এআই প্রতিযোগিতা: পুঁজিই শেষ কথা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) জগতে আধিপত্য বিস্তারের জন্য যে তীব্র প্রতিযোগিতা চলছে, তাকে অনেকেই “মডেল যুদ্ধ” বলে অভিহিত করছেন। এই প্রতিযোগিতায় প্রযুক্তি জায়ান্টরা একে অপরের বিরুদ্ধে শ্রেষ্ঠত্ব প্রমাণের জন্য ঝাঁপিয়ে পড়েছে। তবে, অভিজ্ঞ প্রযুক্তি বিশ্লেষক বেনেডিক্ট ইভান্সের মতে, এই প্রতিযোগিতার ক্ষেত্রটি বেশ সমতল। সম্প্রতি লন্ডনে Fortune’s Brainstorm AI সম্মেলনে দেওয়া এক বক্তৃতায় ইভান্স একটি চিন্তা-উদ্দীপক ধারণা উপস্থাপন করেন: শীর্ষস্থানীয় AI ল্যাবগুলির মধ্যে প্রধান পার্থক্যকারী উপাদানটি যুগান্তকারী প্রযুক্তি বা মালিকানাধীন অ্যালগরিদম নয়, বরং তাদের কার্যত সীমাহীন পুঁজির সহজলভ্যতা।

ইভান্সের এই বক্তব্য প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে AI উদ্ভাবন শুধুমাত্র বুদ্ধিবৃত্তিক দক্ষতা এবং অ্যালগরিদমিক সাফল্যের দ্বারা চালিত হয়। তিনি যুক্তি দেখান যে OpenAI-এর GPT বা Google-এর Gemini-এর মতো মৌলিক মডেলগুলি দ্রুত পণ্য হিসাবে পরিণত হচ্ছে। এর মানে হল যে এই মডেলগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে বিনিময়যোগ্য এবং সহজেই উপলব্ধ, যা কোনও একক কোম্পানির প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাকে হ্রাস করে।

পরিখা মিথ (The Moat Myth)

ওয়ারেন বাফেট কর্তৃক জনপ্রিয় “পরিখা” (moat) ধারণাটি একটি কোম্পানির দীর্ঘমেয়াদী মুনাফা এবং বাজারের অংশীদারিত্বকে প্রতিদ্বন্দ্বীদের হাত থেকে রক্ষা করে এমন টেকসই প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাগুলিকে বোঝায়। AI-এর প্রেক্ষাপটে, অনেকেই প্রাথমিকভাবে বিশ্বাস করতেন যে মালিকানাধীন অ্যালগরিদম, অনন্য ডেটাসেট বা বিশেষায়িত প্রতিভা এই ধরনের পরিখা তৈরি করবে। তবে, ইভান্সের মতে, এটি বাস্তবে ঘটেনি।

বিগ টেক কোম্পানিগুলোর মধ্যে দুই বছরের তীব্র প্রতিযোগিতার পরেও AI ল্যান্ডস্কেপে এখনও পর্যন্ত কোনও মৌলিক পরিখা দেখা যায়নি। বাজারে প্রবেশের ক্ষেত্রে কোনও উল্লেখযোগ্য বাধা নেই, শক্তিশালী নেটওয়ার্ক প্রভাব নেই এবং কোনো সুস্পষ্ট “Winner-takes-all” গতিশীলতাও নেই। পরিবর্তে, অগ্রগতির প্রধান চালিকাশক্তি হল ব্যাপক পুঁজি বিনিয়োগ।

গত বছর, বড় চারটি ক্লাউড কোম্পানি সম্মিলিতভাবে AI বিকাশের অবকাঠামো তৈরির জন্য 200 বিলিয়ন ডলারের বেশি খরচ করেছে। এই বছর, সেই অঙ্ক 300 বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাবে বলে আশা করা হচ্ছে। ব্যয়ের এই উল্লম্ফন বর্তমান AI রেসের পুঁজি-নিবিড় প্রকৃতিকে তুলে ধরে।

