22 सितंबर 2026: चीन की टेक दिग्गज Alibaba ने Artificial Intelligence की वैश्विक दौड़ में अपनी महत्वाकांक्षा और बढ़ा दी है। कंपनी ने मंगलवार को नया Zhenwu V900 AI processor पेश करने के साथ भविष्य में 5 ट्रिलियन से 10 ट्रिलियन पैरामीटर तक के AI मॉडल विकसित करने की योजना सार्वजनिक की।
Hangzhou में Alibaba Cloud की सालाना Apsara Conference में CEO Eddie Wu ने कंपनी की व्यापक AI रणनीति का खाका पेश किया। इसमें केवल बड़े AI models ही नहीं, बल्कि अपने semiconductor chips, cloud infrastructure और विशाल data centres को भी एक ही ecosystem में विकसित करना शामिल है।
इस घोषणा के बाद मंगलवार को Alibaba के Hong Kong-listed shares 5.1% बढ़कर एक महीने के उच्चतम स्तर पर पहुंच गए।
Zhenwu V900: Alibaba ने इसे बताया चीन का सबसे शक्तिशाली AI चिप
Alibaba ने सम्मेलन में अपने semiconductor unit T-Head द्वारा विकसित अगली पीढ़ी का Zhenwu V900 पेश किया।
कंपनी के दावे के मुताबिक, नया V900 अपने predecessor Zhenwu M890 के मुकाबले तीन गुना performance दे सकता है। Alibaba इसे वर्तमान में चीन का सबसे शक्तिशाली AI processor बता रही है। यह performance दावा कंपनी का है और स्वतंत्र benchmark verification के रूप में प्रस्तुत नहीं किया गया है।
V900 की एक महत्वपूर्ण विशेषता इसकी बड़े पैमाने पर cluster बनाने की क्षमता है। Eddie Wu के अनुसार, इसे 500,000 chips तक के clusters में जोड़ा जा सकता है, जिनका इस्तेमाल frontier-scale AI models की training और inference के लिए किया जा सकेगा।
Alibaba का कहना है कि V900 की mass production और commercial release 2027 की पहली तिमाही में होने की योजना है। Wu ने कंपनी के वार्षिक AI chip shipments में “significant growth” की उम्मीद भी जताई।
10 ट्रिलियन पैरामीटर तक पहुंच सकता है Alibaba का AI मॉडल
Hardware के साथ Alibaba अपने Qwen AI models का आकार भी तेजी से बढ़ाने की तैयारी कर रही है।
Eddie Wu के मुताबिक, Qwen टीम का लक्ष्य भविष्य के AI models को 5 ट्रिलियन से 10 ट्रिलियन parameters तक scale करना है, ताकि वे अधिक जटिल और लंबे समय तक चलने वाले tasks को संभाल सकें।
Alibaba ने अलग से बताया कि उसका अगली पीढ़ी का Qwen 4 फिलहाल training में है, जबकि भविष्य के Qwen 4.5 और Qwen 5 models को 5 से 10 ट्रिलियन parameters तक scale करने की योजना है।
तुलना के लिए, Alibaba का मौजूदा flagship Qwen 3.8 Max करीब 2.4 ट्रिलियन parameters वाला मॉडल है। ऐसे में प्रस्तावित 5-10 ट्रिलियन parameter scale मौजूदा flagship की तुलना में मोटे तौर पर दो से चार गुना बड़ा होगा।
10 ट्रिलियन parameters का मतलब क्या है?
AI model में parameters वे आंतरिक variables होते हैं जिन्हें मॉडल training के दौरान सीखता है। Parameter count किसी मॉडल के आकार का एक मोटा संकेत देता है, लेकिन अधिक parameters का मतलब अपने-आप बेहतर AI नहीं होता।
Model architecture, training data की गुणवत्ता, computational efficiency, post-training और reasoning techniques जैसे कई दूसरे कारक वास्तविक performance निर्धारित करते हैं।
इसलिए Alibaba की 10 ट्रिलियन parameter योजना को मुख्य रूप से उसके computing scale और AI infrastructure ambition के संकेत के रूप में देखना अधिक सटीक होगा, न कि अभी से यह निष्कर्ष निकालना कि भविष्य का मॉडल मौजूदा प्रतिस्पर्धियों से बेहतर होगा।
AI को खुद अपनी कमजोरियां पहचानने की दिशा में भी काम
Alibaba केवल model size बढ़ाने पर काम नहीं कर रही। Eddie Wu ने कहा कि Qwen टीम ने recursive self-improvement की दिशा में भी “meaningful” प्रगति की है।
उनके अनुसार, इस approach में AI models सीमित मानवीय हस्तक्षेप के साथ अपनी कमजोरियां पहचानने, experiments तैयार करने और नया training data generate करने जैसी प्रक्रियाओं के जरिए खुद को बेहतर बनाने की कोशिश करते हैं।
यह अभी Alibaba द्वारा वर्णित research progress है; इसे autonomous self-improving AI की पूर्ण उपलब्धि नहीं समझा जाना चाहिए।
Nvidia के विकल्प बनाने की चीन की कोशिश के बीच आया V900
Alibaba की chip strategy का एक बड़ा संदर्भ अमेरिका और चीन के बीच चल रही semiconductor technology प्रतिस्पर्धा है।
