चीन की उभरती एआई इंडस्ट्री में हलचल मचाने वाले DeepSeek AI की चमक अब धीरे-धीरे मद्धिम पड़ती नजर आ रही है। इस गिरावट की मुख्य वजह खुद Baidu के सह-संस्थापक रॉबिन ली ने हाल ही में उजागर की है।
DeepSeek AI: Baidu के को-फाउंडर रॉबिन ली ने हाल ही में चीनी एआई टूल DeepSeek को लेकर एक महत्वपूर्ण बयान दिया है। उन्होंने कहा कि DeepSeek, जिसने लॉन्च के समय अमेरिकी सिलिकॉन वैली की दिग्गज टेक कंपनियों में हलचल मचा दी थी, अब अपनी चमक खोता नजर आ रहा है। रॉबिन ली ने डेवलपर्स कांफ्रेंस के दौरान DeepSeek की एक बड़ी खामी का जिक्र करते हुए बताया कि यह टूल भले ही रीजनिंग-बेस्ड लैंग्वेज मॉडल पर काम करता है और इसे अन्य जनरेटिव एआई टूल्स से अलग बनाता है, लेकिन इसकी विकास गति और प्रभाव अब वैसी नहीं रही जैसी शुरुआत में थी।
टेक्स्ट-बेस्ड मॉडल्स की घटती मांग
रॉबिन ली के मुताबिक, DeepSeek जैसे टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट जेनरेटिव एआई मॉडल अब तेजी से अपनी प्रासंगिकता खोते जा रहे हैं। चीनी फाइनेंशियल टाइम्स की एक रिपोर्ट के अनुसार, ली ने कहा कि यूजर्स अब केवल टेक्स्ट जनरेशन तक सीमित नहीं रहना चाहते। उनकी अपेक्षाएं बढ़ गई हैं, वे टेक्स्ट के जरिए इमेज, वीडियो और ऑडियो कंटेंट भी तैयार करना चाहते हैं।
यही कारण है कि टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो तकनीकों की मांग तेजी से बढ़ी है, जबकि केवल टेक्स्ट-बेस्ड मॉडल अब पिछड़ते दिख रहे हैं। उन्होंने DeepSeek जैसे मॉडलों को लो परफॉर्मेंस कैटेगरी में डालते हुए कहा कि जब तक मल्टीमॉडल क्षमताएं नहीं जोड़ी जातीं, तब तक इनकी लोकप्रियता सीमित रहेगी।
कभी धमाकेदार एंट्री, अब चुनौतियों का सामना
DeepSeek ने जनवरी 2025 में अपने R1 मॉडल के साथ धमाकेदार एंट्री की थी। लॉन्च के समय इसे अमेरिका की सिलिकॉन वैली तक में गंभीरता से लिया गया था। DeepSeek को चीन के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) स्पेस में गेम-चेंजर माना जा रहा था। इसकी रीजनिंग और लॉजिकल थिंकिंग क्षमता ने इसे बाकी चीनी एआई मॉडलों से अलग पहचान दिलाई थी।
लेकिन तकनीक की दुनिया में टिके रहने के लिए केवल अच्छी शुरुआत काफी नहीं होती। निरंतर इनोवेशन और बदलती यूजर डिमांड के हिसाब से खुद को ढालना भी जरूरी है। DeepSeek फिलहाल इसी चुनौती से जूझ रहा है।
Baidu का मल्टीमॉडल दांव
Baidu ने इस बदलती जरूरत को भांपते हुए DeepSeek से अलग दिशा में कदम बढ़ा दिए हैं। कंपनी ने हाल ही में Ernie 4.5 Turbo और X1 Turbo नामक नए जेनरेटिव एआई मॉडल लॉन्च किए हैं। ये दोनों मॉडल मल्टीमॉडल क्षमताओं से लैस हैं, यानी अब ये न केवल टेक्स्ट बल्कि इमेज, ऑडियो और वीडियो फॉर्मेट में भी काम कर सकते हैं।
Baidu का यह कदम दिखाता है कि वह DeepSeek जैसी टेक्स्ट-ओनली एआई परियोजनाओं से आगे बढ़ चुका है। कंपनी अब व्यापक यूज-केस सपोर्ट करने वाले एआई समाधानों पर फोकस कर रही है, जो भविष्य में मार्केट डॉमिनेशन के लिए जरूरी है।
चीनी एआई बाजार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा
DeepSeek को केवल अपनी कमियों से ही नहीं, बल्कि चीनी बाजार में तेजी से बढ़ती प्रतिस्पर्धा से भी जूझना पड़ रहा है। Alibaba ने अपना एआई मॉडल Qwen लॉन्च किया है, जो न केवल टेक्स्ट-जनरेशन बल्कि इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग में भी माहिर है। इसी तरह, Klinga AI जैसे नए खिलाड़ी भी टेक्स्ट-टू-वीडियो और टेक्स्ट-टू-इमेज तकनीकों में बेहतरीन विकल्प पेश कर रहे हैं।
Baidu ने DeepSeek को अपनी कई सेवाओं में इंटीग्रेट करने की कोशिश जरूर की है, जैसे कि Qianfan प्लेटफॉर्म में, लेकिन मल्टीमॉडल क्षमताओं की कमी के चलते DeepSeek अब अपने पुराने प्रभाव को बनाए रखने में नाकाम साबित हो रहा है।
क्यों जरूरी है मल्टीमॉडल एआई?
आज का यूजर सिर्फ टेक्स्ट चैट या आर्टिकल जेनरेशन से संतुष्ट नहीं है। सोशल मीडिया, डिजिटल मार्केटिंग, एंटरटेनमेंट, गेमिंग और यहां तक कि ऑनलाइन एजुकेशन में भी इमेज, वीडियो और ऑडियो कंटेंट का इस्तेमाल तेजी से बढ़ रहा है। ऐसे में टेक्स्ट-ओनली एआई मॉडल्स का दायरा काफी सीमित हो जाता है।मल्टीमॉडल एआई मॉडल्स यूजर्स को अधिक इंटरैक्टिव, प्रभावी और रियलिस्टिक अनुभव प्रदान करते हैं।
उदाहरण के लिए, कोई यूजर अगर एक स्टोरी लिखता है, तो वह चाह सकता है कि उसके साथ तुरंत एक विजुअल भी तैयार हो। या फिर कोई यूजर एक छोटा सा टेक्स्ट इनपुट देकर एक शॉर्ट वीडियो क्लिप बनाना चाहे। यही कारण है कि ChatGPT जैसे बड़े प्लेयर्स भी GPT-4o जैसी ऑडियो, विजुअल और टेक्स्ट मल्टीमॉडल क्षमताओं के साथ सामने आ रहे हैं।
DeepSeek के लिए आगे की राह
DeepSeek के लिए अभी भी मौका है कि वह अपनी रणनीति में बदलाव लाए और मल्टीमॉडल कैपेबिलिटीज को तेजी से अपनाए। यदि DeepSeek टेक्स्ट, इमेज और वीडियो जेनरेशन जैसी क्षमताओं को जोड़ने में सफल होता है, तो वह फिर से बाजार में मजबूती से अपनी जगह बना सकता है। इसके अलावा, DeepSeek को चाहिए कि वह ओपन-सोर्स मॉडल्स के बढ़ते प्रभाव का फायदा उठाए और डेवलपर कम्युनिटी के बीच अपना सपोर्ट नेटवर्क मजबूत करे।
