कैसे OpenAI की Thrive साझेदारी और चीनी LLMs एंटरप्राइज AI इंटीग्रेशन को नया आकार दे रहे हैं

OpenAI और Thrive Capital की एंटरप्राइज AI गठबंधन

OpenAI की नवीनतम रणनीतिक चाल पारंपरिक उद्योगों में AI को गहराई से एकीकृत करने के धक्का को रेखांकित करती है। दिसंबर 2025 में, OpenAI ने जोश कुशनेर की Thrive Capital के नए वाहन Thrive Holdings में मालिकाना हिस्सेदारी ली, जो OpenAI के बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को लेखांकन और IT सेवाओं जैसे क्षेत्रों में समाहित करने के लिए साझेदारी का हिस्सा है[1][2]। नकद निवेश के बजाय, OpenAI एक समर्पित अनुसंधान टीम प्रदान कर रहा है जो इक्विटी के बदले में है - प्रोत्साहनों को संरेखित करना ताकि दोनों पक्ष पारंपरिक व्यावसायिक संचालन के AI-चालित परिवर्तन पर ध्यान केंद्रित कर सकें। लक्ष्य Thrive की पोर्टफोलियो कंपनियों में AI को मैनुअल, खंडित प्रक्रियाओं में समाहित करना और डोमेन विशेषज्ञों के साथ सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से इन मॉडलों को निरंतर सुधारना है[3]। Thrive ने पारंपरिक सेवा प्रदाताओं को अधिग्रहण करने और उन्हें AI के साथ ओवरहॉल करने के लिए $1B से अधिक की पूंजी जुटाई है[2]। यह साझेदारी एक नए दृष्टिकोण का संकेत देती है: OpenAI केवल API एक्सेस बेचने की बजाय, AI समाधान सह-निर्माण के माध्यम से ऊर्ध्वाधर एकीकरण कर रहा है। “OpenAI को मालिकाना हक के माध्यम से संरेखित करना” सुनिश्चित करता है कि OpenAI और Thrive AI-संचालित उत्पादों के विकास के लिए एक ही दिशा साझा करते हैं[4]। विशेष रूप से, Thrive Capital के OpenAI के प्रमुख समर्थक होने के बावजूद, यह सौदा Thrive को केवल OpenAI के मॉडलों तक सीमित नहीं करता है - Thrive अन्य मॉडलों, जिनमें ओपन-सोर्स मॉडल शामिल हैं, का उपयोग कर सकता है जहाँ भी वे उपयुक्त हों[5]। यह आज के उद्यम AI परिदृश्य की व्यावहारिक सच्चाई को उजागर करता है: कंपनियाँ उस मॉडल को अपनाएँगी जो उनके डोमेन की जरूरतों, लागत सीमाओं, और एकीकरण आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो।

अमेरिकी उद्योगों में एंटरप्राइज LLM का अपनाना

पूरे कॉर्पोरेट अमेरिका में, एंटरप्राइज द्वारा AI का अपनाना – विशेष रूप से जेनरेटिव AI – पिछले दो वर्षों में तेजी से बढ़ा है। 2024 के मैकिन्से सर्वेक्षण में पाया गया कि 78% संगठन अब कम से कम एक कार्य में AI का उपयोग करते हैं (पिछले वर्ष के 55% से ऊपर), और 71% ने जेनरेटिव AI उपकरणों को लागू किया है। यह संकेत देता है कि LLMs ने कई कंपनियों में प्रयोगात्मक पायलटों से “आवश्यक व्यापारिक आधारभूत संरचना” में परिवर्तन कर लिया है। महत्वपूर्ण रूप से, यह प्रवृत्ति उद्योगों में व्यापक रूप से फैली हुई है। वित्त में, बैंक LLMs का उपयोग अनुसंधान का विश्लेषण करने और सलाहकारों की सहायता के लिए कर रहे हैं; स्वास्थ्य सेवा में, LLMs चिकित्सा रिपोर्ट और रोगी संचार का प्रारूप तैयार कर रहे हैं; कानूनी और परामर्श में, वे दस्तावेजों का सारांश बनाते हैं और प्रथम ड्राफ्ट सामग्री उत्पन्न करते हैं। ई-कॉमर्स और यात्रा में, जेनरेटिव AI ग्राहक सेवा और अनुशंसाओं को संचालित करता है – उदाहरण के लिए, Airbnb का AI कंसीयज अतिथि प्रश्नों को मानव एजेंटों के बिना हल करने में मदद कर सकता है। रिटेल दिग्गज Amazon AI मॉडल का उपयोग उत्पाद समीक्षाओं को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए करता है, जो खरीदारों के लिए सैकड़ों टिप्पणियों से सामान्य पसंद और नापसंद को एक पैराग्राफ में निकालता है। इससे ग्राहक अनुभव में सुधार होता है और बिक्री की गति बढ़ती है। Amazon ने मार्केटप्लेस विक्रेताओं को बेहतर उत्पाद सूची लिखने में मदद करने के लिए जेनरेटिव AI उपकरण भी लॉन्च किए हैं, और यहां तक कि LLM एकीकरण के साथ एलेक्सा को और अधिक संवादात्मक बना दिया है। ये उदाहरण एक पैटर्न को रेखांकित करते हैं: कंपनियाँ LLMs को जहां भी वे वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकती हैं या उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को बढ़ा सकती हैं, वहां एकीकृत कर रही हैं, मार्केटिंग कॉपी का प्रारूप तैयार करने से लेकर चैटबॉट्स और कोडिंग सहायक तक की शक्ति देने तक।

हालांकि, बड़े पैमाने पर AI को एकीकृत करना आसान नहीं है - कई कंपनियाँ अभी भी पायलट से उत्पादन तक जाने में संघर्ष करती हैं। अध्ययनों से पता चला है कि केवल 5% जनरेटिव AI पायलट प्रोजेक्ट्स तेजी से राजस्व वृद्धि प्राप्त करते हैं, कई परियोजनाएँ अस्पष्ट उद्देश्यों या बुनियादी ढांचा चुनौतियों के कारण रुकी रहती हैं[9]। फिर भी, उद्यम AI के लिए व्यावसायिक मामला मजबूत बना हुआ है। जो कंपनियाँ सफल होती हैं, वे ठोस ROI की रिपोर्ट करती हैं (औसतन 3.7× रिटर्न्स, एक विश्लेषण के अनुसार) और तदनुसार बजट को पुनः आवंटित कर रही हैं[10]। LLMs पर उद्यम खर्च बढ़ गया है - 2025 तक 37% उद्यम LLM उपयोग पर प्रति वर्ष $250,000 से अधिक खर्च कर रहे थे[11]। यह निवेश करने की इच्छा एक प्रतिस्पर्धी अनिवार्यता को दर्शाती है: फर्में AI को उत्पादकता और नवोन्मेष को बढ़ावा देने के लिए एक रणनीतिक प्रौद्योगिकी के रूप में देखती हैं। परिणामस्वरूप एक उद्यम AI पारिस्थितिकी तंत्र उभर रहा है जहाँ कई LLMs सह-अस्तित्व में हैं। वास्तव में, सर्वेक्षण इंगित करते हैं कि एक “मल्टी-मॉडल” तैनाती पैटर्न उभर रहा है - एक रिपोर्ट में पाया गया कि अधिकांश कंपनियाँ कम से कम दो विभिन्न AI मॉडल का उपयोग करती हैं, अक्सर OpenAI, Anthropic, Google, और ओपन-सोर्स प्रदाताओं से पेशकशों का मिश्रण करती हैं[12]। यह मल्टी-मॉडल दृष्टिकोण संगठनों को विभिन्न LLMs की ताकतों और कमजोरियों को संतुलित करने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, एक मॉडल कोडिंग समर्थन के लिए, दूसरा सामान्य चैटबॉट कार्यों के लिए) और किसी एक विक्रेता पर अत्यधिक निर्भरता से बचाता है।

