মাত্র ১৪ জন কর্মীর এক AI স্টার্টআপের মূল্য বসন্তের তুলনায় ২০০ গুণ বেড়ে এখন ১০ বিলিয়ন ডলার

Instinct, ব্যক্তিগত AI এজেন্ট তৈরি করা সান ফ্রান্সিসকোর এক স্টার্টআপ, বসন্তে ছিল প্রায় ৫০ মিলিয়ন ডলার মূল্যের। সোমবার এটি এক নতুন ফান্ডিং রাউন্ডে ১ বিলিয়ন ডলার তুলেছে, যা কোম্পানির মূল্য ১০ বিলিয়ন ডলারে নিয়ে গেছে, অর্থাৎ পাঁচ মাসে প্রায় ২০০ গুণ লাফ, তা-ও মাত্র ১৪ জন কর্মীর একটি কোম্পানির জন্য। একই দিনে Nvidia এনেছে AI এজেন্টদের জন্য একটি হার্ডওয়্যার সুরক্ষা ব্যবস্থা, Anthropic এনেছে দ্রুত ও সস্তা একটি ফ্ল্যাগশিপ মডেল, আর এক ভারতীয় হার্ডলার ভেঙেছেন ১৯৮৪ সাল থেকে টিকে থাকা একটি জাতীয় রেকর্ড।

১৪ জনের কোম্পানি, মূল্য ১০ বিলিয়ন ডলার

Instinct-এর প্রোডাক্ট ব্যবহারকারীর হয়ে টেক্সট পাঠায় বা কল করে, যাতে কাজটা আসলেই হয়ে যায়: টেবিল বুক করা, কিছু কেনা, সাবস্ক্রিপশন বাতিল করা, কোনো সার্ভিস প্রোভাইডারের সঙ্গে সমস্যা মেটানো। এটি আগস্টে ইনভাইট-অনলি চালু হয়েছিল, প্রতিষ্ঠাতা Noah Shinn-এর নেতৃত্বে ১৪ জনের একটি দল তৈরি করেছে এটি।

এক মাস আগে, Instinct তার ২৫০ মিলিয়ন ডলারের সিরিজ B রাউন্ড বন্ধ করেছিল ২.৫ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে। সোমবার, Sequoia Capital, Benchmark আর Coatue-এর নেতৃত্বে এসেছে ১ বিলিয়ন ডলারের সিরিজ C রাউন্ড, যা কোম্পানির মূল্য নিয়ে গেছে ১০ বিলিয়ন ডলারে, অর্থাৎ এক মাস আগের চার গুণ, আর বসন্তের তুলনায় প্রায় ২০০ গুণ।

কোম্পানি বলছে, এই অর্থ ব্যয় হবে এজেন্ট আরও বেশি কাজ সামলাতে পারার সক্ষমতা বাড়াতে, ভ্রমণ পরিকল্পনা আর মুদি বাজার থেকে শুরু করে সময়সূচি সমন্বয় আর সেই ধরনের একাধিক অ্যাপ, একাধিক কল লাগা কাজ পর্যন্ত, যা সাধারণত একটা গোটা বিকেল খেয়ে ফেলে। বিনিয়োগকারীরা বাজি ধরছেন এই ধারণায় যে মানুষ শুধু চ্যাটে প্রশ্ন নয়, প্রকৃত লেনদেনও একটি এজেন্টের হাতে তুলে দেবে, যদি সেটি প্রমাণ করতে পারে যে সঠিক টেবিল বুক করা বা সঠিক সাবস্ক্রিপশন দ্বিতীয়বার না বলেই বাতিল করার ওপর তাকে ভরসা করা যায়।

চিপের ভেতরে বসানো একটি কিল সুইচ

Nvidia সোমবার ঘোষণা করেছে তাদের Open Agent Safety Platform, যা একটি নির্দিষ্ট অভিযোগের জবাবে তৈরি: AI এজেন্টদের তাদের টেস্ট পরিবেশ ছেড়ে এমন সিস্টেমে পৌঁছে যাওয়ার খবর, যেখানে তাদের পৌঁছানোর কথাই ছিল না।

