যখন এআই স্মার্ট এজেন্টগুলি মানুষের জ্ঞানভিত্তিক কাজকে ক্রমাগত কাছাকাছি আসতে শুরু করে বা প্রতিস্থাপন করে, তখন ক্যালকুলেশন ক্ষমতার মূল্য পুনর্নির্ধারণ করা উচিত কিভাবে?
সর্বশেষ ব্লগ পোস্টে, প্রখ্যাত টেক পডকাস্টার ড্বার্কেশ প্যাটেল একটি সাহসী অনুমান উপস্থাপন করেছেন: যদি AI ল্যাবগুলির আয় একই রকম দ্রুত বৃদ্ধি পায় (যেমন Anthropic পরবর্তী বছরের শেষের দিকে 1 ট্রিলিয়ন ডলার পৌঁছায়), এবং ক্যালকুলেশন সরবরাহ প্রতি বছর মাত্র প্রায় 3 গুণ বৃদ্ধি পায়, তাহলে ক্যালকুলেশনের দাম 10 গুণেরও বেশি বাড়তে পারে।
সিলিকন-ভিত্তিক শ্রমিকের দাম, H100+AI=25 হাজার ডলার সিলিকন ভ্যালি প্রোগ্রামার
গত কয়েক দশকে, ক্যালকুলেশন পাওয়ারকে একটি 'টুল' হিসাবে বিবেচনা করা হয়েছে। কম্পিউটার দ্রুততর, সার্ভার বেশি, এবং ক্লাউড কম্পিউটিং সস্তা।
কিন্তু এআই যুগে একটি প্যারাডাইম শিফট ঘটছে: GPU শুধুমাত্র মেশিনের একটি অংশ নয়, বরং এটি ডিজিটাল শ্রমিকের বাহন হতে পারে।
যদি একটি H100 একটি প্রায় শীর্ষ প্রোগ্রামারের মানের AI এজেন্টকে সমর্থন করতে পারে, তাহলে এর মূল্য আর "সার্ভার ঘন্টা মূল্য" অনুযায়ী গণনা করা উচিত নয়, বরং এটি যে মানব শ্রমকে প্রতিস্থাপন করে, তার মূল্য অনুযায়ী গণনা করা উচিত।
কল্পনা করুন, যদি একজন অবিরাম, যেকোনো সময় প্রতিক্রিয়া দেওয়া এবং মানুষের শীর্ষস্থানীয় প্রযুক্তিগত দক্ষতা সম্পন্ন 'ডিজিটাল সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার' থাকে, আপনি এর জন্য কতটা বার্ষিক বেতন দিতে চাইবেন?
সিলিকন ভ্যালিতে, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের গড় বার্ষিক বাজার বেতন 25 ডলারের বেশি। তবে, একটি সমান বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন এজেন্টকে সমর্থন করতে শুধুমাত্র একটি এনভিডিয়া H100 গ্রাফিক্স কার্ডের সমান ক্ষমতা প্রয়োজন হতে পারে।
এখন, চলুন একটি গণনা করি:
যদি এই H100 একজন বার্ষিক 250,000 ডলার বেতন পাওয়া মানুষের প্রোগ্রামারকে পূর্ণাঙ্গভাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে, তাহলে শুধুমাত্র ব্যবসায়িক এবং অর্থনৈতিক যুক্তির ভিত্তিতে, H100-এর তাত্ত্বিক বার্ষিক ভাড়া হওয়া উচিত 250,000 ডলারের বেশি।
কিন্তু এখনকার সময়ে, বাজারে H100-এর স্পট ভাড়ার মূল্য বার্ষিকভাবে মাত্র প্রায় 16,000 ডলার। উভয়ের মধ্যে 15 গুণ পার্থক্য।
এটিই হবে মানব ইতিহাসের সবচেয়ে বড় “শ্রম আর্বিট্রেজ ব্ল্যাকহোল” যার সামনে আমরা দাঁড়াব।
যখন ভার্চুয়াল বিশ্বের বুদ্ধিমত্তার প্রজনন গতি পদার্থিক বিশ্বের উৎপাদন সীমার চেয়ে অনেক বেশি হয়ে যায়, তখন দ্বন্দ্ব শুরু হয়:
ডিজিটাল বুদ্ধিমত্তার মূল্যবৃদ্ধির গতি ভৌত কম্পিউটিং অবকাঠামোর বিস্তারের গতির চেয়ে অনেক বেশি।
এই 15 গুণ মূল্যায়নের ব্যবধানটি তীব্র প্রতিক্রিয়া ডেকে আনবে: আগামী কয়েক বছরে, ক্যালকুলেশন ক্ষমতার প্রকৃত মূল্য সম্ভবত 10 গুণ বা তারও বেশি সুপার মুদ্রাস্ফীতির মুখোমুখি হবে।
প্রাকৃতিকভাবে, একটি প্রশ্ন আছে: ভবিষ্যতে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের বার্ষিক বেতন কি ব্যাপকভাবে কমে যাবে?
