প্রচুর বুদ্ধিমত্তার পেছনের পূর্ণ স্ট্যাক

পুরো সিস্টেম একসঙ্গে উন্নত হলে এআইয়ে অগ্রগতি সবচেয়ে দ্রুত চক্রবৃদ্ধি হারে বাড়ে. আমি OpenAI-এর কম্পিউট কৌশলকে এভাবেই দেখি: ডেটা সেন্টার ও চিপ, অত্যাধুনিক মডেল, আমাদের ডেভেলপার প্ল্যাটফর্ম, ভোক্তা ও এন্টারপ্রাইজ পণ্য এবং এআই-নেটিভ ডিভাইস—সব মিলিয়ে একটি সমন্বিত সিস্টেম, যেখানে প্রতিটি স্তর পরেরটিকে শক্তিশালী করে.

ভালো সফটওয়্যার হার্ডওয়্যারকে আরও উৎপাদনশীল করে. আমাদের কাজের চাপের জন্য নকশা করা হার্ডওয়্যার গতি ও দক্ষতা বাড়ায়. আরও সক্ষম মডেল আরও ভালো পণ্যের পথ খুলে দেয়, যা বেশি চাহিদা, ব্যবহার ও শেখার সুযোগ তৈরি করে. এসব সংকেত আবার সিস্টেমের ভেতর দিয়ে ফিরে আসে এবং সেটিকে আবারও উন্নত করতে আমাদের সাহায্য করে.

আজ আমরা প্রকাশ করেছি Jalapeño-এর প্রথম পরিমাপ করা পারফরম্যান্স ফলাফল; এটি OpenAI-এর প্রথম কাস্টম ইনফারেন্স চিপ. GPT‑OSS 120B ব্যবহার করা একটি পাবলিক বেঞ্চমার্ক InferenceX-এ, তুলনায় থাকা বাণিজ্যিক সিস্টেমগুলোর চেয়ে Jalapeño প্রতি কিলোওয়াটে বেশি পিক থ্রুপুট এবং কম টোকেন ল্যাটেন্সি দিয়েছে. DeepSeek R1 এবং Kimi K2-তেও এটি শক্তিশালী পারফরম্যান্স দেখিয়েছে, যা প্রমাণ করে যে এর উন্নতি বিভিন্ন মডেল পরিবারজুড়ে বিস্তৃত. 

আমাদের মডেলগুলো কীভাবে চলে এবং সেগুলো পরিবেশনের অর্থনীতি কেমন হবে, সে বিষয়ে Jalapeño আমাদের আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ দেয়. মডেল, সার্ভিং সফটওয়্যার, চিপ, মেমরি ও নেটওয়ার্ক একসঙ্গে তৈরি করে আমরা একক সিস্টেম হিসেবে থ্রুপুট, ল্যাটেন্সি, জ্বালানি দক্ষতা ও খরচ উন্নত করতে পারি. অন্যান্য অংশীদারের অ্যাক্সিলারেটরের পাশাপাশি এটি একটি বিশ্বাসযোগ্য নিজস্ব পথ তৈরি করে, ফলে সঠিক অর্থনীতিতে প্রতিটি কাজের চাপকে সবচেয়ে শক্তিশালী সিস্টেমের সঙ্গে মেলানোর ক্ষমতা আমাদের বাড়ে. আমাদের এখন পরিমাপ করা ফলসহ কার্যকর নিজস্ব সিলিকন আছে, এবং ভবিষ্যৎ প্রজন্মের কাজ ইতিমধ্যেই চলছে.

ভিন্ন কাজের চাপ সিস্টেমের ওপর ভিন্ন ধরনের দাবি তৈরি করে. অত্যাধুনিক প্রশিক্ষণ, উচ্চ-ভলিউম ইনফারেন্স এবং সবসময় চালু এজেন্টের চাহিদা চিপ, সফটওয়্যার, নেটওয়ার্ক, বিদ্যুৎ ও ল্যাটেন্সি জুড়ে আলাদা.

আমাদের লক্ষ্য হলো প্যারেটো ফ্রন্টিয়ারে থাকা: প্রতিটি কাজের চাপের জন্য সক্ষমতা, গতি, নির্ভরযোগ্যতা, দক্ষতা ও খরচের সবচেয়ে শক্তিশালী সমন্বয় ক্রমাগত খোঁজা. ভিন্ন চিপ ও প্রদানকারী ভিন্ন মাত্রায় এগিয়ে থাকে, আর অগ্রগতির সীমানা ক্রমাগত সরে যায়.

আমাদের পোর্টফোলিও এসব প্রয়োজন মেটানোর মতো বিস্তার দেয়. Microsoft-এর কম্পিউট এবং NVIDIA-এর চিপ OpenAI-এর প্রবৃদ্ধির ভিত্তি হয়েছে. আজ আমাদের পোর্টফোলিওতে AWS, AMD, Broadcom, Cerebras, CoreWeave, Oracle, SB Energy এবং SoftBank-ও রয়েছে. ক্লাউড অবকাঠামো, অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিং, কম-ল্যাটেন্সি ইনফারেন্স, ডেটা-সেন্টার উন্নয়ন এবং জ্বালানি সরবরাহ—প্রতিটি ক্ষেত্রে তারা আলাদা শক্তি নিয়ে আসে.

