১৩ জানুয়ারি ২০২৫ · ২৪ ঘণ্টার AI আপডেট: Apple-এর বেসে Gemini, NVIDIA×Eli Lilly AI ড্রাগ ডিসকভারি “প্রোডাকশন লাইন”, AWS HCF নেটওয়ার্কে বাজি ধরছে
আজকের তিনটি খবর AI স্ট্যাকের তিন স্তরে: ইউজার ফ্রন্ট ডোর (Siri/Apple Intelligence), লাইফ সায়েন্স প্ল্যাটফর্মাইজেশন (AI ড্রাগ ডিসকভারি), আর ডেটাসেন্টার নেটওয়ার্ক সাবস্ট্রেট (HCF)। বার্তা স্পষ্ট: প্রতিযোগিতা এখন শুধু “মডেল” নয়—ইকোসিস্টেম, ইন্ডাস্ট্রিয়াল ওয়ার্কফ্লো, আর ইনফ্রাস্ট্রাকচার।
1. Google ও Apple বহু বছরের চুক্তি নিশ্চিত করেছে: Apple Foundation Models ও নতুন Siri-র জন্য Gemini সাপোর্ট; Musk “ক্ষমতার অতিরিক্ত কেন্দ্রীকরণ” নিয়ে সমালোচনা
মন্তব্য:
Gemini যদি সত্যিই Apple-এর পরবর্তী ফাউন্ডেশন লেয়ারের মূল ভিত্তি হয়, তাহলে Siri-র চরিত্র বদলাবে—শুধু কমান্ড এক্সিকিউটার নয়, বরং কনটেক্সট বোঝা, মাল্টিমোডাল ইন্টারঅ্যাকশন, এবং অ্যাপ-ক্রস টাস্ক অর্কেস্ট্রেশন করতে পারে এমন “পার্সোনাল এজেন্ট”। Apple Intelligence দ্রুত শক্তিশালী করতে এটি বড় লিভার।
এই চুক্তি আরেকটি বাস্তবতাও দেখায়: Apple-এর নিজস্ব AI অগ্রগতি বাজারের তাড়নার তুলনায় ধীর। শক্তিশালী ভেন্ডরকে টেনে আনা হলো অভিজ্ঞতার গ্যাপ দ্রুত পূরণের শর্টকাট।
সবচেয়ে সংবেদনশীল বিষয় প্রাইভেসি ও কন্ট্রোল। প্রচলিত তথ্য অনুযায়ী, সহযোগিতা বেস মডেল ট্রেনিং/এনহান্সমেন্ট পর্যন্ত সীমিত; ইউজার ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা Apple-এর নিয়ন্ত্রণে থাকে, Gemini সরাসরি ডিভাইস বা ব্যক্তিগত ডেটা স্পর্শ করে না।
তবু প্রতিযোগিতামূলক উদ্বেগ বাস্তব। Google ইতিমধ্যেই Android/Chrome/Search-এর মতো গেটওয়েতে শক্তিশালী। Apple ইকোসিস্টেমে মডেল-লেভেল এমবেডিং হলে বিপুল iOS বেস “Gemini-ভিত্তিক Siri” চালাতে পারে—এ ধরনের ক্রস-ইকোসিস্টেম বাঁধন প্রতিযোগিতার চাপ কমাতে পারে, Musk-এর সমালোচনার মূল যুক্তি এটিই।
ইউজারের জন্য এটি ট্রেড-অফ: ভালো Siri বনাম প্রাইভেসি/ক্ষমতার কেন্দ্রীকরণ নিয়ে উদ্বেগ। আপনি কোনটা বেশি গুরুত্ব দেবেন?
