এআই এজেন্ট অর্থনীতি ইন্টারনেটের বিনামূল্যের খাবারের মডেলকে চ্যালেঞ্জ করছে

২০২৬ সালের ২৯ এপ্রিল, অ্যান্ড্রেজ কারপাথি সিকোয়েন্স এআই এসকেন্টের ফায়ারসাইড ডিসকাশনে একটি বিচার প্রস্তাব করেন: একটি মূল এজেন্ট-নেটিভ নতুন অর্থনীতি গড়ে উঠছে, আজকের সমস্ত মানুষের জন্য লেখা সফটওয়্যার, ডকুমেন্টেশন এবং প্রক্রিয়াগুলিকে “এজেন্ট-নেটিভ”ভাবে পুনর্লিখন করতে হবে। তিনি সরবরাহ পক্ষের ইঞ্জিনিয়ারিং পুনর্গঠনের কথা বলছেন, কিন্তু একটি অপ্রতিক্রিয়াশীল প্রশ্ন রেখে যান: যদি সবকিছুকেই পুনর্লিখন করতে হয়, তবে এই পুনর্লিখনের খরচ কে বহন করবে, এবং মূল্যবানতা কিভাবে বণ্টিত হবে?

স্মার্ট এজেন্ট অর্থনীতির প্রশ্নটি এই প্রশ্ন থেকেই শুরু হয়। প্রথম প্রবন্ধটি, "AI-এর বাণিজ্যিকীকরণের সংকট: কেন বিজ্ঞাপন ও সাবস্ক্রিপশন একা কাজ করে না?" এটি AI-এর আয়ের উপায় নিয়ে আলোচনা করে, যার সিদ্ধান্ত হল বিজ্ঞাপন ও সাবস্ক্রিপশন একা কাজ করে না, এবং বাণিজ্যিকীকরণের কেন্দ্রবিন্দু "প্রবেশের মাধ্যম বিক্রি" থেকে "ফলাফল বিক্রি"-এ সরে গেছে। এই প্রবন্ধটি আরও গভীরে যায়: বাণিজ্যিক মডেলটি কেন পরিবর্তন হতে হবে? উত্তরটি খরচের গঠনের মধ্যে খুঁজতে হবে, কারণ "একজন ব্যবহারকারীকে আরও সার্ভ করা প্রায় অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই" —এই ইন্টারনেটের অভিজ্ঞতা এখন অকার্যকর হয়েছে, এবং এই অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে গড়ে ওঠা লাভের বণ্টনপদ্ধতিরও পুনর্গণনা করা দরকার। ২০টি বছরধরে, ইন্টারনেট কোম্পানিগুলির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বাণিজ্যিক বিশ্বাসটি ছিল: ব্যবহারকারীদের সংখ্যা বাড়লে, খরচ কমবে, লাভ বাড়বে।

সার্চ ইঞ্জিন, সোশ্যাল মিডিয়া, শর্ট ভিডিও, কনটেন্ট প্ল্যাটফর্ম, ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম—সবগুলোই একই ভিত্তির উপর নির্মিত: যখন অবকাঠামো তৈরি হয়ে যায়, তখন একজন ব্যবহারকারীকে আরও সেবা দেওয়া, আরও একবার পৃষ্ঠা দেখানো, আরও একটি কনটেন্ট বিতরণ করা—এগুলোর প্রান্তিক খরচ প্রায় শূন্য। ইন্টারনেট কোম্পানির প্রকৃত বাধা প্রায়শই “প্রতিটি সেবা কি লোকসানে চলছে” নয়, বরং যথেষ্ট ব্যবহারকারীর সময়, ডেটা, বিজ্ঞাপনদাতা এবং ট্রেডিং সিনেরিও অর্জন করা কি সম্ভব।

এই প্রেক্ষাপটেই বিজ্ঞাপন ইন্টারনেটের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক মডেলগুলির একটি হয়ে উঠেছে।

যখন কন্টেন্ট এবং পেজ প্রায় শূন্য খরচে বিতরণ করা যায়, তখন প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীর অনুসন্ধান, ব্রাউজিং, ক্লিক, থাকা এবং কেনাকাটার পথকে বিভিন্ন বিক্রয়যোগ্য বিজ্ঞাপন স্থানে বিভক্ত করতে পারে। ব্যবহারকারীর যাত্রা যত বেশি দীর্ঘ, প্ল্যাটফর্ম তত বেশি বাণিজ্যিক সংযোগ যোগ করতে পারে; ব্যবহারকারী যত বেশি তুলনা করে, বিজ্ঞাপন, সুপারিশ, ব্র্যান্ড কন্টেন্ট এবং অনুসন্ধান সাজানোর মূল্য তত বেশি হয়।

কিন্তু এআই এজেন্ট এই বিশ্বাসকে কাঁপিয়ে দিচ্ছে।

একটি এআই এজেন্ট শুধুমাত্র পূর্বনির্ধারিত তথ্য বিতরণ করছে না, বরং ব্যবহারকারীর জন্য কাজ সম্পাদন করছে। প্রতিটি সংলাপ, প্রতিটি যুক্তিসঙ্গত চিন্তা, প্রতিটি ফাইল পড়া, প্রতিটি টুল কল এবং প্রতিটি ফলাফল যাচাইয়ের পিছনে বাস্তব GPU ক্ষমতা, বিদ্যুৎ খরচ, চিপের অবচয় এবং সিস্টেম স্কেডিউলিং খরচ রয়েছে।

এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলো, এআই শুধু ইন্টারনেট কোম্পানির খরচ কাঠামোকেই পরিবর্তন করেনি, বরং বিজ্ঞাপনের ভিত্তি হিসেবে থাকা ব্যবহারকারীর পথকেও পরিবর্তন করেছে। অতীতে, ব্যবহারকারীদেরকে একাধিক পেজ, একাধিক প্ল্যাটফর্ম এবং একাধিক ব্র্যান্ডের মধ্যে বারবার অনুসন্ধান এবং তুলনা করতে হত; ভবিষ্যতে, ব্যবহারকারীরা সম্ভবত তাদের প্রয়োজনীয়তা সরাসরি এজেন্টকে দিয়ে দেবে, যা ছাঁটাই, বিচার, ক্রমানুসারে সাজানো, বুকিং এবং এমনকি লেনদেন সম্পন্ন করবে।

