এআইয়ের সাবস্ক্রিপশন মডেলের মূল বিষয় হল অনিয়ন্ত্রিত ক্যালকুলেশন খরচকে পূর্বানুমানযোগ্য আয় কাঠামোতে রূপান্তর করা, যা বাজার পরবর্তীতে এআই কোম্পানিগুলিকে পুনরাবৃত্তি করে জিজ্ঞাসা করবে।

লেখক, উৎস: উ ডুই ডুই

দেশীয় এআই চূড়ান্তভাবে এই পর্যায়ে পৌঁছেছে: শুধু ব্যবহারকারী নয়, আয়ের কথাও বলতে হবে

ফ্রি ক্লায়েন্ট আকর্ষণ পর্যায় শেষ হয়েছে, এখন AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি "খরচ স্তরীকরণ + ব্যবহারকারী স্তরীকরণ + ব্যবসায়িক যাচাই" পর্যায়ে প্রবেশ করছে।

সাম্প্রতিক সময়ে, ডোবাওয়ের অ্যাপ স্টোর পৃষ্ঠায় পেইড সাবস্ক্রিপশনের তথ্য দেখা গেছে: বিনামূল্যে বেসিক ভার্সনের পাশাপাশি, সম্ভাব্যভাবে ৬৮ টাকা/মাসের স্ট্যান্ডার্ড ভার্সন, ২০০ টাকা/মাসের এডভান্সড ভার্সন এবং ৫০০ টাকা/মাসের প্রফেশনাল ভার্সন, যার বার্ষিক ফি সর্বোচ্চ ৫০৮৮ টাকা।

ডোবাও প্রতিক্রিয়া হল বিনামূল্যে সেবা চলতে থাকবে, অতিরিক্ত সেবা প্যাকেজগুলি এখনও পরীক্ষাধীন, এবং বর্তমানে পণ্যের মধ্যে সংশ্লিষ্ট সুবিধাগুলি আনুষ্ঠানিকভাবে প্রদর্শিত হয়নি।

এই বিষয়টিকে কয়েকটি স্তরে দেখা যায়।

এটি খরচের সাথে সম্পর্কিত, বিশেষ করে "হাই-ইউজার কস্ট"

ডোবাও পণ্যটির সবচেয়ে বড় সমস্যা হলো: ব্যবহারকারী যত বেশি ব্যবহার করে, প্ল্যাটফর্মের খরচ তত বেশি হয়।

একজন সাধারণ ব্যবহারকারী কখনও কখনও কয়েকটি বাক্য জিজ্ঞাসা করলে খরচ নিয়ন্ত্রণযোগ্য হতে পারে।

কিন্তু যদি ব্যবহারকারী এই কাজগুলি শুরু করে:

দীর্ঘ লেখা লেখা, পিপিটি তৈরি করা, ডেটা বিশ্লেষণ করা, গভীর গবেষণা করা, ছবি তৈরি করা, ভিডিও তৈরি করা, অডিও রিয়েল-টাইম কথোপকথন, এজেন্ট দ্বারা একাধিক পদক্ষেপে কাজ সম্পাদন।

তাহলে এটি সম্পূর্ণ অন্য খরচ স্তরের।

ডোবাও ম্যাক ভার্সনের মুখ্য ক্ষমতাগুলির মধ্যে কথোপকথনের পাশাপাশি "অনুসন্ধান, ছবি সম্পাদনা, লেখা, অনুবাদ, পিপিটি, ডেটা বিশ্লেষণ" অন্তর্ভুক্ত এবং ছবি ও ভিডিও তৈরি, গভীর গবেষণা, মিটিং মেমো, ডকুমেন্ট এবং টেবিল প্রসেসিংয়ের মতো একক-স্টপ কাজের প্রবাহকে জোর দেওয়া হয়েছে। এই ফাংশনগুলি মূলত সাধারণ কথোপকথনের চেয়ে বেশি token, বেশি যুক্তি এবং বেশি মাল্টিমোডাল কম্পিউটিং পাওয়ার চায়।

সুতরাং ডোবাও শুল্ক নেওয়ার প্রধান কারণ হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, “সাধারণ চ্যাটে ক্ষতি সহ্য করতে না পারার” জন্য নয়, বরং:

উচ্চ মূল্যের ক্ষমতা এবং প্রচুর ব্যবহারকারীদের জন্য আর অসীম বিনামূল্যে সরবরাহ করা যাবে না।

ফ্রি ভার্সনটি এখনও বিদ্যমান থাকবে, যা প্রবেশদ্বার, দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারী এবং ব্র্যান্ড মনস্তত্ত্বের জন্য ব্যবহার করা হবে; তবে প্রকৃতপক্ষে বড় পরিমাণে সম্পদ খরচ করা ক্ষমতাগুলি সদস্যতা, কোটা, অগ্রাধিকার এবং পেশাদার ভার্সনের মাধ্যমে স্তরবদ্ধ করা হবে।

এআইয়ের বাণিজ্যিকীকরণের কঠিন বিষয় হল "আয় স্থির, কিন্তু খরচ পরিবর্তনশীল"

সাবস্ক্রিপশনের একটি প্রাকৃতিক বিরোধ রয়েছে:

ব্যবহারকারী প্রতি মাসে যে টাকা দেয়, তা স্থির, কিন্তু ব্যবহারকারী যে টোকেনগুলি ব্যবহার করে, তা স্থির নয়।

এটি নেটফ্লিক্স, টেনসেন্ট ভিডিও বা আইকানির মতো নয়। ভিডিও প্ল্যাটফর্মে একটি সিরিজ শেষ হওয়ার পরে, ব্যবহারকারী যতবারই দেখুক না কেন, প্রান্তিক খরচ সাপেক্ষে সীমিত। AI-এর ক্ষেত্রে এটি ভিন্ন; প্রতিটি গভীর কথোপকথন, প্রতিটি ভিডিও তৈরি এবং প্রতিটি দীর্ঘ কনটেক্সট বিশ্লেষণের জন্য পুনরায় ইনফারেন্স সম্পদ ব্যবহার করতে হয়।

প্রাচীন সফটওয়্যার মডেল এবং নেটফ্লিক্স মডেল বেশি মিলে যায়:

একবার গবেষণা ও উন্নয়ন → অসীমবার কপি করা → প্রতিটি অতিরিক্ত বিক্রয়ের প্রান্তিক খরচ প্রায় শূন্য

কিন্তু বড় মডেল সার্ভিসগুলি আরও মত:

একবার মডেল ডেভেলপ করা → প্রতিবার কল করতে কম্পিউটেশনাল পাওয়ার দরকার → ব্যবহারকারী যত বেশি হবে এবং যত গভীরভাবে ব্যবহার করবে, ইনফারেন্স খরচ তত বেশি হবে।

OpenAI, Azure OpenAI ইত্যাদি API সবই token-এর ভিত্তিতে চার্জ করে, যা এটাই নির্দেশ করে যে: ইনপুট token, আউটপুট token, দীর্ঘ কনটেক্সট, এবং ইনপুট ক্যাশিং-এর জন্য আলাদা মূল্য নির্ধারণ করা হয়, এবং আউটপুট token সাধারণত প্রায়শই বেশি মহঙ্গা।

OpenAI-এর অফিসিয়াল মূল্য পৃষ্ঠায়, GPT-5.5-এর শর্ট কনটেক্সটের জন্য ইনপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন 2.5 ডলার এবং আউটপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন 15 ডলার, যেখানে ক্যাশড ইনপুট অনেক কম।

এটি অফিস বিক্রি করা, ফটোশপ বিক্রি করা বা অপারেটিং সিস্টেম বিক্রি করার মতো একটি অর্থনৈতিক মডেল নয়।

বাইটডান্সের নিজস্ব ভোল্ক্যান এনজিনেও একই ধরনের লজিক দেখা যায়: ডোবাও মডেলের ডেভেলপারদের জন্য মূল্য প্রতি মিলিয়ন টোকেনের ভিত্তিতে নির্ধারিত হয়, যেমন Doubao-Seed-2.0-pro-এর জন্য প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনের জন্য 3.2 যুযান থেকে শুরু এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনের জন্য 16 যুযান থেকে শুরু।