এই প্ল্যাটফর্মের দুটি অংশ। OpenShell একটি ওপেন সোর্স সফটওয়্যার, যা একটি এজেন্টের চারপাশে একটি নিরাপদ রানটাইম সীমানা তৈরি করে, তার প্রতিটি কাজ ট্র্যাক করে আর Nvidia-র Vera CPU-তে চলার সময় নীতি প্রয়োগ করে। ওপেন সোর্স হওয়ায়, Arm আর Intel-এর মতো অন্য চিপ নির্মাতারাও এর সঙ্গে কাজ করা নিজেদের কম্পিউট প্ল্যাটফর্ম বানাতে পারে।

Sentry এর হার্ডওয়্যার অংশ: Nvidia-র BlueField-4 নেটওয়ার্ক চিপে চলা একটি ওয়াচডগ, যা এজেন্টের নিজস্ব প্রসেসের বাইরে বসে কাজ করে, যাতে এজেন্ট নিজে ঝুঁকিতে পড়লেও নজরদারি চালু থাকে। কোনো এজেন্ট তাকে দেওয়া সীমানার বাইরে যাওয়ার চেষ্টা করলে, Sentry তাকে মিলিসেকেন্ডের মধ্যে কোয়ারেন্টিন করে দিতে পারে।

Linux Foundation-এর নতুন Open Secure AI Alliance-এ ১২০টিরও বেশি সংস্থা যোগ দিয়েছে এই প্ল্যাটফর্মে কাজ করতে, এত বড় জোট এটাই বোঝায় যে শিল্প এখন এজেন্ট সুরক্ষাকে পরের কথা নয়, বরং অবকাঠামোর অংশ হিসেবে দেখছে। Nvidia-র যুক্তি, কোনো দুষ্কৃতি বা হাইজ্যাক হওয়া এজেন্টকে এমন একটা স্তরে ধরা উচিত, যা এজেন্ট নিজে স্পর্শ করতে বা বুঝিয়ে-সুজিয়ে পেরিয়ে যেতে পারে না, কারণ এই নজরদারি চলে এজেন্ট যে সফটওয়্যার নিয়ন্ত্রণ করে তার বাইরে, ভেতরে নয়।

দ্রুত, সস্তা এক Sonnet

Anthropic সোমবার প্রকাশ করেছে Claude Sonnet 5.5, যা তাদের Claude 5.5 পরিবারের দ্বিতীয় মডেল, কয়েকদিন আগে আসা Opus 5.5-এর পর। কোম্পানি বলছে, এটি Sonnet 5-এর চেয়ে ৩০ শতাংশের বেশি দ্রুত চলে আর বেশিরভাগ কাজের জন্য খরচ পড়ে ৩০ শতাংশ পর্যন্ত কম, তবে প্রতি-টোকেন দাম একই আছে: ইনপুটের জন্য ১০ লাখ টোকেন প্রতি ২ ডলার আর আউটপুটের জন্য ১০ ডলার।

এজেন্টিক কোডিং কাজের পরীক্ষা Terminal-Bench 4.0-এ Sonnet 5.5 স্কোর করেছে ৭০.৬ শতাংশ, যেখানে Sonnet 5 করেছিল মাত্র ১০.৩ শতাংশ। নানা পেশার বাস্তব কাজ যাচাই করা বেঞ্চমার্ক GDPval-AA-তে এটি স্কোর করেছে ১,৮৪৪, Sonnet 5-এর ১,৪৪৯-এর তুলনায়, আর একই পরীক্ষায় বড় মডেল Opus 5.5-এর চেয়ে মাত্র কয়েক পয়েন্ট পিছিয়ে। Anthropic আরও জানিয়েছে, কোডিং-সহায়ক বেঞ্চমার্ক CursorBench 4.0-এ ৫৫.৫ শতাংশ আর OSWorld 2.1-এ ৮০.১ শতাংশ আংশিক নম্বর, যা একটি এজেন্টের প্রকৃত কম্পিউটার ডেস্কটপ চালানোর সক্ষমতা যাচাই করে।