এর অর্থ হলো, এআই এজেন্ট যুগের বিনামূল্যের ব্যবহারকারীদের প্রতিটি সেবা প্রদানে কোম্পানি ক্ষতি করছে, এবং প্রাচীন বিজ্ঞাপনও তাদের আয়ের জন্য নির্ভরশীল দীর্ঘ লিঙ্কের কিছু স্থান হারাচ্ছে।

যদি ইন্টারনেট অর্থনীতির কীওয়ার্ড হয় "ট্রাফিক", তবে AI এজেন্ট অর্থনীতির কীওয়ার্ড হবে "টাস্ক"। ট্রাফিককে কম খরচে বিতরণ করা যায়, কিন্তু টাস্ককে বাস্তবে সম্পন্ন করতে হয়। বিজ্ঞাপনগুলি আগে বিক্রি করত ব্যবহারকারীর মনোযোগ কোথায় যায়, AI যুগে আরও গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নটি হয়ে উঠেছে: টাস্কটি কে বুঝবে, কে সংগঠিত করবে, কে সম্পন্ন করবে, এবং কোন ব্র্যান্ডগুলি Agent-এর প্রার্থী সেট এবং সিদ্ধান্তের ভিত্তির অংশ হতে পারে।

অতএব, এআই এজেন্ট অর্থনীতি ইন্টারনেট ব্যবসায়িক মডেলের প্রাকৃতিক প্রসার নয়, বরং ইন্টারনেট বৃদ্ধির মিথক এবং বিজ্ঞাপনের যুক্তির প্রতিক্রিয়ামূলক সংশোধন।

ইন্টারনেট (সফটওয়্যার সহ) ব্যবসায়িক মডেলের মূল যুক্তি অর্থনীতির সবচেয়ে মৌলিক সূত্র দ্বারা বোঝা যায়:

TC = FC + MC × Q (মোট খরচ = স্থির খরচ + প্রান্তিক খরচ × উৎপাদন)

প্রাচীন ইন্টারনেট যুগে, একটি অ্যাপ ডেভেলপ করা, একটি নিবন্ধ লেখা বা একটি ভিডিও রেকর্ড করা, প্রধানত প্রাথমিক গবেষণা ও তৈরির পর্যায়ে উচ্চ স্থির খরচ FC জড়িত ছিল। তবে, পণ্যটি লঞ্চ হওয়ার পর, প্রথম ব্যবহারকারীকে সেবা দেওয়া এবং প্রথম মিলিয়ন ব্যবহারকারীকে সেবা দেওয়ার মধ্যে কোম্পানির সার্ভার এবং ব্যান্ডউইথ খরচের বৃদ্ধি প্রায়শই অত্যন্ত কম, MC 0-এর কাছাকাছি।

এই অত্যন্ত নিম্ন প্রান্তিক খরচের কারণে সংশ্লিষ্ট ব্যবসায়িক মডেলগুলি স্বাভাবিকভাবেই অত্যন্ত শক্তিশালী স্কেল ইফেক্ট বহন করে। ডিজিটাল পণ্যের মূল বৈশিষ্ট্য হল এটি অসীমভাবে কপি করা যায় এবং কপি করার খরচ প্রায় শূন্য। একবার সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট শেষ হয়ে গেলে এবং সার্ভারগুলি স্থাপন করা হয়ে গেলে, একজন নতুন ব্যবহারকারীকে যোগ করার প্রান্তিক খরচ প্রায় উপেক্ষণীয়, এটি শুধুমাত্র 몇 KB স্টোরেজ স্পেস এবং কয়েক KB ব্যান্ডউইথ ব্যবহারের সমান।

এই বৈশিষ্ট্যটি প্ল্যাটফর্ম অর্থনীতিকে স্কেল সুবিধা অর্জনে সহজ করে তোলে: যে প্রথমে স্কেলের সীমানা ছাড়ায়, তার নতুন আয় বেশি অনুপাতে লাভে রূপান্তরিত হয়, যা শক্তিশালী অপারেশনাল লিভারেজ তৈরি করে।

এই ভিত্তিতে, ইন্টারনেট তিনটি ক্লাসিক ব্যবসায়িক মডেলে বিকশিত হয়েছে।

সাবস্ক্রিপশন মডেল: সফটওয়্যারের কপি করার খরচ অত্যন্ত কম, সাবস্ক্রাইবারদের সংখ্যা বৃদ্ধি সরাসরি আয় বৃদ্ধির সাথে মেলে। এটিই কারণ যে ক্যাপিটাল মার্কেট দীর্ঘমেয়াদে SaaS কোম্পানিগুলিকে উচ্চ মূল্যায়ন দেয়: একবার লাভ-ক্ষতির বিন্দু অতিক্রম করলে, লাভের বৃদ্ধির হার প্রায়শই আয়ের বৃদ্ধির হারের চেয়ে অনেক বেশি হয়।

কমিশন মডেল: ট্রেডিং, পেমেন্ট এবং ফুলফিলমেন্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরি করুন, প্রতিটি অতিরিক্ত ট্রেডের জন্য স্থির কমিশন কাটা।

বিজ্ঞাপন মডেল: বিনামূল্যের সেবা দিয়ে বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারী আকর্ষণ করা হয়, এবং এই মনোযোগকে বিজ্ঞাপনদাতাদের কাছে প্যাকেজ করে বিক্রি করা হয়। সার্চ বিজ্ঞাপনের উদাহরণ হিসেবে, সার্চ অ্যালগরিদম এবং বিজ্ঞাপন সিস্টেম একবার ডিপ্লয় করে দেওয়ার পর, প্রতিটি অতিরিক্ত সার্চ রিকোয়েস্টের জন্য সার্ভার খরচ তুলনামূলকভাবে সীমিত, যখন প্রতিটি অতিরিক্ত বিজ্ঞাপন ক্লিক অতিরিক্ত আয়কে নির্দেশ করে।