এটি একটি মৌলিক সমস্যাকে নির্দেশ করে:

AI পণ্যটি মনে হচ্ছে সদস্যতা সাবস্ক্রিপশন, কিন্তু ব্যাকএন্ডে এটি পরিমাণভিত্তিক ব্যবহার। তবে এটি সম্পূর্ণরূপে রেস্তোঁরার সমানও নয়।

আরও সঠিক বক্তব্য হবে:

এআই হল "সফটওয়্যার কোম্পানি + ক্লাউড কম্পিউটিং কোম্পানি + বিদ্যুৎ-ঘনত্বযুক্ত শিল্প কোম্পানি"-এর মিশ্রণ।

যদি একজন ব্যবহারকারী প্রতি মাসে 68 টাকা প্রদান করে, কিন্তু প্রচুর PPT, ভিডিও এবং দীর্ঘ রিপোর্ট তৈরি করে, তবে খরচ আয়ের বেশিরভাগ খেয়ে ফেলতে পারে।

যদি একজন ব্যবহারকারী প্রতি মাসে ৫০০ টাকা প্রদান করে, কিন্তু মূলত উচ্চমূল্যের কাজের জন্য ব্যবহার করে এবং খরচ নিয়ন্ত্রিত থাকে, তাহলে এটি একটি ভালো ব্যবসা।

সুতরাং AI সাবস্ক্রিপশনের মূল কাজ হল:

অনিয়ন্ত্রিত ক্যালকুলেশন খরচকে পূর্বানুমানযোগ্য আয় কাঠামোতে রূপান্তরিত করুন।

ব্যবহারকারী সংখ্যা প্রতিযোগিতা থেকে ARPU প্রতিযোগিতায় স্থানান্তরিত

আগে চীনের এআই অ্যাপ্লিকেশনের প্রতিযোগিতায় ব্যবহারকারীদের আকর্ষণের জন্য প্রায়শই বিনামূল্যে প্রচার করা হত।

ডোবাও কেন এত বড় হল? পণ্যের সুবিধার পাশাপাশি, এটি বাইটডান্সের ট্রাফিক, পণ্য ক্ষমতা এবং বিনামূল্যের বাধা কমানোর কারণেও। ডোবাও চীনের সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত এআই চ্যাট অ্যাপ, কোয়েস্টমোবাইলের ডেটা অনুযায়ী এর সপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহারকারী প্রায় 15.5 কোটি, ডিপসিকের ক্ষেত্রে 81.6 মিলিয়ন; এছাড়াও, আলিবাবা Qwen-এর ব্যবহারকারীদের বৃদ্ধির জন্য বড় সাবসিডির মাধ্যমে সহায়তা করছে।

কিন্তু বিনামূল্যের মডেলের একটি সমস্যা আছে:

যত বেশি ব্যবহারকারী, তত বেশি খরচের চাপ।

বিশেষ করে চীনা এআই পণ্যগুলির এখনও মূল্য যুদ্ধ চলছে। ডিপসিক মডেলের খরচের প্রত্যাশাকে খুব কম রেখেছে, আর আলিবাবা, বাইটডান্স, টেনসেন্ট এবং বাইডু কোনোটিই ইনপুট হারাতে চায় না। ফলে উপভোক্তা-স্তরের এআই সহজেই একটি অস্বস্তিকর অবস্থায় পড়ে যায়:

ব্যবহারকারী মনে করেন যে এআই বিনামূল্যে হওয়া উচিত; প্ল্যাটফর্ম জানে যে এআই অসীমভাবে বিনামূল্যে হতে পারে না; বিনিয়োগকারীরা বৃদ্ধি দেখতে চান; কোম্পানির ভিতরে ব্যবসায়িক বন্ধন দেখতে চায়।

ডোবাও পেইড ভার্সন চালু করেছে, যার অর্থ এটি একটি প্রশ্ন পরীক্ষা করতে চায়:

চীনা ব্যবহারকারীরা কি আসলে এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য পেমেন্ট করতে চায়?

