చైనాలో వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI పరిశ్రమలో ఒకప్పుడు ప్రముఖంగా ఉన్న డీప్సీక్ AI, ఇప్పుడు క్షీణిస్తున్నది. బైడు సహ వ్యవస్థాపకుడు రాబిన్ లీ ఇటీవల ఈ క్షీణతకు కారణాలపై వెలుగునిచ్చారు.
డీప్సీక్ AI: చైనీస్ AI సాధనం డీప్సీక్ గురించి రాబిన్ లీ ఇటీవల ఒక ముఖ్యమైన ప్రకటన చేశారు. దీని ప్రారంభంతో ప్రముఖ సిలికాన్ లోయ టెక్ కంపెనీలలో కలకలం రేగించిన డీప్సీక్ ఇప్పుడు తన ప్రభావాన్ని కోల్పోతున్నదని ఆయన పేర్కొన్నారు. ఒక డెవలపర్ కాన్ఫరెన్స్‌లో, లీ ఒక ప్రధాన లోపాన్ని ఎత్తి చూపారు: ఇతర జనరేటివ్ AI సాధనాల నుండి వేరుగా డీప్సీక్ రీజనింగ్-బేస్డ్ భాషా నమూనాపై పనిచేస్తున్నప్పటికీ, దాని అభివృద్ధి వేగం మరియు ప్రభావం దాని ప్రారంభం తర్వాత గణనీయంగా తగ్గిపోయింది.
టెక్స్ట్-బేస్డ్ మోడళ్లకు తగ్గుతున్న డిమాండ్
లీ అభిప్రాయం ప్రకారం, డీప్సీక్ వంటి టెక్స్ట్-టు-టెక్స్ట్ జనరేటివ్ AI మోడళ్లు వేగంగా ప్రాముఖ్యతను కోల్పోతున్నాయి. చైనీస్ ఫైనాన్షియల్ టైమ్స్‌లోని ఒక నివేదికలో లీ ఇలా అన్నట్లు ఉటంకిస్తుంది: వినియోగదారులు ఇకపై టెక్స్ట్ జనరేషన్‌కు మాత్రమే పరిమితం కావాలని కోరుకోరు. వారి ఆశలు పెరిగాయి; వారు ఇప్పుడు టెక్స్ట్ ద్వారా ఇమేజ్, వీడియో మరియు ఆడియో కంటెంట్ సృష్టిని కోరుకుంటున్నారు.
దీనివల్ల టెక్స్ట్-టు-ఇమేజ్ మరియు టెక్స్ట్-టు-వీడియో టెక్నాలజీలకు డిమాండ్ పెరిగింది, టెక్స్ట్-ఓన్లీ మోడళ్లను వెనుకబడి ఉంచింది. లీ డీప్సీక్ వంటి మోడళ్లను తక్కువ-పనితీరుగా వర్గీకరించి, అవి మల్టీ-మోడల్ సామర్థ్యాలను చేర్చుకునే వరకు వాటి ప్రజాదరణ పరిమితంగానే ఉంటుందని పేర్కొన్నారు.
అద్భుతమైన పెరుగుదల, ఇప్పుడు సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది
జనవరి 2025లో దాని R1 మోడల్‌తో డీప్సీక్ అద్భుతమైన ప్రారంభాన్ని చేసింది. దాని ప్రారంభం సిలికాన్ లోయలో కూడా గణనీయమైన శ్రద్ధను ఆకర్షించింది. చైనాలోని పెద్ద భాషా నమూనా (LLM) స్థలంలో డీప్సీక్ ఒక గేమ్-చేంజర్‌గా పరిగణించబడింది. దాని రీజనింగ్ మరియు లాజికల్ థింకింగ్ సామర్థ్యాలు దానిని ఇతర చైనీస్ AI మోడళ్ల నుండి వేరు చేశాయి.
అయితే, టెక్ ప్రపంచంలో విజయాన్ని నిలబెట్టుకోవడానికి బలమైన ప్రారంభం సరిపోదు. నిరంతర ఆవిష్కరణ మరియు మారుతున్న వినియోగదారు డిమాండ్లకు అనుగుణంగా ఉండటం చాలా ముఖ్యం. డీప్సీక్ ప్రస్తుతం ఈ సవాలును ఎదుర్కొంటోంది.
బైడు యొక్క మల్టీ-మోడల్ వ్యూహం
ఈ మారుతున్న దృశ్యాన్ని గుర్తించి, బైడు దాని దృష్టిని డీప్సీక్ నుండి మళ్ళించింది. కంపెనీ ఇటీవల కొత్త జనరేటివ్ AI మోడళ్లను, ఎర్నీ 4.5 టర్బో మరియు X1 టర్బోను ప్రారంభించింది. రెండు మోడళ్లు మల్టీ-మోడల్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉన్నాయి, అంటే అవి టెక్స్ట్‌ను మాత్రమే కాకుండా, చిత్రాలు, ఆడియో మరియు వీడియోలను కూడా ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు జనరేట్ చేయగలవు.
