চীনের এআই উচ্চ-প্রস্তুতি ট্রেনিং চিপ এবং কম্পিউট পাওয়ারে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের পিছনে

হ্যাশ রেট সীমাবদ্ধতা

গত বছরের শেষের দিক থেকে, মোয়ার টেকনোলজি, মু সি শেয়ারস, বিলি টেকনোলজি, টিয়ানশু স্মার্ট চিপসসহ দেশীয় GPU-এর উপর মূলধনের তরঙ্গ ছড়িয়ে পড়েছে। তবে, দ্বিতীয় বাজারের সম্পদের উৎসবের নিচে, একটি অবহেলিত কিন্তু স্পষ্টভাবে প্রকাশিত অন্তর্নিহিত রেখা ধীরে ধীরে স্পষ্টতর হয়ে উঠছে, এবং এটি তৈরি করা সমস্যাগুলি আরও জরুরি হয়ে উঠছে।

গত কয়েক বছরে, চীনা তৈরি এআই চিপগুলি মূলত আপেক্ষিকভাবে নিরাপদ এবং প্রান্তিক “ইনফারেন্স সাইড”-এ কেন্দ্রীভূত হয়েছিল, যেমন সাম্প্রতিক দোবাও প্রকল্পটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সির কলগুলির জন্য চীনের সবচেয়ে বড় এআই অ্যাপ টার্মিনালটিকে সমর্থন করতে 50,000টি টিয়ানশুয়ানজিক্সিন চিপ কিনেছে।

AI ট্রেনিংয়ের এই ক্যালকুলেশন পিরামিডের শীর্ষ সিরিজে, দেশীয় চিপগুলি বর্তমানে শুধুমাত্র প্রান্তিক “সহায়তামূলক” কাজগুলিতে অংশগ্রহণ করতে পারে।

এআই ট্রেনিং চিপগুলি মূলত এআই মডেলের ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে বিপুল পরিমাণ ম্যাট্রিক্স গণনা এবং প্যারামিটার সামঞ্জস্য করা হয়, তাই এগুলির শক্তিশালী কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা এবং উচ্চ শক্তি দক্ষতা থাকা প্রয়োজন; এগুলির পারফরম্যান্স অত্যন্ত শক্তিশালী এবং দামও অত্যন্ত বেশি, যেমন: নভেডিয়া A100, H100, H200 এবং AMD-এর MI300 সিরিজ।

তুলনামূলকভাবে, ইনফারেন্স চিপের কাজ অনেক সহজ। এটি মডেল ট্রেনিংয়ের পরে ডিপ্লয়মেন্ট পর্যায়ে ব্যবহৃত হয়, যা মূলত মডেলের ইনফারেন্স কাজ সম্পাদনের জন্য দায়ী। এটির রিয়েল-টাইম প্রয়োজনীয়তা বেশি, এবং ইনফারেন্স চিপকে সঠিকতা বজায় রাখার সাথে সাথে দ্রুত প্রতিক্রিয়া এবং কম শক্তি খরচের বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে।

একটি উপযুক্ত উপমা হলো, প্রশিক্ষণ হলো AI মডেলকে "জ্ঞান শেখানো", যেখানে উপসংহার হলো বড় মডেলকে "জ্ঞান প্রয়োগ করা"। শেখার পর্যায়ে, প্রশিক্ষণ চিপগুলি বিলিয়ন, ট্রিলিয়ন এমনকি ট্রিলিয়ন পর্যন্ত প্যারামিটারের ডাইনামিক আপডেটের জন্য বিশাল পরিমাণ ডেটা "খাওয়ানোর" জন্য ব্যবহৃত হয়, যার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা ছাড়াও দক্ষ ব্যান্ডউইথ এবং যোগাযোগের ক্ষমতা প্রয়োজন, এবং লক্ষ লক্ষ GPU-এর ক্লাস্টারের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করা প্রয়োজন।

চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মডেলের ব্যবধানের মূল কারণ হল এই “অদৃশ্য” জিনিসগুলি, বিশেষ করে উচ্চ-প্রদর্শন প্রশিক্ষণ চিপের অনুপস্থিতি।

বড় মডেলের স্কেলিং ল এর অধীনে, মডেলের প্যারামিটার যত বেশি হয়, ক্যালকুলেশন প্রয়োজনীয়তা সমানুপাতিকভাবে বৃদ্ধি পায়, এবং সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি পাওয়া ক্যালকুলেশন এবং হার্ডওয়্যার খরচের কারণে বড় মডেল প্রশিক্ষণ করা শুধুমাত্র কয়েকটি টেক গিয়ান্টের জন্যই "বিশেষায়িত গেম" হয়ে দাঁড়ায়।

মার্কিন প্রযুক্তি মহাকায় মধ্যে, মেটা একাই 2026 সালের শেষের দিকে 12 লক্ষেরও বেশি হাই-এন্ড GPU চালু করার পরিকল্পনা করছে, যার বার্ষিক ব্যয় 1450 বিলিয়ন ডলারেরও বেশি; অন্যদিকে, গুগলের এআই-এর মোট গণনা ক্ষমতা 50 লক্ষটি নভিডিয়া H100-এর সমান, যা একটি প্রতিষ্ঠানের বিশ্বব্যাপী মোটের 1/4 অংশ।

এই বছর অ্যামাজন, মাইক্রোসফট, অ্যালফাবেট এবং মেটা চারটি কোম্পানির মূলধন ব্যয় 7250 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে, যা গতবছরের তুলনায় 77% বৃদ্ধি পেয়েছে, এই পরিমাণ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বার্ষিক ব্যক্তিগত আন্তঃজাতিক বিনিয়োগের 13% এর সমান। মরগান স্ট্যানলি আরও পূর্বানুমান করেছে যে 2027 সালের মধ্যে মার্কিন প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির মূলধন ব্যয় 1.1 ট্রিলিয়ন ডলারের ইতিহাসের রেকর্ডে পৌঁছাবে।

বর্তমানে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বিশ্বের 70% এরও বেশি হাই-এন্ড GPU নিয়ন্ত্রণ করে, চিপ নিষেধাজ্ঞার পর দেশে উপলব্ধ হাই-এন্ড চিপগুলি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 1/8 এর কম। স্ট্যানফোর্ড AI সূচক রিপোর্ট 2026-এ উল্লেখ করা হয়েছে যে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ডেটা সেন্টারের সংখ্যা (5427টি) চীনের চেয়ে 10 গুণেরও বেশি।

চীনা তথ্য যোগাযোগ গবেষণা প্রতিষ্ঠান (CAICT) এর হিসাব অনুযায়ী, ২০২৫ এর শুরুর দিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কম্পিউটিং ক্ষমতা ২৪০০ EFLOPS এবং চীনের ১০৫৩ EFLOPS, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ক্ষমতা চীনের দ্বিগুণের বেশি।

উপরে উল্লিখিত চারটি প্রযুক্তি বিগ ব্যবসায়ীর কাছে যে ক্যালকুলেশন ক্ষমতা রয়েছে, তাদের প্রতিটি একা একা চীনের সমস্ত এআই কোম্পানির মোট ক্ষমতার চেয়ে বেশি।

এই অপরিসীম ক্যালকুলেশন সুবিধা যুক্তরাষ্ট্রের কোম্পানিগুলিকে এক বছরের মধ্যে দশটিরও বেশি বড় মডেল আপডেট পরীক্ষা সম্পন্ন করতে দেয়।

