সিলিকন ভ্যালি টেক জায়ান্টগুলি বাড়তি খরচের কারণে কর্মচারীদের এআই টোকেন ব্যবহার সীমিত করছে

এআই কোম্পানিগুলিকে কর্মচারীদের "পছন্দ না হওয়া কাজ" স্বয়ংক্রিয় করে, কিন্তু "আয় করার কাজ" নয়।

কয়েক দিন আগে, গেক পার্ক রিপোর্ট করেছিল যে এআই-এ বড় বিনিয়োগ করা মাইক্রোসফট গোপনে অধিকাংশ কর্মচারীর ক্লাউড কোড লাইসেন্স বন্ধ করে দিয়েছে।

এটি অত্যন্ত অস্বাভাবিক, কারণ এই এআই বাস্তবায়নের ঢেউয়ের মধ্যে ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য সবচেয়ে বড় বিপণন পয়েন্ট হল "দক্ষতা বৃদ্ধি"। যদি দক্ষতা বৃদ্ধি পায়, তবে মাইক্রোসফট কেন তাদের কর্মচারীদের Claude Code ব্যবহার বন্ধ করছে?

মাইক্রোসফ্ট একচেটিয়া নয়, "টোকেন ব্যবহার কমানো" এবং কর্মচারীদের অতিরিক্ত ভাইব কোডিংয়ের প্রলোভন বন্ধ করা এখন সিলিকন ভ্যালির বড় কোম্পানিগুলির নতুন প্রবণতা।

ইউবার চার মাসে তাদের বার্ষিক AI টোকেন বাজেট শেষ করে ফেলেছে। সেলসফোর্স প্রতি বছর এনথ্রোপিককে প্রায় 3 বিলিয়ন ডলারের চেক দেয়। একজন AI পরামর্শদাতা জানিয়েছেন যে তাঁর একজন ক্লায়েন্টের এক মাসের AI খরচ 5 বিলিয়ন ডলার। মেটা এমনকি তাদের অভ্যন্তরীণ 'টোকেনম্যাক্সিং র‍্যাঙ্কিং' চালু বন্ধ করে দিয়েছে—যেটি আসলে কর্মচারীদের AI ব্যবহার বাড়ানোর জন্য তৈরি করা হয়েছিল।

এখন, কোম্পানিগুলি কয়েক বছর আগে কল্পনাও করতে পারেনি এমন একটি কাজ করছে:

কর্মচারীদের এআই ব্যবহার সীমাবদ্ধ করুন এবং পর্যবেক্ষণ করুন।

কেন বড় কোম্পানিগুলি এখন পরিবর্তন করছে?

আজকের খরচ সংকটটি বুঝতে হলে আপনাকে প্রথমে বুঝতে হবে যে "tokenmaxxing" কী।

এই শব্দটি প্রায় ২০২৫ সাল থেকে জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে, যার অক্ষরগত অর্থ "টোকেন ব্যবহার সর্বাধিককরণ"। এর পেছনে একটি পরিচালনা যুক্তি রয়েছে—যেহেতু কোম্পানি বড় অর্থ ব্যয় করে এআই টুলস কিনেছে, তাই কর্মচারীদের এটি প্রচুর ব্যবহার করা উচিত; যত বেশি ব্যবহার করবে, ততই তা "ডিজিটাল রূপান্তর"এর প্রমাণ হবে, আর যত কম ব্যবহার করবে, ততই সম্পদের অপচয়। ফলে অনেক কোম্পানি ব্যবহারের কোটা, র‍্যাঙ্কিং, এমনকি কর্মক্ষমতা মূল্যায়নও চালু করেছে, যাতে কর্মচারীদের এআই ব্যবহারের জন্য উৎসাহিত করা যায়।

ফলাফল কী?

