चीन के ओपन एआई मॉडल विदेशों में उपयोगकर्ताओं को जीत रहे हैं, लेकिन राजस्व का बड़ा हिस्सा क्लाउड प्लेटफॉर्म के पास जा रहा है

उपयोग में DeepSeek सबसे आगे, अब मुकाबला राजस्व के लिए

5 अक्टूबर, 2026 से शुरू हुए सप्ताह में OpenRouter पर टेक्स्ट अनुरोधों में DeepSeek की हिस्सेदारी 24.5% रही। उसने OpenAI (18.6%) और Google (17.8%) को पीछे छोड़ दिया। हालांकि, Epoch AI के एक अनुमान के अनुसार, प्लेटफॉर्म के जरिए इस्तेमाल किए गए अपने मॉडलों पर ग्राहकों के खर्च का केवल लगभग 8% हिस्सा DeepSeek को मिला। चीन के एआई डेवलपर विदेशों में उपयोग के मामले में आगे हैं, लेकिन अपनी तकनीक को होस्ट और बेचने वाली कंपनियों से उससे होने वाली कमाई के लिए भी मुकाबला कर रहे हैं।

OpenRouter की साप्ताहिक उपयोग रैंकिंग में 13 अक्टूबर तक के आंकड़ों के मुताबिक, DeepSeek V4.1 Flash पहले स्थान पर रहा। उसने 40.5 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस किए। इसके बाद Step 5 Preview (15.1 ट्रिलियन) और GLM 5.3 Flash (12.9 ट्रिलियन) रहे। टोकन टेक्स्ट या डेटा के छोटे हिस्से होते हैं, जिन्हें एआई मॉडल सवाल मिलने और जवाब देने के दौरान प्रोसेस करता है।

11 अक्टूबर तक लगातार 24 सप्ताह OpenRouter पर साप्ताहिक टोकन उपयोग में चीनी मॉडल अमेरिकी मॉडलों से आगे रहे। उनकी लोकप्रियता की वजह कम कीमत, बेहतर प्रदर्शन और कंपनियों को मॉडलों में बदलाव करने तथा अपनी पसंद के प्रदाता के जरिए चलाने की आजादी है।

FutureX Capital की संस्थापक साझेदार Cynthia Zhang का कहना है कि चीनी मॉडल डेवलपर जल्द ही OpenAI और Anthropic के बराबर राजस्व हासिल नहीं कर पाएंगे, हालांकि उनकी बिक्री तेजी से बढ़ रही है। Epoch AI के अनुमान के मुताबिक, सितंबर तक छह प्रमुख चीनी डेवलपरों का संयुक्त एआई राजस्व इन दोनों अमेरिकी कंपनियों के कुल राजस्व का करीब 10% था।

उपयोग के आंकड़े क्या मापते हैं

OpenRouter एक एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस यानी API के जरिए ऐप्लिकेशन को कई एआई मॉडलों से जोड़ता है। उसका अनुरोध चार्ट बताता है कि मॉडलों को कितनी बार इस्तेमाल किया गया। टोकन रैंकिंग सवालों और जवाबों समेत प्रोसेस की गई सामग्री की मात्रा गिनती है। ये आंकड़े OpenRouter से होकर गुजरने वाली गतिविधि दिखाते हैं; निजी अनुरोध इसमें शामिल नहीं हैं।

5 अक्टूबर वाले सप्ताह में DeepSeek की अनुरोध हिस्सेदारी OpenAI से 5.9 प्रतिशत अंक अधिक थी। Z.ai की हिस्सेदारी 13.4%, Qwen की 5.4%, Xiaomi की 2.9% और Tencent की 1.7% रही। इन पांच चीनी डेवलपरों की संयुक्त हिस्सेदारी टेक्स्ट अनुरोधों में 47.9% थी। बाकी श्रेणियों में अन्य चीनी डेवलपर भी शामिल हो सकते हैं।