अमेरिकी कंपनियाँ चीनी LLMs को अपना रही हैं: लागत लाभ और प्रभाव

उद्योग AI कहानी में एक अप्रत्याशित मोड़ चीनी ओपन-सोर्स LLMs का U.S. में अपनाया जाना है। कंपनियाँ जो एक साल पहले अमेरिकी मॉडलों पर निर्भर थीं, अब तेजी से अलीबाबा, बाइडू, झिपु, मिनीमैक्स और अन्य के मॉडलों का मूल्यांकन (और कुछ मामलों में अपनाना) कर रही हैं। कारण एक शक्तिशाली मूल्य प्रस्ताव तक सीमित हो जाता है: ये मॉडल अक्सर मुफ्त होते हैं, "ओपन-वेट" (खुले तौर पर जारी किए गए मॉडल पैरामीटर), और उनके अमेरिकी समकक्षों की तुलना में चलाने में काफी सस्ते होते हैं। बड़े पैमाने पर कार्यों को स्वचालित करने की कोशिश कर रहे उद्यमों के लिए, लागत और अनुकूलन क्षमता एकदम आधुनिक मॉडल के होने से अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं। परिणामस्वरूप, यहां तक कि प्रमुख अमेरिकी टेक फर्मों ने चीनी AI के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया है। एक हालिया उदाहरण जिसने हलचल मचा दी, Airbnb के CEO ब्रायन चेस्की ने खुलासा किया कि कंपनी अपने स्वचालित ग्राहक सेवा एजेंट के लिए अलीबाबा के Qwen LLM पर भारी निर्भर करती है - इसे ओपनAI के नवीनतम मॉडलों के बजाय पसंद करती है क्योंकि "तेज, सस्ते मॉडल हैं"। चेस्की ने विशेष रूप से Qwen की प्रशंसा की, कहा "हम अलीबाबा के Qwen मॉडल पर बहुत अधिक निर्भर कर रहे हैं। यह बहुत अच्छा है। यह तेज और सस्ता भी है।" वास्तव में, 2025 में लॉन्च किया गया Airbnb का नया AI कंसीयज 13 मॉडलों (जिसमें ओपनAI, गूगल, और ओपन-सोर्स शामिल हैं) के मिश्रण का उपयोग करके बनाया गया था, लेकिन चीनी Qwen अधिकांश भारी उठान का समर्थन करता है। Qwen और अन्य का उपयोग करने से होने वाली लागत बचत ने Airbnb को 15% समर्थन अनुरोधों को स्वचालित करने और समाधान समय को घंटों से सेकंड में कम करने की अनुमति दी - एक ठोस व्यावसायिक प्रभाव।

एयरबीएनबी अकेला नहीं है। कुछ अच्छी तरह से वित्त पोषित स्टार्टअप्स और वीसीज ने भी एआई शॉर्टकट्स के लिए पूर्व की ओर ध्यान दिया है। प्रमुख निवेशक चमथ पालीहापित्या ने कहा कि उनकी कंपनी ने अपने एआई वर्कफ्लो को अमेज़न की प्रोप्राइटरी सेवाओं से हटाकर बीजिंग स्थित स्टार्टअप मूनशॉट के किमी मॉडल पर स्थानांतरित कर दिया क्योंकि यह “काफी अधिक प्रदर्शनकारी” था।[19] इसी तरह, पूर्व ओपनएआई सीटीओ मीरा मुराटी की नई वेंचर ने एक टूल जारी किया जो उपयोगकर्ताओं को ओपन मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने की अनुमति देता है – जिसमें क्वेन के आठ संस्करण शामिल हैं – जो चीनी एलएलएम नींवों पर निर्माण करने में रुचि को उजागर करता है[20]। आकर्षण स्पष्ट है: “एक औसत स्टार्टअप के लिए, वास्तव में महत्वपूर्ण क्या है गति, गुणवत्ता, और लागत... चीनी मॉडल्स ने लगातार इन तीनों में संतुलन बनाए रखा है”[21]। चीनी एआई लैब्स ने आक्रामक रूप से मॉडल्स को ओपन-सोर्स किया है और अनुमति देने वाले लाइसेंस के साथ, किसी को भी मॉडल वेट्स डाउनलोड करने और उन्हें कस्टमाइज़ करने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, अलीबाबा ने अपने टोंगयी कियानवेन (क्वेन) मॉडल परिवार के संस्करणों को अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स किया है, जो 4B से लेकर एक बड़े 70B+ पैरामीटर्स तक फैला हुआ है[22][23]। इसका अर्थ है कि कोई कंपनी “उन वेट्स को इंटरनेट से खींच सकती है और प्रोप्राइटरी डेटा पर फाइन-ट्यून कर सकती है” एक डोमेन-विशिष्ट मॉडल प्राप्त करने के लिए बिना शून्य से शुरू किए[24]। एक दक्षिण कोरियाई फर्म ने ठीक वही किया – सरकारी दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए क्वेन को फाइन-ट्यून किया – और परिणामस्वरूप अपनी लागत को 30% तक घटाया[25]। अलीबाबा रिपोर्ट करता है कि क्वेन से विश्वभर में 170,000 से अधिक मॉडल्स निकाले गए हैं, और 90,000 से अधिक उद्यमों (उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स, गेमिंग, आदि में) ने किसी न किसी रूप में क्वेन परिवार के मॉडल्स को अपनाया है[26]। ये आंकड़े संकेत देते हैं कि चीनी एलएलएम ने विश्व स्तर पर डेवलपर्स और व्यवसायों के बीच तेजी से एक ठोस स्थान प्राप्त किया है।

