লেখক: a16z
স্টিম টেকফ্লো
শিনচাওয়ের পরিচয়: যখন সমগ্র প্রযুক্তি শিল্পে 7% চাকরি কাটা হচ্ছে, তখন সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট চাকরি 14.6% বৃদ্ধি পাচ্ছে—কারণ AI টুলগুলি নতুনদেরও উৎপাদনমূলক কোড লিখতে সক্ষম করেছে। এটি "AI চাকরি নিয়ে যাচ্ছে" এর গল্প নয়, বরং টুলগুলির মাধ্যমে মানুষের মূল্য বাড়ছে তার প্রমাণ। ইন্টার্নশিপের চাহিদা বৃদ্ধির পাশাপাশি কিশোরদের বেতন বৃদ্ধির হার সবচেয়ে বেশি, শ্রমবাজারের সংকেতটি স্পষ্ট: AI ব্যবহার করতে পারা মানুষগুলি এখন অত্যন্ত চাহিদাযুক্ত।
চিত্র: ক্লড কোড প্রকাশের পর থেকে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট চাকরির বিজ্ঞপ্তির সংখ্যা 114.6-এ ফিরে এসেছে, যেখানে সামগ্রিক বাজার 93-এ নেমে গেছে। উৎস: a16z
সফটওয়্যার শেয়ারের নির্বাচিত বিক্রয়
পাবলিক ট্রেডিং সফটওয়্যার কোম্পানিগুলির সংকট এখনও চলছে, তবে আমরা আগেও বলেছি, বর্তমান পরিস্থিতি একটি অবিচ্ছেদ্য "হত্যাকাণ্ড" নয়।
সফটওয়্যার শেয়ারের বিক্রয় বর্তমান বা নিকট ভবিষ্যতের পারফরম্যান্সের ফলাফল নয়, বরং বাজার সাধারণভাবে সন্দেহ করছে যে এই কোম্পানিগুলি দীর্ঘমেয়াদে তাদের পারফরম্যান্স বজায় রাখতে পারবে কিনা:
পরবর্তী ডিসেম্বর মেয়াদের মুক্ত নগদ প্রবাহের মূল্যায়ন গুণক ২০১৪ সালের স্তরের সমান বা তার কম। অন্যভাবে বললে, সফটওয়্যার কোম্পানিগুলির নগদ উৎপাদন ক্ষমতার জন্য বিনিয়োগকারীদের প্রিমিয়াম দশকের বেশি সময়ের মধ্যে সবচেয়ে কম।
এর মূল বিষয় হল যে, যদিও "SaaS মারা গেছে" এর প্রমাণ এখনও খুব কম, বিনিয়োগকারীদের দায়িত্ব হল ভবিষ্যতের প্রতি দৃষ্টিভঙ্গি রাখা, এবং তাদের দৃষ্টিতে ভবিষ্যতটি কিছুটা অন্ধকারময়।
তবে, সমস্ত সফটওয়্যার কোম্পানিরই ভবিষ্যৎ অন্ধকারময় নয়। পার্থক্য এবং চেনার ক্ষমতা এখন প্রতিযোগিতার নিয়ম হয়ে উঠছে। এটি আপনি বিভিন্ন দিক থেকে দেখতে পাবেন।
প্রথমে IGV ইন্ডেক্সের মধ্যক, শীর্ষ এবং নিম্ন চতুর্থাংশের পারফরম্যান্সের পার্থক্য দেখুন:
গত ৩০ ট্রেডিং দিনে, শীর্ষ চতুর্থাংশ এবং মধ্যক IGV স্টক সমগ্র ETF-এর চেয়ে ভালো পারফর্ম করেছে—নিম্ন চতুর্থাংশ (যার মধ্যে কিছু সবচেয়ে বড় কোম্পানি অন্তর্ভুক্ত) সমগ্র পারফরম্যান্সকে নিচে টানছে।
বার্ষিক পুনর্বিবেচনার সাথে তুলনা করলে, পরিস্থিতি অনেক ভিন্ন:
গত বছর, মধ্যক সার্বিক ETF পারফরম্যান্সের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করেছিল—যতক্ষণ না বছরের শুরুর দিকে পারফরম্যান্স কোয়ার্টাইলগুলি বিভক্ত হতে শুরু করে (এখন শীর্ষ এবং তলার মধ্যে প্রায় 50 পয়েন্টের পার্থক্য রয়েছে)।