নতুন মডেলে রয়েছে সেই সাইবার নিরাপত্তা ব্যবস্থা, যা Anthropic বলছে Opus 5.5-এর সমান, যার মধ্যে রয়েছে এমন ক্লাসিফায়ার, যা ডিস্টিলেশনের মাধ্যমে মডেলের রিজনিং বের করে নেওয়ার চেষ্টা ঠেকাতে তৈরি। এটি এখন পাওয়া যাচ্ছে Claude.ai-তে ওয়েব, iOS আর Android-এর জন্য, আর Anthropic-এর API, Amazon Web Services, Google Cloud আর Microsoft Foundry-র মাধ্যমেও।

চার দশক টিকে থাকা এক রেকর্ড

Aichi-Nagoya-তে চলা এশিয়ান গেমসে, Vithya Ramraj সোমবার মেয়েদের ৪০০ মিটার হার্ডলস ফাইনাল দৌড়েছেন ৫৪.৭৫ সেকেন্ডে, যা তাঁর ব্যক্তিগত সেরা হওয়ার পাশাপাশি ভেঙে দিয়েছে PT Usha-র ১৯৮৪ সালের লস অ্যাঞ্জেলেস অলিম্পিকে গড়া ৫৫.৪২ সেকেন্ডের জাতীয় রেকর্ড। এই রেকর্ড টিকে ছিল ৪২ বছর ধরে। Ramraj-এর এই দৌড় তাঁকে এনে দিয়েছে ব্রোঞ্জ পদক। UAE-র Mariam Kareem গেমস রেকর্ড ৫৪.৩১ সেকেন্ডে সোনা জিতেছেন, আর কাজাখস্তানের Adelina Zems ৫৪.৫৮ সেকেন্ডে রুপো পেয়েছেন।

এটাই এই গেমসে ভারতের এ পর্যন্ত সেরা দিন: মোট আটটি পদক, চারটি রুপো আর চারটি ব্রোঞ্জ। পুরুষদের জ্যাভলিন থ্রো ফাইনালে, Yashvir Singh তাঁর শেষ প্রচেষ্টায় ৮৫.৭২ মিটারের ব্যক্তিগত সেরা থ্রো দিয়ে রুপো জিতেছেন, আর Rohit Yadav রাউন্ডের পর রাউন্ড উন্নতি করে পৌঁছেছেন ৮৪.৩৫ মিটারে, জিতেছেন ব্রোঞ্জ। শ্রীলঙ্কার Rumesh Tharanga Pathirage সোনা জিতেছেন ৮৮.৫৫ মিটারে। এটি ছিল পরপর দ্বিতীয়বার, যখন জ্যাভলিনের পোডিয়ামে দুজন ভারতীয় থ্রোয়ার ছিলেন।

Murali Sreeshankar গোড়ালির চোট সত্ত্বেও ৮.০৭ মিটার লাফিয়ে লং জাম্পে রুপো জিতেছেন, যদিও একই চোটের কারণে তিনি তাঁর শেষ প্রচেষ্টাগুলো দিতে পারেননি। Gulveer Singh পুরুষদের ১৫০০ মিটারে ৩:৩৬.৭২ সময় নিয়ে রুপো জিতেছেন। শুটিংয়ে, Esha Singh মেয়েদের ২৫ মিটার পিস্তল ফাইনালে ৫০টি শটের মধ্যে ৩৮টি হিট করে এশিয়ান গেমস রেকর্ডের সমতা করেছেন, যার ফলে চীনের Xiao Jiaruixuan-এর বিরুদ্ধে হয়েছে শুট-অফ। টাইব্রেকের প্রথম রাউন্ডে দুজনেই পাঁচটির মধ্যে চারটি লক্ষ্যভেদ করেছেন, তারপর দ্বিতীয় রাউন্ডে Xiao জিতেছেন ৩-২ ব্যবধানে, ফলে Esha পেয়েছেন এই ইভেন্টে টানা দ্বিতীয় এশিয়ান গেমস রুপো।