গত ২৪ ঘণ্টায় তিনটি বিষয় আরও স্পষ্ট: বড় কোম্পানিগুলো “অধিগ্রহণ + ডিস্ট্রিবিউশন” দিয়ে AI agent-এর প্রবেশদ্বার দখল করছে; NVIDIA রোবটিক্স ও সিমুলেশনকে ভবিষ্যৎ বৃদ্ধির মূল স্তম্ভ করছে; আর চিপ-প্রসেস প্রতিযোগিতা এখন শুধু স্কেলিং নয়—ট্রানজিস্টর স্ট্রাকচার ও সিস্টেম-লেভেল অপ্টিমাইজেশনের লড়াই।

মন্তব্য:
Meta-এর কাছে Llama, বিশাল ইউজার ডেটা ও সোশ্যাল ইকোসিস্টেম আছে, কিন্তু AI agent ক্ষেত্রে দীর্ঘদিন “কিলার” প্রোডাক্ট ছিল না। Manus জেনারেল-পারপাস এজেন্ট হিসেবে মার্কেট রিসার্চ, কোডিং, ডেটা অ্যানালাইসিস, ট্রাভেল প্ল্যানিং—এসব কাজ “ভাবনা → পরিকল্পনা → বাস্তবায়ন → যাচাই” লুপে স্বয়ংক্রিয়ভাবে করতে পারে। Meta-এর জন্য এটি আরেকটি মডেল কেনা নয়; বরং Llama ও ডিস্ট্রিবিউশনকে সরাসরি বিক্রয়যোগ্য ফাংশনের সাথে বেঁধে ওপেন-সোর্স সক্ষমতা ও রাজস্বের মাঝের স্তর পূরণ করা।
তবে চ্যালেঞ্জ বাস্তবায়নেই: WhatsApp/Instagram/Facebook-এর কোর দৃশ্যে এটিকে এমনভাবে বসাতে হবে যাতে টেকসই ব্যবহার ও পেমেন্ট পাথ তৈরি হয়—শুধু শক্তিশালী ডেমো হলে চলবে না।
মন্তব্য:
Madison Huang ও Spencer Huang যথাক্রমে Omniverse (সিমুলেশন) ও রোবটিক্স লাইনে দায়িত্ব নিয়েছেন, কিন্তু সবচেয়ে লাভজনক ডেটাসেন্টার/GPU কোরে নন। এটি স্বল্পমেয়াদি সংবেদনশীলতা কমায় এবং দীর্ঘ সাইকেলের ব্যবসায় নেতৃত্ব যাচাই করে—একই সাথে ইঙ্গিত দেয় রোবটিক্স ও সিমুলেশনই AI-এর “পরবর্তী অধ্যায়”।
আপনি Jensen হলে কি এভাবেই দায়িত্ব বণ্টন করতেন? কেন?
মন্তব্য:
TSMC-এর 2nm প্রথম গণউৎপাদন নোড যা nanosheet GAA ট্রানজিস্টর ব্যবহার করে—FinFET থেকে মূলধারায় রূপান্তর। এখানে জয় নির্ধারণ করবে gate control, চ্যানেল ইঞ্জিনিয়ারিং, ডিভাইস/ইন্টারকানেক্ট/power delivery কো-ডিজাইন, DTCO ও yield ramp।
AI-এর বটলনেক এখন ক্রমেই সিস্টেম-লেভেলে: HBM, ইন্টারকানেক্ট, প্যাকেজিং, পাওয়ার ও কুলিং। 2nm perf-per-watt বাড়াবে, কিন্তু ভলিউম ও মার্জিন নির্ভর করবে অ্যাডভান্সড প্যাকেজিং ক্যাপাসিটি/ইল্ড, HBM সাপ্লাই চেইন সমন্বয় এবং সফটওয়্যার/সিস্টেম আর্কিটেকচারে নোড-লাভ কাজে লাগানোর সক্ষমতার উপর।
শেষ ৭২ ঘণ্টার গুরুত্বপূর্ণ ট্রেন্ড দ্রুত দেখতে পড়ুন: