অর্থনীতি জগতে ডিপসিক নিয়ে হইচই শুরু হতে প্রায় এক মাস লেগেছিল, কিন্তু যখন শুরু হলো, তখন এনভিডিয়ার বাজার মূলধন থেকে অর্ধ ট্রিলিয়নেরও বেশি ডলার – অথবা পুরো একটা স্টারগেট – উড়ে গেল। শুধু এনভিডিয়াই নয়, টেসলা, গুগল, অ্যামাজন এবং মাইক্রোসফ্টও ডুবে গেল।
স্কেল এআই-এর সিইও আলেকজান্ডার ওয়াংয়ের মতে, ডিপসিকের দ্রুত প্রকাশিত দুটি এআই মডেল, আমেরিকান ল্যাবগুলোর সেরা মডেলগুলোর সমকক্ষ। আর ডিপসিক যে সীমাবদ্ধতার মধ্যে কাজ করছে তাতে মনে হয় আমেরিকান সমকক্ষদের তুলনায় অনেক কম খরচে প্রশিক্ষণ দিয়েছে। তাদের সাম্প্রতিক একটি মডেলের চূড়ান্ত প্রশিক্ষণ চালাতে নাকি মাত্র ৫.৬ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে, যা একজন আমেরিকান এআই বিশেষজ্ঞের প্রায় সমান বেতন। গত বছর, অ্যানথ্রোপিক সিইও দারিও অ্যামোডি বলেছিলেন যে মডেল প্রশিক্ষণের খরচ ১০০ মিলিয়ন থেকে ১ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত। সিইও স্যাম Altman এর মতে, OpenAI এর GPT-4 এর খরচ ১০০ মিলিয়ন ডলারের বেশি ছিল। ডিপসিক সম্ভবত AI এর খরচ সম্পর্কে আমাদের ধারণাকে উল্টে দিয়েছে, যা পুরো শিল্প জুড়ে বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে।
এই সব মাত্র কয়েক সপ্তাহের মধ্যে ঘটেছে। বড়দিনের দিন, ডিপসিক একটি যুক্তিসঙ্গত মডেল (v3) প্রকাশ করে যা প্রচুর আলোড়ন সৃষ্টি করে। তাদের দ্বিতীয় মডেল, R1, গত সপ্তাহে প্রকাশিত হয়েছে, যাকে মার্ক আন্দ্রেসেন, ভিসি এবং প্রেসিডেন্ট ডোনাল্ড ট্রাম্পের উপদেষ্টা, “আমি আমার জীবনে দেখা সবচেয়ে আশ্চর্যজনক এবং চিত্তাকর্ষক সাফল্যগুলোর মধ্যে একটি” বলে অভিহিত করেছেন। ডিপসিকের মডেলগুলোর অগ্রগতি দেখায় যে “এআই দৌড় খুব প্রতিযোগিতামূলক হবে,” ট্রাম্পের এআই এবং ক্রিপ্টো জার ডেভিড স্যাকস বলেছেন। উভয় মডেলই প্রশিক্ষণের ডেটা বাদে আংশিকভাবে ওপেন সোর্স।
ডিপসিকের সাফল্য প্রশ্ন তৈরি করে যে এআই দৌড় জেতার জন্য বিলিয়ন ডলারের কম্পিউট সত্যিই প্রয়োজন কিনা। প্রচলিত ধারণা ছিল যে বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলো এআই-তে আধিপত্য করবে কারণ তাদের কাছে অগ্রগতির পেছনে ছোটার জন্য অতিরিক্ত নগদ অর্থ রয়েছে। এখন, মনে হচ্ছে বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলো কেবল টাকা নষ্ট করেছে। মডেলগুলোর আসলে কত খরচ হয়েছে তা বের করা একটু কঠিন কারণ, স্কেল এআই-এর ওয়াং যেমন উল্লেখ করেছেন, নিষেধাজ্ঞার কারণে ডিপসিক কী ধরনের এবং কতগুলো জিপিইউ আছে সে সম্পর্কে সততার সাথে বলতে পারবে না।
এমনকি যদি সমালোচকরা সঠিক হন এবং ডিপসিক তাদের হাতে থাকা জিপিইউ সম্পর্কে সত্য না বলে (ন্যাপরকিন হিসাব বলছে ব্যবহৃত অপটিমাইজেশন কৌশল মানে তারা সত্য বলছে), ওপেন সোর্স কমিউনিটির এটি জানতে বেশি সময় লাগবে না, Hugging Face এর গবেষণা প্রধান, Leandro von Werra এর মতে। তার দল সপ্তাহান্তে R1 রেসিপি প্রতিলিপি করতে এবং ওপেন সোর্স করতে কাজ শুরু করেছে, এবং একবার গবেষকরা মডেলটির নিজস্ব সংস্করণ তৈরি করতে পারলে, “আমরা খুব দ্রুত জানতে পারব যে সংখ্যাগুলো মেলে কিনা।” All about Deepseek Ai
ডিপসিক কি? What is Deepseek?
