জেনসেন হুয়াং বলেছেন যে খোলা এবং বন্ধ এআই একসাথে বাস করবে: ক্রিপ্টো এবং ডিসেন্ট্রালাইজড এআই-এর জন্য এর অর্থ কী
2026/08/02 08:06:00
NVIDIA-এর সিইও জেনসেন হুয়াংয়ের মতে, খোলা এবং স্বত্বাধিকারসম্পন্ন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একসাথে বিকাশ লাভ করবে, যার প্রভাব শুধুমাত্র শীর্ষ AI ল্যাবগুলির মধ্যে প্রতিযোগিতার বাইরেও বিস্তৃত। যদি উন্নত মডেলের ওজনগুলি আরও প্রসারিতভাবে উপলব্ধ হয়, তবে পরবর্তী বাধা হবে এগুলি প্রশিক্ষণ, কাস্টমাইজ এবং পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো। এটি ডিসেন্ট্রালাইজড GPU নেটওয়ার্ক, ব্লকচেইন-ভিত্তিক AI বাজার এবং Bittensor-এর মতো প্রোটোকলের জন্য একটি সম্ভাব্য সুযোগ তৈরি করে, কিন্তু এটি নিশ্চিত করে না যে প্রতিটি ডিসেন্ট্রালাইজড AI প্রকল্প বা সংশ্লিষ্ট টোকেনই সফল হবে।
ক্রিপ্টোর জন্য কেন্দ্রীয় প্রশ্ন শুধু এটাই নয় যে আরও বেশি AI মডেল ডাউনলোড করা যাবে। এটি হলো কি ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্কগুলি ব্যবসা এবং ডেভেলপারদের কাছে কিনতে ইচ্ছুক হওয়ার মতো স্তরে কম্পিউট, ইনফারেন্স, স্টোরেজ, পেমেন্ট এবং যাচাইকরণ প্রদান করতে পারবে। হুয়াংয়ের মন্তব্যগুলি একটি বিবিধ AI বাস্তুতন্ত্রের জন্য যুক্তি শক্তিশালী করে, কিন্তু প্রযুক্তিগত পারফরম্যান্স, নেটওয়ার্কের বিশ্বস্ততা, টোকেন অর্থনীতি এবং প্রকৃত গ্রাহকের চাহিদা নির্ধারণ করবে যে ক্রিপ্টো AI বৃদ্ধির চারপাশে একটি অনুমানমূলক বর্ণনা হয়েই থাকবে নাকি একটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামোর স্তরে পরিণত হবে।
জেনসেন হুয়াংয়ের ওপেন এবং ক্লোজড এআই দৃষ্টিভঙ্গি এবং কেন উভয় মডেল একসাথে বিদ্যমান থাকবে
জেনসেন হুয়াং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতকে খোলা এবং বন্ধ সিস্টেমের মধ্যে একটি বিজয়ী-সব-নেয়া প্রতিযোগিতা হিসেবে দেখেন না। মার্চ ২০২৬-এ নভিডিয়া জি টি সি-তে কথা বলতে গিয়ে, নভিডিয়ার প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও এই দ্বিমাত্রিক পছন্দকে প্রত্যাখ্যান করেন এবং বলেন, “স্বত্বাধিকারপ্রাপ্ত বনাম খোলা কিছুই নয়। এটি স্বত্বাধিকারপ্রাপ্ত এবং খোলা।” তাঁর যুক্তি হলো যে, বিশ্বব্যাপী এআই বাস্তুতন্ত্রের জন্য ভিন্ন ভিন্ন কাজ, শিল্প এবং নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তার জন্য ভিন্ন ভিন্ন মডেলের প্রয়োজন হবে, একটি একক কোম্পানি বা উন্নয়ন দর্শনের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত একটি সার্বজনীন সিস্টেমের পরিবর্তে। ফ্রন্টিয়ার স্বত্বাধিকারপ্রাপ্ত মডেলগুলি সর্বোচ্চ যুক্তির কর্মক্ষমতা, পরিচালিত নিরাপত্তা এবং এনটারপ্রাইজ সমর্থনের প্রয়োজনীয়তা সহকারে কাজগুলির নেতৃত্ব দিতে থাকবে, যখন খোলা-ওজনের মডেলগুলি ডেভেলপারদের, ব্যবসাগুলির এবং সরকারগুলির কাস্টমাইজেশন, ডেটা প্রসেসিং এবং ডিপলয়মেন্টের উপর greater control-এর অনুমতি দেবে।
হুয়াং ওপেন বনাম ক্লোজড এআই বিতর্ককে অস্বীকার করেন
যদিও খোলা এবং বন্ধ এআই প্রায়শই প্রতিদ্বন্দ্বী পদ্ধতি হিসেবে উপস্থাপন করা হয়, তবে এগুলি ভিন্ন ভিন্ন ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। স্বত্বাধিকার মডেলগুলি সাধারণত তাদের ডেভেলপারদের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় এবং অ্যাপ্লিকেশন, ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম বা API-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা হয়। এই কাঠামোটি গ্রাহকদের জটিল মেশিন-লার্নিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার চালানোর প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই উন্নত পারফরম্যান্স, সমন্বিত আপডেট, কেন্দ্রীয়কৃত সুরক্ষা সুরক্ষা এবং পেশাদার সমর্থন প্রদান করতে পারে। এর বিনিময়ে, ব্যবহারকারীদের মডেলের প্যারামিটার, ট্রেনিং প্রক্রিয়া এবং অভ্যন্তরীণ সুরক্ষা সম্পর্কে সীমিত দৃশ্যতা থাকতে পারে। AI-এর সঙ্গে তাদের অপারেশনগুলিতে এটি আরও গভীরভাবে একীভূত হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে, সংগঠনগুলি একটি প্রদানকারীর মূল্য, উপলব্ধতা, ডেটা নীতি এবং ব্যবহারের সীমাবদ্ধতা-এরও উপর নির্ভরশীল হয়ে পড়তে পারে।
ওপেন-ওয়েট মডেলগুলি একটি ভিন্ন বিতরণ মডেল অনুসরণ করে, কারণ এদের প্রশিক্ষিত প্যারামিটারগুলি সাধারণত ব্যবহারকারীর দ্বারা নির্বাচিত ইনফ্রাস্ট্রাকচারে ডাউনলোড, পরিবর্তন এবং ডিপ্লয় করা যায়। এটি একটি মডেলকে প্রাইভেট ডেটাসেট, অঞ্চলীয় ভাষা, বৈজ্ঞানিক গবেষণা বা বিশেষায়িত ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির জন্য ফাইন-টিউন করার সম্ভাবনা তৈরি করে। একটি সংস্থা এই মডেলটিকে তাদের নিজস্ব সার্ভারে, একটি প্রাইভেট ক্লাউডে বা লেটেন্সি এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ গুরুত্বপূর্ণ এজ ডিভাইসগুলির কাছাকাছি চালাতে পারে। তবে, ওপেন-ওয়েট মানেই সম্পূর্ণরূপে ওপেন-সোর্স হওয়ার অপেক্ষা করে না। প্রশিক্ষণের ডেটাসেট, সোর্স কোড, নিরাপত্তা মূল্যায়ন বা বিকাশের পদ্ধতি অপ্রাপ্যই থাকতে পারে,এবং লাইসেন্সগুলি নির্দিষ্ট ব্যবহারকে সীমিত করতে পারে। তাই,মডেলের ওপেননেসটি একটি সহজ-সরল “হ্যাঁ”-বা-“না””ক্যাটাগরির পরিবর্তেএকটি স্পেকট্রামেরউপরঅবস্থিত।
হুয়াংয়ের জিটিসি মন্তব্য অনুযায়ী, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থনীতি এবং উৎপাদন এর মতো শিল্পগুলি ক্রমাগত সাধারণ-উদ্দেশ্য, বিশেষায়িত, খোলা এবং স্বত্বাধিকারসম্পন্ন মডেলের সংমিশ্রণের উপর নির্ভরশীল হয়ে উঠবে। একটি হাসপাতাল ব্যাপক চিকিৎসা গবেষণার জন্য একটি বাণিজ্যিক সীমান্ত সিস্টেম ব্যবহার করতে পারে, যখন গোপনীয় রোগীর তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য স্থানীয়ভাবে স্থাপিত একটি মডেল ব্যবহার করে। একটি আর্থিক প্রতিষ্ঠান সাধারণ বিশ্লেষণের জন্য একটি স্বত্বাধিকারসম্পন্ন মডেল ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু গ্রাহকের রেকর্ডগুলি তাদের নিজস্ব নিয়ন্ত্রিত পরিবেশের ভিতরেই রাখবে। উৎপাদনকারীরা কারখানা এবং ঔদ্যোগিক সরঞ্জামের কাছাকাছি ছোট মডেলগুলি চালাতে পারে, যখন জটিল প্রকৌশলগত কাজের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির উপর নির্ভরশীল হবে। AI এজেন্টগুলি এবং মডেল-রাউটিং প্ল্যাটফর্মগুলি এই হাইব্রিড গঠনকে আরও সাধারণ করে তুলতে পারে।প্রতিটি অনুরোধকে একটি মডেলের দিকে পাঠানোর পরিবর্তে,একটি অরকেস্ট্রেশন সিস্টেমপ্রতিটি কাজেরজটিলতা,সংবেদনশীলতা,খরচএবংপ্রতিক্রিয়া-সময়েরপ্রয়োজনীয়তা-এইসবগুলি-মূল্যায়নকরতেপারবেএবংসবচেয়েউপযুক্তঅপশনটি-নির্বাচনকরবে।সাধারণডকুমেন্টবিন্যাসকেএকটিদক্ষস্থানীয়মডেল-দিয়েদেওয়াহতেপারে,যখনউন্নতকোডিংঅথবাবৈজ্ঞানিকযুক্তি-একটিআরওক্ষমস্বত্বাধিকারসম্পন্নপ্ল্যাটফর্ম-এপাঠানোহতেপারে।বহুমডেলগুলি-পিছনে-চলছে-এমনভিতরেওব্যবহারকারীদের-একটিমাত্রঅ্যাপলিকেশন-এরসঙ্গে-交互করতেপারবে।এইপদ্ধতিটি-অপ্রয়োজনীয়খরচকমকরতে,সংবেদনশীলতথ্যসংরক্ষণকরতেএবংএকজনসরবরাহকারী-এরউপর-নির্ভরশীলতা-সীমিতকরতে-সহজলভ-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট-ফট।
NVIDIA-এর ওপেন-মডেল কৌশল হুয়াং-এর দৃষ্টিভঙ্গিকে সমর্থন করে
NVIDIA-এর কার্যকলাপ দেখায় যে জেনসেন হুয়াং-এর খোলা এবং স্বত্বাধিকারভুক্ত AI-এর প্রতি সমর্থন শুধুমাত্র পাবলিক মন্তব্যের বাইরে বিস্তৃত। ২০২৬ সালের মার্চে, কোম্পানিটি Mistral AI, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Perplexity, Reflection AI, Sarvam এবং Thinking Machines Lab-এর সাথে Nemotron Coalition গঠন করে। এই কোয়ালিশনটি গবেষণা, ডেটাসেট, মূল্যায়ন ফ্রেমওয়ার্ক, বিশেষজ্ঞ জ্ঞান এবং কম্পিউটিং সম্পদকে একত্রিত করে খোলা ফ্রন্টিয়ার মডেল তৈরির জন্য। এর প্রথম বেস মডেলটি NVIDIA এবং Mistral AI-এর সহযোগিতায় তৈরি হচ্ছে, অন্যান্য সদস্যরা টেস্টিং, পোস্ট-ট্রেনিং এবং চলমান ডেভেলপমেন্টে অবদান রাখছে। NVIDIA-এর পরিকল্পনা যে ফলাফলের মডেলটি AI-এর ব্যাপক বাস্তুতন্ত্রের সাথে শেয়ার করা হবে এবং Nemotron 4 পরিবারের জন্য এটিকে ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা হবে। ২০২৬ সালের মার্চের মধ্যে, Hugging Face-এ Nemotron-এর বিদ্যমান মডেলগুলি 45 মিলিয়নেরও বেশি ডাউনলোড অর্জন করেছিল, যা খুবই চাহিদাপূর্ণ adaptable AI সিস্টেমগুলির ইঙ্গিত দেয়। NVIDIA ২০২৬-এর জুলাইয়ে Japanese-ভাষার AI, এন্টারপ্রাইজ এজেন্ট, টেলিকমিউনিকেশন, উৎপাদন এবং scientific applications-এ Nemotron-এর প্রযুক্তি ব্যবহারকারী Japanese organization-গুলি—যেমন Institute of Science Tokyo, SoftBank, SB Intuitions, Stockmark, Hitachi and NTT DATA—এর সঙ্গে deployment-এর মাধ্যমেএই কৌশলকে expand-করে।এই projecets-গুলি show-করছে how organizations can customize open foundations with proprietary data without publicly exposing valuable internal knowledge.
সুরক্ষা উন্নয়নগুলি হুয়াংয়ের যুক্তি আরও সমর্থন করে যে খোলা এবং বন্ধ এআই মডেলগুলি একসাথে বিদ্যমান থাকবে। খোলা মডেলগুলি পরীক্ষা করা এবং স্বাধীনভাবে পরীক্ষা করা যায়, যখন স্থানীয় ডিপ্লয়মেন্ট সংগঠনগুলিকে সংবেদনশীল তথ্যকে নিয়ন্ত্রিত অবকাঠামোর মধ্যে রাখতে সক্ষম করে। তবে, ডাউনলোডযোগ্য ওজনগুলিকেও সুরক্ষা বাতিল করার জন্য পরিবর্তন করা যেতে পারে, এবং এদের প্রকাশকে ফিরিয়ে আনা কঠিন। বন্ধ সিস্টেমগুলি কেন্দ্রীয় অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং সমন্বিত সুরক্ষা আপডেট প্রদান করে, কিন্তু এগুলি অস্পষ্ট নির্ভরশীলতা এবং কেন্দ্রীয়ভাবে বিফলতার বিন্দুগুলিরও সৃষ্টি করতে পারে। 27 জুলাই, 2026-এ, NVIDIA এবং অন্যান্য প্রযুক্তি এবং সাইবারসুরক্ষা সংগঠনগুলি Open Secure AI Alliance-এর সূচনা করেছে, যা উভয় মডেলেরই প্রয়োজনীয়তা স্বীকার করে while open defensive tools-এর বিকাশের জন্য। এই মিশ্রিত বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থনও NVIDIA-এর AI অবকাঠামো প্রদানকারীর অবস্থানের সাথে খাপখাইয়ে।সম্পত্তি-ভিত্তিক গবেষণাগার,ক্লাউডপ্ল্যাটফর্ম,সরকারএবংখোলামডেলচলানোবিকাশকারীদেরসবাইGPU,নেটওয়ার্কিং,সঞ্চয়,বিদ্যুৎএবংবিশেষজ্ঞসফটওয়্যারপ্রয়োজন।স্ব-হোস্টিংখোলাওজনগুলিমডেল-অ্যাকসেসশুলগুলিকমপনকরতপারে,কিন্তুএটিঅপারেটিংখরচগুলিকেঅপসারণকরেনা।অতএব,এটিরযুক্তিসঙ্গতযেNVIDIAভবিষ্যতেরঅয়গুলিরউপরভিত্তিকরেপ্রপ্রাইটারিপ্ল্যাটফরম,খোলা-ওজনসিসটেমঅথবাহাইব্রিডসংমিশ্রণগুলিরযেকোনওএকটিরউপরভিত্তিকরেউপকৃতহতপারে,যাএকটিবিভিন্নAIবাজারকেসবচেয়েবেশিprobableফলাফলহিসেবেদেখায়।
