কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প ইতিমধ্যে উন্নয়নের একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করেছে। চীনের নতুন প্রজন্মের মডেল, যেমন মুনশট এআই-এর Kimi K3 এবং DeepSeek-এর V4 Flash-এর প্রতিযোগিতা মোকাবিলায় বিশ্বের প্রধান এআই প্রতিষ্ঠানগুলো পণ্যের দাম ব্যাপকভাবে কমাচ্ছে এবং একই সঙ্গে প্রাথমিক স্তরের মডেলগুলোর সক্ষমতা বাড়াচ্ছে।
সম্প্রতি এই কৌশল গ্রহণ করেছে OpenAI। প্রতিষ্ঠানটি তার মৌলিক ফ্রন্টিয়ার মডেল ChatGPT 5.6 Luna-এর দাম 80% কমিয়েছে (প্রতি মিলিয়ন Token হিসেবে হিসাব করা), পাশাপাশি মধ্যম-স্তরের মডেল 5.6 Terra-এর দাম 20% কমিয়েছে। এর মাত্র এক সপ্তাহেরও আগে Google কম দামের Gemini 3.6 Flash এবং 3.5 Flash-Lite মডেল প্রকাশ করেছিল। Anthropic সরাসরি দাম না কমালেও, তাদের সবচেয়ে কম দামের Opus 4.8 মডেলের পরিবর্তে আরও সক্ষম Claude 5.0 এনেছে এবং একই দাম বজায় রেখেছে।
বিশ্বব্যাপী প্রতিযোগিতা তীব্র হওয়ায় এআই সক্ষমতা আরও সস্তা হচ্ছে, তবে এর মূল্য দিতে হতে পারে এসব বৃহৎ প্রতিষ্ঠানের লাভের মার্জিনকে। এর আগের কয়েক মাসে একাধিক বড় এআই প্রতিষ্ঠান খরচ কমানোর ঘোষণা দিয়েছে এবং এআই প্রযুক্তির ব্যবহারের পরিসর সীমিত করেছে। এর মধ্যে ইলন মাস্কের xAI-ও রয়েছে, যে প্রতিষ্ঠানটি একসময় এআই উন্নয়নে ব্যাপক জোর দিয়েছিল। ক্রমবর্ধমান সংখ্যক কর্মী এআই ব্যবহার শুরু করলেও, বর্তমান প্রতিবেদন অনুযায়ী বাস্তব উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি প্রত্যাশা পূরণ করতে পারেনি।
চীন ও যুক্তরাষ্ট্রের এআই উন্নয়নের পথের পার্থক্য কিছুটা হলেও দুই দেশের দীর্ঘদিনের শিল্পগত শক্তির প্রতিফলন।
মার্কিন প্রতিষ্ঠানগুলো সাধারণত অত্যাধুনিক প্রযুক্তির উন্নয়নে বিপুল অর্থ বিনিয়োগ করে। অন্যদিকে, চীনা ডেভেলপাররা শক্তিশালী উৎপাদনশিল্প ও প্রকৌশল সক্ষমতার ওপর নির্ভর করে কম খরচে, ছোট পরিসরে, কিন্তু উচ্চমানের সক্ষমতায় প্রায় সমতুল্য এআই মডেল তৈরি করছে।
2025 সালে DeepSeek পশ্চিমা এআই ডেভেলপারদের বড় ধাক্কা দিয়েছিল, আর 2026 সালে Kimi K3 একই ধরনের প্রভাব তৈরি করেছে। পৃথকভাবে দেখলেও, এসব ঘটনা OpenAI, Google এবং Anthropic-এর মতো প্রতিষ্ঠানকে যথেষ্ট চাপ অনুভব করানোর জন্য যথেষ্ট।
তবে এর আগের কয়েক মাসে এআই ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা বহু প্রতিষ্ঠান Token-এর খরচ দ্রুত বেড়ে যাওয়া নিয়ে অভিযোগ করে আসছিল। তাই যখন বাজারে কাছাকাছি সক্ষমতার কিন্তু অনেক কম দামের নতুন মডেল এসেছে, তখন পুরো শিল্পই প্রবলভাবে আলোড়িত হয়েছে।
এখন বড় এআই প্রতিষ্ঠানগুলো আর শুধু মডেলের প্যারামিটারের সংখ্যা ও প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ বাড়িয়ে প্রতিযোগিতা করতে পারছে না। তাদের সত্যিকারের মূল্য প্রতিযোগিতায় নামতে হচ্ছে, আর OpenAI ইতিমধ্যে কিছু মডেলের দাম ব্যাপকভাবে কমিয়েছে।
উল্লেখযোগ্য বিষয় হলো, OpenAI তার সবচেয়ে শক্তিশালী ফ্ল্যাগশিপ মডেলের দাম কমায়নি। বরং এই মডেলের দ্রুততর সংস্করণের দাম বেড়েছে। তবে এর ফ্রন্টিয়ার-স্তরের মডেল এখন ইতিহাসের সর্বনিম্ন দামে পাওয়া যাচ্ছে, আর একই সময়ে এআই সক্ষমতা বাড়া ও দাম কমার গতি বিস্ময়কর।