আপনি “চ্যাট” এর জন্য পেমেন্ট করছেন না, বরং “আমার সময় বাঁচানো, পিপিটি তৈরি করা, রিপোর্ট লেখা, গবেষণা করা, ডেটা প্রসেস করা, ভিডিও জেনারেট করা” এর জন্য পেমেন্ট করছেন।

এই পার্থক্যটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ব্যবহারকারীদের জন্য "আপনি আমার সাথে কথা বলুন" এর জন্য মাসে ৫০০ টাকা দেওয়া কঠিন।

কিন্তু যদি এটি একজন কন্টেন্ট প্রফেশনাল, সেলসম্যান, শিক্ষক, শিক্ষার্থী, অপারেশন বা কনসাল্টিং এডভাইজরকে প্রতিদিন 1-2 ঘন্টা সাশ্রয় করতে সাহায্য করে, তাহলে 68 টাকা, 200 টাকা, 500 টাকা মূল্যের গ্রহণযোগ্যতা সম্পূর্ণ ভিন্ন হয়ে যায়।

এটি এটিও বোঝায়: এআই ফ্রি ভার্সনটি বজায় থাকবে, কিন্তু ফ্রি ভার্সনটি ক্রমাগত আরও "সীমিত" হয়ে উঠবে

ভবিষ্যতে, স্থানীয় AI-ন্যাটিভ অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্ভবত একটি একক ফি মডেল নয়, বরং চারটি স্তরের কাঠামো হবে:

প্রথম স্তর: বিনামূল্যে সংস্করণ

গ্রাহক আকর্ষণ, ব্যবহারের অভ্যাস গড়ে তোলা এবং বাজারের অংশ বজায় রাখার জন্য। সাধারণ চ্যাট, মৌলিক প্রশ্নোত্তর এবং হালকা অনুসন্ধান বিনামূল্যে চলতে থাকবে।

দ্বিতীয় স্তর: কম মূল্যের সদস্যতা

সাধারণ হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহারকারীদের জন্য, যেমন উচ্চতর সীমা, দ্রুততর গতি, কম প্রতীক্ষা এবং উন্নত মডেল।

তৃতীয় স্তর: পেশাদার সংস্করণ

পিপিটি, ডেটা বিশ্লেষণ, গভীর গবেষণা, দলিল প্রক্রিয়াকরণ, কোড এবং দীর্ঘ প্রসঙ্গ বিক্রি করা হচ্ছে—কনটেন্ট ক্রিয়েটর, পেশাদার ব্যবহারকারী, শিক্ষার্থী, প্রোগ্রামার এবং গবেষকদের জন্য।

চতুর্থ স্তর: কর্পোরেট/এপিআই/এজেন্ট সার্ভিস

পরিমাণ ভিত্তিক চার্জ বা প্যাকেজ + অতিরিক্ত পরিমাণ চার্জ। এখানেই বাস্তবিক ব্যবসায়িক মডেল চলে।

ডোবাও এখন যে তিনটি স্তর—68, 200, 500—প্রকাশ করছে, তা মূলত এই স্তরবিন্যাসটি পরীক্ষা করছে।

ফ্রি ভার্সন ব্যবহারকারীর সংখ্যা সমাধান করে; স্ট্যান্ডার্ড ভার্সন হালকা পেমেন্টকারী সমাধান করে; এডভান্সড এবং প্রফেশনাল ভার্সন ভারী ব্যবহারকারীর খরচ ফিরিয়ে আনে।

ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi, Tongyi, ZhiPu, Doudou সবই বা এখনই বা শীঘ্রই একই ধরনের কাঠামোর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। পার্থক্য শুধু এই যে: কার ফ্রি ভার্সনটি সবচেয়ে শক্তিশালী, কার পেইড সুবিধাগুলি সবচেয়ে বেশি অনুভূত হয়, এবং কার খরচ নিয়ন্ত্রণ সবচেয়ে ভালো।

কেন এআই সাবস্ক্রিপশন পারম্পরিক এসএএস-এর চেয়ে কঠিন?

একজন ব্যবহারকারী, একটি সংলাপ, একটি দীর্ঘ সারাংশ এবং একটি এজেন্ট কর্মপরিকল্পনা প্রতিটির জন্য GPU ইনফারেন্স, বিদ্যুৎ, ভিডিও মেমোরি, ব্যান্ডউইথ, স্টোরেজ এবং ইঞ্জিনিয়ারিং অপারেশন ব্যয় বাড়ে।

সুতরাং এআই অ্যাপ্লিকেশন কোম্পানির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা নয়:

কোনো ব্যবহারকারী আছেন কি?