বিজ্ঞাপন মডেলটি দীর্ঘদিন টিকে থাকার কারণ শুধু ব্যবহারকারীর সংখ্যা বেশি হওয়া নয়, বরং ব্যবহারকারীর যাত্রা যথেষ্ট দীর্ঘ হওয়া। একজন ব্যবহারকারী প্রয়োজনীয়তা অনুভব করে থেকে ক্রয় সম্পন্ন করা পর্যন্ত প্রায়শই অনুসন্ধান, ব্রাউজিং, তুলনা, সংরক্ষণ, পরামর্শ, রিডাইরেক্ট এবং অর্ডার প্রদানের মতো অনেকগুলি ধাপ অতিক্রম করে। প্ল্যাটফর্মটি অনুসন্ধানের ফলাফল পৃষ্ঠায় বিজ্ঞাপন বিক্রি করতে পারে, ইনফোফ্লোতে পণ্যের প্রচার করতে পারে, ডিটেইলস পেজে রূপান্তরকে শক্তিশালী করতে পারে, এবং পুনরায় মার্কেটিংয়ের ধাপেও ব্যবহারকারীর সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে। বিজ্ঞাপনের মূল্য, মূলত, ব্যবহারকারীর যাত্রার ধাপে ধাপে হওয়া হস্তক্ষেপের ফলেই।

প্ল্যাটফর্মকে প্রতিটি ব্যবহারকারীর সিদ্ধান্তের জন্য পুরো সেবা খরচ বহন করতে হয় না। সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহারকারীকে একটি ওয়েবপেজের দিকে পরিচালিত করে, সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীকে একটি ব্র্যান্ডের অ্যাকাউন্টের দিকে পরিচালিত করে, শর্ট ভিডিও প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীকে একটি লাইভস্ট্রিমের দিকে পরিচালিত করে, এবং ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীকে একটি পণ্যের ডিটেইলস পেজের দিকে পরিচালিত করে। প্ল্যাটফর্মগুলি বেশিরভাগই “তথ্য এবং মনোযোগকে মিলিত করছে”।

ইন্টারনেট পূর্বে বিদ্যমান তথ্য বিতরণ করে, যখন এআই বাস্তবসময়ে তথ্য তৈরি করে। এই “কপি” থেকে “জেনারেট”-এ গুণগত পরিবর্তনটি সম্পূর্ণ ভিন্ন খরচ কাঠামো এবং ব্যবসায়িক যুক্তি আনে।

প্রথমত, এআই রিজনিং খরচ স্পষ্ট, এআই-এর ব্যবহারের প্রান্তিক খরচ শূন্যের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি (MC > 0)।

প্রতিটি টোকেন (টোকেন) ইনপুট/আউটপুটের জন্য GPU দ্রুত চলছে, যা প্রকৃত বিদ্যুৎ এবং চিপের পুরানো হওয়ার খরচ বহন করে। মডেলের প্যারামিটার যত বড়, কনটেক্সট তত দীর্ঘ, এবং কাজ তত জটিল, প্রতিটি ইনফারেন্সের খরচ তত বেশি। একটি সাধারণ প্রশ্ন-উত্তর, একটি Deep Research, একটি কোডিং ডেভেলপমেন্ট, এবং একটি ক্রস-সফটওয়্যার অপারেশনের খরচ পাঁচগুণ থেকে শতগুণ পর্যন্ত পার্থক্য হতে পারে। AI Agent অর্থনীতি শুধুমাত্র শূন্য-অ-সীমান্ত খরচের অস্তিত্বই নয়, বরং সীমান্ত খরচও অত্যন্ত বৈষম্যপূর্ণ।

একটি টোকেনের দাম যদিও দ্রুত কমছে, তবুও এর অর্থ এই নয় যে প্রান্তিক খরচ শূন্যের দিকে অবিরাম যাচ্ছে: এজেন্টের ক্ষমতা উন্নতির সাথে সাথে, একটি টাস্কের জন্য ব্যবহৃত টোকেনের পরিমাণ শতকের থেকে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়ে দশলক্ষে পৌঁছেছে—পরিকল্পনা, টুল কল, ফাইল পড়া, নিজেকে চেক করা, ব্যর্থতার পর আবার চেষ্টা করা—সবই বড় পরিমাণে কম্পিউটেশনাল শক্তি খরচ করে। একটি টোকেন ডিফ্লেশনের মধ্যে দিয়ে যাচ্ছে, কিন্তু একটি টাস্ক ইনফ্লেশনের মধ্যে দিয়ে যাচ্ছে; এই দুটি বক্ররেখার ছিদ্রটি AI-এর অর্থনীতির কেন্দ্রীয় বিষয়: টোকেন যতই সস্তা হচ্ছে, AI-কে ততই বড় কাজের জন্য ব্যবহারের সাহস হচ্ছে, ফলে মোট বিলও বড়ই হচ্ছে—এটিই AI-এর “জেভনস প্যারাডক্স”।

একটি টোকেনের দাম কেবল একদিকে নেমে যায় না। মরগান স্ট্যানলির পরিসংখ্যান অনুযায়ী, 2026 এর দ্বিতীয় ত্রৈমাসিকে চীনা বড় মডেলের গড় API আউটপুট মূল্য 2025 এর প্রথম ত্রৈমাসিকের তুলনায় প্রায় 80% বেড়েছে, এবং শিল্পটি মূল্যযুদ্ধ থেকে মূল্য-ভিত্তিক মূল্যনির্ধারণের দিকে যাচ্ছে। মূল্যও স্তরবদ্ধ হচ্ছে: কমোডিটি মডেলগুলি আরও কমছে, অন্যদিকে অগ্রণী মডেলগুলি বাড়ছে। অগ্রণী বুদ্ধিমত্তা মূল্যভিত্তিকভাবে মূল্যায়ন করা হয়, এবং এর খরচ কমোডিটির সাথে একইভাবে কমছে না।

যদিও ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ, GPU ব্যবহার বৃদ্ধি, KV ক্যাশ, স্ব-নির্মিত ইনফারেন্স ক্লাস্টার এবং স্ব-উন্নয়নকৃত চিপের মাধ্যমে ইউনিট খরচ কমানো সম্ভব, কিন্তু প্রান্তিক খরচের হ্রাস ইন্টারনেট অর্থনীতির তুলনায় অনেক কম এবং এটি ব্যবহারের গভীরতা বৃদ্ধির দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে। এটিই ChatGPT-এর ব্যবহারকারী সংখ্যা বিস্ফোরণের পরে দ্রুত পেইড সাবস্ক্রিপশন ভার্সন চালুর মূল কারণ।

একইসাথে, স্থির খরচ এখন “একক পরিশোধ” থেকে “চিরস্থায়ী” হয়ে গেছে। প্রশিক্ষণ খরচ এখন একক স্থির বিনিয়োগ নয়, বরং প্রতি ছয় থেকে বছরে নতুন জন্মের মডেলগুলি আপডেট করার জন্য চিরস্থায়ী মূলধন ব্যয়। বড় মডেলগুলি এখন “6-12 মাসের” “একবারের ব্যবহারের” সম্পদে পরিণত হয়েছে, যা পুনরায় প্রশিক্ষণ ছাড়াই দ্রুত পুরনো হয়ে যায়, এবং একবারের প্রশিক্ষণ খরচ কয়েক কোটি থেকে শুরু করে একশো কোটি ডলার পর্যন্ত হতে পারে। OpenAI-এর উদাহরণটি দেখুন: 2025 সালে 130.7 বিলিয়ন ডলার আয়, 43% (এই পদ্ধতিতে শুধুমাত্র ইনফারেন্স কম্পিউটিংয়ের খরচই বিয়োগ করা হয়, সবচেয়ে ব্যয়বহুল প্রশিক্ষণ কম্পিউটিংয়ের খরচকে গবেষণা-উন্নয়ন ব্যয়ের মধ্যেই অন্তর্ভুক্ত করা হয়)। তবে, 191.8 বিলিয়ন ডলারেরও বেশি গবেষণা-উন্নয়ন ব্যয়, 106 বিলিয়ন ডলার (প্রায়) Microsoft-এর প্রশিক্ষণ-কম্পিউটিংয়ের জন্য, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশি, 106B-এরওবেশ

অতএব, এআই এজেন্ট অর্থনীতির বৈশিষ্ট্য হল: যুক্তিসংগঠন খরচ (পরিবর্তনশীল খরচ) ব্যবহারের সাথে রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায় এবং অত্যন্ত পার্থক্যমূলক; অবকাঠামো এবং দক্ষতা খরচ (অর্ধ-স্থির খরচ) ব্যবহারকারীর সংখ্যার সাথে “ধাপে ধাপে” বৃদ্ধি পায় — যখন ব্যবহারকারীর সংখ্যা কোনও সীমা অতিক্রম করে, তখন অবশ্যই একটি নতুন GPU সার্ভার সেট যোগ করতে হয়; একইসাথে, গবেষণা-উন্নয়ন খরচ (অর্থাৎ, মডেল প্রশিক্ষণ খরচ) পরিমাণে অত্যন্ত বড়। এই খরচগুলি স্তরে স্তরে জমা হয়, যার ফলে AI কোম্পানিগুলি সবসময় লাভের সম্পূর্ণ পুনঃবিনিয়োগের পথে থাকে, ইন্টারনেটের মতো “বিনিয়োগ-আয়ের ভারসাম্যবিন্দুটি অতিক্রমের পরে লাভের সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি”-এর মতো “মিষ্টি বিন্দু” কখনও থাকে না।

এই খরচের যুক্তি শিল্পের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধার উৎসকেও পুনরায় গঠন করেছে: ইন্টারনেটের মূল বাধা হল নেটওয়ার্ক ইফেক্ট, যেখানে ব্যবহারকারী যত বেশি, পণ্যটি তত বেশি ব্যবহারযোগ্য; কিন্তু Agent-এর বাধার ধরন পরিবর্তিত হয়েছে—সম্পর্ক চেইন নেটওয়ার্ক ইফেক্ট থেকে ডেটা ফ্লাইওয়াহল এবং ট্রানজিশন কস্টে। নতুন বাধা হল সঞ্চিত কনটেক্সট—ব্যবহারকারীর মেমোরি, পছন্দ, ফাইল, ওয়ার্কফ্লো এবং অথরাইজড ডেটা। যতদিন ব্যবহার করা হবে, Agent-এর ব্যবহারকারীর সাথে অ্যাডাপ্টেশন ততই বাড়বে, এবং সার্ভিস প্রোভাইডার পরিবর্তনের মাইগ্রেশন কস্টও ততই বাড়বে। ইন্টারনেট ব্যবহারকারীর সম্পর্ক চেইনকে বন্ধ করে রাখে, Agent-এর ক্ষেত্রে ব্যবহারকারীর ওয়ার্ককনটেক্সটকে বন্ধ করে রাখা হয়, এটিই শিল্পটির প্রবেশদ্বারগুলির দিকে মনোযোগ দেওয়ার মূল কারণ: এখানে শুধুমাত্র ট্রাফিকই নয়, বরং কনটেক্সটের প্রাথমিক সঞ্চয়ও।

প্রকৃতপক্ষে, আমাদের এআই এজেন্ট অর্থনীতিকে একটি ভিন্ন যুক্তির মাধ্যমে দেখতে হবে: ইন্টারনেট প্ল্যাটফর্মগুলি "ব্যবহারকারী প্রবেশদ্বার" নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, এআই এজেন্ট প্ল্যাটফর্মগুলি "কাজের প্রবেশদ্বার" নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে।

যদি ইন্টারনেট অর্থনীতির মৌলিক একক হয় "দৃশ্যমানতা/ক্লিক", তাহলে AI এজেন্ট অর্থনীতির মৌলিক একক হল "কাজ"। ক্লিক শুধুমাত্র ব্যবহারকারীকে কোনো পেজে প্রবেশ করতে দেখায়, কিন্তু কাজ ব্যবহারকারীর দ্বারা AI-কে কোনো লক্ষ্য পূরণের জন্য দায়িত্ব দেওয়াকে বোঝায় — এজেন্টকে লক্ষ্যটি বুঝতে হবে, কাজটি বিভক্ত করতে হবে, টুলগুলি ব্যবহার করতে হবে, ফাইলগুলি পড়তে হবে, সফটওয়্যার চালাতে হবে, ফলাফলগুলি পুনরাবৃত্তি করে যাচাই করতে হবে, প্রয়োজনে ব্যবহারকারীর কাছ থেকে অনুমতিরও অনুরোধ করতে হবে। এটি AI এজেন্টের খরচের গঠনকে "ডিজিটাল কর্মচারী"এর সমান করে তোলে, "ডিজিটাল মিডিয়া"এর মতো নয়।

