- বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলো এআই-কে সমর্থন করার জন্য ক্লাউড অবকাঠামো এবং ডেটা সেন্টারে বিনিয়োগের রেকর্ড ভাঙছে।
- ব্যবসায়িক অটোমেশন এমন একটি দ্বিধাদ্বন্দ্বের সম্মুখীন হয়, যেখানে টোকেন ও শক্তির খরচ মজুরি সাশ্রয়কে ছাড়িয়ে যেতে পারে।
- ব্যক্তিগত ডিভাইসে সংযোজন এবং উন্নত হার্ডওয়্যারের কারণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) উপর বিশ্বব্যাপী ব্যয় ব্যাপকভাবে বাড়বে বলে অনুমান করা হচ্ছে।
- উৎপাদন মডেলগুলোর বিপুল বিদ্যুৎ খরচের কারণে শক্তির স্থায়িত্বই প্রধান প্রতিবন্ধকতা হয়ে দাঁড়ায়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্মাদনা নিছক প্রতিশ্রুতি ছাড়িয়ে এক বিশাল অর্থনৈতিক চালিকাশক্তিতে পরিণত হয়েছে , যা বিশ্ববাজারে ট্রিলিয়ন ডলারের লেনদেন ঘটাচ্ছে। যদিও শুরুতে অনেকেই ভেবেছিলেন এটি একটি বুদবুদ মাত্র, বর্তমান তথ্য ইঙ্গিত দিচ্ছে যে এই মূলধনী বিনিয়োগ ফল দিতে শুরু করেছে, বিশেষ করে ডিজিটাল পরিকাঠামো নিয়ন্ত্রণকারী বৃহৎ সংস্থাগুলোর জন্য।
তবে, আর্থিক দিকটা পুরোপুরি আশাব্যঞ্জক নয়। ওয়াল স্ট্রিট যখন ক্লাউড রাজস্বের বৃদ্ধি উদযাপন করছে, তখন অনেক মাঝারি ও এসএমই তাদের পরিচালন ব্যয় নিয়ে হিমশিম খাচ্ছে । তারা দেখছে যে, একটি মেশিনকে ২৪/৭ চালু রাখা একটি দলের বেতন দেওয়ার চেয়েও বেশি ব্যয়বহুল হতে পারে। এটি ঝুঁকি ও লাভের একটি খেলা, যেখানে দক্ষতাই মূল চাবিকাঠি।
বিগ টেকের বিনিয়োগ ব্যবস্থা
এই ক্ষেত্রের প্রভাবশালী কোম্পানিগুলো, যেমন মাইক্রোসফট, অ্যামাজন, অ্যালফাবেট এবং মেটা, তাদের এআই সক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বিপুল পরিমাণ অর্থ বিনিয়োগ করছে—সম্ভবত শুধু এই বছরেই ৭২৫ বিলিয়ন থেকে ৭৬০ বিলিয়ন ডলার । এই বিনিয়োগ মূলত ক্লাউড কম্পিউটিং-এর উপর কেন্দ্রীভূত, এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে অ্যাজুর এবং এডব্লিউএস-এর অভাবনীয় প্রবৃদ্ধি ঘটছে, কারণ কোম্পানিগুলো বিপুল পরিমাণ প্রসেসিং ক্ষমতা লিজ নিতে চাইছে।
বিশ্লেষকদের মতে, স্বল্প মেয়াদে ফ্রি ক্যাশ ফ্লো নেতিবাচক হলেও, ক্লাউড পরিষেবার চাহিদা ব্যয়ের চেয়ে দ্রুতগতিতে বাড়ছে। এর অর্থ হলো, নগদীকরণ প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত হচ্ছে, যা বিনিয়োগের উপর রিটার্ন নিয়ে চিন্তিত বিনিয়োগকারীদের উদ্বেগ প্রশমিত করবে। প্রকৃতপক্ষে, প্রধান ক্লাউড পরিষেবা প্রদানকারীদের অর্ডার ব্যাকলগ ইতোমধ্যেই ২.৩ ট্রিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে গেছে ।
মিতব্যয়িতার স্ববিরোধিতা: মানুষকে প্রতীক দিয়ে প্রতিস্থাপন?
