25 আগস্ট 《ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল》-এর প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, সাম্প্রতিক বছরগুলোতে চীনের AI মডেলগুলো যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলোর সঙ্গে ব্যবধান দ্রুত কমিয়েছে। এর পেছনে স্বল্পমেয়াদি কোনো আকস্মিক প্রযুক্তিগত অগ্রগতি নয়, বরং ছিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়সহ বিভিন্ন উচ্চশিক্ষা প্রতিষ্ঠানে দীর্ঘদিন ধরে গড়ে ওঠা প্রতিভা নেটওয়ার্ক, ওপেন-সোর্স প্রযুক্তি, প্রতিভার স্বদেশে প্রত্যাবর্তন এবং উচ্চতর কম্পিউটিং দক্ষতাসহ নানা বিষয়ের সম্মিলিত ভূমিকা রয়েছে। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, ঝিপু AI-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা থাং জিয়ে, মুনশট AI-এর প্রতিষ্ঠাতা ইয়াং জিলিন এবং DeepSeek-এর প্রতিষ্ঠাতা লিয়াং ওয়েনফেংয়ের মতো একদল গবেষক চীনের AI অগ্রযাত্রার এই পর্যায়ের গুরুত্বপূর্ণ শক্তি।
《ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল》 জানিয়েছে, চীন ও যুক্তরাষ্ট্রের একাধিক খাতসংশ্লিষ্ট ব্যক্তি মনে করেন, চীনের সেরা AI মডেলগুলোর সক্ষমতার সঙ্গে যুক্তরাষ্ট্রের সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলোর ব্যবধান এখন কয়েক মাসে নেমে এসেছে। চলতি বছরের 6 মাসে মাস্ক ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন, চীন 2027 সালের প্রথম প্রান্তিকের আগে Anthropic-এর শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলোর সমকক্ষ হতে পারবে না। এর জবাবে থাং জিয়ে বলেন, “এতটা সময় লাগবে না।”
প্রতিবেদনটি চীনের AI প্রতিভা ব্যবস্থার বিকাশের সূত্র 20 বছরেরও বেশি আগে পর্যন্ত অনুসরণ করেছে। 2005 সালে টিউরিং পুরস্কার বিজয়ী ইয়াও ছিজি ছিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ে “ইয়াও শ্রেণি” প্রতিষ্ঠা করেন এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের শীর্ষস্থানীয় প্রতিভা গড়ে তোলেন। একই সময়ে, থাং জিয়ে ছিংহুয়ায় দীর্ঘদিন ডেটা মাইনিং ও মেশিন লার্নিং নিয়ে গবেষণা করেন। পরবর্তীতে তাঁর গবেষণাগার চীনের AI প্রতিভার অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উৎসে পরিণত হয়। ইয়াং জিলিন একসময় থাং জিয়ের অধীনে ছিংহুয়ায় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম নিয়ে গবেষণা করেন। পরে তিনি কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয়ে পিএইচডি করতে যান এবং দেশে ফিরে মুনশট AI প্রতিষ্ঠা করেন।
বিশ্ববিদ্যালয় ও স্টার্টআপগুলোর মধ্যে কর্মী আদান-প্রদান ধীরে ধীরে একটি AI প্রতিভা নেটওয়ার্ক তৈরি করে। 2018 সালে চীন গবেষকদের উদ্যোক্তা হওয়া এবং গবেষণার ফল বাণিজ্যিকীকরণের ওপর বিধিনিষেধ আরও শিথিল করে। পরের বছর থাং জিয়ে ছিংহুয়া গবেষণাগার থেকে এমন একটি কোম্পানি গড়ে তোলেন, যা পরে ঝিপু AI-তে পরিণত হয়। OpenAI 2020 সালে GPT-3 প্রকাশের পরপরই ঝিপু একই স্তরের মডেল তৈরিকে লক্ষ্য হিসেবে নির্ধারণ করে।
