চীনের এআই শিল্প স্থানীয় চিপ এবং অ্যালগরিদমের উন্নতির সাথে এগিয়ে যাচ্ছে

লেখক | Sleepy.txt

আট বছর আগে, জং ইং হৃদস্পন্দন বন্ধ হয়ে যায়।

২০১৮ সালের ১৬ এপ্রিল, মার্কিন বাণিজ্য বিভাগের শিল্প ও নিরাপত্তা ব্যুরোর একটি নিষেধাজ্ঞা দ্বারা, ৮০,০০০ কর্মচারী এবং বার্ষিক আয় এক খর্বের বেশি সহ বিশ্বের চতুর্থ বৃহত্তম যোগাযোগ সরঞ্জাম সরবরাহকারী জিজিএক্স এক রাতের মধ্যে বন্ধ হয়ে যায়। নিষেধাজ্ঞাটির বিষয়বস্তু ছিল সহজ: আগামী সাত বছরের জন্য, যেকোনও মার্কিন কোম্পানির জিজিএক্সকে কম্পোনেন্ট, পণ্য, সফটওয়্যার এবং প্রযুক্তি বিক্রি করা নিষিদ্ধ।

কোয়ালকমের চিপ না থাকায় বেস স্টেশন উৎপাদন বন্ধ হয়ে গেল। গুগলের অ্যান্ড্রয়েড লাইসেন্স না থাকায় মোবাইলের জন্য কোনো ব্যবহারযোগ্য সিস্টেম থাকল না। ২৩ দিন পর, জংজু একটি ঘোষণা জারি করে যে কোম্পানির প্রধান কার্যক্রম চালিয়ে যাওয়া সম্ভব হচ্ছে না।

কিন্তু জং চেং চূড়ান্তভাবে বেঁচে গেল, যদিও এর জন্য 14 বিলিয়ন ডলার খরচ হলো।

10 বিলিয়ন ডলার জরিমানা, একক পেমেন্টে; 4 বিলিয়ন ডলার জামানত, যা মার্কিন ব্যাংকের ট্রাস্টি অ্যাকাউন্টে জমা দেওয়া হবে। এছাড়াও, সমস্ত প্রশাসনিক নেতৃত্ব পরিবর্তন করা হবে এবং মার্কিন সমন্বয়কর্মীদের দল স্থাপন করা হবে। 2018 সালের পুরো বছরে, জংজিংয়ের পরিষ্কার ক্ষতি ছিল 70 বিলিয়ন চীনা ইয়ুয়ান, যা আয়ের তুলনায় 21.4% হ্রাস পেয়েছে।

প্রাক্তন জিনজিংয়ের চেয়ারম্যান ইন ইয়েমিন একটি অভ্যন্তরীণ চিঠিতে লিখেছিলেন: «আমরা একটি জটিল, বিশ্বব্যাপী সরবরাহ শৃঙ্খলের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল শিল্পের মধ্যে রয়েছি।» সেই সময়ে এই বাক্যটি শোনা গিয়েছিল প্রতিফলন এবং অসহায়তার।

আট বছর পর, ২০২৬ সালের ২৬ ফেব্রুয়ারি, চীনা এআই ইউনিকর্ন ডিপসিক ঘোষণা করেছে যে তাদের আসন্ন ভি৪ মাল্টিমোডাল বড় মডেলটি প্রথমবারের মতো প্রিট্রেনিং থেকে ফাইন-টিউনিং পর্যন্ত সম্পূর্ণ প্রক্রিয়ায় নভেডিয়ার বাইরের চীনা চিপ প্রস্তুতকারকদের সাথে গভীরভাবে সহযোগিতা করবে।

আমরা নিভিডিয়া ব্যবহার করব না।

সংবাদটি প্রকাশের সাথে সাথে বাজারের প্রথম প্রতিক্রিয়া ছিল সন্দেহ। নভিডিয়া গ্লোবাল AI ট্রেনিং চিপ বাজারে 90% এর বেশি শেয়ার দখল করেছে, এটি ত্যাগ করা ব্যবসায়িকভাবে যুক্তিসঙ্গত কি?

কিন্তু ডিপসিকের বেছে নেওয়ার পেছনে একটি ব্যবসায়িক যুক্তির চেয়ে বড় প্রশ্ন লুকিয়ে আছে: চীনা এআই-এর জন্য কী ধরনের ক্যালকুলেশন স্বাধীনতা প্রয়োজন?