মাস্ক আরও বেশি ব্যয়বহুল ছিলেন, যিনি তাঁর xAI-এর অধীনে বিশ্বের "প্রথম GW-স্তরের AI ক্লাস্টার" হিসাবে পরিচিত Colossus 2 রাখেন। তাই তিনি দাবি করতে পারেন যে তিনি একসাথে 7টি মডেল ট্রেইন করছেন—দুটি 1 ট্রিলিয়ন, দুটি 1.5 ট্রিলিয়ন, একটি 6 ট্রিলিয়ন এবং একটি 10 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মডেল। এই "হিংস্রতার সৌন্দর্য" শুধুমাত্র অত্যন্ত পর্যাপ্ত কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা থাকলেই সম্ভব।

এর সাথে সাথে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের চিপ রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের কারণে, গত কয়েক বছরে বিতরিত হাই-এন্ড এআই চিপগুলিতে চীনা কোম্পানিগুলির শেয়ার ক্রমাগত হ্রাস পাচ্ছে (epoch.AI-এর পরিসংখ্যান অনুযায়ী)।

অত্যধিক বলে বলা যায় যে, ক্যালকুলেশন ক্ষমতার ভিত্তির বিশাল পার্থক্য চীনের এআইকে দীর্ঘমেয়াদে অনুসরণের পর্যায়ে রাখবে এবং স্থানীয় বড় মডেলগুলির মার্কিন সহকর্মীদের অনুসরণ করার প্রক্রিয়াকে আরও কঠিন করে তুলবে।

জেনারেশন পার্থক্য

চীনের উদ্ভাবনের গতি বাধাগ্রস্ত হতে পারে না, “যে কেউ ভাবে যে চীন চিপ তৈরি করতে পারবে না, তারা সত্যিই ভুল দেখছে। চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মধ্যে পার্থক্য কেবল ন্যানোসেকেন্ডের মতো।”

নভেডিয়ার প্রতিষ্ঠাতা হুয়াং রেনক্সুন চীনের সেমিকন্ডাক্টর উন্নতির প্রশংসা একাধিকবার প্রকাশ্যে করেছেন।

মাস্ক প্রায়শই X-এ এই ধরনের মতামত প্রকাশ করেন—“চীন অবশ্যই চিপের বাধা দূর করবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্যালকুলেশন ক্ষমতা ক্ষেত্রে এটি অবশ্যই বিশ্বের অন্যান্য সমস্ত দেশকে ছাড়িয়ে যাবে”, “চীন পৃথিবীর এআই প্রতিযোগিতায় জিতবে”。

প্রযুক্তি জগতের প্রখ্যাত ব্যক্তিবর্গ চীনা এআই উন্নয়নের প্রতি অতিশয়োক্তি করেন, যা সহজেই বিশ্বাসযোগ্য মনে হয়। এই মন্তব্যগুলি স্পষ্টতই প্রশংসার মাধ্যমে ধ্বংসের চেষ্টা করছে। কিছু মার্কিন মিডিয়া নিয়মিত চীন ও মার্কিন মডেলের মধ্যে খুবই কম পার্থক্য রয়েছে এমন প্রচারণা চালাচ্ছে, যা সত্যকে বিভ্রান্ত করতে এবং কিছু বস্তুনিষ্ঠ সত্যকে লুকিয়ে রাখতে চাইছে।

এই বিষয়ে, দেশীয় এআই সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রগুলি সচেতন ও শান্ত থাকা উচিত।

যদি বর্তমানে চীনের উন্নত মডেলগুলি স্ট্যান্ডার্ডাইজড সমস্যাগুলি সমাধানে মার্কিন প্রতিদ্বন্দ্বীদের সাথে তুলনীয় পারফরম্যান্স দেখায়, তবে জটিল শিল্প এবং কর্পোরেট পরিবেশে এই পার্থক্যটি আরও স্পষ্ট হয়ে ওঠে।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের Anthropic ইত্যাদি কোম্পানির অগ্রণী মডেলের তুলনায়, চীন এখনও অনুসরণকারী। মার্কিন CAISI মূল্যায়ন অনুসারে, দেশের সবচেয়ে শক্তিশালী DeepSeek V4 Pro মডেলটি মার্কিন অগ্রণী মডেলের চেয়ে প্রায় 8 মাস পিছিয়ে।

