লেখক:নৌকা বা জাহাজে যাওয
প্রতিষ্ঠান গঠনের খেলার নিয়মগুলি
Y Combinator (YC) এর সর্বশেষ প্রকাশিত 2026 সালের বসন্ত পর্বের "RFS" এর মধ্যে আমরা একটি স্পষ্ট সংকেত দেখতে পাচ্ছি: AI-নেটিভ আর কোনো মার্কেটিংয়ের শব্দটি নয়, বরং পরবর্তী প্রজন্মের বিশাল সংস্থাগুলি গঠনের মৌলিক যুক্তি। বর্তমানে স্টার্টআপগুলি আগে যে ক্ষেত্রগুলি "অচল" বলে মনে করা হত, সেগুলিতে আক্রমণ করতে আরও দ্রুত এবং কম খরচে সক্ষম।
এই বার YC শুধুমাত্র সফটওয়্যারের দিকে নয়, বরং শিল্প সিস্টেম, অর্থনৈতিক ভিত্তি এবং সরকারি প্রশাসনের দিকে দৃষ্টিপাত করছে। যদি পূর্ববর্তী আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের তরঙ্গটি "সামগ্রী তৈরি" নিয়ে হয়ে থাকে, তবে পরবর্তী তরঙ্গটি "জটিল সমস্যা সমাধান" এবং "ভৌত জ
নীচে YC যে 10টি প্রধান ক্ষেত্রে নজর রাখছে এবং যেগুলোতে বিনিয়োগ করতে আগ্রহী।
1. প্রোডাক্ট ম্যানেজারদের জন্য "কার্সর" (Cursor for Product Managers)
প্রথম কয়েকটি বছরের জন্য, কার্সর এবং ক্লৌড কোড প্রকৃতি থেকে কোড লেখা পরিবর্তন করেছে। কিন্তু এই সমৃদ্ধি একটি আরও মৌলিক প্রশ্ন আড়াল করেছে: কোড লেখা কেবল মাধ্যম, "আসলে কী তৈরি করা উচিত" তা বুঝতে হবে এটি �
বর্তমানে, পণ্য আবিষ্কারের প্রক্রিয়াটি এখনও "প্রাগৈতিহাসিক যুগে" রয়েছে। আমরা টুকরো টুকরো ব্যবহারকারী সাক্ষাতকার, পরিমাপযোগ্য বাজারের প্রতিক্রিয়া এবং অসংখ্য Jira টিকিটের উপর নির্ভর করি। এই প্রক্রিয়াটি মানুষের উপর
বাজারের দরকার হচ্ছে এমন একটি AI সিস্টেম যেটি প্রোডাক্ট ম্যানেজারদের কাজে সাহায্য করবে যেমন কার্সর প্রোগ্রামারদের কাজে সাহায্য করে। কল্পনা করুন এমন একটি টুল যেখানে আপনি সমস্ত গ্রাহক সাক্ষাতকারের রেকর্ডিং এবং প্রোডাক্ট ব্যবহারের
এটি আপনাকে শুধুমাত্র একটি অস্পষ্ট পরামর্শ দেয় না, বরং এটি একটি সম্পূর্ণ ফাংশন ফ্রেমওয়ার্ক আউটপুট করে এবং স্পষ্ট গ্রাহক প্রতিক্রিয়া দিয়ে সিদ্ধান্তের যৌক্তিকতা প্রমাণ করে। আরও বেশি করে বলতে হয়, এটি সরাসরি UI প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারে, ডেটা মডেল সমায়োজন করতে পারে এবং স্পষ্ট ডেভেলপ
AI ক্রমশ কোড বাস্তবায়ন নিয়ে আসছে, "পণ্য সংজ্ঞায়ন" করার ক্ষমতা অনন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে। "প্রয়োজনীয়তা আবিষ্কার" থেকে "পণ্য সংজ্ঞায়ন" পর্যন্ত একটি বন্ধ লুপ তৈরি কর
২. পরবর্তী প্রজন্মের এআই-নেটিভ হেজ ফান্ড (AI-Native Hedge Funds)