30 দিনের দৃশ্যে ফিরে যাওয়া যাক, প্রাথমিক প্রকাশ স্পষ্টতই সাম্প্রতিক শেয়ার মূল্যের কঠোর চালক নয়:
আয় বৃদ্ধির দৃষ্টিকোণ থেকে, বৃদ্ধি এবং সাম্প্রতিক পারফরম্যান্সের মধ্যে প্রায় কোনও সম্পর্ক নেই (যদিও বিচারসহকারে বলা যায়, অনেকগুলি ক্ষেত্রে বৃদ্ধির স্তরের পরিবর্তে বৃদ্ধির পরিবর্তন দিয়ে ব্যাখ্যা করা যায়)। পারফরম্যান্সের কোয়ারটাইলের ভিত্তিতে, একই প্যাটার্ন দেখা যায়: 10-20% আয় বৃদ্ধির পরিসরে অসংখ্য সফটওয়্যার কোম্পানি জমা হয়েছে, কিন্তু পারফরম্যান্স প্রায় উলম্বভাবে বিন্যস্ত, এবং সবচেয়ে দ্রুত আয় বৃদ্ধি করা (এবং ETF-এর সবচেয়ে বড়) কিছু কোম্পানি পারফরম্যান্সের নিম্নতম কোয়ারটাইলে অবস্থিত।
বৃদ্ধির চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল দীর্ঘমেয়াদী টেকসইতা অনুভব করা। নিচে শিল্প অনুযায়ী একই চার্ট:
প্রতিটি কোম্পানিকে স্পষ্টভাবে শ্রেণিবদ্ধ করা কঠিন হলেও, শীর্ষ এবং দ্বিতীয় চতুর্থাংশের পারফরম্যান্স সাধারণত (1) সাইবার সিকিউরিটি/অবজারভেবিলিটি; এবং (2) ভার্টিক্যাল SaaS দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। অন্যদিকে, নিচের দুটি চতুর্থাংশ হল হরিজন্টাল SaaS, ক্লাউড/ইনফ্রাস্ট্রাকচার এবং "অন্যান্য" ক্যাটাগরির কিছু সংমিশ্রণ, যার মধ্যে রয়েছে মার্কেটপ্লেস, অ্যাডটেক এবং পয়েন্ট সলিউশন (এবং MicroStrategy-এর মতো শ্রেণিবদ্ধ করা কঠিন কোম্পানি)।
স্পষ্ট যে, সঠিক বা ভুল হোক না কেন, বাজার সফটওয়্যার কোম্পানিগুলির মধ্যে পার্থক্যটি বুঝতে পেরেছে—যাদের কাছে কিছুটা AI প্রতিরোধমূলক বা সহায়ক রয়েছে (এবং যাদের কাছে নেই)।
সাইবার নিরাপত্তা এবং দৃশ্যমানতার জন্য, এআই ক্রেতাদের জরুরি প্রয়োজনীয়তা বাড়ানোর প্রত্যাশা করা হচ্ছে (এবং বিদ্যমান ফার্মগুলির কাছে এআই নবাগতদের বিরুদ্ধে বিশ্বাসের প্রিমিয়াম আছে)।
ভার্টিকাল SaaS-এর জন্য, কাজের প্রবাহ, ডেটা এবং গ্রাহক সম্পর্কের চারপাশে পেশাদার তথ্যকে AI চ্যালেঞ্জারদের প্রবেশাধিকারের বাধা হিসাবে বিবেচনা করা হয় (যেখানে হরিজন্টাল প্ল্যাটফর্মগুলির জন্য এটি প্রযোজ্য নয়)।
কিন্তু অন্য সবার জন্য বার্তাটি স্পষ্ট: সফটওয়্যার নিজেই একটি প্রতিরক্ষামূলক বাধা নয়।
বছরের পর বছর ধরে স্থিতিশীল এবং বৃদ্ধি পাওয়া ARR, বিশাল ফিচার সেট এবং ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতা শুধুমাত্র—গতকালের খবর। সম্ভবত কয়েকটি কোয়ার্টার ধরে স্থিতিশীল এবং/অথবা উন্নতি করা বৃদ্ধি পরিস্থিতি উল্টিয়ে দেবে, কিন্তু বর্তমানে বাজার এটিকে ক্রয় করছে না এবং বিশ্বাসও করছে না।