বরং:

ব্যবহারকারী বাড়লে আরও বেশি লাভ হয়, নাকি আরও বেশি ব্যয় হয়?

এটি পারম্পরিক SaaS-এর সাথে পুরোপুরি ভিন্ন। পারম্পরিক SaaS-এর ক্ষেত্রে সিস্টেম স্থাপনের পর নতুন গ্রাহকের জন্য মার্জিন লাভ সাধারণত খুব বেশি হয়; কিন্তু AI পণ্যের ক্ষেত্রে, যদি ব্যবহারকারীরা বিশেষভাবে পণ্যটি ব্যবহার করে, তবে এটি প্রায়শই বেশি ইনফারেন্স খরচ তৈরি করে। বর্তমানে বাজার Big Tech-এর AI-এর বিনিয়োগের ফলাফলকে নিয়ে উদ্বিগ্ন, যা মূলতই এই সমস্যা। Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon-এর মতো বড় কোম্পানিগুলি এই বছর AI-সংক্রান্ত বিনিয়োগের পরিমাণ অসাধারণভাবে বড়, এবং বিনিয়োগকারীরা শুরু করেছেন এই AI-এর খরচগুলি কখনই যথেষ্ট রিটার্ন আনবে, তা নিয়ে বেশি মনোযোগ দিতে।

কিন্তু এআই সাবস্ক্রিপশনকে রেস্তোঁরার সাথে সহজেই তুলনা করা যায় না, কারণ রেস্তোঁরা কঠিনভাবেই “একটি বাটি মাকুন”-এর খরচকে প্রতি বছর ৮০% কমাতে পারে না।

কিন্তু এআই পারে।

কারণ মডেল ইনফারেন্স খরচ কয়েকটি বিষয় দ্বারা নিয়মিত কমিয়ে দেওয়া হবে:

প্রথমত, চিপটি শক্তিশালী হয়ে উঠছে। দ্বিতীয়ত, মডেলটি ছোট হচ্ছে, ডিস্টিলেশন, কোয়ান্টাইজেশন, এবং MoE রাউটিং আরও সূক্ষ্ম হচ্ছে। তৃতীয়ত, ক্যাশিং, ব্যাচিং এবং কনটেক্সট পুনর্ব্যবহার পুনরাবৃত্ত গণনার খরচ কমাবে। চতুর্থত, অনেক কাজের জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী মডেলের প্রয়োজন হয় না, ছোট মডেল দিয়েই এগুলি সম্পন্ন করা যায়। পঞ্চমত, কোম্পানিগুলি “অন্ধভাবে token সঞ্চয়” থেকে “প্রতিটি ব্যবসায়িক ফলাফলের জন্য কম token ব্যবহার”-এর দিকে যাচ্ছে।

সুতরাং এআইয়ের প্রান্তিক খরচ 0 নয়, কিন্তু এটি স্থির উপাদান খরচের মতোও নয়।

এটি প্রাথমিক ক্লাউড কম্পিউটিং-এর মতো: শুরুতে খুব ব্যয়বহুল, কিন্তু স্কেল, হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যার অপ্টিমাইজেশন ধারাবাহিকভাবে খরচ কমাবে।

এটাই কারণ যে ওপেনএআই-এর মূল্যনির্ধারণে “ক্যাশে ইনপুট” সাধারণ ইনপুটের চেয়ে অনেক কম খরচে। ক্যাশিং মেকানিজম থাকার নিজস্ব অর্থ হলো এআই সরবরাহকারীরা পুনরাবৃত্ত গণনাকে আরও কম খরচের সফটওয়্যার-সদৃশ প্রক্রিয়ায় পরিণত করার চেষ্টা করছে।

এর ফলে এআই কোম্পানিগুলিকে একসাথে তিনটি প্রশ্নের উত্তর দিতে হয়:

