स्टार्टअप संस्थापकों ने अमेरिकी सरकार से चीनी open-weight AI को ब्लॉक करने से रोकने की अपील की

 (politico.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 3 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Proton और Y Combinator सहित Silicon Valley की करीब 200 कंपनियों ने Trump प्रशासन को विरोध-पत्र भेजा है, यह कहते हुए कि चीनी open-weight AI पर आधारित प्रोडक्ट बनाने वाले अमेरिकी स्टार्टअप प्रभावित हो सकते हैं
  • उनका कहना है कि अमेरिका की AI leadership के लिए न सिर्फ दुनिया के शीर्ष स्तर के घरेलू मॉडल, बल्कि दुनिया भर में सार्वजनिक किए गए मॉडलों तक लगातार पहुंच भी जरूरी है; इसलिए व्यापक प्रतिबंध के बजाय लक्षित safeguards की मांग की गई
  • सस्ते चीनी मॉडलों को ब्लॉक करने से उनका वैश्विक प्रसार रोकना मुश्किल होगा, लेकिन Anthropic और OpenAI के usage credits का खर्च न उठा पाने वाले स्टार्टअप की लागत बढ़ेगी, जिससे कुछ बड़े AI कंपनियों को फायदा मिल सकता है
  • प्रशासन के भीतर पूर्ण प्रतिबंध पर गंभीरता से चर्चा नहीं हुई है, लेकिन Moonshot AI द्वारा Anthropic मॉडल की बड़े पैमाने पर distillation करने और export ban के दायरे में आने वाले Nvidia GB300 servers हासिल करने के आरोपों के बाद चीनी AI कंपनियों पर दबाव बढ़ा है
  • Anthropic जैसी कंपनियां सुरक्षा कारणों से कड़े regulation की मांग कर रही हैं, जबकि स्टार्टअप प्रतिस्पर्धात्मकता घटने की चिंता जताते हुए लागत, पहुंच और innovation को नुकसान न पहुंचाने वाली न्यूनतम हस्तक्षेप वाली approach की अपील कर रहे हैं

करीब 200 स्टार्टअप की संयुक्त प्रतिक्रिया

  • नई बनी Little Tech Association ने राष्ट्रपति Donald Trump, वाणिज्य मंत्री Howard Lutnick, White House Office of Science and Technology Policy के निदेशक Michael Kratsios आदि को संयुक्त पत्र भेजा
  • Proton और Y Combinator सहित करीब 200 Silicon Valley कंपनियां इसमें शामिल हुईं, और यह Trump प्रशासन की प्रमुख AI policy बहसों पर अमेरिकी startup industry की पहली संयुक्त प्रतिक्रिया है
  • मुद्दा यह है कि Moonshot AI और Alibaba जैसी चीनी कंपनियों द्वारा जारी शक्तिशाली open-weight models तक अमेरिका में पहुंच सीमित की जाए या नहीं
    • Open-weight model उस AI model को कहते हैं जिसकी weights सार्वजनिक हों और जिसे डाउनलोड कर इस्तेमाल किया जा सके

पूर्ण प्रतिबंध का विरोध क्यों

  • संस्थापकों के मुताबिक अमेरिका की AI leadership के लिए दोनों तत्व जरूरी हैं
    • दुनिया के शीर्ष स्तर के अमेरिकी open-weight models
    • ऐसा माहौल जिसमें अमेरिकी developers भी दुनिया भर में पहले से सार्वजनिक models का इस्तेमाल जारी रख सकें
  • अमेरिका में चीनी models डाउनलोड करने पर प्रतिबंध लगाने से उनका वैश्विक प्रसार नहीं रुकेगा, लेकिन अमेरिकी startups कमजोर हो सकते हैं; इसलिए उन्होंने व्यापक प्रतिबंध के बजाय targeted safeguards की मांग की
  • AI infrastructure startup Particle के founder Suhail Doshi ने कहा कि अगर प्रतिबंध लागू हुआ, तो सैकड़ों कंपनियां तुरंत गायब हो जाएंगी और कंपनियों को Anthropic को भुगतान करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा

लागत बोझ और प्रतिस्पर्धात्मकता घटने की चिंता

  • कई startups product development के लिए अपेक्षाकृत सस्ते चीनी open-weight models इस्तेमाल करते हैं, और उनके पास Anthropic या OpenAI के usage credits पर बड़ा खर्च करने के संसाधन नहीं हैं
  • चीनी models तक पहुंच पर संभावित प्रतिबंध की खबर के बाद Silicon Valley startup ecosystem में चिंता भी बढ़ी
  • आशंका है कि पहुंच सीमित करने से कुछ बड़ी AI कंपनियों को बड़ा competitive advantage मिल सकता है
  • Little Tech Association के Harry Godfrey ने कहा कि policy makers को “बड़े हथौड़े के बजाय scalpel” इस्तेमाल करना चाहिए, और वैध सुरक्षा चिंताओं को दूर करते हुए ऐसा न्यूनतम हस्तक्षेप वाला तरीका अपनाना चाहिए जो लागत न बढ़ाए या access और अमेरिकी innovation को सीमित न करे

प्रशासन की समीक्षा की स्थिति

  • चीनी AI models पर प्रतिबंध की समीक्षा की खबर Moonshot AI द्वारा शक्तिशाली Kimi K3 model जारी करने के तुरंत बाद आई, जिससे बहस की तात्कालिकता बढ़ गई
  • White House के वरिष्ठ अधिकारियों और cabinet members ने सोमवार रात संबंधित मुद्दों पर चर्चा की, लेकिन चीनी open-weight models पर पूर्ण प्रतिबंध को गंभीरता से नहीं लिया गया
  • बुधवार तक Commerce Department ने export controls और license restrictions के अधीन कंपनियों को manage करने वाली Entity List में चीनी AI कंपनियों को जोड़ने की योजना तैयार नहीं की थी
  • White House ने कहा कि अगर कोई आधिकारिक policy होगी तो प्रशासन खुद इसकी घोषणा करेगा, और उससे पहले की reports निराधार अटकलें हैं
  • White House spokesperson Liz Huston ने कहा कि अमेरिका AI innovation का नेतृत्व कर रहा है, और Trump प्रशासन innovation को मजबूत कर अन्य देशों से अंतर बढ़ाएगा

Moonshot AI से जुड़े आरोप

  • Treasury Secretary Scott Bessent चीनी AI कंपनियों द्वारा अपने models विकसित करने के लिए अमेरिकी models की अनुचित distillation किए जाने की जांच करने वाले हैं
    • उन्होंने कहा कि अमेरिका intellectual property theft में शामिल कंपनियों पर sanctions लगा सकता है
  • Michael Kratsios ने कहा कि प्रशासन को जानकारी मिली है कि Moonshot AI ने K3 के विकास में Anthropic के Fable model की distillation की
    • उनका दावा है कि Moonshot ने detection से बचते हुए अमेरिकी models की बड़े पैमाने पर distillation के लिए एक sophisticated internal platform बनाया
    • यह आरोप भी लगाया गया कि उसने model training के लिए Nvidia GB300 लगे servers हासिल किए, जिनकी चीनी कंपनियों को बिक्री प्रतिबंधित है
  • Moonshot AI ने इन आरोपों पर सार्वजनिक रूप से जवाब नहीं दिया

openness और सुरक्षा पर industry में विभाजन

  • Kratsios ने कहा कि प्रशासन frontier models, specialized systems, open-source frameworks और open-weight models को शामिल करने वाले स्वतंत्र और निष्पक्ष AI ecosystem का मजबूती से समर्थन करता है
  • साथ ही, उनका रुख है कि legitimate model distillation और industrial-scale theft में फर्क किया जाना चाहिए
  • Anthropic जैसी बड़ी AI कंपनियां सुरक्षा चिंताओं के आधार पर चीनी AI developers पर regulation कड़ा करने की मांग कर रही हैं
  • वहीं startups का कहना है कि प्रतिबंध security issues सुलझाने में बहुत कम मदद करेगा, लेकिन उन्हें competitive disadvantage में डाल सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News की राय

