ਡੀਪਸੀਕ AI: ਚੀਨੀ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਚੀਨ ਦੇ ਵੱਧ ਰਹੇ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਰਿਹਾ DeepSeek AI, ਹੁਣ ਗਿਰਾਵਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Baidu ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਰੌਬਿਨ ਲੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਮੰਦੀ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਪਾਇਆ ਹੈ।

DeepSeek AI: ਰੌਬਿਨ ਲੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਚੀਨੀ AI ਟੂਲ DeepSeek ਸੰਬੰਧੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਿਹਾ ਕਿ DeepSeek, ਜਿਸਨੇ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਿਲਿਕਨ ਵੈਲੀ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਲਚਲ ਮਚਾਈ ਸੀ, ਹੁਣ ਆਪਣਾ ਰੌਬ ਛੱਡ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੌਰਾਨ, ਲੀ ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਮੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ: ਜਦੋਂ ਕਿ DeepSeek ਇੱਕ ਤਰਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਵਿਕਾਸ ਗਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਾਫ਼ੀ ਹੌਲੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਘਟਦੀ ਮੰਗ

ਲੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, DeepSeek ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਚੀਨੀ ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟਾਈਮਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲੀ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਧ ਗਈਆਂ ਹਨ; ਉਹ ਹੁਣ ਟੈਕਸਟ ਰਾਹੀਂ ਇਮੇਜ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਵੀਡੀਓ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਗਏ ਹਨ। ਲੀ ਨੇ DeepSeek ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹੇਗੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।

ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਉਤਰਾਅ-ਚੜਾਅ, ਹੁਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

DeepSeek ਨੇ ਜਨਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ R1 ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ। ਇਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਸਿਲਿਕਨ ਵੈਲੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ। DeepSeek ਨੂੰ ਚੀਨ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਇਸਦੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸੋਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਚੀਨੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਿਰੰਤਰ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। DeepSeek ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Baidu ਦੀ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਰਣਨੀਤੀ

ਇਸ ਬਦਲਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, Baidu ਨੇ DeepSeek ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ, Ernie 4.5 Turbo ਅਤੇ X1 Turbo ਲਾਂਚ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਦੋਨੋਂ ਮਾਡਲ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਉਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ, ਬਲਕਿ ਇਮੇਜ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਕਦਮ DeepSeek ਵਰਗੇ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ Baidu ਦੇ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ AI ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਚੀਨੀ AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ

DeepSeek ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ, ਬਲਕਿ ਚੀਨੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। Alibaba ਨੇ ਆਪਣਾ AI ਮਾਡਲ, Qwen, ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਇਮੇਜ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, Klinga AI ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ ਖਿਡਾਰੀ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ Baidu ਨੇ DeepSeek ਨੂੰ ਕਈ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Qianfan ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ DeepSeek ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਪਿਛਲਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।

ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ AI ਦਾ ਮਹੱਤਵ

ਆਜ ਦੇ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਚੈਟ ਜਾਂ ਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਗੇਮਿੰਗ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇਮੇਜ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ AI ਮਾਡਲ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤਜਰਬੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਚਾਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਕਲਿੱਪ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਲਈ ChatGPT ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ GPT-4o ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਆਡੀਓ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

DeepSeek ਦਾ ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਾਹ

DeepSeek ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ DeepSeek ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਟੈਕਸਟ, ਇਮੇਜ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬਾਜ਼ਾਰ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DeepSeek ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ ਸਮਰਥਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

```