ওপেন-ওয়েট এআই এর অর্থ ক্রিপ্টো এবং ডিসেন্ট্রালাইজড এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের জন্য
ওপেন-ওয়েট এআই ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউটিং-এর চাহিদা বাড়াতে পারে, কারণ একটি মডেল ডাউনলোড করলে এর পরিচালনার খরচ মুছে যায় না। ডেভেলপারদের মডেল ফাইন-টিউন, ব্যবহারকারীর অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণ এবং স্কেলে এআই এজেন্ট চালানোর জন্য এখনও জিপিইউ, স্টোরেজ, ব্যান্ডউইথ, বিদ্যুৎ এবং প্রযুক্তিগত অবকাঠামোর প্রয়োজন। এটি স্বাধীন হার্ডওয়্যার প্রদানকারীদের সঙ্গে কম্পিউটিং ক্ষমতা খুঁজছেন এমন ডেভেলপারদের যুক্ত করে একটি ডিসেন্ট্রালাইজড ফিজিক্যাল ইনফ্রাস্ট্রাকচার নেটওয়ার্কের জন্য একটি সম্ভাব্য ভূমিকা তৈরি করে। বিতরণকৃত বাজারগুলি মডেল ট্রেনিং, ইনফারেন্স এবং অ্যাপ্লিকেশন হোস্টিংয়ের জন্য অব্যবহৃত জিপিইউগুলি উপলব্ধ করতে পারে, যখন ডিসেন্ট্রালাইজড স্টোরেজ সিস্টেমগুলি ডেটাসেট, চেকপয়েন্ট এবং এআই-উত্পাদিত কনটেন্টকে সমর্থন করতে পারে। ক্রিপ্টো সম্পদগুলি এই নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে পেমেন্ট, প্রদানকারীদের পুরস্কার, স্টেকিং এবং 액সেসকে সমন্বয় করতে পারে, যা প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে same company or cloud platform-এর ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা দূরীভূত করে। ডিসেন্ট্রালাইজড ইনফ্রাস্ট্রাকচার নেটওয়ার্ক-এর বিস্তৃততর 범주টি মডেল উন্নয়নেরই বাইরে,ডিজিটালসেবা-চালানোরজন্যপ্রয়োজনীয়ভৌতসম্পদগুলিতেওবিস্তৃত।মূলসুযোগটিহল,ওপেনওয়েটগুলিমডেলঅ্যাকসেসকরারবাধা-কমিয়েদেয়,কিন্তুঅবকাঠামোগতবন্ধনকেঅপসারণকরেনা,যাপরিণতহয়এলটারনেটিভজিপিইউক্লাউড,পারমিশনলেসইনফারেন্সএবংভৌগলিকভাবেবিতরণকৃতএআইহোস্টিং-এরজন্যবজারবৃদ্ধিরদিকে।
ব্লকচেইন নেটওয়ার্কগুলি পারদর্শী পেমেন্ট, মডেল মালিকানার রেকর্ড, ডেটা প্রোভেনেন্স এবং মেশিন-লার্নিং আউটপুট মূল্যায়নের জন্য উদ্দীপনা প্রদানের মাধ্যমে ডিসেন্ট্রালাইজড এআইকেও সমর্থন করতে পারে। বিটটেনসর এই ধারণাকে বিশেষায়িত সাবনেটগুলির মাধ্যমে প্রয়োগ করে, যেখানে অংশগ্রহণকারীরা ইনফারেন্স, কম্পিউট, স্টোরেজ এবং পূর্বানুমানের মতো সেবা প্রদান করতে পারে, যখন ভ্যালিডেটরগুলি অবদান মূল্যায়ন করে এবং প্রোটোকল উদ্দীপনা ব্যবহৃত পারফরম্যান্সকে পুরস্কৃত করে। ক্রিপ্টো ইনফ্রাস্ট্রাকচার সম্ভবত AI agents in cryptoকে প্রোগ্রামযোগ্য ওয়ালেট এবং স্টেবলকয়েন পেমেন্টের মাধ্যমে ডিজিটাল সেবা কিনতে সক্ষম করতে পারে। তবে, ওপেন-ওয়েট AI স্বয়ংক্রিয়ভাবেই ডিসেন্ট্রালাইজড হয় না। একটি ডাউনলোডযোগ্য মডেল এখনও একটি সেন্ট্রালাইজড ক্লাউড প্রভাইডার দ্বারা হোস্ট করা যেতে পারে, কেন্দ্রীভূত ডেটাসেটগুলির উপর প্রশিক্ষিত হতে পারে এবং একটি সংখ্যক উৎপাদকদ্বারা সরবরাহকৃত হার্ডওয়্যারের মধ্যদিয়ে চলতে পারে। ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্কগুলির output verification, privacy, latency, hardware quality, cybersecurity and service availability-এর মতো জটিল সমস্যাগুলির সমাধান করতে হবে,যখনপর্যন্ততারাসেন্ট্রালাইজডবিকল্পগুলিরসঙ্গেসমঝতপূর্ণভাবেপ্রতিদ্বন্দ্বিতাকরতপারবেনা।অতএব,ওপেন-ওয়েটAIএবংক্রিপ্টোরমধ্যেসবচেয়েশক্তিশালীসংযোগহলমডেলটিরচারপরিবেশ—কমপিউটিংসম্পদগুলিকিভাবেসরবরাহকরাহচ,অবদানকারীদেরকিভাবেপরিশোধকরাহচ,আউটপুটগুলিকিভাবেয়ারিফাইকরাহচএবংব্যবহারকারীদেরএকটিমধ্যস্থতাউপরসম্পূর্ণভাবেনির্ভরশীলহওয়াছাড়াসেবাগুলিতেঅ্যাকসেসকরতপারছেকিনা।