OpenRouter के दैनिक टोकन डेटासेट में हर दिन के 50 सबसे लोकप्रिय सार्वजनिक मॉडल और बाकी सभी का कुल आंकड़ा शामिल है। इसमें दैनिक, साप्ताहिक और मासिक अवधि चुनी जा सकती है; साथ ही मोडैलिटी और संदर्भ लंबाई जैसी विशेषताओं के आधार पर फिल्टर भी हैं। श्रेणी और भाषा के फिल्टर नमूनों से निकाले गए अनुमानों पर आधारित हैं। प्रदाता सामग्री को टोकन में अलग-अलग तरीकों से बांटते हैं, इसलिए कुल आंकड़े उनकी गणना पद्धति पर भी निर्भर करते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), 13 अक्टूबर, 2026 तक।

कंपनियां अपने मुताबिक ढलने वाले मॉडल क्यों चुनती हैं

कानूनी काम के लिए एआई टूल बनाने वाली Harvey और कई मॉडलों का इस्तेमाल करने वाले एजेंट विकसित कर रही Genspark, बंद प्रदाताओं पर निर्भरता घटाने के लिए चीनी ओपन टेक्नोलॉजी पर आधारित सिस्टम विकसित कर रही हैं। एआई एजेंट ऐसा सॉफ्टवेयर है जो मॉडल की मदद से कई कामों की एक श्रृंखला पूरी करता है, जैसे काम की योजना बनाना, कोड लिखना और नतीजे की जांच करना।

ओपन वेट वे सीखे हुए संख्यात्मक मान हैं, जो मॉडल के जवाबों को दिशा देते हैं। इन्हें उपलब्ध कराने से दूसरी कंपनी मॉडल डाउनलोड कर सकती है, अपने सर्वर पर चला सकती है और खास तरह के काम के लिए उसमें बदलाव कर सकती है। सटीक अधिकार लाइसेंस पर निर्भर करते हैं। कुछ रिलीज में सोर्स कोड भी होता है, जबकि कुछ में व्यावसायिक उपयोग पर पाबंदियों के साथ वेट दिए जाते हैं।

कंपनियां अपनी जरूरतों के मुताबिक इन मॉडलों को ढालने के लिए अपने मालिकाना डेटा का इस्तेमाल कर सकती हैं। वे यह भी चुन सकती हैं कि सिस्टम कहां चले, बजाय इसके कि हर अनुरोध मूल डेवलपर को भेजा जाए। यही लचीलापन समझाता है कि कोई चीनी मॉडल अमेरिकी या यूरोपीय उत्पाद का हिस्सा बन सकता है, जबकि उसकी होस्टिंग और ग्राहकों से संबंध चीन के बाहर बने रहते हैं।

Intel के मुख्य कार्यकारी Lip-Bu Tan ने 12 अक्टूबर को सिंगापुर में DBS के एक पैनल में चीनी फ्रंटियर मॉडलों को तेजी से अपनाए जाने को "बहुत तेज" बताया। उन्होंने DeepSeek, Kimi और GLM के प्रदर्शन को "काफी अच्छा" कहा और कहा कि अलग-अलग उपयोगों के लिए कौन-से मॉडल सबसे बेहतर हैं, यह बाजार तय करेगा। ओपन टेक्नोलॉजी को अपनी पसंद बताते हुए Tan ने कहा:

मैं ओपन सोर्स का पक्का समर्थक हूं, दक्षता बढ़ाने का यह सबसे अच्छा तरीका है,

कम कीमतें रोजमर्रा के फैसले बदलती हैं

सैन डिएगो के ऑपरेशंस मैनेजर और कभी-कभार डेवलपर Stu Clott ने कहा कि Claude के साथ एक घंटे की कोडिंग पर करीब $10 खर्च होते थे, जबकि DeepSeek के साथ यह खर्च 50 सेंट से भी कम था। इन आंकड़ों के मुताबिक, उस काम के लिए DeepSeek पर उनका खर्च Claude की लागत के बीसवें हिस्से से भी कम था।

वेबसाइट और मोबाइल ऐप्लिकेशन बनाने वाले डलास के डेवलपर Ruben Garcia Jr. अलग-अलग कामों के लिए अलग प्रदाताओं का इस्तेमाल करते हैं। मुश्किल योजना बनाने और समीक्षा के लिए वे Claude और ChatGPT पर हर महीने $500 खर्च करते हैं, जबकि MiniMax, Kimi और Xiaomi MiMo समेत चीनी मॉडलों पर $200 खर्च करते हैं। उनका कहना है कि कोडिंग और वॉइस रिकग्निशन समेत उनके 90% काम चीनी मॉडल संभाल लेते हैं।