চলতি বছরের মার্চে OpenAI ChatGPT 5.4 প্রকাশ করে। মডেলটিতে আরও শক্তিশালী এজেন্ট সক্ষমতা ছিল। তখন প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token-এর দাম ছিল 2.5 ডলার (নোট: বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 16.9 ইউয়ান), আর প্রতি মিলিয়ন আউটপুট Token-এর দাম ছিল 15 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 101.5 ইউয়ান)।
এখন GPT 5.6 Luna-এর দাম কমে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token 0.20 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 1.4 ইউয়ান) এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট Token 1.20 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 8.1 ইউয়ান) হয়েছে।
অর্থাৎ, একটি ফ্রন্টিয়ার মডেল প্রকাশের পর দাম ব্যাপকভাবে কমতে সময় লেগেছে মাত্র 4 মাসেরও কম।
এই মূল্যছাড়ের পর Luna-এর দাম DeepSeek V4-এর প্রতিযোগিতামূলক পরিসরে চলে এসেছে। DeepSeek V4-এর প্রফেশনাল সংস্করণের দাম প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token 0.435 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 2.9 ইউয়ান) এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট Token 0.87 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 5.9 ইউয়ান)।
GPT 5.6 Terra আরও সক্ষম মডেল। তবে 20% মূল্যছাড়ের পর এর দামও কমে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token 2 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 13.5 ইউয়ান) এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট Token 12 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 81.2 ইউয়ান) হয়েছে, যা আলোচিত Kimi K3-এর চেয়ে কম (প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token 3 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 20.3 ইউয়ান), আউটপুট Token 15 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 101.5 ইউয়ান))।
এদিকে, GPT 5.6 Sol-এর প্রতি মিলিয়ন ইনপুট ও আউটপুট Token-এর দাম যথাক্রমে 5 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 33.8 ইউয়ান) এবং 30 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 203 ইউয়ান) অপরিবর্তিত রয়েছে। OpenAI বরং তার শীর্ষস্থানীয় মডেলের দাম বাড়িয়েছে: 5.6 Sol-এর Fast মোডে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট Token-এর জন্য 10 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 67.7 ইউয়ান) এবং আউটপুট Token-এর জন্য 60 ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 406 ইউয়ান) নেওয়া হয়। কম লেটেন্সিতে একই মাত্রার বুদ্ধিমত্তা দেওয়া এই মোডটি Claude Fable 5, Mythos 5-এর মতো ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলের সঙ্গে সরাসরি প্রতিযোগিতা করে।
কিন্তু প্রশ্ন হলো: এই মূল্যছাড়ের কৌশল কি সত্যিই OpenAI-এর জন্য লাভ বয়ে আনতে পারে?
চলতি বছরের শুরুর দিকে OpenAI নিজস্ব ফার্স্ট-পার্টি ডেটা সেন্টারের মালিক হওয়ার পরিকল্পনা কার্যত ত্যাগ করার ঘোষণা দেওয়ার পর, “নতুন ক্লাউড কম্পিউটিং সরবরাহকারী” (Neoclouds)-দের সঙ্গে করা লিজ চুক্তি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে।
উদাহরণস্বরূপ, Oracle-এর সঙ্গে করা সর্বোচ্চ 300 বিলিয়ন ডলারের (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 2.03 ট্রিলিয়ন ইউয়ান) কম্পিউটিং রিসোর্স ক্রয় চুক্তি OpenAI-এর পরিষেবা অব্যাহতভাবে পরিচালনার গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি হয়ে উঠেছে।
