বিশ্ব প্রথমে ইংরেজিতে এআই বানিয়েছে। ভারত এইমাত্র নিজের ভাষাগুলোতে একটা বানাতে ১.২৫ বিলিয়ন ডলার খরচ করেছে

বেশিরভাগ বড় ভাষা মডেলকে ভোজপুরি, বা ডোগরি, বা সাঁওতালি ভাষায় একটা প্রশ্ন জিজ্ঞেস করুন, আর আপনি দুই রকমের একটা উত্তর পাবেন। হয় মডেলটা পুরোপুরি ব্যর্থ হবে, নয়তো চুপচাপ এমনভাবে উত্তর দেবে যেন আপনি হিন্দিতে জিজ্ঞেস করেছেন, এমন একটা ভাষার আন্দাজ করে যার ওপর তাকে কখনও গুরুত্ব দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়াই হয়নি।

এই ফাঁকটা কোনো সামান্য ভুল নয়। ভারতের সংবিধানে ২২টা ভাষা লেখা আছে, আর সর্বশেষ আদমশুমারির হিসেব অনুযায়ী, অন্তত দশ হাজার মানুষ বলেন এমন আরও শতাধিক ভাষা আছে। এর প্রায় কিছুই ChatGPT, Gemini বা Claude-এর পেছনের প্রশিক্ষণ উপাত্তে দেখা যায় না, যেগুলো মূলত ইংরেজি আর হাতেগোনা কয়েকটা বৈশ্বিক ভাষা থেকে শেখে।

ভারত সরকার ঠিক করেছে এই ফাঁকটা নিজেই ভরাট করার যোগ্য, আর এখন এটা করার তিনটা আলাদা উপায়ের পেছনে আসল টাকা আর আসল হার্ডওয়্যার লাগিয়েছে। একটা কাজ করছে আশার চেয়েও ভালো। একটা এখনও প্রমাণিত নয়। একটাকে আগেই স্বীকার করতে হয়েছে যে সে বেশি প্রতিশ্রুতি দিয়ে ফেলেছিল।

ভারত যে কম্পিউট বিনামূল্যে বিলিয়ে দিচ্ছে

২০২৪ সালের মার্চে কেন্দ্রীয় মন্ত্রিসভা ₹১০,৩৭১.৯২ কোটি, প্রায় ১.২৫ বিলিয়ন ডলার, পাঁচ বছরে ছড়ানো মোট ব্যয়ে ইন্ডিয়াAI মিশন অনুমোদন করে। এর মধ্যে প্রায় ৪৪ শতাংশ, প্রায় ₹৪,৫৬৩ কোটি, একটামাত্র সমস্যায় গেছে: ভারতীয় গবেষক আর স্টার্টআপদের GPU-র নাগাল দেওয়া, যে বিশেষায়িত চিপগুলো এআই মডেল প্রশিক্ষণ আর চালানোর কাজ করে, সিলিকন ভ্যালির দাম না দিয়েই।

২০২৫ সালের শেষ নাগাদ ৩৮,০০০-রও বেশি GPU সরকারের এআই কম্পিউট পোর্টালে নিয়ে আসা হয়েছিল, অনুমোদিত আবেদনকারীদের কাছে ভারী ভর্তুকিযুক্ত দামে ভাড়া দেওয়া হয়। ২০২৬ সালের ফেব্রুয়ারিতে নয়া দিল্লির ইন্ডিয়া এআই ইমপ্যাক্ট সামিটে, আইটি মন্ত্রী অশ্বিনী বৈষ্ণব ঘোষণা করেন যে এর ওপরে আরও ২০,০০০টা যোগ করা হচ্ছে, আর ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ ১,০০,০০০ সরকারি GPU-র একটা লক্ষ্য বেঁধে দেওয়া হয়েছে।

মিশনের বাকি ₹১০,৩৭২ কোটি আরও ছয়টা অংশে খরচ হয়: AIKosh নামের একটা যৌথ উপাত্ত মঞ্চ, একটা স্টার্টআপ অর্থায়ন শাখা, সরকারি খাতে এআই সাক্ষরতা পৌঁছে দেওয়ার লক্ষ্যে একটা দক্ষতা প্রশিক্ষণ কর্মসূচি, একটা অ্যাপ্লিকেশন উন্নয়ন উদ্যোগ, আর একটা নিরাপত্তা ও বিশ্বাসের স্তম্ভ। কার্যত এটা শুধু চিপ বিলিয়ে দেওয়া নয়, বরং একটা দেশের নিজের এআই প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য দরকারি গোটা সহায়ক পরিকাঠামো গড়ে তোলার একটা চেষ্টা।