প্রথমত, ব্যবহারকারী কতটা পরিমাণ পেমেন্ট করতে প্রস্তুত? এটি আয়ের পক্ষ।

দ্বিতীয়ত, ব্যবহারকারীরা প্রতি মাসে কতগুলি টোকেন খরচ করে? এটি খরচের দিক।

তৃতীয়ত, মডেলের খরচ কি ব্যবহারের বৃদ্ধির চেয়ে দ্রুত কমবে? এটি মুনাফার হারের দিক থেকে।

যদি উত্তরটি হয়:

ব্যবসাটি খুব ভালো নয়, কারণ ব্যবহারকারী ২০০ টাকা প্রদান করে, কিন্তু প্রতি মাসে ১৫০ টাকা খরচ হয়।

যদি উত্তর হয়: ব্যবহারকারী 200 টাকা প্রদান করতে রাজি; খরচ মাত্র 20 টাকা, এবং মডেল অপ্টিমাইজেশনের সাথে এটি 10 টাকা পর্যন্ত কমানো যাবে।

এবার এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবার একটি ভালো সফটওয়্যার ব্যবসার দিকে ফিরে আসছে।

সুতরাং AI ব্যবসায়িক মডেলের প্রকৃত কী সূচক হল DAU নয়, ডাউনলোডের সংখ্যা নয়, বরং:

প্রতিটি পেইড ইউজারের আয় / প্রতিটি পেইড ইউজারের ইনফারেন্স খরচ।

অর্থাৎ এআই সংস্করণের ইউনিট ইকোনমিক মডেল।

এটি বিপরীতভাবে এআই মার্কেট ডেটাকে প্রভাবিত করবে

স্টক মার্কেটের সাথে যুক্ত হয়ে, এটি বাস্তবিকই গুরুত্বপূর্ণ।

বাজার এখন AI ট্রেড করছে, প্রথম পর্যায়ে দেখা হচ্ছে:

কি হ্যাশরেট চাহিদা বিস্ফোরিত হবে।

সুতরাং নভেডিয়া, টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানি, ব্রডকম, স্টোরেজ, বিদ্যুৎ সরঞ্জাম এবং ডেটা সেন্টার বেড়েছে।

দ্বিতীয় পর্যায়ে বাজার জিজ্ঞাসা করবে:

AI অ্যাপ্লিকেশনের কি ব্যবহারকারী আছে?

সুতরাং ChatGPT, DouBao, Kimi, Qwen, Copilot, Gemini-এর ব্যবহারকারী সংখ্যা মনোযোগ পাবে।

তৃতীয় পর্যায়, যা পরবর্তী সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়, বাজার জিজ্ঞাসা করবে:

এই ব্যবহারকারীদের কি পেমেন্ট করা যায়? পেমেন্ট করার পর কি তারা লাভ করতে পারবে?

ডোবাও চার্জ শুরু করেছে, যা তৃতীয় পর্যায়ের শুরু।

যদি ভবিষ্যতে এই সংকেতগুলি দেখা যায়, তবে AI মার্কেট আরও স্বাস্থ্যকর হবে:

পেমেন্ট রূপান্তর হার ভালো; ব্যবহারকারীরা চার্জের কারণে বড় পরিসরে চলে যায়নি; উচ্চমূল্যের প্রফেশনাল ভার্সনের জন্য কিনেছে; কোম্পানি ক্লায়েন্টরা বড় পরিসরে ক্রয় শুরু করেছে; রিজনিং খরচ ধারাবাহিকভাবে কমছে; এআই ফিচারগুলি প্রকৃত মূল্যবৃদ্ধির ক্ষমতা আনে।

কিন্তু যদি বিপরীত সংকেত দেখেন:

ব্যবহারকারীরা শুধুমাত্র বিনামূল্যে ব্যবহার করতে চায়; পেইড ভার্সনের রিভিউ খারাপ; প্ল্যাটফর্ম নিয়মিত ডিসকাউন্ট ও প্রমোশন চালাচ্ছে; হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহারকারীরা খরচ বিস্ফোরিত করেছে; AI অ্যাপ্লিকেশনের আয় দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে কিন্তু মার্জিন লাভ খারাপ;

তাহলে বাজার সন্দেহ করতে শুরু করবে:

AI অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার কি একটি ভালো ব্যবসা?