इस प्रवृत्ति के प्रभाव दोधारी हैं। एक ओर, अमेरिकी एआई प्रदाता संभावित उद्यम राजस्व को खोते देख रहे हैं। हर कार्यभार जो एक खुले चीनी मॉडल द्वारा संभाला जाता है, वह OpenAI या Anthropic के सशुल्क API पर नहीं चल रहा। जैसा कि The Wire China ने नोट किया, यदि अमेरिकी मॉडल डेवलपर्स अपने बड़े ग्राहकों जैसे Airbnb को चीनी प्रतिस्पर्धियों से खो रहे हैं, तो यह एक "चेतावनी संकेत" है कि कुछ उपयोग मामलों के लिए अमेरिकी दृष्टिकोण (अक्सर स्वामित्व और उच्च लागत वाला) कमजोर पड़ रहा है। OpenAI, Anthropic और Google जैसे फ्रंटियर मॉडल लैब्स को प्रतिक्रिया देने के लिए मजबूर किया जा सकता है - चाहे कीमतें कम करके, खुले वेरिएंट्स की पेशकश करके (वास्तव में OpenAI ने कुछ "ओपन-वेट" GPT मॉडल जारी किए हैं), या वास्तव में भिन्न क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करके। एक अन्य प्रभाव रणनीतिक और भू-राजनीतिक है: अमेरिकी कंपनियों द्वारा चीनी एआई पर बढ़ती निर्भरता विश्वास और सुरक्षा के सवाल उठाती है। अब तक, लागत और प्रदर्शन के बारे में व्यावहारिकता ने कुछ मामलों में डेटा प्रशासन की चिंताओं को पीछे छोड़ दिया है। लेकिन वाशिंगटन ध्यान दे रहा है - अमेरिकी नियामकों ने 2025 की शुरुआत में चीनी एआई फर्म Zhipu (जो GLM मॉडल बनाती है) को व्यापार ब्लैकलिस्ट में जोड़ा, और एक वाणिज्य विभाग की रिपोर्ट ने विदेशी एआई के सुरक्षा जोखिमों के बारे में चेतावनी दी और नोट किया कि चीनी मॉडलों का उदय "अमेरिकी डेवलपर्स की ऐतिहासिक वैश्विक बढ़त को काट रहा है।" यहां तक कि अमेरिकी सरकार में चीनी LLMs के उपयोग को सीमित करने की गति भी है, जो राष्ट्रीय सुरक्षा के दबाव बढ़ने पर संभवतः व्यवसायों तक फैल सकती है। उद्यम स्तर पर, चीनी एआई विक्रेताओं पर उचित परिश्रम बढ़ रहा है - कंपनियों को Qwen या DeepSeek जैसे मॉडलों के लाभों को डेटा एक्सपोजर या अनुपालन मुद्दों जैसे जोखिमों के खिलाफ तौलना चाहिए। कुछ इसे खुले-स्रोत मॉडलों को आंतरिक रूप से स्व-होस्ट करके हल करते हैं (बाहरी API कॉल्स से बचते हुए), जो डेटा निवास की चिंताओं को संबोधित करता है लेकिन इसके लिए महत्वपूर्ण आंतरिक इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है। अन्य एक संकर दृष्टिकोण अपनाते हैं: गैर-संवेदनशील कार्यों के लिए चीनी मॉडल का उपयोग करते हुए, जबकि संवेदनशील डेटा को वे मॉडल के लिए आरक्षित करते हैं जिन पर वे अधिक भरोसा करते हैं। किसी भी स्थिति में, चीनी LLMs का प्रवेश स्वस्थ प्रतिस्पर्धा लाया है। इसने अमेरिकी कंपनियों को दक्षता पर नवाचार करने के लिए प्रेरित किया है (उदाहरण के लिए, Anthropic का नवीनतम Claude अपने पूर्ववर्ती की तुलना में काफी सस्ता और तेज है) और यहां तक कि अपनी तकनीक के पहलुओं को खोलने के लिए भी। जैसा कि एक एआई शोधकर्ता ने कहा, "अमेरिकी एआई का दीर्घकालिक प्रभुत्व इस पर भारी निर्भर करता है कि चीन को ओपन-सोर्स में बढ़त न दें।"

शीर्ष 5 AI मॉडल जिन्हें उद्यमों द्वारा एकीकृत किया जा रहा है

आज के बहु-मॉडल वातावरण में, कुछ LLM प्रमुख विकल्प बनकर उभरे हैं जिन्हें उद्यम एकीकृत कर रहे हैं:

ओपनएआई जीपीटी सीरीज (जीपीटी-4 और जीपीटी-5) – ओपनएआई के जीपीटी मॉडल एंटरप्राइज एआई में एक महत्वपूर्ण साधन बने हुए हैं, जो अपनी उन्नत क्षमताओं और सामान्य विश्वसनीयता के लिए जाने जाते हैं। जीपीटी-4 ने प्राकृतिक भाषा समझ और उत्पादन में क्रांतिकारी प्रदर्शन किया और ओपनएआई का नया घोषित जीपीटी-5 और भी अधिक महत्वपूर्ण प्रगति है – कोडिंग, गणित, लेखन, और मल्टीमॉडल कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। कई कंपनियां जीपीटी मॉडल तक पहुंचने के लिए Azure OpenAI सेवा या ओपनएआई के एपीआई का उपयोग करती हैं ताकि चैटबॉट्स, लेखन सहायक, और निर्णय-समर्थन उपकरणों को शक्ति मिले। जीपीटी-4/5 की ताकत जटिल तर्क और धाराप्रवाह संवाद में है, जो उन्हें कानूनी दस्तावेज विश्लेषण या आंतरिक हेल्पडेस्क स्वचालन जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाती है। हालांकि, वे स्वामित्व वाले हैं और प्रीमियम लागत पर आते हैं। ओपनएआई का एंटरप्राइज बाजार हिस्सा 2025 तक लगभग 25% था, जो व्यापक उपयोग को दर्शाता है लेकिन साथ ही प्रतिस्पर्धा भी। ओपनएआई ने ओपन-सोर्स लहर का जवाब देते हुए जीपीटी-ओएसएस (ओपन-वेट) मॉडल 120B और 20B पैरामीटर के साथ जारी किए हैं, जो स्व-होस्टिंग के लिए हैं, और उन व्यवसायों को आकर्षित करने का प्रयास कर रहे हैं जिन्हें अधिक नियंत्रण की आवश्यकता है। फिर भी, कई एंटरप्राइजों के लिए, जीपीटी-4 गुणवत्ता के लिए मानक बना हुआ है – अक्सर तब उपयोग किया जाता है जब सटीकता सर्वोपरि होती है।
एंथ्रोपिक क्लॉड - एंथ्रोपिक द्वारा विकसित, क्लॉड तेजी से उद्यम के लिए सबसे लोकप्रिय AI प्रणालियों में से एक बन गया है। वास्तव में, 2025 के अंत तक एंथ्रोपिक ने 32% उद्यम LLM बाजार हिस्सेदारी के साथ ओपनएआई को reportedly पीछे छोड़ दिया था[35]। क्लॉड की लोकप्रियता उसके डिज़ाइन दर्शन से आती है: इसे सहायक, ईमानदार, और हानिरहित (सहमत) होने के लिए बनाया गया है, और यह बहुत बड़े संदर्भ विंडो (100K+ टोकन) प्रदान करता है, जिससे यह लंबी दस्तावेज़ों या बहु-टर्न वार्तालापों को आसानी से संभाल सकता है। नवीनतम क्लॉड 4 सीरीज़ (ओपस 4, सॉनेट 4.5) कोडिंग और तर्क कार्यों पर शीर्ष स्तर का प्रदर्शन प्रदान करता है[36], जिससे क्लॉड ओपनएआई के मॉडलों का एक मजबूत प्रतियोगी बनता है। उद्यम क्लॉड का उपयोग सॉफ़्टवेयर कोड का विश्लेषण करने, ज्ञान आधार लेख उत्पन्न करने, और स्लैक जैसे उपकरणों में AI सहायक के रूप में करते हैं। क्लॉड की बुद्धिमत्ता, गति, और अपमानजनक आउटपुट के कम जोखिम का संतुलन विशेष रूप से ग्राहक-उन्मुख या संवेदनशील अनुप्रयोगों में आकर्षक है। एंथ्रोपिक की AWS के साथ घनिष्ठ साझेदारी ने भी क्लॉड को अमेज़न बेडरॉक के माध्यम से कंपनियों के लिए सुलभ बना दिया है। कुल मिलाकर, क्लॉड को इसकी लंबी मेमोरी और विश्वसनीयता के लिए मूल्यवान माना जाता है, और कई संगठन इसे गुणवत्ता और स्वर की तुलना के लिए GPT मॉडलों के साथ चलाते हैं।
मेटा का LLaMA 2 - LLaMA 2 मेटा AI का अग्रणी ओपन-सोर्स LLM है, जिसे 2023 के मध्य में जारी किया गया था, और यह कई कस्टम एंटरप्राइज AI समाधानों के लिए एक आधार बन गया है। स्वामित्व वाले मॉडलों के विपरीत, LLaMA 2 के वेट्स उपलब्ध हैं (शोध और सीमित व्यावसायिक उपयोग के लिए एक अनुमेय लाइसेंस के साथ), जिसका अर्थ है कि कंपनियां इसे अपने डेटा पर फाइन-ट्यून कर सकती हैं। यह मॉडल (70B पैरामीटर तक की साइज में उपलब्ध) ने दिखाया कि ओपन मॉडल बंद मॉडलों की शक्ति के करीब आ सकते हैं। रिलीज़ के महीनों के भीतर, LLaMA 2 ने नवाचार की लहर को प्रेरित किया - अनगिनत फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट और उद्योग-विशिष्ट मॉडल उत्पन्न हुए। यह आम हो गया कि एंटरप्राइजेज सॉफ़्टवेयर डोक्यूमेंटेशन, आंतरिक कोड कम्प्लीशन, या रिपोर्ट तैयार करने जैसे कार्यों के लिए आंतरिक रूप से एक LLaMA 2 डेरिवेटिव मॉडल का उपयोग कर रहे थे, खासकर जब डेटा गोपनीयता एक चिंता थी। मेटा का ओपन दृष्टिकोण अन्य खिलाड़ियों (जैसे, OpenAI) पर भी खुले-वेट ऑफरिंग्स पर विचार करने का दबाव डाला। जबकि कुछ बेंचमार्क पर नए ओपन मॉडल (चीनी मॉडलों सहित) ने LLaMA 2 को पछाड़ दिया है, यह अभी भी उन कंपनियों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बना हुआ है जिन्हें एक ठोस बेस मॉडल की आवश्यकता है जिसे वे पूरी तरह से नियंत्रित कर सकें। वास्तव में, हाल तक Hugging Face पर नए AI मॉडल अपलोड्स में LLaMA-बेस्ड मॉडल्स का बोलबाला था, इससे पहले कि अलीबाबा का Qwen इसे नए डेरिवेटिव्स की मात्रा में पछाड़ दे[37] - यह इस बात का प्रमाण है कि AI डेवलपर समुदाय में LLaMA को कितनी व्यापक रूप से अपनाया गया। टेक कंपनियों जैसे IBM ने भी मेटा के साथ साझेदारी की है ताकि वे अपने प्लेटफ़ॉर्म (IBM का watsonx) के माध्यम से LLaMA 2 की पेशकश कर सकें, एंटरप्राइज AI बिल्डर्स को लक्षित कर सकें। LLaMA 2 का प्रभाव यह है कि इसने एंटरप्राइज सेटिंग्स में ओपन-सोर्स LLM अपनाने के लिए दरवाजे खोले, नए ओपन मॉडलों की पीढ़ी के लिए रास्ता बनाया।
अलीबाबा क्वेन – क्वेन (पूरा नाम टोंगयी कियानवेन) अलीबाबा क्लाउड का प्रमुख LLM है और वैश्विक मंच पर संभवतः सबसे सफल चीनी ओपन-सोर्स मॉडल है। अलीबाबा ने 2023 में Qwen-7B और 14B को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया, और बाद में बड़े Mixture-of-Experts संस्करण (Qwen 3 में 70B+ प्रभावी पैरामीटर तक) पेश किए। क्वेन मॉडल अपनी क्षमता और बहुभाषी क्षमताओं के लिए जाने जाते हैं, और अलीबाबा ने क्वेन-कोडर (प्रोग्रामिंग के लिए) और क्वेन-VL (दृष्टि-भाषा) जैसी विविधताएं तैयार की हैं। महत्वपूर्ण रूप से, क्वेन उपयोग और संशोधन के लिए स्वतंत्र है, जिसने बड़े पैमाने पर इसे अपनाने की प्रक्रिया को गति दी: 2025 के अंत तक, अलीबाबा ने 90,000 से अधिक उद्यमों (उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स से लेकर गेमिंग तक के क्षेत्रों में) की रिपोर्ट की, जो क्वेन-परिवार के मॉडल का उपयोग कर रहे थे। कई चीनी कंपनियां हैं, लेकिन क्वेन ने अपने प्रदर्शन-लागत अनुपात के कारण वैश्विक स्तर पर पैठ बनाई है। एयरबीएनबी द्वारा क्वेन का अपनाने ने अंग्रेजी ग्राहक सेवा में मॉडल की क्षमताओं को बड़े पैमाने पर प्रदर्शित किया। अन्य स्टार्टअप्स ने अपनी जरूरतों के लिए क्वेन को फाइन-ट्यून किया है, जिससे मजबूत बेस मॉडल का लाभ मिला है बिना API शुल्क चुकाए। उद्यमों पर क्वेन का प्रभाव अक्सर लागत बचत में होता है: कंपनियाँ क्वेन को अपने क्लाउड पर एक API जैसे GPT-4 को कॉल करने की लागत के एक अंश में तैनात कर सकती हैं। और प्रदर्शन के मामले में, क्वेन 14B कई कार्यों में अपने आकार के दो या तीन गुना मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धी रहा है। अलीबाबा क्वेन को आगे बढ़ा रहा है (नया क्वेन-3 श्रृंखला Mixture-of-Experts का उपयोग करके कम सक्रिय पैरामीटर का उपयोग करते हुए प्रदर्शन को बढ़ावा देती है)। उद्यमों के लिए, क्वेन एक परिपक्व, उत्पादन-तैयार ओपन मॉडल पेश करता है जो एक तकनीकी दिग्गज द्वारा समर्थित है – और यह अलीबाबा के क्लाउड ऑफरिंग का हिस्सा भी है, जिसका कुछ बहुराष्ट्रीय कंपनियों द्वारा उन क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जहां अलीबाबा क्लाउड की उपस्थिति है। इसके परिणामस्वरूप, क्वेन ने खुद को शीर्ष LLM विकल्प के रूप में स्थापित किया है, विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए जो लागत, लचीलापन, या स्थानीयता कारणों के लिए पश्चिमी APIs के विकल्प की तलाश कर रही हैं।