গতকাল ব্যবহারকারীরা সার্চ ইঞ্জিনে খুঁজতেন "কোন কন্ট্রাক্টর ভালো", সার্চ ইঞ্জিন ফিরিয়ে দিত ওয়েবপেজ, বিজ্ঞাপন এবং ম্যাপ ফলাফল; আজকাল ব্যবহারকারীরা সম্ভবত সরাসরি এজেন্টকে বলতে পারে: "আমাকে তিনটি বিশ্বস্ত কন্ট্রাক্টর সিলেক্ট করে দিন, তাদের প্রাইস, রিভিউ এবং কনস্ট্রাকশন গ্যারান্টির তুলনা করুন, এবং আমার জন্য কথা বলার জন্য অ্যাপয়েন্টমেন্ট করে দিন।" পুরনো মডেলের ব্যবসায়িক মূল্য ছিল দৃশ্যমানতা এবং ক্লিক, আর নতুন মডেলের ব্যবসায়িক মূল্য হলো টাস্ক সম্পন্নকরণ এবং ডিসিশন-মেকিংয়ের প্রতিনিধিত্ব। বিজ্ঞাপনগুলি এখন শুধুমাত্র পেজের উপরে দেখা যাওয়া তথ্য নয়, বরং এজেন্টের সিদ্ধান্ত-গ্রহণের প্রক্রিয়ায় একটি বিকল্প, ডেটা সোর্স, বিশ্বস্ত সোর্স বা ট্রানজেকশন ইন্টারফেসেরূপেও কাজ করবে, এবং ব্যবহারকারীকে চূড়ান্তভাবে টাস্কটি সম্পন্ন করতে সহায়তা করবে।

মডেল কোম্পানিগুলি শুধুমাত্র ভিত্তি ক্ষমতা প্রদান করবে না, বরং এগুলি একটি নতুন প্রজন্মের টাস্ক অপারেটিং সিস্টেম হয়ে উঠবে। যাই হোক না কেন, AI-ন্যাটিভ ফার্মগুলি বা সমগ্র বড় কোম্পানিগুলি, সবাই "বড় মডেল" থেকে "এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম"-এর দিকে অগ্রসর হচ্ছে এবং Claude Cowork, Codex, Workbuddy-এর মতো সিরিজের পণ্যগুলি চালু করছে — যে কেউ ব্যবহারকারীর টাস্ক এন্ট্রি পয়েন্ট নিয়ন্ত্রণ করতে পারবে, সেই কেউই টুলগুলির কলিং অর্ডার, ডেটা সোর্সের অগ্রাধিকার, ব্যবসায়িক পরিচয়ের যুক্তি এবং ট্রানজেকশন সাইকেল নির্ধারণ করতে পারবে।

যদিও প্রতিটি ইউনিট অর্থনীতি ঋণাত্মক, তবুও প্রবেশাধিকার নিয়ে টাকা ব্যয় করা বর্তমান শিল্পের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগত ঝুঁকি এবং মূল্যায়নের বিতর্কের উৎস। কারণ প্রবেশাধিকারের পিছনে শুধু ব্যবহারকারীর সংখ্যা বা কথোপকথনের সংখ্যা নয়, বরং ভবিষ্যতের কাজ বণ্টন, বাণিজ্যিক পরামর্শ এবং লেনদেনের বন্দনা নিয়ন্ত্রণের অধিকার রয়েছে।

এই যুক্তির পরিবর্তনটি অবশ্যই একটি অন্য প্রবণতা আনবে: স্তরীকরণ।

ইন্টারনেট পণ্যগুলি চরম স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের দিকে ঝুঁকে, সমস্ত ব্যবহারকারীকে একটি কোড সেট দিয়ে সেবা প্রদান করে, যাতে শূন্য প্রান্তিক খরচের সুবিধাকে সর্বাধিক করা যায়। AI এজেন্টগুলি স্বাভাবিকভাবেই স্তরবদ্ধ সরবরাহের জন্য উপযুক্ত—ভিন্ন জটিলতার কাজের খরচের পার্থক্য অনেক বেশি, সহজ প্রশ্নোত্তর এবং জটিল যুক্তির খরচ প্রায় দশগুণ থেকে শতগুণ পর্যন্ত পার্থক্যযুক্ত। এইজন্য AI কোম্পানিগুলি বিভিন্ন স্তরের পণ্য চালু করে: বিনামূল্যের সংস্করণে ছোট মডেল এবং ব্যবহারের সীমা রাখা হয়; বেসিক পেইড সংস্করণে মধ্যম মডেল; অ্যাডভান্সড সংস্করণে সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল; এবং এন্টারপ্রাইজ-কাস্টমাইজড সংস্করণে এককভাবে ডিপ্লয়মেন্ট এবং অপটিমাইজেশন প্রদান করা হয়।

এই স্তরবদ্ধ মূল্যনির্ধারণ মূলত খরচ অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং মূল্য অনুযায়ী শুল্ক আরোপ করে, যেখানে মূল্য খরচের সাথে সম্পর্কিত। ব্যবহারকারী যত বেশি ক্ষমতা পান, তত বেশি খরচ করেন। ফলে, AI Agent ইকোসিস্টেমে একটি “দ্বিগতির অর্থনীতি” বিকাশ লাভ করবে: এক প্রজন্ম পিছিয়ে পড়া বুদ্ধিমত্তা খুবই কম দামে (ওপেন-সোর্স + বড় কোম্পানির সাবসিডি, যা জল, বিদ্যুৎ ও গ্যাসের মতো অবকাঠামোয় পরিণত হবে), আর অগ্রণী বুদ্ধিমত্তা সবসময় দামি থাকবে (সবচেয়ে শক্তিশালী মডেলগুলি সবসময় খরচের বক্ররেখার সবচেয়ে দামি প্রান্তে থাকবে)। বিনামূল্যেরটি “গতকালের” বুদ্ধিমত্তা, আর শুল্কযুক্তটি “আজকের” বুদ্ধিমত্তা।

