AI যুগের চালিকাশক্তি এখন মডেল থেকে টোকেনে পরিবর্তিত হয়েছে

গত দুই বছরে, এআই শিল্পের প্রথম পর্যায়ের বর্ণনামূলক যুক্তি মূলত বড় কোম্পানিগুলি দ্বারা শুরু করা 'বড় মডেল যুদ্ধ' কে কেন্দ্র করেছিল। প্যারামিটারের পরিমাণ বিলিয়ন থেকে ট্রিলিয়নের দিকে এগিয়েছে, প্রশিক্ষণ খরচ কয়েক মিলিয়ন ডলার থেকে কয়েকশত মিলিয়ন ডলারে বৃদ্ধি পেয়েছে, GPU ক্লাস্টার হাজার হাজার কার্ড থেকে লক্ষ লক্ষ কার্ডে বিস্তৃত হয়েছে। সবাই আলোচনা করছে কে এর মডেলটি শক্তিশালী, কে AGI-এর কাছাকাছি, যেন এআই-এর প্রতিযোগিতার শেষ বিন্দুটি বড় মডেলেরই কার্যকারিতা।

আর সময় এগিয়ে গিয়েছে ২০২৬ সালে, এখন এআই শিল্পের চালিকাশক্তির যুক্তি পরিবর্তিত হয়েছে। জেপিমরগানের সর্বশেষ প্রতিবেদন অনুসারে, ভবিষ্যতে এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ধারাবাহিক বিস্তারকে চালিত করবে মডেল ট্রেনিং নয়, বরং বিশাল পরিমাণের এআই ইনফারেন্স (Inference) চাহিদা। ভবিষ্যতে কম্পিউটেশনাল পাওয়ারের সবচেয়ে বেশি খরচ হবে শুধুমাত্র বড় মডেল ট্রেনিংয়ের কারণে নয়, বরং বিশ্বব্যাপী ছড়িয়ে পড়া এআই এজেন্টগুলির কারণে। প্রতিটি কল, প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশন, প্রতিটি টাস্ক এক্সিকিউশন, মূলতই Token খরচ করছে। এআই শিল্পটি "মডেল এরা" থেকে "Token ইন্ডাস্ট্রিয়াল এরা"-এ প্রবেশ করছে।

ভবিষ্যতে এআই বিশ্বকে চালানোর প্রকৃত চালিকাশক্তি শুধুমাত্র মডেল নয়, বরং টোকেনের চারপাশে গঠিত উৎপাদন, বিতরণ, সমন্বয় এবং ব্যবহারের ব্যবস্থা। বিশেষ করে এআই এজেন্টগুলি বড় পরিসরে প্রকাশিত হওয়ার পর, টোকেনগুলি কীভাবে বাস্তবসময়ে তৈরি, এলাকা-বিহীনভাবে বিতরণ, গতিশীলভাবে সমন্বয় এবং দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা হবে, তা এআই শিল্পের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নতুন সমস্যা হয়ে উঠবে।

যেমন হুয়াং রেনক্সন সাম্প্রতিককালে উল্লেখ করেছেন, এআই শুধুমাত্র একটি সহজ সফটওয়্যার শিল্প নয়, বরং এটি বিদ্যুৎ এবং ইন্টারনেটের মতো একটি অবকাঠামোগত ব্যবস্থা। তাঁর «পাঁচটি স্তরের কেক» কাঠামোতে, এআই শিল্পকে শক্তি, চিপ, অবকাঠামো, মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন—এই পাঁচটি স্তরে বিভক্ত করা হয়েছে। এবং এআই শিল্প «ট্রেনিং এরা» থেকে «ইনফারেন্স এরা»-এ ধীরে ধীরে সরে যাওয়ার সাথে, GoodVision AI পুরো এআই অর্থনৈতিক শৃঙ্খলকে একটি টোকেনকে কেন্দ্র করে ঘূর্ণায়মান «সাতটি স্তরের কেক» কাঠামো হিসাবে বুঝতে পছন্দ করে:

প্রথম স্তর: বিদ্যুৎ—এআই যুগের শক্তির ভিত্তি
দ্বিতীয় স্তর: AIDC—টোকেন ফ্যাক্টরি
তৃতীয় স্তর: GPU—টোকেনের উৎপাদন যন্ত্র
চতুর্থ স্তর: LLM—টোকেন উৎপাদন ইঞ্জিন
পঞ্চম স্তর: টোকেন বিতরণ—এআই যুগের 'বিদ্যুৎ গ্রিড'
ষষ্ঠ স্তর: টোকেন অপ্টিমাইজেশন এবং স্মার্ট স্কিডিউলিং—এআই যুগের মস্তিষ্ক
সপ্তম স্তর: এআই এজেন্ট—টোকেন ব্যবহারের শেষ বিন্দু

শক্তি, GPU থেকে শুরু করে AIDC, প্রান্তিক নোড, এবং মডেল ইনফারেন্স ও স্মার্ট স্কিডিউলিং পর্যন্ত, AI শিল্প একটি অতীতের মতো অনন্য 'টোকেন শিল্প ব্যবস্থা' গঠন করছে।

কিন্তু এখন পর্যন্ত, এই সিস্টেমটি এখনও অনেক অপরিপক্ক।

কেউ সবচেয়ে উন্নত GPU রাখেন, কিন্তু শক্তির সীমাবদ্ধতায় আটকে আছেন; কেউ বিশাল AIDC তৈরি করেন, কিন্তু দক্ষ সমন্বয়ের অভাবে; কেউ শক্তিশালী AI Agent বিকাশ করেন, কিন্তু উচ্চ রিজনিং খরচ এবং ল্যাটেন্সির সম্মুখীন হন; কেউ এজ নোড নিয়ন্ত্রণ করেন, কিন্তু একটি একীভূত সহযোগিতামূলক নেটওয়ার্ক গঠন করতে পারেন না। সমগ্র শিল্প সংস্থানটি যদিও দ্রুত বিকাশ পাচ্ছে, তবুও প্রতিটি স্তরের মধ্যে অসংখ্য বিচ্ছিন্নতা, অপচয় এবং দক্ষতা-বাধা বিদ্যমান।

