মাস্ক উইল ডিপিউর বিশ্লেষণকে সমর্থন করেন: এআই ক্ষমতা ধীর হবে না, রিকার্সিভ সেলফ-ইম্প্রুভমেন্ট (আরএসআই) ২৪ মাসের মধ্যে আসবে।লেখক, উৎস: 0x9999in1, ME News
TL;DR
- মাস্ক উইল ডিপিউর মতামতকে সমর্থন করেন: এআই ক্ষমতা ধীর হবে না, রিকার্সিভ সেলফ-ইম্প্রুভমেন্ট (আরএসআই) ২৪ মাসের মধ্যে আসবে। প্রথম অংশে আমি একমত, দ্বিতীয় অংশে আমি সংশয়বাদী।
- কিন্তু এই আলোচনায় একটি অসামঞ্জস্যতা রয়েছে: ফ্রন্টিয়ার ল্যাবের মূল্যায়নকে বিক্রি করার প্রধান যুক্তি কখনই "মডেলটি কাজ করছে না" নয়, বরং "মডেলটি খুব ভালো, কিন্তু আপনি টাকা পাচ্ছেন না"।
- মাস্কের এই বাক্যটি, "দুই বছর আগের AI এখন জাদুঘরে যাওয়ার যোগ্য," বাস্তবে শর্ট সেলারদের জন্য সবচেয়ে কার্যকরী ডায়ালগ। এটি সম্পদের অবচয়ের গতি বর্ণনা করে, প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা নয়।
- ক্ষমতা বক্ররেখার উপর কঠোর ডেটা রয়েছে: METR দ্বারা পরিমাপিত «কাজের সময়কাল» প্রায় প্রতি সাত মাসে দ্বিগুণ হচ্ছে, গত দুই বছরে এটি আরও দ্রুত। এটিই বর্তমানে সবচেয়ে মনোযোগ দেওয়ার মতো মাপকাঠি।
- RSI-এর সমস্যা হল এটি সম্ভব কিনা নয়, বরং এর সংজ্ঞা খুব অস্পষ্ট। সংকীর্ণ পরিসরে নিজেকে উন্নত করা হয়েছে (AlphaEvolve এটির প্রমাণ), কিন্তু বিশ্বব্যাপী বন্দী চক্রটি ক্যালকুলেশন ক্ষমতা, শক্তি, পরীক্ষার চক্র এবং মূল্যায়নে আটকে আছে।
- মাস্কের সময়সূচীতে ঐতিহাসিক বোঝা রয়েছে। FSD কে “পরবর্তী বছর” হিসাবে দশ বছর ধরে ঘোষণা করা হয়েছে, AGI-এর জন্য 2025 এবং 2026 এর পূর্বাভাসও দেওয়া হয়েছে। দিকটি ঠিক, কিন্তু গতি প্রায়শই ভুল।
- আমার উপসংহার: লং ক্ষমতা মানে কোনো নির্দিষ্ট ব্যালেন্স শিটের উপর লং করা নয়। এই দুটি বিষয়কে আলাদাভাবে বেট করা দরকার।
এক, তারা যা উত্তর দিচ্ছে, তা একই প্রশ্ন নয়
প্রথমে পরিষ্কারভাবে বলুন।
উইল ডিপুর মূল বক্তব্যের একটি পূর্বশর্ত বাক্য রয়েছে: এই বিষয়টি «যদি AGI কে উপেক্ষা করা হয়, তবে এটি যথেষ্ট যুক্তিসঙ্গত»।
এই পূর্বশর্তটি আসলে শর্ট পক্ষের যুক্তিটি অর্ধেক স্বীকার করে নিয়েছে।
যারা ফ্রন্টিয়ার ল্যাবের মূল্যায়নকে বিষয়বস্তু হিসেবে দেখে, তাদের অধিকাংশই মডেলটি স্থবির হবে বলে বিশ্বাস করে না। তাদের যুক্তি অন্যান্য কয়েকটি: ইউনিট ইকোনমিক্স কার্যকর নয়, মূলধন ব্যয়ের তীব্রতা অত্যধিক, অবচয় চক্র অবহেলিত, প্রতিযোগিতা মূল্যনির্ধারণের ক্ষমতা ক্ষয় করছে, এবং ব্যবসায়িক পক্ষে বাস্তবায়নের হার প্রত্যাশার চেয়ে অনেক কম।
এই কয়েকটির মধ্যে কোনোটিই «AI ক্ষমতার মন্দগতি»-এর উপর নির্ভর করে না।
সুতরাং মাস্কের এই বক্তব্য যে “দুই বছর পরের এআই মানুষকে বিস্ফোরিত হওয়ার মতো অবাক করে দেবে,” ক্ষমতার প্রবণতার প্রতি দৃষ্টিভঙ্গি হিসেবে, আমি মনে করি এটি অধিকাংশ সম্ভাবনা সহকারে সত্য। কিন্তু অবনতির যুক্তির বিরুদ্ধে এটি আসলে লক্ষ্যকে স্পর্শ করেনি।
