DeAI राइजिंग: कैसे विकेन्द्रीकृत नेटवर्क कॉर्पोरेट GPU एकाधिकार को तोड़ रहे हैं

2025 का AI फ्लैशप्वाइंट: भू-राजनीति का एक नया युग

वर्ष 2025 वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता “हथियार दौड़” के लिए निर्णायक फ्लैशप्वाइंट के रूप में खड़ा है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, निवेश का स्तर एक अभूतपूर्व स्थिति पर पहुंच गया जब टेक दिग्गजों ने बहु-अरब डॉलर के बुनियादी ढांचे की योजनाएं बनाई। उल्लेखनीय रूप से, Microsoft और OpenAI की $500 अरब डॉलर की स्टारगेट सुपरकंप्यूटर परियोजना और Amazon की $150 अरब डॉलर की डेटा सेंटर प्रतिबद्धता ने अमेरिकी प्रभुत्व को मजबूत करने की दिशा में एक कदम संकेतित किया। इस बढ़त की रक्षा करने के लिए, अमेरिकी सरकार ने उच्च-श्रेणी के अर्धचालकों पर निर्यात नियंत्रण को सख्त कर दिया, विशेष रूप से H100 और Blackwell-क्लास चिप्स को लक्षित किया ताकि चीनी प्रतिद्वंद्वियों की प्रगति को रोका जा सके।

जबकि बीजिंग मेगाडील्स के बारे में कम मुखर रहा है, लेकिन मॉडल जैसे कि डीपसीक द्वारा हासिल की गई तकनीकी समानता — जो कथित तौर पर जीपीटी-4 की दक्षता के साथ तुलनीय है —यह दर्शाता है कि चीन ने सफलतापूर्वक “संप्रभु कंप्यूट” की दिशा में धुरी बनाई है। यह रणनीतिक बदलाव हाल ही के सरकारी आदेश द्वारा एंकर किया गया है, जिसके अनुसार घरेलू कंपनियों को स्थानीय सिलिकोन को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है, जो कि पश्चिमी आपूर्ति श्रृंखलाओं से चीनी AI आकांक्षाओं को प्रभावी ढंग से अलग करता है।

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यह उन्माद शायद वित्तीय बाजारों द्वारा सबसे अच्छी तरह से चित्रित किया गया है। 2025 में, AI स्टार्टअप्स ने अकेले पहली और दूसरी तिमाही में चौंका देने वाले $60 अरब डॉलर जुटाए, जबकि प्रमुख टेक स्टॉक ने अपनी संयुक्त बाजार पूंजीकरण में खरबों जोड़े। हालांकि, यह गति भौतिक सीमा से टकरा रही है: ऊर्जा। अब अनुमान किया जाता है कि AI डेटा सेंटर अवशोषित करेंगे 2026 तक वैश्विक बिजली का 4% तक। इसने कुछ कंपनियों को परमाणु ऊर्जा की ओर धुरी करने के लिए मजबूर किया, जिसमें Microsoft ने हाल ही में अपने भूखे क्लस्टर्स को ईंधन देने के लिए थ्री माइल आइलैंड संयंत्र को फिर से खोला।

हालांकि, बढ़ती चिंताएं हैं कि AI की वह दुनिया जिसे बहुत से लोग कल्पना करते हैं, कई कारकों के कारण साकार नहीं हो सकती, जिनमें वर्तमान में निर्मित भारी बुनियादी ढांचे को समर्थन देने के लिए पर्याप्त ऊर्जा संसाधनों का अभाव शामिल है। उन्नत AI मॉडल के प्रशिक्षण और चलाने के लिए बिजली, डेटा सेंटर क्षमता और कूलिंग सिस्टम की अत्यधिक मात्रा की आवश्यकता होती है, जो सततता के बारे में सवाल उठाते हैं और क्या वैश्विक ऊर्जा ग्रिड बढ़ी हुई मांग के साथ तालमेल बिठा सकते हैं। कुछ विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि ऊर्जा दक्षता या वैकल्पिक ऊर्जा स्रोतों में प्रगति के बिना, सर्वव्यापी, मानव जैसे AI का सपना अपूर्ण रह सकता है।