5. DeepSeek – DeepSeek एक नया प्रतिभागी है जिसने अत्यंत कम लागत और खुले दृष्टिकोण के लिए जल्दी से ध्यान आकर्षित किया है। एक चीनी AI कंपनी द्वारा विकसित (जो माना जाता है कि हांगकांग में आधारित है), DeepSeek की मॉडल श्रृंखला अभी तक घर-घर में नाम नहीं बनी है, लेकिन डेवलपर्स के बीच यह सस्ती AI के लिए गेम-चेंजर के रूप में लोकप्रिय हो रही है। DeepSeek V3 मॉडल विशाल (सैकड़ों अरबों पैरामीटर) हैं और MIT लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स किए गए हैं, जिसका मतलब है कि उद्यम इन्हें नि:शुल्क डाउनलोड और तैनात कर सकते हैं व्यावसायिक उपयोग के लिए।[41] DeepSeek को वास्तव में अलग करने वाली बात इसका लागत-कुशल इंफरेंस के लिए विकल्प पर ध्यान केंद्रित करना है। नवीनतम DeepSeek V3.2-Exp मॉडल ने इंफरेंस लागत को 50% तक घटा दिया, अपने API के माध्यम से सिर्फ $0.028 प्रति मिलियन टोकन पर इनपुट प्रोसेसिंग की पेशकश करते हुए – OpenAI के GPT-4 से कई गुना सस्ता। 128k टोकन संदर्भ (सैकड़ों पृष्ठों के पाठ) तक पहुंचने के बावजूद, DeepSeek लागत को कम रखता है और ठोस प्रदर्शन बनाए रखता है।[43][44] तकनीकी रूप से, यह इसे DeepSeek Sparse Attention (DSA) जैसी नवाचारों के माध्यम से प्राप्त करता है – एक तंत्र जो लंबे अनुक्रम में प्रत्येक टोकन के बजाय केवल सबसे प्रासंगिक टोकन पर ध्यान केंद्रित करता है (“लाइटनिंग इंडेक्सर”)।[45] यह लंबे प्रॉम्प्ट्स के लिए गणना को नाटकीय रूप से कम करता है जबकि उत्तर की गुणवत्ता को बनाए रखता है, लंबे-संदर्भ कार्यों के लिए लागत वक्र को प्रभावी रूप से समतल करता है।[46] ऐसी दक्षता के कारण, DeepSeek लंबी कानूनी अनुबंधों को संसाधित करने या बड़े पैमाने पर शोध संवाद करने जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है बिना बड़े क्लाउड बिल चलाए बिना। उद्यम भी सराहना करते हैं कि DeepSeek को स्व-होस्ट किया जा सकता है – पूर्ण मॉडल वेट्स (उदा. 685B-पैरामीटर V3.2) डाउनलोड किए जा सकते हैं, और कंपनी यहां तक कि तैनाती के लिए अनुकूलित इंफरेंस कर्नेल्स और डॉकर इमेजेज प्रदान करती है।[47][48] व्यवहार में, कुछ यू.एस. संगठनों ने DeepSeek का परीक्षण शुरू किया है ताकि बड़े यू.एस. प्रदाताओं पर निर्भरता से विविधता लाई जा सके – विक्रेता लॉक-इन के खिलाफ एक सुरक्षा।[49] इसे सामान्य-उद्देश्य कार्यों जैसे ड्राफ्टिंग, सारांशण और चैट के लिए एक “लागत-कुशल विकल्प” के रूप में देखा जाता है, जहां इसकी गुणवत्ता थोड़ी कम होती है लेकिन अग्रणी मॉडलों की तुलना में बड़ी बचत के लिए एक स्वीकार्य समझौता है।[50] उद्यम में DeepSeek की उपस्थिति अभी भी उभर रही है, लेकिन यह बताना महत्वपूर्ण था कि OpenRouter (एक लोकप्रिय मंच जो AI मॉडल API कॉल्स को रूट करता है) पर, DeepSeek और Qwen दोनों शीर्ष 10 सबसे उपयोग किए जाने वाले मॉडलों में शामिल हो गए डेवलपर्स द्वारा 2025 के अंत में – जबकि एक साल पहले यह सूची यू.एस. मॉडलों द्वारा प्रभुत्व में थी।[51][52] आगे बढ़ते हुए, अगर DeepSeek तेजी से दोहराना जारी रखता है और लागत को अत्यंत कम रखता है (कंपनी ने पहले से ही संकेत दिया कि उसका API लंबी-संदर्भ मामलों में यहां तक कि ओपन-सोर्स प्रतिद्वंद्वी Meta के Llama को भी कम करता है[53]), तो यह बजट-संवेदनशील उद्यम AI तैनाती के लिए एक मुख्य आधार बन सकता है।

