হাইপ চক্র থেকে অবকাঠামো চক্রে
প্রথম প্রজন্মের জেনারেটিভ AI বিনিয়োগ অবিচক্ষণ উৎসাহ দ্বারা চিহ্নিত ছিল — কোম্পানিগুলি একটি প্রেস রিলিজে AI অন্তর্ভুক্ত করে মূল্যায়ন বৃদ্ধি দেখেছে। Goldman Sachs গবেষণা যুক্তি দেয় যে এই পর্যায় শেষ হচ্ছে, আরও নির্বাচনী এবং শারীরিক বাস্তবতার উপর ভিত্তি করে কিছু দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে।
ফার্মের বিশ্লেষকরা একটি মানের প্রতি উড়ান গতিশীলতা বর্ণনা করে যেখানে পরিশীলিত বিনিয়োগকারীরা AI অর্থনীতির ভিত্তি স্তরের দিকে মনোযোগ স্থানান্তরিত করছে: ডেটা সেন্টার এবং সেগুলি পূর্ণ করে এমন কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার। যুক্তি সরল। মডেল ক্ষমতা উন্নত হতে থাকবে, অ্যাপ্লিকেশন আসবে এবং যাবে, কিন্তু সেই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য প্রয়োজনীয় শারীরিক অবকাঠামো একটি পরম প্রয়োজনীয়তা যার সরবরাহ শক্তি প্রাপ্যতা এবং নির্মাণ সময়সীমা দ্বারা সীমাবদ্ধ যা সফটওয়্যার অগ্রগতি দ্বারা সংকুচিত হতে পারে না।
পরিবর্তনের পিছনে সংখ্যা
Goldman Sachs অনুমান করে যে AI ওয়ার্কলোড আনুমানিক ৩০ শতাংশ মোট ডেটা সেন্টার ক্ষমতার জন্য দুই বছরের মধ্যে হিসাব করবে, ঘোষিত হাইপারস্কেলার মূলধন ব্যয় পরিকল্পনার উপর ভিত্তি করে যা নতুন নির্মাণে শত শত বিলিয়ন ডলার প্রতিনিধিত্ব করে।
শক্তি মাত্রা আরও বেশি আকর্ষণীয়। ফার্মটি অনুমান করে যে বৈশ্বিক ডেটা সেন্টার শক্তি চাহিদা ২০৩০ সালের মধ্যে ২০২৩ সালের তুলনায় প্রায় ১৭৫ শতাংশ বৃদ্ধি পেতে পারে, প্রধানত AI প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের শক্তি তীব্রতা দ্বারা চালিত। এই বৃদ্ধি একাই গ্রিডে একটি শীর্ষ দশ বৈশ্বিক অর্থনীতির বিদ্যুৎ খরচ যোগ করার মতো হবে। এটি AI কৌশলের জন্য একটি পটভূমি বিবেচনা নয় — এটি একটি প্রাথমিক সীমাবদ্ধতা যা ইতিমধ্যে আকার দিচ্ছে যেখানে এবং কত দ্রুত উন্নয়ন এগিয়ে যেতে পারে।
অবকাঠামো সীমাবদ্ধতা কৌশল পুনর্নির্ধারণ
একটি বড় আকারের AI ডেটা সেন্টার তৈরি করা সহজভাবে মূলধনের বিষয় নয়। নির্ভরযোগ্য শক্তির কাছাকাছি জমি অধিগ্রহণ এবং অঞ্চল করতে হবে। গ্রিড সংযোগ ইউটিলিটিগুলির সাথে আলোচনা করতে হবে যা ট্রান্সমিশন ক্ষমতা প্রসারিত করার জন্য মাল্টি-বছরের লিড টাইম প্রয়োজন হতে পারে। বড় শক্তি ট্রান্সফরমার একটি প্রকৃত বাধা হয়ে উঠেছে; কিছু বাজারে লিড সময় দুই বছর বা তার বেশি পর্যন্ত প্রসারিত হয়েছে, সীমিত উৎপাদন ক্ষমতা এবং পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি বৃদ্ধি থেকে প্রতিযোগী চাহিদা দ্বারা সীমাবদ্ধ।