ডিপসিক একটি শীর্ষস্থানীয় চীনা এআই স্টার্টআপ, দুই বছর আগে প্রতিষ্ঠিত এবং সিইও লিয়াং ওয়েনফেং এর নেতৃত্বে। এটি চেজিয়াং বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রকৌশলীদের দ্বারা শুরু করা একটি হেজ ফান্ড থেকে উদ্ভূত হয়েছে। লিয়াং-এর মতে, ডিপসিকের মূল লক্ষ্য হল কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (এজিআই) অর্জনের জন্য এআই আর্কিটেকচার এবং অ্যালগরিদমের ক্ষেত্রে “সম্ভাব্য গেম-পরিবর্তনকারী” উদ্ভাবন তৈরি করা – মূলত, মানুষের মতোই বুদ্ধিমান এআই। ওপেনএআই এর বিপরীতে, ডিপসিক লাভজনক হওয়ার দাবি করে।
লিয়াং 2021 সালে হাজার হাজার এনভিডিয়া জিপিইউ কেনা শুরু করেন (মার্কিন চিপ নিষেধাজ্ঞার ঠিক আগে) এবং “এজিআই এর সারমর্ম অন্বেষণ” করার লক্ষ্যে 2023 সালে ডিপসিক চালু করেন। তিনি ওপেনএআই সিইও অল্টম্যান এবং অন্যান্য শিল্প নেতাদের মতোই উচ্চাকাঙ্ক্ষী লক্ষ্য ভাগ করেন। লিয়াং একটি সাক্ষাৎকারে বলেছিলেন যে তাদের গন্তব্য এজিআই, যার অর্থ হল সীমিত সম্পদ দিয়ে শক্তিশালী মডেল সক্ষমতা উপলব্ধি করার জন্য তাদের নতুন মডেল কাঠামো অধ্যয়ন করতে হবে। All about Deepseek Ai
ডিপসিক ঠিক সেটাই করেছে। মডেলের দক্ষতা উন্নত করে এমন উদ্ভাবনী প্রযুক্তিগত পদ্ধতির মাধ্যমে, তারা দাবি করেছে যে তাদের আর১ মডেলের চূড়ান্ত প্রশিক্ষণে মাত্র ৫.৬ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এটি ওপেনএআই এর ও১ মডেলের তুলনায় ৯৫% খরচ হ্রাস। একদম শুরু থেকে তৈরি না করে, ডিপসিক বিদ্যমান ওপেন-সোর্স মডেল, বিশেষ করে মেটার লামা মডেলকে ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করেছে। তাদের প্রশিক্ষণের ডেটা সম্পূর্ণরূপে প্রকাশ করা না হলেও, ডিপসিক সিন্থেটিক ডেটা বা কৃত্রিমভাবে তৈরি তথ্য ব্যবহারের কথা উল্লেখ করেছে।
প্রশিক্ষণের ডেটা ছাড়া, ও১ এর “অনুলিপি” কতটা তা সঠিকভাবে বলা কঠিন। প্রথম গবেষণাপত্র প্রকাশের সময়, অল্টম্যান পরামর্শ দিয়েছিলেন যে একটি কার্যকরী মডেলের অনুলিপি করা তুলনামূলকভাবে সহজ হলেও, নতুন এবং ঝুঁকিপূর্ণ কিছু তৈরি করা অত্যন্ত কঠিন। ওপেনএআই বিনিয়োগকারী জোশুয়া কুশনারও ইঙ্গিত দিয়েছিলেন যে ডিপসিক মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলি ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়েছিল।
মাইলস ব্রুন্ডেজ ব্যাখ্যা করেছেন যে আর১ দুটি মূল অপটিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করেছে: আরও দক্ষ প্রি-ট্রেনিং এবং চেইন-অফ-থট যুক্তির উপর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং। ডিপসিক কম দামি জিপিইউ ব্যবহার করার জন্য আরও স্মার্ট উপায় খুঁজে পেয়েছে, আংশিকভাবে একটি নতুন কৌশলের মাধ্যমে যেখানে এআই ট্রায়াল এবং ত্রুটি (রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং) ব্যবহার করে সমস্যাগুলির মাধ্যমে ধাপে ধাপে “চিন্তা” করে। এই সমন্বয় মডেলটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে কম কম্পিউটিং শক্তি এবং অর্থ ব্যবহার করে ও১-স্তরের কার্যকারিতা অর্জন করতে দেয়।
