ডিপসিক অ্যাপোক্যালাইপ্সঃ এআই জায়ান্ট বিলিয়ন ডলার পোড়াচ্ছে, এর অনেকটাই নষ্ট হয়েছে

চলতি বছরের জানুয়ারিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্টার্টআপ ডিপসিক তার নতুন মডেল R1 এর মাধ্যমে দুটি অগ্রগতি প্রকাশ করে, নীরবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অর্থনীতিকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করে।এই মডেল পূর্ববর্তী মডেলের খরচ 1/40 এ সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতা অর্জন করে২০২৪ সালের ডিসেম্বর পর্যন্ত, ডিপসিকের ভি৩ লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলটি প্রশিক্ষণ খরচ ৯০% এরও বেশি হ্রাস করেছে।

ডিপসিকের দুটি অগ্রগতি ব্যাপক মনোযোগ আকর্ষণ করেছে: প্রথমত,ডিপসিক প্রকাশ করেছে যে এআই মডেলগুলিকে তাদের যুক্তির প্রক্রিয়া সম্পর্কে বিস্তারিতভাবে জিজ্ঞাসা করা - একটি গবেষণা পদ্ধতি যা চেইন-অফ-থিংস প্রম্পটিং নামে পরিচিত - নির্ভুলতা এবং দক্ষতা উন্নত করেছেদ্বিতীয়ত, ডিপসাইক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে তার নিজস্ব ডেটা সেট তৈরি করে, সম্পূর্ণরূপে তথ্যের ম্যানুয়াল লেবেলিং থেকে স্বাধীন।যদিও কিছু যুক্তি আছে যে ডিপসিক যতটা দাবি করে ততটা সস্তা নয়, এই অগ্রগতি অবশ্যই এআই অর্থনীতির একটি নতুন যুগের সূচনা করেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার খরচ কাঠামো নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে। পারফরম্যান্সের প্রতিটি ডলার স্টেপ-আপ, এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন,এবং অবকাঠামোগত বিনিয়োগএই পরিবর্তন বাজারের শক্তিকে উল্টে ফেলতে পারে, যা শেষ পর্যন্ত লাভের মার্জিন বাড়িয়ে তুলতে অল্প সময়ের মধ্যে টেক জায়ান্টদের কাছে পৌঁছাতে সক্ষম স্টার্টআপগুলিকে সহায়তা করতে পারে।

প্রযুক্তি জায়ান্টরা ইতিমধ্যেই এআই অবকাঠামো উন্নয়নে ১০০ বিলিয়ন ডলারেরও বেশি বিনিয়োগ করেছে, এবং এটি বাড়তে থাকে।এখন তাদের চিন্তা করতে হবে কিভাবে এই বিশাল বিনিয়োগের রিটার্ন তৈরি করা যায় এবং আরো চতুর অ্যালগরিদমের বিরুদ্ধে একটি প্রান্ত বজায় রাখা যায়দ্রুত পরিবর্তিত পরিবেশে, প্রযুক্তি জায়ান্ট এবং স্টার্ট-আপ উভয়ই একটি স্পষ্ট সংকেতের মুখোমুখিঃ প্রযুক্তিগত অগ্রগতির সুযোগটি দ্রুত ব্যবহার করুন,অথবা নির্মূল করা হবে.

ডিপসিকের আগে এবং পরে এআই মার্কেট ল্যান্ডস্কেপ

ডিপসিকের উত্থানের আগে, স্টার্ট-আপগুলো প্রযুক্তি জায়ান্টদের অবকাঠামোগত ব্যয়কে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছিল,যা প্রতি ত্রৈমাসিকে বিশাল ডেটা সেন্টার নির্মাণে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার খরচ করে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রযুক্তির অগ্রগতি থেকে বিশাল সুবিধা লাভ করে।. এই দৈত্যরা শুধু বিপুল পরিমাণ তথ্য সম্পদই রাখে না, বরং প্রচুর সংখ্যক ডক্টরেট প্রতিভাও সংগ্রহ করে, এবং অ্যালগরিদমের অগ্রগতিও তাদের শক্তিশালী প্রযুক্তিগত শক্তির উপর নির্ভর করে।দীর্ঘদিন ধরে প্রতিষ্ঠিত বিতরণ নেটওয়ার্কগুলি তাদের পণ্যগুলিকে বিদ্যমান গ্রাহকদের কাছে দ্রুত স্থানান্তর করতে এবং ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি ত্বরান্বিত করতে দেয়.