Lindy के संस्थापक Flo Crivello ने कहा कि कंपनी के एआई कार्य सहायकों को Anthropic मॉडल से DeepSeek पर ले जाने से लाखों डॉलर की बचत हुई। Lindy अमेरिकी प्रदाता के जरिए DeepSeek का इस्तेमाल करती है। Crivello ने बताया कि कम कीमत वाला मॉडल नियमित कामों के लिए क्यों उपयुक्त हो सकता है:

आपको अपना ईमेल लिखवाने के लिए भगवान की जरूरत नहीं है,

Brookings Institution के फेलो Kyle Chan का कहना है कि मध्यम आकार की कंपनियां, जो एआई इस्तेमाल करना शुरू कर रही हैं लेकिन लागत को लेकर चिंतित हैं, चीनी डेवलपरों के लिए बढ़ता हुआ बाजार हैं। Zhang के मुताबिक, प्रतिस्पर्धा के चलते किसी अग्रणी अमेरिकी मॉडल की ऊंची लाभप्रदता का दौर कीमतें गिरने से पहले केवल करीब छह महीने रह सकता है।

कई कामों के लिए प्रदर्शन पर्याप्त रूप से अच्छा

Center for Strategic and International Studies (CSIS) अपने चीनी एआई आकलन में कहता है कि कई व्यावहारिक कामों में चीनी मॉडल प्रतिस्पर्धी हैं। CSIS Futures Lab के उपनिदेशक और डेटा फेलो, इस आकलन के लेखक Yasir Atalan लिखते हैं कि GLM-5.2 में करीब 750 अरब पैरामीटर और 10 लाख टोकन की संदर्भ विंडो है। पैरामीटर मॉडल के सीखे हुए मान होते हैं; संदर्भ विंडो बताती है कि वह एक बार में कितनी सामग्री पर विचार कर सकता है।

इस आकलन में Center for AI Standards and Innovation के निष्कर्ष का उल्लेख है कि DeepSeek V4 Pro अग्रणी अमेरिकी मॉडलों से करीब आठ महीने पीछे था। इसमें GLM और Moonshot के कोडिंग और एजेंट संबंधी मजबूत नतीजों का भी जिक्र है। सिस्टम चुन रही कंपनी के लिए अहम सवाल यह है कि क्या वह स्वीकार्य लागत पर जरूरी काम भरोसेमंद ढंग से कर सकता है।

अमेरिकी सरकार की एक तुलना इसका ठोस उदाहरण देती है। US-China Economic and Security Review Commission की Two Loops रिपोर्ट में जनवरी 2026 की कीमतें Kimi K2.5 के लिए प्रति दस लाख टोकन $1.20 और GPT-5.2 के लिए $4.81 दर्ज हैं। Artificial Analysis के Intelligence Index में दोनों को 47 अंक मिले; इस हिसाब से Kimi की सूचीबद्ध कीमत GPT-5.2 की करीब एक चौथाई थी।

चीनी लैब ने प्रशिक्षण और सेवा देने के ज्यादा कुशल तरीके अपनाए हैं। DeepSeek के मुताबिक, V3 के अंतिम प्रशिक्षण में 2.788 मिलियन H800 GPU घंटे लगे, जिनकी कीमत करीब $5.6 मिलियन थी। CSIS नॉलेज डिस्टिलेशन का भी जिक्र करता है। इसमें अधिक शक्तिशाली मॉडल के जवाबों और आकलनों को दूसरे मॉडल के प्रशिक्षण के उदाहरण के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। OpenAI और Anthropic ने चीनी लैब पर फर्जी खातों के जरिए ऐसी सामग्री हासिल करने का आरोप लगाया है, जिससे यह तरीका व्यावसायिक और राजनीतिक टकराव का मुद्दा बन गया है।