কর্মচারীরা কোম্পানির এন্টারপ্রাইজ-লেভেল AI মডেল ব্যবহার করে আবহাওয়া জানতে, জন্মদিনের শুভেচ্ছা লিখতে এবং আজ কী খাবেন তা জিজ্ঞাসা করছেন।

2444টি কোম্পানির উপর একটি গবেষণায় পাওয়া গেছে যে, প্রতিটি ডলার যা কোম্পানিগুলি AI টোকেনে ব্যয় করে, তার 0.44 ডলার AI-জেনারেটেড বাগ ঠিক করতে, 0.27 ডলার AI-উত্পাদিত কোড পুনর্লিখনে এবং 0.11 ডলার পর্যালোচনা এবং মার্জের বিলম্বে ব্যয় হয়।

অর্থাৎ, প্রতি টাকা AI ক্রয় খরচের পিছনে প্রায় 80% অদৃশ্য ক্ষয় লুকিয়ে আছে।

বিনিয়োগকারী শ্রুতি গান্ধী একটি খুব সঠিক উপমা ব্যবহার করেছেন: "টোকেনম্যাক্সিং প্রতিষ্ঠানগুলি হল যে কোম্পানিগুলি উৎপাদনশীলতা পরিমাপের জন্য সব বাতিগুলি চালু রাখে—বেশি টাকা খরচ করা অর্থ বেশি আউটপুট নয়।"

আরও হাস্যকর বিষয় হলো, এই কোম্পানিগুলির অধিকাংশই জানে না যে কর্মচারীরা AI ব্যবহার করে কী করছে, আর না জানে যে AI-এর কারণে সেই কাজগুলির সম্পাদনে কোনো পরিবর্তন হয়েছে কিনা।

এই "পয়সা পোড়ানোর প্রতিযোগিতা" ২০২৪ থেকে ২০২৫ পর্যন্ত চলেছিল এবং এবছর হঠাৎ বিস্ফোরিত হয়েছে। JPMorgan একটি কঠোর ভাষায় লেখা রিপোর্ট প্রকাশ করেছে, যার শিরোনামটি অস্বস্তিকর পর্যন্ত সরাসরি—《AI টোকেনের খরচ ইন্টারনেটের লাভকে গ্রাস করছে》।

শপিফাই, স্পটিফাই, সার্ভিসনাউ, রোকু সবাই তাদের আয়-ব্যয়ের ফোন কনফারেন্সে উল্লেখ করেছে যে এআই পরিচালনা ব্যয়ের প্রধান চাপের উৎস হয়ে উঠেছে। শিল্পটির সামগ্রিক মনোভাব এখন 'এআই কতটা দুর্দান্ত' থেকে 'এই টাকা খরচ করা কি সার্থক'—এই দিকে পরিবর্তিত হচ্ছে।

কেবল 14% সিএফও বলেছেন যে তারা এআই বিনিয়োগের পরিষ্কার ও পরিমাপযোগ্য রিটার্ন দেখতে পাচ্ছেন।

ইউবারের চিফ অপারেটিং অফিসার অ্যান্ড্রু ম্যাকডোনাল্ড একটি পডকাস্টে একটি খুব সৎ কথা বলেছিলেন— তারা খুঁজে পেয়েছেন যে কর্মচারীদের ব্যক্তিগত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধিকে কোম্পানির সামগ্রিক ব্যবসায়িক প্রভাবের সাথে সংযোগ করা কঠিন। "যদি আপনি না দেখতে পান যে AI আপনাকে ব্যবহারকারীদের কাছে কতগুলি মূল্যবান ফিচার পৌঁছে দিয়েছে, তাহলে token খরচকে প্রতিরক্ষা করা আরও কঠিন।"

এই বাক্যটি প্রতিষ্ঠানগুলির এআই সমস্যার মূল বিষয়টি উল্লেখ করে: ব্যক্তিগত দক্ষতা বৃদ্ধি মানে কোম্পানির আয় বৃদ্ধি নয়।