এই প্রশ্নটি ডওয়ার্কেশ প্যাটেলও বিবেচনা করেছেন:
কিন্তু যদি আমরা শ্রম সম্পর্কিত প্রচলিত অর্থনীতির তত্ত্বে বিশ্বাস করি, তাহলে ক্যালকুলেশন ক্ষমতার প্রান্তিক মূল্য (এবং ফলস্বরূপ ক্যালকুলেশন ক্ষমতার প্রান্তিক মূল্য) অত্যন্ত উচ্চ হয়ে উঠবে।
এআই দ্বারা আয়ের গতি, এআই তৈরির গতির চেয়ে বেশি
গত কয়েক বছরে, এআই শিল্প একটি সহজ যুক্তি অনুসরণ করেছে: বড় মডেল, বেশি ডেটা, বেশি GPU, শক্তিশালী ক্ষমতা।
কিন্তু এখন, একটি নতুন বিরোধ দেখা দিচ্ছে: এআইয়ের বৃদ্ধির গতি, ক্যালকুলেশন ক্ষমতা সরবরাহের বৃদ্ধির গতির চেয়ে বেশি।
অ্যানথ্রোপিকের উদাহরণ দিয়ে দেখা যাক। গত বছরে তাদের ব্যবসায়িক আয় প্রায় ১০ গুণ বেড়েছে।
এই বৃদ্ধির গতিতে, বছরের শেষের দিকে এর বার্ষিক আয় 100 বিলিয়ন থেকে 150 বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে। যদি এই প্রবণতা চলতে থাকে, তবে পরবর্তী বছর এটির সামনে একটি পাগলামির প্রশ্ন দাঁড়াবে: ট্রিলিয়ন ডলারের মাত্রার “অর্থনৈতিক সম্ভাবনা”কে কীভাবে সমর্থন করবে?
শুধু একটি উত্তর আছে: আরও বুদ্ধিমত্তা। আরও বুদ্ধিমত্তা মানে: আরও প্রশিক্ষণ, আরও যুক্তিসঙ্গত চিন্তা, আরও GPU।
তবে, সমস্যা হলো: ক্যালকুলেশন ক্ষমতার সরবরাহ একই গতিতে বৃদ্ধি পায়নি।
বর্তমানে শিল্পের অগ্রণী পরীক্ষাগারগুলির ভৌত গণনা ক্ষমতা বৃদ্ধি প্রায় প্রতি বছর 3 গুণ পর্যন্ত বজায় রাখতে পারে।
একটি বিশাল অসামঞ্জস্য দেখা দিল:
ডিজিটাল বিশ্ব 10 কিলোমিটার দৌড়াতে চায়, কিন্তু ভৌত বিশ্ব শুধুমাত্র 3 কিলোমিটারের রাস্তা প্রদান করে। বাকি দূরত্বটি কীভাবে পূরণ করা হবে?