ব্রুন্ডেজ উল্লেখ করেছেন যে ডিপসিক ভি৩ (এবং এর আগে ভি২) জিটিপি-৪ এর মতোই, তবে জিপিইউ ব্যবহারের জন্য আরও দক্ষ প্রকৌশলী কৌশল সহ। অন্যান্য ল্যাব অনুরূপ কৌশল ব্যবহার করলেও (যেমন “মিশ্রণ বিশেষজ্ঞ,” যা জিটিপি-৪ ও ব্যবহার করে), ডিপসিক আরও সূক্ষ্ম টিউনড বিশেষজ্ঞ বিভাগ তৈরি করে এবং আরও দক্ষ যোগাযোগ পদ্ধতির বিকাশের মাধ্যমে এই ধারণার উদ্ভাবন করেছে, যা প্রশিক্ষণের দক্ষতাকে উন্নত করেছে। ডিপসিক ডিপসিকএমএলএ (মাল্টি-হেড ল্যাটেন্ট অ্যাটেনশন) নামে একটি জিনিসও তৈরি করেছে, যা এআই মডেল চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় মেমরি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।
আশ্চর্যজনক দিকটি কেবল আর্কিটেকচার নয়, ব্রুন্ডেজের মতে, ডিপসিকের কয়েক মাসের মধ্যে ওপেনএআই এর কৃতিত্বগুলি দ্রুত প্রতিলিপি করার ক্ষমতা, যা সাধারণত প্রধান এআই অগ্রগতির মধ্যে এক বছরের বেশি ব্যবধানের পরিবর্তে দেখা যায়।
ওপেনএআই নিজেকে উন্নত এআই তৈরিতে বিশেষভাবে সক্ষম হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করেছে, বিশাল এআই ডেটা সেন্টার অবকাঠামো তৈরির জন্য বিনিয়োগকারীদের সমর্থন আকর্ষণ করেছে। যাইহোক, ডিপসিকের দ্রুত প্রতিলিপি দেখায় যে প্রযুক্তিগত সুবিধা বেশি দিন স্থায়ী হয় না – এমনকি কোম্পানিগুলি তাদের পদ্ধতি গোপন রাখার চেষ্টা করলেও।
ভন ওয়াররা পরামর্শ দেন যে ক্লোজড-সোর্স কোম্পানিগুলি তাদের যুগান্তকারী কাজের ধারণার উপর নির্ভর করে তাদের মূল্যায়ন বজায় রাখে। তিনি প্রশ্ন করেন যে তারা তহবিল সংগ্রহের জন্য বা প্রকল্প তৈরির জন্য তাদের অভ্যন্তরীণ সক্ষমতা কিছুটা বেশি বাড়িয়ে বলেছে কিনা, যোগ করে যে এটি তাদের সুবিধার জন্য। All about Deepseek Ai
অর্থনৈতিক আলোচনা: Money talks about Deepseek Ai
বিনিয়োগ সম্প্রদায় ২০২২ সালে ওপেনএআই চ্যাটজিপিটি প্রকাশ করার পর থেকে এআই সম্পর্কে বেশ উৎসাহী হয়ে উঠেছে। প্রশ্নটি ছিল আমরা এআই বুদ্বুদে আছি কিনা, বরং “বুদবুদ কি আসলে ভালো?” (“বুদবুদগুলোর একটি অন্যায়ভাবে নেতিবাচক অর্থ রয়েছে,” ২০২৩ সালে ডিপওয়াটার অ্যাসেট ম্যানেজমেন্ট লিখেছিল।)
