Anthropic তার নিজস্ব কাস্টম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চিপ বিকাশের পরিকল্পনা নিশ্চিত করেছে, সর্বশেষ এআই ল্যাব হয়ে এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে যে বাইরের হার্ডওয়্যার সরবরাহকারীদের উপর নির্ভর করা আর পলাতক চাহিদার সাথে তাল মিলিয়ে চলার জন্য যথেষ্ট নয়।
কোম্পানিটি প্রকাশ করেছে যে এটি একটি ইন-হাউস "কাস্টম সিলিকন টিম" একত্রিত করছে একটি প্রসেসরের সাথে তার ভবিষ্যত বড় ভাষার মডেলের সাথে ডিজাইন করার জন্য, একটি কাজের তালিকা এবং নিশ্চিতকরণ অনুযায়ী TechCrunch, Reuters, Quartz, এবং Business Insider দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছে। এই পদক্ষেপটি ইঙ্গিত দেয় যে অ্যানথ্রোপিক হার্ডওয়্যার স্ট্যাকের উপর বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ নিতে চায় যা ক্লাউড, তার ফ্ল্যাগশিপ মডেল পরিবারকে শক্তি দেয়। যারা AI ইন্ডাস্ট্রি কভারেজ ট্র্যাক করছেন তাদের জন্য, সিদ্ধান্তটি একটি স্পষ্ট প্যাটার্নের সাথে খাপ খায়: প্রতিটি প্রধান ফ্রন্টিয়ার ল্যাব এখন সিলিকনের একটি অংশের মালিক হতে দৌড়াচ্ছে যা তার মডেলগুলি চালায়।
ক্লডের জন্য কো-ডিজাইনিং চিপস
বিশদ বিবরণগুলি দ্রুত অফ-দ্য-শেল্ফ কেনার পরিবর্তে একটি সহ-ডিজাইন কৌশল নির্দেশ করে। যেমন SiliconANGLE রিপোর্ট করেছে, একজন মুখপাত্র বিজনেস ইনসাইডার কে বলেছেন যে অ্যানথ্রোপিক তার ভবিষ্যত বড় ভাষার মডেলগুলির সাথে প্রসেসরটিকে সহ-ডিজাইন করবে। কো-ডিজাইন উদ্যোগগুলি সাধারণত একটি নির্দিষ্ট কাজের চাপের জন্য একটি চিপকে সেলাই করার উপর ফোকাস করে — নির্দিষ্ট গণনা এবং মেমরি প্যাটার্ন যা একটি মডেল নির্ভর করে — এবং এই ধরনের কাস্টমাইজেশন উল্লেখযোগ্যভাবে হার্ডওয়্যার দক্ষতা বৃদ্ধি করতে পারে।
অফ-দ্য-শেল্ফ এআই এক্সিলারেটরগুলি বিস্তৃত গ্রাহকদের এবং কাজের চাপের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যার অর্থ তারা আপস বহন করে। ক্লডের আর্কিটেকচারের জন্য বিশেষভাবে টিউন করা একটি চিপ, তাত্ত্বিকভাবে, সাধারণ-উদ্দেশ্যের হার্ডওয়্যারের চেয়ে ডলার প্রতি এবং ওয়াট প্রতি বেশি কর্মক্ষমতা প্রদান করতে পারে। অ্যানথ্রোপিক পরিচালনার স্কেলে এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে এমনকি ছোট দক্ষতা লাভও ব্যাপক খরচ সঞ্চয় করে।
ইঞ্জিনিয়ার নিয়োগ, শুধু চিপ কেনা নয়