AI চাহিদার বৃদ্ধি > AI ব্যয়ের বৃদ্ধি
আপনি সম্ভবত সাম্প্রতিককালে টোকেন-ম্যাক্সিং থেকে টোকেন-অপটিমাইজিং-এ পরিবর্তনের সম্পর্কে শুনেছেন, এটি একটি বড় বিষয়।
যদিও অগ্রণী মডেলের প্রশিক্ষণ খরচ বাড়তে থাকছে, তবুও এই অগ্রণী উন্নতির প্রান্তিক লাভ গ্রাহকদের অতিরিক্ত খরচ বহন করার জন্য প্ররোচিত করতে পারে না। গ্রাহকরা সবসময় সবচেয়ে নতুন এবং শক্তিশালী টোকেন ব্যবহার করবেন না, বরং যেখানে সম্ভব সেখানে সস্তা এবং কম ক্ষমতাসম্পন্ন মডেলে (অপেন-ওয়েটসহ) ডাউনগ্রেড করবেন।
কিছু মানুষের মতে, এই পরিবর্তনটি অগ্রগামী মডেল বিকাশের টেকসই প্রকৃতির প্রশ্ন তোলে—যদি গ্রাহকরা সর্বশেষ ও সবচেয়ে শক্তিশালী মডেলের খরচ সমর্থন না করে, তাহলে ল্যাবগুলি কী করবে? যুক্তিসঙ্গত, তবে এই বিরোধটি কিছুটা হাস্যকর, কারণ অগ্রগামী মডেলের টেকসই প্রকৃতির হুমকি হিসাবে অগ্রগামী নয় এমন মডেলগুলির দ্রুত পুরনো হয়ে যাওয়াকেও আগে বিবেচনা করা হত... এখন অগ্রগামী নয় এমন মডেলগুলি আরও কমই পুরনো হচ্ছে, যা স্পষ্টতই এখনও খারাপ। ঠিক আছে।
সেই বিতর্কের সঠিকতা বা ভুলতা নিয়ে গভীরভাবে আলোচনা না করে, আমরা লক্ষ্য করি যে স্মার্ট খরচ দ্রুত কমে যাচ্ছে, যা AI-এর চাহিদার উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলছে। অন্যভাবে বললে, জেভন্সের গতিশীলতা এখনও প্রযোজ্য: AI যত সস্তা হবে, মানুষ/কোম্পানিগুলি তত বেশি কাজের জন্য এটি ব্যবহার করতে চাইবে।
যা আপনি দেখতে চান তা হল চাহিদার পরিধি বাড়ানো।
আসুন একটি অন্যান্য উদ্ভাবনী পূর্বাবস্থা দিয়ে শুরু করি, যা কেন্দ্রীয় এবং মহং থেকে শুরু হয়ে বিকেন্দ্রীকৃত এবং সস্তা হয়েছিল: কম্পিউটার। AI-এর ক্ষেত্রে, PC-ভিত্তিক আগের প্রযুক্তিগত প্রগতির তুলনায় বুদ্ধিমত্তার খরচ দ্রুততর হারে কমছে:
পিসি এখন প্রায় তিন বছরে যে পরিমাণ সাশ্রয়ী লাভ অর্জন করেছে, তা অর্জন করতে প্রায় বিশ বছর লেগেছিল।
এটি একটি অসাধারণ পথ, কম্পিউটারের মতো, খরচ কমে যাওয়া প্রতিদিন AI-এর চাহিদাকে ডানদিকে ও উপরের দিকে ঠেলে দিচ্ছে (এখনও অনেক জায়গা বাকি)।
গ্রাহক প্রান্তে, পিএনসি ব্যাংকের ডেটা অনুযায়ী, পেমেন্ট প্রবেশ হার এখনও খুব কম, কিন্তু বৃদ্ধি পাচ্ছে:
পেইড এআই-এর পারিবারিক শেয়ার এবং তাদের গড় মাসিক ব্যয় উভয়ই ধারাবাহিকভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে—মাসিক ব্যয়ের বৃদ্ধি আরও তীব্র, বছরের শুরু থেকে প্রায় 25% বৃদ্ধি পেয়েছে।
