ChatGPT-এর প্রতিষ্ঠাতা কোম্পানি OpenAI, Broadcom এবং TSMC-এর সাথে যৌথভাবে তাদের প্রথম নিজস্ব এআই চিপ তৈরি করছে, যা চিপ সরবরাহে বৈচিত্র্য আনার পাশাপাশি এআই অবকাঠামো পরিচালনার উচ্চ খরচ নিয়ন্ত্রণে সহায়ক হবে। এআই অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা ব্যাপকভাবে বাড়ায়, OpenAI বর্তমানে Nvidia-এর গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (GPU) ব্যবহার করে তাদের মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনা করছে। তবে, বৈশ্বিক চাহিদার বৃদ্ধি, সরবরাহ সীমাবদ্ধতা এবং ক্রমবর্ধমান ব্যয়ের কারণে OpenAI তাদের চিপ সরবরাহ চেইনের নিয়ন্ত্রণ গ্রহণের প্রয়োজন অনুভব করেছে।
প্রথমদিকে, OpenAI তাদের নিজস্ব চিপ উৎপাদন সুবিধা বা “ফাউন্ড্রি” তৈরির একটি বৃহৎ পরিকল্পনা বিবেচনা করেছিল, যার মাধ্যমে বাইরের সরবরাহকারীদের উপর নির্ভরশীলতা কমিয়ে সম্পূর্ণভাবে নিজস্বভাবে চিপ উৎপাদন সম্ভব হতো। তবে, এই ধরনের সুবিধা উন্নয়নে প্রচুর খরচ এবং দীর্ঘ সময় প্রয়োজন হওয়ায় OpenAI এই পরিকল্পনা থেকে সরে এসেছে। এর পরিবর্তে, Amazon, Meta, এবং Google-এর মতো বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর কৌশলের সাথে মিল রেখে প্রতিষ্ঠানটি অভিজ্ঞ উৎপাদন অংশীদারদের সাথে কাজ করে কাস্টম এআই চিপ ডিজাইন করার কৌশল নিয়েছে।
সাম্প্রতিক মাসগুলোতে, OpenAI একটি ইনফারেন্স-কেন্দ্রিক এআই চিপ ডিজাইন করতে Broadcom-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। বর্তমানে এআই মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত চিপগুলোর চাহিদা বেশি, তবে বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ইনফারেন্স-কেন্দ্রিক চিপগুলোর চাহিদাও শীঘ্রই বৃদ্ধি পাবে, কারণ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলো ব্যাপকভাবে ব্যবহার হতে শুরু করছে।
Broadcom, যারা Google-এর মতো অন্যান্য কোম্পানির জন্য অপ্টিমাইজড চিপ ডিজাইন করেছে, OpenAI-কে চিপ ডিজাইনে সহায়তা করছে এবং TSMC-এর মাধ্যমে উৎপাদন সুবিধা প্রদান করছে। ২০২৬ সালের মধ্যে TSMC-এর উন্নত A16 Angstrom প্রক্রিয়া ব্যবহার করে উৎপাদন শুরু হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, যা উচ্চ দক্ষতা ও পারফরম্যান্স অর্জনে সহায়ক হবে, যদিও সময়সীমা পরিবর্তিত হতে পারে।
চিপ সরবরাহের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে, OpenAI Microsoft-এর Azure এর মাধ্যমে Nvidia GPU-এর পাশাপাশি AMD-এর MI300X (বিকল্প) চিপগুলোও অন্তর্ভুক্ত করেছে। এই পদক্ষেপটি এআই হার্ডওয়্যার বাজারে AMD-এর অবস্থানকে শক্তিশালী করবে কারণ এটি Nvidia-এর বাজারে প্রভাব বিস্তারে চেষ্টা করছে, যাদের বাজার শেয়ার বর্তমানে ৮০% এরও বেশি। ২০২৪ সালে এআই চিপ বিক্রিতে $৪.৫ বিলিয়ন আয়ের পূর্বাভাস রয়েছে, যেখানে AMD-এর নতুন চিপগুলো এআই বাজারে একটি উল্লেখযোগ্য অংশ দখল করতে চায়।
OpenAI-এর জন্য এর অবকাঠামোগত খরচ সবচেয়ে বড় সমস্যা হয়ে দাড়ায় তাই এর মিশ্র চিপ সোর্সিং কৌশলটি খরচ নিয়ন্ত্রণ করতে এবং সরবরাহের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে সহায়তা করবে। বিভিন্ন রিপোর্ট অনুযায়ী, OpenAI এ বছর প্রায় $৫ বিলিয়ন ব্যয় করার পরিকল্পনা করছে, যা কোম্পানিটির $৩.৭ বিলিয়ন আয়ের পূর্বাভাসকে ছাড়িয়ে যেতে পারে, যা মূলত হার্ডওয়্যার, শক্তি এবং ক্লাউড স্টোরেজের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভরশীল।
Nvidia-এর সাথে ইতিবাচক কাজের সম্পর্ক বজায় রাখার জন্য OpenAI নিয়োগে সতর্ক থেকেছে, কারণ OpenAI এখনও Nvidia-এর নতুন Blackwell চিপ ব্যবহার করে করছে। তবে, OpenAI কিছু শীর্ষ চিপ ডিজাইনারকে নিয়োগ করেছে, যাদের মধ্যে Google-এর প্রাক্তন ইঞ্জিনিয়ারও রয়েছেন, যারা Tensor Processing Units (TPUs) তৈরিতে কাজ করেছেন, যেমন Thomas Norrie এবং Richard Ho।
এই বহুমুখী কৌশলের মাধ্যমে, OpenAI এআই হার্ডওয়্যার ল্যান্ডস্কেপের জটিলতাগুলি অতিক্রম করতে প্রস্তুত, যেখানে ঘরোয়া উদ্ভাবনের সাথে কৌশলগত অংশীদারিত্বের সমন্বয় রয়েছে। OpenAI-এর কাস্টম চিপ ডিজাইনের প্রচেষ্টা যতই অগ্রসর হবে, এর এই পদক্ষেপগুলো প্রযুক্তি খাতে একটি উদাহরণ স্থাপন করতে পারে, ফলে অন্যান্য প্রতিষ্ঠানগুলোও এআই কম্পিউটিং পাওয়ারের বাড়তি চাহিদার মধ্যে একই ধরনের স্থিতিস্থাপকতা খুঁজতে উৎসাহিত হবে।
তথ্যসূত্র: Reuters