ASIC বিস্তারিত প্রতিবেদনে প্রবেশ করেছে, পরবর্তী পদক্ষেপ হলো কয়েক দশক GW চাহিদাকে বাস্তব আয়ে পরিণত করা।লেখক: জিম, MSX মেইটোং
সম্পাদনা: ফ্রাঙ্ক, এমএসএক্স মেইটোঙ্গ
গত সপ্তাহের নভিডিয়ার আয় রিপোর্টটি প্রমাণ করেছে যে এআই ক্যালকুলেশন চাহিদা এখনও শীর্ষে পৌঁছায়নি।
আর গতকাল রাতে ব্রॉडকমের ফলাফল প্রকাশের পর অন্য একটি লাইনও আরও স্পষ্ট হয়ে উঠেছে।
তৃতীয় ত্রৈমাসিকে এআই সেমিকন্ডাক্টর আয় 167 বিলিয়ন ডলার, যা আগের 160 বিলিয়ন ডলারের নির্দেশিকার চেয়ে বেশি, এবং পরবর্তী ত্রৈমাসিকে সরাসরি 217 বিলিয়ন ডলার দেওয়া হয়েছে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, FY2027-এর জন্য এআই চিপের আয় প্রায় 1150 বিলিয়ন ডলার এবং FY2028-এ 2300 বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত দেখা যাচ্ছে।
এখন আর ASIC-কে কি AI-এর দ্বিতীয় বৃদ্ধির বক্ররেখা হিসাবে বিবেচনা করা নিয়ে চিন্তা করা একটু দেরি—AI-এর এই টাকা এখন শুধু GPU-তেই খরচ হচ্ছে না।
ব্রডকমের ক্ষেত্রে, এই লাইনটি ইতিমধ্যেই রিপোর্টে ঢুকে গেছে, এবং পরবর্তী পরিমাণ আগের চেয়েও বেশি, এখন আসলে যা দেখতে হবে তা হলো Google, OpenAI, Anthropic এর মতো বড় প্রকল্পগুলি কি সময়মতো বাস্তবায়িত হবে, এবং ব্রডকম শেষপর্যন্ত কতটা গ্রহণ করতে পারবে।
যদি সবকিছু ঠিকঠাক চলে, তাহলে সঙ্গীত চালিয়ে যান এবং নাচ চালিয়ে যান।
এক, জিপিইউ এখনও দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, কিন্তু বড় কোম্পানিগুলি নতুন বিন্যাস শুরু করেছে
নিউডিয়ার ফাইন্যানশিয়াল রিপোর্টের সত্যিকারের তথ্যপূর্ণ অংশ হল এত উচ্চ বেসিসের উপরেও ক্লাউড প্রোভাইডার, এআই কোম্পানি এবং মডেল ল্যাবগুলি ক্যালকুলেশন ক্ষমতা বাড়ানো বন্ধ করেনি।
কিন্তু, যখন এআই মূলধন ব্যয় কয়েক দশ বিলিয়ন ডলার থেকে কয়েক শত বিলিয়ন ডলারে এগিয়ে যাবে, এবং শেষপর্যন্ত প্রতি বছর হাজার বিলিয়ন ডলার বা তারও বেশি পর্যায়ে পৌঁছাবে, তখন ক্রয়ের যুক্তি অবশ্যই পরিবর্তিত হবে।
উদাহরণস্বরূপ, বড় কোম্পানিগুলি এখন বেশি প্রশ্ন করছে যে, একই এআই ওয়ার্কলোড সম্পন্ন করতে কতটা খরচ হবে? একই 1GW বিদ্যুতের মাধ্যমে কতটা কার্যকরী ক্ষমতা উৎপাদন করা যায়? যদি কিছু ওয়ার্কলোড ইতিমধ্যেই অত্যন্ত স্থিতিশীল হয়ে যায়, তবে কি সবচেয়ে ব্যয়বহুল পণ্যগুলি ব্যবহার করা এখনও প্রয়োজন?
