আপনি যখন Copilot-এ একটি প্রশ্ন লেখেন, উত্তরটা তৈরি হয় কোনো ডেটা সেন্টারের চিপে। Microsoft দীর্ঘদিন এই কাজে Nvidia-র জিপিইউর ওপর নির্ভর করেছে। ১২ অক্টোবর কোম্পানিটি জানাল, এই ছবিটা তারা বদলাতে চায়। তারা উন্মোচন করেছে নিজেদের নকশা করা তৃতীয় প্রজন্মের এআই চিপ Maia 300, আর বলেছে এটিই হবে তাদের পণ্য ও সেবার প্রধান ইনফারেন্স ব্যবস্থা।

সত্য নাদেলা (Satya Nadella) একে নিজেদের সিলিকনে "সবচেয়ে বড় বাজি" বলেছেন। তবে খবরের শিরোনাম যতটা নাটকীয়, বাস্তবতা ততটা নয়। চিপটি এখনো ব্যাপকভাবে চালু হয়নি, আর Nvidia-র সঙ্গে Microsoft-এর সম্পর্কও শেষ হচ্ছে না। দেখা যাক আসলে কী ঘটছে, আর ক্লাউড কোম্পানিগুলো কেন এই পথে হাঁটছে।

Maia 300 আসলে কী

এআই-এর কাজকে মোটা দাগে দুই ভাগে দেখা যায়। ট্রেনিং মানে মডেল তৈরি ও শেখানো। ইনফারেন্স মানে তৈরি মডেল দিয়ে প্রতিদিনের প্রশ্নের উত্তর দেওয়া। Maia 300 বানানো হয়েছে মূলত দ্বিতীয় কাজটির জন্য, বিশেষ করে লম্বা নথি বা কথোপকথন সামলানো এবং একাধিক ধাপে কাজ করা এআই এজেন্টের জন্য।

Microsoft-এর প্রকাশিত প্রধান তথ্যগুলো এমন:

  • মেমরি: প্রতিটি চিপে আটটি HBM4 স্ট্যাক, মোট ২৮৮ জিবি ক্ষমতা ও ১৮ টেরাবাইট/সেকেন্ড ব্যান্ডউইডথ।
  • উৎপাদন: কম্পিউট অংশ তৈরি হচ্ছে TSMC-র N2P প্রক্রিয়ায়।
  • র‍্যাক: একটি র‍্যাকে ৯৬টি চিপ, যা Maia 200-এর দ্বিগুণ। পুরো র‍্যাকের বিদ্যুৎ সীমা ১৬৭ কিলোওয়াট।
  • দক্ষতার দাবি: একই বিদ্যুতে শীর্ষস্থানীয় জিপিইউ-ভিত্তিক সিস্টেমের চেয়ে ৪০ শতাংশ বেশি টোকেন। পূর্ণ র‍্যাকে Maia 200-এর তুলনায় সর্বোচ্চ সাত গুণ টোকেন।
  • সময়: বাস্তব কাজে ব্যবহার শুরু হবে ২০২৭ সালে, লক্ষ্য একাধিক গিগাওয়াট মাত্রার স্থাপনা।

টোকেন শব্দটি এখানে গুরুত্বপূর্ণ। এআই মডেল উত্তর তৈরি করে ছোট ছোট টুকরো লেখায়, যাদের বলা হয় টোকেন। তাই প্রতি মেগাওয়াটে কত টোকেন, এই হিসাবটি মূলত বলে দেয় এক ইউনিট বিদ্যুতে কত কাজ পাওয়া যাচ্ছে। Microsoft বলছে, চিপটির মেমরি ব্যান্ডউইডথ Maia 200-এর ২.৫ গুণ আর মেমরির ক্ষমতা ৩৩ শতাংশ বেশি। র‍্যাকের ৮০ শতাংশের বেশি তাপ সরানো হবে তরল শীতলীকরণে, আর ১২৮টি র‍্যাক জুড়ে সর্বোচ্চ ১২,২৮৮টি চিপ একসঙ্গে কাজ করতে পারবে।

এখানে একটু সতর্ক হওয়া দরকার। ৪০ শতাংশের হিসাবটি Microsoft-এর প্রত্যাশা, স্বাধীন পরীক্ষার ফল নয়। কোন জিপিইউর সঙ্গে তুলনা, সেটি কোম্পানির ঘোষণায় নির্দিষ্ট করে বলা হয়নি। বিশ্লেষক প্যাট্রিক মুরহেড (Patrick Moorhead) CNBC-কে বলেছেন, Microsoft-এর বাইরে কেউ এখনো এগুলো পরীক্ষা করেনি।