এটি একটি সুন্দর প্রহার ছিল, কিন্তু পাশের বাতাসে মারা গেল।
আরও সরল ভাষায় বললে: প্রযুক্তিগত বক্ররেখা এবং নগদ প্রবাহের বক্ররেখা একই নয়। ইতিহাসে এগুলো প্রায়শই বিপরীত দিকে চলে। যত দ্রুত অপটিক্যাল ফাইবার বিছানো হয়, ব্যান্ডউইথ তত সস্তা হয়, আর অপটিক্যাল ফাইবার বিছানোর কোম্পানিগুলো তত বেশি ধ্বংস হয়। ১৯৯০-এর শেষের দিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে দীর্ঘদূরত্বের অপটিক্যাল ফাইবারের ক্ষমতা বেড়েছিল, তারপর দাম ধসে পড়ে, Global Crossing এবং WorldCom উভয়ই দুর্দশার তালিকায় চলে যায়। কিন্তু সেই অবকাঠামোর সুবিধা প্রকৃতপক্ষে দশটি বছর পরে স্ট্রিমিং এবং ক্লাউডের জন্য কাজ করা মানুষগুলোই পেয়েছিল।
টেকনোলজি জিতেছে। টেকনোলজিতে বিনিয়োগ করা মানুষ জিতেনি।
এটি এআইকে নিন্দা করা নয়। এটি সতর্কবার্তা: “এআই অত্যন্ত শক্তিশালী হয়ে উঠবে” এবং “আজকের এই মূল্যায়ন যুক্তিসঙ্গত”-এর মধ্যে অনেকগুলি যুক্তিগত ধাপ বাকি আছে।
দ্বিতীয়ত, "জাদুঘরে যাওয়া" এই রূপকটি আসলে শর্ট পজিশনের প্রমাণ।
আমি মাস্কের এই বক্তব্যের পর্যবেক্ষণ সমর্থন করি।
দুই বছর আগে, ২০২৪ এর মধ্যভাগে, সেই সময়ের প্রথম স্তরের ছিল GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1 405B। তাদের কাছে যথেষ্ট যুক্তিসঙ্গত গণনা ছিল না, বিশ্বস্ত দীর্ঘ শৃঙ্খল টুল কল ছিল না, কয়েক ঘন্টার স্বাধীন কাজ করতে পারত না।
আজকের দিনে, এটি সত্যিই একটি নমুনা হয়ে গেছে।
কিন্তু দয়া করে মনে রাখবেন, এই বাক্যটি আসলে কী বর্ণনা করছে।
এটি বর্ণনা করে যে, এআই মডেল একটি সম্পদ হিসাবে খুব দ্রুত মূল্যহ্রাস হয়।
প্রান্তিক মডেলের আর্থিক জীবনকাল মাত্র 12 থেকে 24 মাস হতে পারে। পূর্বপুরুষ মডেলের প্রশিক্ষণের গণনা শক্তি, ডেটা খরচ এবং মানবিক খরচ, পরবর্তী প্রজন্ম আসার পর প্রায় তাৎক্ষণিকভাবে প্রান্তিক মূল্য হ্রাস পায়। আপনি এটির উপর দশ বছর ভাড়া নিতে পারবেন না।
এবং এই সবকিছুকে সমর্থন করা হার্ডওয়্যার কী? অতিবৃহৎ প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের ফাইন্যান্সিয়াল রিপোর্টে সাধারণত GPU এবং সার্ভারকে পাঁচ থেকে ছয় বছরের জন্য অবচয় করে। এই ধারণাটি কি খুব দীর্ঘ? 2025 সালে এটি প্রকাশ্যে প্রশ্নবিদ্ধ হয়েছিল, এবং মাইকেল বারি 2025 সালের নভেম্বরে সরাসরি এই বিষয়টি উল্লেখ করেছিলেন: যদি প্রকৃত অর্থনৈতিক জীবনকাল ছোট হয়, তবে বইয়ের লাভকে সুন্দরভাবে প্রকাশ করা হচ্ছে।
আমি শর্ট পজিশনের পক্ষে থাকতে চাই না, কিন্তু যুক্তি সমান হওয়া দরকার: যদি মডেলটি দুই বছরের মধ্যেই জাদুঘরে চলে যায়, তাহলে মডেলটিকে বহন করা স্টিল এবং সিলিকনের উপর কেন ছয় বছর ধরে স্থিতিশীল ডিপ্রিসিয়েশন হবে?