বিটটেনসর, ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট এবং এআই টোকেনের সুযোগ এবং ঝুঁকি
বিটটেনসর এবং অন্যান্য ডিসেন্ট্রালাইজড এআই প্রকল্পগুলি প্রচলিত ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচারের বিকল্পের জন্য চাহিদা বাড়ার সাথে সাথে মনোযোগ আকর্ষণ করছে, কিন্তু এদের দীর্ঘমেয়াদী মূল্য শুধুমাত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনপ্রিয়তার উপর নির্ভর করবে না। এই নেটওয়ার্কগুলি প্রমাণ করতে হবে যে বিতরণকৃত অংশগ্রহণকারীরা প্রতিযোগিতামূলক দামে নির্ভরযোগ্য ট্রেনিং, ইনফারেন্স, সঞ্চয় এবং ডেটা সেবা প্রদান করতে পারে। ক্রিপ্টো টোকেনগুলি প্রদানকারী, বৈধকারী এবং পেমেন্টকে সমন্বয় করতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু টেকসই গ্রহণযোগ্যতার জন্য প্রকৃত গ্রাহক, পরিমাপযোগ্য আউটপুট এবং টোকেন পুরস্কারের উপর নির্ভরশীল নয় এমন আর্থিক কার্যকলাপের প্রয়োজন। AI crypto sectors-এর বিস্তৃত ক্ষেত্রে বিভিন্ন বিজনেস মডেল রয়েছে, যার ফলে প্রতিটি AI টোকেনকে একই প্রবণতার সাথে সম্পর্কিতভাবে বিবেচনা করার চেয়ে প্রকল্প-স্তরের মূল্যায়নই বেশি উপযোগী।
বিট্যানসর এবং কোভেন্যান্ট-72B ডিসেন্ট্রালাইজড এআইয়ের সম্ভাবনাকে হাইলাইট করে
বিটটেনসর বিশেষায়িত সাবনেটের মাধ্যমে কাজ করে, যেগুলো এআই ইনফারেন্স, ট্রেনিং, প্রেডিকশন, স্টোরেজ এবং কম্পিউটের মতো ডিজিটাল সেবা প্রদানের জন্য প্রতিযোগিতা করে। বিটটেনসর সাবনেট ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, মাইনাররা প্রাসঙ্গিক সেবা তৈরি করে, ভ্যালিডেটররা এর গুণগত মান মূল্যায়ন করে, সাবনেট তৈরিকারীরা উদ্দীপনা ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠা করে এবং স্টেকাররা TAO-এর মাধ্যমে ভ্যালিডেটরদের সমর্থন করে। ২০২৬ সালের মার্চে, টেমপ্লার সাবনেট 3-এর মাধ্যমে Covenant-72B, একটি 72-বিলিয়ন-প্যারামিটারের ভাষা মডেলের বিতরণকৃত ট্রেনিংয়ের সমর্থনের পরে, নেটওয়ার্কটি বড়পৈতালি মনোযোগ পায়। Covenant-72B-এর প্রযুক্তিগত রিপোর্টটি বলে যে, মডেলটি 1.1 ট্রিলিয়নটি টোকেনের উপর অনুমতিহীন, বিশ্বব্যাপীভাবে বিতরণকৃত প্রক্রিয়ায় প্রি-ট্রেইনড করা হয়েছিল। হুয়াং এই পরীক্ষাকে Folding@home-এর আধুনিকভাবে তুলনা করেছেন, এর বিতরণকৃত-কম্পিউটিংয়ের পদ্ধতির স্বীকৃতি দিয়েছেন। এইমতটি NVIDIA-এর Bittensor-এর সঙ্গে কোনও অংশীদারিত্ব, TAO-এর পক্ষে কোনও সমর্থন, অথবা ডিসেন্ট্রালাইজড ট্রেনিংয়েরই বর্তমানে প্রচলিত ডেটা সেন্টারগুলিরচেয়ে superior-এরপ্রমাণকেই নির্দেশকরেনি।এটিদেখিয়েছিলযে,বড়পরিমাণেসহযোগিতামূলকট্রেনিংপ্রযুক্তিগতভাবেসম্ভব,এবংBittensor-এরবড়সুযোগহলসাবনেটগুলিকেউপযোগীমেশিনইনটেলিজেন্সএরজন্যপ্রতিযোগিতামূলকবাজারহিসাবেপরিণতকরা।
ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট এবং এআই টোকেনগুলি ইনফ্রাস্ট্রাকচার অ্যাক্সেস বাড়াতে পারে
ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউটের সবচেয়ে শক্তিশালী সুযোগ হলো একটি এআই মডেল অ্যাক্সেস করার মধ্যে এবং এটি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার পাওয়ার মধ্যে বিদ্যমান ফাঁক। কেন্দ্রীয়কৃত ক্লাউড প্রোভাইডাররা স্কেলে জিপিইউ প্রদান করে, কিন্তু মূল্য, অঞ্চলগত উপলব্ধতা, ক্ষমতা সীমাবদ্ধতা এবং দীর্ঘমেয়াদী চুক্তি ছোট ডেভেলপারদের জন্য বাধা হয়ে দাঁড়াতে পারে। বিতরণকৃত নেটওয়ার্কগুলি স্বতন্ত্র প্রোভাইডারদের থেকে সম্পদ সংগ্রহ করার চেষ্টা করে এবং এগুলিকে খোলা মার্কেটপ্লেসের মাধ্যমে উপলব্ধ করে। যদি তারা প্রতিযোগিতামূলক মূল্য এবং নির্ভরযোগ্য সেবা প্রদান করতে পারে, তবে এটি অস্থায়ী বা নমনীয় ক্ষমতা প্রয়োজনীয় স্টার্টআপ, গবেষকদের এবং এআই-এজেন্ট ডেভেলপারদের সমর্থন করতে পারে। বড় মডেলগুলি ট্রেইনিংয়েরই সুযোগটি সীমাবদ্ধ নয়: ইনফারেন্স, ফাইন-টিউনিং, মডেল মূল্যায়ন, সিনথেটিক-ডেটা উৎপাদন এবং অবিরত এজেন্ট বাস্তবায়নের মধ্যেও পুনরাবৃত্তিরূপে কাজের চাহিদা তৈরি হতে পারে।টোকেনগুলি এই সিস্টেমগুলির মধ্যে পaymentএবংপুরস্কারকেসমন্বিতকরতপারে,কিন্তুতাদেরসবচেয়েশক্তিশালীব্যবহারএখনইঅস্তিত্বপায়যখনঅস্টটিএকটিঅপরিহার্যনেটওয়ার্কফাংশনপালনকরে,যা-এআইঅ্যাপ্লিকেশন-এরসঙ্গেযুক্তএকটিমুখ্যতপরিচয়পদকহিসেবেকাজকরেনা।
প্রযুক্তিগত, নিরাপত্তা এবং কেন্দ্রীয়করণের ঝুঁকি গ্রহণকে সীমিত করতে পারে
ডিসেন্ট্রালাইজড এআই নেটওয়ার্কগুলি সাধারণ ব্লকচেইন লেনদেনের সাথে তুলনা করলে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। এআই আউটপুটগুলি বিষয়গত এবং মূল্যায়ন করতে ব্যয়বহুল হতে পারে, যার ফলে ভ্যালিডেটরদের জন্য কঠিন হয়ে পড়ে যায় যে কোনও প্রোভাইডার প্রকৃতপক্ষে উপযোগী কাজ তৈরি করেছে নাকি শুধুমাত্র স্কোরিং মেকানিজমের জন্যই অপ্টিমাইজ করেছে। দুর্বল মূল্যায়ন পরিচালনা, সহযোগিতা এবং বাহ্যিক গ্রাহকদের সেবা না করেও পুরস্কার অর্জনের কার্যকলাপকে উৎসাহিত করতে পারে। বিতরণকৃত ট্রেইনিংয়ের ফলে যোগাযোগের বিলম্ব, অসমঝবুঝি হার্ডওয়্যার, এবং অংশগ্রহণকারীদের ডিসকনেক্ট হওয়ার বা ভুল আপডেট জমা দেওয়ার ঝুঁকিও আসে। একটি ব্লকচেইন এখনও GPU প্রস্তুতকারকদের, বড় ভ্যালিডেটরদের, ডেটা সেন্টারগুলির বা ডেভেলপমেন্ট টিমগুলির সংখ্যা-সীমিতভাবে নির্ভরশীল থাকতে পারে, যার ফলে প্রধান স্তরগুলির কেন্দ্রীভবনই বজায় থাকে, যদিও পaymentগুলি ডিসেন্ট্রালাইজড।অসৎপ্রয়াসী, দূষিত ключ,সফটওয়্যারেরভদ্রতা,এবংকপিরাইটকৃতবারহস্যময়ডেটারঅননুমতিক্রমেব্যবহারঅতিরিক্তবিপদসৃষ্টিকরে।অতএব,প্রতিষ্ঠিতক্লাউডসারভিসগুলিরসঙ্গেপ্রতিদ্বন্দ্বিতাকরতহবেপরিষ্কারপারফরম্যান্স,প্রকাশ্যশাসন,শক্তিশালীগোপনীয়তাসুরক্ষা,এবংসম্পন্নকাজপ্রমাণকরারবিশ্বস্তউপায়।
নেটওয়ার্ক বৃদ্ধি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এআই টোকেনের মূল্য বাড়ায় না
এআই-টোকেনের দাম মডেল প্রকাশ, প্রভাবশালী মন্তব্য এবং সামগ্রিক বাজার মনোভাবের প্রতি দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, কিন্তু মনোযোগ অবশ্যই পুনরাবৃত্ত আয় তৈরি করে না। একটি নেটওয়ার্ক বেশি ডিপ্লয়মেন্ট, লেনদেন বা অংশগ্রহণকারী রিপোর্ট করতে পারে, যদিও এই কার্যকলাপের অধিকাংশই টোকেন ইমিশন এবং প্রলোভনের দ্বারা অর্থায়িত হয়। যদি অংশগ্রহণকারীদের পুরস্কার বাহ্যিক গ্রাহকদের আয়ের চেয়ে নিয়মিতভাবে বেশি হয়, তবে প্রতীয়মান বৃদ্ধি একটি টেকসই ব্যবসায়িক মডেলের পরিবর্তে চলমান ইস্যুতে নির্ভরশীল হতে পারে। TAO এবং অন্যান্য ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট টোকেনগুলির মূল্যায়নের জন্য গ্রাহকদের পayment, পুনরাবৃত্তির কাজ, হার্ডওয়্যারের ব্যবহার, validator-এর 독립তা, provider-এর কেন্দ্রীভবন এবং কার্যকলাপকে টিকিয়ে রাখতে প্রয়োজনীয় প্রলোভনের খরচ পরীক্ষা করা দরকার। 투자কারীদেরও নির্ধারণ করা উচিত যে, ব্যবহারকারীদেরকে সেবা অ্যাক্সেসের জন্য টোকেনটিরপ্রয়োজন, network fee-এর দ্বারা পুনরাবৃত্তিরচাহিদা-এরসৃষ্টিহয়কিনা,এবংemission-এরদ্বারাঅস্তিত্বশীলধারকদেরপ্রভাবিতহয়কিনা। Bittensorএবংডিসেন্ট্রালাইজডকম্পিউটএকটিসত্যিকারেপ্রতিশ্রুতিশীলসুযোগধারণকরেএকটিঅধিকখোলাAIঅর্থনীতিকেসমর্থনকরতে,কিন্তুদীর্ঘমেয়াদীসফলতাnverifiableসেবা,পুনরাবৃত্তগ্রাহকএবংটেকসইটোকেনঅর্থনীতি-এরউপরনির্ভরশীলহবে।
