SpaceX ৬০ বিলিয়ন ডলারে Cursor কেনার কয়েক দিনের মধ্যেই OpenAI তার সংযোগ বিচ্ছিন্ন করল

Elon Musk আর OpenAI-র মধ্যে আবার বিবাদ শুরু হয়েছে, এবার এমন একটি কোডিং টুল নিয়ে যা প্রতিদিন কোটি কোটি প্রোগ্রামার ব্যবহার করেন। Anthropic এই সপ্তাহে চেষ্টা করেছে তার AI-কে স্ক্রিনের পেছন থেকে বের করে সত্যিকারের ল্যাবে কাজে লাগাতে। Nvidia এমন একটি অর্থায়ন পরিকল্পনা থেকে সরে এসেছে যা তার নিজের কিছু কর্মীর কাছেই একচেটিয়া ব্যবসা আইন লঙ্ঘনের কাছাকাছি বলে মনে হয়েছিল। আর ভারতে, নয়াদিল্লিতে একটি সার্বভৌম AI স্ট্যাক চালু হল ঠিক সেই সপ্তাহেই, যখন ১২ বছরের পুরনো একটি ব্যাংক অ্যাকাউন্ট কর্মসূচি ৫৯ কোটি ব্যবহারকারী পার করল।

নতুন মালিকের কারণে OpenAI Cursor-কে ছেঁটে ফেলল

OpenAI ২৯ আগস্ট ঘোষণা করেছে যে তারা Cursor-এর সঙ্গে তাদের অংশীদারিত্ব শেষ করছে, এটি কোটি কোটি প্রোগ্রামারের ব্যবহৃত AI চালিত কোডিং সহায়ক, SpaceX ৬০ বিলিয়ন ডলারের এক চুক্তিতে সংস্থাটি কিনে নেওয়ার পর। OpenAI-র প্রস্তাব অনুযায়ী, ১২ নভেম্বর থেকে Cursor আর OpenAI-র মডেলে সরাসরি প্রবেশাধিকার পাবে না।

একটি জনসাধারণের বিবৃতিতে OpenAI জানিয়েছে, তারা নিশ্চিত হতে পারছে না যে Musk পরিচালিত SpaceX তাদের প্রযুক্তি চুক্তির শর্ত মেনে ব্যবহার করবে, আর এর পেছনে কারণ হিসেবে তারা এমন একটি ধরন তুলে ধরেছে, যেখানে Musk-এর নেতৃত্বাধীন সংস্থাগুলো বারবার OpenAI-র সঙ্গে করা চুক্তি মানেনি বলে তাদের দাবি। Musk আর OpenAI বছরের পর বছর ধরে আদালতে এই বিরোধ চালিয়ে যাচ্ছেন, যার শিকড় রয়েছে তার সেই তিক্ত বিদায়ে, যে সংস্থা তিনি নিজেই গড়ে তুলতে সাহায্য করেছিলেন।

Cursor-এর প্রধান নির্বাহী Michael Truell এই বিঘ্নকে খুব একটা গুরুত্বপূর্ণ বলে মানতে চাননি, তার মতে বর্তমানে Cursor-এর পণ্যে যত ট্রাফিক চলে তার মাত্র প্রায় ৫ শতাংশের জন্য OpenAI-র মডেল দায়ী। Anthropic দ্রুত এই ফাঁক পূরণে এগিয়ে এসেছে, Cursor-এর জন্য Claude মডেলের সমর্থন আরও বাড়ানোর প্রতিশ্রুতি দিয়ে, যা মনে করিয়ে দেয় AI কোডিং টুলের ভিড়ে ঠাসা বাজারে জোটবদ্ধতা কত দ্রুত বদলে যায়।

Claude এখন ল্যাব চালাতে শিখল

Anthropic ২৭ আগস্ট একটি নতুন মানদণ্ড প্রকাশ করেছে, যার নাম Model Hardware Standard বা MHS, যার উদ্দেশ্য হল Claude ও অন্যান্য AI এজেন্টকে রোবট, ল্যাব যন্ত্র আর কারখানার মেশিন চালাতে সক্ষম করা, তাও আবার কোনো মানুষ আগে থেকে ম্যানুয়াল না খাওয়ালেও। এই ব্যবস্থাটি কোনো যন্ত্র কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে গঠনগত তথ্য জমা রাখে, এমন জ্ঞান যা আজও প্রায়শই শুধু কোনো টেকনিশিয়ানের মাথায় অথবা কাগজপত্রের স্তূপেই থেকে যায়।

