ਚੀਨ ਕਿੱਥੇ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਰਿਹਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਅਮਰੀਕਾ ਕਿੱਥੇ ਅੱਜ ਵੀ ਮੋਹਰੀ ਹੈ
ਗਲੋਬਲ ਕੰਪਿਊਟ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਦੋ-ਧਰੁਵੀਤਾ
ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿਚਕਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੋਵਾਂ ਪਾਸਿਆਂ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਦੂਜਾ ਪਾਸਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਜਿੱਥੇ ਅਮਰੀਕਾ ਕੋਲ ਕੱਚੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਦਾ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਚੀਨ ਆਪਣੇ ਘਰੇਲੂ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਤਾਲਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਜਿੱਤੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਫ਼ਲਸਫ਼ਿਆਂ ਦਾ ਵੱਖ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਹਾਲੀਆ ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚੋਟੀ ਦੇ ਅਮਰੀਕੀ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਉਸ ਪੁਰਾਣੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਮਰੀਕੀ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੋਈ ਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। ਹਾਈ-ਐਂਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਪਾੜਾ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਮੁਕਾਬਲਾ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਮਰੀਕਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਚੀਨ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਅਰਥਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ। ਮੌਜੂਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਪੱਛਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੋਟ (ਖਾਈ) ਅਤੇ ਪੂਰਬ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਦੀ ਘਣਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
Large Language Models ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ
ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, ਟੈਕ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਚਰਚਾ ਸੀ ਕਿ ਚੀਨੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਪੱਛਮੀ ਕਾਢਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਨਜ਼ਰੀਆ ਹੁਣ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। Alibaba, Baidu, ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ 01.AI ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਚੀਨੀ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਖਰੀਦ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਘੱਟ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਬਣ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਚਿਪਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਚੀਨੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਨ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਬੀਜਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਾਫਟ ਪਾਵਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। Stanford Institute for Human-Centered AI ਦੀ ਖੋਜ ਅਨੁਸਾਰ, ਚੀਨੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੁਣ ਕਈ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਚੀਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਹੁਣ GPT ਦੇ ਅਗਲੇ ਵਰਜ਼ਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਣ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਹੈ ਜੋ ਸੀਮਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਵੀ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਕਣ। ਇਹ ਮਜਬੂਰਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕੰਟਰੋਲ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਲਚਕੀਲਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਮਾਡਲ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜੋ ਪੱਛਮੀ ਮਿਆਰਾਂ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਖ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ ਹੋਣਾ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਵੱਲ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸਟੇਟ ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ
ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੋਵਾਂ ਮਹਾਂਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਸਾਊਥ ਦੇ ਕਈ ਦੇਸ਼ ਹੁਣ ਅਮਰੀਕੀ ਟੈਕ ਸਟੈਕ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਚੀਨ ਵੱਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। AI ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਜਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਰਾਜ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਪੂਰੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੀਨ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ AI in a box ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਣਾਏ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ ਅਜੇ ਵੀ Microsoft, Google, ਅਤੇ Amazon ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਪੱਛਮੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਸਰਕਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ। ਇਸ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜਿੰਨਾ ਕੋਡ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ। Reuters ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉੱਭਰਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਦੌੜ ਆਧੁਨਿਕ ਕੂਟਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਥੰਮ੍ਹ ਹੈ। ਜੋ ਦੇਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮਿਆਰ ਤੈਅ ਕਰੇਗਾ, ਉਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਥੇ ਅਮਰੀਕਾ ਅਕਸਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਨੀਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸੈਕਟਰ ਦੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਗਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੋਵੇ। ਜਦੋਂ ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਨਿਯਮਾਂ ‘ਤੇ ਬਹਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚੀਨੀ ਫਰਮਾਂ ਦੱਖਣ-ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆ ਅਤੇ ਅਫਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਝੌਤੇ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸਤਾਰ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਖੇਤਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਚੀਨੀ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੱਬਾਂ ਦੀ ਕਹਾਣੀ