যে অংশটা ইতিমধ্যে কাজ করছে: বড় পরিসরে অনুবাদ

এই পুরো কাঠামোর সবচেয়ে পুরনো অংশটা কম্পিউট মিশনের চেয়ে দুই বছর আগেকার। ভাষিণী, ভারতের জাতীয় ভাষা অনুবাদ মিশন, ২০২২ সালের জুলাইতে প্রধানমন্ত্রী চালু করেছিলেন, চলে ইলেকট্রনিক্স ও তথ্যপ্রযুক্তি মন্ত্রণালয়ের অধীনে। এটা ২২টা সাংবিধানিকভাবে তালিকাভুক্ত ভাষায় বাক্‌-থেকে-লেখা, লেখা-থেকে-বাক্‌ আর অনুবাদের সুবিধা দেয়, বিনামূল্যের API হিসেবে উন্মুক্ত যা যেকোনো ডেভেলপার বা সরকারি দপ্তর ব্যবহার করতে পারে।

একটা শিল্প ট্র্যাকারের হিসেবে, ২০২৬ সালের শুরুর দিকে ভাষিণী চালুর পর থেকে ছয় বিলিয়নেরও বেশি ক্রমপুঞ্জিত অনুরোধ পেরিয়ে গিয়েছিল, প্রতিদিন প্রায় দেড় কোটি অনুরোধ এক সেকেন্ডেরও কম সময়ে সামলাচ্ছিল। স্টেট ব্যাংকের অংশীদারিত্বে এটা ব্যবহার করে বহুভাষিক ব্যাংকিং সেবা দেওয়া হয়েছে, আর মহাকুম্ভের মতো বড় সরকারি জমায়েতে সরাসরি অনুবাদের জন্যও এটা মোতায়েন করা হয়েছে।

এটা সার্বভৌম এআই প্রচেষ্টার অচমকপ্রদ, নলি-পাইপের স্তরের সংস্করণ, যার মেজাজ কোনো চ্যাটবটের চেয়ে ইউপিআই-র কাছাকাছি। কেউ দাবি করছে না যে ভাষিণী কবিতা লেখে। এটা এমন এক পরিসরে ভারতীয় ভাষাগুলোর মধ্যে লেখা আর বাক্‌ সরিয়ে নিয়ে যায় যা সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ, আর কৌশলের বেশি শিরোনাম-কাড়া অংশগুলো প্রকাশ্যে ওঠানামা করার সময়ও এটা নিঃশব্দে সেই কাজ করে গেছে।

সার্বভৌম মডেল: একটা আসল সুযোগ, এখনও অপ্রমাণিত

এই মিশনের প্রধান আকর্ষণ হলো ভারতীয় ভাষাগুলোর জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত একটা মৌলিক বড় ভাষা মডেল বানানোর চেষ্টা, কোনো আমেরিকান মডেলকে পরে সূক্ষ্ম-সমন্বয় করার বদলে। ২০২৫ সালে সরকার ৬৭ জন আবেদনকারীর মধ্যে থেকে সর্বম এআই-কে বেছে নেয়, ২০২৩ সালে বিবেক রাঘবন আর প্রত্যুষ কুমার প্রতিষ্ঠিত একটা স্টার্টআপ, এই প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য, আর ৪,০৯৬টা Nvidia H100 GPU-র নাগাল দিয়ে এটাকে সমর্থন করে।

সর্বম ইতিমধ্যে ২০২৩ সালের ডিসেম্বরে Lightspeed, Khosla Ventures আর Peak XV Partners থেকে প্রায় ৪১ মিলিয়ন ডলার তুলেছিল, তখনকার সময়ে ভারত-কেন্দ্রিক একটা এআই কোম্পানির ওপর করা সবচেয়ে বড় শুরুর বাজিগুলোর একটা। ২০২৬ সালের ফেব্রুয়ারিতে এটা দুটো ওপেন-ওয়েট মডেল প্রকাশ করে, Sarvam-30B আর বড়টা Sarvam-105B, সঙ্গে ভারতীয় ভাষার লিখন-রূপান্তর আর লেখা-থেকে-বাক্‌ মডেলও। Nvidia এই অংশীদারিত্বকে তার নিজের সার্বভৌম এআই কেস স্টাডি হিসেবে তুলে ধরেছে, একে ১.৪ বিলিয়ন মানুষকে তাদের নিজেদের ভাষায় সেবা দেওয়ার জন্য বানানো একটা মডেল বলে বর্ণনা করে।

এবার সৎ জটিলতাটা শুনুন। সর্বম DeepSeek-এর মতো মডেলের বিপরীতে শক্তিশালী বেঞ্চমার্ক সংখ্যা প্রকাশ করেছে, কিন্তু ২০২৬ সালের মার্চে Forbes-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, এই মডেলগুলো Hugging Face-এর Open LLM Leaderboard-এর মতো স্বাধীন লিডারবোর্ডে দেখা যায় না, আর মূল্যায়ন উপাত্তের বেশিরভাগটাই আসে এমন বেঞ্চমার্ক থেকে যা সর্বম নিজে ডিজাইন করেছে আর নিজেই স্কোর দিয়েছে, এমন বিচারমানদণ্ড ব্যবহার করে যা সেই কোম্পানিই ঠিক করেছে যার প্রতিষ্ঠাতারা এই ক্ষেত্রের কিছু মানসম্মত ভারত-নির্দিষ্ট বেঞ্চমার্কও বানিয়েছিলেন। এটা প্রতারণার প্রমাণ নয়। এটা এই প্রমাণ যে দাবিগুলো এখনও এমন কেউ যাচাই করেননি যার ফলাফলে কোনো স্বার্থ নেই, আর এটা কম নয় বরং বেশি গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু সর্বমের মডেলগুলো ইতিমধ্যে আসল আর্থিক সেবা পণ্যের ভেতরে চলছে।