মাস্কের এই বাক্যটি যত বেশি সঠিক হবে, এই প্রশ্নটি তত বেশি তীব্র হবে।
আরও জটিল হলো মূল্য। ইপক এআই-এর ট্র্যাকিং অনুযায়ী, একই ক্ষমতার অর্জনের জন্য যুক্তিসঙ্গত মূল্য প্রতি বছর এক ক্রমের পরিমাণ হ্রাস পেতে পারে। এটি ব্যবহারকারীদের জন্য অসাধারণ খুশির বিষয়। কিন্তু মডেলের জন্য শুল্ক নেওয়ার উপর নির্ভরশীল কোম্পানিগুলির জন্য এটি একটি ধারাবাহিক মার্জিন কাটা।
আপনার পণ্য প্রতি বছর অনেক বেড়ে যায়, কিন্তু আপনার দাম প্রতি বছর অনেক কমে যায়।
এটিই «ক্ষমতার দৌড়, লাভের সংগ্রাম» মেকানিজমের উৎস। এটি অক্ষমতার ফল নয়, এটি কাঠামোগত।
তিন, ক্ষমতা থামবে না: এই বিষয়ে, ডেটা মাস্কের পক্ষে
এখন আমি যা সমর্থন করি তা বলছি।
শুধু অনুভূতির ভিত্তিতে আলোচনা করলে কখনই সমাধান হবে না। তাই আমি একটি নির্দিষ্ট মাপদণ্ড দেখতে পছন্দ করি: মডেলটি কতক্ষণ একা কাজ সম্পন্ন করতে পারে।
2025 সালে প্রকাশিত METR গবেষণা একটি প্রায় অটুট প্রবণতা দেখায়: মানুষের বিশেষজ্ঞদের একই ধরনের কাজ সম্পন্ন করতে যে সময় লাগে, তার সাথে তুলনা করলে, মডেলগুলি 50% সফলতার সাথে যে দৈর্ঘ্যের কাজ সম্পন্ন করতে পারে, তা প্রায় প্রতি সাত মাসে দ্বিগুণ হয়। 2024 এর পরের নমুনাগুলির ক্ষেত্রে, ঢালটি আরও তীব্র।
2025 এর দ্বিতীয় অর্ধেকের মধ্যে, সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল এই সূচকে "দুই ঘন্টার" পরিসরে প্রবেশ করেছে।
এই বক্ররেখার অর্থটি বুঝুন। সূচকীয় বৃদ্ধি প্রাথমিক পর্যায়ে মৃদু দেখায়, কিন্তু পরবর্তী পর্যায়ে হঠাৎ করে বাড়ে। দুই ঘন্টা থেকে একটি কার্যদিবসে পৌঁছাতে শুধুমাত্র দুই থেকে তিনবার দ্বিগুণ হওয়া প্রয়োজন।
একই সময়ে অন্যান্য মানদণ্ডও রয়েছে। 2025 সালের সেপ্টেম্বরে, OpenAI এর GDPval চালু হয়, যা বাস্তব পেশাগত ফলাফল দিয়ে মূল্যায়ন করে; অগ্রণী মডেলগুলি কিছু পেশাগত কাজে ইতিমধ্যেই শিল্প বিশেষজ্ঞদের স্তরের কাছাকাছি পৌঁছেছে। 2025 সালের জুলাইয়ে, বিভিন্ন গবেষণাগারের পরীক্ষামূলক মডেলগুলি আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াডে স্বর্ণপদকের পারফরম্যান্স দেখিয়েছে। এগুলি বিপণনের স্লোগান নয়, বরং যাচাইযোগ্য প্রকাশ্য ঘটনা।
সুতরাং, "অগ্রগতির ধীরতা" এই বিবৃতিটি আমার মতে ক্ষমতার মাত্রায় প্রযোজ্য নয়।
আসলে ধীর হয়ে পড়েছে অন্য একটি জিনিস: ব্যবহারকারীদের আশ্চর্যের সীমা।