Macaron – एशिया के बाजार के लिए एक उपभोक्ता AI एजेंट

जबकि AI उद्योग का ध्यान मुख्य रूप से एंटरप्राइज उपयोग मामलों पर केंद्रित रहा है, एक कंपनी जो उपभोक्ता-उन्मुख AI पर दांव लगा रही है, वह Macaron AI है। सिंगापुर स्थित स्टार्टअप मैकरॉन ने इसे "दुनिया का पहला व्यक्तिगत AI एजेंट" कहा है - मूल रूप से एक AI सहायक जो केवल कार्यस्थल की उत्पादकता के बजाय एक व्यक्ति के दैनिक जीवन को समृद्ध करने के लिए समर्पित है। Macaron AI एजेंट को एक व्यक्तिगत डिजिटल साथी की तरह कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तुरंत उपयोगकर्ता के अनुरोध (यहां तक कि एक वाक्य) को कस्टम मिनी-एप या समाधान में बदल सकता है। उदाहरण के लिए, मैकरॉन से कहें "क्योटो की सप्ताहांत यात्रा की योजना बनाओ" और यह एक विशेष रूप से तैयार की गई यात्रा कार्यक्रम ऐप तैयार करेगा; इसे फिटनेस आदत शुरू करने के लिए कहें, और यह एक व्यक्तिगत वर्कआउट ट्रैकर बना देगा - वह भी सेकेंडों में, बिना किसी कोडिंग के। यह जीवन-केंद्रित बुद्धिमत्ता एक जानबूझकर किया गया भेद है: मैकरॉन सिर्फ ईमेल का सारांश नहीं बना रहा है या कोड नहीं लिख रहा है, यह दैनिक व्यक्तिगत कार्यों को संभाल रहा है। जैसा कि कंपनी कहती है, मैकरॉन की विशेषता है "एक वाक्य को काम करने वाले मिनी-एप में बदलना... जीवन-केंद्रित फोकस इसे उन AI एजेंटों से अलग करता है जो मुख्य रूप से कार्यालय के काम में मदद करते हैं।"

बैकग्राउंड में, Macaron तकनीकी सीमाओं को भी धकेल रहा है। यह एक विशाल विशेषज्ञों के मिश्रण मॉडल (MoE) के साथ काम करता है जिसमें अभूतपूर्व 1 ट्रिलियन+ पैरामीटर हैं और एक परिष्कृत प्रशिक्षण सेटअप है[57][58]। टीम ने इस तरह के विशाल मॉडल को संभव बनाने के लिए नवीन स्केलिंग तकनीकों (हाइब्रिड समानांतरता, लो-रैंक अनुकूलन फाइन-ट्यूनिंग, आदि) को लागू किया[59][60]। इतना बड़ा क्यों? क्योंकि Macaron का लक्ष्य एक ऐसा AI बनाना है जो वास्तव में व्यक्तिगत और मानव-जैसा महसूस हो। इसमें एक व्यापक दीर्घकालिक स्मृति मॉड्यूल है जो उपयोगकर्ता के बारे में व्यक्तिगत ज्ञान का आधार बनाता है - आपकी प्राथमिकताओं, महत्वपूर्ण घटनाओं और पिछले वार्तालापों से संदर्भ को याद रखता है[61][62]। समय के साथ, यह आपकी आवश्यकताओं को अनुमान लगाने और आपके अद्वितीय शैली के अनुसार अपने स्वर और सुझावों को अनुकूलित करने के लिए सीखता है, लगभग एक हमेशा-जागरूक मित्र की तरह। उदाहरण के लिए, Macaron आपको उस कार्य की याद दिला सकता है जिसका आपने पिछले सप्ताह उल्लेख किया था, या आपके आहार आदतों और पिछले पसंदीदा के आधार पर डेट नाइट के लिए एक रेस्तरां सुझा सकता है। यह AI में एक सामाजिक आयाम को भी सक्षम बनाता है - उपयोगकर्ता Macaron को ग्रुप चैट्स में आमंत्रित कर सकते हैं ताकि सहयोगी रूप से सहायता कर सके, और मिनी-ऐप्स जिसे यह बनाता है, को साझा या सह-निर्मित कर सकते हैं[63][64], AI को एक सामुदायिक अनुभव में बदलते हुए।

Macaron का उपभोक्ताओं और जीवनशैली पर ध्यान एशिया में एक बड़ी संभावना को भुनाने का अवसर हो सकता है। चीन और अन्य एशियाई बाजारों में, बड़े तकनीकी खिलाड़ी एआई में संसाधनों का निवेश कर चुके हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश व्यवसाय-उन्मुख या इन्फ्रास्ट्रक्चर-केंद्रित (व्यवसाय क्लाउड सेवाएँ, सरकारी परियोजनाएँ, आदि) या मौजूदा सुपर-ऐप्स और प्लेटफार्मों को बढ़ाने के लिए लागू किया गया है। एक स्वतंत्र व्यक्तिगत एजेंट जो केवल व्यक्तिगत सशक्तिकरण और रचनात्मकता पर केंद्रित है, दुर्लभ है। Macaron इस अंतर को देखता है – खुद को एक जीवनशैली एआई के रूप में स्थापित करते हुए जो आपकी मदद करता है “अच्छा जीवन जीने में, न कि सिर्फ अच्छा काम करने में।” इसके सेवाएँ (यात्रा योजना, स्वास्थ्य कोचिंग, संबंध सलाह, हॉबी सुविधा, जर्नलिंग, आदि) एशियाई उपभोक्ता रुझानों जैसे डिजिटल व्यक्तिगत सहायकों और “सुपर-ऐप्स” में शामिल हैं, लेकिन कहीं अधिक व्यक्तिगतकरण के साथ। यदि Macaron स्थानीय संस्कृतियों और डेटा नियमों को नेविगेट कर सकता है (कुछ ऐसा जिसे यह विशेष रूप से काम कर रहा है, जापान और कोरिया जैसे बाजारों के लिए अपने डिजाइन में स्थानीय गोपनीयता मानदंडों और एआई नैतिकता विचारों को एकीकृत करके), तो इसे उत्साही स्वीकृति मिल सकती है। विशेष रूप से चीनी बाजार विशाल है – और जबकि घरेलू दिग्गजों के अपने चैटबॉट्स हैं (जैसे Baidu का Ernie या Tencent की सेवाओं का मिश्रण), एक चुस्त व्यक्तिगत-एजेंट समाधान जो प्लेटफार्मों के बीच काम करता है, एक अलग जगह बना सकता है। Macaron की सफलता विश्वास पर निर्भर करेगी (एक उपयोगकर्ता के जीवन की यादों को संग्रहीत करना संवेदनशील है) और उस वास्तविक मूल्य को प्रदान करने पर निर्भर करेगी जो एक उपयोगकर्ता का फोन और ऐप्स पहले से ही करते हैं। लेकिन इसका दृष्टिकोण – व्यक्तिगत समाधान का सह-डिजाइनर – नए संभावनाओं का सुझाव देता है। एक एआई परिदृश्य में जो बड़े पैमाने पर व्यावसायिक उपकरणों और सामान्य चैटबॉट्स के बीच विभाजित है, Macaron उपभोक्ता एआई की एक नई श्रेणी को परिभाषित करने का प्रयास करने वाले स्टार्टअप का उदाहरण है। इसकी प्रगति इस बात का एक आकर्षक केस स्टडी होगी कि व्यक्तिगत सशक्तिकरण के लिए डिज़ाइन किया गया एआई कैसे सह-अस्तित्व में रह सकता है और शायद बड़े व्यावसायिक एआई पहलों के साथ फल-फूल सकता है।

