হুয়াং রেন্সিন শুরুর দিনগুলিতে একটি বড় ক্ষুধার্ত মেয়ের মতো অসংকোচে ছিলেন, প্রতিষ্ঠানের প্রথম দিনেও তাঁর আলোচনা ছিল দুপুরে কী খাবেন? 😂 30 বছর বয়সের জন্মদিনে, একটি অসংগঠিত দল শুরু হয়েছিল, প্রতিদিনের মিটিংগুলি প্রায়শই অস্বস্তিকর কথাবার্তা ছিল, কয়েক মাস পরে এটি পরিণত হয়েছিল: ফ্রিজে ডোনাট রাখা উচিত কি? আপনি কল্পনা করতেও পারবেন না যে, তিনি প্রায় 0-এর থেকেই শুরু করেছিলেন! উদ্যোক্তা বইগুলি পড়েছিলেন, VC (ভেঞ্চার ক্যাপিটাল) কী, কীভাবে কোম্পানি নিবন্ধন করতে হয়, সেগুলি বুঝতেন। ভাগ্যবশত, হুয়াং-এর চরিত্রটি অত্যন্ত ভালো, তাঁর ব্যক্তিত্বের আকর্ষণও অসাধারণ, VC-রা PPT-এর পরিবর্তে মানুষকেই 투资 (বিনিয়োগ) করে, এবং তিনি CUDA আর্কিটেকচার, AI-এর ক্যালকুলেশন পাওয়ারের মতো জটিল বিষয়গুলিকেও অসাধারণভাবেই একটি বড় দৃষ্টিভঙ্গির মধ্যে উপস্থাপন করতেন। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণটি, তিনি সেই 湿雪 (আদ্রবরফ) এবং দীর্ঘ, ঘনভাবে 陡坡 (খাড়া ঢাল)টি খুঁজেপেয়েছিলেন!

আলিবাবার Qwen3.7-Max ঠিক ৩৫ ঘন্টা ধরে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করেছে। কথা বলেনি। প্রম্পটের উত্তর দেয়নি। নিজের এআই চিপের জন্য হার্ডওয়্যার অ্যাটেনশন কার্নেল ডিজাইন করেছে — শূন্য থেকে। ৪৩২টি কার্নেল টেস্ট। ১,১৫৮টি টুল কল। শূন্য মানব হস্তক্ষেপ। এই মডেলটি প্রশিক্ষণের সময় এই চিপ আর্কিটেকচার কখনও দেখেনি। শুরু করেছিল: কোনও ডকুমেন্টেশন, কোনও স্যাম্পল কোড, কোনও মাপকাঠির ডেটা ছাড়া। শুধুমাত্র ট্রিটনে একটি রেফারেন্স ইমপ্লিমেন্টেশন নিয়ে। ৩৫ ঘন্টা পর: অপটিমাইজড কার্নেল। কম্পাইল, টেস্ট, লুপের মধ্যে সংশোধন। নিজেরই ভুলগুলি ধরেছে। নিজেরই পারফরম্যান্স ট্র্যাক করেছে। এটিই হলো agentic AI-এর আকার, যখন আপনি গার্ডরেইলসগুলি সরিয়ে ফেলেন এবং এটিকে কাজ করতে দেন। একটি ডেমো নয়। একটি বেঞ্চমার্কও নয়। বাস্তব হার্ডওয়্যারের উপর একটি বাস্তব ইঞ্জিনিয়ারিং টাস্ক। “এআই সহায়ক” এবং “এআই ইঞ্জিনিয়ার”-এর মধ্যের সীমা খুবই পাতলা হয়ে আসছে। — Robbie Jeo