এটি আরও উপরের পর্যায়ে প্রভাব ফেলবে। কারণ যদি অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার টাকা আয় না করে, তাহলে ক্লাউড এবং মডেল প্রোভাইডারদের জিজ্ঞাসা করা হবে: আপনারা কেন ক্যাপেক্স বাড়াচ্ছেন?

বিভিন্ন এআই কোম্পানির অর্থনৈতিক মডেল সম্পূর্ণ ভিন্ন

একটি অন্য সমস্যা হলো, সমস্ত এআই কোম্পানিকে একসাথে দেখা যাবে না।

1. নভিডিয়া, টাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানি, স্টোরেজ, বিদ্যুৎ সরঞ্জাম

এগুলো শুধু শুভেচ্ছার কাজ করছে। যত বেশি মানুষ AI ব্যবহার করবে, তত বেশি লাভ হবে।

তারা শেষ ব্যবহারকারীর টোকেন খরচ সরাসরি বহন করে না, বরং এআই ইনফারেন্স এবং ট্রেনিংয়ের বিস্তার থেকে আসা মূলধন ব্যয় থেকে লাভ করে।

2. ক্লাউড প্রোভাইডার: মাইক্রোসফট, গুগল, অ্যামাজন

এগুলি মধ্যবর্তী।

একদিকে, এআই ক্লাউড আয় বৃদ্ধি করছে; অন্যদিকে, এগুলি নিজেদের জন্য বিপুল মূলধন ব্যয়, হ্রাস, বিদ্যুৎ এবং ডেটা সেন্টার খরচ বহন করছে। রয়টার্স ব্রেকিংভিউস উল্লেখ করেছে, বড় কোম্পানিগুলির এআই খরচ ব্যাপকভাবে বাড়ছে, কিন্তু বাজারও এই বিনিয়োগগুলির পরিষ্কার রিটার্ন পাওয়ার সম্ভাবনা নিয়ে চিন্তিত।

সুতরাং ক্লাউড প্রদানকারীর সমস্যা হল:

AI ক্লাউড আয় বৃদ্ধি কি ডেটা সেন্টার, GPU, অবচয় এবং বিদ্যুতের খরচ কভার করতে পারবে?

3. এআই অ্যাপ্লিকেশন কোম্পানি: কোপিলট, চ্যাটজিপিটি, বিভিন্ন এজেন্ট

যত বেশি ব্যবহার করেন, তত বেশি খরচ হয়। যদি একটি নির্দিষ্ট সাবস্ক্রিপশন মডেল থাকে, যেমন প্রতি মাসে একটি নির্দিষ্ট মূল্য নেওয়া হয়, কিন্তু ব্যবহারকারীরা অত্যধিকভাবে ব্যবহার করে, তাহলে মোট মার্জিন ক্ষতিগ্রস্ত হবে।

সুতরাং AI অ্যাপ্লিকেশনের সবচেয়ে আদর্শ অবস্থা হল “ব্যবহারকারী অসীম চ্যাট করা” নয়, বরং:

ব্যবহারকারী উচ্চ প্রিমিয়াম প্রদানের ইচ্ছা রাখে, কিন্তু প্রকৃত টোকেন ব্যবহার নিয়ন্ত্রিত।

উদাহরণস্বরূপ, একটি কোম্পানি একটি এআই সেলস সহায়ক, এআই কোড সহায়ক, এআই আইনি সহায়কের জন্য প্রতি মাসে 30, 50, 100 ডলার প্রদান করতে প্রস্তুত, কিন্তু এর পিছনের রিজনিং খরচ কয়েক ডলার মাত্র, তাহলে এটি একটি ভালো ব্যবসা।

4. প্রাচীন সফটওয়্যার কোম্পানি যোগ করুন AI

উদাহরণস্বরূপ, মাইক্রোসফট, অ্যাডোবি, সেলসফোর্স এই ধরনের কোম্পানিগুলি যদি তাদের বিদ্যমান সফটওয়্যারে এআই ফাংশন যোগ করে এআরপিই বাড়াতে পারে, কিন্তু খরচ নিয়ন্ত্রণে রাখতে পারে, তবে তারা এআইকে মূল্যবৃদ্ধির টুল হিসেবে ব্যবহার করতে পারে।

