साथ अंतर को पाटने के बजाय अलग-अलग AI पारिस्थितिकी तंत्र की ओर बढ़ सकता है और वैश्विक अंतरसंचालनीयता को कम कर सकता है।
[अनुपलब्ध]
पैनल की आम सहमति यह है कि जबकि चीन का AI जोर महत्वपूर्ण है, यह विशेष रूप से हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्रतिभा में बड़ी बाधाओं का सामना करता है। 'पर्याप्त' दक्षता और औद्योगिक एकीकरण की चीन की रणनीति अमेरिका के साथ फ्रंटियर AI में अंतर को पाटने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकती है। मुख्य जोखिम हार्डवेयर बाधा और सब्सिडी को स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ में बदलने में असमर्थता है।
सॉफ़्टवेयर दक्षता की क्षमता हार्डवेयर की कमी को आंशिक रूप से दूर कर सकती है
हार्डवेयर बाधा और सब्सिडी को स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदलने में असमर्थता