কেবল তিনটি বিকল্প রয়েছে: প্রথম, মুনাফার হার বাড়ানো। দ্বিতীয়, হ্যাশরেট মূল্য বাড়ানো। তৃতীয়, বেশি হ্যাশরেট রিজনিং ব্যবসায়ে বিনিয়োগ করা।
তৃতীয় পথটি আসলে অনেক AI ল্যাবের সবচেয়ে কম পছন্দের বিষয়।
যুক্তি দিয়ে আয় করা মূলত শুধু প্রমাণ করার জন্য: "AI ব্যবসায়িক মডেলটি কার্যকর।"
তারপর আরও ফান্ডিং করুন, আরও বেশি GPU কিনুন, এবং পরবর্তী প্রজন্মের মডেল ট্রেন করুন।
সিলিকন ভ্যালির প্রকৃত চক্র হল:
আয় শেষ লক্ষ্য নয়, শুধু আরও বেশি ক্যালকুলেশন ক্ষমতা কিনতে।
কারণ সমস্ত পরীক্ষাগার যা বিশ্বাস করে তা হল: আজকের সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলি এক বছর পরে হয়তো গতকালের মোবাইলের মতো, শক্তিশালী কিন্তু পুরনো হয়ে যাবে।
এটি সমাধানকে পূর্বের দুটি বিকল্পের দিকে ফিরিয়ে আনে: লাভের হারের বিস্ফোরণ বা ক্যালকুলেশন ক্ষমতার একক মূল্যের বৃদ্ধি।
এই ব্যবধানটি শুধুমাত্র মুনাফার হারের উপর নির্ভর করে পুরোপুরি শোষণ করতে হলে, প্রান্তিক পরীক্ষাগারের মুনাফার হার আগামী বছরের শেষের দিকে প্রায় 95% এর মধ্য-উচ্চ পরিসরে পৌঁছাতে হবে।
ব্যবসায়িক ইতিহাসে, অত্যন্ত সীমিত সংখ্যক পুরোপুরি প্রযুক্তিগত একচেটিয়া নোড ছাড়া, এটি প্রায়শই কল্পনা মাত্র।
সুতরাং, সমস্ত ইঙ্গিত এবং যুক্তি একই বিন্দুতে মিলেছে: হ্যাশ রেটের একক মূল্য এখন অতিমাত্রায় বৃদ্ধির পথে।
জিপিইউ এখন সার্ভার থেকে নতুন যুগের কারখানায় পরিণত হচ্ছে
অনেকে এখনও বুঝতে পারেননি: এআই প্রতিযোগিতা এখন অবকাঠামোর যুগে প্রবেশ করছে।
পূর্বে ইন্টারনেট যুদ্ধে প্রতিদ্বন্দ্বিতা হতো ব্যবহারকারী, ট্রাফিক, এন্ট্রি পয়েন্ট নিয়ে। কিন্তু AI যুগে প্রতিদ্বন্দ্বিতা হচ্ছে বিদ্যুৎ, চিপ, ডেটা সেন্টার, সুপারকম্পিউটিং ক্লাস্টার নিয়ে।
কেন? কারণ শীর্ষস্থানীয় এআই প্রযোজনাগারগুলি সাধারণ ক্লাউড সার্ভারের উপর নির্ভর করতে পারে না।
এগুলির প্রয়োজন: এক্সক্লুসিভ GPU ক্লাস্টার; স্থিতিশীল নেটওয়ার্ক ইনফ্রাস্ট্রাকচার; অত্যন্ত উচ্চ ব্যবহার হার; ডেটা এবং মডেল নিরাপত্তা।
এটি সাধারণ সার্ভার ভাড়া করা নয়, এটি ভবিষ্যতের বুদ্ধিমান উৎপাদন লাইন ভাড়া করা।
একটি প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ হল: গুগল এবং এনথ্রোপিক স্পেসএক্স থেকে বড় পরিমাণে GPU সম্পদ ভাড়া নেয়।
প্রতিবেদন অনুযায়ী, গুগলের প্রায় ১১ লক্ষ GPU ক্লাস্টারের মাসিক ভাড়া ৯ বিলিয়ন ডলার।
প্রতি ঘন্টায় প্রতিটি GPU-এর ভাড়া প্রায় বর্তমান স্পট ভাড়ার দুই গুণ। এবং মনে রাখবেন, বর্তমান স্পট মূল্যটি এই বছরের শুরুর নিম্নতম মূল্যের চেয়ে 40% বেশি।
কেন?
কারণ শীর্ষ ক্ষমতা ক্রমাগত শক্তি, বিদ্যুৎ জাল ইত্যাদি কৌশলগত সম্পদের মতো হয়ে উঠছে।
শিল্প বিপ্লবকে কল্পনা করুন, একটি কারখানায় স্টিম ইঞ্জিন আছে, অন্যটিতে নেই।
তাদের মধ্যে পার্থক্য 10% নয়, বরং সম্পূর্ণ উৎপাদন পদ্ধতির প্রজন্মগত পার্থক্য।
এআই যুগের জিপিইউ, এখন এই নতুন «স্টিম ইঞ্জিন» হয়ে উঠছে।
কেন ক্যালকুলেশন পাওয়ারের দাম এতটাই অনিয়ন্ত্রিত হয়ে গেল?