Reuters के मुताबिक, चीनी technology कंपनियां अमेरिकी export restrictions के बीच Nvidia के AI processors के घरेलू विकल्प विकसित करने की कोशिश तेज कर रही हैं। Alibaba का T-Head इसी दिशा में कंपनी की अपनी semiconductor क्षमता तैयार कर रहा है।
Alibaba ने इसी साल मई में Zhenwu M890 पेश किया था। अब कुछ ही महीनों बाद V900 roadmap कंपनी के उस प्रयास को आगे बढ़ाता है जिसमें AI models और cloud services के साथ जरूरी computing hardware पर भी अधिक नियंत्रण हासिल करना शामिल है।
2032 तक 20 GW से अधिक data-centre capacity का लक्ष्य
इतने बड़े models और chip clusters के लिए विशाल computing infrastructure की जरूरत होगी। Alibaba ने इसी वजह से अपने data-centre network के लिए भी नया लक्ष्य तय किया है।
Eddie Wu ने कहा कि कंपनी 2032 तक Alibaba Cloud की global data-centre capacity को 20 gigawatts से अधिक करना चाहती है।
उन्होंने AI services के लिए customer demand को “exceptionally robust” बताया। हालांकि उन्होंने यह भी स्वीकार किया कि AI data-centre supply chain में मौजूद बाधाएं कंपनी की expansion की गति को सीमित कर रही हैं।
Wu ने कहा:
“The industry's mid-to-long-term demand far outpaces our supply capabilities.”
कंपनी के अनुसार, Alibaba Cloud इसी तिमाही से अपने AI supernodes को commercial scale पर online लाना शुरू करेगी।
Chip से लेकर Model और Cloud तक—Alibaba की रणनीति क्यों महत्वपूर्ण है?
Alibaba की घोषणा की सबसे महत्वपूर्ण बात केवल 10 ट्रिलियन parameters का आंकड़ा नहीं है। कंपनी एक ऐसा full-stack AI ecosystem बनाने की कोशिश कर रही है जिसमें semiconductor, computing clusters, cloud infrastructure, foundation models और AI applications एक-दूसरे से जुड़े हों।
यह रणनीति Alibaba को केवल AI model developer के बजाय AI infrastructure provider के रूप में भी मजबूत करने की कोशिश है।
यदि कंपनी अपने roadmap को सफलतापूर्वक लागू करती है, तो उसके पास AI workload के कई महत्वपूर्ण हिस्सों—chip से cloud और model तक—के लिए अपनी technology होगी। हालांकि V900 की वास्तविक competitive performance और 5-10 ट्रिलियन parameter models की capabilities का मूल्यांकन उनके commercial deployment और स्वतंत्र testing के बाद ही बेहतर तरीके से किया जा सकेगा।
Eddie Wu ने AI युग की तुलना Industrial Revolution से की
Alibaba CEO ने सम्मेलन में AI के भविष्य को लेकर काफी महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण भी पेश किया।
Wu ने मौजूदा बदलाव को “Machine Intelligence” युग की शुरुआत बताते हुए इसकी तुलना Industrial Revolution से की। उनका अनुमान है कि भविष्य में machines पूरी मानवता की तुलना में 1,000 गुना से अधिक “thinking” पैदा कर सकती हैं; उन्होंने वर्तमान स्तर को 3% से कम बताया। यह Wu का भविष्य संबंधी अनुमान है, कोई स्थापित वैज्ञानिक माप या निश्चित पूर्वानुमान नहीं।
उन्होंने यह भी कहा:
“The truly groundbreaking products of the Machine Intelligence era have not yet arrived.”
उनका तर्क है कि मौजूदा AI applications अभी उस व्यापक बदलाव की शुरुआती अवस्था हैं जिसकी कंपनी आने वाले वर्षों में उम्मीद कर रही है।
Alibaba की घोषणा से क्या बदलता है?
22 सितंबर की घोषणाएं दिखाती हैं कि Alibaba की AI strategy अब केवल Qwen models तक सीमित नहीं है। कंपनी Zhenwu V900 hardware, विशाल chip clusters, Qwen की अगली पीढ़ी और 20 GW से अधिक cloud infrastructure को एक साथ आगे बढ़ा रही है।
अगले महत्वपूर्ण milestones में V900 का 2027 की पहली तिमाही में प्रस्तावित commercial rollout, Qwen 4 की development और उसके बाद 5-10 ट्रिलियन parameter scale तक पहुंचने की Alibaba की योजना शामिल होगी।
इन योजनाओं की वास्तविक अहमियत अंततः तीन बातों से तय होगी—नए chips स्वतंत्र benchmarks में कैसा प्रदर्शन करते हैं, विशाल Qwen models वास्तविक workloads पर कितने सक्षम और efficient साबित होते हैं, और Alibaba इतने बड़े AI infrastructure को कितनी तेजी से commercial scale पर ला पाती है।