কেবল যখন এই সাতটি অবকাঠামো প্রকৃতপক্ষে একত্রিত, সমন্বিত এবং পরস্পরের সাথে সংযুক্ত হবে, তখনই AI শিল্প আজকের "টুলস এরা" থেকে বুদ্ধিমত্তার বিশ্বের "বৃহৎ গ্রহণের যুগ" এ প্রকৃতপক্ষে এগিয়ে যাবে।

প্রথম স্তরের কেক: বিদ্যুৎ—এআই যুগের শক্তি

শিল্প বিপ্লবে কয়লা এবং তেল নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা হয়েছিল, ইন্টারনেট যুগে ট্রাফিক এবং সার্ভার নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা হয়েছিল, কিন্তু AI যুগে, সবচেয়ে মৌলিক যুদ্ধ আবার শক্তির দিকে ফিরে আসছে।

কারণ এআই চূড়ান্ত পর্যায়ে বিদ্যুৎ খরচ করে। একটি বড় এআই ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ খরচ ইতিমধ্যেই একটি মাঝারি শহরের খরচের কাছাকাছি। বিশ্বজুড়ে নতুন এআইডিসি (এআই ডেটা সেন্টার) গড়ে উঠছে, এবং সবগুলোই একই সমস্যার সম্মুখীন: GPU কেনা যায়, জমি তৈরি করা যায়, কিন্তু বিদ্যুৎ সরবরাহ এবং গ্রিড ব্যবস্থাপনা তার পিছনে পড়ে যাচ্ছে।

এই কারণেই এখন বাড়তে থাকছে এআই কোম্পানিগুলির শক্তি অবকাঠামোর প্রতি পুনরায় মনোযোগ। GTC 2026-এ, হুয়াং রেনশুন ভবিষ্যতের ডেটা সেন্টারকে এমনকি “টোকেন ফ্যাক্টরি” হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছেন। এই ফ্যাক্টরির সবচেয়ে উপরের স্তরটি একটি সুপার শক্তি শিল্পকে জন্ম দেবে।

চীনা বাজারে, ইয়াংজে পাওয়ার, চাইনা নিউক্লিয়ার পাওয়ার, চাইনা জেনারেল নিউক্লিয়ার, স্যানক্সিয়া এনার্জি, লোংযুয়ান পাওয়ার, হুয়াডিয়ান নিউ এনার্জি ইত্যাদি কোম্পানিগুলি য lầnলে, নিউক্লিয়ার, বাতাস এবং সৌরশক্তির মতো মূল শক্তি দিকগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে। এর মধ্যে, নিউক্লিয়ার এবং জলবিদ্যুৎ স্থিতিশীল বিদ্যুৎ সরবরাহের ক্ষমতার কারণে AIDC-এর জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মৌলিক শক্তি হয়ে উঠছে; এবং বাতাস এবং সৌরশক্তি AI শিল্পের সবুজ বিদ্যুৎ এবং ESG-এর চাহিদা বৃদ্ধির কারণে লাভবান। "পূর্বের ডেটা, পশ্চিমের ক্যালকুলেশন" এবং বড় AI ডেটা সেন্টারগুলির নির্মাণের প্রগতির সাথে, নতুন শক্তি বেসগুলি এবং ক্যালকুলেশন সেন্টারগুলির মধ্যে সমন্বয়ের সম্পর্ক দ্রুতভাবেশক্তিশালী হচ্ছে।

মার্কিন বাজারে, নেক্সটএরা এনার্জি, ডোমিনিয়ন এনার্জি, ডিউক এনার্জি, সাউদার্ন কো., এক্সেলন সহ প্রাচীন শক্তি বিগ ব্যবসাগুলি এআই ডেটা সেন্টারের বিস্তারের কারণে লাভবান হচ্ছে। এর মধ্যে, নেক্সটএরা উত্তর আমেরিকার সবচেয়ে বড় সবুজ বিদ্যুৎ প্রতিষ্ঠান; ডোমিনিয়ন উত্তর ভার্জিনিয়ার “ডেটা সেন্টার করিডোর”-এর কেন্দ্রীয় ট্রান্সমিশন সম্পদ দখল করেছে; এক্সেলন তার পরমাণু বিদ্যুৎ স্থিতিশীল বিদ্যুৎ সরবরাহের ক্ষমতার জন্য এআই যুগের “সমস্ত সময়ের উচ্চ-স্থিতিশীল বিদ্যুৎ”-এর চাহিদার একটি গুরুত্বপূর্ণ লাভবান। সামগ্রিকভাবে, বিশ্বব্যাপী বিদ্যুৎশিল্পটি ধীরে ধীরে প্রাচীন পাবলিক ইউটিলিটি থেকে এআই অবকাঠামোর যুগের কেন্দ্রীয় সম্পদ-স্তরে পরিণত হচ্ছে।

সামগ্রিকভাবে, এই স্তরের প্রতিযোগিতা প্রাচীন শক্তি কোম্পানিগুলির “বিদ্যুৎ মূল্য প্রতিযোগিতা” থেকে নিম্নস্তরের AI ডেটা কেন্দ্র, ক্লাউড প্রদানকারী এবং শক্তি কোম্পানিগুলির মধ্যে “বিদ্যুৎ লক-ইন অধিকারের প্রতিযোগিতায়” পরিণত হচ্ছে। যে কেউ দীর্ঘমেয়াদী, স্থিতিশীল এবং কম খরচের শক্তি লক করতে পারবে, সেই কেউ Token উৎপাদনের প্রথম ড্রাগন বলটি অধিকার করবে।