কিন্তু আজ, স্টার্টআপগুলি প্রযুক্তির বিশালদের সাথে প্রতিযোগিতা করার জন্য যথেষ্ট বড়। শুধুমাত্র ২০২৫ সালের মধ্যে, প্রশিক্ষণ মডেলের খরচ ৯৫% কমে যাবে,প্রযুক্তি জায়ান্টদের অবকাঠামোগত সুবিধা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করাগত তিন বছরে যুক্তির খরচ প্রায় এক হাজার গুণ কমেছে এবং ভবিষ্যতে আরও কমতে পারে বলে আশা করা হচ্ছে।অ্যালগরিদমিক সুবিধার সময়কাল 45 থেকে 100 দিনের মধ্যে হ্রাস পেয়েছে এবং এটি আরও হ্রাস পেতে পারে.

যখন প্রশিক্ষণের খরচ আর একটি প্রধান বোতলঘাট নয়, তখন inference performance (অর্থাৎ, বাস্তব সময়ের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI মডেলগুলি কতটা ভালভাবে সম্পাদন করে) একটি নতুন ফোকাস হয়ে ওঠে। আমরা একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছিঃসস্তা মডেল যা বড় মডেলের তুলনায় তুলনামূলক শক্তি সরবরাহ করে এবং কম পারফরম্যান্স জিপিইউতে চালিত হতে পারেযদি আরও স্মার্ট এআই পণ্যগুলি খুব কম খরচে সরবরাহ করা যায়, তাহলে স্টার্টআপগুলি অবশেষে লাভ বাড়ানোর সময় প্রযুক্তি জায়ান্টদের ছাড়িয়ে যাওয়ার সুযোগ পাবে।

দক্ষ মানবসম্পদ বরাদ্দ প্রতিদ্বন্দ্বিতার সুবিধা আরও জোরদার করে। প্রতিযোগিতামূলক এআই টিম একত্রিত করার জন্য আর পিএইচডি স্তরের প্রচুর সংখ্যক প্রতিভা নিয়োগের প্রয়োজন নেই, স্টার্টআপগুলি বিকাশ করতে পারে,অপ্টিমাইজ করুনএবং, যেহেতু তারা মূলত অ্যাপ্লিকেশন স্তরে মনোনিবেশ করে,চ্যালেঞ্জাররা উচ্চতর মুনাফার মার্জিন উপভোগ করতে পারে, যেমন ক্লাউড স্টার্টআপগুলি 15 বছর আগে ইউনিট অর্থনীতি উন্নত করে সুবিধা অর্জন করেছিল।.

এই প্রবণতা শুধু স্টার্টআপের জন্যই ভালো নয়। এটি এনভিডিয়ার মতো কোম্পানিগুলোকে আরও ঝুঁকিপূর্ণ করে তোলে। ডিপসিকের ঘোষণার পর এনভিডিয়ার শেয়ারের দাম ১২% কমেছে, যদিও এর পর থেকে এটি পুনরুদ্ধার হয়েছে।চিপ নির্মাতাদের জন্য ঝুঁকি বাড়ছে কারণ চাহিদা প্রশিক্ষণ-কেন্দ্রিক হার্ডওয়্যার থেকে আরও দক্ষ উপসংহার সমাধানগুলিতে স্থানান্তরিত হচ্ছেগ্রাহক-গ্রেড নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট (এনপিএস) এর উত্থান এই পরিবর্তনকে ত্বরান্বিত করতে পারে, যা এআই মডেলগুলিকে স্মার্টফোন এবং ল্যাপটপের মতো ডিভাইসে নেটিভভাবে চালানোর অনুমতি দেয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যয়

চ্যালেঞ্জারদের জন্য যা ভালো তা প্রযুক্তি জায়ান্টদের জন্য খারাপ।এআই জায়ান্টরা প্রায় স্বতঃস্ফূর্তভাবে ডিপসিকের আধিপত্যকে জাতীয় নিরাপত্তার প্রভাবের সাথে যুক্ত করেছে, এই সত্যকে উপেক্ষা করে যে স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় সহ মার্কিন গবেষকরা ডিপসিকের প্রযুক্তিকে প্রতিলিপি করতে এবং এমনকি অতিক্রম করতে সক্ষম হয়েছে।ডাটা অবকাঠামো প্রকল্পে বিপুল পরিমাণ অর্থ বিনিয়োগকারী কোম্পানিগুলো প্রশ্ন করতে পারে: এআই মডেলের গবেষণা ও উন্নয়নে যে বিপুল পরিমাণ অর্থ ব্যয় করা হয়েছিল তা কি অপচয় ছিল? যদি সস্তা প্রযুক্তি ব্যয়বহুল প্রযুক্তির মতোই ভাল কাজ করে, তাহলে এত টাকা খরচ কেন?