আমরা প্রতি তিন মাসে একবার আশ্চর্যচকিত হই, আশ্চর্যচকিত হওয়াটা দিনপ্রতিদিনের বিষয় হয়ে যায়। এই ব্যক্তিগত অসংবেদনশীলতা সহজেই বস্তুগত স্থিরতা হিসাবে ভুলভাবে ব্যাখ্যা করা হয়।
এই বিষয়ে, মাস্ক সচেতন।
চতুর্থ: আরএসআই ২৪ মাসের কম: কোন অংশটি সত্য, কোন অংশটি বিশ্বাস
এটি আলোচনার সম্পূর্ণ অংশের মধ্যে আমি যার সাথে সবচেয়ে কম সম্মত।
এটি খুব আশাবাদী হওয়ার জন্য নয়, বরং এটি খুব অস্পষ্ট হওয়ার জন্য।
RSI-এর তিনটি সম্পূর্ণ ভিন্ন সংস্করণ রয়েছে।
প্রথম সংস্করণ: এআই নিজের উপাদানগুলি সংকীর্ণ ডোমেইনে উন্নত করে।
এটি ইতিমধ্যে ঘটেছে। ২০২৫ সালে গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রকাশিত AlphaEvolve এটির প্রমাণ: এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি উন্নত অ্যালগরিদম আবিষ্কার করে 4×4 জটিল ম্যাট্রিক্স গুণনের গুণনের সংখ্যা ৪৯ থেকে কমিয়ে ৪৮-এ নিয়ে আসে, যা পঞ্চাশ বছরেরও বেশি সময় ধরে অটল ছিল, এবং গুগলের অভ্যন্তরীণ ডেটা সেন্টার স্কিডিউলিংয়ে প্রায় ০.৭% গ্লোবাল কম্পিউটিং ক্ষমতা পুনরুদ্ধার করে।
এটি একটি বাস্তবিক, যাচাইযোগ্য উদাহরণ যেখানে AI এর AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার উন্নতি করেছে।
দ্বিতীয় সংস্করণ: এআই নিজের গবেষণা ও উন্নয়ন প্রক্রিয়া ব্যাপকভাবে বহন করে।
এটি এখনও চলছে। কোডিং এজেন্টগুলি ইতিমধ্যে ল্যাবের ভিতরে প্রকৌশল বাস্তবায়ন, কোড রিভিউ, পরীক্ষামূলক স্ক্রিপ্ট এবং ডেটা পাইপলাইনের প্রায় সমস্ত অংশ স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করছে।
তৃতীয় সংস্করণ: মানব বাধার বাইরে স্বায়ত্তশাসিত ত্বরণ চক্র।
এটি সাধারণত "স্মার্ট বিস্ফোরণ" হিসাবে পরিচিত।
প্রথম দুটি সংস্করণকে তৃতীয় সংস্করণের যুক্তি হিসেবে ব্যবহার করা এই ধরনের পূর্বানুমানের সবচেয়ে সাধারণ পিছনের ধাপ।
কেন কঠিন? বাধা আসলে অ্যালগরিদমের অনুপ্রেরণার মধ্যে নয়।
এআই গবেষণার গতি পরীক্ষার ভৌত সময়ের দ্বারা সীমাবদ্ধ। একটি বড় প্রি-ট্রেনিং করতে সপ্তাহের পর সপ্তাহ লাগে, হার্ডওয়্যারের জন্য অপেক্ষা করতে হয়, বিদ্যুতের জন্য প্রতিযোগিতা করতে হয়, এবং লাইনে দাঁড়াতে হয়। আপনি যদি গবেষকদের চিন্তার গতি শতগুণ বাড়ান, তবে পরীক্ষার লাইন শতগুণ দ্রুত হবে না।