TechCrunch রিপোর্ট করেছে যে Anthropic চাকরির তালিকা অনুযায়ী তার কাস্টম সিলিকন দলের জন্য চিপ ডিজাইনে অভিজ্ঞতা সম্পন্ন প্রকৌশলী খুঁজছে। নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে যে কোম্পানিটিকে অ্যানথ্রোপিক থেকে নিশ্চিতকরণ অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আপডেট করা হয়েছে, পরিকল্পনাটিকে অনুমানমূলক না করে অফিসিয়াল করে তুলেছে।ক্লাউডের চাহিদা বাড়ার সাথে সাথে নিয়োগের চাপ আসে এবং AI কোম্পানিগুলি যতটা সম্ভব অবকাঠামোগত চুক্তিগুলি লক করার জন্য ঝাঁকুনি দেয়। এর অংশের জন্য, অ্যানথ্রপিক এআই কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস করার জন্য AWS, Google, Nvidia এবং AMD এর সাথে চুক্তি করেছে। কিন্তু সত্যিকার অর্থে স্কেল এবং চাহিদার মাত্রা মেটাতে, অন্যের উপর নির্ভর করা স্পষ্টতই আর যথেষ্ট নয় - একটি ক্যালকুলাস যা এখন নৃতাত্ত্বিককে তার নিজস্ব সিলিকন ডিজাইনের দিকে ঠেলে দিয়েছে।
এটি একটি উল্লেখযোগ্য কৌশলগত পরিবর্তন। অ্যানথ্রোপিক দীর্ঘকাল ধরে নিজেকে একটি গবেষণা- এবং নিরাপত্তা-কেন্দ্রিক ল্যাব হিসাবে অবস্থান করেছে, কিন্তু চিপ ঘোষণা দেখায় যে এটি সাধারণত বৃহত্তম হাইপারস্কেলারের সাথে যুক্ত ভারী অবকাঠামো তৈরি করছে।
একটি জনাকীর্ণ মাঠে যোগদান
অ্যানথ্রোপিক প্রথম এআই কোম্পানি নয় যে সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে তার নিজস্ব চিপ তৈরি করা বিশাল খরচ এবং জটিলতার মূল্য। কোম্পানিটি তার সবচেয়ে বড় প্রতিদ্বন্দ্বীদের দ্বারা প্রজ্জ্বলিত একটি সু-পড়া পথ অনুসরণ করছে।
জুন মাসে, OpenAI তার ব্রডকম-নির্মিত "Jalapeño" চিপ উন্মোচন করেছে, যা বিশেষভাবে অনুমান কাজের লোডের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে - সেই পর্যায় যেখানে একজন প্রশিক্ষিত মডেল প্রকৃতপক্ষে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেয়। গুগল ডিপমাইন্ড দীর্ঘকাল ধরে তার জেমিনি মডেলগুলিকে শক্তিশালী করতে Alphabet-এর কাস্টম টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPUs) এর উপর নির্ভর করে, এটিকে শিল্পের মধ্যে সবচেয়ে পরিপক্ক ইন-হাউস সিলিকন প্রোগ্রামগুলির মধ্যে একটি দেয়৷ মেটা, ইতিমধ্যে, AI কাজের চাপের জন্য নিজস্ব MTIA এক্সিলারেটর তৈরি করছে।
প্রবণতা মডেল ল্যাব অতিক্রম প্রসারিত. Amazon এর মত ক্লাউড প্রদানকারীরা, এর Trainium এবং Inferentia চিপ সহ, এনভিডিয়ার উপর তাদের নির্ভরতা কমাতে কাস্টম সিলিকনে প্রচুর বিনিয়োগ করেছে। সাধারণ থ্রেড হল একটি একক প্রভাবশালী সরবরাহকারীর সীমাবদ্ধতা থেকে বাঁচার এবং আরও বেশি মূল্য শৃঙ্খল ক্যাপচার করার ইচ্ছা।
কেন এখন কাস্টম সিলিকন?
