মর্গান স্ট্যানলির প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, GPT-6 Astra-এর প্রকাশ বাজারের আলোচনার দিশা পরিবর্তন করবে। Astra প্রতিনিধিত্ব করে যুক্তিসঙ্গত ক্ষমতা, প্রকৌশল ক্ষমতা, কম্পিউটার ব্যবহার এবং ভৌত বিশ্বের কাজ সম্পাদনের একটি প্রায়শই বড় পদক্ষেপ, যা AI-কে সাধারণ ইন্টারঅ্যাকশন থেকে জটিল কাজ সম্পাদনের দিকে বিস্তৃত করে।

লেখক: লোং ইয়ুয়ে

উৎস: ওয়াল স্ট্রিট ভিজন

একটি মডেলের প্রকাশ বাজারের আলোচনার দিক পরিবর্তন করছে।

গত কয়েক মাস ধরে বাজার একটি প্রশ্ন নিয়ে বিতর্কে রয়েছে: “পরিচিত এআই চাহিদা পূরণের জন্য কতটা অবকাঠামো প্রয়োজন?” এই প্রশ্নটির অন্তর্নিহিত অর্থ হল: এআই অবকাঠামোর উপর কি অতিরিক্ত বিনিয়োগ হয়েছে?

কিন্তু ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম চেজফেংয়ের প্রতিবেদন অনুযায়ী, মরগ্যান স্ট্যানলি ৭ সেপ্টেম্বর প্রকাশিত একটি রিপোর্টে বলা হয়েছে যে GPT-6 Astra-এর গুরুত্বকে শুধুমাত্র আরেকটি স্কেলিং ন্যারেটিভের বর্ধিত রূপ হিসাবে বুঝা উচিত নয়। এটি আবারও একটি মডেল আপগ্রেড নয়।

Astra হল ক্ষমতার ব্যাপ্তি এবং ইন্টারঅপারেবিলিটির একটি প্রায়োগিক প্রগতি, যা চারটি দিকে প্রকাশ পায়: যুক্তিসঙ্গত ক্ষমতা, প্রকৌশল ক্ষমতা, কম্পিউটার ব্যবহার এবং ভৌত বিশ্বের কাজ সম্পাদন। এর অর্থ হল, AI এখন জটিল যুক্তিসঙ্গত কাজ, পেশাদার প্রকৌশল কাজ, কম্পিউটারের সরাসরি নিয়ন্ত্রণ এবং বাস্তব বিশ্বের কাজ সম্পাদনের মাত্রায় পৌঁছেছে। যা করা যায়, তা বেড়েছে, তাই আয়ের সুযোগও বেড়েছে। OpenAI-এর সর্বশেষ পোস্টও বলছে, ভালো মডেলগুলি নতুন “কাজের ক্ষেত্র” খুলেছে।

এআই বর্ণনা আবার "চাহিদা বিতর্ক" থেকে "ভৌত বাধা" এর দিকে ফিরে আসছে

অস্ট্রা-এর উপস্থিতি সম্ভবত বাজারের মূল প্রশ্নটিকে “জ্ঞাত এআই চাহিদা পূরণের জন্য কতটা অবকাঠামো প্রয়োজন” থেকে পরিবর্তন করে “মডেলের বুদ্ধিমত্তা বৃদ্ধির সাথে সাথে কতগুলি নতুন ওয়ার্কলোড অর্থনৈতিকভাবে সম্ভব হয়ে উঠবে?” এই দিকে নিয়ে যাবে।

এটি একটি সম্পূর্ণ বিপরীত প্রশ্ন। প্রথমটি চাহিদা পক্ষের প্রশ্নবিদ্ধতা, দ্বিতীয়টি সরবরাহ পক্ষের চাপ।

বিশ্লেষকগুলি রিপোর্টে একটি মূল অর্থনৈতিক যুক্তি উপস্থাপন করেছেন: ভালো মডেল এলাস্টিক প্রভাব তৈরি করতে পারে—যখন AI প্রতি ডলারে যত বেশি বুদ্ধিমত্তা এবং ব্যবহারিকতা অর্জন করে, তখন রিজনিং ওয়ার্কলোডের সংখ্যা, সময়কাল এবং জটিলতা বৃদ্ধি পায়।