ਇਸ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸੈਨ ਫ੍ਰਾਂਸਿਸਕੋ ਅਤੇ ਬੀਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸੈਨ ਫ੍ਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ OpenAI ਜਾਂ Anthropic ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ APIs ਦੇ ਸਟੈਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਫੰਡਿੰਗ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਅਸੀਮਤ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਅਕਸਰ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਖਪਤਕਾਰ ਹਿੱਟ ਲੱਭਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਤੁਰੰਤ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਯੋਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਬੀਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ, ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਚਿਪ ਦੀ ਕਮੀ ਕਾਰਨ, ਉਹ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਐਪਸ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਰਾਜ ਦੀ ਨੀਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਬੀਜਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ Huawei ਵਰਗੀਆਂ ਘਰੇਲੂ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕੇ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਥਾਨਕ ਨਿਰਮਾਣ ਜਾਂ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ AI ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੌਤਿਕ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗਿਕ AI ‘ਤੇ ਇਹ ਫੋਕਸ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨ ਆਟੋਨੋਮਸ ਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਅਮਰੀਕੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਚੀਨੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਗੂ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਲੋਕ ਆਮ ਬੁੱਧੀ (general intelligence) ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਉਦਯੋਗਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਅਮਰੀਕਾ ਕੋਲ ਪਹਿਲੇ ਵਿੱਚ ਲੀਡ ਹੈ, ਪਰ ਚੀਨ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਪੁਲਾਂਘਾਂ ਪੁੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੇਤਰੀ ਹੱਬ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ New York Times ‘ਤੇ algorithmic sovereignty ਬਾਰੇ ਨਵੀਨਤਮ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕ ‘ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨ ਲਈ [Insert Your AI Magazine Domain Here] ‘ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
BotNews.today ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ, ਲਿਖਣ, ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ, ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸਿਸਟਮ ਪਰਿਪੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਰਗ ਦੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਲੁਕਵੇਂ ਨੁਕਸਾਨ ਕੀ ਹਨ? ਜਦੋਂ ਰਾਜ ਅਤੇ ਟੈਕ ਸੈਕਟਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਗਲਤੀ ਵਿਰੁੱਧ ਕਿੱਥੇ ਇਨਸਾਫ਼ ਮਿਲਦਾ ਹੈ? ਅਮਰੀਕੀ ਮਾਡਲ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਬੇਅਸਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਰਾਜ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲੋਂ ਸਮੂਹਿਕ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ। ਊਰਜਾ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੌੜ ਦੀ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕੀਮਤ ਕੌਣ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਨੋਕਲਚਰ ਦੇ ਜੋਖਮ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੁਨੀਆ ਦੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਟੈਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਇੱਕ ਪਾਸਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹਨ? AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਅਮੀਰ ਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਹੀ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਵੰਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਥਾਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਔਖੇ ਹਨ। ਦੌੜ ਜਿੱਤਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਅਕਸਰ ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੌੜ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਸਮੁੱਚੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪੱਛਮੀ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮਾਜ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਅਕਸਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜਾਂ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਮ ‘ਤੇ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੋਟ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ
ਇਸ ਬਹਿਸ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਸਿਲੀਕਾਨ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਹਕੀਕਤ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ ਨੇ ਚੀਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ GPUs, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Nvidia H100 ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉੱਤਰਾਧਿਕਾਰੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੋਟ (ਖਾਈ) ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੇ ਚੀਨੀ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਹਨਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ:
- ਉੱਨਤ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜੋ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਕਲੱਸਟਰ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੱਟ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਕਲਾਉਡ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
API ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਦਇਆ ‘ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਚੀਨ ਵਿੱਚ, ਸਥਾਨਕ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਮਰੀਕੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਚੁਸਤ ਹਨ, ਚੀਨੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਚੀਨੀ AI ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਵਰਕਫੋਰਸ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਮਰੀਕਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। compute supremacy ਵਿੱਚ ਅਮਰੀਕੀ ਲੀਡ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੱਚੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਲੀਡ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਕੌਣ AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ‘ਤੇ ਸੀ। ਹੁਣ, ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮਾਡਲ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੋਤਲਨੈਕ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਚਿੱਪ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਵਾਰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਪੂਰਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਬਦਲਦਾ ਸੰਤੁਲਨ
ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਦਲਦਾ ਸੈੱਟ ਹੈ। ਅਮਰੀਕਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਚੀਨ ਉਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਰਾਜ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਦੇਸ਼ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਕਲਾਉਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਵਿਆਪਕ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਾਸੇ ਕੋਲ ਕੁੱਲ ਜਿੱਤ ਦਾ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਮੁਕਾਬਲਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਟੈਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਖੰਡਿਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ। ਇਸ ਦੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
সম্পাদকের মন্তব্য: আমরা এই সাইটটি একটি বহুভাষিক এআই সংবাদ এবং নির্দেশিকা কেন্দ্র হিসাবে তৈরি করেছি তাদের জন্য যারা কম্পিউটার বিশেষজ্ঞ নন, কিন্তু তবুও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বুঝতে চান, এটিকে আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যবহার করতে চান এবং যে ভবিষ্যত ইতিমধ্যেই আসছে, তা অনুসরণ করতে চান।
ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।