উত্পাদন সরবরাহের ভৌত সূত্রে উত্তর রয়েছে—এই সূত্রটি টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানি এবং লিথোগ্রাফি মেশিন বিশালদের ভৌত সীমার দ্বারা কঠোরভাবে বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে।
যে প্রচলিত কথাটি যে প্রতি বছর ক্যালকুলেশন ক্ষমতা ৩ গুণ বাড়ে, তা বিশ্লেষণ করলে দেখা যায় এটি শুধুমাত্র তিনটি গুণকের সীমান্তের কাছাকাছি দুর্বল সংযোগ:
ক্যালকুলেশন বৃদ্ধির বার্ষিক হার (3x) ≈ 1.4x (মুরের আইন অনুসারে পুনরায় প্রয়োগ) × 1.2x (নতুন ওয়েফার প্ল্যান্ট নির্মাণ) × 1.8x (উন্নত প্রক্রিয়া ক্ষমতা দখল)।
এবং এই তিনটি গুণকের প্রতিটি ছাদের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।
মোরের সূত্র: প্রতিটি সূক্ষ্মীকরণ আগেরটির চেয়ে কঠিন, লিকেজ এবং পরমাণুগত সীমা পুনরাবৃত্তিকে একটি পাতলা বরফের উপর হাঁটার মতো করে তোলে।
নতুন ফ্যাব নির্মাণের সময়কাল দীর্ঘ, উচ্চ-NA EUV লিথোগ্রাফি মেশিনের ডেলিভারি স্পিড সম্পূর্ণ চেইনকে বন্ধ করে দিয়েছে, ২০৩০ পর্যন্ত কোনও সমাধান নেই।
গত দুই বছরে, ক্ষমতা বৃদ্ধির একমাত্র ইঞ্জিন ছিল উৎপাদন ক্ষমতা দখল করা—এআই চিপগুলি মোবাইল এবং পিসি থেকে টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কর্পোরেশনের অগ্রণী প্রক্রিয়াকরণ দখল করে।
কিন্তু শেষ এই গুণকটি শূন্যে চলে যাবে। ২০২৭ সালের শেষের দিকে, এআই চিপগুলি টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কর্পোরেশনের N3 উৎপাদনক্ষমতার ৮৬% গ্রাস করবে, ৬০% থেকে ৮৬%—এটি বৃদ্ধি নয়, বরং ভৌত অর্থে পূর্ণাঙ্গ সম্পৃক্ততা, আর কোনও জায়গা নেই।
তিনটি গুণক, দুটি ইতিমধ্যে শীর্ষে পৌঁছেছে, শেষটি আসন্ন। ক্যালকুলেশন সরবরাহের গল্পটি শেষ হয়ে গেছে।
যত বেশি ক্যালকুলেশন শক্তির দাম বাড়ে, তত কম মানুষ সস্তা মডেল ব্যবহার করতে সাহস করে।
ইন্টুইশন বলছে: ক্যালকুলেশন খরচ বেড়ে গেলে, হালকা মডেল এবং ওপেন-সোর্স কাটাছাটা সংস্করণ ব্যবহার করুন, খরচ কমিয়ে রাখুন।
কিন্তু এআই অর্থনীতি ঠিক উল্টো।
মূল যুক্তি আর্চিয়ান-অ্যালেন প্রভাব: যখন সমস্ত পণ্যের উপর একটি নির্দিষ্ট অতিরিক্ত খরচ যোগ করা হয়, তখন দামি পণ্যগুলি আরও সুবিধাজনক মনে হয়।
এআই-এ, এই «অতিরিক্ত খরচ» হল ক্যালকুলেশন ডিপ্রিসিয়েশন খরচ—যেকোনো মডেল ব্যবহার করুক না কেন, এটি পরিশোধ করতে হবে।
হিসাব করুন: প্রতি ঘন্টায় H100 এর মূল্য 20 ডলার।
- সর্বশ্রেষ্ঠ মডেল: 1 ঘন্টায় শেষ, 25 ডলার (20 ক্যালকুলেশন + 5 প্রিমিয়াম)।
- সাধারণ মডেল: লাইসেন্স ফি 0, কিন্তু বুদ্ধিমত্তা কম, 2 ঘন্টা পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে 40 ডলার ব্যয় হয়েছে।
উপসংহার: গড় মডেল ব্যবহার করলে ব্যয় বেশি হয়। এটি অকার্যকর প্রচেষ্টায় ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং আরও মূল্যবান সম্পদ—সময়—কে ব্যয় করে।
অর্থাৎ, যত বেশি ক্যালকুলেশন শক্তির খরচ তত বেশি প্রিমিয়াম নেওয়ার সামর্থ্য সবচেয়ে প্রখর মডেলের। যেহেতু আপনাকে অবশ্যই ক্যালকুলেশন শক্তির জন্য পেমেন্ট করতে হবে, তাই সবচেয়ে বুদ্ধিমান মডেলটি ব্যবহার করতে কিছুটা বেশি খরচ করা আসলেই সঞ্চয়।
Mediocre model, no way out.