2. NVIDIA ও Eli Lilly যৌথ উদ্যোগ: ৫ বছরে ১ বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগে AI-চালিত ড্রাগ ডিসকভারি ল্যাব
মন্তব্য:
এখানে মূল পরিবর্তন হলো “কম্পিউট কিনে এক্সপেরিমেন্ট” থেকে “কম্পিউট + ডেটা + অটোমেটেড ওয়েট ল্যাব” একীভূত প্রোডাকশন লাইনে যাওয়া—যেখানে ইটারেশন দ্রুত এবং রিপিটেবল।
তবে প্রত্যাশা বাস্তব রাখা দরকার: সবচেয়ে বড় বটলনেক ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ও রেগুলেটরি অনুমোদন। AI হিট রেট বাড়াতে পারে, ট্রায়াল ডিজাইন ও পেশেন্ট স্ট্র্যাটিফিকেশন উন্নত করতে পারে, কিন্তু পুরো ক্লিনিক্যাল পথকে “কয়েক মাসে” নামানো কঠিন। ভালো মেট্রিক: ডিসকভারি থ্রুপুট, attrition rate, কস্ট-পর-ক্যান্ডিডেট, এবং hit থেকে IND পর্যন্ত সময়।
স্ট্র্যাটেজিতে NVIDIA GPU ভেন্ডর থেকে লাইফ সায়েন্স প্ল্যাটফর্ম বিল্ডারে এগোচ্ছে (মডেল + DGX Cloud + ওয়ার্কফ্লো)। Lilly স্কেলে AI-পাইপলাইন শক্ত করছে। আপনি কি মনে করেন এই সহযোগিতা মাপযোগ্য দক্ষতা উন্নতি দেখাতে পারবে?
3. AWS ১০টি ডেটাসেন্টার যুক্ত করতে hollow-core fiber (HCF) ডিপ্লয় করছে; ভবিষ্যতে ট্র্যাডিশনাল ফাইবারের বিকল্প হতে পারে, তবে কস্ট ও সাপ্লাই চ্যালেঞ্জ
মন্তব্য:
অপটিক্যাল ইনফ্রাস্ট্রাকচার “গ্লাস” থেকে “এয়ার” যুগে ঢোকার ইঙ্গিত দিচ্ছে। AWS-এর জন্য HCF শুধু টেক-ডেমো নয়—নেক্সট-জেন AI ক্লাস্টার নেটওয়ার্ক সাবস্ট্রেটে স্ট্র্যাটেজিক বাজি।
HCF কেন? বাতাসে আলোর গতি কাচের তুলনায় দ্রুত। ক্যাম্পাস-স্কেল সিঙ্ক, স্টোরেজ রিপ্লিকেশন, ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেনিংয়ে মাইক্রোসেকেন্ড লেভেলের উন্নতিও স্কেলে গিয়ে থ্রুপুট ও টেইল ল্যাটেন্সিতে বড় প্রভাব ফেলতে পারে।
HCF মূলত এয়ার-কোরে আলো সীমাবদ্ধ রাখে, যা 800G/1.6T লিংকের দিকে যেতে গেলে কিছু নন-লিনিয়ারিটি/ডিসপারশন ইস্যুতে সম্ভাবনা তৈরি করে। AWS অবকাঠামোয় ডিফারেনশিয়েশন করতে ওস্তাদ (NIC/সুইচ/DPU/অপটিকস ইকোসিস্টেম)। HCF কাজ করলে এটি দীর্ঘমেয়াদি কার্ড হবে।
কিন্তু বাস্তব শর্ত কঠিন: কস্ট নিয়ন্ত্রণ, স্কেলেবল সাপ্লাই, আর অপারেশন রিপিটেবল না হলে স্ট্যান্ডার্ড হওয়া যাবে না।
সমাপ্তি:
Apple-এর বেসে Gemini, AI ড্রাগ ডিসকভারি প্রোডাকশন লাইন, আর HCF নেটওয়ার্ক—সব মিলিয়ে AI এখন “সিস্টেমস রেস”। ২০২৫-এ কোন স্তর আগে শক্তিশালী moat বানাবে: ইউজারের ফ্রন্ট ডোর, ইন্ডাস্ট্রিয়াল প্ল্যাটফর্ম, না ডেটাসেন্টার নেটওয়ার্ক?
আরও পড়ুন (গত ৭২ ঘণ্টার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ AI ঘটনা):