  • मुझे समझ नहीं आता कि चीनी मॉडल या open weights पर प्रतिबंध लगाने का तर्क क्या है

    1. अगर मकसद uncontrollable models से हैकिंग करने वाले अपराधियों को रोकना है, तो जो लोग पहले से गैरकानूनी काम कर रहे हैं, वे मॉडल चलाने पर अतिरिक्त प्रतिबंध वाले कानून का पालन क्यों करेंगे
    2. अगर मकसद विदेशी actors को रोकना है, तो अमेरिकी प्रतिबंध कानून उन पर लागू नहीं होगा
    3. चीनी labs पर पहले से अमेरिकी cutting-edge models इस्तेमाल करने पर प्रतिबंध है, लेकिन इससे distillation बिल्कुल नहीं रुकी
      आखिरकार यह inference prices पर नीचे जाने वाले दबाव को रोककर अमेरिकी बाजार और venture investors को short term में बचाने भर का काम करता है, और यह मान लेने जैसा लगता है कि अमेरिकी labs अपनी क्षमता के दम पर मुकाबला नहीं कर सकते और निवेश की वसूली की संभावना भी कम है
    • तर्क ठीक यही है। सार्वजनिक वजह यह बताई जाती है कि चीनी कंपनियां model distillation से अमेरिकी providers पर हमला करती हैं, लेकिन असली उद्देश्य competition हटाना है
      वरना Anthropic और OpenAI का बने रहना मुश्किल होगा, और अमेरिका AI race में, जो सैन्य और आर्थिक बढ़त तय करेगी, इन दोनों कंपनियों को core assets मानता है
    • ठीक यही समस्या है। अमेरिका में BYD खरीदना मुश्किल इसलिए भी है क्योंकि बेहतर चीनी cars से मुकाबला करने में कठिनाई झेल रहीं घरेलू कंपनियों ने lobbying कर entry रोक दी
      venture investment वसूली का तर्क भी बस अगली quarter या अगली fundraise तक टिके रहने का है
    • इसे अमेरिका की घरेलू अर्थव्यवस्था नहीं, बल्कि लंबी अवधि की international economic and geopolitical influence की समस्या के रूप में देखना चाहिए
      प्रतिबंध पूरी तरह autonomous और independent अमेरिकी cutting-edge AI technology ecosystem को बचाए रखने का इकलौता तरीका हो सकता है, और उसकी long-term strategic value free-market competition छोड़ने की लागत से कहीं ज्यादा हो सकती है
      अगर अमेरिकी कंपनियां सस्ता चीनी AI इस्तेमाल करने के बदले अपना cutting-edge technology ecosystem खो देती हैं, तो शुरुआती सस्ते tokens के बदले दशकों की technological self-reliance और influence को irreversibly कुर्बान करने जैसा सौदा होगा
      manufacturing capacity के बाद AI में भी चीन पर निर्भर होने से, दशकों तक सस्ते goods और tokens मिलने के बदले अमेरिका को स्थायी घातक झटका लग सकता है
    • मतलब जवाब मिल ही गया। अमेरिका ने AI में जो trillions of dollars लगाए हैं, वे open models से competition न हो तब भी वसूलना मुश्किल है, और competition हो तो और भी असंभव
      अगर वह निवेश बेकार हो गया तो market shock और बड़े पैमाने पर bankruptcies हो सकती हैं। open weights पर प्रतिबंध सब कुछ हल नहीं करेगा, लेकिन असंभव बाधा को थोड़ा कम कर देगा
    • आप कुछ नहीं चूके। यह कोई वास्तविक तर्क नहीं, बल्कि typical regulatory capture की कोशिश है

