ডিপসিকের উত্তর শুধু আকাশের দিকে তাকানো নয়, শুধু মাটির দিকে পা রাখা নয়, বরং বাস্তব সমস্যাগুলি দিয়ে যথেষ্ট দূরের লক্ষ্যকে সমর্থন করা।লেখক, উৎস: 36氪
ডিপসিকের উত্তর শুধু আকাশের দিকে তাকানো নয়, শুধু মাটির দিকে পা রাখা নয়, বরং বাস্তব সমস্যাগুলি দিয়ে যথেষ্ট দূরের লক্ষ্যকে সমর্থন করা।
লেখক: লি জিয়াক্সিং, লিউ চেনই
সম্পাদনা | চাং ওয়েই
হেড ইমেজ সোর্স | DeepSeek
কভার সোর্স | DeepSeek
ডিপসিক আবার আলোকস্তম্ভে আসে।
এই কোম্পানিটি একসময় এআই সম্প্রদায়ের সবচেয়ে রহস্যময় অস্তিত্ব হিসেবে পরিচিত ছিল: ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্কৃতি, নীরব, প্রতিষ্ঠাতারা প্রায় কখনও প্রকাশ্যে আসেননি, এবং টিমটি সাধারণ ইন্টারনেট কোম্পানির মতো প্রায়শই গল্প বলে বা প্রচার করেনি। কিন্তু গত বছর, এটি প্রায় প্রতিবারই চীনা টেক সম্প্রদায়ের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে। মডেল প্রকাশের সময়, এটি কম খরচ এবং ওপেন-সোর্সের জন্য ভাইরাল হয়েছিল; ফান্ডিংয়ের খবর ছড়ানোর সময়, এটি মূল্যায়ন এবং বিনিয়োগকারীদের কারণে আলোচনার বিষয়বস্তু হয়েছিল; এবার, লিয়াং ওয়েনফেঙের 4 ঘণ্টা বেশিরভাগ বিনিয়োগকারীদের সাথে আলোচনার অডিওটি বেরিয়ে আসায়, বাইরেরা আবারও এই কোম্পানিটির প্রতি মনোযোগ দিচ্ছে।
এবার বাহিরের দৃষ্টিতে দেখা গেল একটি আরও পূর্ণাঙ্গ এবং আরও বিরোধপূর্ণ ডিপসিক।
একদিকে একটি যথেষ্ট দূরের লক্ষ্য। লিয়াং ওয়েনফেং এজিআই, দৃষ্টিভঙ্গি, “বিশ্বের প্রতি ভালোবাসা” নিয়ে কথা বলেন, লাভ সর্বোচ্চকরণের প্রতি অনুসরণ না করার কথা, এবং ওপেন-সোর্স না করলে মানুষকে সংগঠিত করা অসম্ভব বলে। তিনি বলেন ডিপসিক পরবর্তী সুপারঅ্যাপ হতে চায় না, পরবর্তী বাইটডান্স বা টেনসেন্ট হতে চায় না; কোম্পানিটি KPI-এর পরিবর্তে দৃষ্টিভঙ্গির উপর চলে, গবেষকদের অনেক মুক্ত অনুসন্ধানের সময় থাকে, এবং তারা খুব কমই অতিরিক্ত সময় কাজ করে। অন্যদিকে, বাস্তবসম্মত। লিয়াং ওয়েনফেং API-এর ১০ মাসের মধ্যে মূলধনের ফিরতির দাম, ফান্ডিংয়ের মাধ্যমে দলের স্থিতিশীলতা ঝুঁকি কমানো, টাকা যতদ্রুত সম্ভব কার্ডে পরিণত করা, দেশীয় কম্পিউটিংক্ষমতার উৎপাদনের সীমাবদ্ধতা, মূলগবেষকদের অর্ধেকেরই ডেটা-লেবেলিংয়ের কথা,এবং কোম্পানির আকার বড় হওয়ারপরওrganization-এরঅভাবপূরণকরারকথাওবলেন।তিনিচারিয়েছেন,খারাপপরিস্থিতিতেAPIবিক্রিকরলেওএকটিঅনুষঙ্গগতকোম্পানিচলতেপারবে।
একটি এআই কোম্পানি কীভাবে আকাশের দিকে তাকায় এবং একইসাথে মাটির উপর পা রাখে? এটিই হল DeepSeek-এর উত্তর।
নেটওয়ার্কে প্রকাশিত “লিয়াং উয়েনফেং বিনিয়োগকারী আলোচনার রেকর্ডিং ট্রান্সক্রিপ্ট” অনুযায়ী, “ফিউচার হিউম্যান ল্যাব” নিম্নলিখিত বিষয়গুলি সংগঠিত করেছে।
দূরের দিকে তাকান, কিন্তু এটিকে ধাপে ধাপে ভাগ করুন
দীর্ঘমেয়াদি লক্ষ্য হল এজিআই, কিন্তু দূরের দিকে শুধু চোখ রাখা নয়, এটিকে ধাপে ধাপে ভাগ করা।
লিয়াং উয়েফেং দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যকে এজিআই হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছেন, কিন্তু তিনি এজিআইকে একটি ভাসমান ধারণা হিসাবে উপস্থাপন করেননি, বরং এটিকে একটি ধারাবাহিক পথে বিভক্ত করেছেন: ভাষা মডেল, কোটি, এজেন্ট, ধারাবাহিক শিক্ষা, নিজেকে পুনরায় পুনর্বিন্যাস করা, শরীরবৃত্তীয় বুদ্ধিমত্তা। লক্ষ্যটি যথেষ্ট দূরে, কিন্তু প্রতিটি পদক্ষেপই বর্তমান প্রযুক্তিগত সমস্যার সাথে সংযুক্ত।