এটা স্পষ্ট নয় যে বিনিয়োগকারীরা এআই কীভাবে কাজ করে তা বোঝেন কিনা, তবে তারা তা থেকে ব্যাপক ব্যয় সাশ্রয় আশা করেন। ডিসেম্বরের ২০২৪ সালের একটি প্রতিবেদন অনুসারে, পিডব্লিউসি দ্বারা জরিপ করা দুই-তৃতীয়াংশ বিনিয়োগকারী জেনারেটিভ এআই থেকে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং অনুরূপ সংখ্যক মুনাফা বৃদ্ধির প্রত্যাশা করেন। All about Deepseek Ai
যে পাবলিক কোম্পানিটি এই হাইপ চক্র থেকে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হয়েছে সেটি হল এনভিডিয়া, যা এআই কোম্পানিগুলি ব্যবহার করে এমন অত্যাধুনিক চিপ তৈরি করে। ধারণাটি ছিল যে, এআই স্বর্ণযুগে, এনভিডিয়া স্টক কেনা সেই কোম্পানিতে বিনিয়োগ করা যা কোদাল তৈরি করছে। এআই দৌড়ে যেই জয়ী হোক না কেন, মডেল চালানোর জন্য তাদের এনভিডিয়ার চিপের মজুদ প্রয়োজন হবে। ২৭শে ডিসেম্বর, শেয়ারগুলি ১৩৭.০১ ডলারে বন্ধ হয় – যা ২০২৩ সালের জানুয়ারির শুরুতে এনভিডিয়া স্টকের মূল্যের প্রায় ১০ গুণ।
ডিপসিকের সাফল্য সেই বিনিয়োগ তত্ত্বকে উল্টে দেয় যা এনভিডিয়াকে আকাশচুম্বী দামে চালিত করেছিল। যদি কোম্পানিটি প্রকৃতপক্ষে বেশি চিপ না কিনে চিপগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে ব্যবহার করে, তবে অন্যান্য কোম্পানিগুলিও একই কাজ করতে শুরু করবে। এর অর্থ হতে পারে এনভিডিয়ার সবচেয়ে উন্নত চিপের বাজার কম, কারণ কোম্পানিগুলি তাদের ব্যয় কমানোর চেষ্টা করবে।
“এনভিডিয়ার প্রবৃদ্ধির প্রত্যাশা অবশ্যই কিছুটা ‘আশাবাদী’ ছিল তাই আমি এটিকে একটি প্রয়োজনীয় প্রতিক্রিয়া হিসাবে দেখছি,” ড্যাটাব্রিক্সের এআই ভিপি নবীন রাও বলেছেন। “এনভিডিয়া বর্তমানে যে রাজস্ব আয় করে তা সম্ভবত হুমকির মুখে নয়; তবে গত কয়েক বছরে যে বিশাল প্রবৃদ্ধি হয়েছে তা সম্ভবত হবে না।”
এই বিনিয়োগ থিসিস দ্বারা উপকৃত হওয়া একমাত্র কোম্পানি এনভিডিয়াই ছিল না। ম্যাগনিফিসেন্ট সেভেন – এনভিডিয়া, মেটা, অ্যামাজন, টেসলা, অ্যাপল, মাইক্রোসফ্ট এবং অ্যালফাবেট – ২০২৩ সালে বাজারের বাকি অংশের চেয়ে বেশি পারফর্ম করেছে, তাদের মূল্য ৭৫ শতাংশ বৃদ্ধি পেয়েছে। তারা ২০২৪ সালেও এই চমকপ্রদ দৌড় অব্যাহত রেখেছে, মাইক্রোসফ্ট ছাড়া প্রতিটি কোম্পানিই এসএন্ডপি ৫০০ সূচককে ছাড়িয়ে গেছে। এর মধ্যে, ডিপসিক সম্পর্কিত বিপর্যয় থেকে শুধুমাত্র অ্যাপল এবং মেটা অক্ষত ছিল।
এই উন্মাদনা পাবলিক বাজারের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল না। ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রোপিকের মতো স্টার্টআপগুলিও যথাক্রমে ১৫৭ বিলিয়ন ডলার এবং ৬০ বিলিয়ন ডলারের মতো মাথা ঘোরা করা মূল্যায়নে পৌঁছেছে – কারণ ভিসিরা এই খাতে অর্থ ঢেলেছে। লাভজনকতা ততটা উদ্বেগের বিষয় ছিল না। ওপেনএআই ২০২৪ সালে ৫ বিলিয়ন ডলার লোকসান করার আশা করেছিল, যদিও তারা ৩.৭ বিলিয়ন ডলার রাজস্বের অনুমান করেছিল। All about Deepseek Ai