এটি স্পষ্টতই একটি পরfaল তুলনা নয়, তবে কিছু দৃষ্টিভঙ্গি হিসেবে, 1997 সালে মাত্র প্রায় 45% মাত্র 35-54 বছর বয়সী প্রাপ্তবয়স্করা পিসি অধিকার করার কথা জানিয়েছিলেন (কম্পিউটারের বাণিজ্যিক প্রকাশের দশকগুলির পর, মূলত ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে)। বর্তমানে, কম্পিউটার অধিকারী পরিবারের অনুপাত প্রায় 90%, যদি স্মার্টফোন অন্তর্ভুক্ত করা হয় তবে এটি 97% এর কাছাকাছি—মূল বিষয়টি হল বড় বাজারের গ্রহণযোগ্যতা কিছুটা সময় নেয়, এটি উপযোগিতা এবং খরচের সাথে বিস্তৃত হয়।
অন্যান্য ডেটা দেখায় যে এআই-এর চাহিদা খরচের দক্ষতার সাথে বৃদ্ধি পাচ্ছে।
YipitData দ্বারা OpenRouter ডেটার বিশ্লেষণের ভিত্তিতে (শুধুমাত্র মোট token ব্যবহারের একটি উপসেট পরিমাপ করে), ফ্রন্টিয়ার token ব্যবহার বৃদ্ধি পাচ্ছে, যখন ওপেন ওয়েটস token দ্রুত শেয়ার অর্জন করছে:
"এশিয়ান সাপ্লায়ার" এর টোকেনের মোট অংশ (যা ওপেন ওয়েট বিকল্পের প্রতিনিধিত্ব করে) বৃদ্ধি পেয়ে প্রায় 60% হয়েছে, যা বছরের শুরুর তুলনায় তিনগুণ। ওপেনরাউটারের নমুনা কমপক্ষে কিছুটা ওপেন ওয়েট ব্যবহারকারীদের প্রতি ঝুঁকে থাকতে পারে, কিন্তু এটি সত্যিই মূল্য পার্থক্যের গল্পের সাথে এবং জেভনস ধরনের গল্পের সাথেও সামঞ্জস্যপূর্ণ।
একইভাবে, OpenRouter-এর তথ্য অনুযায়ী, যদিও প্রতি ব্যবহারকারী টোকেন এবং প্রতি ব্যবহারকারী ব্যয় উভয়ই দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, তবে বছরের শুরু থেকে প্রথমটি দ্বিতীয়টির চেয়ে অনেক বেশি দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে:
আবার মনে করিয়ে দেওয়া যাচ্ছে, ওপেনরাউটার শুধু তা দেখতে পায় যা এটি দেখতে পায়, এই মডেলটি জেভন্সের সেটিংয়ের সাথে খুব সামঞ্জস্যপূর্ণ (প্রয়োজনীয়তা AI-এর দ্রুত খরচ-দক্ষতা লাভের সাথে সমানুপাতিকভাবে বৃদ্ধি পায়)।
এখনও, স্মার্ট পণ্যগুলি সস্তা হয়ে যাওয়ার সাথে সাথে চাহিদার বক্ররেখা আরও ডান দিকে ও উপরের দিকে সরে যাচ্ছে। সাব-ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির সস্তা টোকেনগুলি প্রকৃতপক্ষে শেয়ার অর্জন করেছে, কিন্তু পরিষ্কার প্রভাবটি মোট ব্যয়কে সূচকীয়ভাবে বাড়িয়ে তোলে। এটিকে কঠোরভাবে নিষ্ঠুর গল্প বলা যায় না।
নেতিবাচক মনোভাবের লোকেরা হয়তো এখনও দাবি করবে যে ওপেন ওয়েট মডেলগুলি অগ্রগতির ক্ষেত্রে ক্রমাগত ক্ষতি করছে, কিন্তু দক্ষতার বৃদ্ধি চাহিদার উপর স্পষ্ট প্রভাব ফেলছে না এবং/অথবা মোট ব্যয় হ্রাসের দিকে নিয়ে যাচ্ছে—এই বিকল্প পরিস্থিতিগুলি আসলে দুর্ভিক্ষের পরিস্থিতির সমান। অন্যদিকে, জেভনস ঠিক যেমনটি বৃদ্ধিবাদীদের আশা করছে।