Anthropic জানিয়েছে, সাধারণত একটি নতুন যন্ত্রকে কোনো AI এজেন্টের সঙ্গে যুক্ত করতে সপ্তাহ বা মাস সময় লাগে, আর দরকার হয় বিশেষজ্ঞ দলের। সংস্থাটির দাবি, MHS ব্যবহার করলে এই সময় নেমে আসে ঘণ্টা বা মিনিটে। এই মানদণ্ডটি প্রথমে বিজ্ঞান, রোবোটিক্স আর উৎপাদন ক্ষেত্রের অল্প কিছু অংশীদারের সঙ্গে একটি গবেষণা প্রিভিউ হিসেবে চালু হচ্ছে, তারপর Anthropic ধীরে ধীরে এটি এমন যেকোনো হার্ডওয়্যার নির্মাতার জন্য খুলে দেবে, যারা এটি গ্রহণ করতে চায়।

প্রাথমিক পাইলট প্রকল্পের ফলাফলগুলো ছিল সুনির্দিষ্ট। Claude এজেন্ট জৈবপ্রযুক্তি সংস্থা Genentech-এ একটি ওষুধ আবিষ্কার পরীক্ষা চালিয়েছে, Howard Hughes Medical Institute-এর Janelia Research Campus-এ কয়েক সপ্তাহ ধরে চলা একটি ইমেজিং প্রকল্পকে এক দিনে নামিয়ে এনেছে, আর QuEra-র তৈরি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে লেজার স্থিতিশীলতার সাফল্যের হার ৫৮ শতাংশ থেকে বাড়িয়ে ৯৯.৩ শতাংশে নিয়ে গেছে।

নিজের কর্মীরাই যে চুক্তি পছন্দ করেননি, তা থেকে সরে এল Nvidia

Nvidia একটি অর্থায়ন কর্মসূচির কিছু অংশ স্থগিত করেছে, যেখানে ছোট ছোট ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থাগুলোকে Nvidia চালিত ডেটা সেন্টারের খরচ মেটাতে সাহায্য করা হত, বিনিময়ে সেই সেন্টারগুলো থেকে পরে আসা আয়ের একটা অংশ নিয়ে। AI Compute Partnership নামের এই ব্যবস্থার আওতায়, কোনো ক্লাউড প্রদানকারী নির্ধারিত ঘণ্টাপ্রতি হারের বেশি যা আয় করত, তার ৫০ শতাংশ নিয়ে নিত Nvidia।

সংস্থাটি জুলাই মাসে এই কর্মসূচি চালু করেছিল আর অভ্যন্তরীণ উদ্বেগ উল্লেখ করা কিছু প্রতিবেদন অনুযায়ী, দুই মাসের মধ্যেই তা থেকে পিছিয়ে এসেছে। Nvidia-র কিছু কর্মী সতর্ক করেছিলেন, আয়ের ভাগ নেওয়ার পাশাপাশি কোনো অংশীদার কোন কোন গ্রাহককে সেবা দিতে পারবে তার ওপরও প্রভাব রাখা, এমন আচরণের কাছাকাছি চলে যায় যা একচেটিয়া ব্যবসা আইনের নজরদারি টেনে আনতে পারে। আলাদাভাবে, সম্ভাব্য কিছু অংশীদারও তাদের ব্যবসায় Nvidia-কে এতটা কথা বলার সুযোগ দিতে রাজি হননি।

Nvidia-র একজন মুখপাত্র বলেছেন, গ্রাহকদের সঙ্গে চুক্তি অর্থায়নের ক্ষেত্রে সংস্থার সামগ্রিক পদ্ধতি এখনও পরিবর্তিত হচ্ছে এবং তা এখনও বহাল আছে, শুধু এই নির্দিষ্ট কাঠামোটি নয়। Nvidia যেকোনো চিপ প্রস্তুতকারী সংস্থার ইতিহাসের সবচেয়ে বড় প্রান্তিক ফলাফল প্রকাশ করার কয়েক দিন পরই এই স্থগিতাদেশ এল, যা দেখায় যে সবচেয়ে আধিপত্য বিস্তারকারী অবস্থাতেও Nvidia তার নিয়ন্ত্রক লড়াইগুলো সাবধানে বেছে নিচ্ছে।

নিজের ভাষায় তৈরি AI স্ট্যাক চালু করল ভারত

উপরাষ্ট্রপতি C P Radhakrishnan ২৮ আগস্ট নয়াদিল্লির তার সরকারি বাসভবনে Gnani Artha চালু করেছেন, একে ভারতের প্রথম উদ্যোগ পর্যায়ের সার্বভৌম AI স্ট্যাক বলে অভিহিত করে। এটি তৈরি করেছে বেঙ্গালুরুর স্টার্টআপ Gnani.ai, আর এতে দুটি অংশ রয়েছে: Evon 3.3, যা এগারোটি ভারতীয় ভাষায় স্বাভাবিকভাবেই প্রশিক্ষিত ৩০ বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি ভাষা মডেল, আর Plexus, একটি এজেন্টিক প্ল্যাটফর্ম যা সেই বুদ্ধিমত্তাকে বাস্তব ব্যবসায়িক কাজের সঙ্গে যুক্ত করার জন্য তৈরি।