অনেকে মনে করেন যে চিপ নিষেধাজ্ঞা হার্ডওয়্যারকে বাধা দিয়েছে। কিন্তু যা চীনা এআই কোম্পানিগুলিকে বাধা দিয়েছে, তা হলো CUDA নামক একটি জিনিস।

CUDA, যার পূর্ণরূপ Compute Unified Device Architecture, হল নভেডিয়া দ্বারা 2006 সালে চালু করা একটি সমান্তরাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম এবং প্রোগ্রামিং মডেল। এটি ডেভেলপারদের বিভিন্ন জটিল কম্পিউটেশনাল টাস্কগুলির গতি বাড়ানোর জন্য নভেডিয়া GPU-এর কম্পিউটিং পাওয়ারকে সরাসরি কল করতে দেয়।

এই এআই যুগের আগে, এটি কেবল কয়েকজন গিকদের জন্য একটি টুল ছিল। কিন্তু যখন ডিপ লার্নিং-এর ঢেউ এসেছিল, তখন কিউডিএএ সম্পূর্ণ এআই শিল্পের ভিত্তি হয়ে উঠেছিল।

এআই বড় মডেলের প্রশিক্ষণ মূলত অসংখ্য ম্যাট্রিক্স গণনা। এবং এটিই হল জিপিইউর সবচেয়ে ভালো কাজ।

NVIDIA কয়েক দশক আগে থেকেই বিনিয়োগ করে CUDA এর মাধ্যমে গ্লোবাল AI ডেভেলপারদের জন্য বেসিক হার্ডওয়্যার থেকে উপরের অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত একটি সম্পূর্ণ টুলচেইন তৈরি করেছে। আজ, গুগলের TensorFlow থেকে Meta-এর PyTorch পর্যন্ত সমস্ত প্রধান AI ফ্রেমওয়ার্কের নিচের স্তর CUDA-এর সাথে গভীরভাবে বাঁধা।

একজন এআই বিশেষজ্ঞ ডক্টরাল ছাত্র প্রবেশের প্রথম দিন থেকেই কুডা পরিবেশে শিখেছেন, কোডিং করেছেন এবং পরীক্ষা করেছেন। তিনি যে প্রতিটি লাইন কোড লিখেছেন, তা নভিডিয়ার প্রতিরক্ষামূলক প্রাচীরকে আরও শক্তিশালী করেছে।

2025 এর পর্যন্ত, CUDA ইকোসিস্টেমে 45 লাখেরও বেশি ডেভেলপার রয়েছে, যা 3000 এরও বেশি GPU ত্বরিত অ্যাপ্লিকেশনকে কভার করে এবং বিশ্বব্যাপী 40,000 এরও বেশি কোম্পানি CUDA ব্যবহার করছে। এই সংখ্যাটি বোঝায় যে বিশ্বের 90% এরও বেশি AI ডেভেলপার নভেডিয়ার ইকোসিস্টেমের সাথে বাঁধা পড়েছেন।

CUDA-এর ভয়ঙ্করতা হল এটি একটি ফ্লাইউইল। যত বেশি ডেভেলপার এটি ব্যবহার করবেন, তত বেশি টুল, লাইব্রেরি এবং কোড তৈরি হবে, এবং এককোসিস্টেম তত বেশি প্রস্পর্দ্ধা পাবে; এককোসিস্টেম যত বেশি প্রস্পর্দ্ধা পাবে, তত বেশি ডেভেলপার এটিতে আকৃষ্ট হবেন। এই ফ্লাইউইল একবার ঘুরে শুরু হয়ে গেলে, এটিকে প্রায় অনিচ্ছাকৃতভাবেই স্থানান্তরিত করা যায় না।

ফলাফল হলো, নভেডিয়া আপনাকে সবচেয়ে ব্যয়বহুল খনন করার কাঁটা বিক্রি করে এবং একমাত্র খননের পদ্ধতি নির্ধারণ করে। আপনি একটি ভিন্ন কাঁটা চান? হ্যাঁ। কিন্তু আপনাকে গত দশকগুলিতে বিশ্বব্যাপী লক্ষ লক্ষ সবচেয়ে বুদ্ধিমান মস্তিষ্ক দ্বারা এই পদ্ধতিতে জমা করা সমস্ত অভিজ্ঞতা, টুলস এবং কোড পুনরায় লিখতে হবে।

এই খরচ কে বহন করবে?