ক্লাউড কোম্পানিগুলো Nvidia-নির্ভরতা কমাতে চায় কেন

Nvidia-র জিপিইউ এখনো শিল্পের মানদণ্ড, এ নিয়ে তর্ক নেই। তবু বড় ক্লাউড কোম্পানিগুলো নিজেরা চিপ বানাচ্ছে কয়েকটি বাস্তব কারণে।

  • দাম ও সরবরাহ: The Next Web আগস্টে লিখেছিল, Nvidia-র চিপের উচ্চ দাম আর দীর্ঘস্থায়ী স্বল্পতা নিজস্ব সিলিকনকে কৌশলগত প্রয়োজনে পরিণত করেছে।
  • বিদ্যুৎ খরচ: GeekWire-এর ভাষায়, বিদ্যুৎ সরবরাহ এখন এআই বিস্তারের অন্যতম বড় সীমাবদ্ধতা। Microsoft-এর মহাব্যবস্থাপক অ্যালিস্টার স্পিয়ার্স (Alistair Speirs) CNBC-কে বলেছেন, ডেটা সেন্টারের পরিচালন খরচে বিদ্যুতের প্রভাব প্রায় সরাসরি।
  • মুনাফা: Microsoft-এর প্রধান আর্থিক কর্মকর্তা অ্যামি হুড (Amy Hood) গত মাসে এক সম্মেলনে নিজস্ব চিপকে দীর্ঘমেয়াদে মুনাফার হার বাড়ানোর সঙ্গে যুক্ত করেছেন। জুলাইয়ে নাদেলা বিশ্লেষকদের বলেছিলেন, Maia 200 তাদের সর্বশেষ প্রজন্মের হার্ডওয়্যারের চেয়ে প্রতি ডলারে ৩০ শতাংশ ভালো পারফরম্যান্স দেয়।
  • নিজের কাজের মতো নকশা: কোম্পানি জানে তার সার্ভারে কোন ধরনের কাজ সবচেয়ে বেশি চলে। সবার জন্য বানানো চিপের বদলে সেই কাজের জন্য চিপ সাজানো গেলে দক্ষতা বাড়ানোর সুযোগ থাকে।

Microsoft এই পথে একা নয়, বরং দেরিতে এসেছে। GeekWire জানিয়েছে, Google তাদের টিপিইউ কিছু গ্রাহকের কাছে সরাসরি বিক্রি শুরু করেছে, আর Amazon-এর Trainium চিপে Anthropic-এর মতো এআই কোম্পানি যুক্ত হয়েছে। Meta নিজস্ব চিপ চালু করেছে, OpenAI জুনে Broadcom-এর সঙ্গে তৈরি প্রথম কাস্টম চিপ উন্মোচন করেছে। Google ও Amazon-এর চিপ বাইরের গ্রাহকেরা ভাড়া নিতে পারেন, Maia পারেন না।

তাহলে কি Nvidia-র দিন শেষ?

না, অন্তত এখনকার তথ্যে তা বলার সুযোগ নেই। কয়েকটি বিষয় মনে রাখুন।

  • ট্রেনিংয়ে Microsoft এখনো Nvidia ও AMD-র সঙ্গে কাজ করছে, CNBC-কে এমনটাই বলেছেন স্পিয়ার্স।
  • জুলাইয়ে নাদেলা বলেছিলেন, Nvidia-র Vera Rubin ও AMD-র Helios ভিত্তিক পরবর্তী প্রজন্মের সিস্টেম যারা প্রথম চালু করবে, Microsoft তাদের মধ্যে থাকবে।
  • Evercore ISI-র বিশ্লেষকদের অনুমান, ২০২৭ সালের শুরুতে Microsoft-এর এআই চিপ খরচের প্রায় ১০ শতাংশ হবে Maia.
  • GeekWire-এর খবরে The Information-এর উদ্ধৃতিতে বলা হয়েছে, এই গ্রীষ্মে Maia 200 চলছিল মাত্র দুটি মার্কিন ডেটা সেন্টারে। Microsoft এখন বলছে, এটি যুক্তরাষ্ট্র, ইউরোপ ও অস্ট্রেলিয়ায় ছড়ানো হচ্ছে।

