পুরো এআই শিল্প যখন ডিএইউ (ডেইলি অ্যাক্টিভ ইউজার) এবং তহবিলের পরিমাণ নিয়ে উদ্বিগ্ন, তখন মিনিম্যাক্সের প্রতিষ্ঠাতা ইয়ান জুনজি প্রায় ঠান্ডা উদাসীনতা দেখিয়েছেন।
লুও ইয়ংহাওয়ের বিপরীতে বসে থাকা ইয়ান জুনজিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একজন ইউনিকর্ন কোম্পানি পরিচালনাকারী একজন টেক আপস্টার্ট বলে মনে হচ্ছে না।
তিনি পৃথিবী পরিবর্তনের কথা বলতে অস্বীকৃতি জানান, বরং অকপটে তার ভয় স্বীকার করেন। এই ভয় ব্যবসায়িক প্রতিযোগিতা থেকে উদ্ভূত হয়নি, বরং প্রযুক্তি থেকেই উদ্ভূত হয়েছিল – যখন মডেলগুলি মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যেতে শুরু করে, তখন নির্মাতারা প্রথমে অস্বস্তি বোধ করেন।
যদি কিছু পরিমাপ করা যায়, তাহলে মডেলটি অনিবার্যভাবে মানুষের চেয়ে উন্নত হবে, অথবা অন্তত সেরা মানুষের স্তরে পৌঁছাবে। সমস্ত সফল মডেল প্রাথমিকভাবে কিছুটা আশঙ্কার সম্মুখীন হয়েছিল।
লেটপোস্টের সাথে একটি সাক্ষাৎকার অনুসারে, মিনিম্যাক্সের মধ্যে, ডিএইউ, যা ইন্টারনেট শিল্পে স্বর্ণমান হিসাবে বিবেচিত হয়, ইয়ান জুনজি সরাসরি "ভ্যানিটি মেট্রিক" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছিলেন।
২০২৫ সালে, জায়ান্টদের তীব্র প্রতিযোগিতা, কম্পিউটিং শক্তির ঘাটতি এবং অর্থ উত্তোলনের মধ্যে, মিনিম্যাক্স তার বোধগম্যতার সংশোধনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে: মোবাইল ইন্টারনেটের যুক্তি আর অনুসরণ করছে না, যা হল বৃহৎ পরিসরে স্থাপনের মাধ্যমে প্রবৃদ্ধি অর্জন করা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির স্তূপীকরণের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের ধরে রাখা, বরং মূল কথায় ফিরে আসা: মডেলটিকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পণ্য হিসেবে বিবেচনা করা ।
বড় মডেলের যুগে, আসল পণ্য আসলে মডেল নিজেই; ঐতিহ্যবাহী পণ্যটি অনেকটা একটি বিতরণ চ্যানেলের মতো। যদি মডেলটি যথেষ্ট স্মার্ট না হয়, তাহলে পণ্যটি যতই ভালো হোক না কেন, এটি অকেজো।
লুও ইয়ংহাও এবং ইয়ান জুনজির মধ্যে এই কথোপকথনে, আমি আবিষ্কার করলাম যে মিনিম্যাক্স, একটি এআই কোম্পানি, একটি প্রযুক্তিগত পথ বেছে নিয়েছিল যা প্রতিষ্ঠার প্রথম দিন থেকেই মূলধারার বিরুদ্ধে যাওয়ার জন্য নির্ধারিত ছিল।
সবাই যখন চীনের ওপেনএআই এবং স্যাম অল্টম্যানকে খুঁজে বের করার চেষ্টা করছে, তখন ইয়ান জুনজি "অ-প্রতিভাবানদের" মূল্য প্রমাণ করার চেষ্টা করছেন। মিনিম্যাক্সের গল্পটি প্রতিভার ঝলক সম্পর্কে নয়, বরং অত্যন্ত যুক্তিসঙ্গত গণনা এবং সংশোধনের মাধ্যমে সীমিত সম্পদের ফাঁকে AGI-এর একটি সংকীর্ণ দরজা কীভাবে খুলে দেওয়া যায় তার একটি সুনির্দিষ্ট পরীক্ষা।
AGI পৌঁছানোর জন্য আপনার চিপগুলির 1/50 ব্যবহার করুন
গত তিন বছরে মিনিম্যাক্সের প্রযুক্তিগত রোডম্যাপটি বিচ্ছিন্ন জুয়ার একটি সিরিজ বলে মনে হচ্ছে, কিন্তু বাস্তবে, এটি একটি ঐক্যবদ্ধ যৌক্তিক সূত্র লুকিয়ে রাখে: সীমিত সম্পদের ভিত্তিতে AGI-এর ঊর্ধ্ব সীমার কাছে পৌঁছানোর জন্য আরও কম্পিউটিং শক্তি জমা করার পরিবর্তে কীভাবে আরও স্মার্ট উপায়ে অপ্টিমাইজ করা যায়।
যদিও শিল্পটি এখনও টেক্সটের উপর মনোযোগী ছিল, সেই সময়ে মিনিম্যাক্স একটি অত্যন্ত ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিয়েছিল: প্রথম দিন থেকেই মাল্টিমোডাল কম্পিউটিংয়ের উপর বাজি ধরা। ইয়ান জুনজি পরে ব্যাখ্যা করেছিলেন যে তারা শুরু থেকেই খুব স্পষ্ট ছিল যে সত্যিকারের AGI-তে মাল্টিমোডাল ইনপুট এবং মাল্টিমোডাল আউটপুট জড়িত থাকতে হবে।
তিন বছরেরও বেশি সময় আগে যখন তারা তাদের ব্যবসা শুরু করেছিল, তখন কোনও প্রস্তুত প্রযুক্তিগত রোডম্যাপ ছিল না। তাদের কৌশল ছিল প্রথমে প্রতিটি পদ্ধতি কার্যকর করা, এবং তারপর সঠিক সময় হলে সেগুলিকে একীভূত করা। এই দৃঢ়তার সাথে সেই সময়ে অনেক সন্দেহের মুখোমুখি হয়েছিল – শিল্পের মূলধারা বিশ্বাস করেছিল যে তাদের প্রথমে একটি পদ্ধতি নিখুঁত করার দিকে মনোনিবেশ করা উচিত।
তবে, ইয়ান জুনজির যুক্তি হলো AGI-এর মূল কথা হলো মাল্টিমোডাল ফিউশন। যদি এখনই এটিকে সমলয়ভাবে প্রচার করা না হয়, তাহলে পরবর্তীতে যখন ফিউশনের প্রয়োজন হবে তখন প্রযুক্তিগত ঋণ একটি মারাত্মক ত্রুটি হয়ে উঠবে। এই অসম্মতির জেদের কারণে MiniMax ২০২৫ সালের মধ্যে বিশ্বের এক নম্বর অডিও, দুই নম্বর ভিডিও এবং টেক্সট ক্ষমতার শীর্ষ স্তরে দৃঢ়ভাবে স্থান করে নিয়েছে।
ওপেনএআই-এর সোরা ২ সম্প্রতি মাল্টিমোডাল ফিউশনের মাধ্যমে উল্লেখযোগ্য ফলাফল অর্জন করেছে, যা কিছুটা হলেও মিনিম্যাক্সের উদ্যোক্তা যাত্রার শুরুতে এই প্রযুক্তির পথ বেছে নেওয়ার দূরদর্শিতার প্রমাণ দেয়।
কিন্তু আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, ইয়ান জুনজি তার উদ্যোক্তার প্রাথমিক পর্যায়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার ঐতিহ্যবাহী মডেল ভেঙে ফেলেছিলেন।
কোম্পানিটি যখন প্রথম প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল তখন এই বিশ্বাসের প্রথম সেটটিই চ্যালেঞ্জের মুখে পড়েছিল – যখন একটি বৃহৎ মডেল তৈরির কথা আসে, তখন পূর্বের অভিজ্ঞতার উপর অন্ধভাবে নির্ভর করা যায় না; প্রাথমিক নীতিগুলি ব্যবহার করে এটি ভেঙে ফেলা উচিত। প্রায় চার বা পাঁচ বছর আগে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রচুর গাণিতিক সূত্র লেখা এবং তত্ত্বগুলিকে খুব বিস্তৃত এবং অভিনব করে তোলার উপর জোর দেওয়া হয়েছিল।
কিন্তু এই প্রজন্মের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল কথা হলো স্কেলিং, যা এটিকে সহজতম উপায়ে আরও ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করে এবং আরও ডেটা এবং কম্পিউটিং শক্তি বৃদ্ধির সাথে সাথে ফলাফলগুলি আরও উন্নত হতে পারে।
ইয়ান জুনজির প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টি ২০১৪ সালে বাইদুতে তার ইন্টার্নশিপ থেকে উদ্ভূত হয়। সেই সময়, অ্যানথ্রপিকের সিইও, দারিও আমোদেই, বাইদুতে ইন্টার্নশিপ করছিলেন এবং সেখানেই তিনি স্কেলিং আইনের প্রোটোটাইপ আবিষ্কার করেন।
ইয়ান জুনজি বলেন যে স্কেলিং আইনগুলি আসলে ২০১৪ সালে আবিষ্কৃত হয়েছিল যখন তারা বক্তৃতা স্বীকৃতি নিয়ে কাজ করছিল, কিন্তু ২০২০ সালের দিকে এগুলি ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছিল। "এগুলি ছয় বছর আগে বিদ্যমান ছিল, এবং সেই ঘটনাটি একটি চীনা কোম্পানিতে ঘটেছিল, তাই পরে যা ঘটেছিল তা কিছুটা দুঃখজনক।"