এর প্রস্তাবটি খুবই সুনির্দিষ্ট। AI গ্রহণ করা ভারতীয় সংস্থাগুলো বারবার একই তিনটি সমস্যায় পড়ে, দেশের ভেতরেই তাদের তথ্য রাখা, বড় মাপের মডেল চালানোর খরচ, আর এমন একটি মডেল পাওয়া যা হিন্দি, তামিল, বাংলা এবং ভারতের অন্যান্য প্রধান ভাষায় সত্যিই ভালো কাজ করে, সেগুলোকে পরের বিবেচনা হিসেবে না দেখে। Gnani-র দাবি, ভারতীয় ভাষার কাজে Evon 3.3 তুলনীয় মডেলের তুলনায় প্রায় ৪০ শতাংশ কম টোকেন ব্যবহার করে, যা যে কেউ এটি চালালে তার কম্পিউট খরচ কমিয়ে দেয়।

Radhakrishnan এই উদ্বোধনকে এমন প্রমাণ বলে অভিহিত করেছেন যে ভারতীয় প্রকৌশলীরা নিজেরাই অত্যাধুনিক প্রযুক্তি তৈরি করতে পারেন, শুধু অন্যের প্রযুক্তি ব্যবহার করাই নয়। এটি একটি অনেক বড় প্রতিযোগিতার একটি অংশ মাত্র, যেখানে ফ্রান্স থেকে জাপান পর্যন্ত নানা দেশ এমন AI ব্যবস্থা গড়ে তুলতে প্রতিযোগিতা করছে যা তাদের সিলিকন ভ্যালি থেকে ভাড়া করতে হবে না।

সবার হাতে একটি ব্যাংক খাতা, বারো বছরে ৫৯ কোটি অ্যাকাউন্ট

ভারতের Jan Dhan Yojana, প্রতিটি পরিবারকে ব্যাংক অ্যাকাউন্ট দেওয়ার সরকারের অন্যতম প্রধান কর্মসূচি, ২৮ আগস্ট ১২ বছর পূর্ণ করল। প্রধানমন্ত্রী Narendra Modi ২০১৪ সালে আর্থিক বিচ্ছিন্নতা শেষ করার প্রতিশ্রুতি দিয়ে এই প্রকল্প চালু করার পর থেকে সংখ্যাগুলো ক্রমাগত বেড়ে চলেছে।

অর্থ মন্ত্রকের তথ্য অনুযায়ী, এই কর্মসূচি এখন ৫৯.০৯ কোটি অ্যাকাউন্ট জুড়ে বিস্তৃত, ২০১৫ সালের ১৪.৭২ কোটি থেকে যা অনেকটাই বেড়েছে। একই সময়ে এই অ্যাকাউন্টগুলোতে জমা টাকার পরিমাণ ১২.৮ গুণ বেড়ে দাঁড়িয়েছে ৩.১৭ লাখ কোটি রুপিতে, আর প্রতি অ্যাকাউন্টে গড় ব্যালেন্স তিনগুণেরও বেশি বেড়ে হয়েছে ৫,৩৫৬ রুপি, যা প্রমাণ করে মানুষ শুধু একবার অ্যাকাউন্ট খুলে ভুলে যাচ্ছে না, বরং সত্যিই তা ব্যবহার করছে।

৩২.৯২ কোটি অ্যাকাউন্ট, অর্থাৎ মোটের প্রায় ৫৬ শতাংশ, নারীদের হাতে, আর ৪৫.৯৫ কোটি অ্যাকাউন্ট, প্রায় ৭৮ শতাংশ, গ্রামীণ বা আধা শহুরে ভারতের মানুষের, এই প্রকল্প যাদের কাছে প্রথমে পৌঁছানোর জন্যই তৈরি হয়েছিল। সরকার আরও জানিয়েছে, এই কর্মসূচির মাধ্যমে ৪১.২৯ কোটি RuPay ডেবিট কার্ড দেওয়া হয়েছে, আর ভারতের বসবাসযোগ্য গ্রামগুলোর ৯৯.৯২ শতাংশে এখন পাঁচ কিলোমিটারের মধ্যে একটি ব্যাংকিং প্রবেশ পয়েন্ট রয়েছে। ভারতের বৃহত্তর আর্থিক অন্তর্ভুক্তি সূচক ২০১৮ সালের ৫৩.৯ থেকে বেড়ে এ বছর ৬৭-এ পৌঁছেছে, যা ধীর কিন্তু বাস্তব একটি পরিবর্তন, দেশের কতটা অংশের প্রাতিষ্ঠানিক অর্থনীতিতে সত্যিকারের পা রাখার সুযোগ হয়েছে তা বোঝাতে।