এটি ক্লাসিক “জেভন্স প্যারাডক্স”-এর মতো: দক্ষতা বৃদ্ধি খরচ কমায় না, বরং মোট খরচ বাড়ায়। ইউনিট খরচের বুদ্ধিমত্তাপূর্ণ আউটপুট বৃদ্ধি → আগে অপ্রাসঙ্গিক অ্যাপ্লিকেশন স্কেনারিওগুলি সম্ভব হয়ে ওঠে → নতুন ওয়ার্কলোড প্রবাহিত হয় → ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং ইনফ্রাস্ট্রাকচারের চাহিদা বাড়ে।

বিশ্লেষকদের মতে, যদি অ্যাস্ট্রার ক্ষমতাগুলি বাণিজ্যিকভাবে উপযোগী অ্যাপ্লিকেশনে রূপান্তরিত হয়, তবে এখনকার চ্যাট এবং কোডিং-ভিত্তিক ব্যবহারের স্কেনারিওগুলির চেয়ে অ্যাআই আয়ের সম্ভাব্য পুল অনেক বেশি বিস্তৃত হবে।

মোরগান স্ট্যানলির হিসাব অনুযায়ী, বিশ্বব্যাপী জ্ঞানভিত্তিক কাজের TAM প্রায় 22.5 ট্রিলিয়ন ডলার (বিশ্বব্যাপী 9 শতকোটি জ্ঞানভিত্তিক কর্মচারী, গড় বার্ষিক বেতন প্রায় 25,200 ডলার ধরে); ভোক্তা ব্যয়ের TAM প্রায় 30 ট্রিলিয়ন ডলার, যা খুচরা বিক্রয় + ভ্রমণ (প্রায় 16 ট্রিলিয়ন ডলার), অটোনোমাস/পরিবহন (প্রায় 4 ট্রিলিয়ন ডলার), খাবার ডেলিভারি (প্রায় 4 ট্রিলিয়ন ডলার) এবং বিজ্ঞাপন (প্রায় 3 ট্রিলিয়ন ডলার) অন্তর্ভুক্ত।

বিশ্লেষকদের সিদ্ধান্ত হল: অ্যাস্ট্রার উপস্থিতি বাধা বর্ণনাকে "চাহিদা গঠন" থেকে "ভৌত সরবরাহের সীমাবদ্ধতা"-এ ফিরিয়ে আনে—অর্থাৎ, এই বুদ্ধিগুলিকে স্কেল করার শর্তে প্রদান করা সম্ভব কি না।

এটি কী বোঝায়? ক্যালকুলেশন ক্ষমতা। বিদ্যুৎ। উপকরণ। শ্রমিক। ইত্যাদি।

ফিজিক্যাল বটলনেক কোথায়: ABF এবং HBM4E

সরবরাহের চাপ দুটি নির্দিষ্ট পদক্ষেপ দ্বারা পরিস্ফুটিত হয়।

প্রথমটি এবিএফ বোর্ড।

মরগান স্ট্যানলি পূর্বানুমান করেছে যে 2027 সাল থেকে ABF বোর্ডের চাহিদা সরবরাহের চেয়ে বেশি হবে, এবং 2030 সাল পর্যন্ত এই ফাঁকটি বৃদ্ধি পাবে। প্রধান সীমাবদ্ধতা হল: নতুন উৎপাদন ক্ষমতা চালু হতে কমপক্ষে 2 বছর সময় লাগবে।

দ্বিতীয়টি হল HBM4E-এর ব্যাক-এন্ড অপারেশন (BEOL) জটিলতা।

রিপোর্টটি বলে যে, HBM4E-এর পোস্ট-প্যাকেজিং প্রক্রিয়াটি সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদনের একটি বড় পরিবর্তনকে নির্দেশ করে—HBM একটি বিশেষায়িত 3D স্টোরেজ স্ট্যাক থেকে উচ্চ মাত্রায় একীভূত কাস্টম চিপলেট লজিক সিস্টেমে রূপান্তরিত হচ্ছে।