দ্বিতীয় স্তরের কেক: AIDC—টোকেন কাঁচামাল ফ্যাক্টরি

একটি গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট একা কোনো অর্থ বহন করে না, বাস্তবিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ হলো স্কেল করা ক্লাস্টার। এই জন্যই AIDC এর উদ্ভব হয়েছে।

এটি শিল্প যুগের স্টিল মিল, বিদ্যুৎ কেন্দ্র এবং অ্যাসেম্বলি লাইনের মতো, হাজার হাজার GPU একত্রিত করে স্থিতিশীল টোকেন উৎপাদন ক্ষমতা তৈরি করে। কিন্তু ফ্যাক্টরির সমস্যাগুলি শুরু হয়েছে: প্রাচীন AIDC নির্মাণ চক্র প্রায়শই 18 থেকে 36 মাস সময় নেয়, এবং গ্রিড বিস্তারের জন্য আরও বেশি সময় লাগে। যখন AI-এর চাহিদা সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি পায়, তখন পুরনো যুগের IDC-এর নির্মাণ গতি নতুন টোকেন অর্থনীতিকে পূরণ করতে পারছে না।

মার্কিন স্টক বাজারে, ইকুইনিক্স বিশ্বের অগ্রণী ডেটা সেন্টার অপারেটরগুলির মধ্যে একটি, যা 30 এরও বেশি দেশে 240 এরও বেশি ডেটা সেন্টার রয়েছে। এর মূল সুবিধা শুধুমাত্র ডেটা সেন্টারের সংখ্যা নয়, বরং বিশ্বব্যাপী কানেক্টিভিটি এবং নিম্ন ল্যাটেন্সি নেটওয়ার্ক সম্পদ, যা AI কম্পিউটিং ক্ষমতা স্থাপনের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো হিসাবে কাজ করে।

ডিজিটাল রিয়েলটি প্ল্যাটফর্মডিজিটালের মাধ্যমে এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারে প্রবেশ করেছে, যার সেবাগ্রহীতা বড় ক্লাউড সরবরাহকারী এবং আর্থিক প্রতিষ্ঠান।

চীনা বাজারে, রুনজে টেকনোলজি হল এ-শেয়ারের সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বকারী AIDC অপারেটরগুলির মধ্যে একটি। এর মূল ব্যবসায় ধীরে ধীরে প্রাচীন IDC থেকে AI ক্যালকুলেশন সেন্টারে উন্নীত হয়েছে, এবং এর মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হল বড় পরিসরের ডেটা সেন্টার, বিদ্যুৎ সম্পদ এবং AIDC অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ ক্ষমতা। অউফি ডেটা, শাওহুই অনলাইন ইত্যাদি কোম্পানিগুলি যথাক্রমে অঞ্চলগত ডেটা সেন্টার, ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার এবং AI ক্যালকুলেশন হস্টিংয়ের দিকে নিয়মিত বিস্তারিত।中科曙光 AIDC ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে সরকারি-ব্যবসায়িক এবং বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের সাথে সহযোগিতা করতে পছন্দ করে।

অন্যদিকে, একটি অন্যান্য গ্রুপ এসেছে “মাইনিং ফার্ম ট্রান্সফর্মেশন” থেকে। কোরওয়েভ, আইরেন, অ্যাপ্লাইড ডিজিটাল, সাইফার মাইনিং এর মতো কোম্পানিগুলি আগে অনেকগুলি ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিং-এর সাথে সম্পৃক্ত ছিল, কিন্তু AI GPU-এর চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে তারা দ্রুত AI কম্পিউটিং ইনফ্রাস্ট্রাকচারে সরে গেছে। আইরেন “সবুজ বিদ্যুৎ + AI কম্পিউটিং” মডেলকে প্রধান করেছে, যা পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির মাধ্যমে হাই-ডেনসিটি GPU ডেটা সেন্টার তৈরি করে। অ্যাপ্লাইড ডিজিটাল এবং সাইফার মাইনিংও প্রাচীন মাইনিং ফার্মগুলির থেকে AI-ভিত্তিক হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং ইনফ্রাস্ট্রাকচারের দিকে সরে যাচ্ছে।

এছাড়াও, প্রান্তিক, ক্ষুদ্রাকার এবং মডিউলার AI ফ্যাক্টরি নতুন প্রবণতা হয়ে উঠছে। যেমন ইন্টারনেট যুগে বড় কম্পিউটার থেকে ক্লাউড কম্পিউটিং-এর দিকে যাওয়া হয়েছিল, AI ক্যালকুলেশন শক্তি প্রয়োজন অতিবৃহৎ কেন্দ্রীয় নোডগুলির থেকে ধীরে ধীরে অঞ্চলভিত্তিক প্রান্তিক নোডগুলিতে ছড়িয়ে পড়ার।

এর ফলে, GoodVision AI একটি আরও হালকা, মডিউলার এবং দ্রুত পুনরায় কপি করা যায় এমন AI Factory তৈরি করেছে। প্রচলিত বড় AIDC-এর তুলনায়, GoodVision AI অঞ্চলভিত্তিক ডিপ্লয়মেন্টের ক্ষমতা, উচ্চ ঘনত্বের GPU ক্লাস্টারের দক্ষতা এবং শক্তি ও কম্পিউটেশনের একীভূত সমন্বয়ের উপর বেশি জোর দেয়।

এর মূল যুক্তি হল একটি একক অতিবৃহৎ ডেটা সেন্টার নির্মাণ নয়, বরং বিশ্বব্যাপী ঘনবসতিপূর্ণ জনবহুল অঞ্চলে দ্রুত AI Factory নোড স্থাপন, যা সাধারণত 2-4MW ছোট ইনফারেন্স কম্পিউটিং ফ্যাক্টরি। এই মডেলটি স্থানীয় শক্তি সম্পদের সাথে দ্রুত সংযোগ স্থাপনের সক্ষমতা প্রদান করে এবং ভবিষ্যতের AI ইনফারেন্স চাহিদা প্রান্তিককরণের প্রবণতার সাথেও খাপ খায়।