  • proprietary models के weights intellectual property हो सकते हैं, लेकिन model output intellectual property नहीं है। उल्टा फैसला हुआ तो अमेरिकी कंपनियों के लिए भी बहुत व्यापक और खतरनाक precedent बनेगा
    distillation को intellectual property theft मानने का कानूनी आधार कमजोर है, और ज्यादा से ज्यादा terms of service violation का दावा किया जा सकता है, जिसमें competing model training को प्रतिबंधित किया गया हो

    • model weights copyright-protected intellectual property हैं या नहीं, यह स्थापित नहीं है और अभी ठीक से litigate भी नहीं हुआ
      जब मूल Llama model download करने वाला llama-dl बनाया गया था, तो Meta ने DMCA claim किया, लेकिन HN से legal costs का support मिलने पर lawyer ने सफलतापूर्वक counter-notice दायर किया और उसके बाद Meta की तरफ से कोई संपर्क नहीं हुआ
      मुद्दा अंतिम रूप से तय नहीं हुआ है, लेकिन weights को secret intellectual property बताकर DMCA लागू करने वाली कंपनियों के खिलाफ खड़े होने का precedent बन गया
    • बिना सहमति किताबों, संगीत और कला पर बड़े पैमाने पर training को fair use मानना और model distillation को intellectual property theft कहना, ये दोनों बातें साथ नहीं चल सकतीं
      अगर किताबों का transformative use है, तो AI outputs का भी transformative use संभव होना चाहिए
    • मेरे हिसाब से model weights कम से कम copyright के दायरे में तो नहीं आते। उन्हें trade secret मानने की गुंजाइश हो सकती है, लेकिन copyright protection मुश्किल है
    • intellectual property की सख्त परिभाषा से हटकर देखें तो, यह भारी पूंजी लगाने वाले creators की रक्षा करने वाले intellectual property system के philosophical purpose से मेल खाता है
      जैसे drug candidates खोजना बहुत मुश्किल होता है लेकिन copy करना आसान, वैसे ही cutting-edge model को scratch से बनाना मुश्किल है लेकिन distillation कहीं आसान है
    • मान लें कि model output को intellectual property माना जाए और उस पर training करना illegal हो
      अगर हर content creator को ऐसा identity LLM बेच दिया जाए जो original जैसा बिल्कुल वही content output करे, तो भविष्य में free training data हासिल करना व्यावहारिक रूप से असंभव हो जाएगा

  • समय हो तो यह thread पढ़ने लायक है: https://x.com/_vkaku/status/2080352797606744209
    public data और public models बाकी सभी participants को फायदा देते हैं। अगर इन्हें regulatory capture के जरिए रोकने की कोशिश होती है, तो FTC और अदालतों में लड़ना चाहिए
    startups को अमेरिका के चार overvalued cutting-edge models में बंद कर देने से बेहतर ecosystem चाहिए

    • मुझे लगा था कि अमेरिका के cutting-edge models सिर्फ तीन हैं, लेकिन Claude से पूछने पर उसने कहा कि Llama और Grok भी शामिल हो सकते हैं
    • लिंक में लंबा thread नहीं दिख रहा, सोच रहा हूं कि क्या link गलत है

  • यूरोप में कोई चीनी model डाउनलोड करके चला सकता है और अमेरिकी users को internet के जरिए उपलब्ध करा सकता है; समझ नहीं आता अमेरिका इसे कैसे रोकेगा
    EU को high-performance GPU exports रोक सकता है, लेकिन EU भी ASML equipment export ban से पलटवार कर सकता है, इसलिए यह practical card नहीं लगता