সিএফও অফিসগুলোতে একটি অদ্ভুত ঘটনা ঘটছে। কিছু প্রতিষ্ঠান কর্মী খরচ কমানোর জন্য পুরো বিভাগকে স্বয়ংক্রিয় করেছে, কিন্তু পরে তারা আবিষ্কার করেছে যে টোকেন এবং ক্লাউড পরিকাঠামোর জন্য তাদের মাসিক বিল, বাদ দেওয়া বেতনের চেয়েও বেশি। এমনটা ঘটে কারণ এআই নেটফ্লিক্সের মতো একটি নির্দিষ্ট হারে কাজ করে না; বরং এটি প্রক্রিয়াকৃত প্রতিটি তথ্যের জন্য চার্জ করে।
যখন কোনো কোম্পানি কোড তৈরি করতে বা বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রসেস করতে ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের ব্যাপক ব্যবহার করে, তখন টোকেনের পরিমাণ আকাশচুম্বী হয়ে যায় , যা প্রত্যাশিত সাশ্রয়কে এক বিপুল ও অপ্রত্যাশিত প্রযুক্তিগত ব্যয়ে পরিণত করে। ফলস্বরূপ, এআই সবসময় ব্যবসাকে সস্তা করে না; বরং এটি মানব পুঁজি থেকে ব্যয়কে সরিয়ে অত্যধিক শক্তি এবং প্রযুক্তিগত খরচের দিকে চালিত করে ।
ব্যবসায় এআই বাস্তবায়নের খরচের বিশদ বিবরণ
যদি কোনো কোম্পানি এআই (AI) সমন্বিত করার উদ্যোগ নিতে চায়, তবে এর কোনো নির্দিষ্ট মূল্য নেই, কিন্তু একটি সাধারণ পরিসীমা রয়েছে। একটি সাধারণ প্রকল্পের খরচ $10.000 থেকে $50.000 পর্যন্ত হতে পারে , যদিও জটিল বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে খরচ সহজেই $200.000 ছাড়িয়ে যেতে পারে। খরচগুলো সাধারণত নিম্নরূপভাবে বণ্টিত হয়:
- মডেল উন্নয়ন: অ্যালগরিদম এবং এপিআই সহ এটি বাজেটের ২৫% বা তার বেশি অংশ।
- ডেটা: তথ্য সংগ্রহ ও পরিমার্জন করতে ১৫% থেকে ৩৫% সময় ব্যয় হয়।
- বিশেষায়িত কর্মী: বিশেষজ্ঞ নিয়োগ করা অন্যতম বড় একটি ব্যয়, যা ২০% থেকে ৪০% পর্যন্ত হয়ে থাকে।
- অবকাঠামো ও রক্ষণাবেক্ষণ: হার্ডওয়্যার এবং নিয়মিত আপডেটের কারণে আরও ২০% থেকে ৩৫% পর্যন্ত খরচ বাড়ে।
- সম্মতি ও ব্যবস্থাপনা: আইনি পরামর্শ ও প্রশাসনিক খরচ সাধারণত মোট খরচের প্রায় ১০ শতাংশ হয়ে থাকে।
মডেলের জটিলতা সরাসরি বাজেটকে প্রভাবিত করে। যদিও একটি লজিক-ভিত্তিক চ্যাটবট সবচেয়ে সাশ্রয়ী বিকল্প (প্রায় ১০,০০০ ডলার), একটি ডিপ লার্নিং বা নিউরাল নেটওয়ার্ক সিস্টেমের দাম ১,০০,০০০ ডলার থেকে শুরু হতে পারে, কারণ এর জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি প্রসেসিং ক্ষমতা এবং ডেটার প্রয়োজন হয়।
শক্তি এবং পরিবেশগত প্রতিবন্ধকতা