উৎপাদনের পরিকল্পনাও এখনো খবর পর্যায়ে। আগস্টে The Information-এর বরাতে The Next Web জানায়, ২০২৭ সালের জন্য TSMC-র কাছে ৩ লাখের বেশি Maia 300 চিপের উৎপাদন সক্ষমতা নিয়ে আলোচনা চলছে, দীর্ঘমেয়াদি লক্ষ্য ১০ লাখের বেশি। Microsoft এই সংখ্যাগুলো ঘোষণায় নিশ্চিত করেনি, তাই এগুলোকে পরিকল্পনার ইঙ্গিত হিসেবেই পড়ুন। CNBC-র প্রশ্নে স্পিয়ার্সও নির্দিষ্ট সময়সীমা দিতে চাননি, শিল্পটি দ্রুত বদলাচ্ছে বলে হাতে বিকল্প রাখার কথা বলেছেন।

অগ্রগতির গতিও দেখার মতো। Maia 100 ঘোষণা হয় ২০২৩ সালে, Maia 200 আসে এ বছরের জানুয়ারিতে। Moor Insights & Strategy-র বিশ্লেষক ম্যাট কিমবল (Matt Kimball) Data Center Knowledge-কে বলেছেন, প্রথম চিপটি ছিল ধারণা প্রমাণের পর্যায়, দ্বিতীয়টি সেই সমস্যাগুলোর সমাধান, আর এবার Microsoft বড় পরিসরে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। তাঁর মতে, Maia মূলত অভ্যন্তরীণ কাজে ব্যবহৃত হওয়ায় এর লাভটা আসবে দ্রুত ও নির্ভরযোগ্য সেবা এবং কোম্পানির ভালো মুনাফার পথে।

আমাদের মূল্যায়নে, এটি Nvidia-কে সরিয়ে দেওয়ার গল্প নয়। বরং দর-কষাকষির ক্ষমতা ফিরে পাওয়ার গল্প। যে ক্রেতার হাতে নিজের একটি বিকল্প আছে, সে আর পুরোপুরি একজন বিক্রেতার ওপর নির্ভর করে না।

বাংলাদেশ থেকে এর অর্থ কী

Maia 300 আপনি কিনতে পারবেন না, ভাড়াও নিতে পারবেন না। তাই সরাসরি কোনো প্রভাব আশা করা ঠিক হবে না। Microsoft বলেছে, এতে GitHub ও Copilot-এর মতো সেবা আরও দক্ষ হবে, কিন্তু দাম কমার কোনো প্রতিশ্রুতি দেয়নি। ফলে বাংলাদেশের যে ডেভেলপার বা স্টার্টআপ ডলারে এআই সেবার বিল দেন, তাঁদের জন্য লাভ হলেও তা আসবে পরোক্ষভাবে, এবং কবে আসবে তা নিশ্চিত নয়।

আরও বাস্তব সংযোগটি দক্ষতার জায়গায়। আপনি হয়তো ভাবছেন চিপ ডিজাইন শুধু বিদেশের বিষয়। কিন্তু The Daily Star-এর জুলাইয়ের প্রতিবেদন অনুযায়ী বাংলাদেশে প্রায় ১,২০০ প্রকৌশলী সেমিকন্ডাক্টর-সংশ্লিষ্ট কাজে যুক্ত, এবং দেশের শিল্পটির মনোযোগ কারখানা নয়, ডিজাইন, টেস্টিং ও অ্যাসেম্বলিতে। Ulkasemi ও Neural Semiconductor-এর মতো প্রতিষ্ঠান এই কাজ করছে। শিল্পটির বার্ষিক আয় এখনো ছোট, আনুমানিক ১ কোটি ২০ লাখ থেকে ১ কোটি ৫০ লাখ ডলার।

বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো যদি নিজস্ব চিপ বানাতে থাকে, তাহলে ডিজাইন ও ভেরিফিকেশন জানা মানুষের চাহিদা বাড়াটা স্বাভাবিক, যদিও এটি আমাদের অনুমান, কোনো নিশ্চিত পূর্বাভাস নয়। আপনি যদি এদিকে আগ্রহী হন, কম্পিউটার আর্কিটেকচার, ডিজিটাল লজিক ও মেমরি ব্যবস্থার ধারণা দিয়ে শুরু করুন। HBM বা টোকেন প্রতি মেগাওয়াটের মতো কথাগুলো তখন আর দুর্বোধ্য মনে হবে না।

পরের নজর কোথায়

Microsoft বলেছে, আগামী মাসে সান ফ্রান্সিসকোর Ignite সম্মেলনে তারা আরও বিস্তারিত জানাবে। এরপর আসল পরীক্ষা ২০২৭ সালে: চিপটি সময়মতো চালু হয় কি না, দক্ষতার দাবি বাস্তবে টেকে কি না, আর Microsoft-এর খরচের কত অংশ সত্যিই Nvidia থেকে সরে আসে।

সূত্র