১৯৮০ এর দশকে, যখন কয়েকটি ফান্ড কম্পিউটার ব্যবহার করে বাজার বিশ্লেষণ করার চেষ্টা শুরু করেছিল, তখন ওল স্ট্রিট তা হাস্যকর বলে মনে করেছিল। এখন, কোয়ান্ট ট্রেডিং একটি স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠেছে। আপনি যদি এখনও এই ধরনের একটি পয়েন্টে আছেন তা বুঝতে পারেননি, তবে আপনি পরবর্তী রেনেসাঁ টেকনোলজিস বা ব্রিজওয়াটার মিস করতে
এই সুযোগটি বর্তমানে প্রতিষ্ঠিত ফান্ড স্ট্র্যাটেজিগুলিতে AI "প্লাগ-ইন" করার উপর নয়, বরং AI-নেটিভ বিনিয়োগ স্ট্র্যাটেজি শূন্য থেকে গঠন করার উপর নির্ভর ক
বর্তমানে প্রতিষ্ঠিত কোম্পানিগুলি বিশাল সম্পদ সম্পন্ন হলেও আইন মেনে চলা এবং নতুনত্ব নিয়ে তাদের পদক্ষেপ খুব ধীর। ভবিষ্যতের হেজ ফান্ডগুলি একত্রিত কৃত্রিম বুদ্ধিমতী এজেন্টদের দ্বারা চালিত হবে - যারা 24 ঘন্টা কাজ করে মানুষের মতো ট্রেড করবে, 10-K রিপোর্ট পর্যালোচনা করবে, রিপোর্টিং কল শুনবে, এসইসি ফাইল বিশ্লেষণ করবে এবং বিভিন্ন বিশ্লেষকদের মতামত সংগ্রহ করে ট্রেড করবে।
এই ক্ষেত্রে, প্রকৃত আলফা লাভ সেই নতুন খেলোয়াড়দের হাতে চলে আসবে যারা বিনিয়োগ সিদ্ধান্তগুলি গভীরভাবে AI-এর নিয়
৩. পরিষেবা প্রদানকারী কোম্পানিগুলির সফটওয়্যার ভিত্তিক পরিবর্তন (AI-Native Agencies)
যেকোনো ডিজাইন কোম্পানি, বিজ্ঞাপন কোম্পানি বা আইন কোম্পানি, এজেন্সি মডেলের সমস্ত এজেন্ট একটি মৃত সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে: স্কেল করা কঠিন। কারণ তারা "মানুষের সময়" বিক্রি করে, মুনাফা কম এবং বৃদ্ধি নিয়োগের উপর নির্ভর করে।
AI এই মৃত সমস্যাটি ভাঙচুর করছে।
নতুন প্রজন্মের বিক্রেতা আর গ্রাহকদের কম্পিউটার সফটওয়্যার বিক্রি করবে না, বরং তারা নিজেরা এআই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে ফলাফলগুলি 100 গুণ দ্রুততর হারে উৎপাদন করবে এবং তারপর সরাসরি চূড়ান্ত পণ্যগু
ডিজাইন কোম্পানিগুলি AI ব্যবহার করে চুক্তি স্বাক্ষরের আগেই সম্পূর্ণ কাস্টমাইজড সমাধানগুলি তৈরি করতে পারে এব
বিজ্ঞাপন কোম্পানিগুলি মূল্যবান স্পট ফিল্মার ছাড়াই AI ব্যবহার করে চলচ্চিত্র মানের ভিডিও �
আইনী পরামর্শ দানকারী প্রতিষ্ঠানগুলি জটিল আইনী কাগজপত্র তৈরি করতে কয়ে
ভবিষ্যতের সার্ভিস কোম্পানিগুলি ব্যবসা মডেলে সফটওয়্যার কোম্পানিগুলির মতো দেখাবে: সফটওয়্যার কোম্পানিগুলির উচ্চ মার্জিন এব
৪. স্থিতিশীল মুদ্রা অর্থ পরিষেবা (Stablecoin Financial Services)