এর নিচের স্তরটি হল শক্তি এবং সরবরাহ শৃঙ্খল। অ্যাডভান্সড প্যাকেজিং ক্ষমতা, এইচবিএম সরবরাহ, ট্রান্সফরমার ডেলিভারি সময়কাল, গ্রিড কানেকশনের লাইনে অপেক্ষা—এগুলি সবই ত্রৈমাসিক এবং বার্ষিক স্তরে চলে। ২০২৫-এর দিকে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বিভিন্ন এলাকার গ্রিড কানেকশনের অপেক্ষার সময় ইতিমধ্যেই বছরের পর বছর।
সিলিকন চিপ অতিরিক্ত কাজ করতে পারে, কিন্তু সাবস্টেশন পারে না।
একটি কম আলোচিত সীমাবদ্ধতা হলো: মূল্যায়ন। এআই নিজেকে উন্নত করতে চাইলে, প্রথমে এটি জানতে পারতে হবে যে এটি আসলে ভালো হয়েছে কিনা। যখন কাজ ঘন্টার পর ঘন্টা দীর্ঘ হয়ে যায় এবং উত্তরগুলির একক সমাধান থাকে না, তখন 'ভালো' হওয়ার নির্ধারণই একটি গবেষণাগত চ্যালেঞ্জে পরিণত হয়। পুরস্কার সংকেতগুলি দূষিত হয়ে যায়, এবং মডেলটি ক্ষমতা উন্নত করার পরিবর্তে স্কোরিং সিস্টেমকেই অপ্টিমাইজ করতে শুরু করে।
তাই আমার বিচার হল: 24 মাসের মধ্যে, আমরা খুব সম্ভবত দ্বিতীয় সংস্করণের অনেক এগিয়ে যাওয়া দেখতে পাব, যেখানে AI গবেষণা ও উন্নয়ন প্রক্রিয়ার অংশ বাড়তে থাকবে। কিন্তু তৃতীয় সংস্করণ—যেটি মানুষের গতি থেকে সম্পূর্ণভাবে মুক্তি পাওয়া রিকার্সিভ ক্লোজড লুপ—24 মাসের মধ্যে এটি আসার সম্ভাবনা, আমার মতে, 50% -এর কম।
এটি প্রযুক্তিগত নিষ্ঠুরতা নয়, এটি প্রকৌশলের বাস্তবতা।
৫. মাস্কের সময়সূচী, একটি ডিসকাউন্ট ফ্যাক্টর প্রয়োগ করা প্রয়োজন
এটি কোনো ব্যক্তিকে আক্রমণ করা নয়, এটি ক্যালিব্রেশন।
তার দিকনির্দেশের বিষয়ে অতীতের সঠিকতার হার খুব বেশি: বিদ্যুতে চলে এমন গাড়ি জিতবে, পুনর্ব্যবহারযোগ্য রকেট সম্ভব, স্যাটেলাইট ইন্টারনেট কাজ করবে, এবং বড় পরিসরের GPU ক্লাস্টারই মূল পরিবর্তনশীল। 2024 সালে তার কোলোসাস ক্লাস্টার অত্যন্ত সংক্ষিপ্ত সময়ে দশ হাজার কার্ডের ডিপ্লয়মেন্ট সম্পন্ন করেছিল, এটি নিজেই তাকে ক্যালকুলেশন প্রতিযোগিতার সারমর্ম বুঝতে পারা বোঝায়।
কিন্তু তিনি সময়ের উপর দীর্ঘমেয়াদীভাবে আশাবাদী ছিলেন।
সম্পূর্ণ স্বয়ংসংকলিত ড্রাইভিং "পরবর্তী বছর অর্জন করা হবে", ২০১৫ থেকে আজ পর্যন্ত বলা হয়ে আসছে। তিনি প্রকাশ্যে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে এআই ২০২৫ এর দিকে যেকোনো একজন মানুষকে ছাড়িয়ে যাবে, এবং এজিআই প্রায় ২০২৬ সালে আবির্ভূত হবে। আজ হল ২০২৬ সালের ৩১ জুলাই, এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলি স্পষ্টতই এখনও পূরণ হয়নি।
অভ্যাস হলো: তাঁর দেওয়া সময়সূচীকে দুই থেকে তিন গুণ করুন।