बढ़ता इकोसिस्टम वैश्विक प्लेटफॉर्म तक पहुंचा

CSIS के हवाले से Hugging Face के डाउनलोड आंकड़ों के मुताबिक, पिछले वर्ष में कुल डाउनलोड में चीनी मॉडलों की हिस्सेदारी 41% थी। आयोग की रिपोर्ट कहती है कि अगस्त 2025 में कुल डाउनलोड में उन्होंने अमेरिकी मॉडलों को पीछे छोड़ दिया और उसी साल नवंबर से दिसंबर के बीच प्लेटफॉर्म के दस सबसे ज्यादा डाउनलोड किए गए मॉडलों में सात स्थान चीनी मॉडलों के थे।

Alibaba का Qwen परिवार इस बदलाव के पैमाने को दिखाता है। रिपोर्ट प्रकाशित होते समय आयोग ने इसके 100,000 से अधिक व्युत्पन्न मॉडल दर्ज किए थे। 2026 की गर्मियों तक Qwen के करीब 2.045 अरब डाउनलोड और 151,448 व्युत्पन्न मॉडल थे, जो Meta के मॉडलों पर आधारित संख्या से करीब 2.6 गुना थे। व्युत्पन्न मॉडल मौजूदा मॉडल से बनाया गया ऐसा संस्करण होता है, जिसे अक्सर किसी भाषा, उद्योग या खास काम के मुताबिक ढाला जाता है।

Amazon Web Services ने Amazon Bedrock में छह चीनी ओपन वेट मॉडल जोड़े हैं, जिनमें DeepSeek V3.2, MiniMax M2.1 और Qwen3 Coder Next शामिल हैं। सितंबर में Kimi K3 जुड़ा और अक्टूबर की शुरुआत में GLM-5.3। Bedrock कंपनियों को Amazon के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के जरिए मॉडल इस्तेमाल करने का रास्ता देता है। Baseten ने भी Kimi K3 और GLM-5.3 को OpenAI के Codex कोडिंग टूल में उपलब्ध कराया है; वह होस्टिंग और जवाब तैयार करने के लिए जरूरी कंप्यूटिंग संभालता है।

इस विस्तार के कई चरण रहे हैं:

• अगस्त 2025: Hugging Face पर कुल डाउनलोड में चीनी मॉडलों ने अमेरिकी मॉडलों को पीछे छोड़ा।
• नवंबर से दिसंबर 2025: Hugging Face पर सबसे ज्यादा डाउनलोड किए गए दस मॉडलों में चीनी मॉडलों के सात स्थान रहे।
• जुलाई 2026: Moonshot ने Kimi K3 जारी किया; कुछ बड़े सेवा प्रदाताओं के लिए राजस्व साझा करने की शर्त रखी गई।
• सितंबर 2026: Kimi K3 Amazon Bedrock पर उपलब्ध हुआ।
• अक्टूबर 2026 की शुरुआत: राजस्व साझा करने से जुड़े एक व्यावसायिक समझौते के तहत GLM-5.3 Bedrock पर आया।
• 12 अक्टूबर, 2026: Intel के मुख्य कार्यकारी ने सिंगापुर में DBS पैनल में तेजी से अपनाए जाने की बात कही।

ओपन मॉडल के फैलने पर कमाई किसे होती है?

Z.ai का अनुभव दिखाता है कि कोई मॉडल लोकप्रिय हो सकता है, जबकि उसका निर्माता होस्टिंग का कारोबार खो सकता है। Epoch AI के मुताबिक, अगस्त में GLM-5.3 Flash के वेट जारी होने के एक दिन के भीतर OpenRouter के जरिए 12 बाहरी प्रदाता इसे उपलब्ध करा रहे थे। 20 दिन बाद यह संख्या 26 हो गई और आठ प्रदाता Z.ai से कम कीमत ले रहे थे।

इस मॉडल के लिए सर्व किए गए टोकन में Z.ai की हिस्सेदारी 88% से घटकर 22% रह गई। मॉडल का कुल उपयोग 17% बढ़ने के बावजूद, Z.ai का अपना दैनिक टोकन वॉल्यूम 70% घट गया। ग्राहक तेजी से दूसरे होस्ट से इसे खरीद रहे थे।

Vercel ने गतिविधि और आय के बीच ऐसा ही अंतर दर्ज किया: मई में DeepSeek की टोकन हिस्सेदारी 1% से कम से बढ़कर 17% हो गई, जबकि राजस्व में उसकी हिस्सेदारी करीब 1% पर ही रही। कम कीमत वाले मॉडल काम का बड़ा हिस्सा कर सकते हैं, लेकिन खर्च में उनका हिस्सा काफी कम हो सकता है।