এটি আমাদের অনুমান, আমরা মনে করি এই সময়সূচীটি হওয়া উচিত: প্রথমে শেখার জন্য শেখা, তারপর স্ব-পুনরাবৃত্তি করতে পারে এমন বুদ্ধিমত্তার একটি বিন্দু, তারপরই শরীরবাদী বুদ্ধিমত্তা। শরীরবাদী বুদ্ধিমত্তার পরে, এটি বাস্তব বিশ্বে প্রবেশ করবে, আপনার ঘরের কাজগুলি করতে পারবে, আপনার বয়স্কদের যত্ন নিতে পারবে।আমরা মনে করি এটি একটি অপেক্ষাকৃত আদর্শ রোডম্যাপ, কিন্তু প্রত্যেকের দৃষ্টিভঙ্গি ভিন্ন, কোনোটিই সঠিক বা ভুল নয়। শুধু আমরা মনে করি, এই রোডম্যাপটি সবচেয়ে সহজ। এই রোডম্যাপটি এমন, কারণ প্রতিটি ধাপে আপনাকে নতুন কিছু করতে হয় খুব কম।এআইয়ের বিকাশকে আমরা একটি সিঁড়ি হিসাবে বুঝতে পারি। গত বছর আমরা যে সিঁড়িটি পার হয়েছিলাম, তা হলো CoT, অর্থাৎ চিন্তার শৃঙ্খল। কারণ আমরা দেখেছি, চিন্তার শৃঙ্খলের মাধ্যমে বুদ্ধিমত্তাকে একটি উচ্চতর স্তরে নিয়ে যাওয়া যায়। এটি নিজে নিজে চিন্তা করে, এই সীমানা বাড়ায়, যাতে এআই আরও বেশি কাজ করতে পারে।এটি এজেন্টকে অনুসরণ করে, কিন্তু এজেন্টকে শেষ লক্ষ্য হিসাবে ধরে নেয় না
বর্তমানে বাহ্যিক পরিস্থিতিতে এজেন্ট পণ্য এবং বাণিজ্যিক বাস্তবায়নই সবচেয়ে জনপ্রিয়, কিন্তু লিয়াং ওয়েনফেং এজেন্টের পরের বাধা—অবিরাম শেখা—এর দিকে বেশি মনোযোগ দেন। তিনি বর্তমান প্রযুক্তিগত ঢেউয়ে অংশগ্রহণ করেন, কিন্তু বর্তমানের জনপ্রিয়তা তাঁর চূড়ান্ত লক্ষ্যকে সংজ্ঞায়িত করেন না।
এই এজেন্টের ক্ষেত্রে, পরবর্তী বাধা হল স্থায়ী শিক্ষা। পরবর্তী সমাধানের প্রয়োজনীয়তা হল কীভাবে স্থায়ী শিক্ষা অর্জন করা যায়, এটি দৃশ্যমান এবং তুলনামূলকভাবে পরিষ্কার।AI আপনার কর্মচারীদের প্রতিস্থাপন করতে পারে না। কিন্তু যদি AI-এর নিয়মিত শেখার ক্ষমতা থাকে, এবং এটি আপনার কর্মচারীদের মতো দুই মাস ধরে কোম্পানিতে শেখে, তাহলে এটি সমস্ত মানুষকে প্রতিস্থাপন করতে পারবে।এখন বিনিয়োগকারীরা সবচেয়ে বেশি এজেন্ট দেখছেন; কিন্তু আমাদের এই গবেষকদের জন্য, এখন আমরা সবচেয়ে বেশি শিক্ষা দেখছি।দূরের দিকে তাকান, কিন্তু মূল পথের বাইরের প্রযুক্তিগত দিকগুলি সক্রিয়ভাবে বাদ দিন।
ভিডিও জেনারেশন, 3D, ওয়ার্ল্ড মডেল, মাল্টিমোডাল, এমবডিড ইন্টেলিজেন্স—সবকিছুকে ভিন্ন প্রাধান্য দেওয়া হয়েছে। DeepSeek এগুলোকে অস্বীকার করছে না, বরং এগুলো কি বর্তমান বুদ্ধিমত্তার মূল পথে আছে কিনা তা বিচার করছে। ভবিষ্যতের সমৃদ্ধ রূপগুলোকে দেখছে, কিন্তু প্রতিটি ট্রেন্ডের দিকে টানা থেকে নিজেকে সংযত রাখছে।
বাহিরের সাথে যোগাযোগের সময় আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি হল: আমরা শুধুমাত্র AGI-এর মূল পথে কাজ করি। এটিই আমি ঠিক এখনই বলেছি, GPT, CoT, Agent ইত্যাদি—শুধুমাত্র মূল পথে। AI ক্ষেত্রটি খুব বিস্তৃত, অনেক জিনিস আছে যা আমরা মনে করি এটি মূল পথের বাইরে, যেমন 3D, ভিডিও জেনারেশন, আমার মনে হয় এগুলো বুদ্ধিমত্তার মূল পথের সাথে বেশি সম্পর্কিত নয়, আমরা এগুলো করব না।কিন্তু ব্যবসায়িকভাবে, এটি একটি ভালো ব্যবসা, ব্যবসায়িকভাবে এটি একটি ভালো ব্যবসা। কিন্তু এটি বুদ্ধিমত্তার সাথে কোনো সম্পর্ক নেই। আমরা শুধুমাত্র এটিকে বুদ্ধিমত্তার রোডম্যাপের অংশ হিসেবে করব, এটিকে একটি ভালো ব্যবসা হওয়ার জন্য করব না।মাল্টিমোডাল লেআউট, আমরা সর্বদা এটি করে আসছি। পণ্যের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ; সিএন্ড ব্যবহারকারী পণ্যের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু বুদ্ধিমত্তার সর্বোচ্চ সীমা হিসাবে, এটি একটি উপাদান, এটি মূল রেখা নয়।এটি উচ্চ অনিশ্চয়তার গবেষণাকে "লটারি" হিসাবে প্রতিষ্ঠা করে, কিন্তু প্রযুক্তিগত বিপ্লবের পিছনে অসংখ্য কঠিন কাজের স্বীকৃতি দেয়।
