📢ব্রেকিং: চিকাগোতে সুবিধাটির উদ্বোধনের আগে অবামা প্রেসিডেনশিয়াল সেন্টার প্রকল্পে জড়িত কিছু ঠিকাদারদের প্রতিবেদন করা হয়েছে যে তারা পেমেন্টের দেরি নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছে। প্রতিবেদন অনুযায়ী, নির্মাণ খরচ প্রায় 1 বিলিয়ন ডলারের কাছাকাছি বেড়েছে, যা প্রকল্পটির প্রতি দৃষ্টি আকর্ষণ করছে।

💻 AI বিল্ডআউট - আমি ট্রেডকে 10টি ক্যাটাগরিতে ভাগ করেছি — প্রতিটির আমার শীর্ষ 3 পছন্দ এবং গত মার্কেট ক্লোজের (প্রায় ১১/৬/২৬) স্টক মূল্য: এটি বুকমার্ক করুন এবং আমাকে জানান যে আমি কী হারিয়ে ফেলেছি/আপনার প্রিয় নামগুলি কী? 1. GPU/কম্পিউট সিলিকন $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/মেমোরি $MU $1,010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. অপটিক্যাল/ফটনিক্স $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. নেটওয়ার্কিং/ইন্টারকানেক্ট $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. ফাউন্ড্রি/প্যাকেজিং $TSM ~$300 | $ASML ~$1,050 | $AMKR ~$38 6. সার্ভার/হার্ডওয়্যার $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. পাওয়ার/ইলেকট্রিক্যাল $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. পাওয়ার জেনারেশন/গ্রিড $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. GPU ক্লাউড/নিওক্লাউডস $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5.50 10. ডেটা সেন্টার REITs/কানেক্টিভিটি $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

উত্তর আমেরিকায় এআই ডেটা সেন্টারগুলি 2025 সালে প্রায় 264 বিলিয়ন গ্যালন (1 ট্রিলিয়ন লিটার) জল খরচ করেছে। বাজার গবেষণা প্রতিষ্ঠান মরডর ইন্টেলিজেন্স দ্বারা উল্লেখিত এই বিশাল খরচের পরিমাণটি নিউ ইয়র্ক সিটির পুরো বার্ষিক জল চাহিদার সমান। একই সময়ে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রায় 63% অঞ্চলে তীব্র শুকনো আবহাওয়ার অবস্থা দেখা দেওয়ায় এই সমস্যা একটি বিতর্কের কেন্দ্রে পরিণত হয়েছে।

কি আমরা ডেটা সেন্টার দ্বারা নির্গত তাপকে বিদ্যুৎ উৎপাদনে ব্যবহার করতে পারি?

🚨 ব্রেকিং! এখনই বিস্ফোরিত হচ্ছে শক্তিশালী অট্টহাসি—2028 এর মধ্যে আমাদের ডেটা সেন্টারগুলি শেষ হয়ে যাবে এবং আমাদের জানা ইন্টারনেট ধ্বংস হয়ে যাবে! 😱

☀️ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে সৌর শক্তি কয়লাকে ছাড়িয়ে গেছে। তবে, এই ইতিহাস গঠনকারী ঘটনার বিষয়ে প্রতিবেদনগুলি একটি এরর 404 এর সাথে সংযুক্ত। সংখ্যা, তারিখ বা প্রেক্ষাপট যাচাইয়ের জন্য মূল উৎসটি উপলব্ধ নয়। এটি কঠোরভাবে তথ্য পরীক্ষা করার গুরুত্বকে উজ্জ্বল করে। অ্যাক্সেসের অভাবের পরেও, পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি নিয়ে আলোচনা দিনে দিনে বাড়ছে। বিদ্যুৎ ব্যবস্থার রূপান্তর চলছে, কিন্তু পরিষ্কার ডেটা প্রয়োজন। শক্তির ভবিষ্যৎ সম্পর্কে সচেতন থাকুন।

এই পর্যায়ে আমি AI ডেটা সেন্টারের জন্য "উপকরণ বিল" দেখছি: তামা কম্পিউটিং রুমের বিদ্যুৎ বিতরণ, বাসবার, ট্রান্সফরমার, UPS থেকে তরল শীতলন পাম্প ও ভালভ পর্যন্ত সবকিছুতেই ব্যবহৃত হচ্ছে। 1GW স্তরের একটি AI পার্কে সর্বোচ্চ প্রায় 5 লক্ষ টন তামা ব্যবহার হতে পারে, 2026 সালের জন্য ডেটা সেন্টারের ক্ষেত্রে 47.5 লক্ষ টন চাহিদার কথা বলা হচ্ছে। ক্যাপাসিটি বৃদ্ধির শেষ পর্যায়ে BOM তালিকায় পৌঁছাবে, এবং তামা এই পুরনো উপকরণটি হঠাৎ করেই AI capex-এর ছায়াবক্ররূপে পরিণত হয়েছে।