একটি আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় যা পরিষ্কারভাবে বুঝতে হবে: তিনি একজন নিরপেক্ষ পর্যবেক্ষক নন।
xAI এই পথে প্রচুর বিনিয়োগ করেছে, যার জন্য নিরন্তর বিশাল ফান্ডিংয়ের প্রয়োজন এবং বাজারকে বিশ্বাস করতে হবে যে বক্ররেখা আরও তীব্র হবে। একজন ব্যক্তি নিজের উপর বিশ্বাস প্রকাশ করা সম্পূর্ণভাবে স্বাভাবিক, কিন্তু গ্রহণকারীকে এই স্বার্থের সম্পর্কটি ওজন হিসাবে বিবেচনা করা উচিত।
এটি তার বিচারের সম্ভাব্য সঠিকতাকে প্রভাবিত করে না। এটি শুধু আপনার কতটা আত্মবিশ্বাস রাখবেন তা প্রভাবিত করে।
ছয়, ব্যবসায়িক পক্ষে বাস্তবায়নই প্রকৃত ফাটলের স্থান
আগস্ট ২০২৫-এ, এমআইটি-এর সংশ্লিষ্ট দল কর্তৃক প্রকাশিত একটি গবেষণা ব্যাপক আলোচনার সূচনা করে: বেশিরভাগ কোম্পানির জেনারেটিভ এআই পাইলট প্রকল্পগুলি কোনো পরিমাপযোগ্য লাভ-ক্ষতির উন্নতি আনেনি, যা ৯৫%। এই গবেষণার পদ্ধতির পরে অনেকে সমালোচনা করেছেন, নমুনা এবং পরিসর নিয়ে বিতর্ক রয়েছে, আমি এটিকে অখণ্ডপ্রমাণ হিসেবে গ্রহণ করার পরামর্শ দিই না।
কিন্তু এটি যে প্রবল সমস্যাটি স্পর্শ করেছে, সেটি বাস্তব।
মডেলের ক্ষমতা এবং প্রতিষ্ঠানের মূল্যের মধ্যে একটি পুরো সেট রয়েছে যা কেউ করতে পছন্দ করে না: ডেটা গভর্ন্যান্স, অ্যাক্সেস সিস্টেম, প্রক্রিয়া পুনর্গঠন, অডিট ট্রেস, দায়িত্বের বণ্টন, এবং ব্যর্থতার জন্য প্রতিকার।
একটি গোল্ড মেডেল জিততে পারে এমন মডেলও একটি ব্যাংকের কোর প্রসেসে প্রবেশ করতে পারে না, বাধা কখনই বুদ্ধিমত্তা নয়।
এটি একটি প্রতীয়মান বিপরীতাভাসকেও ব্যাখ্যা করে: ব্যবহার বিস্ফোরিত হচ্ছে, কিন্তু ফলাফল পরিমাপযোগ্য নয়। ২০২৫ সালে Google-এর প্রকাশিত মাসিক টোকেন প্রসেসিং পরিমাণ লক্ষ কোটি থেকে কোটি কোটি স্তরে দ্রুত বৃদ্ধি পায়, এবং ২০২৫ সালের শরৎকালে OpenAI-এর সপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহারকারীর সংখ্যা প্রায় আটশত কোটি পর্যন্ত পৌঁছায়। ব্যবহারের পরিমাণ অনস্বীকার্যভাবে উড়ে যাচ্ছে।
কিন্তু একই সময়ে, বিভিন্ন মিডিয়া রিপোর্ট অনুযায়ী, শীর্ষস্থানীয় ল্যাবগুলি 2025 থেকে 2026 সাল পর্যন্ত বড় পরিমাণে নেট ক্ষতির মধ্যে থাকবে, এবং লাভের প্রত্যাশা সাধারণত 2029 সালের দিকে স্থানান্তরিত হয়েছে। অতি-বৃহৎ প্রস্তুতকারকদের বার্ষিক মূলধন ব্যয়ের মোট পরিমাণ 2025 সালের হাজার বিলিয়ন ডলারের পরিসর থেকে আরও বাড়িয়ে দেওয়া হয়েছে।