স্টেবলকয়েনগুলি দ্রুত গতিতে বিশ্বব্যাপী অর্থনৈতিক অবকাঠামোর অংশ হয়ে উঠছে, কিন্তু তার উপরের সেবা স্তরটি এখনও অনেকটা অবিকশিত। জেনিয়াস এবং ক্ল্যারিটি বিলের মতো আইনগুলি প্রবর্তনের সাথে সাথে, স্টেবলকয়েনগুলি ডি ফাই (বিচ্ছিন্ন অর্থনীতি) এবং ট্র্যাড ফাই (প্রতিষ্ঠিত অর্থনীতি) এর সংযোগস্থলে অবস্থিত।
এটি একটি বৃহৎ নিয়ন্ত্রণমূলক অর্থার্জন এব�
বর্তমানে, ব্যবহারকারীদের প্রায়শই "নিয়ম মেনে চলা কিন্তু কম ফলনের প্রতিষ্ঠানগত অর্থনৈতিক পণ্য" এবং "উচ্চ ফলন কিন্তু উচ্চ ঝুঁকির এনক্রিপ্টেড মুদ্রা" এর মধ্যে একটি নির্বাচন করতে হয়। বাজারের প্রয়োজন একটি মধ্যবর্তী রূপ: স্থিতিশীল মুদ্রার উপর ভিত্তি করে গঠিত, নি�
যে কোনও সঞ্চয় হারের সঞ্চয় হিসাব, টোকেনাইজড বাস্তব বিশ্ব সম্পত্তি (আরডব্লিউএ) বা আরও কার্যকর সীমান্ত পার অর্থপ্রদান ব্যবস্থা সরবরাহ করুন, এখন এই দুটি সমান্তরাল ব
৫. পুরানো শিল্প সিস্টেম পুনর্গঠন: মোডার্ন মেটাল মিলস (Modern Metal Mills)
যখন মানুষ "রিইন্ডাস্ট্রিয়ালাইজেশন অফ দ্য ইউএস" নিয়ে কথা বলে, তখন তারা সাধারণত শ্রম ব্যয়ের দিকে তাকায়, কিন্তু কক্ষার মধ্যে একটি হাতি বাদ দেয়
যদি আমেরিকার অ্যালুমিনিয়াম বা স্টিল পাইপ কেনাকাটা উদাহরণ হিসাবে নেওয়া হয়, তবে 8 থেকে 30 সপ্তাহের ডেলিভারি লিড টাইম সাধারণ ঘটনা। এর কারণ শ্রমিকদের অলসতা নয়, বরং এটি এমন একটি উৎপাদন ব্যবস্থা যা দশকের পর দশক ধরে ডিজাইন করা হয়েছে। এই পুরানো কারখানাগুলি গতি এবং সুষ্ঠ পরিচালনা বিলাসবহুল করে তুলেছে টন এবং উৎপাদন হার বাড়ানোর জন্য। এছাড়াও, উচ্চ শক্তি খরচ একটি বড় সমস্যা, এবং কারখানাগুলি আ
পুনর্গঠনের সুযোগটি পা�
AI চালিত উৎপাদন পরিকল্পনা, বাস্তব সময়ে ম্যানুফ্যাকচারিং এক্সিকিউশন সিস্টেম (MES) এবং আধুনিক স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তি ব্যবহার করে, আমরা সরাসরি ডেলিভারি সময়কে কমিয়ে দিতে পারি এবং মুনাফা বৃদ্ধি করতে পারি। এটি শুধুমাত্র কারখানাগুলিকে দ্রুত চালানো নয়, বরং সফটওয়্যার সংজ্ঞায়িত উৎপাদন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে স্থানীয় ধাতু উৎপাদনকে সস্তা, সুষ্�
৬. সরকারী প্রশাসনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI for Government)
প্রথম ঢেউয়ের এআই কোম্পানিগুলি ব্যবসায়িক এবং ব্যক্তিগত ফরম পূরণের কাজটি অবিশ্বাস্য দ্রুততার সাথে সম্পন্ন করেছে, কিন্তু সরকারি সংস্থাগুলির সাথে এই দক্ষতা বন্ধ হয়ে যায়। অনেকগুলি ডিজিটাল আবেদন শেষ পর্যন্ত সরকারি পিছনের অফি�
সরকারি দপ্তরগুলি আসন্ন ডেটা স্রোতের বিরুদ্ধে আর অপেক্ষা করতে পারছে না, এবং এজন্য তাদের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) টুলের প্রয়োজন। যদিও এস্তোনিয়া সহ কিছু দেশ ইতিমধ্যে "ডিজিটাল গ
সরকারের কাছে সফটওয়্যার বিক্রি করা নিশ্চিতভাবে একটি কঠিন কাজ, কিন্তু ফলও তেমনি ভালো: আপনি প্রথম গ্রাহককে পেলে সাধারণত অত্যন্ত উচ্চ গ্রাহক স্থায়িত্ব এবং বিস্তারের বিপুল সম্ভাবনা পান। এটি শুধুমাত্র একটি ব্যবসা সুযোগ নয়, বরং সামাজিক �
৭. পদার্থবিজ্ঞানের কাজের জন্য বাস্তব সময়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরামর্শক (AI Guidance for Physical Work)
আপনি কি ম্যাট্রিক্সের স্মৃতি পুনরুদ্ধার করতে পারেন, যেখানে নিও পাইপ সংযোগের মাধ্যমে ক্ষণিকে কৌশল শিখেছিলেন? বাস্তব জীবনে এই "কৌশল সংযোগ" আসছে, যার মাধ্যম মস্তিষ্ক-মেশিন ইন্টারফেস নয়, বরং বাস্তব সময়ে এআ
"যদি আমরা সারাদিন AI কী শ্বেত পোশাক চাকরি প্রতিস্থাপন করবে তা আলোচনা করি তবে এটি কীভাবে নীল পোশাক চাকরিকে শক্তিশালী করে তা দেখা উচিত। স্থানীয় পরিষেবা, তৈরি, স্বাস্থ্য যত্ন এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতে, AI সরাসরি ""হাত"" দিতে পারে না, কি�
ধরুন, একজন কর্মী স্মার্ট চশমা পরে যন্ত্র সংস্কার করছেন, এআই ক্যামেরা দিয়ে ভালভটি দেখে তার কানের কাছে সরাসরি বলছে: "সেই লাল ভালভটি বন্ধ করুন, 3/8 ইঞ্চি স্প্যানার ব্যবহার করুন, সেই অংশটি ঘর্ষিত হয়ে গেছে, তা প্রতিস্থাপন করা প্রয়োজন।"
বহু-মোডাল মডেলের পরিপক্কতা, স্মার্ট হার্ডওয়্যারের (মোবাইল, ইয়ারফোন, চশমা) প্রসার এবং দক্ষ শ্রমিকের অভাব এই তিনটি কারণ মিলিত হয়ে এই বৃহদাকৃতির চাহিদা তৈরি করেছে। বিদ্যমান কোম্পানিগুলির জন্য প্রশিক্ষণ সিস্টেম তৈরি করা হোক অথবা একটি নতুন ধরনের "সুপার ব্লু-কালার" শ্রমিক প্ল্�
8. ভাষা সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করা বৃহৎ স্পেসিয়াল মডেল (Large Spatial Models)
বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের (AI) স্ফোর্তি ঘটিয়েছে, কিন্তু তাদের বুদ্ধিমত্তা "ভাষা" বর্ণনা করার পরিসরে সীমাবদ্ধ। AGI বা সাধারণ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বাস্তবায়নের জন্য AI-এর পদার্থ বিশ্ব এবং স্পেস সম্পর্ক বুঝতে হবে।
বর্তমান এআই জ্যামিতি, 3D গঠন, ভৌত ঘূর্ণন ইত্যাদি স্পেসিয়াল কাজগুলি করতে অসমর্থ। এটি তাদের ভৌত জগতের সাথে যোগাযোগের ক্ষমতা সীমিত করে।