এই তরঙ্গ চালিত অর্থনীতি সহজবোধ্য. এনভিডিয়ার জিপিইউগুলি প্রচুর মার্জিন নির্দেশ করে কারণ সেগুলির চাহিদা সরবরাহের চেয়ে অনেক বেশি, এবং ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য বিস্ময়কর পরিমাণে গণনার প্রয়োজন। সেই GPU গুলির উপর নির্ভরশীল প্রতিটি ল্যাব একই সীমিত সরবরাহের জন্য প্রতিযোগিতা করার সময় কার্যকরভাবে একটি একক বিক্রেতাকে কর প্রদান করছে।
একটি কাস্টম চিপ ডিজাইন করা একটি ব্যয়বহুল, বহু-বছরের বাজি — এটির জন্য কয়েক মিলিয়ন ডলার খরচ হতে পারে এবং বিরল প্রকৌশল প্রতিভা প্রয়োজন — তবে এটি তিনটি সুবিধা দেয় যা ল্যাবগুলিকে ক্রমবর্ধমানভাবে অস্তিত্ব হিসাবে দেখে৷ প্রথমত, এটি দীর্ঘমেয়াদী অনুমান খরচ কমাতে পারে, যা ক্লডের মতো জনপ্রিয় মডেলের জন্য প্রভাবশালী খরচ। দ্বিতীয়ত, এটি সরবরাহের ঘাটতি এবং রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের কৌশলগত দুর্বলতা হ্রাস করে। তৃতীয়ত, এটি একটি প্রতিরক্ষাযোগ্য পরিখা তৈরি করে: একটি মডেল এবং একে অপরের জন্য সহ-পরিকল্পিত একটি চিপ প্রতিযোগীদের প্রতিলিপি করা কঠিন।
অ্যানথ্রোপিকের সিদ্ধান্ত ক্লাউড এবং কম্পিউট অংশীদারদের সাথে এর গভীর সম্পর্ককেও প্রতিফলিত করে। সংস্থাটি ইতিমধ্যেই AI পরিকাঠামোর জন্য বড় আকারের অর্থায়ন সুরক্ষিত করেছে, এবং একটি অভ্যন্তরীণ চিপ প্রোগ্রাম সেই অর্থায়নকে উত্সর্গীকৃত, অপ্টিমাইজ করা ক্ষমতাতে পরিণত করার স্বাভাবিক পরবর্তী পদক্ষেপ।
এরপর কি আসে
একটি প্রতিযোগিতামূলক AI চিপ তৈরি করতে সাধারণত ডিজাইন থেকে ভলিউম উৎপাদন পর্যন্ত কয়েক বছর সময় লাগে, তাই অ্যানথ্রপিকের কাস্টম সিলিকন অবিলম্বে ক্লাউডকে পাওয়ার সম্ভাবনা কম। কোম্পানিটি এনভিডিয়া, এএমডি এবং ক্লাউড-প্রোভাইডার এক্সিলারেটরের উপর নির্ভর করতে থাকবে যখন এর নতুন দল প্রথম টেপ-আউটের দিকে কাজ করে।
তবুও, ঘোষণাটি উদ্দেশ্যের একটি অর্থবহ সংকেত। এটি ওপেনএআই এবং গুগলের মতো একই হার্ডওয়্যার রেসে অ্যানথ্রোপিককে দৃঢ়ভাবে রাখে এবং এটি পরামর্শ দেয় যে ফ্রন্টিয়ার ল্যাবগুলির মধ্যে প্রতিযোগিতার পরবর্তী পর্বটি কেবল অ্যালগরিদম এবং ডেটা নিয়ে নয়, তাদের নীচের সিলিকনের উপরে লড়াই করা হবে।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
এআই হার্ডওয়্যারের যুদ্ধ পুরো শিল্পকে নতুন আকার দিচ্ছে। আমাদের সর্বশেষ AI ডেভেলপমেন্ট হাবে প্রতিটি বড় চিপ লঞ্চ, ফান্ডিং রাউন্ড এবং পরিকাঠামো সংক্রান্ত চুক্তির সাথে থাকুন।
আরও এআই খবর পড়ুন →