এআই এজেন্ট অর্থনীতির প্রতি �伝統 অর্থনীতির সবচেয়ে গভীর প্রভাব হল বাজারে একটি নতুন এআই পণ্যের যোগ নয়, বরং ওয়েবসাইট, অ্যাপ এবং সফটওয়্যারের মধ্যে বিক্ষিপ্ত ব্যবহারকারী প্রবেশদ্বারগুলি এখন একটি নতুন টাস্ক এজেন্ট স্তর দ্বারা পুনরায় প্রতিদ্বন্দ্বিতায় রয়েছে। মোবাইল ফোন প্রস্তুতকারক, সুপারঅ্যাপস ইত্যাদি প্রত্যেকেই নিজস্ব এজেন্ট তৈরি করছে, যার ফলে প্রবেশদ্বারগুলি এখনও একীভূত হয়নি, বরং আরও বিভক্ত হয়েছে। অতীতে ইন্টারনেটের লাভের পুলটি “ট্রাফিক কোথায় পাস করে” এর চারপাশে গঠিত হয়েছিল, ভবিষ্যতে এটি “কোনটির দ্বারা টাস্কগুলির সংগঠন এবং সম্পাদন”-এর চারপাশে পুনর্বণ্টনের সম্ভাবনা বেশি।

প্রথমে প্রবেশ এবং বিতরণ অধিকার পুনর্লিখিত হয়েছে।

ইন্টারনেট যুগে, সার্চ ইঞ্জিন, অ্যাপ স্টোর, কন্টেন্ট প্ল্যাটফর্ম এবং সুপার অ্যাপগুলি এন্ট্রি পয়েন্ট নিয়ন্ত্রণ করে, এবং প্রতিষ্ঠানগুলি র‍্যাঙ্কিং, রিকমেন্ডেশন এবং ব্যবহারকারীর সময়কালের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে। কিন্তু Agent-এর আবির্ভাবের পর, ব্যবহারকারীদের অবশ্যই প্রতিটি অ্যাপ আলাদাভাবে খোলার দরকার হবে না: বিমান টিকিট বুকিং, সরবরাহকারী খোঁজা, ডেটা বিশ্লেষণ, ইমেইলের উত্তর দেওয়া—এসবই একই টাস্ক এন্ট্রি থেকে শুরু করা যেতে পারে।ওয়েবসাইট এবং অ্যাপগুলি অদৃশ্য হবে না, কিন্তু এগুলি বাড়তির মতো Agent-এর পিছনের ডেটা সোর্স, টুলস এবং ফুলফিলমেন্ট ইন্টারফেসে পরিণত হতে থাকবে।

এর অর্থ হল নতুন প্ল্যাটফর্মের ক্ষমতা শুধুমাত্র “ব্যবহারকারীদের কোথায় পাঠানো হবে” এই বিষয়ে সীমাবদ্ধ থাকবে না, বরং এটি নির্ধারণ করবে যে কাজগুলি কিভাবে সম্পন্ন হবে: কোন মডেল, কোন সফটওয়্যার, কোন বিক্রেতা, কোন ডেটা সেট ব্যবহার করা হবে। অতীতে সার্চ ইঞ্জিন, অ্যাপ স্টোর এবং ট্রাফিক প্ল্যাটফর্মগুলির হাতে থাকা “বিতরণ কর”-এর কিছু অংশ ধীরে ধীরে Agent প্ল্যাটফর্মের হাতে চলে যেতে পারে।

একটি অল্প দৃশ্যমান কিন্তু অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে: এআই এজেন্টগুলি গ্রাহক যাত্রাকে ব্যাপকভাবে সংকুচিত করছে, যার ফলে বিজ্ঞাপন ব্যবসার জন্য স্থান কমে যাচ্ছে।

পূর্বে, ব্যবহারকারীদের কয়েকটি ওয়েবসাইট এবং প্ল্যাটফর্ম তুলনা করে দশবার অনুসন্ধান করতে হত; কিন্তু AI পরিস্থিতিতে, ব্যবহারকারীরা শুধুমাত্র ৩-৫টি পরপর প্রশ্ন করেই তথ্য ছাঁকানো, বিকল্পগুলির তুলনা এবং ক্রয় সিদ্ধান্ত নিতে পারে। যত বেশি উচ্চ-ইচ্ছা, শক্তিশালী-সিদ্ধান্ত এবং তুলনামূলক শিল্প, ততই AI এর মাধ্যমে বিতরণ যুক্তি পুনর্লিখিত হয়। ব্যবহারকারীদের এখন অনুসন্ধানের ফলাফল, কনটেন্ট পেজ এবং বিক্রেতাদের হোমপেজের মধ্যে বারবার ঘুরে বেড়ানোর প্রয়োজন নেই; বরং, তারা সিদ্ধান্তগুলি AI-এর হাতেই ছেড়ে দেয়। এই অবস্থায়, বিজ্ঞাপনগুলির হস্তক্ষেপের সম্ভাবনা কমে যায়, এবং পারম্পরিক বিজ্ঞাপনের প্রভাবও দুর্বল হয়ে পড়ে।

সত্যিকারের কঠিন বিষয় হলো, এআই উত্তরগুলিতে বিজ্ঞাপনগুলি অত্যন্ত স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করা প্রয়োজন। অতীতে, বিজ্ঞাপনগুলি অনুসন্ধান বাছাই, তথ্য প্রবাহের নেটিভ, ইনফ্লুয়েন্সার সুপারিশ, ব্র্যান্ডেড কনটেন্টের মতো বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহারকারীর যাত্রার সাথে একীভূত হতে পারত, কিন্তু এআই উত্তরগুলিতে, যেকোনো মৃদু, অদৃশ্য বা স্পষ্টভাবে চিহ্নিত না করা বাণিজ্যিক সুপারিশ ব্যবহারকারীর প্ল্যাটফর্মের বস্তুনিষ্ঠতা সম্পর্কে বিশ্বাসকে সরাসরি আঘাত করবে। এআই যতটা ব্যবহারকারীর জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার এজেন্টের মতো আচরণ করবে, ব্যবহারকারী ততটাই এটিকে অস্পষ্টভাবে বাণিজ্যিক স্বার্থের দ্বারা প্রভাবিত হতে দেবেন না।