যদি প্রাচীন AIDC শিল্প যুগের একটি বড় ইস্পাত কারখানার মতো হয়, তাহলে GoodVision AI যা তৈরি করেছে, তা হলো AI যুগের একটি "স্থানীয়কৃত টোকেন কারখানা" — হালকা, বেশি নমনীয়, ব্যবহারকারীর কাছাকাছি, এবং ভবিষ্যতের বিশ্বব্যাপী বিতরিত উপস্থাপনা নেটওয়ার্কের দিকে আরও উপযুক্ত।

তৃতীয় স্তরের কেক: GPU—টোকেনের উৎপাদন যন্ত্র

যদি বিদ্যুৎ একটি শক্তির উৎস হয়, তবে GPU হল উৎপাদন সরঞ্জাম। AI-এর প্রাথমিক বছরগুলিতে, GPU-এর মূল ব্যবহার ছিল প্রশিক্ষণ; কিন্তু ভবিষ্যতে, বৃহত্তম চাহিদা আসবে উপসংহার থেকে। কারণ প্রশিক্ষণ শুধুমাত্র কয়েকটি শীর্ষস্থানীয় কোম্পানির জন্য, কিন্তু উপসংহার প্রতিটি অ্যাপ, প্রতিটি ডিভাইস, প্রতিটি টার্মিনালে ছড়িয়ে পড়বে। রোবটের প্রয়োজন উপসংহার, অটোনোমাস ড্রাইভিং-এর প্রয়োজন উপসংহার, AI চশমার প্রয়োজন উপসংহার, এমনকি ভবিষ্যতের প্রতিটি AI Agent-এর মধ্যে সহযোগিতা সময়ের সাথে Token-এর ব্যবহার করছে।

এখনও নভিডিয়া বিশ্বব্যাপী এআই চিপ শিল্পের পূর্ণাঙ্গ কেন্দ্র। তাদের H100, B200, Blackwell ইত্যাদি GPU পণ্যগুলি বর্তমান বিশ্বব্যাপী এআই ট্রেনিং এবং ইনফারেন্স মানকগুলিকে প্রায় সংজ্ঞায়িত করেছে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, নভিডিয়া শুধুমাত্র চিপ বিক্রি করে না, বরং CUDA, TensorRT, DGX, HGX ইত্যাদি সফটওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার ইকোসিস্টেমের মাধ্যমে একটি সম্পূর্ণ ইকোসিস্টেম গড়ে তুলেছে, তাই এর প্রতিদ্বন্দ্বীদের শুধুমাত্র GPU পারফরম্যান্সের চ্যালেঞ্জ করতে হবে না, বরং সমগ্র এআই সফটওয়্যার ইকোসিস্টেমেরও চ্যালেঞ্জ করতে হবে।

AMD এখন পর্যন্ত প্রধান GPU প্রতিদ্বন্দ্বী, যার মূল পণ্যগুলির মধ্যে রয়েছে MI300X ইত্যাদি AI GPU। NVIDIA-এর তুলনায়, AMD বেশি জোর দেয় খোলা ইকোসিস্টেম এবং ROCm সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মের উপর, যার মাধ্যমে তারা AI ডেভেলপার এবং ব্যবসায়িক গ্রাহকদের আকর্ষণ করতে আরও খোলা পদ্ধতির প্রচেষ্টা করছে।

ব্রডকম এবং মারভেল অন্য একটি পথ প্রতিনিধিত্ব করে—ASIC এবং হাই-স্পিড ইন্টারকানেকশন। যতই AI ইনফারেন্স স্কেনারিওগুলি জটিল হয়ে উঠছে, ততই বেশি কোম্পানি ASIC চিপ কাস্টমাইজ করার চেষ্টা করছে, যাতে উচ্চতর শক্তি দক্ষতা এবং কম খরচ পাওয়া যায়।

ইন্টেল সার্ভার CPU এবং Gaudi AI অ্যাক্সেলারেটর কার্ডের মাধ্যমে AI বাজারে প্রবেশ করেছে এবং নিজের CPU ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার প্রতিযোগিতায় পুনরায় অংশগ্রহণের আশা করছে।

চীনা বাজারে, Cambricon হল স্থানীয় এআই চিপের সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বকারী প্রতিষ্ঠানগুলির মধ্যে একটি, যা মিন্ডওয়ান সিরিজ এআই চিপ প্রচার করে এবং নিজস্ব ডেভেলপ করা এআই ফ্রেমওয়ার্ক Neuware তৈরি করেছে। Hygon Information এডিএম জেন আর্কিটেকচারের লাইসেন্স ধারণ করে এবং ডিসি ইউ এবং এআই ইনফারেন্স বাজারে ফোকাস করে।

মোয়ার টেকনোলজি, সুইয়ুয়ান টেকনোলজি, মুক্সি শেয়ারস, বিলিন টেকনোলজি ইত্যাদি চীনা GPU কোম্পানিগুলি চীনা AI চিপের "স্থানীয়করণ" দিককে প্রতিনিধিত্ব করে। এগুলি সাধারণত CUDA ইকোসিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা জোর দেয় এবং চীনা GPU ক্লাস্টার গঠনের চেষ্টা করে।

CUDA ইকোসিস্টেম থেকে HBM মেমোরি, তারপর Tensor Core পর্যন্ত, সম্পূর্ণ AI শিল্পের কেন্দ্রবিন্দু হল প্রতি একক সময়ে টোকেন উৎপাদনের দক্ষতা বাড়ানো। একইসাথে, GPU এবং এর পিছনের সার্ভার, অপটিক্যাল মডিউল, তরল শীতলীকরণ, সুইচ ইত্যাদি অবকাঠামোও টোকেন উৎপাদনের দক্ষতার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত।