এই ধরনের সমস্যাগুলির জন্য অবিরাম শিক্ষা প্রয়োজন, যা সম্পূর্ণ প্রকল্প-ভিত্তিক বা KPI-ভিত্তিক নয়, এবং অবশ্যই বহু কার্ডের প্রয়োজন হয় না। লিয়াং ওয়েনফেং এটিকে "লটারি" বলেছেন: প্রবেশের সীমা কম, অনেকেই এটি নিয়ে চিন্তা করতে পারে, কিন্তু বিপ্লবটি অনিশ্চিত। অন্যদিকে, তিনি খুবই বাস্তবসম্মতভাবে ডেটা লেবেলিং, পোস্ট-ট্রেনিং, হ্যালুসিনেশন, এবং খরচ-দক্ষতা নিয়ে কথা বলেন। এটি শুধুমাত্র অনুপ্রেরণার উপর নির্ভরশীল গবেষণা সংস্কৃতি নয়, বরং মুক্ত অনুসন্ধান এবং কঠিন, কষ্টকর কাজের সমন্বয়। গবেষণার জন্য অনিশ্চয়তার জায়গা রাখুন, একইসাথে প্রযুক্তিগত বিপ্লবের পিছনের কঠিন পরিশ্রমকেও গ্রহণ করুন।
এটি একটি প্রকল্প নয়, বরং এটির জন্য অনেকের উপস্থিতি এবং এই বিষয়ে চিন্তা করার প্রয়োজন। তাই এর জন্য কোনো সম্পদ বরাদ্দ করার দরকার নেই। শুধু এটাই যে, আমাদের অন্যান্য কোম্পানির থেকে পার্থক্য হলো, আমরা এই বিষয়ে আলোচনা করতে সময় ব্যয় করি, এটি নিয়ে চিন্তা করি, এবং এটিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হিসেবে বিবেচনা করি।তাই আমরা এটিকে “লটারি টানা” বলি। এর জন্য কোনো বাধা নেই, যে কেউ টানতে পারে, কিন্তু কে কী টানবে, সেটা আমি জানি না—এটা কি প্রতিভার উপর নির্ভর করে, নাকি অন্য কিছুর উপর।এখন প্রায় দুটি পায়ে হাঁটছি। এর মানে এই নয় যে আমরা সম্পূর্ণরূপে লেবেল করতে পারি না, বরং কারণ লেবেল ডেটা কিছু কম খরচে, কিছু বেশি খরচে। আমরা প্রথমে কম খরচের লেবেলগুলি করছি। তাই আপনি এটিকে এভাবেও বলতে পারেন যে, এখন আমাদের কোম্পানির অর্ধেক লোক ডেটা লেবেল করছে। অর্ধেক কোর গবেষক, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মানুষ, অর্ধেক ডেটা লেবেল করছে।হ্যালুসিনেশন সমস্যার একটি সমাধান আছে, কিন্তু এটি একটি দীর্ঘ বিষয়। হ্যালুসিনেশন সমস্যাকে ভালো পোস্ট-ট্রেনিং দিয়ে সমাধান করা যায়, এটি একটি সমাধানযোগ্য এবং উন্নতি করা যায় এমন সমস্যা। শুধু কেউ এর জন্য বেশি পরিশ্রম করেননি। অথবা, আমার জন্য, হ্যালুসিনেশন একটি সমস্যা, কিন্তু আমরা এটিকে পণ্যের সমস্যা হিসেবে চিহ্নিত করি। আমরা এটি সমাধান করব, কিন্তু এটি প্রাথমিক সমস্যা নয়।এটি স্কেলিং-এ বিশ্বাস রাখে, এবং প্রকৃত বাধা হিসাবে ক্যালকুলেশন ক্ষমতা স্বীকার করে।
ডিপসিক স্কেলিংকে অস্বীকার করে না এবং মার্কিন-চীনা ব্যবধানকেও এড়ায় না। লিয়াং উয়েনফেং ব্যবধানটিকে খুব সরাসরি বলেছেন: এটি মানবসম্পদ নয়, বরং সম্পদ। তাই কম খরচে, দেশীয় ক্যালকুলেশন ক্ষমতা, এবং নিম্নস্তরের কম্পাইলার শুধুমাত্র শিল্পের নার্সারি নয়, বরং প্রযুক্তিগত পথের অংশ। বড় মডেলের নিয়মগুলিতে বিশ্বাস করুন, কিন্তু সম্পদের সীমাবদ্ধতার মধ্যে ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা দিয়ে ইটারেশনের জন্য স্থান বাড়ান।
স্কেলিং, আমরা স্কেলিং বিশ্বাস করি, নিশ্চিতভাবে বড় স্কেলে এটি আরও ভালোভাবে কাজ করে এবং আরও বেশি ফিচার আনলক করতে পারে। আমাদের স্কেলিং বন্ধ করে দেয় শুধুমাত্র ক্যালকুলেশন পাওয়ার, আমরা স্কেলিং করতে চাই না এমন কিছু নয়, আমাদের এই স্কেলিংয়ের জন্য এতটা ক্যালকুলেশন পাওয়ার নেই।আমরা এই সীমার কোথায় পৌঁছেছি তা জানি না। আমরা এত বড় মডেল ট্রেন করছি কারণ আমি মনে করি এই বড় মডেলটি যথেষ্ট—না, বরং আমার কাছে এতটাই সম্পদ ছিল। আমি আমার সম্পদের ভিত্তিতে গণনা করেছি যে আমি কতটা বড় মডেল গ্রহণ করতে পারি এবং ট্রেন করতে পারি, এটি মডেলটির যথেষ্টতা নয়।
অসংগঠিত নয়, বরং গতিশীল সংগঠন
অর্গানাইজেশন দরকার নয়, বরং ডায়নামিক লং অর্গানাইজেশন