আমাদের এটা ভুললে চলবে না যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিদ্যুতের প্রতি এক অতৃপ্ত ক্ষুধা রয়েছে। ChatGPT-এর মতো একটি উন্নত মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে যে পরিমাণ কার্বন ফুটপ্রিন্ট তৈরি হয়, তা শত শত আন্তঃমহাদেশীয় ফ্লাইটের সমতুল্য। শুধুমাত্র GPT-3-কে প্রশিক্ষণ দিতেই যে পরিমাণ শক্তি খরচ হয়, তা একটি গড় স্প্যানিশ পরিবারের দুই দশকেরও বেশি সময়ের ব্যবহারের সমান ।
সবচেয়ে সংকটপূর্ণ পর্যায় হলো অনুমান পর্ব, যখন এআই ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়ায় সাড়া দেয়, যা মোট শক্তি খরচের ৮০ শতাংশ পর্যন্ত ব্যয় করে । এটি সিস্টেমটির স্থায়িত্ব নিয়ে একটি যৌক্তিক প্রশ্ন তোলে: পরিবেশগত বিপর্যয় এড়াতে আমাদের শক্তি পরিকাঠামোতে আমূল পরিবর্তন না এনে এআই-কে অসীমভাবে সম্প্রসারণ করা সম্ভব নয় ।
বৈশ্বিক প্রেক্ষাপট এবং ঐতিহাসিক তুলনা
গার্টনারের পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০২৫ সালের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) উপর বিশ্বব্যাপী ব্যয় ১.৫ ট্রিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে এবং ২০২৬ সালে তা ২ ট্রিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাবে। এর সবচেয়ে বড় অংশ ব্যয় হবে জেনারেটিভ এআই এবং জিপিইউ-অপ্টিমাইজড সার্ভারযুক্ত স্মার্টফোনের পেছনে। যদি আমরা এই উত্থানকে ১৯৯০-এর দশকের টেলিযোগাযোগ খাতের উত্থান বা ঊনবিংশ শতাব্দীর রেলপথ খাতের উত্থানের সাথে তুলনা করি, তাহলে আমরা দেখতে পাই যে আমরা এক বিশাল অর্থনৈতিক গুরুত্বের সন্ধিক্ষণে দাঁড়িয়ে আছি , যদিও জিডিপির শতাংশ হিসাবে বিনিয়োগের ক্ষেত্রে আমরা এখনও সমস্ত ঐতিহাসিক রেকর্ড ভাঙতে পারিনি।
ঝুঁকিটা হলো, কোম্পানিগুলো এমন সম্পদে বিনিয়োগ করছে যার মূল্য খুব দ্রুত কমে যায় । শতবর্ষ টিকে থাকা রেললাইনের মতো নয়, আজকের চিপগুলো মাত্র কয়েক বছরেই অচল হয়ে যেতে পারে। এই কারণে বর্তমান বাজিটি একটি অন্ধ বিশ্বাসের মতো, যেখানে শুধুমাত্র সুস্পষ্ট নগদীকরণ কৌশল সম্পন্ন কোম্পানিগুলোই সম্ভাব্য বাজার সংশোধন থেকে টিকে থাকতে পারবে।
বর্তমান প্রেক্ষাপট এমন একটি পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিচ্ছে যেখানে হার্ডওয়্যার ও ক্লাউডে বিপুল বিনিয়োগ মরিয়া হয়ে লাভজনক প্রতিদান খুঁজছে, অন্যদিকে কোম্পানিগুলো উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির সাথে টোকেন খরচ ও বিদ্যুৎ খরচের ভারসাম্য রক্ষায় হিমশিম খাচ্ছে ; এমন এক পরিস্থিতিতে যেখানে জ্বালানি পরিকাঠামোই হবে প্রযুক্তিগত অগ্রগতির প্রকৃত সীমাবদ্ধতা।