    • national security risk के आधार पर इसे illegal कर दें और sexual abuse material जैसा treat करें। cloud services को scan करके copies ढूंढें और holders को jail भेजें
    • संभावना है कि यह मौजूदा intellectual property rights और copyright enforcement के तरीके जैसा होगा
      अमेरिका free trade agreements में कानून बदलने का दबाव डालने जैसे अपने influence का इस्तेमाल कर अन्य देशों को साथ लाने और उन्हें US providers पर dependent बनाने की कोशिश कर सकता है
    • सरकार के पास कंपनियों पर दबाव डालने के बहुत तरीके हैं। सिर्फ एक vague executive order से भी बड़ी listed companies regulatory certainty के बिना उस model की inference service नहीं खरीदेंगी, और regulated industries retaliation से डरेंगी
      Google को datacenters बनाने के लिए अमेरिकी सरकार के cooperation की जरूरत होती है, इसलिए भले ही वह TPUs पर open-source models host करने वाली service पर विचार करे, वह शायद छोड़ देगा
      Paramount और Skydance merger approval के दौरान Trump को पैसा दिया जाना भी ऐसा ही उदाहरण है: https://www.yahoo.com/news/paramount-settles-donald-trump-la...
    • अमेरिका US companies के इस्तेमाल को रोकना चाहता है; non-US लोगों के इस्तेमाल में उसकी दिलचस्पी नहीं है

  • लोग A से B जाना चाहते हैं, और अगर नियम रोकते हैं तो वे A→C→B रास्ते से घूमकर जाएंगे या B के करीब का परिणाम चुनेंगे
    नियम बनाने वाला पक्ष किसी को रोक नहीं पाता और अक्सर पहले से भी खराब नतीजे पैदा कर देता है। यह तकनीक और उसे सीमित करने की कोशिश करने वाले कानूनों के बीच बार-बार दिखने वाली घटना है
    तकनीक में, वास्तविक दुनिया की तरह, एक ही मंज़िल तक पहुँचने के अनगिनत रास्ते होते हैं, जबकि नियम धीमे होते हैं। मुख्य बात यह असममिति है कि एक पक्ष को बस एक नया रास्ता ढूँढना होता है, जबकि दूसरे पक्ष को हर संभावित रास्ता बंद करना पड़ता है

  • यह मामला देखकर लग रहा है कि models को mirror करना चाहिए
    Hugging Face पर मौजूद Chinese models को memory <16GB, <32GB, <96GB, <256GB, 256GB+ में बाँटकर text/image generation और TTS आदि के लिए recommendations जानना चाहता हूँ

    • 256GB+: GLM-5.2, अगर सोमवार को open weights के रूप में आता है तो Kimi K3 से बदल दूँगा
      <256GB: आश्चर्यजनक रूप से Chinese model नहीं, Laguna S2.1 मजबूत उम्मीदवार है; Chinese models में DeepSeek V4 Flash सबसे अच्छा है
      <96GB: Qwen 3.6 27B
      <32GB: NVFP4-आधारित Qwen 3.6 27B
      <16GB: किसी खास काम के लिए fine-tune न किया जाए तो संतोषजनक होना मुश्किल है, इसलिए छोटे Qwen या Gemma में से चुनना होगा
    • Alibaba Cloud, Chinese version of Hugging Face जैसा ModelScope चलाता है
      https://modelscope.ai
      source code GitHub पर है: https://github.com/modelscope/modelscope
      Alibaba के Qwen के अलावा GLM, DeepSeek, Kimi और non-Chinese models के fine-tuned व quantized versions भी उपलब्ध कराता है
    • प्रमुख Chinese image generation models Alibaba के Z-Image और Qwen-Image-2512/Qwen-Edit-2511 हैं; इनके उपयोग अलग-अलग हैं, लेकिन सभी ठीक-ठाक हैं
      हाल के Qwen-Image 2 और 3 के रुझान को देखते हुए लगता है कि आगे और open-weight image generation models आने की संभावना कम है
      https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
      https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512
      https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2511
    • GLM5.2, DeepSeek V4 Flash·Pro, अलग-अलग sizes के Qwen 3.5/3.6 dense और mixture-of-experts models, और VL कहे जाने वाले कम से कम एक multimodal Qwen को डाउनलोड करके रखूँगा
      जरूरत पड़े तो मनचाहे size में खुद quantize कर सकता हूँ
    • ऐसी lists में specific use case इतना अहम होता है कि generalize करना मुश्किल है
      सिर्फ image generation में भी art style, resolution, inpainting, image-to-image conversion, text-to-image conversion, LoRA compatibility के हिसाब से best model बदल जाता है। image-to-video conversion और जटिल है, लेकिन विकल्प फिर भी अपेक्षाकृत कम हैं