এইগুলোর জন্য এআই পুনরায় উদ্যোগ নিচ্ছে না, বরং মূল সফটওয়্যার বিতরণ চ্যানেল + এআই অতিরিক্ত প্যাক।

সুতরাং AI-এর সর্বাধিক মূল্যায়ন বিভাজন এখানেই

এআই-এর ব্যবহার বা ভবিষ্যত নিয়ে কোনো বিতর্কের প্রয়োজন নেই, এআই অবশ্যই ভবিষ্যত।

গভীরতর প্রশ্নটি হলো: এআই আসলে উচ্চ মার্জিনের সফটওয়্যার, নাকি পুঁজি-ভিত্তিক শিল্প?

সক্রিয় পক্ষের মতে:

এআই খরচ দ্রুত কমে যাবে, প্রয়োগগুলি বিস্ফোরিত হবে, এআরপিই বাড়বে, এবং শেষ পর্যন্ত এটি এখনও উচ্চ মার্জিনের সফটওয়্যার-ভিত্তিক ব্যবসা।

নেতিবাচক মতামত বলে:

এআই একটি অস্ত্র প্রতিযোগিতায় পরিণত হবে, সবাই জিপিইউ কিনবে, ডেটা সেন্টার তৈরি করবে এবং বিদ্যুতের বিল পরিশোধ করবে, কিন্তু ব্যবহারকারীরা প্রতিটি টোকেনের জন্য যথেষ্ট উচ্চ মূল্য পরিশোধ করতে চাইবে না, ফলে লাভ প্রাথমিক ব্যয়ে গিয়ে শেষ হয়ে যাবে।

আমি মনে করি সত্য মাঝখানে রয়েছে:

বেসিক মডেল এবং ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার ক্রমাগত ভারী সম্পদ শিল্পের মতো হয়ে উঠবে; বাস্তবিকভাবে বিতরণ, স্কেনারিও এবং মূল্যনির্ধারণের ক্ষমতা রাখা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিই পুনরায় সফটওয়্যার ব্যবসা হয়ে উঠার সুযোগ পাবে।

এটিই ব্যাখ্যা করে যে কেন এআই মার্কেট ডেটা বিভক্ত হতে পারে

প্রথম পর্যায়ে, বাজার কিনছে:

যে কেউ AI-এর সাথে সম্পর্কিত, তার দাম বাড়ে।

দ্বিতীয় পর্যায়ে, বাজার জিজ্ঞাসা করবে:

কে এআইকে আয়ে পরিণত করতে পারে?

তৃতীয় পর্যায়ে, বাজার এখনও জিজ্ঞাসা করবে:

কে এআই আয়কে লাভ এবং মুক্ত নগদ প্রবাহে পরিণত করতে পারে?

এআই প্রাচীন সফটওয়্যারের মতো "একটি অতিরিক্ত বিক্রি প্রায় শূন্য খরচে" নয়, এটি প্রতিটি সেবার জন্য কম্পিউটেশনাল পাওয়ার খরচ করে, তাই এটি স্বাভাবিকভাবেই রেস্তোঁরা, ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বাস্তব শিল্পের খরচের বৈশিষ্ট্য বহন করে।

কিন্তু এআই রেস্টুরেন্টের মতো রৈখিক নয়, কারণ মডেল অপ্টিমাইজেশন, ক্যাশিং, চিপের উন্নতি, ব্যাচ প্রসেসিং এবং ছোট মডেল রাউটিংয়ের কারণে ইউনিট খরচ নিরন্তর কমে যায়।

তাই AI ব্যবসায়িক মডেলের প্রকৃত পরিক্ষা হল “আয় আছে কিনা” নয়, বরং:

প্রতি ডলার AI আয়ের পিছনে কতটা GPU, বিদ্যুৎ এবং টোকেন খরচ হয়।

এটিই হবে পরবর্তীতে বাজার যা এআই কোম্পানিগুলিকে পুনরাবৃত্তি করবে।

এআই-এর ভবিষ্যতে প্রকৃতপক্ষে কতটা লাভজনকতা রয়েছে।