টেকনিক্যাল রুট খুঁজতে গিয়ে, লিয়াং ওয়েনফেংয়ের চিন্তাভাবনা অপ্রত্যাশিত ছিল; তিনি বলেছিলেন যে এই রুটম্যাপ তৈরি করতে অতিরিক্ত সময় দিতে হবে না, তাই এটিই তাদের জন্য সবচেয়ে সহজ টেকনিক্যাল রুট হয়ে উঠল। সহজ এবং নমনীয়তার এই অনুসরণ, তার দলের সংগঠন ও পরিচালনায়ও প্রকাশ পেয়েছে; লিয়াং ওয়েনফেং বলেছেন, তাদের কোনও সংগঠনগত কাঠামো নেই, দলটি অতিরিক্ত সময় কাজ করে না, KPI নেই, কমপক্ষে অর্ধেক সময় দলের সদস্যরা নিজেদের নিজস্ব কাজের সঙ্গে ব্যস্ত।
তাদের (কর্মচারীদের) অর্ধেক সময় কোনো নির্দিষ্ট কাজ দেওয়া হয় না, তারা যা চায় তাই করতে পারে। এটি একটি গবেষণার ক্ষেত্র, যেখানে তারা নিজেদের মনে হওয়া গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি অনুসন্ধান করতে পারে, কোনো পূর্বনির্ধারিত শর্ত ছাড়াই।প্রতিষ্ঠাতার ক্ষমতা একচেটিয়া সিদ্ধান্ত থেকে নয়, সমঝোতার মাধ্যমে আসে।
লিয়াং উয়েফেংয়ের মতে, সবাইকে একত্রিত করেছে দৃষ্টিভঙ্গি। সবাই দৃষ্টিভঙ্গি দ্বারা পরিচালিত হয়, “তারা এই বিশ্বের প্রতি অসাধারণ ভালোবাসা নিয়ে কিছু করতে চায়,” তাই তারা এসেছে। প্রথম কয়েক দশজন কখনও লাভের কথা ভাবেনি, “যদি তারা এভাবে ভাবত, তবে তারা আসত না,” লিয়াং উয়েফেং বলেন। তার নিজস্ব কর্তৃত্বও সমঝোতা দ্বারা গঠিত, একটি বিষয়কে এগিয়ে নেওয়া যায়, কারণ এটি সমঝোতা।
আমি তোমাদের একটা গল্প বলি, আমাদের DDCP মডেলটা নিয়ে। শুরুতে আমরা ভাবলাম চাহিদা খুব বেশি হবে, তাই আমরা দামটা প্রথমে খুব বেশি রাখলাম, টিমের সবাই তখন খুশি ছিল না। পরে আমি দামটা কমিয়ে চতুর্থাংশে নামিয়ে দিলাম, তখন সবাই খুশি হয়ে গেল। আমি মনে করি, এটাই আসলে আমাদের প্রকৃত ইচ্ছা। আমি আগে যা বলেছিলাম, আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি—আমরা চাই এটি মানুষের জন্য উপকারী হোক, শুধুমাত্র আমরা সবচেয়ে বেশি লাভ করি না, বরং আমরা যেকোনো যুক্তিসঙ্গত লাভের সাথে, সবাই এটির ব্যবহার করতে পারুক। আমি মনে করি, এইবারের আমাদের কোম্পানির অন্যদের চিন্তা—যখন আমরা দাম কমিয়েছিলাম, কোম্পানির গ্রুপের অনেকেই উত্তেজিতভাবে চিৎকার করেছিল, সবাই খুশি হয়েছিল।যেমন আমি যদি কোনো কিছু করতে চাই, আমি প্রথমে দেখি যে আমাদের সবার মধ্যে কী সমঝোতা রয়েছে, কেউ কি এটি করতে চায়। তারপরে সম্ভবত আমার কিছু নির্দেশনা বা পক্ষপাত থাকবে, কিন্তু এই নির্দেশনার ভূমিকা খুবই সীমিত, এটি খুবই সীমিত, এটি সবসময় একটি সমঝোতার উপর ভিত্তি করে। এই সিদ্ধান্তগ্রহণের প্রক্রিয়াটি আসলে একটি সমঝোতা অর্জনের প্রক্রিয়া, এটি আমার এমন কিছু চালিয়ে যাওয়ার মতো নয় যা আমি প্রতিষ্ঠা করতে পারি, এটি অবশ্যই সমঝোতা হতে হবে, তখনই আমি এটি চালিয়ে যাব, এবং তখনই আমি এটি করব।এটি ঢিলে রাখে, কিন্তু আলসেমি নয়, এর নিজস্ব সংগঠন ব্যবস্থা রয়েছে
টিম শুধু কথা বলে না, কাজও করে। লিয়াং উয়েনফেং বলেন, দৃষ্টিভঙ্গি হল দেয়ালে ঝোলানো স্লোগান নয়, বরং এটি কীভাবে করা হয়। তিনি নিজের কী করছেন তা স্পষ্টভাবে বুঝতেন, এবং একটি স্পষ্ট সংগঠনগত যুক্তি রয়েছে—সংগঠনের ফর্ম্যাট, প্রেরণাদায়ক ব্যবস্থা, এবং টিমের লক্ষ্যগুলি তিনি খুব স্পষ্টভাবে চিন্তা করেছেন। কর্মচারীদের অর্ধেক সময় নিজেদের কাজে ব্যয় করতে হয়, অপর অর্ধেক সময় কোম্পানির কাজগুলি সম্পন্ন করতে হয়। অতিরিক্ত সময়ের কাজ না করা আসলেই একটি সুবিধা, কিন্তু লিয়াং উয়েনফেং চান যেন এটি গবেষণার জন্য একটি শিথিল পরিবেশ তৈরি করে। টিমের করার জন্য কম কাজ, কারণ তাদের লক্ষ্যগুলি কেন্দ্রীভূত—তারা AGI-এর উপরই ফোকাস করছে। ভবিষ্যতে,যখন কর্মচারীদের সংখ্যা বাড়বে,তখন,লিয়াংউয়েনফেংস্পষ্টভাবেবলেন,কিছুবিভাগেরজন্যকঠোরস্তরবদ্ধগঠনপদ্ধতিওপ্রয়োজনহবে,বাস্তবতায়এইপরিবর্তনগুলিপ্রক্রিয়াধারণকরছে।