দ্বিতীয় স্তরের আঘাত খুব শীঘ্রই প্ল্যাটফর্ম এবং মধ্যস্থতাকারী অর্থনীতিতে ঘটবে।

কেনাকাটা, ভ্রমণ, ডেলিভারি, স্থানীয় জীবন ইত্যাদি লেনদেন-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলির মূল উদ্দেশ্য হল ব্যবহারকারীদের অনুসন্ধান, তুলনা এবং লেনদেন সম্পন্ন করতে সহায়তা করা, এবং এই প্রক্রিয়াগুলি হল Agent-এর জন্য সবচেয়ে সহজে স্বয়ংক্রিয়করণযোগ্য পর্যায়। শুধুমাত্র "তথ্যের তালিকা" প্রদানকারী মধ্যবর্তী স্তরগুলি চাপে পড়বে, এবং বাস্তবিকভাবে এড়ানো অসম্ভব হয়ে উঠবে একচেটিয়া সরবরাহ, পেমেন্ট, ক্রেডিট, লজিস্টিকস, পরের সেবা এবং অফলাইন বাস্তবায়ন।

ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা পরিবর্তিত হবে “আমি কতটা ট্রাফিক নিয়ন্ত্রণ করি” থেকে “আমি কতটা এজেন্ট দ্বারা অপরিহার্য বাস্তব সরবরাহ এবং বাস্তবায়ন ক্ষমতা অধিকারী”-এ।

বন্ধ লেনদেন চেইন সহ বড় কোম্পানিগুলির জন্য, AI সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে বিদ্যমান বিজ্ঞাপন এবং লেনদেন ব্যবসাকে প্রভাবিত করবে, কিন্তু দীর্ঘমেয়াদে, AI এজেন্টের অংশগ্রহণ নতুন ব্যবসায়িক বৃদ্ধিকারী হয়ে উঠবে। প্ল্যাটফর্মটি যদি ব্যবহারকারীর চাহিদা, বিক্রেতার সরবরাহ, লেনদেন, পেমেন্ট, বিতরণ এবং পরের সেবা উভয়ই নিয়ন্ত্রণ করে, তবে এটি ব্যবসায়িক মূল্যকে একটি সমগ্র কৌশলের মাধ্যমে পুনর্গঠন করতে পারে: বিক্রেতা ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মে বিজ্ঞাপন দেয় → উচ্চতর GMV আনে → AI রিকমেন্ডেশন স্তরে GMV, ভালো রিভিউ এবং স্থিতিশীল বিতরণযুক্ত ব্র্যান্ডগুলিকে অগ্রাধিকার দেয় → ব্র্যান্ডগুলি AI-এর পরিস্থিতিতে লেনদেনের বন্ধ চক্র পায় → প্ল্যাটফর্মটি একইসঙ্গে বিজ্ঞাপনের, লেনদেনের এবং AI-এর বিতরণের মূল্যও বৃদ্ধি পায়।

এখানে মূল সীমানা হলো, এআই প্রাচীন বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্মের মতো অত্যধিক বিজ্ঞাপন শুল্ক নেবে না। এআই যদি খুব বেশি টাকা নেয়, তাহলে এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ—বস্তুনিষ্ঠতা এবং ব্যবহারকারীর বিশ্বাস—ক্ষতিগ্রস্ত হবে। একটি বেশি যুক্তিসঙ্গত পদ্ধতি হলো, একটি নির্দিষ্ট শতাংশের পরিমাণে প্রযুক্তিগত সেবা শুল্ক নেওয়া, যা শিল্পের সাধারণ হারের সমান হবে, সাধারণত 1%-10% এর মধ্যে, যা প্রধানত ক্যালকুলেশন, কল এবং সেবা খরচ কভার করতে ব্যবহৃত হয়।

তৃতীয় স্তর, যা আরও গভীর পরিবর্তন, হল সফটওয়্যার অর্থনীতি এবং সেবা অর্থনীতির সীমানা ধুলো হয়ে যাওয়া।

প্রাচীন SaaS (সফটওয়্যার সহ) মূলত একটি টুল। Salesforce CRM সিস্টেম প্রদান করে, কিন্তু গ্রাহক সম্পর্ক বজায় রাখে বিক্রয়কর্মীরা; Adobe ডিজাইন সফটওয়্যার প্রদান করে, কিন্তু ডিজাইন সম্পন্ন করে ডিজাইনাররা; ফিন্যান্সিয়াল সফটওয়্যার ডেটা রেকর্ড করে, কিন্তু বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে মানুষ। তাই SaaS-এর ব্যবসায়িক মডেল দীর্ঘদিন ধরে “সিট (Seat)”-এর উপর ভিত্তি করে চলেছে: কোম্পানির কতজন কর্মচারী সফটওয়্যার ব্যবহার করে, তাদের জন্য ততগুলো অ্যাকাউন্ট কেনা হয়। সম্প্রতি ব্যবহার-ভিত্তিক চার্জিং-এর উত্থান ঘটেছে, মিশ্র চার্জিং প্রচলিত হয়েছে, তবুও সহযোগিতামূলক সফটওয়্যারে সিট মডেলটি এখনও প্রচলিত।

AI এজেন্ট এই পূর্বশর্তটিকে পরিবর্তন করে।

যখন সফটওয়্যার নিজে থেকে ডেটা পড়তে, পরবর্তী পদক্ষেপ নির্ধারণ করতে এবং কাজ সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়ে ওঠে, তখন ব্যবসাগুলি কেবলমাত্র “একজন কর্মচারীর জন্য সফটওয়্যার” কিনছে না, বরং সম্ভবত একটি সরাসরি কাজ সম্পন্নের ক্ষমতা। একটি AI এজেন্ট একসাথে CRM, ERP, BI, ইমেইল এবং কাস্টমার সাপোর্ট সিস্টেমগুলি চালাতে পারে, যা আগে বিভিন্ন সফটওয়্যারের মধ্যে একাধিক মানুষের দ্বারা সম্পন্ন করা হত। এখন, “যত বেশি কর্মচারী, তত বেশি Seat, SaaS আয় বৃদ্ধি” —এই বৃদ্ধির যুক্তির চ্যালেঞ্জ দাঁড়াচ্ছে।