অনেক কোম্পানি ইতিমধ্যেই ডেটা সেন্টার এবং অবকাঠামোর উপর বিশাল মূলধন ব্যয়ের মাধ্যমে তাদের বিনিয়োগের পরিমাণকে ছাড়িয়ে গেছে। যদিও এই কোম্পানিগুলি শক্তিশালী ব্যালেন্স শীট এবং উচ্চ ক্রেডিট রেটিং বজায় রাখছে, একটি প্রধান ঝুঁকি হলো যে AI-এর আয় কি ব্যয়ের বৃদ্ধির সাথে পাল্টাতে পারবে। ত্বরিত আয় বৃদ্ধিকে সমর্থন করবে; দেরি হলে ক্রেডিট মেট্রিক্স এবং পুনঃবিনিয়োগের উপর চাপ পড়তে পারে। এবং যদি বর্তমান মূলধন বণ্টনের প্রবণতা চলতে থাকে, তবে চূড়ান্ত AI বুলবুলি 1990-এর দশকের শেষের ডট-কম বুলবুলির চেয়েও অনেক বড় হতে পারে। ইতিহাস পুনরাবৃত্তি হয় না, কিন্তু এটি প্রায়শই মিলে যায়।

টেস্লা সুপারকম ডেটা সেন্টারের সমস্যার কারণে এন্ট্রোপিককে ভাড়া দেওয়া হয়েছে। মাস্ক যে কলোসাস 1 কে দ্রুত নির্মাণ করে গর্ব করছিলেন, তা ব্যবহার না করে এন্ট্রোপিককে ভাড়া দেওয়া হয়েছে। তথ্য হলো, স্পেসএক্স যে বড় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটিং নেটওয়ার্কটি গ্লক শিক্ষার জন্য ব্যবহার করতে চাইছিল, সেখানে ল্যাটেন্সি এবং হার্ডওয়্যার মিশ্রণের সমস্যা দেখা দেয়, এবং তারপর এন্ট্রোপিকসহ অন্যান্যদের কম্পিউটিং সম্পদ ভাড়া দিয়ে আয়করণ করা হয়। অর্থাৎ, এটি সম্পূর্ণভাবে ব্যর্থ ডেটা সেন্টারের চেয়ে, সর্বশেষ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল শিক্ষার জন্য বটলনেক দেখা গিয়েছিল, এবং এটি বাইরের ভাড়ার আয়ের মাধ্যমে পরিণত হয়েছিল। গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিটের (GPU) সংখ্যা শুধুমাত্র বেশি হলেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষা হয়না। H100, H200, GB200-এর মতো প্রজন্মগুলির মিশ্রণ, এবং কমিউনিকেশন নেটওয়ার্কের সিঙ্ক্রোনাইজেশনের অস্থিরতা, 2024-এর 2025-এর 2026-এর 2027-এর 2028-এর 2029-এর 2030-এর 2031-এর 2032-এর 2033-এর 2034-এর 2035-এর 2036-এর 2037-এর 2038-এর 2039-এর 2040-এর 2041-এর 2042-এর 2043-এর 2044-এর 2045-এর 2046-এর 2047-এর 2048-এর 2049-এর 2050-এর 2051-এর 2052-এর 2053-এর 2054-এর 2055-এর 2056-এর 2057-এর 2058-এর 2059-এর 2060-এর 2061-এর 2062-এর 2063-এর 2064-এর 2065-এর 2066-এর 2067-এর 2068-এর 2069-এর 2070-এর 2071-এর 2072-এর 2073-এর 2074-এর 2075-এর 2076-এর 2077-এর 2078-এর 2079-এর 2080-এর 2081-এর 2082-এর 2083-এর 2084-এর 2085-এর 2086-এর 2087-এর 2088-এর 2089-এর 2090-এর 2091-এর 2092-এর 2093-এর 2094-এর 2095-এর 2096-এর 2097-এর 2098-এর 2099-এর 2100-এর 1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1999—1— সবশেষে, AI infrastructure - the core is not the number of chips, but design, networking, and homogeneity. “In other words, a loosely mixed cluster won’t work — you need a homogeneous cluster of the latest GPUs and a high-performance network.” Going forward, the importance of high-performance networking that rapidly and reliably connects GPUs will only grow, not just the latest GPUs themselves.