ডিপসিকের সাফল্য থেকে বোঝা যায় যে কেবল প্রচুর অর্থ খরচ করাই ততটা সুরক্ষামূলক নয় যতটা অনেক কোম্পানি এবং বিনিয়োগকারী ভেবেছিল। এটি ইঙ্গিত দেয় যে ছোট স্টার্টআপগুলি এমনকি প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের মাধ্যমে পরিচিত নেতাদেরও ব্যাহত করে দৈত্যদের সাথে অনেক বেশি প্রতিযোগিতামূলক হতে পারে। তাই এটি বড়দের জন্য খারাপ খবর হলেও, এটি ছোট এআই স্টার্টআপগুলোর জন্য ভালো খবর হতে পারে, বিশেষ করে যেহেতু এর মডেলগুলো ওপেন সোর্স।
ঠিক যেমন ষাঁড়ের দৌড় অন্তত আংশিকভাবে মনস্তাত্ত্বিক ছিল, তেমনি বিক্রিও হতে পারে। Hugging Face-এর ভন ওয়াররা যুক্তি দেন যে একটি সস্তা প্রশিক্ষণ মডেল আসলে জিপিইউর চাহিদা কমাবে না। “আপনি যদি ছোট পরিসরে একটি অতি শক্তিশালী মডেল তৈরি করতে পারেন, তাহলে কেন আপনি আবার এটিকে স্কেল আপ করবেন না?” তিনি জিজ্ঞাসা করেন। “আপনি যা স্বাভাবিকভাবেই করেন তা হল আপনি কীভাবে কিছু সস্তায় করতে হয় তা বের করেন, কেন এটিকে স্কেল আপ করে আরও ব্যয়বহুল সংস্করণ তৈরি করবেন না যা আরও ভাল।” All about Deepseek Ai
প্রয়োজনের তাগিদে অপটিমাইজেশন
ডিপসিক শুধু বিনিয়োগের দৃশ্যপটেই আলোড়ন সৃষ্টি করছে না – এটি চীনের পক্ষ থেকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রতি একটি স্পষ্ট হুঁশিয়ারিও। ডিপসিক মডেলগুলির অগ্রগতি থেকে বোঝা যায় যে চীন রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ থাকা সত্ত্বেও মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অত্যাধুনিক প্রযুক্তির সাথে সহজেই তাল মিলিয়ে চলতে পারে।
RAND বিশেষজ্ঞ Lennart Heim এবং অক্সফোর্ডের পিএইচডি প্রার্থী সিহাও হুয়াং, যিনি শিল্প নীতিতে বিশেষজ্ঞ, তাদের মতে, অত্যাধুনিক চিপগুলির উপর রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ, যা ২০২৩ সালের অক্টোবরে শুরু হয়েছিল, তুলনামূলকভাবে নতুন, এবং এর সম্পূর্ণ প্রভাব এখনও অনুভূত হয়নি। All about Deepseek Ai
যুক্তরাষ্ট্র এবং চীন বিপরীত পদ্ধতি অবলম্বন করছে। যেখানে চীনের ডিপসিক দেখাচ্ছে যে সীমিত কম্পিউট থাকা সত্ত্বেও অপটিমাইজেশনের মাধ্যমে উদ্ভাবন করা সম্ভব, সেখানে যুক্তরাষ্ট্র কাঁচা শক্তির উপর বড় বাজি ধরছে – যেমন ট্রাম্পের সাথে অল্টমানের ৫০০ বিলিয়ন ডলারের স্টারগেট প্রকল্পে দেখা যায়।
কিছু পর্যবেক্ষকের মতে, রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ বিপরীত প্রমাণিত হয়েছে: চীনের অগ্রগতি রোধ করার পরিবর্তে, তা উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে।