তাই, 2022 সালের 7 অক্টোবর, বিআইএস-এর প্রথম নিয়ন্ত্রণ কার্যকর হলে যখন নভেডা A100 এবং H100 চীনের রপ্তানি সীমিত হল, চীনা এআই কোম্পানিগুলি প্রথমবারের মতো জংহুয়ের মতো শ্বাসরোধের অনুভূতি লাভ করে। নভেডা পরবর্তীতে “চীন-বিশেষ সংস্করণ” A800 এবং H800 চালু করে, যা চিপগুলির মধ্যে ইন্টার-কানেকশন ব্যান্ডউইথ কমিয়ে দেয়, যার ফলে সরবরাহ কিছুটা বজায় থাকে।

কিন্তু শুধু এক বছর পর, 2023 সালের 17 অক্টোবর, দ্বিতীয় পর্যায়ের নিয়ন্ত্রণ আবার কঠোর হয়েছিল, A800 এবং H800 উভয়ই নিষিদ্ধ হয়েছিল এবং 13টি চীনা কোম্পানি এন্টিটি লিস্টে যোগ করা হয়েছিল। নভিডিয়াকে আরও বেশি কমানো হওয়া H20 চালু করতে হয়েছিল। 2024 সালের ডিসেম্বরে, বাইডেন প্রশাসনের শেষ পর্যায়ের নিয়ন্ত্রণগুলি কার্যকর হয়, যেখানে H20-এর রপ্তানিও কঠোরভাবে সীমাবদ্ধ হয়।

তিনটি নিয়ন্ত্রণ, ধাপে ধাপে শক্তিশালীকরণ।

কিন্তু এবারের গল্পের প্রবাহ আগের জংজং-এর মতো সম্পূর্ণ ভিন্ন।

প্রতিবন্ধকতার অধীনে, সবাই ভাবেছিল যে চীনের এআই বড় মডেলের স্বপ্ন এখানেই শেষ হয়ে যাবে।

তারা সবাই ভুল করেছে। বন্ধবন্ধীর মুখোমুখি হয়ে চীনা কোম্পানিগুলি সরাসরি সংঘর্ষের পরিবর্তে একটি বেরিয়ে আসার পথ খুঁজে বেরিয়েছে। এই বেরিয়ে আসার প্রথম মঞ্চটি চিপে নয়, বরং অ্যালগরিদমে।

2024 এর শেষ থেকে 2025 এর মধ্যে, চীনের এআই কোম্পানিগুলি একসাথে একটি প্রযুক্তি দিকে সরে গেল: মিক্সড এক্সপার্ট মডেল।

সহজ ভাষায়, একটি বিশাল মডেলকে অনেকগুলি ছোট বিশেষজ্ঞে বিভক্ত করা হয়, যেখানে কাজ প্রক্রিয়াকরণের সময় শুধুমাত্র সবচেয়ে সংশ্লিষ্ট কয়েকটি সক্রিয় হয়, সম্পূর্ণ মডেলটিকে চালু রাখা হয় না।

ডিপসিকের V3 এই ধারণার একটি প্রতিনিধি। এতে 6710 বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, কিন্তু প্রতিবার ইনফারেন্সের সময় শুধুমাত্র 370 বিলিয়নটি সক্রিয় হয়, যা মোটের 5.5%। প্রশিক্ষণ খরচের ক্ষেত্রে, এটি 2048টি নভিডিয়া H800 GPU ব্যবহার করে 58 দিন প্রশিক্ষণ নেয়, যার মোট খরচ 557.6 মিলিয়ন ডলার। এর বিপরীতে, GPT-4-এর প্রশিক্ষণ খরচের বাইরের অনুমান প্রায় 78 মিলিয়ন ডলার। একটি পরিমাণগত পার্থক্য।

অ্যালগরিদমের চরম অপ্টিমাইজেশন সরাসরি মূল্যে প্রতিফলিত হয়েছে। DeepSeek-এর API মূল্য, ইনপুটের জন্য প্রতি মিলিয়ন টোকেন শুধুমাত্র 0.028 থেকে 0.28 ডলার, আউটপুট 0.42 ডলার। অন্যদিকে, GPT-4o-এর ইনপুট মূল্য 5 ডলার এবং আউটপুট 15 ডলার। Claude Opus আরও ব্যয়বহুল, ইনপুট 15 ডলার এবং আউটপুট 75 ডলার। পরিবর্তনের হিসাবে, DeepSeek Claude-এর তুলনায় 25 থেকে 75 গুণ সস্তা।