এরপরের প্রশ্নটি হলো, ভবিষ্যতের সংগঠনগত কাঠামো এবং কর্মচারীদের পরিকল্পিত সংখ্যা নিয়ে চিন্তা করা। প্রথমত, আমাদের আগের সংগঠনগত কাঠামো অত্যন্ত বিক্ষিপ্ত ছিল, কারণ আগে কোনো সংগঠনগত কাঠামোই ছিল না। কিন্তু আমাদের কর্মচারীদের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে, এগুলোর অবশ্যই কিছু পরিবর্তন করতে হবে। এখন শুধু এটাই বলা যায় যে, এখানে অনেক পরিবর্তনের প্রয়োজন হবে, কিন্তু এখনই সবকিছু একসাথে ব্যক্ত করা কঠিন। শেষপর্যন্ত, এটি বিভিন্ন বিভাগে বিভক্ত হবে, কিছু বিভাগের জন্য আমাদের একটি কঠোর স্তরবদ্ধ কাঠামো গড়ে তুলতে হবে। অন্যান্য কিছু বিভাগে, সম্ভবত একটি অপেক্ষাকৃত ঢিলেঢালা, সমতল কাঠামোই বজায় রাখা হবে। আমরা সাধারণত অতিরিক্ত সময় কাজ করি না। অতিরিক্ত সময় কাজ না করার দুটি কারণ আছে। প্রথমটি হলো, গবেষণা করার জন্য একটি অপেক্ষাকৃত শিথিল পরিবেশ প্রয়োজন। যদি আপনি খুব চাপ দেন, তাহলে গবেষণা করা সম্ভব হবে না। কারণ, যেহেতু এটি আপনার নিজের আগ্রহের উপর নির্ভরশীল, আপনাকে সাধারণতই এই প্রশ্নগুলি নিয়ে চিন্তা করতে হবে, তাই একটি শিথিল পরিবেশেই এটি সম্ভব। এটি গবেষণা সংস্কৃতির প্রয়োজনীয়তা। দ্বিতীয়টি হলো, আমরা খুবই ফোকাসড। ফোকাসড মানে আমাদের করার বিষয়গুলি খুবই কম। তাই, আমাদের এতটাই করার কিছুই নেই, তাই আমাদেরকে অতিরিক্ত সময় কাজ করার দরকারই হয়না।টিমের স্থিতিশীলতা হল আদর্শের বাস্তবায়নের ভিত্তি
দলের স্থিতিশীলতা হল মূল স্বার্থ। লিয়াং উয়েনফেংয়ের মতে, অনেক জিনিসই গুরুত্বপূর্ণ—টাকা, কার্ড, সম্পদ—কিন্তু এগুলোই সবচেয়ে বড় ঝুঁকির কারণ নয়; সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হল মানুষ ছড়িয়ে পড়ে যাওয়া। দলের পতন এড়ানোর জন্য, লিয়াং উয়েনফেং অসংগঠিত পরিস্থিতিতে গতিশীল সংগঠনের সম্ভাবনা খুঁজছেন—পদমর্যাদা, প্রযুক্তি, উদ্ভাবনী পদ্ধতি—এগুলোই হতে পারে তার দলের ভারসাম্য বজায় রাখার হাতিয়ার। সম্প্রতি, DeepSeek-এর কিছুটা ফান্ডিং সম্পন্ন হয়েছে, লিয়াং উয়েনফেং বলেছেন, সবাই অপশন পেয়েছে, “মানুষ ছড়িয়ে পড়ে যাওয়া”-এর ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে কমেছে।
যদি আমি আমার দলের স্থিতিশীলতা বজায় রাখতে পারি, তাহলে আমি অবশ্যই করতে পারব, অবশ্যই আমি এজিআই তৈরি করতে পারব, এটাই সহজ। যদি কেউই না চলে যায়, আমরা যদি চালিয়ে যাই, তাহলে আমি অবশ্যই পারব। প্রায় কোনও ঝুঁকি নেই। শুধু সময়টা আগে বা পরে হবে; যদি বাধা আসে, আর কেউই না চলে যায়, তাহলে আবার আমি চালিয়ে যেতে পারব।টিমের স্থিতিশীলতার কথা বললে, যদি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কিছু কর্মচারী এবং সবচেয়ে পুরনো কর্মচারীরা স্থিতিশীল থাকে, তাহলে অন্যরা যাওয়ার সম্ভাবনা খুব কম। অন্যরা যদিও অপশন কম পায় বা আয় কম হয়, তবুও তারা যাবে না। কারণ তারা শুধু টাকার জন্যই আসেনি, সবাই একটি এজিআই তৈরির পরিবেশে এই কাজটি করতে চায়। তাই প্রতিভার জন্য এটি এখনও আকর্ষণীয়।ইতিহাসের মধ্যে, আমাদের কর্মচারী প্রবাহ খুব কম ছিল, প্রতিযোগীদের তুলনায়, আমাদের কর্মচারী প্রবাহ সবসময় খুব কম থাকে। কিন্তু, এটিই আমাদের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ, এটিই একমাত্র চ্যালেঞ্জ, এভাবে বলা যেতে পারে।
ওপেন সোর্স একটি আদর্শ, একইসাথে একটি ব্যবসায়িক কৌশলও
ওপেন সোর্স হল বাধা ত্যাগ নয়, বরং বাধা মডেল থেকে খরচ এবং ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতায় স্থানান্তরিত হয়।