তবে আগে যদি বাইরের মহলে OpenAI কীভাবে এই খরচ বহন করবে তা নিয়ে সন্দেহ থেকে থাকে, এখন সেই প্রশ্ন আরও স্পষ্ট হয়ে উঠেছে।
OpenAI বর্তমানে সাবস্ক্রিপশন ব্যবসায় ধারাবাহিকভাবে লোকসান করছে এবং চলতি বছরের শুরুর দিকে গুরুত্বপূর্ণ আয়ের লক্ষ্যও পূরণ করতে পারেনি। 2025 সালেও, আয় ধারাবাহিকভাবে বাড়লেও প্রতিষ্ঠানটি কয়েক দশক বিলিয়ন ডলার লোকসান করেছে।
OpenAI 2030 সালের মধ্যে কম্পিউটিং রিসোর্সে প্রায় 600 বিলিয়ন ডলার (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 4.06 ট্রিলিয়ন ইউয়ান) বিনিয়োগের প্রতিশ্রুতি দিয়েছে।
আয় বাড়তে থাকলেও এত বিপুল খরচ সামাল দেওয়ার জন্য তা যথেষ্ট নাও হতে পারে। আর এখন সবচেয়ে জনপ্রিয় ও কম দামের মডেলের দাম আরও কমে যাওয়া মানে প্রতিষ্ঠানের লাভের পরিসর ব্যাপকভাবে সংকুচিত, এমনকি সম্পূর্ণ বিলীনও হতে পারে।
সম্ভবত এটাই বাইরের মহলে Nvidia OpenAI-কে 250 বিলিয়ন ডলারের (বর্তমান বিনিময় হারে প্রায় 1.69 ট্রিলিয়ন ইউয়ান) বিনিয়োগ সহায়তা দিতে পারে—এমন আলোচনা হওয়ার অন্যতম কারণ।
অবশ্য এই সমস্যার মুখোমুখি একমাত্র প্রতিষ্ঠান OpenAI নয়। গত এক বছরে এআই অবকাঠামোতে Google-এর বিনিয়োগ তার ক্লাউড ব্যবসার আয়ের প্রায় 9 গুণ ছিল। Anthropic সম্প্রতি বার্ষিকীকৃত আয়ে লাভজনক হতে পেরেছে মূলত xAI-এর সঙ্গে Colossus ডেটা সেন্টার কম দামে ভাড়া নেওয়ার একটি সীমিত সহযোগিতার কারণে।
এআই পরিচালনা ও নির্মাণের খরচ হঠাৎ কমেনি, কিন্তু প্রতিষ্ঠানগুলো ক্রমাগত দাম কমিয়ে আরও কম খরচে দ্রুততর ও শক্তিশালী মডেল দিচ্ছে।
বাহ্যিকভাবে দেখলে, এই সংখ্যাগুলোকে যুক্তিসঙ্গত মনে হয় না।
এআই শিল্প প্রায়ই এআই জনপ্রিয়তার গতি বাড়ার কারণ ব্যাখ্যা করতে “জেভনস প্যারাডক্স” (Jevons Paradox) উল্লেখ করে।
জেভনসের সময়ে আরও দক্ষ কয়লা ইঞ্জিন কয়লার ব্যবহার কমায়নি। বরং ব্যবহারের পরিসর বাড়ায় মোট কয়লার চাহিদা বেড়েছিল।
এখন এআই প্রতিষ্ঠানগুলো মনে করে, এআই ব্যবহারের খরচ কমলে মানুষ আরও বেশি ব্যবহারের ক্ষেত্র খুঁজে পাবে, ফলে সামগ্রিক এআই ব্যবহারের পরিমাণ ব্যাপকভাবে বাড়বে।
এটাই সম্ভবত বর্তমান Token মূল্যছাড়ের কৌশলের পেছনের যুক্তি।
Token যথেষ্ট সস্তা হলে ব্যবহারকারীরা ব্যবহারের পরিমাণ ব্যাপকভাবে বাড়াবে, ফলে পরিসরের বৃদ্ধির মাধ্যমে আয়ও বাড়বে। এর সঙ্গে চলতি বছরের শেষের পর নতুন প্রজন্মের এআই অ্যাক্সেলারেটর চিপ ডেটা সেন্টারে আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হলে, প্রতি ইউনিট বিদ্যুৎ খরচে Token প্রক্রিয়াকরণের সক্ষমতা 10 গুণ বাড়তে পারে। এতে কম লাভের ব্যবসাও পরিসরের ওপর নির্ভর করে লাভজনক হতে পারবে।
এছাড়া Nvidia-এর ভবিষ্যৎ Vera Rubin প্ল্যাটফর্মও নজর দেওয়ার মতো। Nvidia-এর দাবি, এই প্ল্যাটফর্ম Token-এর কর্মদক্ষতা আরও 10 গুণ বাড়াবে।
তাত্ত্বিকভাবে, Blackwell এবং Vera Rubin প্ল্যাটফর্মের সুবিধা এআই ইনফারেন্স সার্ভারকে আরও লাভজনক সম্ভাবনাময় শিল্পে পরিণত করতে পারে।
তবুও, বড় এআই প্রতিষ্ঠানগুলো কেবল এআই ব্যবসার আয় দিয়ে বর্তমানে বিনিয়োগ করা বিপুল খরচ মেটাতে পারবে—এমনটা কল্পনা করা কঠিন। বিশেষ করে প্রতিযোগিতা ক্রমাগত তীব্র হওয়া এবং Token-এর দাম অব্যাহতভাবে কমার পরিস্থিতিতে।