এন্ট্রি-লেভেল পদের সুযোগ
এআই চাহিদার কথা বলতে গেলে, যদিও এআই-কে অর্থনৈতিক রিটার্ন উৎপাদনের জন্য যথেষ্ট কার্যকর নয় বলে দাবি করা হয়, তবুও এটি এতটাই কার্যকর যে এটি সমস্ত চাকরি ধ্বংস করবে, আমরা আনন্দের সাথে জানাচ্ছি যে বর্তমানে এআই-এর প্রকৃতপক্ষে কোনো চাকরি ধ্বংসের প্রমাণ প্রায় নেই।
বাস্তবে, কর্মবাহুল্যের একটি দুর্বল বিন্দু (অর্থাৎ প্রাথমিক নিয়োগ) সম্প্রতি কিছুটা গতি পেয়েছে, যদি কিছু পার্থক্য থাকে তবে AI মনে হচ্ছে এটি ক্ষতি করছে না, বরং সাহায্য করছে।
প্রথমত, রেভেলিওর ডেটা অনুযায়ী, ২০২৬ এর গ্রীষ্মকালীন ইন্টার্নশিপের ট্র্যাকিং গত বছরগুলির তুলনায় অনেক বেশি:
ইন্টার্নশিপ কাজের সমান নয়, কিন্তু এগুলি কমপক্ষে যুবকদের জন্য কিছু চাহিদার সংকেত, ২০২৬ চক্র '২৫ এবং '২৪-এর চেয়ে অনেক বেশি (যদিও '২৩-এর মতো নয়)।
এর চেয়েও ভালো হলো যে কিশোর এবং যুব প্রাপ্তবয়স্কদের বেতন বৃদ্ধি বাড়ছে:
ADP-এর ডেটা অনুযায়ী, যুব শ্রমিকদের (16-24 বছর) বেতন বৃদ্ধি 2025 সালের নিম্নতম স্তর থেকে পুনরুজ্জীবিত হয়েছে। বেতন বৃদ্ধি প্রায় নিশ্চিতভাবে চাহিদার সংকেত, যদি বেতন বাড়ছে, তবে প্রবেশস্তরের চাকরির প্রসঙ্গও উন্নতি পাচ্ছে বলে অনুমান করা যায়।
AI এর প্রভাবের ক্ষেত্রে (যদি কোনো প্রভাব থাকে), অবস্থা আরও ভালো। AI মনে হচ্ছে প্রবেশ স্তরের নিয়োগকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করছে:
রেভেলিওর চাকরির ডেটা এবং র্যাম্পের ব্যয় ডেটার বিশ্লেষণের ভিত্তিতে, "উচ্চ তীব্রতা AI গ্রহণ" দুই বছর পরে প্রারম্ভিক স্তরের কর্মচারীর সংখ্যায় প্রায় 6 শতাংশ বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কিত। অন্যদিকে, "নিম্ন তীব্রতা" AI গ্রহণ প্রায় 0.5 শতাংশের হ্রাসের সাথে সম্পর্কিত।
চিত্র: উচ্চ প্রয়োগকারী কোম্পানিগুলিতে দুই বছরের মধ্যে প্রাথমিক স্তরের কর্মচারীদের শতাংশ গড়ে 1.15 পার্সেন্টপয়েন্ট বৃদ্ধি পায়, যেখানে কম প্রয়োগকারী কোম্পানিগুলিতে এটি 0.52 পার্সেন্টপয়েন্ট হ্রাস পায়, যা দেখায় যে AI প্রাথমিক চাকরি "নিয়ে" না গিয়ে "তৈরি" করছে। উৎস: a16z
এটির বিভিন্ন ব্যাখ্যা সম্ভব, যেমন "এআই প্রাথমিক চাকরির জন্য নিয়োগ তৈরি করছে", "এআই গ্রহণকারীরা বৃদ্ধিশীল কোম্পানি, তাই অবশ্যই তারা নিয়োগ দিচ্ছে", এবং "র্যাম্পের ডেটা সমগ্র অর্থনীতিকে প্রতিফলিত করতে পারে না, তাই কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানো কঠিন"। এগুলি সবই যুক্তিসঙ্গত, কিন্তু "এআই প্রাথমিক চাকরি ধ্বংস করছে" এই ব্যাখ্যা প্রায় নিশ্চিতভাবে ভুল।