এটিই এসআইসি এখন আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে এমন প্রেক্ষাপট।
ASIC কে শুধুমাত্র "কম খরচের GPU" হিসেবে বুঝা ঠিক নয়; এর প্রকৃত সুবিধা বিশেষায়িতকরণের মধ্যে রয়েছে।
একটি চিপ কাস্টমাইজ করা নিজেই সস্তা নয়, কারণ এর আগের গবেষণা ও উন্নয়নের ব্যয় অত্যন্ত বেশি, উন্নয়নের সময়কাল দীর্ঘ, এবং সফটওয়্যার, উন্নত প্যাকেজিং, নেটওয়ার্ক, সিস্টেম এবং সরবরাহ শৃঙ্খলের সমস্ত সামঞ্জস্যতা সমস্যা সমাধান করতে হয়।
কিন্তু বিপরীতভাবে, যখন কোনো ওয়ার্কলোড যথেষ্ট স্থিতিশীল হয়ে যায় এবং ডিপ্লয়মেন্ট স্কেল দশকগুলির এমডব্লিউ থেকে শতকগুলির এমডব্লিউ এবং চূড়ান্তভাবে জিডব্লিউ-এ পৌঁছায়, তখন ইউনিট খরচ, পারফরম্যান্স-পাওয়ার রেশিও এবং সমগ্র সিস্টেমের টিসিও-এর উন্নতি দ্রুত বাড়তে পারে।
সুতরাং গুগল দীর্ঘদিন ধরে TPU-এ টিকে আছে, মেটা MTIA-এর পরিসর বাড়াচ্ছে, এবং ওপেনএআইও ব্রডকমের সাথে মিলে নিজস্ব প্রসেসর ডিজাইন শুরু করেছে, কারণ তারা বুঝতে পেরেছে যে, যদি কেবলমাত্র সবচেয়ে স্থিতিশীল এবং সবচেয়ে বড় কাজগুলির একটি অংশকে জেনারিক চিপ থেকে কাস্টমাইজড চিপে স্থানান্তরিত করা যায়, তাহলে এটি বিপুল আর্থিক মূল্য আনতে পারে।
সহজভাবে দেখলে বোঝা যায় যে এটি কয়েকটি শর্তের একসাথে পরিপক্কতা এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনশীল বিষয়, যা হলো যুক্তিসঙ্গত প্রক্রিয়াকরণ এখন একটি ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে লোড।
পরিচিতভাবে, মডেল প্রশিক্ষণ প্রায়শই পর্যায়ক্রমিক হয়, কিন্তু ChatGPT, Gemini, Claude এবং বাড়তে থাকা অনেক Agent বাস্তব প্রোডাকশন পরিবেশে প্রবেশ করার পর, ইনফারেন্স একটি প্রতিদিন চলমান কাজ।
বিশেষ করে যখন কলের পরিমাণ বাড়তে থাকে এবং মডেল স্ট্রাকচার এবং সার্ভিস মডেল ধীরে ধীরে স্থিতিশীল হয়ে ওঠে, তখন এটি নির্দিষ্ট workload-এর জন্য হার্ডওয়্যার অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রাকৃতিকভাবেই উপযুক্ত। OpenAI এই বছরের জুনে ব্রডকমের সাথে মিলে তৈরি করা প্রথম Intelligence Processor Jalapeño প্রকাশ করে, যার লক্ষ্য হল LLM ইনফারেন্স।
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, এটি একটি একক চিপ নয়; OpenAI এবং Broadcom এটিকে স্পষ্টভাবে একটি বহু-প্রজন্মের কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের প্রথম প্রজন্ম হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছে, যা 2026 সালের শেষের দিকে চালু করার পরিকল্পনা করা হয়েছে এবং ভবিষ্যতে GW স্কেলে বিস্তারিত হবে।