লি কাইফু সাম্প্রতিক একটি ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল সাক্ষাতকারে উল্লেখ করেছেন যে, Anthropic-এর দ্বারা চালু করা Claude Fable 5 সহ মার্কিন শীর্ষ মডেলগুলিকে মাপদণ্ড হিসেবে ধরে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বর্তমানে চীনকে প্রায় 15 মাস এগিয়ে।

বড় মডেলগুলি স্কেলিং আইন অনুসরণ করে, যেখানে মডেলের প্যারামিটার সংখ্যা, প্রশিক্ষণ ডেটা এবং ব্যয় করা কম্পিউটিং ক্ষমতা যত বেশি হয়, মডেলের কর্মক্ষমতা তত ভালো হয়। বর্তমানে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সবচেয়ে অগ্রণী বড় মডেলগুলি দশ ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের যুগে প্রবেশ করেছে এবং এর আপডেটের গতি আরও বাড়ছে।

Anthropic-এর সবচেয়ে শক্তিশালী Mythos এখন 10 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার পৌঁছেছে, এটি প্রশিক্ষণ দিতে 100 বিলিয়ন ডলার খরচ হয়; xAI-এর Colossus 2 এখন একসাথে 7টি মডেল প্রশিক্ষণ দিচ্ছে, যার মধ্যে 6 ট্রিলিয়ন এবং 10 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট মডেল রয়েছে; OpenAI-এর 4 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মডেলের একটি আপডেট চক্র মাত্র এক মাস।

চীনের সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল ডিপসিক V4 Pro-এর মোট প্যারামিটার সংখ্যা 1.6 ট্রিলিয়ন, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 10 ট্রিলিয়ন স্তরের অগ্রগামী মডেলের তুলনায় প্রায় 6 গুণ কম।

অ্যানথ্রোপিক-এর ক্লাউড সিরিজ গত দুই বছরের সবচেয়ে শক্তিশালী এআই প্রোগ্রামিং মডেল হিসেবে পরিচিত, এবং মাইথোস আবারও জনসাধারণের ধারণা পুনরায় প্রতিষ্ঠা করেছে, যার পারফরম্যান্স আগের ফ্ল্যাগশিপ Oups 4.6-এর চেয়েও বেশি শক্তিশালী।

OpenBSD শিল্পে সবচেয়ে নিরাপদ সিস্টেম হিসাবে পরিচিত, কিন্তু Mythos একটি 27 বছর ধরে অনাবিষ্কৃত ভাঙ্গন খুঁজে পেয়েছে, এবং FFmpeg এবং Linux কার্নেলেও কয়েক বছর থেকে দশকের মধ্যে অনাবিষ্কৃত ভাঙ্গনগুলি খুঁজে পেয়েছে, এবং সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয়ভাবে, মানুষের সহায়তা ছাড়াই।

জানুন, বড় মডেলের "প্রি-ট্রেনিং" মডেলের ক্ষমতার সীমা নির্ধারণ করে, এবং ট্রিলিয়ন পরিমাণ প্যারামিটার বিশিষ্ট মডেলকে ট্রিলিয়ন পরিমাণ প্যারামিটার বিশিষ্ট মডেলের ক্ষমতায় পৌঁছানো সম্ভব নয়। প্রি-ট্রেনিং-এর নির্ণায়ক হল হাই-এন্ড কম্পিউটিং চিপ, যা প্যারামিটার স্কেল এবং ট্রেনিং ইটারেশনের গতি নির্ধারণ করে।