এই মূল্য পার্থক্যটি বিশ্বব্যাপী ডেভেলপার বাজারে বড় প্রতিক্রিয়া জাগিয়েছে। 2026 সালের ফেব্রুয়ারিতে, বিশ্বের সবচেয়ে বড় এআই মডেল API এগ্রিগেটর প্ল্যাটফর্ম ওপেনরাউটারে, চীনা এআই মডেলগুলির সপ্তাহিক ব্যবহার 3 সপ্তাহে 127% বৃদ্ধি পায় এবং প্রথমবারের মতো মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে ছাড়িয়ে যায়। এক বছর আগে, ওপেনরাউটারে চীনা মডেলগুলির শেয়ার 2% -এরও কম ছিল। এক বছরের মধ্যে, এটি 421% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং ছয়টির মধ্যে চারটির কাছাকাছি পৌঁছেছে।

এই ডেটার পিছনে একটি অগ্রাহ্য হয়ে যাওয়া গঠনগত পরিবর্তন রয়েছে। ২০২৫ এর দ্বিতীয় অর্ধেক থেকে, AI অ্যাপ্লিকেশনের প্রধান স্কেনারিও চ্যাট থেকে এজেন্টে পরিবর্তিত হচ্ছে। এজেন্ট স্কেনারিওতে, একটি টাস্কের টোকেন খরচ সাধারণ চ্যাটের চেয়ে ১০ থেকে ১০০ গুণ। যখন টোকেন খরচ সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি পায়, তখন মূল্যই সিদ্ধান্তমূলক হয়ে উঠে। চীনা মডেলগুলির চরম মূল্য-প্রতি-পারফরম্যান্স, ঠিক এই জানালাটির সাথে মিলে যায়।

কিন্তু সমস্যা হলো, যুক্তিসংগঠনের খরচ কমানো প্রশিক্ষণের মৌলিক সমস্যার সমাধান করেনি। একটি বড় মডেল যদি সর্বশেষ ডেটার উপর ধারাবাহিকভাবে প্রশিক্ষণ ও পুনরায় প্রশিক্ষণ না পায়, তবে এর ক্ষমতা দ্রুত হ্রাস পাবে। এবং প্রশিক্ষণ, এখনও সেই এড়ানো যাওয়ার উপায় ছাড়াই বিদ্যমান কম্পিউটেশনাল ব্ল্যাকহোল।

তাহলে, প্রশিক্ষিত «খুঁড়ি» কোথা থেকে আসে?

জিয়াংসুর শিংহুয়া, সু ছোট শহর, যা স্টেইনলেস স্টিল এবং স্বাস্থ্যকর খাদ্যের জন্য বিখ্যাত, আগে কোনওভাবেই এআই-এর সাথে সম্পৃক্ত ছিল না। কিন্তু 2025 সালে, এখানে 148 মিটার দীর্ঘ একটি দেশীয় কম্পিউটিং ক্ষমতা সার্ভার উৎপাদন লাইন নির্মিত হয়ে চালু হয়, চুক্তি থেকে চালু পর্যন্ত শুধুমাত্র 180 দিন সময় লাগে।

এই উৎপাদন লাইনের কেন্দ্রে দুটি সম্পূর্ণ দেশীয় চিপ: লোংশিন 3C6000 প্রসেসর এবং টাইচু ইয়ুয়ানকি T100 AI অ্যাক্সেলারেটর কার্ড। লোংশিন 3C6000, ইনস্ট্রাকশন সেট থেকে মাইক্রোআর্কিটেকচার পর্যন্ত সম্পূর্ণরূপে স্ব-উন্নয়নকৃত। টাইচু ইয়ুয়ানকি চীনের সুপারকম্পিউটিং উইশান সেন্টার এবং তসিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের দল থেকে উদ্ভূত, যা হাইব্রিড মাল্টি-কোর আর্কিটেকচার ব্যবহার করে।

যখন এই উৎপাদন লাইনটি পূর্ণ ক্ষমতায় চলে, তখন 5 মিনিটে একটি সার্ভার তৈরি হয়; এই উৎপাদন লাইনের মোট বিনিয়োগ 1.1 বিলিয়ন যুয়ান, যা বার্ষিক 100,000টি সার্ভার উৎপাদনের প্রত্যাশা করা হচ্ছে।

এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলো, এই দেশীয় চিপগুলি দিয়ে গঠিত লাখ কার্ড ক্লাস্টারগুলি এখন প্রকৃত বড় মডেল প্রশিক্ষণের কাজ গ্রহণ করছে।