বেশি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, SaaS নিজেই স্তরবদ্ধ হতে পারে: নিচের স্তরে গ্রাহক, অর্ডার, আর্থিক, স্টক ইত্যাদি মূল ডেটা সংরক্ষণ করে এমন “সিস্টেম” (System of Record) থাকে; উপরের স্তরে চাহিদা বুঝতে, সিস্টেমকে কল করতে এবং কাজ সম্পন্ন করতে সক্ষম “ক্ষমতা” (System of Action) দেখা যায়।

অতীতে, উভয়টি একই সফটওয়্যার ইন্টারফেসের মধ্যে প্যাকেজ করা হয়েছিল, কিন্তু ভবিষ্যতে এগুলি আলাদা হতে পারে। কোর ডেটা, অ্যাক্সেস, কমপ্লায়েন্স এবং ব্যবসায়িক নিয়ম নিয়ন্ত্রণ করা সফটওয়্যারের এখনও শক্তিশালী বাধা রয়েছে; যেসব সফটওয়্যারের মূল মূল্য ইন্টারফেস, প্রক্রিয়া এবং ফাংশন প্যাকেজিংয়ের উপর নির্ভর করে, সেগুলির জন্য বড় ঝুঁকি রয়েছে—যদি Agent ইন্টারঅ্যাকশন লেয়ারটি নিয়ে নেয়, তবে এগুলি ব্যবহারকারীদের প্রতিদিন খোলা সফটওয়্যার থেকে Agent-এর ব্যাকগ্রাউন্ডে কল করা ইন্টারফেসে পরিণত হতে পারে।

এর বিপরীতে, এটি প্রথমবারের মতো সফটওয়্যার বাজারকে প্রাচীন সেবা খাতে বড় পরিসরে প্রবেশ করতে দেবে। অতীতে সফটওয়্যার কোম্পানিগুলি কোম্পানির আইটি বাজেট নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করত, ভবিষ্যতে এআই এজেন্ট কোম্পানিগুলি আরও বড় মানব খরচ, আউটসোর্সিং বাজেট এবং পেশাদার সেবা বাজেটকে লক্ষ্য করবে। কাস্টমার সার্ভিস, মৌলিক গবেষণা, বিক্রয় অপারেশন, চাকরির ছাঁকনি, আর্থিক প্রক্রিয়াকরণ এমনকি কিছু পরামর্শকাজও “মানুষের সময় ক্রয়”-এর পরিবর্তে “মেশিনের কাজ ক্রয়”-এ রূপান্তরিত হতে পারে। সফটওয়্যারের বাজারের সীমানা তাই অতীতের “ডিজিটালাইজেশন বাজেট (Software Spend)”-এর পরিবর্তে “মানববল বাজেট (Labor Spend)”-এর দিকে সরে যাচ্ছে।

গত বিশ বছরের ইন্টারনেট অর্থনীতি: বেশি ব্যবহারকারী অর্থাৎ বেশি ট্রাফিক, বেশি ট্রাফিক অর্থাৎ বেশি বিজ্ঞাপন, লেনদেন এবং সাবস্ক্রিপশন আয়, এবং নতুন ব্যবহারকারীদের আনার খরচ তেমন বেড়ে যায়নি। "প্রথমে ব্যবহারকারী বৃদ্ধি করুন, তারপর আয়ের উপায় খুঁজুন" ইন্টারনেট যুগের সবচেয়ে ক্লাসিক বৃদ্ধির সূত্র হয়ে উঠেছে।

AI এজেন্ট এই সহজ রৈখিক সম্পর্ক শেষ করছে।

কারণ এআই এজেন্ট যা প্রদান করে তা শুধু তথ্য নয়, বরং বাস্তবিকভাবে কম্পিউটেশনাল সম্পদ ব্যয় করে, বাহ্যিক টুলগুলি কল করে এবং কাজ সম্পন্ন করে। ব্যবহারকারীর সংখ্যা বেশি হওয়া অপরিহার্যভাবে লাভ বৃদ্ধির অর্থ নয়; কাজটি যত জটিল হবে, ততই খরচ দ্রুত বৃদ্ধি পেতে পারে। প্রতিষ্ঠানগুলির আসলে যা গণনা করার দরকার, তা শুধু DAU, রিটেনশন রেট এবং ব্যবহারকারীর সময়কাল নয়, বরং একটি কাজ সম্পন্ন করতে কতটা খরচ হয়, ব্যবহারকারী এই ফলাফলের জন্য কতটা পরিশোধ করতে প্রস্তুত, এবং প্ল্যাটফর্মটি কতটা মূল্য ধরে রাখতে পারে।

এআই যুগে সত্যিকারের দুর্লভ জিনিসগুলি পরিবর্তন হচ্ছে।

ইন্টারনেট যুগে সবচেয়ে কম পাওয়া যায় ট্রাফিক, তাই প্রতিষ্ঠানগুলি ব্যবহারকারীদের দৃষ্টি আকর্ষণের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে; AI এজেন্ট যুগে সত্যিকারের সবচেয়ে কম পাওয়া যায় হয়তো উচ্চমানের কাজ, এবং এই কাজগুলি সম্পন্ন করতে প্রয়োজনীয় ডেটা, অনুমতি, টুলস এবং বাস্তবায়ন ক্ষমতা।

এজেন্ট ইন্টারনেটের পরবর্তী পণ্য আকার নয়, বরং ডিজিটাল অর্থনীতির সবচেয়ে মৌলিক লেনদেন একককে পরিবর্তন করছে। এজেন্ট বিক্রি করছে কাজ সম্পন্ন করার ক্ষমতা।

যখন অর্থনীতির মৌলিক একক পরিবর্তিত হয়ে ক্লিক থেকে কাজে, টুল ব্যবহার থেকে ফলাফল প্রদানে পরিণত হয়, তখন গত বিশ বছরে ট্রাফিকের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠা ব্যবসায়িক মডেল, প্ল্যাটফর্মের ক্ষমতা এবং লাভের বণ্টন অবশ্যই পুনর্গঠনের মুখোমুখি হবে।

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট পাবলিক অ্যাকাউন্ট "টেনসেন্ট রিসার্চ ইনস্টিটিউট" (ID: cyberlawrc) থেকে এসেছে, লেখক: AI অর্থনীতি গবেষণা দল