আমরা এমন একটি দল খুঁজছি যে বৃহৎ স্পেসিয়াল মডেল (Large Spatial Models) গঠন করতে পারে। এই মডেলগুলি জ্যামিতি কে ভাষার সহচর হিসাবে নয়, বরং প্রথম নীতি হিসাবে গ্রহণ করবে। যে ব্যক্তি AI-কে পদার্থ গঠন বুঝিয়ে এবং ডিজাইন করতে দিতে পারে, তিনি পরবর্তী OpenAI স্তরের মৌলিক মডেল গঠনের সুযোগ পাবেন।
9. সরকারি প্রতারণা শিকারীদের জন্য ডিজিটাল আগ্নেয়াস্ত্র ভাণ্ডার
সরকার বিশ্বের সবচেয়ে বড় ক্রেতা, যে প্রতি বছর ট্রিলিয়ন ডলারের ব্যয় করে এবং প্রতারণার কারণে বিপুল পরিমাণে অর্থ হারায়। শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্�
যুক্তরাষ্ট্রের মিথ্যা দাবী আইনটি বেসরকারি নাগরিকদের কোম্পানিগুলিকে কেলেঙ্কারির বিরুদ্ধে মামলা করার অনুমতি দেয় এবং পুনরুদ্ধার হওয়া অর্থ থেকে একটি শেয়ার পায়। এটি কেলেঙ্কারি প্রতিরোধে সবচেয়ে কার্যকর পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি, কিন্তু বর্তমান প্রক্রিয়াটি খুব প্রাকৃতিক: একজন সূত্রদাতা একটি আইনী
আমাদের একটি বিশেষভাবে ডিজাইন করা স্মার্ট সিস্টেমের প্রয়োজন। এটি শুধুমাত্র একটি সাদামাটা ড্যাশবোর্ড নয়, বরং এটি একটি স্বয়ংক্রিয় পিডিএফ বিশ্লেষক, জটিল খালি কোম্পানি গঠন ট্র্যাক করে এবং ছড়ানো প্রমাণ
আপনি যদি প্রতারণা পুনরুদ্ধারের গতি 10 গুণ বাড়িয়ে দিতে পারেন, তবে আপনি শুধুমাত্র একটি বৃহদাকৃতির ব্যবসা সাম্রাজ্য গড়ে তুলতে পারবেন না, কোটি ক
১০. LLM প্রশিক্ষণ সহজ করুন (Make LLMs Easy to Train)
এ আই এর জনপ্রিয়তা যত বেড়েছে, বড় মডেল প্রশিক্ষণের অভিজ্ঞতা তত খারাপ হয়েছে।
বিকাশকারীদের প্রতিদিন ভেঙে যাওয়া এসডিকে সহ যুদ্ধ করতে হয়, ঘন্টার পর ঘন্টা সময় নষ্ট করে যখন গিপিই ইনস্ট্যান্সগুলি শুরু হওয়ার সাথে সাথেই ভেঙে যায়, অথবা ওপেন সোর্স টুলগুলিতে মারাত্মক বাগ খুঁজে পাওয়া হয়। আরও বলার দরকার নেই, ট
যেমন মেঘ সংস্করণের সময় ডেটাডগ এবং স্নোফ্লেক জন্ম নেয়, এআই যুগেও আমাদের ভালো করে খননের জন্য আরও ভালো "শিফার" দর
প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণরূপে স
বিশাল পরিমাণে ডেটা সেট সহজে পরিচালনা করতে পারে এমন
মেশিন লার্নিং গবেষণা জন্য নকশা করা হয়েছে ডেভেলপম
পোস্ট-ট্রেনিং এবং মডেল বিশেষজ্ঞতা ক্রমবর্ধমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার সাথে সাথে, এই অবকাঠামোগুলি ভবিষ্যতের সফটওয়্যা