কোয়ানফেং লিউ, কেডা এক্সিনফেইয়ের চেয়ারম্যান, স্পষ্টভাবে বলেছেন যে বর্তমানে প্রতিটি শীর্ষস্থানীয় বড় মডেল প্রস্তুতকারক, বিশেষ করে মার্কিন প্রতিষ্ঠানগুলি, অতিপ্রচুর ক্যালকুলেশন প্ল্যাটফর্ম তৈরি করছে। এবং বর্তমানে দেশীয় ক্যালকুলেশন প্রকৃতপক্ষে একটি কষ্টকর পর্যায়ের মধ্যে রয়েছে, যা অতিদীর্ঘ টেক্সট কনটেক্সটে ট্রেনিংয়ের সীমাবদ্ধতা তৈরি করেছে।

দৃশ্যটি দেখে বোঝা যায় যে ক্যালকুলেশন ক্ষমতার পার্থক্যই মার্কিন এবং চীনা মডেলের পার্থক্যের মূল কারণ।

স্থানীয় উত্থান

একটি কোম্পানি বিশ্বব্যাপী উচ্চ-স্তরের এআই প্রশিক্ষণ চিপের 90% বাজার অংশ দখল করেছে—এটি নভেডা কে বিশ্বের সর্বাধিক মূল্যবান কোম্পানির মুকুটে রেখেছে। এর মোট বাজার মূল্য একসময় বিশ্বের তৃতীয় বৃহত্তম অর্থনীতি জার্মানির 2025 সালের জিডিপি অতিক্রম করেছিল।

সেটাং কনসাল্টিংয়ের ডেটা অনুযায়ী, 2026 এর প্রথম ত্রৈমাসিকে বিশ্বব্যাপী GPU সার্ভার বাজারে নিভিয়াড 68% দখল করেছে, এএমডি 5%-6% দখল করেছে, এবং স্থানীয় GPU প্রস্তুতকারকদের মোট অংশ 4% এর কম।

প্রথম মুহূর্তের সুবিধা, অত্যন্ত শক্তিশালী প্রযুক্তিগত বাধা, উচ্চগতির সংযোগ, সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম এবং TSMC-এর উন্নত প্রক্রিয়ার সাথে বন্ধনের মাধ্যমে, NVIDIA একচেটিয়া শাসন করছে। উচ্চ-প্রদর্শন প্রশিক্ষণ পরিস্থিতিতে, NVIDIA-এর GB300 AMD MI325-এর চেয়ে শক্তিশালী, এবং Cambricon MLU690 এবং Moore Threads MTT40-এর চেয়েও ভালো, বিশেষ করে ট্রিলিয়ন-প্যারামিটারের বড় মডেল প্রশিক্ষণে, এটি প্রতিদ্বন্দ্বীদের চেয়ে 30% বেশি কার্যক্ষম।

এক্সপোর্ট নিষেধাজ্ঞার অধীনে, হুয়াং রেনক্সন আগেই বলেছিলেন যে নভিডিয়ার চীনা বাজারের শেয়ার (নতুন) প্রায় শূন্য হয়ে গেছে, শুধুমাত্র বিদ্যমান বাজারটি অবশিষ্ট রয়েছে। স্থানীয় বিকল্প নীতির সমর্থনে, হুয়াওয়ে সেংটেং 910, হাইগুয়াং DCU শেনসুয়ান 2, ক্যামব্রিজ সিমেন 370/590, এবং মোয়ার, মুক্সি সহ বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান ধাপে ধাপে উঠে আসছে।

এখানে শেংটেং 910 হুয়াওয়ের সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটিং চিপ এবং শেংটেং 910B-এর কম্পিউটিং ক্ষমতা 640TOPS (INT8), যা নভিডিয়া A100 চিপের সাথে তুলনীয়।