তবে যুক্তরাষ্ট্রের AI কোম্পানিগুলোর তুলনায় চীনা কোম্পানিগুলো দীর্ঘদিন ধরে অর্থায়ন ও উন্নত চিপের ঘাটতির মুখোমুখি হয়েছে। জেফরিজের হিসাব অনুযায়ী, সংশ্লিষ্ট সময়ে চীনা প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর বিনিয়োগের পরিমাণ ছিল যুক্তরাষ্ট্রের সমপর্যায়ের কোম্পানিগুলোর এক-পঞ্চমাংশেরও কম। এই পরিস্থিতিতে কম্পিউটিং সক্ষমতার ব্যবহার দক্ষ করা চীনা AI কোম্পানিগুলোর জন্য এগিয়ে যাওয়ার গুরুত্বপূর্ণ পথ হয়ে ওঠে।
DeepSeek এর অন্যতম উদাহরণ। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, DeepSeek মাল্টি-হেড ল্যাটেন্ট অ্যাটেনশন (MLA) পদ্ধতির মাধ্যমে মডেল চালানোর সময় মেমোরি ব্যবহার কমিয়েছে এবং চীনে তুলনামূলকভাবে আগে মিশ্র বিশেষজ্ঞ মডেল (MoE) গ্রহণ করেছে, যাতে চিপের কম্পিউটিং সক্ষমতার ওপর নির্ভরতা কমে। 2025 সালের শুরুর দিকে “DeepSeek ধাক্কা”-র গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি হয়ে ওঠে এসব প্রযুক্তি। সে সময় প্রতিষ্ঠানটির প্রকাশিত স্বল্পমূল্যের ওপেন-সোর্স মডেল মার্কিন প্রযুক্তি শেয়ারবাজারে অস্থিরতা তৈরি করে এবং চীনা সমকক্ষ প্রতিষ্ঠানগুলোকে প্রযুক্তিগত পথ নতুন করে পর্যালোচনা করতে বাধ্য করে।
চীনা AI কোম্পানিগুলোর মধ্যে প্রযুক্তিগত বিনিময়ও পুনরাবৃত্তি ও উন্নয়নের গতি আরও বাড়িয়েছে। মুনশট AI-এর পরবর্তী মডেলগুলো DeepSeek ব্যবহার বা যাচাই করা MoE এবং MLA-এর বিভিন্ন রূপ গ্রহণ করেছে। অন্যদিকে DeepSeek-ও মুনশট AI-এর উন্নত করা প্রশিক্ষণ প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে। বিভিন্ন দল গবেষণাপত্র, ওপেন-সোর্স মডেল ও প্রযুক্তিগত প্রয়োগের মাধ্যমে পরস্পরের কাছ থেকে শিখে এমন এক প্রযুক্তি ছড়িয়ে দেওয়ার ব্যবস্থা গড়ে তুলেছে, যা বদ্ধ মডেলভিত্তিক পথের থেকে ভিন্ন।
একই সময়ে, প্রতিভার স্বদেশে প্রত্যাবর্তনও আরেকটি প্রযুক্তিগত পথ হয়ে উঠেছে। টেনসেন্ট OpenAI-তে কাজ করা ছিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের দুই স্নাতককে নিয়োগ করেছে, আর বাইটড্যান্স গুগলে কর্মরত চীনা গবেষকদের দলে যুক্ত করেছে। প্রতিবেদনের মতে, মার্কিন AI কোম্পানিগুলোর প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, বিদেশে থাকা প্রতিভার স্বদেশে প্রত্যাবর্তন এবং চীনের অভ্যন্তরীণ গবেষণা নেটওয়ার্ক একসঙ্গে চীনা AI কোম্পানিগুলোর অগ্রযাত্রার গতি বাড়িয়েছে।
তবে কম্পিউটিং সক্ষমতা এখনও চীনা AI কোম্পানিগুলোর প্রধান সীমাবদ্ধতা। লিয়াং ওয়েনফেং চলতি বছরের 5 মাসে বলেন, প্রতিভা নয়, চিপই চীন ও যুক্তরাষ্ট্রের AI কোম্পানিগুলোর মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবধান। আলিবাবা, ঝিপুসহ শীর্ষস্থানীয় গবেষণাগারগুলোর গবেষকেরা জানান, তাঁদের পাওয়া উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন চিপের সংখ্যা প্রায়ই OpenAI ও গুগলের সমপর্যায়ের প্রতিষ্ঠানের এক-পঞ্চমাংশ মাত্র।