Z.ai ने 2026 की पहली छमाही में API पर 24.6% सकल मार्जिन दर्ज किया, जो 2025 के 18.9% से अधिक था। सकल मार्जिन सीधे सेवा खर्च घटाने के बाद बचा राजस्व होता है, अन्य खर्चों से पहले। Epoch AI ने Anthropic के बंद Opus 4.8 मॉडल के लिए 85% और DeepSeek के लिए 70% से 80% मार्जिन का अनुमान लगाया। कम सेवा लागत के कारण DeepSeek ओपन मॉडल डेवलपरों में एक अपवाद है।

Moonshot अपने Kimi K3 लाइसेंस के जरिए ज्यादा मूल्य हासिल करने की कोशिश कर रहा है। इसके तहत मॉडल तक पहुंच बेचने वाले कुछ बड़े प्रदाताओं को राजस्व साझा करने के समझौते करने होंगे। खबरों के मुताबिक, उसने प्रमुख क्लाउड प्लेटफॉर्म से संबंधित सेवा राजस्व का 30% तक हिस्सा मांगा। Z.ai के Bedrock समझौते में भी इस्तेमाल के आधार पर राजस्व साझा करना शामिल है। इन सौदों की सटीक व्यावसायिक शर्तें और उनसे होने वाली कमाई सार्वजनिक नहीं की गई है।

क्लाउड साझेदारियां ग्राहक और निर्भरता, दोनों लाती हैं

Beijing Academy of Social Sciences के शोधकर्ता Wang Peng इस उभरती व्यवस्था को जिम्मेदारियों के बंटवारे के रूप में देखते हैं: मॉडल डेवलपर तकनीक बनाते हैं, वैश्विक क्लाउड कंपनियां इंफ्रास्ट्रक्चर और कॉरपोरेट ग्राहकों तक पहुंच देती हैं, और ग्राहक मॉडल इस्तेमाल करें तो डेवलपर को आय होती है।

Fireworks AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं के लिए मौजूद अवसर का उदाहरण है। Zhang के मुताबिक, कैलिफोर्निया की इस कंपनी की मुख्य प्रबंधन टीम में ज्यादातर चीनी मूल के लोग हैं। यह विदेशों की बड़ी कंपनियों के लिए चीनी ओपन मॉडल तैनात करती है और इसका वार्षिकीकृत राजस्व $1 अरब से अधिक हो गया है। वार्षिकीकृत राजस्व का मतलब है मौजूदा कमाई की रफ्तार को पूरे साल के हिसाब से बताना।

CSIS के मुताबिक, तीसरे पक्ष के जरिए होस्टिंग से चीनी डेवलपरों पर वैश्विक ग्राहक आधार को कंप्यूटिंग क्षमता देने का बोझ भी घटता है। हालांकि, प्रॉम्प्ट, फीडबैक और उपयोग के रिकॉर्ड होस्ट या ग्राहक के पास रह सकते हैं। इससे मूल लैब को इस बारे में कम जानकारी मिलती है कि लोग उसके मॉडल का इस्तेमाल कैसे करते हैं और उसमें कहां सुधार की जरूरत है।

आयोग की Two Loops रिपोर्ट सीखने का एक और रास्ता बताती है: कारखानों, लॉजिस्टिक्स नेटवर्क और रोबोटिक्स में तैनाती। ऐसे उपयोग से विशेष डेटा बन सकता है, जो बाद के सिस्टम को बेहतर बनाता है। विदेशों के ग्राहकों की गतिविधियों तक सीधी पहुंच सीमित होने पर भी चीनी लैब औद्योगिक तैनाती और समुदाय की ओर से किए गए बदलावों से फीडबैक पा सकती हैं।

Tsinghua University के प्रोफेसर Shen Yang विदेशों में अलग-अलग अवसर बताते हैं: दक्षिण-पूर्व एशिया में कारोबार की अधिक निश्चितता, खाड़ी देशों के बाजार में प्रति ग्राहक ज्यादा मूल्य और लैटिन अमेरिका में बड़ी, अब तक पूरी न हुई मांग। वे एआई संप्रभुता में बढ़ती दिलचस्पी का भी जिक्र करते हैं, यानी किसी देश के भीतर अहम एआई इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा और पहुंच पर नियंत्रण रखने की क्षमता।