এই অভিজ্ঞতা ইয়ান জুনজিকে বুঝতে সাহায্য করেছিল যে চীন সুযোগের বাইরে ছিল না, বরং প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টিকে শিল্প সুবিধায় রূপান্তরিত করার সুযোগটি হাতছাড়া করেছিল ।
বাস্তবতা কঠোর। ইয়ান জুনজি চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মধ্যে ব্যবধান সম্পর্কে ভালোভাবেই অবগত। তিনি হিসাব করেছেন: সেরা আমেরিকান কোম্পানিগুলির মূল্যায়ন চীনা স্টার্টআপগুলির তুলনায় ১০০ গুণ বেশি, এবং তাদের আয়ও চীনা স্টার্টআপগুলির তুলনায় প্রায় ১০০ গুণ বেশি, তবে তাদের প্রযুক্তি মাত্র ৫% এগিয়ে থাকতে পারে, যেখানে তারা প্রায় ৫০ থেকে ১০০ গুণ বেশি অর্থ ব্যয় করে।
তাহলে কেন চীনা কোম্পানিগুলি মাত্র ১/৫০ ভাগ অর্থ দিয়ে একই ফলাফল অর্জন করতে পারে, সম্ভবত মাত্র ৫% এর পার্থক্যের সাথে? এর মূল কারণ হল চীনের একটি অত্যন্ত উচ্চমানের প্রতিভা পুল রয়েছে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, চীনের কম্পিউটিং শক্তি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের তুলনায় অনেক পিছিয়ে, তাই একই ফলাফল অর্জনের জন্য আরও উদ্ভাবনী পদ্ধতির প্রয়োজন।
নীতিগুলি একই হতে পারে, কিন্তু আসলে পদ্ধতিগুলিতে এবং প্রতিটি মডিউলে অনেক নতুনত্ব রয়েছে।
কম্পিউটিং ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা অবশ্যই অভিশাপ নয়; বিপরীতে, তারা উদ্ভাবনের জন্য একটি চাবুক হয়ে উঠতে পারে ।
এটি ব্যাখ্যা করে কেন MiniMax ২০২৩ সাল থেকে MoE স্থাপত্যের অনুসন্ধানের পথপ্রদর্শক হয়েছিল, কেন এটি ২০২৫ সালে রৈখিক মনোযোগ ব্যবস্থার উপর বাজি ধরার সাহস করেছিল এবং কেন এটি M2 মডেলে পূর্ণ মনোযোগ ব্যবস্থায় ফিরে এসেছিল।
প্রতিটি প্রযুক্তি পছন্দের ক্ষেত্রে সীমিত সম্পদের সাথে মান, গতি এবং দামের মধ্যে একটি ত্রিভুজাকার ভারসাম্য খুঁজে বের করা জড়িত ।
যদি ডিপসিকের যুক্তি হয় "ইঞ্জিনিয়ারিং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে কম্পিউটিং শক্তির প্রতিটি অংশকে চরম থেকে সঙ্কুচিত করা," তাহলে মিনিম্যাক্স হল অ্যালগরিদমিক অগ্রগতি এবং প্রক্রিয়া উদ্ভাবনের মাধ্যমে সীমিত সম্পদের সাথে বৃহত্তর সম্ভাবনাগুলিকে কাজে লাগানোর বিষয়ে।
একজন স্থির এবং পদ্ধতিগত পদ্ধতি গ্রহণ করে, অন্যজন অপ্রচলিত এবং ঝুঁকিপূর্ণ পদ্ধতি গ্রহণ করে।
সবচেয়ে আশ্চর্যজনক উদ্ভাবনগুলির মধ্যে একটি হল মিনিম্যাক্সের "ইন্টারলিভড থিংকিং" এর মডেল রিজনিং মেকানিজম, যা মডেলটিকে "কাজ করা – চিন্তা করা বন্ধ করা – আবার কাজ করা" চক্রের মধ্যে কাজটি এগিয়ে নিতে দেয়।
এই নতুন প্রক্রিয়াটি দ্রুত ওপেনরাউটার এবং ওলামের মতো মূলধারার বিদেশী অনুমান কাঠামোর অভিযোজন এবং সমর্থনকে সহজতর করেছে, এবং কিমি এবং ডিপসিকের মতো দেশীয় মডেলগুলিকে ধীরে ধীরে অনুরূপ ক্ষমতা যুক্ত করতে উৎসাহিত করেছে।
কিন্তু এই সাফল্যের পেছনে, যা আরও মনোযোগের দাবি রাখে তা হল: সিলিকন ভ্যালি থেকে ফিরে আসা ব্যক্তিদের নেতৃত্বে না থাকা এবং বহিরাগতদের দ্বারা "তৃণমূল" হিসাবে বিবেচিত একটি দল কীভাবে একটি বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় মডেল তৈরি করেছিল?