পারফরম্যান্সের দিক থেকে, চীনা GPU-এর সাথে এখনও পার্থক্য রয়েছে, তবে এগুলি প্রথমে ইনফারেন্স এবং এজ স্কেনারিওগুলিতে শুরু করা যেতে পারে। বর্তমানে, চীনা GPU-গুলি ঘরোয়া সরকারি ও ব্যবসায়িক সাধারণ ইনফারেন্স প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে, এবং নভিডিয়ার মধ্যম-স্তরের পণ্যগুলির সাথে 15%-20% পার্থক্য কমিয়েছে, যা প্রতিস্থাপনের জন্য সম্ভবপর।

বিশেষভাবে উল্লেখ্য যে, ক্যালকুলেশন পারফরম্যান্স অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু এর পিছনের টেকনোলজি এবং সফটওয়্যার ইকোসিস্টেমই দেশীয় GPU-এর দুর্বলতা। যেমন CUDA হল নভেডিয়া GPU সাম্রাজ্যের ভিত্তি, চীনা ইঞ্জিনিয়ারিং একাডেমির সদস্য জেং ওয়েমিন বলেছেন যে, দেশীয় AI চিপের মূল সমস্যা হল ইকোসিস্টেমের অপর্যাপ্ততা; যদি ইকোসিস্টেমটি ভালো হয়, তবে 60% পারফরম্যান্সও ব্যবহার করা হবে।

সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম হল জিপিইউ পথের সবচেয়ে কঠোর বাধা, এবং এই দিকে নভিডিয়ার ক্ষমতা অপরিহার্য।

CUDA ইকোসিস্টেম দশকের বেশি সময় ধরে গভীরভাবে বিকশিত হয়েছে এবং এখন এর কাছে 400 লাখেরও বেশি ডেভেলপার, লক্ষ লক্ষ ওপেন-সোর্স মডেল এবং সমস্ত ধরনের থার্ড-পার্টি টুলচেইন রয়েছে, যা AI ট্রেনিং, ইনফারেন্স, গ্রাফিক্স রেন্ডারিং এবং বৈজ্ঞানিক গণনা পর্যন্ত কভার করে।

IDC-এর ডেটা অনুযায়ী, বর্তমানে বিশ্বব্যাপী 95% এর বেশি AI মডেল CUDA ইকোসিস্টেমের উপর ভিত্তি করে বিকাশ করা হয়। এবং স্থানীয় GPU-এর ক্ষেত্রে নীতিগত সমর্থনের ভিত্তিতে, এটি শিল্প সংযোগের সাথে দীর্ঘমেয়াদী সমন্বয়ের প্রয়োজন হয়, যার জন্য মিডিয়ার মতামত এবং বাজারের মূলধনকে যথেষ্ট ধৈর্য ধরতে হবে।

এই বছর জানুয়ারিতে, জিজ়ু হুয়াওয়ের সাথে মিলে নতুন প্রজন্মের ইমেজ জেনারেশন মডেল GLM-Image ওপেন-সোর্স করে, যা হুয়াওয়ে শেংটেং অ্যাটলাস 800T A2 ডিভাইস এবং শেংসিন MindSpore AI ফ্রেমওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে ডেটা প্রসেসিং থেকে মডেল ট্রেনিং পর্যন্ত সম্পূর্ণ সম্পূর্ণ বন্ধ চক্র সম্পন্ন করেছে, এটি প্রথম SOTA মাল্টিমোডাল মডেল যা দেশীয় চিপের উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণভাবে ট্রেনিং করা হয়েছে;

মোয়ার টেকনোলজি বিজিং জিহুয়ান আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রিসার্চ ইনস্টিটিউটের সাথে মিলে MTT S5000 স্মার্ট কম্পিউটিং ক্লাস্টার এবং FlagOS-Robo ফ্রেমওয়ার্কের ভিত্তিতে RoboBrain 2.5 স্মার্ট ব্রেইন মডেলের পুরো প্রক্রিয়াটি প্রশিক্ষণ সম্পন্ন করেছে। এই সাফল্যটি প্রথমবারের মতো প্রমাণ করেছে যে দেশীয় কম্পিউটিং ক্লাস্টারগুলি বড় বড়ি বুদ্ধিমত্তা মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহারযোগ্য।