এই জিনিসগুলি নভেডিয়া বা ওপেনএআই এর মতো এআই অ্যাপ্লিকেশন কোম্পানিগুলির মতো চমকপ্রদ নয়, কিন্তু এগুলি নির্ধারণ করে যে পুরো এআই বিশ্বটি সত্যিকারের মতো কাজ করতে পারবে কিনা। যেমন শিল্পবিপ্লবের জন্য শুধুমাত্র স্টিম ইঞ্জিনই যথেষ্ট নয়, রেলওয়ে, বিদ্যুৎ নেটওয়ার্ক এবং বন্দরও প্রয়োজন। এআই বিপ্লবটিও শুধুমাত্র একটি সফটওয়্যার বিপ্লব হবে না। এটি শক্তি, চিপ, নেটওয়ার্ক, ক্লাউড কম্পিউটিং এবং অবকাঠামোকে কভার করে এমন একটি বৈশ্বিক শিল্প সরবরাহ শৃঙ্খলের আপগ্রেড।

ভার্টিভ হল বিশ্বের ডেটা সেন্টারের জন্য আপস এবং বিদ্যুৎ ব্যবস্থাপনার নেতা, যা ডেটা সেন্টারের জন্য বিদ্যুৎ সরবরাহ, ক্যাবিনেট বিতরণ এবং প্রিসিশন এয়ার কন্ডিশনিং সিস্টেম প্রদান করে।

ইংউইক হল এ শেয়ার বাজারের তরল শীতলীকরণ এবং তাপ নিয়ন্ত্রণ সিস্টেমের নেতা, যার গ্রাহকদের মধ্যে ব্যাট সহ বড় ইন্টারনেট কোম্পানিগুলি অন্তর্ভুক্ত। যেহেতু GPU-এর পাওয়ার বাড়তে থাকছে, তরল শীতলীকরণ এআইডিসি-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ মানক হয়ে উঠছে।

হংহেং ইলেকট্রিক, কেহুয়া ডেটা, কেশিদা ইত্যাদি কোম্পানিগুলি UPS, পাওয়ার সিস্টেম এবং IDC পাওয়ার সরবরাহ ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ অবস্থান দখল করে।

নেটওয়ার্ক এবং অপটিক্যাল মডিউলের ক্ষেত্রে, জংজি শুয়ানচুয়াং, শিনইশেং এবং টিয়ানফু কমিউনিকেশনসের মতো কোম্পানিগুলি এআই ক্লাস্টারের ভিতরে উচ্চগতির যোগাযোগের চাহিদার বিস্ফোরণের কারণে লাভবান হচ্ছে।

সার্ভার সম্পূর্ণ ইউনিটের দিকে, ডেল, এইচপি, আমি, লেনোভো, লাংয়াং ইনফোরমেশন ইত্যাদি কোম্পানিগুলি এআই সার্ভারের বড় পরিসরে সংগঠন এবং বিতরণ করে।

এই স্তরটি যদিও চূড়ান্ত ব্যবহারকারীদের সরাসরি সম্মুখীন হয় না, তবুও এটি নির্ধারণ করে যে AI অবকাঠামোটি প্রকৃতপক্ষে স্থিতিশীলভাবে চলবে কিনা। তরল শীতলন, UPS, অপটিক্যাল মডিউল, সুইচ, শক্তি সঞ্চয় এবং সার্ভার পুরোটাই, শিল্প যুগের রেলওয়ে, বিদ্যুৎ নেটওয়ার্ক এবং বন্দরের মতো, AI বিশ্বের প্রকৃত "খনির কাঁটা" ব্যবসা হয়ে উঠছে।

চতুর্থ স্তরের কেক: LLM—টোকেনের উৎপাদন ইঞ্জিন

LLM (বৃহৎ ভাষা মডেল) নির্ধারণ করে টোকেনগুলি কীভাবে বুঝা, তৈরি এবং সংগঠিত হবে। গত দুই বছরে, OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, DeepSeek সহ বিভিন্ন কোম্পানি বিশ্বব্যাপী “বৃহৎ মডেল প্রতিযোগিতা” শুরু করেছে। প্যারামিটারের পরিমাণ শত বিলিয়ন থেকে ট্রিলিয়নের দিকে বাড়ছে, এবং মডেলের ক্ষমতা ধীরে ধীরে টেক্সট জেনারেশন থেকে মাল্টিমোডাল, যুক্তি, কোড, Agent সহযোগিতা এবং দীর্ঘমেয়াদী মেমোরির দিকে বিস্তৃত হচ্ছে।

কিন্তু শিল্পটি ধীরে ধীরে বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে বাজারটিও বুঝতে শুরু করেছে: ভবিষ্যতে সত্যিকারের গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি হবে না যে “কে সবচেয়ে বড় মডেলটি অধিকার করেছে”, বরং কে কম খরচে এবং উচ্চতর দক্ষতার সাথে মডেলটি নিয়মিতভাবে চালাতে পারে। কারণ মডেলটি নিজেই সরাসরি মূল্য তৈরি করে না, সত্যিকারের মূল্য তৈরি করে মডেলটির নিয়মিতভাবে ব্যবহারের ফলে হওয়া ইনফারেন্স প্রক্রিয়া।

এর অর্থ এও, LLM পুরনো সময়ের «মডেলের ক্ষমতা প্রদর্শন» থেকে ধীরে ধীরে AI বিশ্বের «টোকেন উৎপাদন ইঞ্জিন» হয়ে উঠছে।

বন্ধ এবং খোলা মডেলগুলি, যেমন OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, ভবিষ্যতের AI ইকোসিস্টেমের প্রবেশদ্বার নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে; আর DeepSeek এর মতো নতুন খেলোয়াড়রা কম খরচ এবং উচ্চতর যুক্তিগত দক্ষতার মাধ্যমে শিল্পের প্রতিদ্বন্দ্বিতার কাঠামোকে পুনরায় গঠন শুরু করেছে। এখন LLM স্তরের প্রতিদ্বন্দ্বিতা ক্রমশঃ শুধুমাত্র প্যারামিটারের পরিমাণের প্রতিদ্বন্দ্বিতা নয়, মূল্যায়নের মানদণ্ডগুলি ধীরে ধীরে বহুমাত্রিক তুলনায় পরিণত হচ্ছে:

টোকেন খরচ
রিজনিং দক্ষতা
প্রসঙ্গ ক্ষমতা
একাধিক এজেন্ট সহযোগিতা
দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতি
মডেল এবং ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সমন্বয় ক্ষমতা

AI যুগে সত্যিকারের গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল শুধু বড় মডেলগুলির “বুদ্ধিমত্তা” দেখা নয়, বরং এই মডেলগুলিকে বিশ্বব্যাপী স্থায়ীভাবে, বড় পরিসরে এবং কম খরচে চালানোর ক্ষমতা। GoodVision AI-এরও এই স্তরে নিজস্ব অপ্টিমাইজেশন রয়েছে: বড় মডেল প্রস্তুতকারকদের সাথে সহযোগিতা করে, বড় মডেলগুলিকে AI Factory ডেটা সেন্টারে ডিপ্লয় করা হয়, যার ফলে পারমাণবিক ক্ষমতা ভাড়ার ব্যবসার পরিবর্তে সরাসরি Token সেবা প্রদান করা যায়; এটি শুধুমাত্র ব্যবসার মার্জিন বাড়ায়, বরং ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতাও আরও বেশি বন্ধুত্বপূর্ণ হয়।

পঞ্চম স্তরের কেক: টোকেন বণ্টন—এআই যুগের 'বিদ্যুৎ গ্রিড'

AIDC তৈরি হওয়ার পর পরবর্তী প্রশ্নটি হল: এই ক্ষমতা কিভাবে বিশ্বব্যাপী ব্যবহার করা হবে?

এর ফলে ক্ষমতা ভাড়া প্ল্যাটফর্মগুলি দেখা দেয়। এগুলি AI যুগের একটি “বিদ্যুৎ গ্রিড সিস্টেম” হিসাবে কাজ করে, যা মূলত কেন্দ্রীয়ভাবে সংগঠিত GPU সম্পদকে বিভক্ত করে, বিতরণ করে এবং ডেভেলপারদের, প্রতিষ্ঠানগুলির এবং AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রয়োজন অনুযায়ী ভাড়া দেয়।

AWS, Azure, Google Cloud, আলিবাবা ক্লাউড এবং টেনসেন্ট ক্লাউড এখনও এই স্তরের সবচেয়ে শক্তিশালী খেলোয়াড়। তারা বিশ্বের সবচেয়ে বড় ক্লাউড কম্পিউটিং অবকাঠামো বহন করছে এবং তাদের IaaS সিস্টেমে ধীরে ধীরে AI GPU সংস্থানগুলি অন্তর্ভুক্ত করছে।

কিন্তু একই সময়ে, একটি সেট অফ "AI-ন্যাটিভ ক্লাউড" দ্রুত উত্থান ঘটছে। কোরওয়েভ, নেবিয়াস, এনস্কেল ইত্যাদি কোম্পানিগুলি বিশেষভাবে AI ট্রেনিং এবং ইনফারেন্সের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে GPU ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে। পারম্পরিক ক্লাউড প্রদানকারীদের তুলনায়, তারা আরও নমনীয়, AI টাস্কের উপর আরও ফোকাসযুক্ত এবং GPU ক্লাস্টার অপ্টিমাইজেশনে আরও দক্ষ।

কোরওয়েভ এখনকার নিওক্লাউডের সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বকারী কোম্পানির একটি। এটি প্রথমে এথারিয়াম মাইনিং-এ ফোকাস করেছিল, তারপর সম্পূর্ণভাবে AI GPU ক্লাউড সার্ভিসে স্থানান্তরিত হয়েছে এবং এখন নভিডিয়ার প্রধান সমর্থিত AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানি।

ডিজিটালওশন, ভাল্ট্র ইত্যাদি হালকা ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলি ছোট ও মাঝারি ডেভেলপার এবং স্টার্টআপদের জন্য উপলব্ধ, যেগুলি দ্রুত ডিপ্লয়মেন্ট এবং কম খরচের GPU সেবা প্রতিশ্রুতি দেয়।

চীনা বাজারে, বড় কোম্পানিগুলির বাইরে, ইউকেদে, জিনশান ক্লাউড, শুয়ানদু অনলাইন ইত্যাদি কোম্পানিগুলি GPU ক্লাউড এবং AI ক্যালকুলেশন ক্ষমতা ভাড়ার বাজারের প্রধান সরবরাহকারী। এই স্তরের প্রতিযোগিতার পরিস্থিতি প্রাথমিক বিদ্যুৎ গ্রিডের মতো: বিচ্ছিন্ন ক্যালকুলেশন ক্ষমতা কীভাবে দক্ষতার সাথে বিতরণ করা যায়।

ষষ্ঠ স্তরের কেক: টোকেন অপ্টিমাইজেশন এবং স্মার্ট স্কিডিউলিং—এআই যুগের মস্তিষ্ক

এটি হয়তো সবচেয়ে কম মূল্যায়িত কিন্তু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ স্তরের “কেক”। এআই এজেন্টের ব্যবহার বিস্ফোরিত হওয়ার পর, মানুষ বুঝতে পারল যে, সব কাজই সবচেয়ে ব্যয়বহুল বড় মডেলকে কল করার মতো নয়। অনেক সাধারণ কাজ স্থানীয় মডেল দিয়েই সম্পন্ন করা যায়; অনেক রিয়েল-টাইম কাজের জন্য এজেন্ট ইনফারেন্সই বেশি উপযুক্ত; অনেক গোপনীয়তা-সংবেদনশীল কাজের জন্য ক্লাউডে আপলোডও করা যায় না। “কি ক্যালকুলেশন পাওয়ার আছে” এই প্রশ্নের পর, আরও একটি প্রশ্ন যোগ হল: “কিভাবে আরও চালাকির সাথে ক্যালকুলেশন পাওয়ার ব্যবহার করা যায়”?