মেটার রুটম্যাপও অনুরূপ, যা দুই বছরের মধ্যে চারটি প্রজন্মের MTIA চালু করছে, যার ফোকাস রয়েছে রিকমেন্ডেশন, সাজানো এবং জেনারেটিভ এআই-এর উপর, যার মধ্যে অনেকগুলি পণ্য স্পষ্টভাবে inference-first ডিজাইন কনসেপ্ট ব্যবহার করছে। এই বছরের এপ্রিলে ব্রডকমের সাথে সহযোগিতা আরও বাড়ানো হয়েছে, যার প্রথম পর্যায়ের ডিপ্লয়মেন্ট 1GW-এর বেশি হয়েছে, এবং পরবর্তী পরিকল্পনা কয়েক GW-এ বাড়ানোর। উভয় পক্ষের একাধিক প্রজন্মের পণ্যের সহযোগিতা 2029 সাল পর্যন্ত চলতে থাকবে।
এটি বোঝায় যে আজকের বড় AI ক্লায়েন্টরা শুধুমাত্র শীর্ষ পারফরম্যান্সের প্রতি মনোযোগ দেওয়া থেকে ধীরে ধীরে একটি অন্য গেম রুলসে প্রবেশ করছে: টোকেনগুলিকে কি আরও সস্তায় উৎপাদন করা যায়।
যখন এআই প্রকৃতপ্রস্তাবে বাণিজ্যিক হতে শুরু করবে, তখন এক মিলিয়ন টোকেনের খরচ, প্রতি ওয়াট বিদ্যুতে কতটা কার্যকরী ক্ষমতা উৎপাদন হয়, এবং একটি সম্পূর্ণ ডেটা সেন্টারের TCO ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে।
ASIC-এর মূল বিষয় হল বড় AI কোম্পানিগুলি এই খরচ নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা আবার নিজেদের হাতে নেওয়ার চেষ্টা শুরু করেছে।
দ্বিতীয়ত, ব্রডকম শুধুমাত্র ASIC-এর উপর নয়, বরং সম্পূর্ণ AI ক্লাস্টারের আকার বৃদ্ধির উপর জোর দিচ্ছে।
এটি বুঝার পরে, ব্রॉडকমের ফাইন্যান্সিয়াল রিপোর্ট দেখা সহজ হয়ে যায়।
গত কোয়ার্টারে, ব্রডকমের মোট রাজস্ব পৌঁছেছে 221.87 বিলিয়ন ডলারে, যা গত বছরের তুলনায় 48% বৃদ্ধি পেয়েছে; যার মধ্যে AI সেমিকন্ডাক্টর আয় পৌঁছেছে 108 বিলিয়ন ডলারে, যা গত বছরের তুলনায় 143% বৃদ্ধি পেয়েছে।
কোম্পানি পরবর্তী চতুর্থাংশের জন্য আরও আক্রমণাত্মক নির্দেশিকা দিয়েছে, যার মোট রাজস্ব প্রায় 294 বিলিয়ন ডলার, যার মধ্যে AI সেমিকনডাক্টর আয় 160 বিলিয়ন ডলার হওয়ার প্রত্যাশা, যা গতবছরের তুলনায় 200% এর বেশি বৃদ্ধি পাবে।
160 বিলিয়ন ডলার মানে কী? এটি ব্রডকমের পরবর্তী চতুর্থাংশের প্রত্যাশিত মোট রাজস্বের প্রায় 54% এর সমান।
অর্থাৎ, যদি পথনির্দেশ অনুযায়ী বিক্রি হয়, তবে শুধুমাত্র AI সেমিকন্ডাক্টর বিষয়ক ব্যবসাটিই ব্রডকমের আয়ের অর্ধেকেরও বেশি অবদান রাখতে পারে—এখানে VMware-এর মতো ইনফ্রাস্ট্রাকচার সফটওয়্যার ব্যবসাগুলিও একসাথে গণনা করা হয়েছে।
