এখন এন্টারপ্রাইজ এআই-এ একটি অদৃশ্য বিন্দু রয়েছে: সবাই “মডেল” বিক্রি করছে, প্রায় কেউই “সেই মডেলটিকে উৎপাদনে কাজ করানোর জন্য প্রয়োজনীয় ইনফ্রাস্ট্রাকচার” বিক্রি করছে না।
এটি একটি প্যারাডক্স—কোম্পানিগুলি LLM, এজেন্ট, অভ্যন্তরীণ চ্যাটবটে বাজেট বিনিয়োগ করছে, কিন্তু বেশিরভাগ ব্যর্থতার কারণ মডেলের গুণগত মান নয়। এর কারণ হলো, নীচের ডেটা এখনও বিচ্ছিন্ন, সিঙ্কহীন, এবং নিরাপদভাবে এবং প্রতিষ্ঠিত গভর্ন্য়েন্সের সাথে মডেলের মধ্যে পাঠানোর অসম্ভব।
🔺 প্রকৃত প্রশ্নটি “কোন মডেলটি ভালো” নয়—এটি হলো, একটি সংগঠনের ডেটা কি AI-এর জন্য প্রস্তুত অবস্থায় আছে?
🔺 নিয়ন্ত্রিতশিল্প—বিত্ত, স্বাস্থ্যসেবা, প্রতিরক্ষা,বিমানচলাচল—এর জন্য, বাধা আরও বেশি: আপনার জটিল ডেটা পরিচালনা করতে হবে AND air-gapped বা on-premise পরিবেশেও AI-এর চলমান সক্ষমতা থাকতে হবে, যেখানে সবচেয়ে বেশি consumer-facing AI SaaS-এরা never goes।
🔺এইজন্যই, recent-এর more interesting case studies crypto-native AI startups-এর কাছেই nay, full-stack infrastructure players-এর কাছে—Scale Network-এরও,যা Changi, Shanghai-এর international airports-এর scale-এ and Public Health England-এর public health systems-এ already deployed।
এইজন্যই “AI infrastructure”-কে large organizations-এর eye-তে “AI models”-এর from separate conversation-এ convert hocche—models replaceable, kintu data → AI → action-এর link layer-ti kei production-এ AI-এর stability-nirnay kore.
অন্যদের opinion jante ichhi: next wave of enterprise AI-এ infrastructure ki model-ta kei deciding factor? 🔄
Disclaimer: Personal opinion, not financial advice. DYOR before making any decisions.
#ScaleNetwork #ScaleAI #EnterpriseAI #AI