ব্যবহারের পরিমাণ বৃদ্ধি সমাধান করে “কেউ ব্যবহার করছে”। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধান করে না “কে লাভ করছে”।
এই দুটি বিষয়ের মধ্যে দাঁড়িয়েছে মূল্যনির্ধারণের ক্ষমতা। এবং এই মূল্যনির্ধারণের ক্ষমতা চার বা পাঁচটি প্রায় সমান ক্ষমতাসম্পন্ন প্রতিদ্বন্দ্বী দ্বারা একসাথে পাতলা হয়ে যাচ্ছে।
সাত, চূড়ান্ত সিদ্ধান্তের কথা শুনবেন না, স্কেল দেখুন
এআই কি ধীর হবে তা নিয়ে বিতর্কের কোনো অর্থ নেই, কারণ উভয় পক্ষই 'ধীর' শব্দের সংজ্ঞা ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করে।
আমি তিনটি যাচাইযোগ্য জিনিসের দিকে মনোযোগ দেওয়ার পরামর্শ দিই।
প্রথমত, কাজের সময়কাল। METR-এর বক্ররেখার সাথে চলুন। যদি ভবিষ্যতের এক বছরের মধ্যে 50% সফলতার সময়কাল আট ঘন্টার বেশি হয়ে যায়, তাহলে ডিপুর বিচার শক্তিশালীভাবে সমর্থিত হবে। যদি এটি দুই থেকে চার ঘন্টার মধ্যে এক বছরেরও বেশি সময় ধরে পুনরাবৃত্তি হয়, তাহলে এটি বোঝায় যে আমরা কোনও কাঠামোগত সীমানার সম্মুখীন হচ্ছি।
দ্বিতীয়ত, শীর্ষ ক্ষমতা নয়, বরং বিশ্বস্ততা। 80% বা 90% সফলতার হারের সময়কাল দেখুন। ব্যবসাগুলি কখনও কখনও অসাধারণ পারফরম্যান্স নয়, স্থিতিশীলতা কিনে। এই সূচকের উন্নতির গতি বাণিজ্যিক বাস্তবায়নের ঢালকে সরাসরি নির্ধারণ করে।
তৃতীয়ত, মোট আয়ের পরিবর্তে ইউনিট ইকোনমিক্স দেখুন। গ্রস মার্জিন দেখুন, ইউনিট ইনফারেন্স খরচের হ্রাসের গতি কি দামের যুদ্ধকে পেছনে ফেলতে পারছে। কোনও একটি কোম্পানি কি পজিটিভ অপারেটিং ক্যাশ ফ্লো তৈরি করেছে তা দেখুন।
তিনটি স্কেল, কাউকের ভবিষ্যদ্বাণীতে বিশ্বাস করার দরকার নেই।
৮. শেষ
আমার অবস্থান খুব সরল।
আমি মাস্কের ক্ষমতা সম্পর্কিত এই বিচারটি সঠিক বলে মনে করি। দুই বছর আগের মডেলগুলি ইতিমধ্যে সংগ্রহের মতো হয়ে গেছে, আর দুই বছর পরে আজকের সবচেয়ে শক্তিশালী মডেলগুলিও অসহজ মনে হবে। এই বক্ররেখা এখনও বাঁকা হয়নি।
কিন্তু মূল্যায়ন প্রশ্নের প্রতিক্রিয়া হিসাবে এই বাক্যটি ব্যবহার করা উচিত ছিল না।
শর্ট পক্ষ যা প্রকৃতপক্ষে জিজ্ঞাসা করছে: যখন মডেল প্রতি আঠারো মাসে একবার মূল্যহ্রাস হয়, যখন সমান বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন পণ্যের দাম প্রতি বছর এক স্তর কমে, যখন চার বা পাঁচটি কোম্পানি একসাথে প্রায় একই ক্ষমতা রাখে, তখন সেই হাজার বিলিয়ন ডলারের মূলধন ব্যয় কে পরিশোধ করবে, এবং এটি ফেরত পাওয়ার জন্য কীভাবে মূল্যনির্ধারণ করা হবে?