2026 এর জানুয়ারিতে, Zhipu AI এবং Huawei একত্রে GLM-Image প্রকাশ করে, যা প্রথম SOTA ইমেজ জেনারেশন মডেল যা সম্পূর্ণরূপে দেশীয় চিপের উপর ভিত্তি করে পুরোপুরি প্রশিক্ষণ করা হয়েছে। ফেব্রুয়ারিতে, China Telecom-এর কিলোবিলিয়ন-স্কেলের "Star" মডেলটি শাংহাই লিঙ্গাং-এর দেশীয় দশহাজার-কার্ড কম্পিউটিং পুলে পুরোপুরি প্রশিক্ষণ সম্পন্ন করে।

এই কেসগুলির গুরুত্ব হল এটি প্রমাণ করে যে, দেশীয় চিপগুলি এখন «অনুমানের জন্য ব্যবহারযোগ্য» থেকে «প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহারযোগ্য»-এ পৌঁছেছে। এটি একটি গুণগত পরিবর্তন। অনুমান শুধুমাত্র ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত মডেল চালানোর প্রয়োজন হয়, যার জন্য চিপের প্রয়োজনীয়তা তুলনামূলকভাবে কম; কিন্তু প্রশিক্ষণের জন্য বিপুল পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, জটিল গ্রেডিয়েন্ট গণনা এবং প্যারামিটার আপডেটের প্রয়োজন হয়, যার জন্য চিপের কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা, ইন্টারকানেকশন ব্যান্ডউইথ এবং সফটওয়্যার ইকোসিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা একটি ক্রমের মাত্রা বেশি।

এই কাজগুলির মূল শক্তি হুয়াওয়ের এইটেন সিরিজ চিপ। ২০২৫ সালের শেষ পর্যন্ত, এইটেন ইকোসিস্টেমের ডেভেলপারের সংখ্যা ৪০ লাখের বেশি হয়েছে, ৩,০০০-এরও বেশি পার্টনার রয়েছে, ৪৩টি প্রধান শিল্প-স্তরের বড় মডেল এইটেনের উপর প্রিট্রেনিং সম্পন্ন করেছে, এবং ২০০-এরও বেশি ওপেন-সোর্স মডেল অ্যাডাপ্টেড করা হয়েছে। ২০২৬ সালের ২ মার্চ, এমডব্লিউসি কনফারেন্সে, হুয়াওয়ে বিদেশি বাজারে নতুন জনপ্রিয় কম্পিউটিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার সুপারপোড চালু করে।

Ascend 910B-এর FP16 ক্ষমতা এখন NVIDIA A100-এর সাথে তুলনীয়। যদিও এখনও পার্থক্য রয়েছে, তবে এটি অব্যবহার্য থেকে ব্যবহারযোগ্যে পরিণত হয়েছে এবং ব্যবহারযোগ্য থেকে সহজে ব্যবহারযোগ্যের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। ইকোসিস্টেম গড়ে তোলা চিপটি পারফেক্ট হওয়ার অপেক্ষায় রাখা উচিত নয়; এটি যথেষ্ট ব্যবহারযোগ্য পর্যায়েই বড়পরিসরে চালু করা উচিত, যাতে বাস্তব ব্যবসায়িক চাহিদা চিপ এবং সফটওয়্যারের পুনরাবৃত্তির দিকে প্ররোচিত করে। ByteDance, Tencent, এবং Baidu-এর জন্য দেশীয় কম্পিউটিং সার্ভারগুলির গ্রহণের লক্ষ্য 2026 সালের জন্য গতবছরের তুলনায় সাধারণত দ্বিগুণ হবে। ভারতীয় মন্ত্রণালয়ের ডেটা অনুসারে, চীনের AI-ভিত্তিক গণনা ক্ষমতা 1590 EFLOPS-এ পৌঁছেছে। 2026 সাল, দেশীয় AI-ভিত্তিক গণনা ক্ষমতা বিস্তারের বছর হয়ে উঠছে।

2026 এর শুরুতে, বিশ্বব্যাপী অসংখ্য ডেটা সেন্টারের ট্রাফিক বহনকারী ভার্জিনিয়ায় নতুন ডেটা সেন্টার প্রকল্পের অনুমোদন স্থগিত করা হয়। জর্জিয়া অনুসরণ করে এবং অনুমোদনের স্থগিতাদেশ 2027 পর্যন্ত বাড়ানো হয়। ইলিনয় এবং মিশিগানও পরবর্তীতে সীমাবদ্ধতা চালু করে।

আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থার তথ্য অনুযায়ী, 2024 সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ডেটা সেন্টারগুলি 183 টেরাওয়াট-ঘন্টা বিদ্যুৎ খরচ করেছে, যা দেশের মোট বিদ্যুৎ ব্যবহারের প্রায় 4%। 2030 সালের মধ্যে এই সংখ্যা 426 TWh-এ দ্বিগুণ হওয়ার পূর্বানুমান, যা 12% এরও বেশি হতে পারে। আর্ম কোম্পানির সিইও আরও ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে 2030 সালের মধ্যে AI ডেটা সেন্টারগুলি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 20% থেকে 25% বিদ্যুৎ খরচ করবে।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বিদ্যুৎ গ্রিড ইতিমধ্যেই অতিচাপিত। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের পূর্বাঞ্চলের 13টি রাজ্যকে কভার করে এমন PJM গ্রিডে 6GW ক্ষমতার ঘাটতি রয়েছে। 2033 সালের মধ্যে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মোটে 175GW বিদ্যুৎ ক্ষমতার ঘাটতি হবে, যা 13 কোটি পরিবারের বিদ্যুৎ চাহিদার সমান। ডেটা সেন্টারগুলির কেন্দ্রীয় অঞ্চলগুলিতে বিদ্যুৎযুক্ত বিক্রয় মূল্য, পাঁচ বছর আগের তুলনায় 267% বেড়েছে।

পাওয়ার হাউসের শেষ হল শক্তি। এবং শক্তির এই মাত্রায়, চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মধ্যে পার্থক্য চিপের চেয়েও বেশি, কিন্তু দিকটি উল্টে গেছে।

চীনের বার্ষিক বিদ্যুৎ উৎপাদন 10.4 ট্রিলিয়ন ইউনিট, যখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের এটি 4.2 ট্রিলিয়ন ইউনিট, যা চীন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 2.5 গুণ। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, চীনে প্রতিবাসীদের ব্যবহারের জন্য বিদ্যুৎ মাত্র মোট বিদ্যুৎ ব্যবহারের 15% এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে এটি 36%। এর অর্থ হলো, চীনের কাছে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের তুলনায় প্রচুর বেশি শিল্পগত বিদ্যুৎ সম্পদ রয়েছে, যা কম্পিউটিং ক্ষমতা নির্মাণে ব্যবহার করা যেতে পারে।

বিদ্যুতের দামের ক্ষেত্রে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের এআই কোম্পানি সমূহের সমাহার অঞ্চলে বিদ্যুতের মূল্য 0.12 থেকে 0.15 ডলার প্রতি কিলোওয়াট-ঘন্টা, যেখানে চীনের পশ্চিমাঞ্চলের শিল্প বিদ্যুতের মূল্য প্রায় 0.03 ডলার, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের চার থেকে পাঁচভাগের একভাগ।

চীনের বিদ্যুৎ উৎপাদনের বৃদ্ধি এখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 7 গুণ।

যখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বিদ্যুতের জন্য চিন্তিত, তখন চীনের AI চুপচাপে বিদেশে যাচ্ছে। কিন্তু এবার বিদেশে যাচ্ছে পণ্য বা কারখানা নয়, টোকেন।

টোকেন, এআই মডেল দ্বারা তথ্য প্রক্রিয়াকরণের সর্বনিম্ন একক, একটি নতুন ডিজিটাল পণ্য হয়ে উঠছে। এগুলি চীনের ক্যালকুলেশন ফ্যাক্টরিগুলিতে উৎপাদিত হয় এবং সাবমেরিন ক্যাবলের মাধ্যমে বিশ্বজুড়ে প্রেরিত হয়।

ডিপসিকের ব্যবহারকারী বণ্টনের তথ্যটি খুবই সূচক: চীনা স্থানীয় ব্যবহারকারী 30.7%, ভারত 13.6%, ইন্দোনেশিয়া 6.9%, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র 4.3%, ফ্রান্স 3.2%। এটি 37টি ভাষা সমর্থন করে এবং ব্রাজিলসহ উত্থানশীল বাজারগুলিতে জনপ্রিয়। বিশ্বব্যাপী 26,000টি কোম্পানি অ্যাকাউন্ট খুলেছে এবং 3,200টি প্রতিষ্ঠান এন্টারপ্রাইজ ভার্সন ডিপ্লয় করেছে।