কর্মচারীরা AI ব্যবহার করে সপ্তাহিক প্রতিবেদন লিখতে তিনগুণ দ্রুত হয়েছে, কিন্তু কোম্পানির আয় অপরিবর্তিত রয়েছে। ইঞ্জিনিয়াররা AI ব্যবহার করে কোড জেনারেট করতে দ্রুততা দ্বিগুণ করেছে, কিন্তু কোডের “প্রবাহ” — অর্থাৎ বাতিল বা পুনরায় লেখা হওয়ার অনুপাত — 800% বেড়েছে।

মাইক্রোসফ্টের পূর্বের প্রধান এআই অফিসার সোফিয়া ভেলাস্টেগুই একটি কথা বলেছেন যা অনেক ম্যানেজারকে অস্বস্তিজনক মনে করেছে: "অধিকাংশ মানুষ ডিফল্টভাবে তাদের পছন্দ না হওয়া কাজগুলি অটোমেট করে, যদিও সেগুলি কোম্পানির জন্য সবচেয়ে বেশি মূল্যবান কাজ নয়।"

সরল কথায়, ব্যবসাগুলি কর্মচারীদের "পছন্দ না করা কাজ" স্বয়ংক্রিয় করে, কিন্তু "আয় করা কাজ" নয়।

এটি একটি প্রযুক্তিগত সমস্যা নয়, বরং অগ্রাধিকারের সমস্যা। এটিই কারণ যে প্রায় 30% জেনারেটিভ এআই প্রকল্প প্রোটোটাইপ পর্যায়েই বন্ধ হয়ে যায়—খরচ স্পষ্ট নয়, মূল্যও স্পষ্ট নয়, তাই বস স্বাভাবিকভাবেই ফি পরবর্তীতে দেন না।

সেলসফোর্সের সিইও মার্ক বেনিওফের পদ্ধতিটি খুবই প্রতিনিধিত্বকারী। প্রতি বছর 3 বিলিয়ন ডলারের এনথ্রোপিক বিলের সামনে তাঁর প্রত্যাশা একটি "স্মার্ট রাউটার": যা বুঝতে পারবে কোন কুয়েরির জন্য শীর্ষস্থানীয় মডেল প্রয়োজন এবং কোনগুলির জন্য সস্তা ছোট মডেলই যথেষ্ট।

এই ধারণাটি নিজেই কোনো নতুন কিছু নয়—ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের সময় থেকেই “প্রয়োজন অনুযায়ী পেমেন্ট” এবং “রিসোর্স অপ্টিমাইজেশন” ছিল স্ট্যান্ডার্ড অপারেশন। কিন্তু AI-এর এই ঢেউটি খুব দ্রুত এসেছে, সবাই প্রথমে কিনে নিয়েছে, তারপর ভাবছে, এখন শুরু করছে পড়াশোনা।

সাম্প্রতিক সময়ে মাইক্রোসফ্ট বেশিরভাগ Claude Code এন্টারপ্রাইজ লাইসেন্স বাতিল করেছে, যার অফিসিয়াল কারণ হিসেবে খরচের কথা উল্লেখ করা হয়েছে। এই ঘটনাটি শিল্পে বিশাল আলোচনার সৃষ্টি করেছে—কারণ মাইক্রোসফ্ট নিজেই OpenAI-এর সবচেয়ে বড় বিনিয়োগকারী, আবার একইসঙ্গে প্রতিদ্বন্দ্বীর সাবস্ক্রিপশন বন্ধ করছে; এখানে কতটা খরচের বিবেচনা এবং কতটা কৌশলগত পরিকল্পনা, তা বোঝা কঠিন।

তবে যাই হোক না কেন, এটি একটি সংকেত দেয়: ব্যবসাগুলি শুরু করেছে পা দিয়ে ভোট দেওয়া।

হার্নেস এবং ক্লাউডজিরো প্রায় একই দিনে—২৮ মে—যথাক্রমে এআই খরচ ব্যবস্থাপনা টুল প্রকাশ করে, একটি বাস্তবসময়ে এআই খরচ এবং আরওআই নিয়ন্ত্রণের উপর জোর দেয়, অন্যটি একটি “এআই ফাইন্যান্সিয়াল কন্ট্রোল প্ল্যান” চালু করে, যা ব্যবসাগুলিকে প্রতিটি ডলার এআই খরচকে সুনির্দিষ্ট ব্যবসায়িক ফলাফলের সাথে সংযুক্ত করতে সাহায্য করে।