চূড়ান্তভাবে, সমাজের সমস্ত অর্থ শুধুমাত্র অত্যন্ত শক্তিশালী মডেল তৈরি করতে সক্ষম কয়েকটি ট্রিলিয়ন ডলারের অলিগার্কদের দিকে ব্ল্যাকহোলের মতো আকৃষ্ট হবে।
ক্যালকুলেশন ক্ষমতাও একটি সম্পদ, অবশ্যই দাম বাড়বে না?
অবশ্যই, কিছু মানুষ বিরোধিতা করেন।
কমেন্ট সেকশনে, এরিক সু একটি আকর্ষণীয় প্রতিক্রিয়া দিয়েছেন: 250,000 ডলার বার্ষিক ভাড়ার যুক্তি শুধুমাত্র শুদ্ধ ডিজিটাল ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য। যখন কোনো পদার্থিক বিশ্বের সাথে সংযোগ হয়, যেমন ক্লিনিকাল ট্রায়ালের অনুমোদনের সময়সীমা বা সরকারি ক্রয়ের সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া, তখন AI-এর আয়ের সীমা 250,000 ডলারেরও কম, 50,000 ডলারের কাছাকাছি হতে পারে।
সিনিয়র সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার ট্রেভর বলেন: নিম্ন মানের কনটেন্টের জন্য টপ লেভেলের মডেলের প্রয়োজন হয় না, এগুলি সরাসরি অদৃশ্য হওয়ার পরিবর্তে আরও সস্তা বিকল্পের দিকে যাবে। অর্থাৎ, পরিষ্কার হওয়ার সম্ভাবনা আছে মূল্য, কনটেন্ট নয়।
ইতিহাসও ড্যার্কেশের পক্ষে নয়। 1980 সালে, স্ট্যানফোর্ডের জীববিজ্ঞানী পল এহরলিচ এবং অর্থনীতিবিদ জুলিয়ান সাইমন পাঁচটি ধাতুর দশকের মূল্য বৃদ্ধির উপর জুয়া খেলেছিলেন।
দশ বছর পর, পাঁচটি সবই পড়ে গেল, এলরিচ হার মানলেন এবং টাকা দিলেন। 'সম্পদের দাম বাড়বেই', ইতিহাসে এভাবে জুয়া খেলা বেশিরভাগ মানুষ হেরে গেছে।
ডওয়ার্কেশের প্রতিক্রিয়া হল: ক্ষমতা সরবরাহের নমনীয়তা কোনও কমোডিটির চেয়ে অনেক কম। তামার খনি উচ্চ মূল্যের উদ্দীপনায় উৎপাদন বাড়াতে পারে, কিন্তু EUV লিথোগ্রাফি মেশিন পারে না—টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কর্পোরেশন (TSMC) নিজেও অতিরিক্ত উৎপাদন ক্ষমতা মুক্ত করতে পারে না। এই বছরগুলিতে, যেখানে সরবরাহ প্রতি বছর মাত্র 3 গুণ বাড়ে, কোনও বিকল্প নেই।
আকর্ষণীয় বিষয় হলো, দ্বার্কেশ নিজেই স্বীকার করেছেন: এই ভবিষ্যদ্বাণীটির ইতিহাসে অনুরূপ প্রায় সবগুলোই ভুল হয়েছে।
হয়তো একদিন ক্যালকুলেশন পাওয়ার বালির মতো সস্তা হয়ে যাবে, কিন্তু সেই দিন আসা পর্যন্ত, আমাদের সবচেয়ে নির্মম ক্যালকুলেশন পাওয়ার আয়ুধ প্রতিযোগিতা এবং ক্যালকুলেশন পাওয়ার মুদ্রাস্ফীতির অভিজ্ঞতা লাভ করতে হবে।
প্রসঙ্গ:
https://www.dwarkesh.com/p/why-compute-might-get-10x-more-expensive
https://x.com/dwarkesh_sp/status/2082482530209411419
এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "নিউ জ্ঞান মেট্রিক্স" থেকে এসেছে, লেখক: ASI আবিষ্কার; সম্পাদক: ডেভিড