লিয়াং উয়েনফেং ওপেন সোর্স নিয়ে কথা বলার সময় শুধুমাত্র আদর্শবাদ বা শুধুমাত্র মার্কেটিংয়ের কথা বলেন না। তাঁর মতে: AI-এর বিষয়টি এতটাই বড় যে এটি একটি কোম্পানির দ্বারা এককভাবে দখল করা সম্ভব নয়; ওপেন সোর্সিংয়ের ফলে ইকোসিস্টেমের গ্রহণযোগ্যতা বাড়ে, এবং এটি ব্যবসায়িক মডেলকে স্বাভাবিকভাবেই ক্ষতি করে না, কারণ প্রকৃত বাধা শুধুমাত্র মডেলটির উপরেই নয়, বরং ডিপ্লয়মেন্ট খরচ, ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা এবং সংগঠনগত ক্ষমতার উপরও।
এই দৃষ্টিভঙ্গির জন্যই আমরা ওপেন সোর্স কে এতটাই জোর দিই? কারণ এই দৃষ্টিভঙ্গি নিজেই ওপেন সোর্সকে প্রয়োজন করে। আপনার যদি এই দৃষ্টিভঙ্গি না থাকে, তাহলে আপনি মানুষদের একত্রিত করতে পারবেন না।এরপর ওপেন সোর্স নিয়ে আমাদের শুরু থেকেই খুব পরিষ্কারভাবে ভাবা ছিল। প্রথমত, দৃষ্টিভঙ্গি; দ্বিতীয়ত, আমরা মনে করি যে ব্যবসায়িকভাবে AI-কে সফল করতে হলে ওপেন সোর্সের সুবিধা আছে।কিন্তু এআই বিষয়টি যথেষ্ট বড়, শেষ পর্যন্ত এটি মানব সমাজের জিডিপির দশ শতাংশ জুড়ে দিতে পারে, যেমন। তাই এটি একটি খুব বড় সংখ্যা। একজন ব্যক্তি এটি একাই দখল করতে পারবেন না, আপনি অবশ্যই অন্যদের সাথে শেয়ার করবেন, নাহলে আপনি অবশ্যই বেঁচে থাকতে পারবেন না।যদি আমরা এই সুবিধাটি একান্তভাবে নিজেদের জন্য রাখতে চাই, তাহলে অবশ্যই ইতিহাস আমাদের ত্যাগ করে দেবে। আমি মনে করি, এটি মূলত একটি বস্তুনিষ্ঠ নিয়ম, একটি ঐতিহাসিক দৃষ্টিভঙ্গি।এমনকি মডেলটি ওপেন সোর্স হলেও, আপনি সবকিছু অন্যদের বলে দিলেও, এই বাধা খুব বেশি। অন্যদের এটি ব্যবহার করতে হলেও এই বাধা খুব বেশি। তাদের এটি ব্যবহার করা কঠিন; দ্বিতীয়ত, তাদের এটি ব্যবহার করতে হলে খরচও খুব কম রাখতে হবে, যা খুবই কঠিন, এটি সহজ নয়।আমি যখন ওপেন সোর্স করলাম, তখন তিনি সহজেই আমার মতো ডিপ্লয়মেন্ট খরচে পৌঁছাতে পারবেন না। এখানে এখনও অনেক কাজ করতে হবে। যদিও এই কাজগুলির মূল নীতি বোঝা যায়, কিন্তু প্রতিটি কোম্পানি এই লক্ষ্যে পৌঁছানোর জন্য মানুষ সংগঠিত করার ইচ্ছা বা ক্ষমতা রাখে না।ওপেন সোর্স, আমি মনে করি এটি আমাদের ব্যবসায়িক মডেলের উপর কোনো প্রভাব ফেলে না। শর্ত হলো আমরা মাত্র ছয়গুণ লাভ করি, দশ মাসে বিনিয়োগ ফেরত পাই, যা প্রায় ছয়গুণ লাভের সমান। আমরা যদি মাত্র ছয়গুণ লাভ করি, তবে ওপেন সোর্সের কোনো প্রভাব হবে না।আমি অন্যরা আমাদের মডেল ডিপ্লয় করে আমাদের সাথে প্রতিযোগিতা করবে তা নিয়ে চিন্তিত নই, একদম চিন্তিত নই। আমরা চাই যে তারা এটি ডিপ্লয় করুক।শত্রু তৈরি করবেন না, কিন্তু ব্যবসায়িক প্রতিরক্ষা ছাড়া নয়
ডিপসিক বড় বা ছোট কোম্পানিগুলির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে চায় না, এমনকি প্রতিদ্বন্দ্বীদের সহায়তা করতে প্রস্তুত। এই মনোভাবের একদিকে রয়েছে দৃষ্টিভঙ্গি, আর অন্যদিকে এটি বাহ্যিক বাধা কমিয়ে কোম্পানিকে মূল লক্ষ্যের দিকে ফোকাস করতে সাহায্য করে। এছাড়াও, লিয়াং উয়েনফেঙ মনে করেন, বড় মডেলের প্রতিদ্বন্দ্বিতা চূড়ান্তভাবে অজানা শক্তি নয়, বরং খরচ, সময় এবং অভিজ্ঞতা। খরচ নিয়ন্ত্রণ করতে পারা ব্যক্তিরা কিছুটা বেশি লাভ করবেন, আর খরচ নিয়ন্ত্রণ করতে না পারা ব্যক্তিরা কিছুটা কম লাভ করবেন।
সুতরাং আমরা এখন যে সব কাজ করছি, তার সবই টিমের স্থিতিশীলতা বজায় রাখার জন্য। এটি ছাড়া অন্য যা কিছু আছে, আমি মনে করি সেগুলো আমাদের দরকার নেই, আমরা সেগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি। আমরা সবসময় খুবই নিয়ন্ত্রিত থাকি, কোনো ইন্টারনেট বড় বা ছোট কোম্পানির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বী হতে চাইনা।এই প্রেক্ষাপটে, আমরা খুব প্রস্তুত যে যে কারও সাহায্য করব—এমনকি আমাদের প্রতিদ্বন্দ্বীদেরও, যেমন আলিবাবা, জিজ্ঞাপ, মুন অফ দ্য ডার্ক সহ—তাদের আরও ভালোভাবে কাজ করতে। কারণ আমাদের কিছুই হারাচ্ছে না, আমরা মূলত ওপেন-সোর্স।