भविष्य की दृष्टि: ओपन-सोर्स चीनी एआई और अमेरिकी उद्यम रणनीति

यदि अधिक अमेरिकी कंपनियाँ ओपन-सोर्स चीनी एआई मॉडल को अपनाना जारी रखती हैं तो भविष्य में क्या हो सकता है? निकट भविष्य में, हम बढ़ती प्रतिस्पर्धा और तेजी से नवाचार की उम्मीद कर सकते हैं। अमेरिकी एआई कंपनियों को "चाइना प्राइस" का सामना करना पड़ेगा - हम एआई सेवाओं के लिए अधिक लागत कटौती और पश्चिमी कंपनियों से अधिक ओपन रिलीज देख सकते हैं। (OpenAI का 2025 में GPT-OSS मॉडल का रिलीज़ एक ऐसा ही प्रतिक्रिया है, और Google का Gemini सस्ते, छोटे संस्करणों के स्तर के साथ प्रासंगिक बने रहने के लिए इसका अनुसरण कर सकता है।) यह प्रतिस्पर्धा एंटरप्राइज खरीदारों के लिए लाभदायक है, जिन्हें विभिन्न मूल्य-प्रदर्शन बिंदुओं पर मॉडलों की एक समृद्ध मेन्यू प्राप्त होगी। हम पहले से ही इसे देख रहे हैं: उदाहरण के लिए, Anthropic का Claude 4 कई संस्करणों (Opus, Sonnet, Haiku) में पेश किया जाता है ताकि शक्ति और लागत के बीच संतुलन बना रहे[66][36], और MiniMax जैसी स्टार्टअप्स गर्व से विज्ञापन करती हैं कि उनका मॉडल Anthropic के लागत का केवल 8% है समान प्रदर्शन के लिए[67]। यदि चीनी ओपन मॉडल को अपनाना जारी रहता है, तो अमेरिकी प्रदाता भी दक्षता तकनीकों पर तेजी से अनुसंधान कर सकते हैं (जैसे कि चीनी टीमों द्वारा उपयोग की जाने वाली sparse attention और MoE रणनीतियाँ) ताकि थ्रूपुट और लागत में अंतर को समाप्त किया जा सके। वास्तव में, एक क्रॉस-परागण हो रहा है - अनुसंधान विचार वैश्विक रूप से प्रवाहित होते हैं, इसलिए एक सकारात्मक परिणाम यह है कि एआई क्षमताओं में समग्र प्रगति तेज हो सकती है क्योंकि टीमें एक-दूसरे की सफलताओं पर आधारित होती हैं।

उसी समय, विश्वास और शासन महत्वपूर्ण होंगे। व्यवसाय किसी भी मॉडल के बारे में आश्वासन की मांग करेंगे, चाहे वह सिलिकॉन वैली से हो या बीजिंग से। इससे सुरक्षा के लिए एआई मॉडल के तृतीय-पक्ष ऑडिट और प्रमाणन का उदय हो सकता है, जैसे आज क्लाउड डेटा केंद्र सुरक्षा ऑडिट से गुजरते हैं। अमेरिकी सरकार भी एक भूमिका निभा सकती है: उदाहरण के लिए, यह कुछ क्षेत्रों (जैसे रक्षा, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा, आदि) में विदेशी-विकसित एआई के उपयोग के लिए दिशा-निर्देश या यहां तक कि प्रतिबंध जारी कर सकती है। "मॉडल को किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था और क्या यह ऐसे व्यवहार प्रदर्शित करता है जो कंपनी नहीं चाहती," इसके बारे में एयर स्ट्रीट कैपिटल के नाथन बेनाइक ने कहा, विदेशी मॉडलों के उच्च-दांव वाले उद्यम उपयोगों का संदर्भ देते हुए[68]। हम अनुपालन-उन्मुख एआई समाधानों के उदय को देख सकते हैं - जैसे कि सुरक्षा के लिए जांचे गए यू.एस.-होस्टेड फोर्क्स जो ओपन मॉडल्स का सुरक्षित तरीके से लाभ उठाने के लिए उद्यमों को एक सुरक्षित तरीका प्रदान करते हैं। वास्तव में, कुछ संगठन पहले से ही "दोनों दुनिया की सर्वश्रेष्ठ" दृष्टिकोण का अनुसरण कर रहे हैं: वे Qwen या Llama जैसे ओपन मॉडल को लेते हैं, किसी भी समस्यात्मक पहलुओं को हटाते या पुनःप्रशिक्षित करते हैं, और इसे अपने सुरक्षित बुनियादी ढांचे पर चलाते हैं, इस प्रकार बाहरी इकाई को डेटा भेजे बिना लागत लाभ प्राप्त करते हैं[31][32]।

यदि चीनी ओपन-सोर्स AI अमेरिकी उद्यमों में विस्तार करता रहता है, तो यह AI विशेषज्ञता और प्रतिभा के संतुलन को भी बदल सकता है। ओपन मॉडल AI-चालित उत्पादों के निर्माण के लिए प्रवेश के अवरोध को कम करते हैं, जो अधिक स्टार्टअप्स और समाधानों को जन्म दे सकते हैं – व्यापक रूप से नवाचार के लिए एक जीत। हालांकि, यदि उन समाधानों की मूल तकनीक चीन से आती है, तो इसका मतलब प्रभाव भी हो सकता है। उदाहरण के लिए, चीनी कंपनियां अपनी ओपन मॉडल्स के लिए भुगतान समर्थन, परामर्श या प्रीमियम ऐड-ऑन की पेशकश शुरू कर सकती हैं (जैसे ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर की दुनिया में Linux के लिए Red Hat ने किया था)। अमेरिकी टेक उद्योग खुद को चीनी “ओपन” तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग करते हुए पा सकता है, भले ही भू-राजनीतिक प्रतिद्वंद्विता बनी रहती है। रणनीतिक दृष्टिकोण से, यह प्रवृत्ति वास्तव में AI अनुसंधान समुदाय में अधिक सहयोग को प्रोत्साहित कर सकती है – यदि चीनी और पश्चिमी लैब्स एक-दूसरे के ओपन योगदान पर निर्माण कर रहे हैं, तो एक साझा तकनीकी नींव उभर सकती है (सामान्य मानकों या ढांचों के साथ)। लेकिन यह उतना ही विभाजन की ओर भी ले जा सकता है, जहां दो पारिस्थितिकी तंत्र विकसित होते हैं: एक जो पूरी तरह से ओपन, कम लागत वाले मॉडलों द्वारा प्रभुत्व प्राप्त करता है (एशिया में और विश्व स्तर पर लागत-संवेदनशील स्टार्टअप्स में मजबूत पकड़ के साथ), और दूसरा प्रीमियम, स्वामित्व वाले मॉडलों का (जो उच्च-सुरक्षा डोमेन में और बड़े उद्यमों में प्रभुत्व प्राप्त करता है जो शीर्ष गुणवत्ता और समर्थन को प्राथमिकता देते हैं)।