এই প্রশ্নটি, "AI আরও শক্তিশালী হবে" উত্তর দিতে পারে না।
আমি RSI অংশটি নিয়ে মতামত রাখছি। এটি অসম্ভব হওয়ার কারণে নয়, বরং এটির জন্য ক্যালকুলেশন ক্ষমতা, বিদ্যুৎ, পরীক্ষার সময়কাল এবং মূল্যায়ন পদ্ধতির সমন্বয় প্রয়োজন, এবং এই জিনিসগুলি সূচকীয় বৃদ্ধির কথা শোনে না।
শেষে একটি কথা বলি যা সম্ভবত জনপ্রিয় হবে না।
টেকনোলজির বিপ্লব বাস্তবিক, এবং বুলবাবলও বাস্তবিক—এই দুটি কিছু একসাথে ঘটতে পারে, এবং ইতিহাসে সাধারণত একসাথেই ঘটেছে। রেলওয়ে বাস্তবিক, কিন্তু রেলওয়ে শেয়ারগুলি পতন হয়েছিল। ইন্টারনেট বাস্তবিক, কিন্তু নাসদ্যাক ৭৮% পতন হয়েছিল।
টেকনিক্যাল বিশ্লেষণের উন্নতি প্রতিটি ব্যালেন্স শীটের উন্নতির সমান নয়।
আলাদাভাবে বেট লাগান। এটাকে দুই পাশে দাঁড়ানো বলা যায় না, এটা হিসাব রাখা বোঝায়।
দুই বছর পরে এআই কি বিস্ফোরিত হবে, আমি বিশ্বাস করি।
আমি সেই সময় টেবিলে কে আছে তা নিয়ে এই বেট ধরি না।
উৎস উল্লেখ
- METR, "দীর্ঘ কাজ সম্পন্ন করার জন্য এআই ক্ষমতা পরিমাপ," METR গবেষণা, মার্চ ২০২৫।
- গুগল ডিপমাইন্ড, "অ্যালফা ইভলভ: অ্যাডভান্সড অ্যালগরিদম ডিজাইনের জন্য জেমিনি-পাওয়ার্ড কোডিং এজেন্ট," মে ২০২৫।
- ওপেনএআই, "জিডিপিভ্যাল চালু," ওপেনএআই ব্লগ, সেপ্টেম্বর ২০২৫।
- এপোক এআই, "এলএলএম ইনফারেন্স মূল্য প্রবণতা" এবং "মেশিন লার্নিং কম্পিউট প্রবণতা," এপোক এআই ডেটা ইনসাইটস, ২০২৪–২০২৫।
- এমআইটি মিডিয়া ল্যাব / প্রজেক্ট নান্দা, "দ্য জেনএআই ডিভাইড: বিজনেসে এআইয়ের অবস্থা ২০২৫," আগস্ট ২০২৫।
- গোল্ডম্যান স্যাক্স রিসার্চ, "জেন এআই: অতিরিক্ত ব্যয়, অতি কম সুবিধা?," জুন 2024।
- এলন মাস্ক এবং উইল ডিপু, জুলাই 2026-এ ফ্রন্টিয়ার ল্যাব মূল্যায়ন এবং রিকার্সিভ সেলফ-ইমপ্রুভমেন্ট সম্পর্কে X-এ পোস্ট।
- রয়টার্স এবং দ্য ইনফরমেশন, ওপেনএআই এবং এনথ্রোপিকের আয়, ক্ষতি এবং লাভজনকতার সময়সূচী, 2025–2026।