বিস্তারিত প্রভাব চেইন:

• HBM4E-এর ইন্টারকনেক্ট লেয়ার সংখ্যা বৃদ্ধি (যেমন SK হাইনিস ডামি বাম্প চালু করে), বড় পরিমাণে DRAM-এর মূলধন ব্যয় BEOL উৎপাদন ক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য বাধ্যতামূলকভাবে ব্যয় হবে
• FEOL প্রক্রিয়া স্থানান্তরের মূলধন ব্যয় এবং DRAM GB বিক্রয়ের গতি 2027 এর দ্বিতীয়ার্ধের মধ্যে অর্জন করা হবে বলে প্রত্যাশিত
• DRAM উত্পাদকগুলি ডিভাইসের উৎপাদন ক্ষমতা প্রাথমিকভাবে ব্যবহার করছে, তাই NAND উৎপাদন ক্ষমতা বৃদ্ধি সম্ভবত বিলম্বিত হবে

এই দুটি বাধার সাধারণ বৈশিষ্ট্য: এগুলি যাচাইযোগ্য এবং ট্র্যাক করা যায় এমন ভৌত সীমাবদ্ধতা, বাজারের মনোভাব নয়।

বিদ্যুৎ: সবচেয়ে বাস্তবিক ভৌত বাধা

কেন্দ্রীয় ডেটা সেন্টারের নিয়ন্ত্রণের চাপ বাড়ার সাথে সাথে বিদ্যুত সরবরাহ আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ভৌত বাধা হয়ে উঠেছে। বিশ্লেষকদের অনুমান, ২০২৫ সালের প্রায় ৩৫ GW থেকে ২০২৮ সালের প্রায় ১৪৫ GW-এ অতিবৃহৎ ক্লাউড ফার্মগুলির মোট ক্ষমতা প্রায় চারগুণ বৃদ্ধি পাবে।

বিশ্লেষকদের মতে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 38 গিগাওয়াট বিদ্যুতের ঘাটতি রয়েছে, এবং ডেটা সেন্টারগুলি আরও বেশি ব্যবহার করবে মিটারের পিছনে (behind-the-meter) নিজস্ব বিদ্যুৎ উৎপাদনের সমাধান।

এই লাইনটি অনুমান করে যে বিদ্যুৎ সরবরাহের জন্য প্রতি গিগাওয়াট মূলধন ব্যয়ে প্রায় 30 বিলিয়ন ডলার বৃদ্ধি পাবে। রুবিন আল্ট্রা প্রজন্মের নভেডিয়া চিপের ক্ষেত্রে, বিদ্যুৎ সরবরাহসহ সম্পূর্ণ খরচ প্রায় প্রতি গিগাওয়াট 500 বিলিয়ন ডলার।

বাজার কী অবহেলা করছে

বিশ্লেষকদের মতে, বাজার বর্তমানে তিনটি বিষয়কে অবহেলা করছে:

প্রথমত, GPT-6 Astra-এর বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি লাভকারীদের মূল্য এখনও পর্যাপ্তভাবে নির্ধারণ করা হয়নি।

দ্বিতীয়ত, সরবরাহের সংকীর্ণতা আরও দীর্ঘ সময় ধরে চলতে পারে। ABF এবং HBM4E BEOL-এর সীমাবদ্ধতা দুটিই সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে সমাধান করা যায় না।

তৃতীয়ত, কিছু এআই-এর উপর নির্ভর না করেও উঠছে এমন শেয়ারগুলি চুপচাপ শক্তিশালী হচ্ছে। সিমুলেশন চিপ (STM, NXP, Renesas) তিন বছরেরও বেশি সময় ধরে L-আকৃতির তলদেশে ছিল, এখন এটি প্রাথমিক চক্রের পুনরুজ্জীবনের পর্যায়ে—স্টক হ্রাস, মূল্য স্থিতিশীল, শিল্প অর্ডারের উন্নতি।