সতর্কতামূলক গল্প: কৃত্রিম

এই গল্পের চতুর্থ নামটা হলো কৃত্রিম, ওলার ভাবিশ আগরওয়াল প্রতিষ্ঠা করেছিলেন আর ২০২৪ সালের শুরুতে ৫০ মিলিয়ন ডলার তহবিল নিয়ে ১ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে চালু করেছিলেন, চালুর কয়েক সপ্তাহের মধ্যেই ভারতের প্রথম এআই ইউনিকর্ন হয়ে ওঠে। এটা প্রতিশ্রুতি দিয়েছিল ভারতীয় ভাষায় প্রশিক্ষিত একটা বড় ভাষা মডেল, কৃতি নামের একটা কথোপকথনমূলক সহায়ক, আর অবশেষে নিজস্ব এআই চিপ।

শুরুর গ্রহণযোগ্যতা ছিল রুক্ষ। বিটা চ্যাটবটে ব্যবহারকারীরা প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই অনুবাদের ভুল আর তথ্যগত ভুল চিহ্নিত করেন, আর পর্যালোচকরা দেখেন যে কোম্পানির ক্লাউড সেবা ডেভেলপারদের প্রত্যাশা পূরণ করতে পারেনি। ২০২৬ সালের মে নাগাদ, TechCrunch-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, কৃত্রিম কয়েক দফা ছাঁটাইয়ে ২০০-রও বেশি পদ কমিয়ে দিয়েছিল, কৃতি অ্যাপটা অ্যাপ স্টোর থেকে সরিয়ে নিয়েছিল, তার নিজস্ব চিপ নকশার কাজ স্থগিত করেছিল, আর মৌলিক মডেল বানানো থেকে সরে গিয়ে উদ্যোগ গ্রাহকদের কাছে এআই ক্লাউড পরিকাঠামো বিক্রির দিকে মোড় নিয়েছিল। কোম্পানি বলছে এখন সে এই নতুন ব্যবসায় লাভজনক, যদিও আগের প্রতিবেদনে দেখা গিয়েছিল যে তার আগের বছরের রাজস্বের প্রায় ৯০ শতাংশ বাইরের গ্রাহকের বদলে তার নিজের মূল কোম্পানি ওলা থেকে এসেছিল। একজন শিল্প বিশ্লেষক এই পরিবর্তনটা স্পষ্ট ভাষায় সংক্ষেপ করেছেন: দাবির আকার বাড়লে প্রমাণের মানও বাড়তে হবে।

এসবের আসল যোগফল কী দাঁড়ায়

চারটা অংশ পাশাপাশি রাখলে এমন একটা প্যাটার্ন দেখা যায় যা বিজয়ী গল্পের চেয়েও, বা সন্দিহান গল্পের চেয়েও বেশি আকর্ষণীয়। অচমকপ্রদ পরিকাঠামোর বাজি, সস্তা GPU আর একটা অনুবাদ API যা নিয়ে কেউ তর্ক করে না, সেই অংশটাই প্রমাণিতভাবে বড় পরিসরে কাজ করছে। উচ্চাভিলাষী বাজি, যুক্তরাষ্ট্র আর চীন থেকে আসা মডেলের প্রতিদ্বন্দ্বী হতে পারে এমন একটা দেশজ মৌলিক মডেল, তার পেছনে আসল সরকারি সমর্থন আর আসল হার্ডওয়্যার আছে, কিন্তু তার নিজের দাবি এখনও বাইরের যাচাইয়ের অপেক্ষায়। আর যে বাজিটা সবচেয়ে দ্রুত চলেছিল আর সবচেয়ে জোরে কথা বলেছিল, তাকে দুই বছরের মধ্যেই নিজের কথা ফিরিয়ে নিতে হয়েছে।

এর কোনোটাই মূল লক্ষ্যটাকে ভুল প্রমাণ করে না। কোটি কোটি মানুষের বলা আর প্রতিটা বড় এআই ল্যাবের উপেক্ষা করা একটা ভাষা একটা আসল ফাঁক, আর এটা ভরাট করা মূল্যবান, শেষমেশ যে মডেলটা এটা করে তার মালিক কোনো একক ভারতীয় কোম্পানি হোক বা না হোক। ভারত এখন পর্যন্ত আসলে যা বানিয়েছে তা GPT-4-এর প্রতিদ্বন্দ্বী নয়। এটা সেই কম্পিউট, সেই উপাত্ত পাইপ আর সেই ভাষার স্তর যার ওপর ভবিষ্যতের যেকোনো মডেল, দেশজ হোক বা অন্য কিছু, দৌড়াতে বাধ্য হবে। সেই অংশটা, অন্তত, কোনো দাবি নয়। এটা ইতিমধ্যে প্রতিদিন দেড় কোটি অনুরোধ বহন করছে।