সক্ষমতা ও অর্থনৈতিক ফল—দুই দিক থেকেই আমরা এই পোর্টফোলিও সক্রিয়ভাবে পরিচালনা করি. যেখানে সক্ষমতা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে আমরা প্রিমিয়াম সিস্টেম ব্যবহার করি; আর যেখানে স্কেল ও খরচ বেশি গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে দক্ষতাকে অপ্টিমাইজ করি. প্রদানকারী, হার্ডওয়্যার ও স্থাপনার মডেলজুড়ে বিশ্বাসযোগ্য পছন্দ ধরে রাখলে আমরা প্রতি ডলারে সেরা পারফরম্যান্সের দিকে চাহিদা চালিত করতে, বাজার পরিস্থিতি বদলালে মূল্য নির্ধারণে শৃঙ্খলা বজায় রাখতে এবং শক্তিশালী প্রযুক্তি আসার সঙ্গে অগ্রগতির সীমানার সাথে এগোতে পারি. আরও ঘনিষ্ঠ সমন্বয় যেখানে পুরো সিস্টেমকে উন্নত করতে পারে, সেখানে সরাসরি নিয়ন্ত্রণ অতিরিক্ত প্রভাব দেয়. যেখানে ইকোসিস্টেম আমাদের দ্রুত এগোতে সাহায্য করে, সেখানে আমরা অংশীদারত্ব করি; আর যেখানে সহ-নকশা অর্থবহ সুবিধা তৈরি করে, সেখানে নিজেরাই গড়ে তুলি.

ডেটা সেন্টার প্রভাব বাড়ানোর আরেকটি ক্ষেত্র তৈরি করে. জর্জিয়ার প্রজেক্ট ক্যামেলিয়া⁠ দেখায়, কীভাবে আমরা গ্রাহকের কাজের চাপ ঘিরে স্থাপনা নকশা করতে পারি—একই সঙ্গে চাকরি সৃষ্টি, স্থানীয় ব্যবসাকে সহায়তা, প্রকল্পের অবকাঠামো ও জ্বালানি ব্যয় বহন, ক্লোজড-লুপ সিস্টেমের মাধ্যমে পানি সংরক্ষণ এবং এর প্রতিশ্রুতিগুলোকে বার্ষিক স্বাধীন জনসমক্ষে নিরীক্ষার আওতায় আনা যায়.

এই সিস্টেমের মূল্য মাপা হয় এটি কী উৎপাদন করে তা দিয়ে: কম্পিউটের প্রতিটি একক থেকে আরও উপযোগী বুদ্ধিমত্তা.

ভালো মডেল কম চেষ্টাতেই সঠিক উত্তরে পৌঁছায়. আরও বুদ্ধিমান রাউটিং ও কনটেক্সট ব্যবস্থাপনা অপচয় হওয়া কাজ কমায়. অপ্টিমাইজ করা সফটওয়্যার ও উদ্দেশ্যনির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার গতি ও জ্বালানি দক্ষতা বাড়ায়.

Artificial Analysis Coding Agent Index-এ, Max যুক্তি-প্রক্রিয়া ব্যবহার করে GPT‑5.6 Sol একটি নতুন উচ্চতায় পৌঁছেছে, এবং আরেকটি শীর্ষস্থানীয় মডেলের তুলনায় 54% কম আউটপুট টোকেন ব্যবহার করেছে. গ্রাহকদের জন্য এ ধরনের উন্নতির অর্থ হলো দ্রুত ফল, আরও নির্ভরযোগ্য পণ্য, কম রিট্রাই, দীর্ঘতর ওয়ার্কফ্লো শেষ করতে সক্ষম এজেন্ট এবং সফল কাজের মোট খরচ কমে যাওয়া. সেরা অর্থনীতি আসে প্রতি ডলারে উপযোগী বুদ্ধিমত্তা থেকে.

উপযোগী বুদ্ধিমত্তা যত বেশি সক্ষম ও সাশ্রয়ী হয়, তত বেশি কাজ অর্থনৈতিকভাবে বাস্তবসম্মত হয়ে ওঠে. একটি কোম্পানি প্রতিটি গ্রাহককে উপযোগী বিশ্লেষণ দিতে পারে, প্রতিটি চুক্তি পর্যালোচনা করতে পারে, লাইভ আর্থিক পরিস্থিতি চালাতে পারে এবং প্রকৌশলীদের আরও বেশি ধারণা পরীক্ষা করতে সাহায্য করতে পারে. এটাই জেভনস প্যারাডক্স: বেশি দক্ষতা আরও বেশি ব্যবহারকে সার্থক করে তোলে, ফলে ব্যবহার বাড়ে এবং আরও কাজ সম্পন্ন হওয়া, ভালো সিদ্ধান্ত, বেশি পণ্য চালু হওয়া ও বেশি আয় তৈরির মাধ্যমে নতুন অর্থনৈতিক কার্যকলাপ সৃষ্টি হয়.

আরও উৎপাদনশীল কম্পিউট এবং আরও প্রতিযোগিতামূলক সরবরাহভিত্তি আমাদের কম খরচে বেশি গ্রাহককে সেবা দিতে এবং সেই দক্ষতার সুফল ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দিতে সাহায্য করে. প্রবৃদ্ধি গবেষণা, অবকাঠামো ও নিরাপত্তায় অব্যাহত বিনিয়োগের অর্থ জোগায়. এটাই OpenAI-এর চক্রবৃদ্ধি সুবিধা: ভালো প্রযুক্তি ভালো অর্থনীতি তৈরি করে, ভালো অর্থনীতি অগ্রগতির পরবর্তী ঢেউয়ে অর্থ জোগায়, আর প্রতিটি উন্নতি পুরো সিস্টেমকে আরও শক্তিশালী করে.