ইভান্স বলেন, “এটি খুব, খুব পুঁজি-নিবিড় হয়ে উঠেছে, অন্তত এই মুহূর্তে, খুব দ্রুত।” তিনি আরও উল্লেখ করেন যে এই পুঁজির একটি উল্লেখযোগ্য অংশ শেষ পর্যন্ত Nvidia-এর কাছে যাচ্ছে, যা GPU-এর শীর্ষস্থানীয় প্রস্তুতকারক এবং AI মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য।

এই বিশাল ব্যয়ের ফলস্বরূপ AI মডেলের সংখ্যা বাড়ছে, যা ক্রমশ সহজলভ্য হয়ে উঠছে। ফলস্বরূপ, এমন একটি পরিবেশ তৈরি হয়েছে যেখানে যথেষ্ট আর্থিক সংস্থান রয়েছে এমন যে কেউ শীর্ষ AI সংস্থাগুলির দ্বারা তৈরি মডেলগুলির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে এমন একটি মৌলিক মডেল তৈরি করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, DeepSeek একটি AI কোম্পানি, যা বিদ্যমান ওপেন-সোর্স মডেল এবং 1.6 বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করে একটি প্রতিযোগিতামূলক AI মডেল তৈরি করেছে। এটি একটি জোরালো উদাহরণ যে কীভাবে পুঁজি খেলার ক্ষেত্রকে সমান করতে এবং নতুন প্রবেশকারীদের প্রতিষ্ঠিত খেলোয়াড়দের চ্যালেঞ্জ জানাতে সক্ষম করে।

পণ্যের ধাঁধা (The Commodity Conundrum)

ইভান্স যুক্তি দেখান যে OpenAI-এর GPT, Anthropic-এর Claude এবং Google-এর Gemini-এর মতো AI মডেলগুলি “পণ্য”-এ (Commodities) রূপান্তরিত হচ্ছে। এই মডেলগুলি সহজেই উপলব্ধ, বিনিময়যোগ্য পরিষেবা হয়ে উঠছে, যা অবিক্রিত, স্বল্প মূল্যের অবকাঠামোর মতো।

এই পণ্যায়নপ্রবণতা AI শিল্পের জন্য গভীর প্রভাব ফেলে। এটি প্রস্তাব করে যে চূড়ান্ত যুদ্ধটি কার কাছে সেরা বেস মডেল রয়েছে তা নিয়ে হবে না, বরং কে সবচেয়ে কার্যকরভাবে বাস্তব-বিশ্বের পণ্য এবং পরিষেবাগুলির মধ্যে সেই মডেলটিকে প্যাকেজ, একত্রিত এবং পরিচালনা করতে পারে তা নিয়ে হবে।

অন্য কথায়, প্রতিযোগিতামূলক প্রান্তটি মৌলিক মডেলের মধ্যে নাও থাকতে পারে, তবে এর উপরে নির্মিত অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবাগুলির স্তরগুলিতে থাকতে পারে। ফোকাসের এই পরিবর্তনের জন্য বিভিন্ন ধরণের দক্ষতা এবং সক্ষমতা প্রয়োজন, যা পণ্য বিকাশ, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতির উপর জোর দেয়।

ইভান্স একটি ব্লগ পোস্টে এই বিষয়ে বিস্তারিত লিখেছেন, যেখানে তিনি OpenAI-এর সম্প্রতি চালু করা Deep Research টুলের উদাহরণ ব্যবহার করেছেন। তিনি যুক্তি দিয়েছেন যে OpenAI এবং অন্যান্য ফাউন্ডেশন মডেল ল্যাবগুলির পুঁজির সহজলভ্যতা ছাড়া সত্যিকারের পরিখা বা প্রতিরক্ষা করার মতো কিছু নেই। তারা কোডিং এবং বিপণন ছাড়া অন্য ক্ষেত্রে পণ্য-বাজারের উপযুক্ততা অর্জন করতে পারেনি এবং তাদের প্রস্তাবগুলি মূলত অন্যান্য ডেভেলপারদের তৈরি করার জন্য টেক্সট বক্স এবং API-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ।

AI প্রতিযোগিতার পরিবর্তনশীল দৃশ্যপট (The Shifting Sands of AI Competition)

