গ্রাফিক্স প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট (GPU)-এর উপর নির্মিত এআই চিপের ক্ষেত্রে প্রভাবশালী শক্তি Nvidia, সম্প্রতি Groq-এ 20 বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগের মাধ্যমে তার কৌশল পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিয়েছে। Groq একটি স্টার্টআপ যা এআই inferencing প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞ। এই পদক্ষেপ থেকে বোঝা যায় যে Nvidia অনুমান করছে শুধুমাত্র GPU ব্যবহার করে বৃহৎ পরিসরে এআই মডেল চালানো সম্ভব নাও হতে পারে, বিশেষ করে inferencing পর্যায়ে।

Inferencing হল প্রশিক্ষিত এআই মডেল ব্যবহার করে আউটপুট তৈরি করার প্রক্রিয়া, যেমন প্রশ্নের উত্তর দেওয়া বা কন্টেন্ট তৈরি করা। এই প্রক্রিয়ায় এআই একটি গবেষণা বিনিয়োগ থেকে রাজস্ব-উপার্জনকারী পরিষেবাতে রূপান্তরিত হয়। এই রূপান্তর খরচ কমানো, লেটেন্সি কমানো (একটি এআই-এর প্রতিক্রিয়া পেতে বিলম্ব) এবং দক্ষতা সর্বাধিক করার জন্য তীব্র চাপ সৃষ্টি করে। শিল্প বিশ্লেষকদের মতে, এই চাপ এআই inferencing-এ আধিপত্যের জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক দৌড়কে আরও বাড়িয়ে তুলছে, যা এটিকে লাভের জন্য পরবর্তী প্রধান যুদ্ধক্ষেত্রে পরিণত করেছে।

ডিসেম্বরের শেষের দিকে ঘোষিত Groq-এর সাথে Nvidia-এর লাইসেন্সিং চুক্তিতে Groq-এর প্রযুক্তি অধিগ্রহণ এবং এর প্রতিষ্ঠাতা ও সিইও জোনাথন রস সহ দলের একটি উল্লেখযোগ্য অংশকে নিয়োগ করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। Groq-এর চিপগুলি বিশেষভাবে দ্রুত, কম-লেটেন্সির এআই inferencing-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা কিছু অ্যাপ্লিকেশনে GPU-এর একটি সম্ভাব্য বিকল্প সরবরাহ করে।

Nvidia-এর সিইও জেনসেন হুয়াং প্রকাশ্যে inferencing-এর চ্যালেঞ্জগুলি স্বীকার করেছেন এবং দক্ষ ও সাশ্রয়ী সমাধানের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দিয়েছেন। যেখানে GPU এআই প্রশিক্ষণে उत्कृष्ट হয়েছে, সেখানে inferencing-এর চাহিদা, বিশেষ করে বৃহৎ ভাষার মডেল এবং রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য বিশেষ আর্কিটেকচারের প্রয়োজন হতে পারে।

এআই inferencing-এর অর্থনৈতিক প্রভাব যথেষ্ট। যখনই কোনো এআই মডেল কোনো প্রশ্নের উত্তর দিতে, কোড তৈরি করতে, কোনো পণ্যের সুপারিশ করতে, কোনো ডকুমেন্ট সংক্ষিপ্ত করতে, কোনো চ্যাটবটকে সক্রিয় করতে বা কোনো ছবি বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, তখনই inferencing ঘটে। এআই পরিষেবাগুলোকে অর্থনৈতিকভাবে কার্যকর এবং সহজলভ্য করার জন্য এই প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

এই চুক্তিটি এআই চিপ উন্নয়নের ক্রমবিকাশমান ল্যান্ডস্কেপকে তুলে ধরে, যেখানে inferencing-এর নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে বিশেষ আর্কিটেকচার তৈরি হচ্ছে। এই প্রবণতা আরও বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিযোগিতামূলক বাজারের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা সম্ভবত Nvidia-এর বর্তমান আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ করতে পারে।

Groq-এর প্রযুক্তি এবং প্রতিভা অধিগ্রহণ Nvidia-কে inferencing বাজারে আরও কার্যকরভাবে প্রতিযোগিতা করতে সাহায্য করে। কোম্পানিটি এখন প্রশিক্ষণ এর জন্য GPU থেকে শুরু করে inferencing-এর জন্য বিশেষ চিপ পর্যন্ত বিভিন্ন সমাধান দিতে আরও ভালোভাবে প্রস্তুত, যা তার গ্রাহকদের বিভিন্ন চাহিদা পূরণ করে। এআই চিপ শিল্পে এই কৌশলগত পদক্ষেপের দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব এখনও দেখার বিষয়, তবে এটি এআই উদ্ভাবন এবং অর্থনৈতিক মূল্যের মূল চালিকাশক্তি হিসেবে inferencing-এর গুরুত্বকে তুলে ধরে।