ఈ చర్య డీప్సీక్ వంటి టెక్స్ట్-ఓన్లీ AI ప్రాజెక్టుల నుండి బైడు తప్పుకుంటున్నదని చూపుతుంది. కంపెనీ ఇప్పుడు విస్తృత ఉపయోగాలను మద్దతు ఇచ్చే AI పరిష్కారాలపై దృష్టి సారిస్తోంది, ఇది భవిష్యత్తు మార్కెట్ ఆధిపత్యం కోసం అవసరం.
చైనీస్ AI మార్కెట్లో పెరుగుతున్న పోటీ
డీప్సీక్ తన స్వంత పరిమితుల నుండి మాత్రమే కాకుండా, చైనీస్ మార్కెట్లో వేగంగా పెరుగుతున్న పోటీ నుండి కూడా సవాళ్లను ఎదుర్కొంటోంది. అలిబాబా తన AI మోడల్, క్వెన్‌ను ప్రారంభించింది, ఇది టెక్స్ట్ జనరేషన్, ఇమేజ్ మరియు వీడియో ప్రాసెసింగ్‌లో నేర్పు కలిగి ఉంది. అదేవిధంగా, క్లింగా AI వంటి కొత్త ఆటగాళ్లు టెక్స్ట్-టు-వీడియో మరియు టెక్స్ట్-టు-ఇమేజ్ టెక్నాలజీలలో ఉన్నతమైన ఎంపికలను అందిస్తున్నారు.
బైడు క్యన్ఫాన్ ప్లాట్‌ఫామ్ వంటి దాని అనేక సేవలలో డీప్సీక్‌ను ఏకీకృతం చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, మల్టీ-మోడల్ సామర్థ్యాల లేకపోవడం డీప్సీక్ దాని మునుపటి ప్రభావాన్ని కొనసాగించడానికి అడ్డుకుంటోంది.
మల్టీ-మోడల్ AI యొక్క ప్రాముఖ్యత
నేటి వినియోగదారులు సాధారణ టెక్స్ట్ చాట్లు లేదా ఆర్టికల్ జనరేషన్‌తో సంతృప్తి చెందరు. ఇమేజ్, వీడియో మరియు ఆడియో కంటెంట్ సోషల్ మీడియా, డిజిటల్ మార్కెటింగ్, వినోదం, గేమింగ్ మరియు ఆన్‌లైన్ విద్యలో కూడా పెరుగుతున్నాయి. ఇది టెక్స్ట్-ఓన్లీ AI మోడళ్ల పరిధిని పరిమితం చేస్తుంది. మల్టీ-మోడల్ AI మోడళ్లు వినియోగదారులకు మరింత ఇంటరాక్టివ్, ప్రభావవంతమైన మరియు వాస్తవిక అనుభవాలను అందిస్తాయి.
ఉదాహరణకు, ఒక కథ రాస్తున్న వినియోగదారు వెంటనే జనరేట్ చేయబడిన దృశ్యాలను కోరుకోవచ్చు. లేదా ఒక వినియోగదారు సంక్షిప్త టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్ నుండి చిన్న వీడియో క్లిప్‌ను సృష్టించాలనుకోవచ్చు. GPT-4o వంటి మోడళ్లతో ఆడియో, విజువల్ మరియు టెక్స్ట్ మల్టీ-మోడల్ సామర్థ్యాలను ప్రవేశపెడుతున్న ChatGPT వంటి ప్రధాన ఆటగాళ్లు ఇందుకు కారణం.
డీప్సీక్ యొక్క భవిష్యత్తు మార్గం
డీప్సీక్ ఇప్పటికీ దాని వ్యూహాన్ని అనుగుణంగా మార్చుకోవడానికి మరియు వేగంగా మల్టీ-మోడల్ సామర్థ్యాలను అవలంబించడానికి అవకాశం ఉంది. డీప్సీక్ టెక్స్ట్, ఇమేజ్ మరియు వీడియో జనరేషన్ వంటి లక్షణాలను విజయవంతంగా చేర్చుకుంటే, అది బలమైన మార్కెట్ స్థానాన్ని తిరిగి పొందవచ్చు. అంతేకాకుండా, డీప్సీక్ ఓపెన్-సోర్స్ మోడళ్ల పెరుగుతున్న ప్రభావాన్ని ఉపయోగించుకోవాలి మరియు డెవలపర్ సమాజంలో దాని మద్దతు నెట్‌వర్క్‌ను బలోపేతం చేయాలి.