ফলাফল হল “AI বেশি কিনুন” নয়

মর্গান স্ট্যানলি দ্বারা প্রদত্ত বিনিয়োগ প্রাথমিকতা:

AI ক্যালকুলেশন ক্ষমতা (সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার) > নেটওয়ার্ক (দ্বিতীয় প্রাধান্য) > স্টোরেজ (ঐচ্ছিক) + অ্যানালগ চিপ (প্রাথমিক চক্রের জন্য হেজিং), যা অন্তর্ভুক্ত করে:

• AI ক্যালকুলেশন ক্ষমতা: GPU (NVIDIA), ASIC (MediaTek, GUC), ABF বোর্ড (Unimicron, Ibiden), MLCC (Murata, Samsung Electro-Mechanics), পোস্ট-প্যাকেজিং ও টেস্টিং (Advantest, Tokyo Electron, Hua Feng, ASE, Kyocera) পাওয়ার সাপ্লাই (Delta)
• নেটওয়ার্ক: GLW, LITE, COHR, KEYS, ফুজিকুরা ইলেকট্রিক, ফুজিকাবা
• স্টোরেজ: প্রাথমিক স্ট্রাকচার্ড শেয়ার বৃদ্ধি এবং স্থানীয়করণ (ChangXin Memory), SK Hynix, Samsung, Kioxia-এর জন্য সরবরাহ স্থিতিশীলভাবে সীমিত থাকার কারণে কৌশলগত উর্ধ্বমুখী সুযোগ রয়েছে
• AI নয়: সিমুলেশন চিপ (STMicroelectronics, NXP, Renesas)

এই লাইনটি বলে: "আমরা ব্যাপক রিজনিং সাইকেল, সীমিত ভৌত উৎপাদন ক্ষমতা, বৃদ্ধি পাওয়া কনটেন্ট ইন্টেনসিটি এবং বৃদ্ধি পাওয়া উৎপাদন জটিলতার ছেদস্থলে অবস্থিত কোম্পানিগুলিকে অগ্রাধিকার দিই।"

যেখানে সচেতন থাকা দরকার

মর্গান স্ট্যানলির রিপোর্টটি একপক্ষীয়ভাবে আশাবাদী নয় এবং তিনটি মনোযোগ দেওয়ার বিষয় স্পষ্টভাবে উল্লেখ করেছে:

প্রথমত, এআই-এর প্রত্যাশা ইতিমধ্যে খুব উচ্চ। বাজার এআই কোম্পানিগুলির প্রতি সহনশীলতা পরিবর্তিত হয়েছে “ভাল পারফরম্যান্স” থেকে “অবশ্যই আদর্শ পারফরম্যান্স”-এ, যদিও আস্ট্রা বাস্তব অগ্রগতি আনে, যদি পারফরম্যান্স প্রচুর অপেক্ষার বাইরে না যায়, তবে শেয়ারের প্রতিক্রিয়াও সীমিত থাকতে পারে।

দ্বিতীয়ত, 2028 সালের জন্য মূলধন ব্যয়ের বৃদ্ধির হার মন্দা হওয়ার পূর্বানুমান। শেয়ার মূল্যায়ন বৃদ্ধির দিকনির্দেশকে দেখে, এবং মন্দা নিজেই মূল্যায়নকে চাপ দিতে পারে, যদিও পরম মান এখনও বৃদ্ধি পাচ্ছে।

তৃতীয়ত, ম্যাক্রো বাধা এখনও বিদ্যমান। রিপোর্টটিতে তেলের দাম, মুদ্রাস্ফীতি, ফেডারেল রিজার্ভের সুদের পথ এবং 2028 সালের মার্কিন নির্বাচনের মতো অনিশ্চয়তার বিষয়গুলি উল্লেখ করা হয়েছে, বিশেষ করে ডেমোক্রেটিক পার্টি যদি কার্যকরী ক্ষমতা জিতে থাকে তবে ডেটা সেন্টার বিস্তারের জন্য সম্ভাব্য রাজনৈতিক বাধা নিয়ে গুরুত্বপূর্ণ দৃষ্টি দেওয়া হয়েছে।