আমি আমাদের ভালো ইচ্ছার কারণে আমার ব্যবসায়িক স্বার্থকে প্রভাবিত করিনি, একদমই প্রভাবিত করিনি, বরং সম্ভবত এটি আমার জন্য পয়েন্ট জুড়েছে।শুধু দুটি জিনিস পার্থক্য তৈরি করে: একটি হল সময়, আরেকটি হল খরচ। তাই কোনো একটি প্রতিষ্ঠানের অতিরিক্ত লাভ হওয়ার কথা নয়, আমি মনে করি অতিরিক্ত লাভ হওয়ার কথা নয়। খরচ ভালোভাবে নিয়ন্ত্রণ করে যারা কাজ করে, তারা কিছুটা বেশি লাভ করে, আর খরচ খারাপভাবে নিয়ন্ত্রণ করে যারা কাজ করে, তারা কিছুটা কম লাভ করে, শুধু এটাই।সম্পূর্ণ সরবরাহ শৃঙ্খল খাবেন না, শুধু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অবস্থানটি রক্ষা করুন
লিয়াং উয়েনফেং বারবার একটি সীমানা প্রকাশ করেছেন: ডিপসিক সবকিছু করতে চায় না, আপস্ট্রিম চিপসে উল্লম্বভাবে একীভূত হতে চায় না, এবং অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারের সমস্ত সুযোগ দখল করতে চায় না। এটি বিশ্বাস করে যে এআইয়ের যুগটি পর্যাপ্ত বড়, যা অনেকগুলি কোম্পানির সৃষ্টি করবে, এবং ডিপসিককে শুধুমাত্র একটি কোম্পানি হতে হবে, এবং নিজেদের সবচেয়ে দক্ষ, সবচেয়ে মূলভাগটি দখল করতে হবে।
“একটা প্রশ্ন হলো, আমরা কি উপরের দিকে উল্লম্বভাবে একীভূত হব? আমরা চাই না। তাই প্রশ্ন হলো, আমরা কি উপরের অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে উল্লম্বভাবে একীভূত হব? আমরা চাই না, আমি চাই অন্যরা এটা করুক। আমি চাই না আমি সবকিছু খেয়ে ফেলি, আমি শুধু একটা টুকরোই খেতে চাই, আমি শুধু আমাদের সবচেয়ে ভালো করা অংশটা, বা আমরা যেটাকে আমাদের সবচেয়ে কেন্দ্রীয় মনে করি, সেটাই খেতে চাই।” আমরা ভবিষ্যতে কি নিজেদের বড় ক্লাস্টার তৈরি করব? আমি মনে করি বড় ক্লাস্টার নিজেদের তৈরি করা অপরিহার্য, আমরা নিজেরাই এই কাজটি করছি, আমাদের সমস্ত ক্লাস্টারই আমরা নিজেরাই তৈরি করেছি। কিন্তু ভবিষ্যতে কি আমরা নিজেদের চিপ ডিজাইন করব, এটি নির্ভর করবে এখানে লাভের পরিমাণের উপর, লাভের পরিমাণটি কতটা হবে, তার উপর। আমরা শুধু একটি ক্ষেত্রেই কাজ করতে চাই। আমি মনে করি AI বিষয়টি খুব বড়, এবং আমাদের শুধু একটি ক্ষেত্রেই সীমাবদ্ধ থাকার প্রয়োজন নেই। যদি আমরা ফোকাস করি, এবং আমি মনে করি এখানকার ব্যবসায়িক সুযোগ ইতিমধ্যেই যথেষ্ট বড়, যদি AI যুগে অনেকগুলি ট্রিলিয়ন ডলারের কোম্পানি তৈরি হয়, তাহলে আমরা তাদের মধ্যে একটি।
কম দাম হল দান নয়, বরং দীর্ঘমেয়াদী বিজয়ের সম্ভাবনা
বর্তমান সুযোগটি ধরে নিন না, কিন্তু সহজে ধরে নেওয়ার প্রতিও অস্বীকার করবেন না
ডিপসিককে ব্যবসায়িক করা উচিত? হ্যাঁ, কিন্তু ব্যবসায়িকতা চূড়ান্ত লক্ষ্য নয়। ডিপসিকের লক্ষ্য হল এজিআই তৈরি করা। এই পথে, লিয়াং উয়েনফেঙ ব্যবসায়িক সুযোগ দেখতে পান, তিনি এটিকে অস্বীকার করেন না এবং দ্রুত ধরে নেন। “যদি এটি সহজেই পাওয়া যায়, তাহলে আমরা সহজেই ধরে নেব,” লিয়াং উয়েনফেঙ বলেন। তিনি এটিকে “তিল তোলা” এবং “তরমুজ নেওয়া”-এর সাথে তুলনা করেন:
আমি মনে করি এটি ব্যবসায়িকভাবে সম্ভব এবং কার্যকর। গত বছর যদি আমরা বড় পরিমাণে টাকা খরচ করে বাইটডান্সের সাথে ব্যবহারকারীদের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতাম, তাহলে সেটিও একটি কৌশল হত। কিন্তু আমরা খুবই সংযত পদ্ধতি বেছে নিয়েছি—আমি আপনার সাথে এই জিনিসগুলোর জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছি না, কারণ পিছনে তো তরমুজ আছে, এগিয়ে যা কিছু আছে তা শুধুমাত্র তিল।যদি এত বড় ব্যবসায়িক সুযোগ থাকে, তাহলে আপনার অবশ্যই উপায় থাকবে। তাই আগের ছোট ছোট জিনিসগুলোও আমরা তুলে নিই, কিন্তু আমরা শুধু হাতের মুঠোয় কিছু তুলে নিই, আমরা থেমে যাই না বা এটিকে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হিসেবে নিই। তাই গতবছরের C-এন্ড দিনের সক্রিয় ব্যবহারকারীরা, আমি মনে করি, এটা একটা ছোট্ট বিষয়। কিন্তু আমরা এটাও তুলে নিয়েছি, আমরা ব্যবহারকারীদের ব্যবহার অপেক্ষাকৃত কম খরচে বজায় রেখেছি, কারণ ভবিষ্যতে এটি কাজে লাগতে পারে।ব্যবসায়িকীকরণ সবসময় ছিল, কিন্তু এটি সর্বোচ্চ লক্ষ্য নয়