অন্যভাবে বললে, এআই সরাসরি এই কোম্পানির আয়ের কাঠামোকে পরিবর্তন করছে।
কিন্তু এখানে একটি সহজেই উৎপন্ন ভুল বোঝাবুঝি রয়েছে, 16 বিলিয়ন ডলারকে সরাসরি «ASIC আয়» হিসাবে গণ্য করা যায় না, এটি Ethernet সুইচ চিপ, SerDes, PCIe, অপটিক্যাল ইন্টারকানেকশন ইত্যাদি AI নেটওয়ার্ক পণ্যও অন্তর্ভুক্ত করে।
গত কোয়ার্টারে, নেটওয়ার্ক বিজনেস AI সেমিকন্ডাক্টর আয়ের প্রায় 40% অংশ গ্রহণ করেছে। হক ট্যান এও উল্লেখ করেছেন যে, এই অনুপাত সম্ভবত একটি পর্যায়ক্রমিক শীর্ষের কাছাকাছি পৌঁছেছে এবং দীর্ঘমেয়াদে এটি প্রায় 30% এর কাছাকাছি ফিরে আসতে পারে।
সুতরাং ব্রডকম বাস্তবে দুটি ব্যবসায়িক শাখা একসাথে বিস্তার লাভ করছে: একটি হল Custom XPU, আরেকটি হল AI Networking, যা অনেক শুধুমাত্র চিপ কোম্পানির থেকে সর্বাধিক পার্থক্য।
হাজার হাজার চিপ থেকে লক্ষ লক্ষ এবং তারও বেশি স্কেলে যাওয়ার পরে, ক্যালকুলেশন ক্ষমতাগুলির মধ্যে কীভাবে সংযোগ করা হবে, তা আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।
ব্রডকম এআই নেটওয়ার্ককে আরও বিভক্ত করছে স্কেল-আপ, স্কেল-আউট এবং স্কেল-অ্যাক্রস: র্যাকের ভিতরে হাই-স্পিড ইন্টারকানেকশন থেকে শুরু করে ডেটা সেন্টারের ভিতরে বৃহৎ নেটওয়ার্ক এবং এরপর বিভিন্ন ডেটা সেন্টারের মধ্যে সংযোগ।
যদি এআই ক্লাস্টার বড় হতে থাকে এবং বড় ক্লাউড প্রোভাইডাররা তাদের নিজস্ব ASIC বিকাশ করে, তাহলে Broadcom Custom XPU-এ অংশগ্রহণ করতে পারে; যদি GPU ক্লাস্টার বড় হতে থাকে, তাহলে ওপেন Ethernet নেটওয়ার্ক মার্কেটও সম্ভবত বড় হতে থাকবে।
এটি ব্রডকমকে একটি আকর্ষণীয় অবস্থানে রাখে, যেখানে এটি আসলে সম্পূর্ণ AI ইনফ্রাস্ট্রাকচারের জটিলতা বৃদ্ধির উপর জোর দিচ্ছে।
অবশ্যই, এটি এই অর্থে নয় যে এই ব্যবসায় প্রতিযোগিতা নেই।
গুগল যদিও ভিয়ান এর সাথে দীর্ঘমেয়াদী চুক্তি স্বাক্ষর করেছে এবং ভবিষ্যতের প্রজন্মের TPU এবং পরবর্তী প্রজন্মের AI র্যাক সংক্রান্ত উপাদানগুলি উন্নয়নের জন্য সহযোগিতা করছে, যা 2031 পর্যন্ত বিস্তৃত; তবে গুগল সম্প্রতি মারভেলের সাথে কাস্টম চিপ সহযোগিতা বাড়িয়েছে।
এটি কমপক্ষে এটা বোঝায় যে বড় গ্রাহকরা তাদের সম্পূর্ণ ভবিষ্যতের ব্যবস্থা একটি সরবরাহকারীকে সহজেই ছেড়ে দেবে না।
তিন, ১০00 বিলিয়নের পর, কী হবে?