तकनीकी और पर्यावरणीय चुनौतियों से परे, अन्य कुछ मुट्ठीभर अमेरिकी टेक दिग्गजों द्वारा इंडस्ट्री और AI के चारों ओर कथा पर मजबूत पकड़ को लेकर चिंतित हैं। ये कंपनियां सबसे शक्तिशाली मॉडल, सबसे बड़े डेटा सेट और प्लेटफॉर्म नियंत्रण करती हैं जिनके माध्यम से AI तैनात की जाती है, जिससे उन्हें अत्यधिक प्रभाव मिलता है कि कैसे तकनीक विकसित होती है और इससे कौन लाभान्वित होता है। आलोचक तर्क करते हैं कि शक्ति का यह संकेंद्रण प्रतियोगिता को रोकने, नवाचार को सीमित करने और सार्वजनिक धारणा को इस तरह आकार देने का जोखिम पैदा करता है जो निगमात्मक हितों के बजाए व्यापक भलाई की सेवा करता है।

इन चिंताओं ने अमेरिकी राजनेताओं, जिनमें सीनेटर बर्नी सैंडर्स शामिल हैं, को AI के बारे में एक राष्ट्रीय संवाद के लिए बुलाया है— उसका प्रक्षेपवक्र, उसका शासन और विभिन्न हिस्सेदारों की भूमिका। बहस सिर्फ तकनीकी प्रगति के बारे में नहीं है बल्कि जवाबदेही, पारदर्शिता और इक्विटी के बारे में भी है: कौन नियम बनाता है, कौन पुरस्कार लेता है और किसे जोखिम उठाना होता है।

जैसे ही सैंडर्स ने बुद्धिमत्ता के कॉर्पोरेट एकाधिकार को रोकने के लिए राष्ट्रीय संवाद का आह्वान किया, क्रिप्टो और ओपन-सोर्स समुदाय विकल्पों की खोज कर रहे हैं: विकेंद्रीकृत AI (DeAI)। पहले सेही, Bittensor (TAO), Io.net और Near प्रोटोकॉल जैसी परियोजनाएं अनुमति रहित नेटवर्कों की खोज कर रहे हैं जो AI बुनियादी ढांचे के निर्माण और संचालन का पुनर्परिभाषण करते हैं। ये पहलें कॉर्पोरेट अड़चनों से मुक्ति पाने और मशीन इंटेलिजेंस को शक्ति देने वाले मुख्य संसाधनों तक की सत्ता का लोकतंत्रीकरण करने के लिए डिजाइन की गई हैं।

कंप्यूट क्राउडसोर्स्ड

विकेंद्रीकृत AI के अंतर्गत, व्यक्तिगत हार्डवेयर मालिक अपने प्रोसेसिंग पावर को सीधे डेवलपर्स को पट्टे पर दे सकते हैं। अर्जेंटम AI के सह-संस्थापक एंड्रयू सोबको ने हाल ही में साक्षात्कार में बताया कि बड़े मॉडल का प्रशिक्षण विशाल GPU शक्ति की आवश्यकता होती है। हालांकि, आपूर्ति सीमित है और कुछ विक्रेताओं द्वारा नियंत्रित होती है, जो स्टार्टअप्स और छोटे खिलाड़ियों को बाहर मूल्य निर्धारण करने के लिए एक “दीवार वाला बगीचा” बनाते हैं। सोबको, सैंडर्स की तरह, उदास है कि कुछ कॉर्पोरेशंस बुनियादी ढांचे, पहुँच और मूल्य पर नियंत्रण रखती हैं — एक घटना जिसे वह कहते हैं कि नवाचार को दबाता है और AI विकास को अधिकांश संगठनों के लिए निषेधात्मक रूप से महंगा बनाता है। फिर भी, सोबको तर्क करते हैं कि अनुमति रहित, वितरित कंप्यूट नेटवर्क बनाकर, व्यक्तिगत और संगठन अपने निष्क्रिय GPU शक्ति को साझा मार्केटप्लेस में योगदान कर सकते हैं। यह विकेन्द्रीकृत मार्केटप्लेस न केवल चल रही Nvidia कमी को दरकिनार करता है बल्कि वैश्विक क्षमता को अनलॉक करता है, निष्क्रिय मशीनों को AI अर्थव्यवस्था में सक्रिय भागीदारों में बदल देता है। सोबको का मुख्य संदेश यह है कि AI का भविष्य केन्द्रिय नियंत्रण से मुक्ति पर निर्भर करता है और विकेन्द्रीकृत कंप्यूट मार्केटप्लेस को अपनाने पर निर्भर करता है।