এই দুটি পণ্যের উপস্থিতিই প্রমাণ করে: বাজারে চাহিদা আছে, এবং চাহিদা খুব জরুরি।

হাবস্পট এই বছরের এপ্রিল থেকে তাদের এআই এজেন্টের মূল্যনির্ধারণ মডেল পরিবর্তন করেছে, টোকেনের ভিত্তিতে চার্জ করা বন্ধ করে এখন "সমাধানকৃত কথোপকথনের সংখ্যা" বা "তৈরি করা লিডের সংখ্যা" এর ভিত্তিতে চার্জ করছে—এটি একটি দিকনির্দেশনামূলক পরিবর্তন, যা বিক্রেতার স্বার্থকে ক্রেতার প্রকৃত ফলাফলের সাথে মিলিয়ে দিচ্ছে। সার্ভিসনোটও একই ধরনের পরিবর্তন করছে। এআই ফার্মগুলি বুঝতে শুরু করছে যে, যদি তারা "ব্যবহার" বিক্রি করতে থাকে, তবে "ফলাফল" নয়, তবে কর্পোরেট গ্রাহকদের একসাথে বিপ্লব হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

এই সংশোধনটি কি এআইয়ের বাণিজ্যিককরণের অপরিহার্য ব্যথা, নাকি আরও বড় সংকটের শুরু?

আমি প্রথমটিকেই বেশি পছন্দ করি। কিন্তু একটি বিস্তারিত বিষয় চিন্তাচ্ছল করে তোলে: ২০২৬ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী AI সফটওয়্যার খরচ ২.৫৯ ট্রিলিয়ন ডলারে পৌঁছানোর পূর্বানুমান করা হয়েছে, যা ৪৭% বৃদ্ধি; কিন্তু একই সময়ে, ৯৪% ইঞ্জিনিয়ারিং প্রধান বলেছেন যে কীভাবে ROI-এর মাপকাঠি এখনও অনুপস্থিত। খরচ বাড়ছে, কিন্তু কেউই জানেন না এই টাকা কোথায় যাচ্ছে বা এটা কি মূল্যবান—এই বিরোধটি সমাধান না করলে, পরবর্তী “tokenmaxxing” মুহূর্তটি শুধুমাত্র সময়ের বিষয়।

ফরচুন ম্যাগাজিনের একটি বিশ্লেষণ স্পষ্টভাবে বলে: "টোকেনম্যাক্সিং সহজ, কিন্তু কাজের প্রক্রিয়া পুনর্নির্মাণ কঠিন।" বর্তমানে বেশিরভাগ কোম্পানি ব্যবসায়িক মডেল পুনর্বিন্যাস না করে বর্তমান প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করছে। এটিই AI-এর প্রকৃত মূল্য, এবং এই পর্যায়ে এখনও বেশিরভাগ কোম্পানি পৌঁছায়নি।

যৌক্তিক পুনরায় স্থিতিশীলতা ভালো বিষয়। কিন্তু যৌক্তিক পুনরায় স্থিতিশীলতার পরে, প্রতিষ্ঠানগুলিকে আরও কঠিন একটি প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে: আমাদের ব্যবসার জন্য AI একটি হাতুড়ি হবে, নাকি একটি নতুন চিন্তার কাঠামো?

যদি শুধুমাত্র পুরানো কাজগুলি করতে AI ব্যবহার করেন, তাহলে একদিন বিলগুলি আপনাকে এই প্রশ্নের দিকে ফিরিয়ে আনবে।

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "জিক পার্ক" (ID: geekpark) থেকে এসেছে, লেখক: হুয়ালিন উয়াংওয়াং, সম্পাদক: ঝিংযু