সাইট নির্বাচন ফলস্বরূপ প্রধান AI কোম্পানিগুলিতে কৌশলগত কার্যকরী হয়ে উঠেছে। জলবিদ্যুৎ বা ভূ-তাপীয় শক্তিতে অ্যাক্সেস সহ দূরবর্তী স্থান, শীতল আশেপাশের তাপমাত্রা এবং বিদ্যমান উচ্চ-ক্ষমতা ফাইবার এখন প্রকৃত বিরল সম্পদ। AI কম্পিউটের ভৌগোলিক ঘনীকরণ অনুকূল অবকাঠামো শর্তের ক্লাস্টারিং প্রতিফলিত করে।
বিনিয়োগ প্রভাব
বিনিয়োগকারীদের জন্য, Goldman Sachs বিশ্লেষণ আগের কম্পিউটিং চক্র থেকে একটি প্যাটার্ন দিকে ইঙ্গিত করে। ইন্টারনেট নির্মাণের সময়, কোম্পানি যারা শারীরিক তার এবং ডেটা সেন্টার মালিক ছিল স্থিতিশীল রাজস্ব ক্যাপচার করেছে যখন অ্যাপ্লিকেশন-স্তর কোম্পানি অস্থির চক্র অনুভব করেছে। AI তে একটি অনুরূপ গতিশীলতা গঠন হতে পারে।
ডেটা সেন্টার অপারেটর, AI ক্যাম্পাস পরিবেশন করা ইউটিলিটি কোম্পানি, শীতলকরণ প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞ এবং নেটওয়ার্কিং হার্ডওয়্যার নির্মাতারা বেশিরভাগ AI সফটওয়্যার কোম্পানির চেয়ে অবকাঠামো ভিত্তির কাছাকাছি বসে। ফার্মটি উল্লেখ করে যে হাইপারস্কেল ক্লাউড প্রদানকারী, তাদের বিশাল বাজার পুঁজিসালা সত্ত্বেও, অবকাঠামো ব্যবসা যখন তাদের পুঁজি প্রকৃতপক্ষে স্থাপিত হয় তখন বিশ্লেষণ করা হয়।
শক্তি বন্য কার্ড
Goldman কম্পিউট ক্ষমতার আগে বাধ্যতামূলক সবচেয়ে সম্ভাব্য পরিবর্তনশীল শক্তি হিসাবে সনাক্ত করে। বিদ্যমান শক্তি অবকাঠামো AI জন্য প্রজেক্ট বৃদ্ধির হার মিটমাট করার জন্য নির্মিত হয় নি। ইউটিলিটি গ্রিড সম্প্রসারণ বিনিয়োগ করছে, কিন্তু নিয়ন্ত্রক অনুমোদন এবং নির্মাণ সময়সীমা মানে নতুন প্রজন্ম এবং ট্রান্সমিশন ক্ষমতা বছর দ্বারা চাহিদা ল্যাগ।
এটি ইতিমধ্যে AI কোম্পানিগুলিকে অপ্রচলিত সমাধান অন্বেষণ করতে চালিত করছে: পারমাণবিক শক্তি ক্রয় চুক্তি, নিবেদিত প্রাকৃতিক গ্যাস প্রজন্ম এবং দীর্ঘমেয়াদী ব্যাটারি স্টোরেজ ডেটা সেন্টার সহ ছড়িয়ে। শক্তি প্রশ্ন আর AI কৌশলের পেরিফেরাল — এটি সম্ভবত হতে পারে যে কোম্পানি স্কেল করতে পারে এবং যা নির্ধারক ফ্যাক্টর নয়।
এই নিবন্ধ AI সংবাদ দ্বারা রিপোর্টিং উপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধ পড়ুন।