একদিন হয়তো হবে (যদিও এটি হবে না তার পর্যাপ্ত কারণ আছে), কিন্তু আজ নয়।
সামগ্রিকভাবে, যদিও "শূন্য সুদের পরের যুগে" এআই প্রক্রিয়াকরণের পদগুলির হ্রাস নিয়ে প্রচুর আলোচনা হয়েছে, তবুও "এআই প্রক্রিয়াকরণ" পদগুলির সম্প্রতি পুনরুত্থানের নেতৃত্ব দেওয়ার বিষয়টি নিয়ে তুলনামূলকভাবে কম আলোচনা হয়েছে:
ইনডিড হায়রিং ল্যাবের ডেটা অনুযায়ী, ২০২৫ সালের মে মাস থেকে, চাকরির খালি পদের ক্ষেত্রে এআই প্রকাশের মাত্রা যত বেশি, পুনরুত্থানের পরিমাণও তত বেশি। এটি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে স্পষ্ট, যেখানে চাকরির পোস্টিং প্রায় ১৫% বেড়েছে, যখন মোটের উপর ৭% হ্রাস পেয়েছে (ক্লড কোড প্রকাশের সময় থেকে)।
বড় প্রেক্ষাপটে, এখনই সিদ্ধান্তে পৌঁছানো অতি শীঘ্রই, কিন্তু "এআই মানুষকে পুরনো করে দিচ্ছে" বলার প্রবণতা থাকলেও, ডেটা তাদের সমর্থন করে না। যদি কিছুই থাকে, তবে বিপরীতটি—এআই-এর প্রভাবের মাত্রা কর্মসংস্থানের বৃদ্ধির সাথে ধনাত্মকভাবে সম্পর্কিত।
চিত্র: 2025 মে থেকে, AI-এর প্রভাব যত বেশি প্রভাবিত পেশাগত পদের জন্য চাকরির বিজ্ঞপ্তির পুনরুজ্জীবন তত বেশি, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট পদের বৃদ্ধি প্রায় 15% এবং সমগ্র বাজারের চেয়ে এগিয়ে। উৎস: a16z
যুক্তিসঙ্গতভাবে বলা যায়, এখনও পর্যন্ত "এআই প্রকাশ" শ্রেণীটির প্রকৃত গুরুত্ব সম্পর্কে স্পষ্টতা নেই, কারণ এআই-এর নিচে কী বা কারা প্রকাশিত হচ্ছে (এবং কতটা প্রকাশিত) তা নিয়ে প্রায় কোনো সমঝোতা নেই:
যে কোনো পেশার গড় "এআই প্রকাশ" যত বেশি, প্রকাশের মাত্রা নিয়ে তত বেশি মতভেদ দেখা যায়।
চিত্র: পেশাগত গড় AI প্রকাশ স্কোর যত বেশি, একাডেমিক বিশ্বে এর প্রকাশের বিষয়ে এত বেশি মতভেদ, যা এই ধারণার সম্পূর্ণ সমঝোতা এখনও অনুপস্থিত বলে নির্দেশ করে। উৎস: a16z
যুক্তিসঙ্গত মানুষেরা নতুন প্রযুক্তির ভবিষ্যতের প্রভাব পূর্বানুমান করার সময় ভিন্ন মত পোষণ করতে পারে।
কিছু ব্যতিক্রম আছে। প্রত্যেকেই সম্মত যে, সম্পাদক, বীমা অনুমোদনকারী, পরিসংখ্যানবিদ, এবং আকর্ষণীয়ভাবে, অর্থনীতিবিদদের অত্যন্ত AI-এর প্রভাবের মুখোমুখি হতে হবে। যদি AI চূড়ান্তভাবে মানুষের অর্থনীতিবিদদের প্রতিস্থাপন করে দেয়, তবে এটি এই অপরাধটি স্বীকার করবে, নাকি এই গল্পটি বলার জন্য কোনো অর্থনীতিবিদই বাকি থাকবে না?