  • Chinese open-weight models पर ban मूल रूप से गलत policy है। असली competition इस बात पर निर्भर नहीं करता कि current model कहाँ है, बल्कि इस पर करता है कि कल का innovation कहाँ से और किस रूप में निकलेगा
    incumbents को बचाने से OpenAI और Anthropic के लिए मैदान और आसान होगा; दूसरे competitors को बाहर धकेलने वाला duopoly उस अगली बड़ी लहर को खोजने की American क्षमता के बिल्कुल उलट है जिसमें अमेरिका अच्छा रहा है
    software और technology शायद वे आखिरी क्षेत्र हैं जहाँ अमेरिका अभी भी चीन पर competitive edge रख सकता है। यह बढ़त इसलिए आई कि startups और innovators को जमे हुए incumbents को हटाने दिया गया, न कि giants को सहारा देकर
    समझना मुश्किल है कि अमेरिका अपनी ही इस strength को क्यों नष्ट करना चाहता है

  • लेख की शुरुआत में यह वाक्य रखना चाहिए कि Chinese open-weight models पर blanket ban पर गंभीरता से चर्चा नहीं हुई है

    • अगर compliance को इतना मुश्किल बना दिया जाए कि वह practically impossible हो, तो यह असल में ban जैसा ही है
      OFAC sanctions exemptions इसका प्रतिनिधि उदाहरण हैं; अगर आप इन्हें सीधे handle करने वाला US bank ढूँढने जाएँ, तो current AI situation जैसी अजीब intermediary structure से सामना होगा

  • पूरे Hugging Face को store करने की जरूरत नहीं; Chinese models के लिए Chinese-version service इस्तेमाल कर सकते हैं: https://www.modelscope.ai/models

  • अमेरिका और EU के बाहर agent-assisted automated penetration testing और accredited offensive security services launch कर रहे हैं, और open-weight models से पूरा audit कर रहे हैं
    अमेरिका open weights को block कर भी दे, तो भी ऐसे audits या असली attackers को नहीं रोक पाएगा। कई models penetration/offensive security instructions से इनकार कर देते हैं, इसलिए American competing services उसी स्तर का audit करना मुश्किल पाएँगी, और असली attackers भी खुद को ऐसे models तक सीमित नहीं रखेंगे
    अमेरिका के बाहर operators को private तौर पर US companies को services देने से रोकना भी मुश्किल है। अभी US LLC है, लेकिन regulation reality बनते ही कुछ हफ्तों में Hong Kong या Singapore entity बनाई जा सकती है

    • Huawei की तरह अगर company को entity list में डाल दिया जाए, तो public और private, दोनों sectors में कोई भी उससे deal नहीं करेगा
      US government foreign banks को भी overseas US citizens की income IRS को report करने के लिए मजबूर करती है, इसलिए US-based companies को उस company से deal करने से रोकने का अधिकार और enforcement mechanism भी पर्याप्त है
    • tech industry में कानून को केवल enforceability के नजरिए से देखने का confusion आम है
      legislators enforcement method पर विचार कर सकते हैं और सक्षम हों तो करना चाहिए, लेकिन उन पर ऐसा करने की अनिवार्यता नहीं है, और वास्तव में वे अक्सर इसे ignore भी करते हैं। implementation या enforcement मुश्किल है, यह legislator की problem न भी हो सकती है
      compliance के लिहाज से US companies को law follow करना होगा, और violation पर fines या responsible executives को jail हो सकती है। private deals की कोशिश हो तो कानून के जरिए records submission माँगा जा सकता है
      आखिरकार मुख्य बात यह है कि कानून ठीक-ठीक क्या मांगता है, और regulators इसे कितनी दूर तक enforce करने को तैयार हैं
    • entity list में डाला जा सकता है, लेकिन सामान्य target छोटे businesses नहीं बल्कि large companies के usage को block करना होता है। छोटी foreign companies की activity में शायद खास दिलचस्पी न हो