আজকের ভিডিও গেম চেয়ার ফল্কস 🎮🎮

CoWoS TSMC: 2024 শেষের দিকে 35K পিস/মাস থেকে 2026 শেষের দিকে 130K পিস/মাস পর্যন্ত উৎপাদন ক্ষমতা বৃদ্ধি (প্রায় 4 গুণ বৃদ্ধি), তবুও সমস্ত পণ্য বিক্রি হয়ে যায়। NVIDIA প্রায় 60% (595K পিস/বছর) দখল করে, AMD, Google ইত্যাদি বাকি শেয়ার নিয়ে প্রতিযোগিতা করছে। আউটসোর্সিং: ASE এবং Amkor TSMC-এর কাছ থেকে CoWoS-এর সাব-স্টেপগুলি আউটসোর্স করে, 2026 সালে অ্যাডভান্সড প্যাকেজিংয়ের আয় দ্বিগুণ হওয়ার পূর্বানুমান। Intel EMIB/Foveros একটি বিকল্প হিসাবে উঠে আসছে।

ডেটা সেন্টার নির্মাণ গতি: পাঁচটি উত্তর আমেরিকান CSP (AWS, Microsoft, Google, Meta, Oracle) বিশ্বব্যাপী 800-900টি ডেটা সেন্টার স্থাপন করেছে। AWS সর্বাধিক অংশ দখল করেছে। CoreWeave: 2025 সালের শেষের দিকে 850MW সক্রিয় বিদ্যুৎ (43টি ডিসি), 2026 সালের লক্ষ্য >1.7GW, মূলধন ব্যয় $300-350 বিলিয়ন (দ্বিগুণ)। 2030 সালের মধ্যে 5GW যোগ করার পরিকল্পনা। বিলম্বের ঝুঁকি: CoreWeave-এর কিছু প্রকল্পের নির্মাণ বিলম্বের কারণে শেয়ারহোল্ডারদের দ্বারা মামলা করা হয়েছিল।

টোকেন বৃদ্ধি OpenAI: 9 বিলিয়ন সপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহারকারী দাবি করে, API কল অবিরাম বৃদ্ধি পাচ্ছে। Google: Gemini-এর পেইড ব্যবহারকারী 258% বৃদ্ধি পেয়েছে YoY, Claude-এর 200% কে ছাড়িয়েছে। Google Cloud-এর backlog $4600 বিলিয়ন (প্রায় দ্বিগুণ)। রিজনিং স্পিড: Gemini 2.5 Flash Lite 240 TPS, Claude Haiku 4.5 180 TPS, DeepSeek V3.2 110 TPS। রিজনিং দক্ষতা বৃদ্ধি হার্ডওয়্যার চাহিদা কিছুটা কমিয়ে দিতে পারে।

অনেকেই মনে করে যে হুয়াওয়ে ইউভি এড়িয়ে গিয়েছে এবং এটি ছাড়াই 1.4 ন্যানোমিটারে স্কেল করার একটি পদ্ধতি বিকাশ করেছে। কিন্তু তাদের গ্রাফ থেকে দেখা যাচ্ছে, 2030 এবং 2031 এর মধ্যে একটি বিশাল ঘনত্ব এবং ক্লক স্পিডের বৃদ্ধি ঘটেছে। 2019 এর প্রতিবন্ধকতার পর, 2020 সালে হুয়াওয়ে প্রজেক্ট মাউন্ট এভারেস্ট শুরু করে। লক্ষ্য ছিল 10 বছরের মধ্যে ইউভি মেশিন বিকাশ এবং বড়পরিসরে উৎপাদন করা। চীনের ইউভি-এর সম্ভাব্য তারিখ এখন 2030।

🚨🚨 রিপোর্ট অনুযায়ী, মাইক্রোসফট ইঞ্জিনিয়ারদের ক্লড ব্যবহার বন্ধ করার নির্দেশ দিয়েছে কারণ এআই বিল বিস্ফোরিত হয়ে গিয়েছে, যখন ইউবার বলেছে যে এপ্রিলের মধ্যেই তাদের পুরো বার্ষিক এআই বাজেট ধ্বংস হয়ে গিয়েছে।

তিন সপ্তাহ = এলন টাইম, তাই সম্ভবত সেপ্টেম্বর কিন্তু কার্সর ডেটা জিনিসটা আসলে আকর্ষণীয়। এটা বাস্তব ডেভ ওয়ার্কফ্লো সংকেত, কৃত্রিম অপশুন নয়।