2025 সালে, 58% নতুন এআই স্টার্টআপ তাদের টেকনোলজি স্ট্যাকে ডিপসিক অন্তর্ভুক্ত করেছে। চীনে, ডিপসিক 89% মার্কেট শেয়ার অর্জন করেছে। এবং অন্যান্য প্রতিরোধিত দেশগুলিতে, মার্কেট শেয়ার 40% থেকে 60% এর মধ্যে বিভিন্ন।

এই দৃশ্যটি চল্লিশ বছর আগের শিল্প স্বায়ত্তশাসন নিয়ে অন্য একটি যুদ্ধের মতো।

1986 সালে টোকিওতে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রচণ্ড চাপে, জাপান সরকার মার্কিন-জাপান সেমিকন্ডাক্টর চুক্তি স্বাক্ষর করে। চুক্তির মূল শর্তগুলি ছিল তিনটি: জাপানকে সেমিকন্ডাক্টর বাজার খুলতে বাধ্য করা, মার্কিন চিপগুলির জাপানে বাজারের শেয়ার 20% এর বেশি হতে হবে; জাপানি সেমিকন্ডাক্টরকে খরচের চেয়ে কম দামে রপ্তানি করা নিষেধ করা; জাপান থেকে 300 মিলিয়ন ডলারের চিপের উপর 100% শাস্তিমূলক ট্যাক্স আরোপ করা। এছাড়াও, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র ফুজিতসুর ফেয়ারচাইল্ড সেমিকন্ডাক্টরের উপর অধিগ্রহণকে বাতিল করে।

সেই বছর, জাপানের সেমিকন্ডাক্টর শিল্প তার শীর্ষে ছিল। 1988 সালে, জাপান বিশ্ব সেমিকন্ডাক্টর বাজারের 51% অংশ নিয়ন্ত্রণ করছিল, যেখানে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ছিল মাত্র 36.8%। বিশ্বের শীর্ষ 10টি সেমিকন্ডাক্টর কোম্পানির মধ্যে জাপান ছয়টি অবস্থান দখল করেছিল: NEC দ্বিতীয়, টোশিবা তৃতীয়, হিটাচি পঞ্চম, ফুজিতু সপ্তম, মিবিশি অষ্টম এবং প্যানাসনিক নবম। 1985 সালে, Intel মার্কিন-জাপানি সেমিকন্ডাক্টর প্রতিদ্বন্দ্বিতায় 173 মিলিয়ন ডলারের ক্ষতি করেছিল এবং দুর্দশার মুখোমুখি হয়েছিল।

কিন্তু চুক্তি স্বাক্ষরের পর সবকিছু বদলে গেল।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র 301 তদন্তের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে জাপানি সেমিকন্ডাক্টর কোম্পানিগুলিকে সম্পূর্ণভাবে চাপ দেয়। একইসাথে দক্ষিণ কোরিয়ার স্যামসাং এবং হাইনিসকে সহায়তা করে জাপানি বাজারে কম দামে আক্রমণ চালায়। জাপানের DRAM শেয়ার 80% থেকে 10% এ নেমে আসে। 2017 সালের মধ্যে, জাপানি IC বাজারের শেয়ার মাত্র 7% থাকে। একসময়ের অজেয় বড় বড় কোম্পানিগুলি বিভক্ত হয়েছিল, বা ক্রয় করা হয়েছিল, বা অবিরাম ক্ষতির মধ্যে নিঃশব্দে বাজার থেকে প্রত্যাহার করে।

জাপানের সেমিকন্ডাক্টর শিল্পের দুঃখ হলো, এটি একটি একক বাহ্যিক শক্তি দ্বারা নিয়ন্ত্রিত বৈশ্বিক বিভাজন ব্যবস্থায় সেরা উৎপাদক হওয়ার সন্তুষ্টি নিয়েছিল, কিন্তু নিজের স্বতন্ত্র ইকোসিস্টেম গড়ে তোলার কোনো চিন্তা করেনি। যখন জল প্রত্যাহার করল, তখন এটি বুঝতে পারল যে, এটির শুধুমাত্র উৎপাদনই ছিল, অন্য কিছুই নয়।

আজকের চীনা এআই শিল্প, একটি সদৃশ কিন্তু সম্পূর্ণ ভিন্ন পথের মুখোমুখি।

অনুরূপভাবে, আমরা বাহ্যিক প্রচণ্ড চাপের মুখোমুখি হচ্ছি। তিনটি চিপ নিয়ন্ত্রণ, ধাপে ধাপে শক্তিশালীকরণ, CUDA ইকোসিস্টেমের বাধা এখনও উচ্চ।

