বিশেষজ্ঞরা বলছেন, এআই-এর প্রতি আস্থার চাহিদা বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে Zk প্রুফস DePIN-কে একটি বাড়তি সুবিধা দেয়

$7.6 ট্রিলিয়ন বেসলাইন

সাম্প্রতিক একটি গোল্ডম্যান স্যাক্স রিপোর্ট বিতর্ককে—কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর চাহিদা আছে কি না—সেখান থেকে সরিয়ে এনে কোন কোন সরবরাহ-পক্ষের উপাদান নির্মাণ-প্রসারের প্রকৃত খরচ নির্ধারণ করবে, সেই দিকে নিয়ে গেছে। রিপোর্টটি বেসলাইন হিসেবে $7.6 ট্রিলিয়ন AI মূলধনী ব্যয় প্রক্ষেপণ করে, তবে জোর দিয়ে বলে যে এই অঙ্কটি “সুইং ভেরিয়েবল”-এর প্রতি অত্যন্ত সংবেদনশীল—যার মধ্যে AI সিলিকনের কার্যকর আয়ুষ্কালও রয়েছে।

এই দীর্ঘস্থায়িত্বকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হিসেবে দেখা হচ্ছে, কারণ দ্রুত উদ্ভাবন স্ট্যান্ডার্ড চিপগুলোকে—যেগুলো সাধারণত চার থেকে ছয় বছর টিকে—তিন বছরের মধ্যেই অচল করে দিতে পারে, ফলে খরচ হু হু করে বাড়বে। উল্টোভাবে, একটি “টিয়ার্ড মডেল”-এ যেখানে পুরোনো চিপগুলোকে ইনফারেন্সের মতো সহজ কাজের জন্য পুনঃব্যবহার করা হয়, খরচ স্থিতিশীল হতে পারে।

ডেটা সেন্টারের জটিলতা এবং কম্পিউট চাহিদার ইলাস্টিসিটি—এগুলোও এমন ভেরিয়েবল, যা পরবর্তী পাঁচ বছরে AI অবকাঠামোতে কত মূলধন ব্যয় হবে তা প্রভাবিত করতে পারে। বিদ্যুৎ গ্রিড সক্ষমতা, বিশেষায়িত শ্রম, এবং বৈদ্যুতিক সরঞ্জামের ঘাটতিকে নির্মাণ-প্রসার দীর্ঘায়িত করার উপাদান হিসেবেও দেখা হচ্ছে।

এদিকে, একটি পৃথক রিপোর্ট এই বিস্ময়কর অবকাঠামো ব্যয়কে উদীয়মান “মেশিন অর্থনীতি”-র ভিত্তিপ্রস্তর হিসেবে চিত্রায়িত করে। এই প্যারাডাইমে, AI এজেন্টরা প্রধান অর্থনৈতিক অ্যাক্টর হয়ে ওঠে—উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি লেনদেন সম্পাদন করে এবং স্বতন্ত্রভাবে সম্পদ বণ্টন পরিচালনা করে। রিপোর্টটির লেখকদের দাবি, ধীর স্যাটেলমেন্ট চক্র এবং কঠোর ‘নো ইয়োর কাস্টমার’ (KYC) কাঠামো দ্বারা চিহ্নিত ঐতিহ্যবাহী আর্থিক ব্যবস্থা এজেন্টিক কমার্সের গতির জন্য মৌলিকভাবে অপ্রস্তুত।

বিকেন্দ্রীকৃত অবকাঠামো এবং লেটেন্সি ট্রেড-অফ

ফলে, এটি এই পরিবর্তনকে সহজ করতে প্রয়োজনীয়, পারমিশনলেস “অর্থনৈতিক রেল” হিসেবে ক্রিপ্টো ও বিকেন্দ্রীকৃত প্রোটোকলগুলোকে অবস্থান দেয়। তবে সন্দেহবাদীরা সতর্কই থাকেন, প্রশ্ন তোলেন—বিকেন্দ্রীকৃত ফিজিক্যাল ইনফ্রাস্ট্রাকচার নেটওয়ার্ক (DePIN)-গুলো কি সত্যিই AI-এর ফুলে-ফেঁপে ওঠা মূলধন চাহিদা কমাতে পারে।

StealthEX-এর গ্রোথ প্রধান ভাদিম তাসজিকি উল্লেখ করেন, বিকেন্দ্রীকৃত নেটওয়ার্ক উল্লেখযোগ্য খরচ সাশ্রয় দিতে পারলেও এগুলো ভৌত সীমাবদ্ধতার মুখে পড়ে। Akash-এর মতো কোনো বিকেন্দ্রীকৃত প্রোভাইডার যেখানে Amazon Web Services-এ $12.30-এর তুলনায় একটি H100 GPU ঘণ্টায় $1.48-এ ভাড়া দিতে পারে, সেখানে ট্রেড-অফ হলো গতি।

তাসজিকি বলেন, “বড় ক্লাউড প্রোভাইডাররা [দ্রুত কাজ] করতে পারে কারণ তাদের GPU-গুলো একই ভবনে পাশাপাশি থাকে, বিশেষ কেবল দিয়ে যুক্ত থাকে যা মাইক্রোসেকেন্ডে ডেটা সরায়।” তিনি ব্যাখ্যা করেন, বিকেন্দ্রীকৃত নেটওয়ার্কগুলো পাবলিক ইন্টারনেটের মাধ্যমে বিভিন্ন দেশের GPU-গুলো সেলাই করে একত্র করে, ফলে মিলিসেকেন্ড মাত্রার বিলম্ব যোগ হয়। এই লেটেন্সি বিকেন্দ্রীকৃত অর্কেস্ট্রেশনকে ব্যাচ জব ও ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য প্রতিযোগিতামূলক করলেও, উচ্চ-স্কেলে লাইভ চ্যাটবট সার্ভ করার জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে—যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রায় তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার ওপর নির্ভর করে।

Cysic-এর প্রতিষ্ঠাতা লিও ফ্যানও এই মতামত পুনরুচ্চারিত করেন, জোর দিয়ে বলেন যে কম-লেটেন্সি ওয়ার্কলোডের জন্য বিকেন্দ্রীকৃত ইনফারেন্স অনুপযুক্ত। তবে ফ্যান যুক্তি দেন, বিকেন্দ্রীকৃত প্ল্যাটফর্ম ও AWS-এর মতো হাইপারস্কেলার তুলনা করার ক্ষেত্রে লেটেন্সি ভুল বেঞ্চমার্ক।

ফ্যান বলেন, “কঠিন সমস্যা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউট নয়, বরং ডিসকভারি, স্কেডিউলিং, এবং অ্যাটেস্টেশন। ওয়েজটা প্রাইস-পর-টোকেন নয়; এটা ভেরিফায়েবিলিটি।” তিনি উল্লেখ করেন, ট্রাস্টেড এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট (TEE) এবং জিরো-নলেজ (ZK) অ্যাটেস্টেশন বিকেন্দ্রীকৃত নেটওয়ার্কগুলোকে এমন খাতে প্রতিযোগিতা করতে দেয় যেখানে “টেইল লেটেন্সি”-র চেয়ে বিশ্বাস ও যাচাই বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

অনচেইন ক্রেডিট এবং অর্থায়নের শূন্যতা

কম্পিউটের বাইরে, নজর এখন সরে যাচ্ছে এই মূলধন-নিবিড় প্রকল্পগুলো কীভাবে অর্থায়িত হয় সেই দিকে। ঐতিহ্যবাহী প্রাইভেট ক্রেডিটের কাছে পর্যাপ্ত মূলধন থাকলেও, এটি প্রায়ই ছোট বা অ-মানক ডিল উপেক্ষা করে। অনচেইন ক্রেডিট স্বতন্ত্র সুবিধা দেয়—যেমন খুচরা বিনিয়োগকারীদের ডেটা সেন্টার আয়ে অংশ নিতে দেওয়া, যা আগে কেবল প্রাতিষ্ঠানিক লিমিটেড পার্টনারদের জন্য সীমাবদ্ধ ছিল। তাছাড়া, Maple এবং Centrifuge-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলো $5 মিলিয়ন থেকে $50 মিলিয়ন পরিসরে ঋণ সিন্ডিকেট করতে পারে—এমন একটি ব্র্যাকেট যেটি প্রায়ই Apollo-এর মতো প্রতিষ্ঠানগুলো উপেক্ষা করে, কারণ ফি-এর তুলনায় আন্ডাররাইটিং খরচ বেশি।

শেষত, অনচেইন ক্রেডিট নতুন ধরনের “পে-পর-ইনফারেন্স” মডেল সক্ষম করে, যেখানে GPU ব্যবহারের সঙ্গে রাজস্ব ওঠানামা করে। এমন মডেলগুলো কঠোর 20 বছরের ঐতিহ্যবাহী লিজের তুলনায় টোকেনাইজড রেভিনিউ-শেয়ার কাঠামোর সঙ্গে বেশি স্বাভাবিকভাবে খাপ খায়।

এই সম্ভাবনা সত্ত্বেও, বিশেষজ্ঞরা প্রাতিষ্ঠানিক গ্রহণযোগ্যতার পথে এখনও বন্ধ থাকা চারটি “গেট” শনাক্ত করেছেন: দেউলিয়া আদালতে আইনি প্রয়োগযোগ্যতা, সার্ভিসিং কভেন্যান্টের জন্য ট্যাম্পার-এভিডেন্ট ওরাকল অবকাঠামোর অভাব, বিলিয়ন-ডলার ট্রাঞ্চের জন্য নিয়ন্ত্রক অনিশ্চয়তা, এবং অমানক (আনস্ট্যান্ডার্ডাইজড) কর ও হিসাবরক্ষণ পণ্য।

সম্মিলিত মতামত অনুযায়ী, মধ্যম আকারের সিন্ডিকেটেড ডিলগুলো অনচেইনে গতি পেতে বাস্তবসম্মত সময়সীমা 12 থেকে 24 মাস, আর মেজরিটি-অনচেইন মেজানিন ঋণ সম্ভবত তিন থেকে পাঁচ বছর দূরে। প্রথম সাফল্যগুলো সম্ভবত Coreweave-এর মতো শিল্পনেতার বদলে টিয়ার 2 অপারেটরদের কাছ থেকেই আসবে।