ओपन-सोर्स मॉडलों के तहत, शासन बोर्डरूम से हटकर वितरित समुदायों में चला जाता है। मॉडल डिजाइन, अपडेट्स और उपयोग के बारे में फैसले सामूहिक रूप से किए जाते हैं, जिससे पारदर्शिता सुनिश्चित होती है और एकाधिकार नियंत्रण के जोखिम को कम किया जाता है। ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क नवाचार को गति देते हैं क्योंकि वे किसी को भी ऑडिट, योगदान देने और साझा नींवों पर निर्माण करने की अनुमति देते हैं।

विकेन्द्रीकृत मॉडलों के साथ, उपयोगकर्ता अपने प्रशिक्षण डेटा की क्रिप्टोग्राफिक स्वामित्व बनाए रखते हैं, एक दुनिया में गोपनीयता और नियंत्रण सुनिश्चित करते हुए जहां डेटा अक्सर बिना सहमति के शोषण किया जाता है। संप्रभु डेटा मॉडल व्यक्तियों को यह तय करने का अधिकार देते हैं कि उनकी जानकारी का उपयोग, व्यापार या पुरस्कार कैसे दिया जाता है, एक अधिक समान पारिस्थितिकी तंत्र उत्पन्न करते हैं जहां मूल्य योगदानकर्ताओं को वापस बित जाता है।

2025 में DeAI की कहानी

2025 में, DeAI एक निचे अवधारणा से एक बड़े बुनियादी ढांचा विकल्प में बदल गई, जो वैश्विक GPU कमी और वीसी के उछाल से प्रेरित थी। जबकि व्यापक AI क्षेत्र ने 2025 के अंत तक कुल $200 अरब डॉलर से अधिक की फंडिंग देखी, DeAI निचे ने बुनियादी ढांचे और वेब3 श्रेणियों में एक महत्वपूर्ण और बढ़ती हुई हिस्सेदारी की निशानी बनाई। DeAI स्टार्टअप्स और विकेन्द्रीकृत भौतिक ढांचा (DePIN) परियोजनाओं ने 2025 में अकेले लगभग $12 अरब डॉलर से $15 अरब डॉलर जुटाये। यह निवेशकों द्वारा ऊंचे प्रीमियम के “दीवार वाले बगीचों” से बचने और AWS तथा Azure जैसे केन्द्रिय प्रदाताओं से बचने के लिए प्रेरित था।

पहली बार, DeAI ने सार्वजनिक क्षेत्र की फंडिंग सुरक्षित की, विशेष रूप से $12 मिलियन का एक समझौता न्यूरोलोव द्वारा पारंपरिक डेटा सेंटरों को नागरिक-संचालित नोड्स के साथ बदलने के लिए दर्ज किया गया।

इस बीच, जैसे ही xAI और OpenAI जैसे बड़े गैठ AI दौड़ में 1 लाख H100 GPU क्लस्टर्स की ओर बढ़ रहें थे, विकेन्द्रीकृत नेटवर्क “निहित” वैश्विक क्षमता— माइनिंग फार्मों, स्वतंत्र डेटा सेंटरों और यहां तक कि उच्च-अंत उपभोक्ता गेमिंग रिग्स से अप्रयुक्त चिप्स को संग्रहीत करने पर केंद्रित थे। 2025 के अंत तक, प्रमुख विकेन्द्रीकृत नेटवर्क सामूहिक रूप से मांग पर पट्टे के लिए उपलब्ध 750,000 से अधिक GPU को सत्यापित कर चुके थे।