सुरक्षा और ग्राहक भरोसा अपनाने के फैसलों को प्रभावित करते हैं

बर्लिन की सर्च कंपनी Ecosia फ्रांस की Mistral AI के साथ अपनी साझेदारी खत्म कर रही है और Qwen, GLM और Kimi समेत मॉडल इस्तेमाल करने के लिए Melious के साथ काम कर रही है। संस्थापक और मुख्य कार्यकारी Christian Kroll का कहना है कि इस बदलाव से गुणवत्ता और प्रदर्शन बेहतर होने के साथ परिचालन लागत आधी हो गई। उन्होंने Mistral के प्रदर्शन की समस्याओं, सर्वर बंद होने और ऊर्जा आपूर्ति तथा स्वतंत्रता को लेकर चिंताओं का हवाला दिया। Mistral के सह-संस्थापक Guillaume Lample ने Ecosia को आने वाले Large 4 मॉडल को आजमाने का न्योता दिया।

Kroll का मानना है कि लक्षित बदलावों से चीनी मॉडलों की राजनीतिक कमजोरियों को दूर किया जा सकता है। जर्मन फेडरल एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के Rasmus Rothe ज्यादा सतर्क हैं। उनका तर्क है कि दोबारा प्रशिक्षण से सीधी सेंसरशिप हटाई जा सकती है, लेकिन प्रशिक्षण डेटा में मौजूद सूक्ष्म प्रभावों को बदलना मुश्किल है। NewsGuard के एक अध्ययन में यह भी पाया गया कि चीनी सिस्टम बीजिंग के हितों से मेल खाने वाली गलत सूचना को सुधारने में नाकाम रहे।

Atlassian ने अलग रास्ता अपनाया है। मुख्य कार्यकारी Mike Cannon-Brookes का कहना है कि कंपनी Nvidia Nemotron, Mistral और अन्य मॉडलों का इस्तेमाल करती है। उसकी एआई गेटवे टीम अलग-अलग कामों के लिए उपयुक्त सिस्टम चुनती है। उन्होंने बताया कि कंपनी की उत्पादन नीति क्या है:

हम उत्पादन में कोई चीनी मॉडल इस्तेमाल नहीं करते, इस बारे में हमारी नीति बिल्कुल साफ है,

Cannon-Brookes के मुताबिक, कुछ ग्राहक चीनी मॉडलों का विरोध करते हैं, लेकिन ओपन मॉडल स्वीकार करते हैं। Qwen और Kimi के इस्तेमाल से जुड़ी जानकारी सामने आने के बाद अमेरिकी सांसदों ने Airbnb और Anysphere की भी जांच की। Airbnb के मुख्य कार्यकारी Brian Chesky ने कहा कि कंपनी मॉडल डेवलपरों को डेटा नहीं भेज रही थी।

आयोग ने NIST के निष्कर्ष का हवाला दिया है कि तुलनीय अमेरिकी मॉडलों की तुलना में DeepSeek के ओपन मॉडल साइबर जोखिमों के प्रति अधिक संवेदनशील थे। Duan & Duan Law Firm की Hongqiao शाखा के साझेदार Gu Zhaoqin का कहना है कि विदेशों में अनुपालन की चुनौतियों में गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताओं के साथ भू-राजनीति से प्रेरित व्यापार संरक्षणवाद भी शामिल है। स्थानीय होस्टिंग से ग्राहकों को प्रोसेसिंग की जगह पर नियंत्रण मिलता है; मॉडल का व्यवहार, सुरक्षा परीक्षण और कानूनी अनुपालन फिर भी अलग से देखने पड़ते हैं।

सस्ती एआई से इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च की जांच बढ़ी