AI মডেলের পণ্যায়ন প্রতিযোগিতামূলক ল্যান্ডস্কেপকে নতুন আকার দিচ্ছে, কোম্পানিগুলিকে তাদের কৌশলগুলি পুনরায় মূল্যায়ন করতে এবং ভিন্নতার নতুন ক্ষেত্রগুলিতে মনোনিবেশ করতে বাধ্য করছে। অন্তর্নিহিত প্রযুক্তি আরও সহজলভ্য হওয়ার সাথে সাথে অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ, একত্রীকরণ এবং শাসনের উপর জোর দেওয়া হচ্ছে।

AI শিল্পে কয়েকটি মূল প্রবণতা দেখা যাচ্ছে:

• অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট AI (Application-Specific AI): কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে নির্দিষ্ট শিল্প বা ব্যবহারের ক্ষেত্রে তৈরি AI সমাধানগুলি বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করছে। এই পদ্ধতিটি তাদের আরও সুনির্দিষ্ট এবং কার্যকর অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয় যা গ্রাহকের নির্দিষ্ট চাহিদা পূরণ করে।

• AI-চালিত পণ্য (AI-Powered Products): বিদ্যমান পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে AI-এর একত্রীকরণ ক্রমশ সাধারণ হয়ে উঠছে। এটি কার্যকারিতা বাড়াতে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এবং আয়ের নতুন উৎস তৈরি করতে পারে।

• AI গভর্নেন্স এবং নৈতিকতা (AI Governance and Ethics): AI যত বেশি বিস্তৃত হচ্ছে, পক্ষপাত, ন্যায্যতা এবং জবাবদিহিতা নিয়ে উদ্বেগ বাড়ছে। কোম্পানিগুলি দায়িত্বশীল AI বিকাশ এবং স্থাপন নিশ্চিত করার জন্য AI গভর্নেন্স কাঠামো এবং নৈতিক নির্দেশিকাগুলিতে বিনিয়োগ শুরু করছে।

• এজ AI (Edge AI): স্মার্টফোন এবং IoT সেন্সরের মতো প্রান্তিক ডিভাইসগুলিতে AI মডেল স্থাপন করা হচ্ছে। এটি ক্লাউড সংযোগের উপর নির্ভর না করে রিয়েল-টাইমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে, লেটেন্সি হ্রাস করতে এবং গোপনীয়তা উন্নত করতে সক্ষম করে।

• পরিষেবা হিসাবে AI (AI-as-a-Service): পরিষেবা হিসাবে AI (AIaaS) প্ল্যাটফর্মের উত্থান সমস্ত আকারের ব্যবসার জন্য AI-কে আরও সহজলভ্য করে তুলছে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি আগে থেকে প্রশিক্ষিত মডেল, বিকাশের সরঞ্জাম এবং অবকাঠামো সরবরাহ করে, যা কোম্পানিগুলিকে দ্রুত এবং সহজে তাদের ক্রিয়াকলাপে AI সংহত করতে সহায়তা করে।

পুঁজির স্থায়ী ভূমিকা (Capital’s Enduring Role)

AI মডেলের পণ্যায়ন মালিকানাধীন প্রযুক্তির গুরুত্ব হ্রাস করতে পারে, তবে পুঁজি AI শিল্পে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে চলেছে। কোম্পানিগুলির জন্য তহবিল অ্যাক্সেস করা অপরিহার্য হবে:

• AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম টিউনিং (Train and fine-tune AI models): বৃহৎ AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল সংস্থান এবং দক্ষতার প্রয়োজন। পুঁজির অ্যাক্সেস থাকা কোম্পানিগুলি আরও বেশি ডেটাতে বৃহত্তর মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে, সম্ভবত আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে।

• AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ এবং স্থাপন (Develop and deploy AI applications): AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপন করতে সফ্টওয়্যার বিকাশ, অবকাঠামো এবং প্রতিভাতে বিনিয়োগের প্রয়োজন। পুঁজির অ্যাক্সেস থাকা কোম্পানিগুলি আকর্ষণীয় AI-চালিত পণ্য এবং পরিষেবা তৈরি করতে এই ক্ষেত্রগুলিতে বিনিয়োগ করতে পারে।