ডেটা সেন্টার শক্তি কম খরচে করে দেয়
এই সপ্তাহের শুরুতে, নিউ ইয়র্ক রাজ্যের গভর্নর হোচুল ডেটা সেন্টার উন্নয়নের জন্য এক বছরের জন্য স্থগিতাদেশ ঘোষণা করেন। অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে, স্থগিতাদেশের উদ্দেশ্য হল "বিদ্যুৎ ব্যবহারকারীদের সুরক্ষা... কারণ ডেটা সেন্টার উন্নয়নের মাধ্যমে জল ও বিদ্যুতের বিল বাড়ানোর হুমকি রয়েছে।" তাঁকে অপমান করার ইচ্ছা নেই, গভর্নর Odd Lots পডকাস্টে তাঁর যুক্তির বিস্তারিত ব্যাখ্যা দিয়েছেন, যা শোনা যেতে পারে।
তবুও, এটি একটি বিভ্রান্তিকর বিবৃতি।
যদিও ডেটা সেন্টারগুলি বিদ্যুতের চাহিদা বাড়াচ্ছে, তবে প্রমাণগুলি দেখায় যে ডেটা সেন্টারগুলি আসলে ব্যবহারকারীদের খরচ কমাতে সাহায্য করছে:
বার্কলি জাতীয় প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান এবং দ্য ব্রাটল গ্রুপের গবেষণার ভিত্তিতে, রাজ্য পর্যায়ে বিদ্যুতের দাম বৃদ্ধি এবং চাহিদা বৃদ্ধির মধ্যে ঋণাত্মক সম্পর্ক রয়েছে। বেশি খরচ করুন, কম পayment করুন—অদ্ভুত কিন্তু বাস্তব।
প্রকৃতপক্ষে, গত ৬ বছরে যেসব রাজ্যে লোড বৃদ্ধি সবচেয়ে বেশি (সবচেয়ে বেশি ডেটা সেন্টার বিকাশ), যেমন টেক্সাস এবং ভার্জিনিয়া, সেখানে প্রায় কোনও মূল্যবৃদ্ধি হয়নি। অন্যদিকে, যেসব রাজ্যে মূল্যবৃদ্ধি সবচেয়ে বেশি (খুব কম নতুন ডেটা সেন্টার), যেমন ক্যালিফোর্নিয়া এবং নিউ ইয়র্ক, সেখানে লোড বৃদ্ধি হ্রাস পেয়েছে—ক্যালিফোর্নিয়ায় বিদ্যুৎ চাহিদা প্রায় ৫% কমেছে, এবং মূল্যবৃদ্ধি দেশজুড়ে যেকোনও অঞ্চলের চেয়ে বেশি, দ্বিতীয় সর্বোচ্চ রাজ্যের চেয়ে প্রায় ৩৩% বেশি।
চিত্র: 2019-2025 এর মধ্যে মার্কিন রাজ্যগুলিতে বিদ্যুৎ চাহিদার বৃদ্ধি এবং বিদ্যুৎ মূল্যের পরিবর্তনের মধ্যে ঋণাত্মক সম্পর্ক রয়েছে, ক্যালিফোর্নিয়া এবং নিউ ইয়র্কে চাহিদা হ্রাস পাচ্ছে কিন্তু বিদ্যুৎ মূল্যের বৃদ্ধি সবচেয়ে বেশি। উৎস: a16z
এছাড়াও, শক্তির চাহিদা এবং শক্তির দামের মধ্যে বিপরীত সম্পর্ক ইউরোপেও প্রযোজ্য:
ইইএ-এর ডেটা অনুযায়ী, আয়ারল্যান্ড বাদে, বিদ্যুৎ চাহিদা সর্বাধিক হ্রাস পাওয়া ইইউ দেশগুলিতেই দামের বৃদ্ধি সর্বাধিক ছিল।
চিত্র: 2019-2024 এর মধ্যে ইউরোপ এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রধান অর্থনীতির বিদ্যুৎ চাহিদার পরিবর্তন এবং বিদ্যুৎ মূল্যের পরিবর্তন একইভাবে ঋণাত্মকভাবে সম্পর্কিত, টেক্সাস এবং ভার্জিনিয়ায় চাহিদা বৃদ্ধি পাচ্ছে কিন্তু মূল্য প্রায় স্থির। উৎস: a16z
একইভাবে, বেশি খরচ করুন, কম পayment করুন। এটি যুক্তিসঙ্গত নয়, তাই না?