Jefferies का अनुमान है कि Microsoft, Alphabet, Amazon और Oracle के पास अनुबंधों के तहत भविष्य में मिलने वाले कारोबार के करीब $2.3 ट्रिलियन के ऑर्डर हैं, जिनमें लगभग आधे OpenAI और Anthropic से जुड़े हैं। यह लंबित कारोबार उन अनुबंधों के तहत समय के साथ पूरी की जाने वाली सेवाओं का मूल्य है। मॉडलों की कीमतें गिरने से एआई डेवलपरों की अनुमानित कमाई पर दबाव पड़ता है, जिसका इस्तेमाल वे क्लाउड क्षमता खरीदने के लिए करते हैं।

Jefferies ने OpenRouter के आंकड़ों का हवाला दिया: 27 सितंबर को खत्म हुए सप्ताह में चीनी मॉडलों ने 76.12 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस किए, जबकि अप्रैल के अंत में यह संख्या 4.37 ट्रिलियन थी। उसी सितंबर वाले सप्ताह में चार प्रमुख अमेरिकी प्रदाताओं ने 14.2 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस किए। ये आंकड़े OpenRouter की अक्टूबर रैंकिंग से अलग अवधि के हैं।

निवेश बैंक 2026 में डेटा सेंटर पर $600 अरब से $800 अरब खर्च करने की योजनाओं और 2027 के लिए प्रस्तावित $993 अरब के पूंजीगत व्यय पर सवाल उठाता है। उसका यह भी कहना है कि 2026 की दूसरी तिमाही तक चार बड़ी क्लाउड कंपनियों की वार्षिकीकृत कमाई $581 अरब तक पहुंच गई थी और इसमें $222 अरब की वृद्धि पूरी तरह गैर-परिचालन आय से आई। निवेश से होने वाला लाभ और कंप्यूटिंग सेवाएं बेचकर होने वाली आय, कुल कमाई के अलग-अलग हिस्से हैं।

Bain & Company की 2026 Global Technology Report का अनुमान है कि अपेक्षित मांग पूरी करने के लिए जरूरी इंफ्रास्ट्रक्चर के वित्तपोषण हेतु 2031 तक एआई से सालाना $6 ट्रिलियन का राजस्व चाहिए होगा। रिपोर्ट मौजूदा ऐप्लिकेशन से $1.8 ट्रिलियन और उभरते ऐप्लिकेशन से $1.5 ट्रिलियन का अनुमान लगाती है। नए उत्पादों और उपयोगों से पूरा किए जाने वाला अंतर $2.7 ट्रिलियन का है।

सब्सक्रिप्शन, ग्राहक संबंधों और लोकप्रिय ऐप्लिकेशन के मामले में अमेरिकी कंपनियों को बड़े फायदे हैं। आयोग ने Microsoft के अनुमानों का हवाला दिया: 2025 की दूसरी छमाही में अमेरिका में एआई अपनाने की दर 28.3% और चीन में 16.3% थी, हालांकि चीन के आंकड़ों की विश्वसनीयता कम थी। दूसरी कंपनियों के उत्पादों के भीतर चीनी मॉडलों की बढ़ती भूमिका एक अलग व्यावसायिक अवसर पैदा करती है: व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला आधार बनना और उस पर बनने वाली सेवाओं से होने वाली आय में बड़ा हिस्सा हासिल करने के लिए बातचीत करना।

मुख्य बातें

• 5 अक्टूबर, 2026 से शुरू हुए सप्ताह में OpenRouter पर टेक्स्ट अनुरोधों में DeepSeek 24.5% हिस्सेदारी के साथ सबसे आगे रहा।
• कम कीमत, व्यावहारिक प्रदर्शन और इस्तेमाल के लचीले तरीकों से चीनी मॉडल विदेशों के ग्राहकों को आकर्षित कर रहे हैं।
• तीसरे पक्ष के होस्ट उन मॉडलों पर होने वाले खर्च का बड़ा हिस्सा हासिल करते हैं, जिन्हें चीनी लैब ने विकसित किया है।
• Amazon Bedrock की साझेदारियां और लाइसेंस की नई शर्तें राजस्व साझा करने के रास्ते खोलती हैं।
• सुरक्षा, सेंसरशिप, गोपनीयता और राजनीतिक जांच का असर कंपनियों के खरीद फैसलों पर पड़ता है।
• मॉडलों की गिरती कीमतें डेवलपरों के राजस्व और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश की आर्थिक गणना पर दबाव डालती हैं।