অন্য বিষয় হলো, এবার আমরা একটি কঠিন পথ বেছে নিয়েছি। অ্যালগরিদমের সর্বোচ্চ অপ্টিমাইজেশন থেকে শুরু করে দেশীয় চিপের ইনফারেন্স থেকে ট্রেনিং-এর প্রগতি, এবং শেষ পর্যন্ত শেংটেং ইকোসিস্টেমের 40 লক্ষ ডেভেলপারের সঞ্চয়, এবং টোকেনের বৈশ্বিক বাজারে প্রবেশ। এই পথের প্রতিটি পদক্ষেপই এমন একটি স্বাধীন শিল্প ইকোসিস্টেম গড়ে তুলছে, যা জাপান কখনও অর্জন করেনি।

২০২৬ সালের ২৭ ফেব্রুয়ারি, স্থানীয় এআই চিপ কোম্পানি তিনটির পারফরম্যান্স আপডেট একই দিনে প্রকাশিত হয়।

সিনিক, রাজস্ব 453% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং প্রথমবারের মতো বার্ষিক লাভ অর্জন করেছে। মোয়ার টেকনোলজি, রাজস্ব 243% বৃদ্ধি পেয়েছে, কিন্তু 10 বিলিয়ন ডলারের নেট ক্ষতি হয়েছে। মুক্সি, রাজস্ব 121% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং প্রায় 8 বিলিয়ন ডলারের নেট ক্ষতি হয়েছে।

অর্ধেক আগুন, অর্ধেক সমুদ্র।

আগুন হল বাজারের চরম ক্ষুধা। হুয়াং রেনজুন যে ৯৫% খালি জায়গা ছেড়ে দিয়েছেন, সেই জায়গাটি এখন স্থানীয় কোম্পানিগুলির আয়ের সংখ্যা দিয়ে ধীরে ধীরে পূরণ হচ্ছে। কোনও পারফরম্যান্স বা ইকোসিস্টেমের কথা ভাববেন না, বাজারকে নভেডিয়ার বাইরে একটি দ্বিতীয় বিকল্পের প্রয়োজন। এটি ভূ-রাজনৈতিকভাবে খোলা একটি অত্যন্ত বিরল কাঠামোগত সুযোগ।

সমুদ্রের জল, প্রাকৃতিক পরিবেশ গঠনের জন্য বিশাল খরচ। প্রতিটি ক্ষতি হল CUDA ইকোসিস্টেমের পিছনে পড়ার জন্য প্রকৃত অর্থের ব্যয়। এটি গবেষণা ও উন্নয়নের বিনিয়োগ, সফটওয়্যারের সাবসিডি, এবং গ্রাহকদের সাইটে পাঠানো ইঞ্জিনিয়ারদের মানবিক খরচ, যারা একে একে কম্পাইলেশনের সমস্যা সমাধান করে। এই ক্ষতি পরিচালনার অক্ষমতা নয়, বরং একটি স্বাধীন ইকোসিস্টেম গড়ে তোলার জন্য প্রদান করা অপরিহার্য যুদ্ধকর।

এই তিনটি ফাইন্যান্সিয়াল রিপোর্ট এই ক্যালকুলেশন যুদ্ধের বাস্তব চিত্রকে যেকোনো শিল্প রিপোর্টের চেয়ে বেশি সৎভাবে রেকর্ড করেছে। এটি একটি উচ্চস্বরে বিজয়ের কথা নয়, বরং একটি রক্তপাতপূর্ণ, রক্ত বইতে থাকা অবস্থায় আক্রমণকারী স্থিতিশীল যুদ্ধ।

কিন্তু যুদ্ধের রূপ প্রকৃতপক্ষে পরিবর্তিত হয়েছে। আট বছর আগে, আমরা আলোচনা করতাম “আমরা কি বেঁচে থাকতে পারব?” এই প্রশ্নটি। আজ, আমরা আলোচনা করি “বেঁচে থাকতে কতটা দাম দিতে হবে?” এই প্রশ্নটি।

খরচই হল প্রগতি।

লিউডং ব্লকবিটসে চাকরির জন্য ক্লিক করুন

লিউডোং ব্লকবিটসের অফিসিয়াল কমিউনিটিতে যোগ দিন:

টেলিগ্রাম সাবস্ক্রিপশন গ্রুপ：https://t.me/theblockbeats

টেলিগ্রাম কমিউনিটি: https://t.me/BlockBeats_App

টুইটার অফিসিয়াল অ্যাকাউন্ট：https://twitter.com/BlockBeatsAsia