টোকেনের চাহিদা সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, “সঠিক মডেলকে সঠিক কম্পিউটিং পাওয়ারে সঠিক কাজে ব্যবহার করা” হল টোকেনকে যুক্তিসঙ্গত ও দক্ষভাবে ব্যবহার করার চাবিকাঠি। গুডভিশন এআই এই বিষয়টিকেই AI টোকেন ফ্যাক্টরির পাশাপাশি একটি প্রধান লক্ষ্য হিসেবে কাজ করছে।

আজকের বিদ্যুৎ ব্যবস্থার মতো: কিছু চাহিদা বড় গ্রিড থেকে আসে; কিছু চাহিদা ছাদের সৌর প্যানেল থেকে আসে। আর সত্যিকারের গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি হল মাঝখানের এই 'স্মার্ট স্কেডিউলিং সিস্টেম'।

ভবিষ্যতের এআইও একই কাঠামো অনুসরণ করবে: সাধারণ কাজগুলি স্থানীয় ছোট মডেল দ্বারা সম্পন্ন হবে, জটিল কাজগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক বড় মডেলকে কল করবে, উচ্চ গোপনীয়তা প্রয়োজনীয় কাজগুলি এজ সাইডে প্রক্রিয়া করা হবে, এবং উচ্চ সমান্তরালতা প্রয়োজনীয় কাজগুলি মিশ্র ক্লাউডের মাধ্যমে ডাইনামিকভাবে স্কেডিউল করা হবে।

গুডভিশন এআই-এর পাশাপাশি, কিংযুন টেকনোলজি, ল্যাম্বডা, ওপেনরাউটার, ফায়ারওয়ার্কস এআই সহ অন্যান্য কোম্পানিগুলিও টোকেন অপ্টিমাইজেশন এবং স্মার্ট স্কিডিউলিংয়ের শীর্ষস্থানীয়।

এই তৃতীয় স্তরের “কেক” এবং আগের দুটি স্তরের “কেক”—AIDC এবং ক্যালকুলেশন লিজিং-এর মধ্যে অনেক ওভারল্যাপ রয়েছে। যখন GPU সম্পদ, অঞ্চলীয় নোড এবং ইনফারেন্স টাস্কের আকার বৃদ্ধি পায়, তখন শুধুমাত্র “ক্যালকুলেশন ধারণ” দীর্ঘমেয়াদী বাধা তৈরির জন্য যথেষ্ট নয়। বাড়তি AIDC অপারেটর এবং GPU ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলি ধীরে ধীরে বুঝতে শুরু করছে যে, ভবিষ্যতে দক্ষতা এবং লাভজনকতা নির্ধারণ করবে শুধুমাত্র GPU-এর সংখ্যা নয়, বরং মডেল, ক্যালকুলেশন এবং Token ট্রাফিককে কিভাবে ডাইনামিকভাবে স্কিডিউল করা হয়।

এর ফলে, অনেক প্ল্যাটফর্ম যেগুলো আগে AIDC এবং GPU ক্লাউড বিন্যাস করত, সেগুলো এখন “স্মার্ট স্কেডিউলিং লেয়ার”-এর দিকে বিস্তার ঘটাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, চীনা বাজারের উইকেডে, ক্যাপিটাল অনলাইন, জিয়ানগুয়ে সুয়ানগুয়াং প্রভৃতি কোম্পানিগুলো তাদের GPU ক্লাউড সুবিধা, মাল্টি-ক্লাউড সম্পদ এবং ইনফারেন্স স্কেডিউলিং ক্ষমতা একত্রিত করার চেষ্টা করছে, যা ধীরে ধীরে “ক্যালকুলেশন পাওয়ার বিক্রি”-এর পরিবর্তে “ক্যালকুলেশন পাওয়ার অপ্টিমাইজ”-এর দিকে নিয়ে যাচ্ছে।

সপ্তম স্তরের কেক: মডেল এবং এজেন্ট—টোকেন খরচকারী

এই স্তরটি যদিও ব্যবহারকারীদের সবচেয়ে কাছাকাছি এবং সবচেয়ে বেশি ট্রাফিক পাওয়ার সম্ভাবনা রাখে, তবুও প্রতিযোগিতা সবচেয়ে বেশি। GTC 2026-এ, হুয়াং রেনখুন একটি মতামত প্রকাশ করেন: ভবিষ্যতে প্রতিটি কোম্পানি একজন 'টোকেন উৎপাদনকারী এবং টোকেন ভোক্তা' হয়ে উঠবে।

একটি এআই এজেন্ট একসাথে একাধিক মডেল, একাধিক টুল এবং একাধিক এপিআই কল করতে পারে এবং ধারাবাহিকভাবে যুক্তি প্রয়োগ, পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়ন করে। এর অর্থ হলো, ভবিষ্যতে এআই দ্বারা ব্যবহৃত টোকেনের পরিমাণ আজকের মানুষ এবং এআইয়ের কথোপকথনের পরিসরের চেয়ে অনেক বেশি হবে। বর্তমানে, কিছু এআই-ভালোবাসা ব্যবহারকারী নিজেদের মাল্টি-এজেন্ট কনকারেন্ট এবং পরস্পরকে কল করার সিস্টেম তৈরি করছেন, যা প্রতিদিন 10 বিলিয়ন টোকেন খরচ করতে পারে।

ভবিষ্যতে শুধু 10 বিলিয়ন মানুষ AI ব্যবহার করবে না, বরং 100 বিলিয়ন বা 1000 বিলিয়ন AI এজেন্ট একসাথে কাজ করবে এবং পরস্পরকে কল করবে। এবং প্রকৃত বাধা এখন থেকে “মডেলের ক্ষমতা” থেকে “টোকেন স্কিডিউলিং দক্ষতায়” সরে যাবে।