দেখা যাচ্ছে যে স্থানীয় জিপিইউ সামঞ্জস্যতা এবং ইকোসিস্টেম গঠনে বিপ্লব ঘটিয়েছে এবং এখন উপসংহারের “একক বিন্দু বিপ্লব” থেকে প্রশিক্ষণের “ধাপে ধাপে সামঞ্জস্য”-এর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, যা একটি বড় অগ্রগতি।

সারাংশ

বিদেশি উন্নত চিপের আমদানি বন্ধ হওয়ার প্রেক্ষিতে, স্থানীয় ক্যালকুলেশন চিপগুলির উপর জোর দিয়ে একসাথে পশ্চিমা এবং পূর্বাঞ্চলীয় পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত, যাতে জরুরি বাজারের চাহিদা পূরণ করা যায়।

চাহিদার বাস্তবতা নিঃসন্দেহে রয়েছে, “বুলবাবল তত্ত্ব” এখনও বিদ্যমান, কিন্তু এর কণ্ঠস্বর আরও বেড়ে উঠছে না। AI গঠনের প্রতি বিশ্বব্যাপী বাজারের উত্তেজনা আগের যেকোনো শিল্পের প্রাথমিক উন্নয়নের পথকে অতিক্রম করেছে।

এই বছর পর্যন্ত, বিশ্ব বাজারে অতিমহান এআই চক্র পুনরায় শুরু হয়েছে, স্যামসাং, এসকে হাইলিটস, ব্রডকম, টাইওয়ান সেমিকনডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানির শেয়ারমূল্য নতুন রেকর্ড করেছে। দেশীয় বাজারে, ক্যামব্রিজের মতো হার্ডটেকনোলজির প্রতিনিধিরা অত্যন্ত দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং লাইটমডিউলের বড় খেলোয়াড় ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বাজার মূল্য একসময় মাওতাইয়েরও উপরে চলে গিয়েছিল।

দক্ষিণ কোরিয়ার সেমিকন্ডাক্টর উন্নয়নের ইতিহাসের পুনর্বিবেচনা করলে দেখা যায় যে, দক্ষিণ কোরিয়া স্টোরেজ চিপ শিল্পকে জাতীয় পর্যায়ে সমর্থন করেছিল, অন্ধকারময় মুহূর্তগুলি কাটিয়ে উঠেছিল এবং শেষপর্যন্ত জাপানকে পরাজিত করে বিশ্ব স্টোরেজ শিল্পের নির্দ্বিধায় রাজা হয়েছিল।

স্টোরেজ চিপ, মোবাইল চিপ থেকে শুরু করে বর্তমানের এআই চিপ পর্যন্ত, চীন এখনও অনুসরণের পর্যায়ে রয়েছে, এটি একদিনের কাজ নয়। তবে বিশাল বাজার, নিয়মিত আবির্ভূত এআই পেশাদারদের এবং বিশাল মূলধনের ক্ষমতার ভিত্তিতে, দেশীয় GPU-এর কিছুটা সামঞ্জস্যতা দেখা দিয়েছে, যা অনেক এআই কোম্পানির বাস্তব প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে।

এই জাতীয় ভাগ্যের উপর নির্ভর করা এআই খেলায়, চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র উভয়ই প্রতিদ্বন্দ্বী এবং একে অপরের প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি, বাজার এবং সম্পদ বহন করে।

এই প্রবন্ধটি ওয়েইচিন গিয়াওহুয়াং: জুটাওওয়েভ থেকে এসেছে, সম্পাদক: ইয়াং শুয়ান, লেখক: শিয়ে জেফেঙ, মূল শিরোনাম: «চীন-মার্কিন এআই প্রতিদ্বন্দ্বিতার অধীনে ক্যালকুলেশন ক্ষমতার সমস্যা | জুটাওওয়েভ»