• AI প্রতিভা অর্জন (Acquire AI talent): AI প্রতিভার চাহিদা বেশি, এবং দক্ষ AI প্রকৌশলী এবং গবেষকরা প্রিমিয়াম বেতন পান। পুঁজির অ্যাক্সেস থাকা কোম্পানিগুলি শীর্ষ প্রতিভা আকর্ষণ এবং ধরে রাখতে পারে, যা তাদের একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেয়।

• গবেষণা ও উন্নয়ন পরিচালনা (Conduct research and development): দ্রুত বিকশিত AI ল্যান্ডস্কেপে ক্রমাগত উদ্ভাবন অপরিহার্য। পুঁজির অ্যাক্সেস থাকা কোম্পানিগুলি নতুন AI কৌশল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করতে গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগ করতে পারে।

• নিয়ন্ত্রক বাধাগুলি নেভিগেট করুন (Navigate regulatory hurdles): AI যত বেশি নিয়ন্ত্রিত হচ্ছে, কোম্পানিগুলিকে সম্মতি এবং আইনি দক্ষতায় বিনিয়োগ করতে হবে। পুঁজির অ্যাক্সেস থাকা কোম্পানিগুলি কার্যকরভাবে এই নিয়ন্ত্রক বাধাগুলি নেভিগেট করতে পারে।

AI প্রতিযোগিতার ভবিষ্যৎ (The Future of AI Competition)

AI শিল্প দ্রুত পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে। AI মডেলের পণ্যায়ন খেলার ক্ষেত্রকে সমান করছে, তবে পুঁজি সাফল্যের একটি গুরুত্বপূর্ণ নির্ধারক হিসেবে রয়ে যাবে। যে সংস্থাগুলি কার্যকরভাবে আকর্ষণীয় AI অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ, শীর্ষ প্রতিভা আকর্ষণ এবং বিকশিত নিয়ন্ত্রক ল্যান্ডস্কেপ নেভিগেট করার জন্য পুঁজি ব্যবহার করতে পারে, তারা দীর্ঘমেয়াদে উন্নতি করতে সক্ষম হবে।

AI প্রতিযোগিতার ভবিষ্যৎ সম্ভবত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যযুক্ত হবে:

• বৃদ্ধিপ্রাপ্ত বিশেষীকরণ (Increased specialization): কোম্পানিগুলি সাধারণ-উদ্দেশ্যের AI মডেল তৈরি করার চেষ্টা করার পরিবর্তে নির্দিষ্ট শিল্প বা ব্যবহারের ক্ষেত্রে AI সমাধান বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করবে।

• অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের উপর বেশি জোর (Greater emphasis on application development): ফোকাস বেস মডেল তৈরি থেকে সরে গিয়ে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করে এমন আকর্ষণীয় AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার দিকে যাবে।

• AI শাসনের ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব (Growing importance of AI governance): কোম্পানিগুলি নৈতিক এবং দায়িত্বশীল AI বিকাশ এবং স্থাপনকে অগ্রাধিকার দেবে, যাতে AI ভালোর জন্য ব্যবহৃত হয়।

• AI হার্ডওয়্যারে অব্যাহত উদ্ভাবন (Continued innovation in AI hardware): আরও শক্তিশালী এবং দক্ষ AI হার্ডওয়্যারের চাহিদা GPU, TPU এবং নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলিতে উদ্ভাবনকে চালিত করতে থাকবে।

• সহযোগিতা এবং ওপেন সোর্স (Collaboration and open source): সহযোগিতা এবং ওপেন-সোর্স উদ্যোগ AI ইকোসিস্টেমে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে, উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করবে এবং AI প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করবে।

উপসংহারে, পুঁজির অ্যাক্সেস বর্তমান AI ল্যান্ডস্কেপে প্রাথমিক পার্থক্যকারী উপাদান হতে পারে, তবে AI সংস্থাগুলির দীর্ঘমেয়াদী সাফল্য তাদের উদ্ভাবন, অভিযোজন এবং আকর্ষণীয় AI-চালিত সমাধান তৈরি করার ক্ষমতার উপর নির্ভর করবে যা গ্রাহক এবং সমাজের জন্য সামগ্রিকভাবে মূল্য তৈরি করে।