ব্রুন্ডেজ বলেছেন, “ডিপসিকের আর১ এর মতো যুক্তিসঙ্গত মডেল ব্যবহার করার জন্য প্রচুর জিপিইউ প্রয়োজন, যেমনটি ডিপসিক তাদের অ্যাপ দিয়ে বেশি ব্যবহারকারীকে পরিষেবা দিতে গিয়ে দ্রুত সমস্যায় পড়েছিল।” “এই বিষয়টি এবং রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিং স্কেল আপ করলে ডিপসিকের মডেলগুলি তাদের বর্তমান অবস্থার চেয়েও শক্তিশালী হয়ে উঠবে, তা বিবেচনা করে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য জিপিইউগুলির উপর কার্যকর রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ রাখা আগের চেয়ে আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ।” All about Deepseek Ai
ডিপসিকের চ্যাটবট অ্যাপ স্টোরের র্যাঙ্কিংয়ে চ্যাটজিপিটি-কে ছাড়িয়ে গেছে, তবে এর সাথে কিছু গুরুতর সতর্কতা রয়েছে। ওয়াল স্ট্রিট জার্নালের প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, চীনের স্টার্টআপগুলিকে ৫,০০০ থেকে ১০,০০০ প্রশ্নের একটি ডেটা সেট জমা দিতে হয় যে মডেলটি উত্তর দিতে অস্বীকার করবে, যার মধ্যে প্রায় অর্ধেক রাজনৈতিক মতাদর্শ এবং কমিউনিস্ট পার্টির সমালোচনার সাথে সম্পর্কিত। অ্যাপটি তাইওয়ানের গণতন্ত্র এবং তিয়ানানমেন স্কয়ারের মতো সংবেদনশীল বিষয় নিয়ে আলোচনা বন্ধ করে দেয়, যখন ব্যবহারকারীর ডেটা চীনের সার্ভারে প্রবাহিত হয় – যা সেন্সরশিপ এবং গোপনীয়তা উভয় উদ্বেগের জন্ম দেয়।
কিছু লোক সন্দিহান যে ডিপসিকের অর্জনগুলি বর্ণিত উপায়ে করা হয়েছে। সিটি বিশ্লেষক আতিফ মালিক একটি গবেষণা নোটে বলেছেন, “আমরা এই ধারণাটিকে প্রশ্ন করি যে এর কৃতিত্বগুলি উন্নত জিপিইউ ব্যবহার না করে সূক্ষ্ম টিউন করা এবং/অথবা অন্তর্নিহিত এলএলএম তৈরি করা হয়েছে যার উপর চূড়ান্ত মডেল ভিত্তি করে তৈরি।” বার্নস্টেইন বিশ্লেষক স্ট্যাসি রাসগন তার নিজের নোটে বলেছেন, “এটি স্পষ্টভাবে মিথ্যা যে ‘চীন ৫ মিলিয়ন ডলারে ওপেনএআই এর প্রতিলিপি করেছে’ এবং আমরা মনে করি না এটি নিয়ে আর আলোচনার প্রয়োজন আছে।”
অন্যদের জন্য, মনে হয় যেন রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ বিপরীত ফল দিয়েছে: চীনকে ধীর করার পরিবর্তে, তারা উদ্ভাবনকে বাধ্য করেছে। যখন যুক্তরাষ্ট্র উন্নত চিপগুলিতে প্রবেশাধিকার সীমাবদ্ধ করে, তখন ডিপসিক এবং আলিবাবার কিয়ুয়েনের মতো চীনা কোম্পানিগুলি সৃজনশীল সমাধান খুঁজে পেয়েছে – প্রশিক্ষণের কৌশল অপটিমাইজ করা এবং তাদের নিজস্ব চিপ তৈরি করার সময় ওপেন-সোর্স প্রযুক্তি ব্যবহার করা।
