১৬ জানুয়ারি ২০২৫ · ২৪ ঘণ্টার AI আপডেট: OpenAI×Cerebras 750MW লো-লেটেন্সি কম্পিউট বসাচ্ছে, GLM-Image (Zhipu×Huawei) <২৪ ঘণ্টায় Hugging Face #1 ও “ঘরোয়া চিপে” ট্রেনিং, Tesla FSD V14 জিতল MotorTrend পুরস্কার
আজকের তিনটি খবর AI প্রতিযোগিতার তিনটি নির্ধারক স্তর দেখায়: লো-লেটেন্সি ইনফারেন্স ইনফ্রা, ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেম ডিফিউশন, এবং এন্ড-টু-এন্ড অটোনমির রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ভেরিফিকেশন। বার্তা একটাই: সুবিধা এখন মডেল স্কোরের ছোট পার্থক্যে নয়—সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে।
1. OpenAI ও Cerebras: ৩ বছরে 750MW লো-লেটেন্সি AI কম্পিউট ডিপ্লয় করে ChatGPT-এর রেসপন্স দ্রুত করা (ধাপে ধাপে, লক্ষ্য ২০২৮)
মন্তব্য:
OpenAI “রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন” অভিজ্ঞতাকে ইনফ্রা স্তরে প্রাধান্য দিচ্ছে। Cerebras-এর wafer-scale চিপ (যেমন WSE-3) এক বিশাল ডাই-এ 900K পর্যন্ত AI কোর, ~4 ট্রিলিয়ন ট্রানজিস্টর, এবং 44GB SRAM ইন্টিগ্রেট করে—যার ফলে এমন মেমরি ব্যান্ডউইথ পাওয়া যায় যা প্রচলিত GPU সাধারণত ম্যাচ করতে পারে না (প্রায়ই ~21PB/s উল্লেখ করা হয়)। এই প্রোফাইল লো-লেটেন্সি ইনফারেন্সের সাথে স্বাভাবিকভাবে মানানসই।
750MW স্কেল একটি বড় ডেটা সেন্টার ক্যাম্পাস (বা একাধিক সাইট)-এর কাছাকাছি, অর্থাৎ OpenAI ধারণা করছে ইনফারেন্স ডিমান্ড আগামী বছরগুলোতে রৈখিক নয়—গাঠনিকভাবে বিস্ফোরক হবে।
প্রকল্পটি বাস্তবে হলে, ChatGPT “মডেল প্রোডাক্ট” থেকে “গ্লোবাল রিয়েল-টাইম কম্পিউট সার্ভিস”-এ পরিণত হচ্ছে। পরের প্রতিযোগিতায় পার্থক্য হবে কে উচ্চ কনকারেন্সি, মাল্টিমডাল ইনপুট, ও জটিল টুল-কলে লেটেন্সি স্থিতিশীল ও কম রাখতে পারে।
2. Zhipu×Huawei ওপেন-সোর্স GLM-Image: <২৪ ঘণ্টায় Hugging Face #1, এবং দাবি—সম্পূর্ণভাবে চীন-নির্মিত চিপে ট্রেনিং করা প্রথম বড় মডেল
মন্তব্য:
GLM-Image “অটো-রিগ্রেসিভ এনকোডার + ডিফিউশন ডিকোডার” হাইব্রিড আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, দুই প্রধান জেনারেটিভ প্যারাডাইমের সুবিধা মিলিয়ে। CVTG-2K এবং LongText-Bench-এর মতো বেঞ্চমার্কে ওপেন-সোর্সে শীর্ষে থাকা, এবং চীনা অক্ষর রেন্ডারিংয়ে 91%+ এক্যুরেসির দাবি—এটি “লেখা/টেক্সট রেন্ডারিং” দুর্বলতার পুরনো ব্যথায় সরাসরি আঘাত।
Hugging Face #1 হলো ট্র্যাকশন, কিন্তু আসল মূল্য হলো ওপেন-সোর্সের ইকোসিস্টেম ছড়িয়ে পড়া এবং “ঘরোয়া চিপে সম্পূর্ণ ট্রেনিং” থেকে কম্পিউট+সফটওয়্যার স্ট্যাক স্বায়ত্তশাসনের আরও যাচাইযোগ্য ধাপ। টেকসই হবে কি না, তা নির্ভর করবে টুলচেন, কম্প্যাটিবিলিটি আর ডেভেলপার নেটওয়ার্ক-ইফেক্ট তৈরি হয় কিনা তার ওপর।
3. Tesla FSD V14: এন্ড-টু-এন্ডের পর থেকে সবচেয়ে বড় আপডেট হিসেবে মূল্যায়ন, আরও স্মুথ; MotorTrend-এর বছরের সেরা ড্রাইভার-অ্যাসিস্ট পুরস্কার
মন্তব্য:
FSD V14-কে ফিচার জোড়াতালি নয়, বরং মাল্টিমডাল বড় মডেলভিত্তিক “ডিপ রিকনস্ট্রাকশন” হিসেবে দেখা হচ্ছে। MotorTrend ঐতিহ্যগতভাবে ইঞ্জিনিয়ারিং রিলায়েবিলিটি ও ইউজেবিলিটি গুরুত্ব দেয়—তাই এই পুরস্কার V14-এর সক্ষমতা/অভিজ্ঞতায় বাস্তব লাফের ইঙ্গিত।
তবে ড্রাইভার-অ্যাসিস্টের লড়াই “স্মুথ” হওয়া নয়—জয় নির্ধারণ করে long-tail safety, explainable কমপ্লায়েন্স বাউন্ডারি, আর অঞ্চল/পরিস্থিতি জুড়ে সামঞ্জস্য। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো পাবলিক, তুলনাযোগ্য টেস্ট ও দীর্ঘমেয়াদি ইউজার ডেটায় V14 কি “দুর্লভ কিন্তু বিপজ্জনক” আচরণ উল্লেখযোগ্যভাবে কমায়, এবং ইন্টারভেনশনকে “নর্ম” থেকে “এক্সেপশন” বানাতে পারে কিনা।
সমাপ্তি:
OpenAI লো-লেটেন্সি কম্পিউট দিয়ে অভিজ্ঞতার moat বানাচ্ছে, GLM-Image ওপেন-সোর্স + ঘরোয়া চিপ ট্রেনিং দিয়ে ইকোসিস্টেম স্কেলের বার্তা দিচ্ছে, আর Tesla রাস্তায় এন্ড-টু-এন্ড ভেরিফাই করছে—যেখানে long-tail safety সবচেয়ে বড় প্রশ্ন। আপনার মতে কোন moat দ্রুত শক্ত হবে: লো-লেটেন্সি ইনফারেন্স ইনফ্রা, ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেম ডিফিউশন, নাকি এন্ড-টু-এন্ড অটোনমির স্কেলেবল ভেরিফিকেশন?
আরও পড়ুন (গত ৭২ ঘণ্টার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ AI ঘটনা):