ঐতিহাসিক প্রবণতা ইঙ্গিত দেয় যে অধিকাংশ এআই অগ্রগতি প্রকৃতপক্ষে স্কেলে অত্যধিক মূলধন বিনিয়োগের উপর নির্ভর করে।যা সেই সময়ে অ্যালগরিদমিকভাবে সর্বোত্তম বলে বিবেচিত হয়েছিল তা অতিক্রম করে. নতুন প্রযুক্তিগত অগ্রগতি প্রমাণ করছে যে আমরা কম খরচে একই কর্মক্ষমতা অর্জন করতে পারি। যদিও ডিপসাইকের মতো দক্ষ সমাধানগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে দক্ষতা উন্নত করেছে, তবুও,হাইপারস্কেল ক্লাউড সরবরাহকারীদের সম্প্রসারণের জন্য এখনও বৃহত্তর ডেটা সেন্টার প্রয়োজন এবং গুলির অনুমান ব্যয় বহন করতে হবে.

যদিও, প্রযুক্তি জায়ান্টরা বসে নেই। আমরা ইতিমধ্যেই ডিপসাইকের সাফল্যের জন্য একটি অস্ত্রপ্রচার দেখছি, গুগলের জেমিনি মডেলের মতো,মাইক্রোসফটের অজুর এআই ফাউন্ড্রি এবং মেটার ওপেন সোর্স এলএলএএমএ সবাই আধিপত্যের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে. ওপেন সোর্স মডেলগুলি একটি মূল ভূমিকা পালন করতে পারে। মেটা এর প্রধান নির্বাহী মার্ক জাকারবার্গ ব্যক্তিগতকৃত এআই-এর গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছিলেন - অর্থাৎ পৃথক ব্যবহারকারীদের চাহিদা, সংস্কৃতি এবং পছন্দ অনুসারে মডেলগুলি।.এই দৃষ্টিভঙ্গি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নের একটি বৃহত্তর প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণঃ বৃহত্তর মেঘ অবকাঠামোর প্রয়োজন ছাড়াই উচ্চ কার্যকারিতা প্রদান করতে সক্ষম ছোট, আরও বিশেষায়িত মডেল।

স্টার্টআপগুলো নতুন চিপ জিতবে

একই সময়ে, ওপেন সোর্স এবং ক্লোজ সোর্স জায়ান্টদের আলাদা লক্ষ্য রয়েছে, যা চ্যালেঞ্জারের সুবিধা আরও বাড়িয়ে তোলে।মেটা এর মতো কোম্পানিগুলো দ্বারা তৈরি ওপেন সোর্স মডেলগুলো প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণ অব্যাহত রাখবে এবং ইকোসিস্টেম জুড়ে খরচ কমাবে।, যখন বন্ধ সোর্স মডেলগুলি আরও ভাল প্রযুক্তির মাধ্যমে উচ্চতর ফি চার্জ করার চেষ্টা করে। স্টার্টআপগুলি প্রতিটি ব্যবহারের জন্য সর্বোত্তম মূল্য / কর্মক্ষমতা অনুপাত অর্জনের জন্য দুটি শিবিরের মধ্যে প্রতিযোগিতাটি ব্যবহার করতে পারে,মুনাফা মার্জিন বাড়ানোর সময়.

ব্যবসার আকার যাই হোক না কেন, বার্তাটি স্পষ্টঃ তাদের কাছে উপলব্ধ নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি - বাজারের গতিশীলতা, কম্পিউটিং ক্ষমতা এবং প্রতিভা - দ্রুত বা ব্যর্থতার মুখোমুখি করুন।প্রযুক্তিগত অগ্রগতির চক্র ক্রমশই কমছে, নতুন পারফরম্যান্স স্ট্যান্ডার্ড সেট করতে কয়েক মাস বা এমনকি কয়েক বছর সময় লাগতো, ডিপসিকের প্রযুক্তিগত অগ্রগতির জন্য যা এখন ৪১ দিন পর্যন্ত সময় নিতে পারে।উদ্ভাবন এক অভূতপূর্ব গতিতে এগিয়ে চলেছে, এবং ত্রুটি সহনশীলতা স্পেস দ্রুত সঙ্কুচিত হয়।