নিঃসন্দেহে কেউ জানতে চাইবে এর অর্থ এজিআই-এর জন্য কী, যা সবচেয়ে বুদ্ধিমান এআই বিশেষজ্ঞরা পুঁজি আকৃষ্ট করার জন্য একটি আকাশকুসুম কল্পনা হিসাবে বোঝেন। (ডিসেম্বরে, ওপেনএআই এর অল্টম্যান উল্লেখযোগ্যভাবে এজিআই হিসাবে গণ্য হওয়ার মান কমিয়ে দিয়েছেন যা “মানবতাকে উন্নত করতে পারে” থেকে এমন কিছুতে যা “মানুষের তুলনায় অনেক কম” গুরুত্বপূর্ণ হবে।) যেহেতু এআই সুপারইন্টেলিজেন্স এখনও বেশ কল্পনাপ্রসূত, তাই এটি জানা কঠিন যে এটি আদৌ সম্ভব কিনা – ডিপসিক যেটির দিকে একটি যুক্তিসঙ্গত পদক্ষেপ নিয়েছে তা তো দূরের কথা। এই অর্থে, তিমি লোগোটি সঠিক; এটি আহাবদের পূর্ণ একটি শিল্প। এআই-এর শেষ খেলা এখনও যে কারও ধারণার বাইরে। All about Deepseek Ai
ভবিষ্যৎ এআই লিডাররা যা চেয়েছিলেন
এআই এখন পর্যন্ত অতিরিক্ততার গল্প: ছোট দেশের সমান শক্তি খরচকারী ডেটা সেন্টার, বিলিয়ন ডলারের প্রশিক্ষণ কার্যক্রম এবং একটি ধারণা যে কেবল প্রযুক্তি জায়ান্টরাই এই খেলায় অংশ নিতে পারে। অনেকের কাছে মনে হয় যেন ডিপসিক এই ধারণাটিকে ভেঙে চুরমার করে দিয়েছে। All about Deepseek Ai
যদিও মনে হতে পারে যে ডিপসিকের মতো মডেলগুলি, প্রশিক্ষণের খরচ কমিয়ে, পরিবেশগতভাবে ধ্বংসাত্মক এআই-এর সমাধান করতে পারে – দুর্ভাগ্যবশত এটি এতটা সহজ নয়। ব্রুন্ডেজ এবং ভন ওয়াররা উভয়েই একমত যে আরও দক্ষ সংস্থান মানে কোম্পানিগুলি আরও ভাল মডেল পেতে সম্ভবত আরও বেশি কম্পিউট ব্যবহার করবে। ভন ওয়াররা আরও বলেন যে এর অর্থ হল ছোট স্টার্টআপ এবং গবেষকরা সেরা মডেলগুলিতে আরও সহজে প্রবেশ করতে পারবে, তাই কম্পিউটের প্রয়োজন কেবল বাড়বে।
ডিপসিকের সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারও বিপ্লবী নয়, যদিও এটি দেখায় যে এআই ল্যাবগুলি পুরো ইন্টারনেট লুট না করেই কিছু দরকারী তৈরি করতে পারে। তবে সেই ক্ষতি ইতিমধ্যেই হয়ে গেছে; ইন্টারনেট একটাই আছে এবং এটি ইতিমধ্যেই এমন মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে যা পরবর্তী প্রজন্মের জন্য ভিত্তি হবে। সিন্থেটিক ডেটা আরও বেশি প্রশিক্ষণের ডেটা খুঁজে বের করার সম্পূর্ণ সমাধান নয়, তবে এটি একটি প্রতিশ্রুতিশীল পদ্ধতি।
ডিপসিক সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কাজটি করেছে তা হল: সস্তা হওয়া। শক্তিশালী এআই সরঞ্জামগুলি শীঘ্রই অনেক বেশি সাশ্রয়ী হতে পারে তা বোঝার জন্য আপনাকে প্রযুক্তিগতভাবে আগ্রহী হতে হবে না। এআই নেতারা প্রতিশ্রুতি দিয়েছেন যে অগ্রগতি দ্রুত ঘটবে। একটি সম্ভাব্য পরিবর্তন হতে পারে যে এখন কেউ তাদের গ্যারেজে সীমান্ত মডেল তৈরি করতে পারে।
এজিআই-এর দৌড় মূলত কাল্পনিক। তবে অর্থ যথেষ্ট বাস্তব। ডিপসিক দৃঢ়ভাবে প্রমাণ করেছে যে কেবল অর্থই কোনও কোম্পানিকে এই ক্ষেত্রের শীর্ষে রাখে না। এর দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব আমাদের পরিচিত এআই শিল্পকে নতুন আকার দিতে পারে। All about Deepseek Ai
এই ছিলো আমাদের All about Deepseek Ai, এরকম আরো সংবাদ পেতে আমাদের ওয়েবসাইট ভিজিট করে দেখুন।