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Io.net, जो 138 देशों में 300,000 से अधिक सत्यापित GPU के साथ अग्रणी था, विशेष रूप से उद्यम-ग्रेड प्रशिक्षण के लिए उच्च-अंत H100 और A100 क्लस्टर्स में विशेषज्ञता के लिए अग्रणी थे, और Aethir जो 435,000 से अधिक GPU कंटेनरों की रिपोर्ट कर रहे थे, कम-विलंबता अनुमान और किनारे की कंप्यूटिंग पर बहुत ध्यान दे रहे थे। न्यूरोलोव ने 15,000 सक्रिय नोड्स तक पहुँच बनाया है, जो “ब्राउज़र-आधारित” कंप्यूट की योग्यता को प्रदर्शित करता है जहाँ उपयोगकर्ता केवल टैब खुला रखने से शक्ति में योगदान करते हैं।

एक रिपोर्ट के अनुसार, 2025 में विकेन्द्रीकृत नेटवर्क लगातार पारंपरिक क्लाउड प्रदाताओं की तुलना में 60% से 80% कम कीमतें पेश कर रहे थे। जबकि AWS पर H100 इंस्टेंस की लागत लगभग $3.00 से $4.50 प्रति घंटे होती है, DeAI नेटवर्क्स समान हार्डवेयर को $0.30 से $2.20 प्रति घंटे तक की दर पर प्रदान करते थे।

वर्ष के दौरान, इन GPUs के उपयोग के तरीके में एक स्पष्ट विभाजन भी उभरा, जिसमें अनुमानित उपयोग का 70% और प्रशिक्षण में 30% शामिल थे।

भविष्य

जैसे-जैसे विशेषज्ञों का तर्क बढ़ता है कि विकेन्द्रीकृत AI की आवश्यकता है, कुछ आलोचक चेतावनी देते हैं कि बिना मजबूत नैतिक सुरक्षा उपायों और स्पष्ट जवाबदेही तंत्र के, विकेंद्रीकरण जल्दी से “अगली बड़ी गलती” बन सकता है। फिर भी, समर्थकों को विश्वास है कि विकेंद्रीकरण के लाभ— अधिक पारदर्शिता, डेटा पर स्वायत्तता, और कॉर्पोरेट चोकहोल्ड्स की कमी— जोखिम से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।

जैसे ही AI को अपनाना तेज होता है, यह कथा 2026 और उसके बाद और गति पकड़ेगी, नीति बहसों, निवेश रणनीतियों, और अगली पीढ़ी की मशीन इंटेलिजेंस की वास्तुकला को आकार देगी।

FAQ 💡

• अमेरिका में क्या हो रहा है? टेक दिग्गज जैसे Microsoft और Amazon AI सुपरकंप्यूटरों और डेटा सेंटरों में अरबों डॉलर का निवेश कर रहे हैं।
• चीन कैसे प्रतिक्रिया दे रहा है? बीजिंग “संप्रभु कंप्यूट” को बढ़ा रहा है, स्थानीय सिलिकॉन और डीपसीक जैसे मॉडलों को GPT-4 की प्रतिस्पर्धा के लिए निर्देशित कर रहा है।
• ग्लोबली इसका क्या महत्व है? AI स्टार्टअप्स ने 2025 की शुरुआत में $60B जुटाए हैं, लेकिन ऊर्जा सीमाएं उभर रही हैं क्योंकि डेटा सेंटर 2026 तक विश्व की बिजली का 4% अवशोषित कर सकते हैं।
• विकल्प क्या है? विकेन्द्रीकृत AI नेटवर्क जैसे Bittensor और Io.net सस्ती, सामुदायिक-शक्ति संपन्न कंप्यूट प्रदान करते हैं, जो कॉर्पोरेट एकाधिकारो को चुनौती देते हैं।