বাজার ইতিমধ্যে জানত যে ব্রডকমের এআই খুব শক্তিশালী হবে।
তাই এই ফাইন্যানশিয়াল রিপোর্টের জন্য যা দেখার ছিল, তা ছিল 16 বিলিয়ন ডলার করা যাচ্ছে কিনা, ভালো ব্যাপার হলো উত্তরটাও বেরিয়ে গেছে।
এখন পর্যন্ত, ব্রডকমের এই লাইনটি এখন কি দ্বিতীয় বৃদ্ধির বক্ররেখা আছে কিনা তার প্রশ্ন নয়, বরং এই বক্ররেখাটি শেষ পর্যন্ত কতটা লম্বা হবে তার প্রশ্ন, কিন্তু এটি অর্থ এই যে, বাজার পরবর্তীতে আরও বেশি নির্বাচনী হয়ে উঠবে।
পূর্বে 100 বিলিয়নই আশ্চর্যজনক ছিল, এখন 1150 বিলিয়ন এবং 2300 বিলিয়ন দেখানো হয়েছে, এখন পরবর্তীতে এই সংখ্যাগুলি কীভাবে বাস্তবায়িত হয় তা দেখা যাবে।
গুগল, মেটা, ওপেনএআই, অ্যানথ্রোপিকের প্রকল্পগুলি কি GW স্কেলে পরিকল্পিত অগ্রগতি অনুসরণ করতে পারবে, প্রথম প্র세সরের বড় পরিমাণে উৎপাদনের পরে, দ্বিতীয় এবং তৃতীয় প্রজন্মের চিপগুলি কি আরও পাওয়া যাবে, এবং নেটওয়ার্ক ব্যবসায় কি ক্লাস্টারের আকারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পাবে?
এটি কোনো একটি মৌসুমে কয়েক দশ বিলিয়ন ডলার বেশি বিক্রি করার চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
একটি অন্যান্য সমস্যা যা এখন অবশ্যই মোকাবেলা করতে হবে, বড় ক্লায়েন্টরা শুধুমাত্র একটি সরবরাহকারীকেই রাখে না।
গুগল অন্যান্য প্রস্তুতকারকদের সাথে সহযোগিতা বাড়ানো শুরু করেছে, মেটা এবং ওপেনএআই ভবিষ্যতেও সম্ভবত একাধিক সরবরাহকারী ব্যবস্থা বজায় রাখবে। তাই ব্রডকমের বর্তমান সুবিধা বাস্তবিক, কিন্তু এখনও "ক্লায়েন্ট লক-ইন" পর্যায়ে পৌঁছায়নি।
এই দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি প্রমাণ করতে পারবে কিনা যে এটি দীর্ঘমেয়াদে এই গ্রাহকদের কোর সাপ্লাই চেইনে অবস্থান রাখতে পারবে, এটি একটি কী জয়-হারের বিষয় হবে।
যাইহোক, ব্রডকমের এই ফাইন্যানশিয়াল রিপোর্টটি আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে, কাস্টম চিপ, নেটওয়ার্ক এবং ইন্টারকানেকশন—যেগুলো আগে বেশি করে “সহায়ক” পর্যায়ের ছিল—এখন ধীরে ধীরে মূল রেখায় পরিণত হচ্ছে।
এছাড়াও, বাজারকে সতর্ক করা হচ্ছে যে, এই এআই বিনিয়োগ চক্রের অবকাঠামোগত বিনিয়োগ এখনও শুধুমাত্র স্টক প্রতিযোগিতার পর্যায়ে পৌঁছায়নি।
যতক্ষণ বড় কোম্পানিগুলি বড় ক্লাস্টার নির্মাণ করতে থাকবে, আরও বেশি বিদ্যুৎ ক্রয় করবে এবং আরও বেশি টোকেন ক্যালকুলেট করবে, ততক্ষণ নতুন বাধা এবং নতুন লাভের পুল উঠে আসতে থাকবে।
এই ব্যবসাটি একটি চিপ থেকে ধীরে ধীরে একটি সম্পূর্ণ অবকাঠামোতে পরিণত হচ্ছে, যা আরও বড় কল্পনাশক্তির স্থান নিয়ে আসছে।