২০ জানুয়ারি ২০২৫ · ২৪ ঘণ্টার AI আপডেট: Gemini “ভলিউম”-এ উড়ছে, এখন রিটেনশন প্রমাণ করতে হবে; Zhipu-এর ডিপ্লয়েবল “Hybrid Thinking” ওপেন-সোর্স; আর GTC 2026-এর ফোকাস Physical AI + Inference
আজ Google, Zhipu এবং NVIDIA—তিনটি খবর একই পরিবর্তন দেখায়: AI এখন দ্বিতীয় পর্যায়ে। লড়াইটা শুধু “করে দেখাতে পারে কি না” নয়, বরং “স্থির, স্কেলেবল, অপারেবল, আর কম খরচে ডেলিভার করা যায় কি না।” ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার বাড়ায়, কিন্তু দীর্ঘমেয়াদে জেতায় গভীর ব্যবহার, নির্ভরযোগ্যতা ও ইনফারেন্স কস্ট-কর্ভ।
1. Gemini ব্যবহার দ্রুত বেড়েছে; Enterprise ৮ মিলিয়ন সাবস্ক্রিপশন ও ১,৫০০ কোম্পানি কভার—তবু ব্যবহার-গভীরতা ও সন্তুষ্টি চ্যালেঞ্জ
মন্তব্য:
Gemini শুধু স্ট্যান্ডঅলোন মডেল নয়—Google Search, Gmail, Workspace, Chrome, এমনকি Samsung Galaxy ডিভাইসেও গভীরভাবে এমবেড হয়ে “নিঃশব্দে” ছড়িয়ে পড়ে। Google ডিস্ট্রিবিউশন ও রিচ প্রমাণ করেছে। দ্বিতীয় ধাপ হলো ব্যবহারকে “ট্রায়াল/শ্যালো ইউজ” থেকে “ছাড়া যায় না” পর্যায়ে নেওয়া।
৮ মিলিয়ন এন্টারপ্রাইজ সিট ও ১,৫০০ কোম্পানি দেখতে দারুণ, কিন্তু ইন্ডাস্ট্রি ফিডব্যাক পরিচিত সমস্যা দেখায়: স্কেলে কাস্টমার আনা তুলনামূলক সহজ, সূক্ষ্ম অপারেশন ও সন্তুষ্টি কঠিন। এন্টারপ্রাইজ শুধু সক্ষমতা নয়—স্ট্যাবিলিটি, কস্ট কন্ট্রোল, এবং SLA-গ্রেড রিলায়েবিলিটি চায়।
তাই আসল KPI হলো রিনিউয়াল রেট, অ্যাক্টিভ সিট রেশিও, এবং পাইলট (একটি টিম) থেকে কোম্পানি-ওয়াইড এক্সপানশনের গতি। ভলিউমে Gemini সফল—এখন লড়াই “গভীরতা ও রিটেনশন”-এ।
2. Zhipu ওপেন-সোর্স করল GLM-4.7-Flash: “Hybrid Thinking” সহ 30B মোট প্যারামিটার, 3B অ্যাক্টিভ
মন্তব্য:
Zhipu-এর সিগন্যাল স্পষ্ট: “ব্যবহারযোগ্য reasoning” কে কম খরচে ডিপ্লয় করা যায় এমন এন্টারপ্রাইজ কম্পোনেন্ট বানানো, শুধু ক্লাউড-ওনলি বিশাল মডেল রেস না করা। 30B মোট কিন্তু 3B অ্যাক্টিভ—এটি ইনফারেন্সে কম্পিউট ও মেমোরি ফুটপ্রিন্ট কমাতে পারে, তবু ভালো এক্সপ্রেসিভনেস ধরে রাখে।
এটি edge, প্রাইভেট ক্লাউড, এবং হাই-কনকারেন্সি ওয়েব সার্ভিসের মতো রিসোর্স-সীমিত জায়গায় আকর্ষণীয়।
ঝুঁকি হলো routing ও “thinking” মেকানিজমের স্থিতিশীলতা: জটিল কাজে যদি মডেল কখনও “যথেষ্ট গভীর নয়” বা “যথেষ্ট নির্ভুল নয়” হয়ে ওঠে, ইউজার খুব দ্রুত সীমা টের পাবে।
ফ্রি API + MIT লাইসেন্স (কমার্শিয়াল ব্যবহার সম্ভব) SMB ও ইন্ডি ডেভেলপারদের বাধা কমায়—ক্লোজড/পেড মডেলের বিপরীতে আলাদা পথ।
3. NVIDIA নিশ্চিত করেছে GTC 2026 (১৬–১৯ মার্চ ২০২৬, San Jose): Physical AI, AI Factories, এবং Inference তিনটি মূল থিম
মন্তব্য:
Physical AI + AI Factories + Inference—এই ফোকাস দেখায় NVIDIA “কনটেন্ট জেনারেশন” থেকে এগিয়ে “এজেন্ট-ড্রিভন ফিজিক্যাল ওয়ার্ল্ড ইন্টারঅ্যাকশন” এবং ইনফারেন্সের ইন্ডাস্ট্রিয়ালাইজেশনে বাজি ধরছে।
কনফার্মড অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে চীনের অটো/টেক কোম্পানি এবং Tesla, Disney, J&J, Stanford, Together AI-এর মতো গ্লোবাল প্রতিষ্ঠানও আছে।
বাজার শেষ পর্যন্ত কনসেপ্ট নয়, মেট্রিক্স চাইবে: থ্রুপুট, লেটেন্সি, এনার্জি এফিশিয়েন্সি, TCO, এবং ডেলিভারি কতটা রিপিটেবল। আপনি কি এই বছরের GTC নিয়ে এক্সাইটেড?
সমাপ্তি:
Gemini ডিস্ট্রিবিউশন দিয়ে ভলিউম জিতেছে, এখন প্রমাণ করতে হবে গভীর ব্যবহার ও রিটেনশন। Zhipu ডিপ্লয়েবল ওপেন-সোর্স reasoning-এর দিকে যাচ্ছে। NVIDIA পরের ঢেউকে ইনফারেন্স স্কেল ও Physical AI-তে দেখছে। দ্বিতীয় পর্যায়ে জয় নির্ধারিত হতে পারে productization + reliability + cost curve দিয়ে, শুধু “আরেকটু ভালো মডেল” দিয়ে নয়। আপনার মতে কোন রুট সবচেয়ে দ্রুত কম্পাউন্ড করবে: ইকোসিস্টেম ডিস্ট্রিবিউশন, ডিপ্লয়েবল ওপেন-সোর্স, নাকি ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইনফারেন্স প্ল্যাটফর্ম?
আরও পড়ুন (গত ৭২ ঘণ্টার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ AI ঘটনা):