अमेरिकी कंपनियों के लिए, एआई रणनीति में “वेंडर विविधिकरण” एक प्रमुख भविष्य की विचारधारा होगी। सिर्फ एक एआई पार्टनर पर निर्भर रहना (जैसे सिर्फ OpenAI या सिर्फ Alibaba) जोखिम भरा हो सकता है – मूल्य परिवर्तन, आउटेज, या नीति बदलाव के कारण। कई CIOs एक पोर्टफोलियो को प्राथमिकता देंगे: शायद एक प्रमुख LLM प्रदाता के साथ-साथ एक बैकअप ओपन मॉडल इन-हाउस आपातकालीन स्थिति के रूप में। चीनी मॉडल का मिश्रण होना इस स्थिति को मजबूत करता है, जिससे उद्यमों को अतिरिक्त लाभ मिलता है। जैसा कि VentureBeat के विश्लेषण ने नोट किया, DeepSeek का ओपन-सोर्स दृष्टिकोण लॉक-इन के खिलाफ एक हेज प्रदान करता है – लेकिन बोर्ड और सुरक्षा टीमों से कड़े सवाल पूछे जाएंगे अगर यह हेज एक चीनी विक्रेता से आता है[69]। ये सवाल आने वाले वर्षों में बोर्डरूम और आईटी आर्किटेक्चर समीक्षाओं में बहुत चर्चा को प्रेरित करेंगे।

अंत में, यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि एआई दौड़ में अमेरिका के पास कुछ महत्वपूर्ण लाभ अभी भी हैं: सबसे उन्नत सेमीकंडक्टर हार्डवेयर तक पहुंच, शीर्ष एआई अनुसंधान प्रतिभा की एक मजबूत पाइपलाइन, और (फिलहाल के लिए) उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के सबसे व्यापक संग्रह। जिस YouTube टिप्पणी ने इस चर्चा को पेश किया, उसने बताया कि अमेरिका "बस बेहतर गुणवत्ता वाले डेटा और GPUs तक बेहतर पहुंच रखता है… स्वाभाविक रूप से, अमेरिका बेहतर मॉडल बनाएगा जैसे हम हमेशा करते आए हैं" – जबकि "चीन लागत पर लगातार बाजार को प्रभावित करता रहेगा"[70][71]। यह एक भविष्य का संकेत देता है जहां अमेरिकी कंपनियां कच्ची क्षमता की सीमा को आगे बढ़ाना जारी रखती हैं, और चीनी कंपनियां एआई को व्यापक रूप से सुलभ और किफायती बनाने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। उद्यम शब्दों में, प्रीमियम खंड (कंपनियां जिन्हें सबसे अच्छा मॉडल चाहिए और इसके लिए भुगतान करेगी) अमेरिकी फ्रंटियर मॉडल के प्रति वफादार रह सकती हैं, जबकि सामूहिक स्वीकृति खंड (कंपनियां जिन्हें कम लागत पर "पर्याप्त अच्छा" एआई चाहिए) चीनी मूल के ओपन मॉडल के साथ तेजी से जा सकती हैं। स्वयं ओपनएआई-थ्राइव साझेदारी को इस गतिशीलता के प्रति एक प्रतिक्रिया के रूप में देखा जा सकता है: उद्योग वर्कफ़्लोज़ में गहराई से एआई को शामिल करके और वास्तविक उपयोग से सीखकर, ओपनएआई उम्मीद करता है कि वह बढ़त बनाए रखेगा जो सिर्फ मॉडल की गुणवत्ता के बारे में नहीं है बल्कि संपूर्ण उत्पाद एकीकरण और डोमेन विशेषज्ञता के बारे में है।

निष्कर्ष रूप में, उद्यम AI एकीकरण का परिदृश्य OpenAI और Thrive जैसी साझेदारियों द्वारा पुनः आकारित किया जा रहा है, जो AI को मुख्य व्यापार प्रक्रियाओं में लाते हैं, और सक्षम, कम लागत वाले चीनी LLMs के प्रवाह द्वारा जो उद्यमों के लिए विकल्पों को व्यापक बनाते हैं। हम संभवतः सह-प्रतियोगिता के युग की ओर बढ़ रहे हैं, जहाँ अमेरिकी और चीनी AI पारिस्थितिक तंत्र दोनों प्रतिस्पर्धा और अनजाने में सहयोग करते हैं (ओपन-सोर्स के माध्यम से) कला की स्थिति को आगे बढ़ाने के लिए। उद्यमों के लिए, यह आम तौर पर सकारात्मक है: अधिक विकल्प, अधिक नवाचार, और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार AI समाधानों को मिलाने-मिलाने की क्षमता। वे व्यवसाय में विजेता होंगे जो रणनीतिक रूप से इन AI मॉडलों की विविधता का लाभ उठाने में सक्षम होंगे - जहाँ फिट बैठता है वहाँ प्रत्येक की ताकत का उपयोग करते हुए, जोखिमों का प्रबंधन करते हुए, और तकनीक के तेजी से विकसित होने के साथ लचीला रहते हुए। अंत में, चाहे वह एक अत्याधुनिक OpenAI सिस्टम हो या Hugging Face पर मुफ्त चीनी मॉडल, व्यवसायों के लिए मायने रखता है परिणाम। अगर कोई AI मॉडल एक कार्य को स्वचालित कर सकता है, लागत बचा सकता है, या एक नया उत्पाद अवसर खोल सकता है, तो उसे एक स्वागत योग्य घर मिलेगा। और 2025 और उसके बाद, वे घर बढ़ते हुए पूर्व और पश्चिम के मिश्रण को अपने AI उपकरण किट में शामिल करेंगे - एक विकास जो कुछ समय पहले तक असंभव लगता था, लेकिन अब हमारी वैश्विक रूप से जुड़ी हुई तकनीकी उद्योग की वास्तविकता है।

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[1] [2] [3] [4] [5] ओपनएआई ने नवीनतम एंटरप्राइज एआई पुश में Thrive Holdings में हिस्सेदारी ली | रायटर

https://www.reuters.com/business/openai-buys-stake-thrive-holdings-push-ai-into-accounting-it-services-2025-12-01/

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https://indatalabs.com/blog/companies-using-generative-ai

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https://www.thewirechina.com/2025/11/09/cheap-and-open-source-chinese-ai-models-are-taking-off/

[15] [16] [17] [18] Airbnb के सीईओ ब्रायन चेस्की ने स्पष्ट किया, कहते हैं: हम उत्पादन में OpenAI के नवीनतम मॉडल का उपयोग नहीं करते क्योंकि … - द टाइम्स ऑफ इंडिया

https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/airbnb-ceo-brian-chesky-makes-it-clear-says-we-dont-use-openais-latest-models-in-production-because-/articleshow/124728422.cms

[22] [23] [26] [28] [34] [36] [38] [39] [40] [66] नवंबर 2025 तक के शीर्ष 9 बड़े भाषा मॉडल | शकुडो

https://www.shakudo.io/blog/top-9-large-language-models

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