সিদ্ধান্ত
জেনসেন হুয়াংয়ের দৃষ্টিভঙ্গি যে খোলা এবং স্বত্বাধিকারসম্পন্ন এআই একসাথে বিদ্যমান থাকবে, তা একটি বহু-মডেল অর্থনীতির দিকে ইঙ্গিত করে, যেখানে সংস্থাগুলি একটি সার্বজনীন বিকাশ পদ্ধতির পরিবর্তে পারফরম্যান্স, গোপনীয়তা, খরচ এবং নিয়ন্ত্রণের ভিত্তিতে সিস্টেম নির্বাচন করবে। এই বিস্তারটি ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট, ব্লকচেইন-ভিত্তিক পেমেন্ট এবং Bittensor-এর মতো প্রলোভন নেটওয়ার্কের জন্য অর্থপূর্ণ চাহিদা তৈরি করতে পারে, কারণ অ্যাক্সেসযোগ্য মডেল ওজনগুলির প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য প্রচুর অবকাঠামোর প্রয়োজন। Covenant-72B-এ দেখা গেছে যে বড় অনুমতিহীন প্রশিক্ষণ পরীক্ষা সম্ভব, কিন্তু প্রযুক্তিগত সম্ভাবনা বাণিজ্যিক শ্রেষ্ঠত্ব বা টোকেনের মূল্যকে নিশ্চিত করে না। ডিসেন্ট্রালাইজড এআই প্রকল্পগুলির প্রমাণ করতে হবে যে তারা আউটপুটকে যাচাই, ডেটা সুরক্ষা, নির্ভরযোগ্য সেবা প্রদান এবং অতিরিক্ত ইমিশনের উপর নির্ভরশীলতা ছাড়াই পayment-করা গ্রাহকদের আকর্ষণ করতে পারে। Crypto-এর সম্ভবত খোলা AI-এর অর্থনীতির জন্যএকটি important coordination and settlement layer-এরভূমিকা ।কিন্তুসবচেয়েশক্তিশালীপ্রকল্পগুলিহবেযারাAI-এরগল্পকেপরিমাপযোগ্যব্যবহার,সাসটেইনেবলআয়এবংপ透明টোকেনঅর্থনীতিতেরুপান্তরকরবে।
|
KuCoin তার 9তম বার্ষিকী উদযাপন করছে একটি বিশেষ প্ল্যাটফর্ম ক্যাম্পেইনের মাধ্যমে, যাতে রয়েছে এক্সক্লুসিভ পুরস্কার, ট্রেডিং কার্যক্রম এবং সীমিত সময়ের অফার। এক্সচেঞ্জের নয় বছরের বৃদ্ধি ও উদ্ভাবনের প্রতীকী মুহূর্তে অংশগ্রহণ করে সুবিধাগুলি উপভোগ করার সুযোগ হারাবেন না। এখনই আনুষ্ঠানিক ক্যাম্পেইন পৃষ্ঠায় যান:
|
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
বিটটেনসর কি একটি ডিসেন্ট্রালাইজড ক্লাউড-কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের সমান?
না। একটি ডিসেন্ট্রালাইজড ক্লাউড মার্কেটপ্লেস প্রধানত কম্পিউটিং সংস্থান প্রদানকারী স্বাধীন প্রোভাইডারদের সাথে গ্রাহকদের সংযোগ করে। বিটটেনসর হল একটি ব্যাপক প্রণোদনা নেটওয়ার্ক, যেখানে বিশেষায়িত সাবনেটগুলি ইনফারেন্স, পূর্বানুমান, ট্রেনিং, সঞ্চয় এবং অন্যান্য ডিজিটাল সেবা প্রদান করতে পারে। কিছু সাবনেট কম্পিউট-সংক্রান্ত সেবা প্রদান করতে পারে, কিন্তু নেটওয়ার্কটি একটি একক মানকীকৃত GPU-ভাড়া মার্কেটপ্লেস হিসেবে কাজ করে না।
কি ওপেন-ওয়েট এআই মডেলগুলি সম্পূর্ণরূপে অফলাইনে কাজ করতে পারে?
হ্যাঁ, যদি ব্যবহারকারীর পর্যাপ্ত হার্ডওয়্যার, সামঞ্জস্যপূর্ণ সফটওয়্যার এবং মডেল ওয়েটসের স্থানীয় কপি থাকে। অফলাইন ডিপ্লয়মেন্ট গোপনীয়তা বাড়াতে পারে এবং বাহ্যিক API-এর উপর নির্ভরশীলতা কমাতে পারে, তবে বড় মডেলগুলির জন্য মহাকষ্টপূর্ণ GPU এবং প্রচুর মেমোরির প্রয়োজন হতে পারে। মডেল ডাউনলোড, সিকিউরিটি আপডেট, বাহ্যিক টুলস বা লাইভ ডেটার জন্য ইন্টারনেট অ্যাক্সেস এখনও প্রয়োজন হতে পারে।
কি কনজুমার GPU মালিকদের ডিসেন্ট্রালাইজড এআই নেটওয়ার্কে অংশগ্রহণ করা যায়?