প্রযুক্তি বিগ ব্যাপারটি বলার প্রয়োজন নেই, Microsoft, Google, Meta, Amazon ইত্যাদি অফিস সিস্টেম, সার্চ, সোশ্যাল নেটওয়ার্ক এবং ক্লাউড সার্ভিসের মাধ্যমে AI ক্ষমতা ধীরে ধীরে সমস্ত পণ্যে এমবেড করছে।

এডোবি, সেলসফোর্স, সার্ভিসনাউ, পালান্টির ইত্যাদি এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার কোম্পানিগুলি এন্টারপ্রাইজ-লেভেল AI এজেন্ট এবং অটোমেশন ওয়ার্কফ্লোর দিকে দ্রুত এগিয়ে যাচ্ছে। একইসময়ে, Hugging Face AI যুগের 'Github' হয়ে উঠছে। এটি শুধুমাত্র মডেল সম্প্রদায় নয়, বরং বিশ্বব্যাপী AI ডেভেলপমেন্ট ইকোসিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো।

চীনা বাজারে, কেডা জিনফেই, কুনলুন ওয়ানউই, স্যানলিউ জিন, জিনশান অফিস এবং শাংটাং টেকনোলজি সহ কয়েকটি কোম্পানি AI অ্যাসিস্ট্যান্ট, AI অফিস এবং AI এজেন্টের চারপাশে বিনিয়োগ করছে।

আজকের এআই শিল্প এখনও একটি সম্পূর্ণরূপে পরিপক্ক হয়নি অবকাঠামোর মধ্যে রয়েছে।

কেউ সবচেয়ে উন্নত GPU রাখেন, কিন্তু শক্তির সীমাবদ্ধতায় আটকে আছেন; কেউ বিশাল AIDC তৈরি করেন, কিন্তু দক্ষ সমন্বয়ের অভাবে; কেউ শক্তিশালী মডেল ও এজেন্ট বিকাশ করেন, কিন্তু উচ্চ ইনফারেন্স খরচ ও দেরির সম্মুখীন হন; কেউ প্রান্তিক নোড নিয়ন্ত্রণ করেন, কিন্তু একটি একীভূত সহযোগিতামূলক নেটওয়ার্ক গঠন করতে পারেন না।

বিদ্যুত, AIDC, GPU থেকে শুরু করে LLM, টোকেন বিতরণ, বুদ্ধিমান সমন্বয় এবং AI এজেন্ট পর্যন্ত, সম্পূর্ণ AI শিল্প সংস্থান যদিও দ্রুত বিকাশ পাচ্ছে, তবুও এর বিভিন্ন স্তরের মধ্যে অসংখ্য বিচ্ছিন্নতা, অপচয় এবং দক্ষতার বাধা রয়েছে।

কেবলমাত্র যখন এই «সাত স্তরের কেক» সম্পূর্ণরূপে গঠিত হবে এবং দক্ষভাবে সমন্বিতভাবে কাজ শুরু করবে, তখনই AI শিল্প আজকের «টুলস এরা» থেকে বাস্তবিকভাবে বুদ্ধিমত্তার বিশ্বের «বৃহৎ গ্রহণের যুগ»-এ প্রবেশ করবে।

ভবিষ্যতের এআই বিশ্বে, কেবলমাত্র কয়েকটি প্রযুক্তি বড় কোম্পানি বড় মডেল প্রশিক্ষণ করবে না, বরং দশ বিলিয়নেরও বেশি এআই এজেন্ট অবিরতভাবে অনলাইনে থাকবে, অবিরতভাবে সহযোগিতা করবে এবং অবিরতভাবে ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং টোকেন ব্যবহার করবে। প্রতিটি কথোপকথন, প্রতিটি যুক্তিসঙ্গত বিশ্লেষণ, প্রতিটি টুল কল, প্রতিটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ সম্পাদনের পিছনে শক্তি, GPU, নেটওয়ার্ক, স্কেডিউলিং সিস্টেম এবং ইনফারেন্স নোডগুলির সমন্বিত কার্যক্রম রয়েছে।

এর অর্থ এই যে, এআই শিল্পটি অতীতের “সফটওয়্যার লজিক” থেকে ধীরে ধীরে শক্তি, চিপ, ক্লাউড কম্পিউটিং, এজ নেটওয়ার্ক এবং স্মার্ট স্কিডিউলিংকে কভার করে একটি সুপার ইন্ডাস্ট্রিয়াল সিস্টেমে পরিণত হচ্ছে।

যেমন শিল্প বিপ্লবের জন্য শুধুমাত্র স্টিম ইঞ্জিন নয়, রেলওয়ে, বিদ্যুৎ নেটওয়ার্ক এবং বন্দরও প্রয়োজন; ইন্টারনেট বিপ্লবের জন্য শুধুমাত্র পিসি নয়, অপটিক্যাল ফাইবার, ডেটা সেন্টার এবং ক্লাউড কম্পিউটিংও প্রয়োজন। AI বিপ্লবের প্রকৃত পরিণতির লক্ষণও হবে শুধুমাত্র একটি বিখ্যাত অ্যাপ্লিকেশন নয়, বরং বিশ্বব্যাপী একটি "স্মার্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার নেটওয়ার্ক" গড়ে উঠা, যা নিরন্তরভাবে Token-এর উৎপাদন, বিতরণ, সমন্বয় এবং ভোগ করতে সক্ষম।

যখন এই সাতটি অবকাঠামো চূড়ান্তভাবে পরস্পরের সাথে সংযুক্ত হবে, তখন এআই শিল্পের প্রতিযোগিতার যুক্তি সম্পূর্ণভাবে পুনর্গঠিত হবে। ভবিষ্যতের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কোম্পানিগুলি হয়তো শুধুমাত্র সবচেয়ে বড় মডেল রাখা কোম্পানিগুলি হবে না, বরং যারা শক্তি, কম্পিউটিং পাওয়ার, নেটওয়ার্ক, মডেল এবং টোকেন প্রবাহকে সংযুক্ত করতে পারবে।