লিয়াং উয়েফেঙের মতে, ToC এবং ToB লক্ষ্যের অগ্রাধিকার AGI তৈরির চেয়ে কম। কিন্তু যত বেশি পাওয়ার চেষ্টা করছেন, তত কম পাওয়া যায়—DeepSeek-এর অভ্যন্তরীণ ফোকাস ছিল প্রযুক্তিগত রোডম্যাপ ভাঙার উপর, কিন্তু অজান্তেই এটি C-টির ট্রাফিক এবং B-টির আয় ধরে ফেলেছে। গতবছর থেকে এখন পর্যন্ত এই অভিজ্ঞতার প্রতিফলনে, তিনি বুঝতে পেরেছেন যে এটি ডাইমেনশনাল ডিসকাউন্টিংয়ের ফলে প্রাপ্ত স্ট্র্যাটেজিক সুবিধা।
এখানে একটি কৌশলগত সুবিধা রয়েছে, যেহেতু আমরা মনে করি এবং AGI-এর জন্য কাজ করছি। তাই আমরা যখন অ্যাপ্লিকেশন, C-টার্মিনাল, বা B-টার্মিনাল তৈরি করি, তখন সেই কাজের জন্য বেশি চিন্তা করার দরকার হয় না, খুব কম পরিশ্রমেই এটি সম্ভব। আমার মনে হয়, আপনি যদি একটি প্রযুক্তিগত উচ্চতর অবস্থান থেকে একটি নিম্নতর পর্যায়ের প্রযুক্তি তৈরি করেন, তবে এটি একধরনের ডাইমেনশনাল ডিস্ট্রাকশন। কমপক্ষে গতবছরের C-টার্মিনালে, আমরা সত্যিই এটি দেখেছি। আমরা C-টার্মিনালের জন্য বেশি পরিশ্রম করিনি, এমনকি একসময় আমরা সেই ব্যবহারকারীদের রাখতেও চাইনি, কিন্তু ব্যবহারকারীরা চলে যাওয়ার পথেই আসছিল না।নিম্ন মূল্য দান নয়, বরং যৌক্তিক লাভ
মূল্য নির্ধারণে লিয়াং উয়েনফেং অস্পষ্ট নন; তাঁর লক্ষ্য স্পষ্ট: এপিআই দ্বারা দশ মাসের মধ্যে সরঞ্জামের খরচ ফিরে পাওয়া। বর্তমান মূল্যটি সর্বোচ্চ লাভের জন্য নয়, একইভাবে সর্বনিম্ন মূল্যও নয়। লিয়াং উয়েনফেং বলেছেন, অসীমভাবে মূল্য কমানো সম্ভব নয়; অত্যন্ত কম মূল্যে কোম্পানি বেঁচে থাকতে পারবে না, এবং কম মূল্যের পণ্যগুলি বেশি সামাজিক মূল্যও আনবে না। যুক্তিসঙ্গত মূল্যই যুক্তিসঙ্গত লাভের পরিসরে দীর্ঘমেয়াদী সুবিধা আনবে, তিনি মনে করেন যে AI বাজারটি পর্যাপ্ত বড়, শুধুমাত্র সফল হলেই যুক্তিসঙ্গত আয়ই যথেষ্ট; যদি শুরুতেই বেশি পাওয়ার চেষ্টা করা হয়, তবে আরও বেশি প্রতিদ্বন্দ্বীর সম্মুখীন হতে হবে।
যদি আমার লক্ষ্য হয় যে আমি AI এবং সমগ্র মানবজাতির জিডিপির ৫ শতাংশ দখল করব, তবে তা তাত্ত্বিকভাবে গণনা করা যায়। আপনি দেখুন, OpenAI এই গণনা করছে, এটি তাত্ত্বিকভাবে ঠিক আছে। কিন্তু এর একটি সমস্যা আছে—এটি একজন অন্য ব্যক্তি দ্বারা পরাজিত হবে যে শুধুমাত্র ১ শতাংশ দখল করতে চায়। কারণ অন্য ব্যক্তি বলবে, “আমি এতটাই ভালোভাবে কাজ করছি, কিন্তু আমি শুধুমাত্র বিশ্বের জিডিপির ১ শতাংশই চাই,” তখন সেটি তাকে পরাজিত করবে। এখন, যদি আরও একজন বেরিয়ে আসে যে শুধুমাত্র ০.১ শতাংশই চাই, তবে সেটি আবার আগেরকেই পরাজিত করবে।ম্যাক্রো পর্যায়ে, এই শতাংশটি যেখান থেকে নেওয়া হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে কোনো পার্থক্য নেই, সবকিছুই একই। যারা বেশি নেয়, তারা কম নেওয়া ব্যক্তিদের দ্বারা পরাজিত হবে। এমনকি আপনাকে বাস্তবে বেশি নিতেও হবে না; যদি আপনার দৃষ্টিভঙ্গি বেশি নেওয়ার হয়, তবে আপনি কম নেওয়ার দৃষ্টিভঙ্গি রাখা ব্যক্তিদের দ্বারা পরাজিত হবেন। আসলে, কেউই টাকা পায়নি, শুধুমাত্র একটি দৃষ্টিভঙ্গি। আপনি যদি বেশি নেওয়ার দৃষ্টিভঙ্গি রাখেন, তবে আপনি প্রথমেই হারলেন, এবং আপনি বড় কষ্টের মুখোমুখি হবেন। এই বিশ্বটি এভাবেই।
আপনার আদর্শিক এজিআই কেমন হওয়া উচিত?
মন্তব্য বিভাগে আপনার মতামত শেয়ার করুন~