অংশগ্রহণ নেটওয়ার্ক, সাবনেট এবং ওয়ার্কলোডের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে। কিছু সেবা কনজুমার GPU গ্রহণ করতে পারে, যখন বড় ট্রেনিং বা ইনফারেন্স কাজগুলির জন্য পেশাদার হার্ডওয়্যার, হাই-স্পিড ইন্টারনেট, উল্লেখযোগ্য মেমোরি এবং নির্ভরযোগ্য আপটাইমের প্রয়োজন হতে পারে। GPU মালিকানা লাভজনকতা নিশ্চিত করে না, কারণ পুরস্কারগুলি বিদ্যুৎ, রক্ষণাবেক্ষণ, ব্যান্ডউইথ এবং সরঞ্জামের খরচকে ছাড়িয়ে যেতে হবে।
ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট নেটওয়ার্কগুলি কিভাবে গোপনীয় এআই ডেটা সুরক্ষিত রাখতে পারে?
ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্ক হওয়ার কারণে গোপনীয়তা নিশ্চিত হয় না। নিরাপদ প্ল্যাটফর্মগুলি সংবেদনশীল তথ্য সুরক্ষিত রাখতে এনক্রিপশন, গোপনীয় কম্পিউটিং পরিবেশ, ওয়ার্কলোড আইসোলেশন এবং সীমিত ডেটা অ্যাক্সেস ব্যবহার করতে পারে। সংগঠনগুলিকে প্রদানকারীদের আপলোড করা ডেটা দেখতে পায় কিনা, ফলাফলগুলি কীভাবে সংরক্ষিত হয় এবং একটি কাজ সম্পন্ন হওয়ার পরে অস্থায়ী ফাইলগুলির কী হয়, তা পরীক্ষা করা উচিত।
যদি একটি হার্ডওয়্যার প্রোভাইডার একটি এআই ওয়ার্কলোডের সময় ডিসকানেক্ট হয়ে যায়, তাহলে কী ঘটে?
একটি ভালভাবে ডিজাইন করা নেটওয়ার্ক চেকপয়েন্ট সংরক্ষণ করতে পারে, অসম্পূর্ণ কাজ পুনর্নির্ধারণ করতে পারে এবং বিশ্বস্ততার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে ব্যর্থ প্রদানকারীদের শাস্তি দিতে পারে। বিশেষ করে যখন সমন্বিত প্রশিক্ষণের সময় অংশগ্রহণকারীদের সিঙ্ক্রোনাইজড থাকা প্রয়োজন হয়, তখন বিঘ্নগুলি সম্পূর্ণকরণের সময় এবং খরচ বাড়াতে পারে। তাই ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট সেবা মূল্যায়নের সময় প্রদানকারীদের রিডানডেন্সি এবং স্বয়ংক্রিয় পুনরুদ্ধার গুরুত্বপূর্ণ।
ডিসেন্ট্রালাইজড জিপিইউ কম্পিউটিং কি সর্বদা কেন্দ্রীয় ক্লাউড সেবাগুলির চেয়ে সস্তা?
অবশ্যই নয়। বিতরিত মার্কেটপ্লেসগুলি অব্যবহৃত হার্ডওয়্যার এবং প্রতিযোগিতামূলক বিডিং ব্যবহার করে কম দাম প্রদান করতে পারে, কিন্তু মোট খরচ ডেটা ট্রান্সফার, ল্যাটেন্সি, সেটআপের জটিলতা, ওয়ার্কলোডের সময়কাল এবং বিশ্বস্ততার উপরও নির্ভর করে। ব্যবসাগুলির জন্য ঘন্টার প্রতি GPU-এর বিজ্ঞাপিত দামের পরিবর্তে একটি কাজ সম্পন্ন করার সম্পূর্ণ খরচের তুলনা করা উচিত।
ডিসেন্ট্রালাইজড এআই নেটওয়ার্কের বাস্তব চাহিদা কীভাবে পরিমাপ করা যায়?
উপযোগী সূচকগুলির মধ্যে রয়েছে বাহ্যিক গ্রাহকদের পেমেন্ট, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের পরিমাণ, GPU ব্যবহার, গ্রাহক ধরে রাখা, আপটাইম এবং স্বাধীন প্রদানকারীদের সংখ্যা। ব্যবহারকারীদের টোকেন পুরস্কারের সাথে ফি আয়ের তুলনা করা উচিত যাতে বুঝতে পারা যায় যে কার্যকলাপটি বাণিজ্যিকভাবে অর্থায়ন হচ্ছে নাকি নির্গমন দ্বারা প্রচুরভাবে সহায়তা পাচ্ছে। শুধুমাত্র উচ্চ লেনদেনের সংখ্যা অর্থপূর্ণ AI ব্যবহারকে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না।
বিবৃতি: এই নিবন্ধটি শুধুমাত্র তথ্যমূলক উদ্দেশ্যে প্রস্তুত করা হয়েছে এবং এটি আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বিবেচিত হবে না। ক্রিপ্টোকারেন্সি সম্পদগুলি অস্থির, এবং পাঠকদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে WEMIX-এর সর্বশেষ অফিসিয়াল ঘোষণা যাচাই করা উচিত।
ডিসক্লেইমার: আপনার সুবিধার্থে এই পৃষ্ঠাটি AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, মূল ইংরেজি সংস্করণটি দেখুন।