আমরা সবাই জানি, অন্যান্য শর্ত সমান থাকলে, বেশি চাহিদা মূল্যকে বাড়ায়, বিপরীতে নয় (যেমন গভর্নর হোচুল দাবি করেছেন)। কিন্তু গ্রিডের ক্ষেত্রে, এটি ঠিক বিপরীত। চাহিদা এবং খরচের মধ্যে বিপরীত সম্পর্কের কারণ হলো, গ্রিড প্রায়শই স্কেল অর্থনীতির সুবিধা পায়: বিদ্যুতের চাহিদা যত বেশি, স্থির অবকাঠামোর খরচ তত বেশি বিভক্ত হয়, যার ফলে ব্যবহারকারীদের জন্য মোট মূল্য কমে।
অন্যভাবে বললে, হোচুলের ডেটা সেন্টার বন্ধের আদেশ সম্ভবত "বিদ্যুৎ ব্যবহারকারীদের সুরক্ষা" দেয় না, বরং বিপরীত প্রভাব ফেলে: বিদ্যুৎ মূল্যের বৃদ্ধি ডেটা সেন্টার দ্বারা গ্রিডের স্থির খরচ ভাগ করে নেওয়ার পরিস্থিতির তুলনায় অনেক বেশি হতে পারে। সম্ভবত এই সম্পর্কটি চলতে থাকবে না, কিন্তু এটিই এখনও পর্যন্ত অবস্থা।
শক্তি খরচকে বাদ দিয়ে, আরও ব্যাপক অর্থনৈতিক প্রভাব বিবেচনা করা প্রয়োজন। বাস্তবতা হলো, এআই-সংশ্লিষ্ট অবকাঠামোর বিনিয়োগ ছাড়া প্র practically কোনো বিনিয়োগ বৃদ্ধি হয় না:
টেক সংক্রান্ত বিনিয়োগ একমাত্র বৃদ্ধি পাওয়া বিনিয়োগ শ্রেণী, তাই স্থগিতাদেশটি সঠিকভাবে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ স্থানটিকে আঘাত করেছে।
চিত্র: 2022 এর পর থেকে, প্রযুক্তি-সংশ্লিষ্ট বিনিয়োগ (সফটওয়্যার, গবেষণা ও উন্নয়ন, আইটি সরঞ্জাম এবং ডেটা কেন্দ্র) ব্যক্তিগত স্থির বিনিয়োগের বৃদ্ধির একমাত্র ইতিবাচক অবদানকারী। উৎস: a16z
গভর্নরের অবশ্যই তাঁর কারণ আছে, কিন্তু একটি নীতি যা একইসাথে (ক) বিদ্যুতের দাম বাড়াবে (বিদ্যুৎ ব্যবহারকারীদের "সুরক্ষা" এর অংশ হিসেবে); এবং (খ) নিউ ইয়র্ক রাজ্যের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিনিয়োগের পক্ষে কাজ করবে, তা বুঝতে কঠিন।