ইয়ান জুনজির উত্তর অপ্রত্যাশিত ছিল।
AI কোন রহস্যময় ধারণা নয়, বরং একটি প্রকৌশল সমস্যা যা প্রাথমিক নীতিগুলি ব্যবহার করে ভেঙে ফেলা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অ্যালগরিদম কীভাবে ডিজাইন করা উচিত, ডেটা পাইপলাইন কীভাবে তৈরি করা উচিত এবং প্রশিক্ষণের দক্ষতা কীভাবে অপ্টিমাইজ করা উচিত? এই প্রতিটিরই একটি খুব স্পষ্ট উদ্দেশ্য রয়েছে।
এই রায়ের উপর ভিত্তি করেই ইয়ান জুনজি "প্রতিভা"দের অনুসন্ধান ছেড়ে দিয়েছিলেন এবং পরিবর্তে বিশ্বাস করেছিলেন যে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি সাধারণ মানুষকে অসাধারণ মূল্য উপলব্ধি করতে সক্ষম করতে পারে। তিনি আরও উল্লেখ করেছিলেন যে কোম্পানিতে বেশ কয়েকজন প্রত্যাবর্তনকারী রয়েছেন, তবে অনেক সহপাঠী যারা সত্যিকার অর্থে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারেন তারা মূলত তাদের প্রথম চাকরিতেই রয়েছেন।
মিনিম্যাক্স মিটিং রুমের দেয়ালে লেখা আছে: "সবার সাথে বুদ্ধিমত্তা "। ইয়ান জুনজির ব্যবসা শুরু করার মূল উদ্দেশ্য এটাই, এবং এই কারণেই অনেক মানুষ মিনিম্যাক্সে যোগদান করতে পছন্দ করে।
এই লাইনটি আজ বাস্তবে পরিণত হচ্ছে, বিশ্বের ২০০ টিরও বেশি দেশ এবং অঞ্চলের ব্যবহারকারীরা মিনিম্যাক্সের মাল্টিমোডাল মডেল ব্যবহার করছেন। এর মধ্যে ২১২ মিলিয়ন ব্যবহারকারী এবং ১,০০,০০০ এরও বেশি উদ্যোগ এবং বিকাশকারীরা আরও পণ্য এবং পরিষেবা তৈরি করছেন।
অ-প্রতিভাবান এআই নেতারা
যদি প্রযুক্তিগত পদ্ধতির উপর ঐকমত্যের অভাব স্পষ্ট হয়, তাহলে ইয়ান জুনজির ব্যক্তিগত বিকাশের পথ হল "অ্যান্টিফ্র্যাজিলিটি" সম্পর্কে আত্ম-চাষের একটি যাত্রা।
ইয়ান জুনজি হেনান প্রদেশের একটি ছোট কাউন্টিতে জন্মগ্রহণ করেছিলেন, যেখানে সম্পদের চরম অভাব সত্ত্বেও তিনি নিজে নিজে শেখার একটি শক্তিশালী ক্ষমতা অর্জন করেছিলেন।
যখন আমি প্রাথমিক বিদ্যালয়ে পড়তাম, তখন আমি প্রচুর বই পড়তাম, আর এই বইগুলোর কিছু হয়তো সেই বয়সে কারো জন্য তৈরি ছিল না। উদাহরণস্বরূপ, প্রাথমিক বিদ্যালয়ে পড়ার আগে আমি অনেক হাই স্কুল এমনকি বিশ্ববিদ্যালয়ের বই পড়তাম। আমার বাবা মিডিল স্কুলে পড়াতেন, তাই আমি মিডিল স্কুলের বই পড়তে শুরু করি, আর যখন মিডিল স্কুলে পড়তাম, তখন আমি হাই স্কুলের বই পড়তে শুরু করি। হাই স্কুলে, আমি এমনকি ক্যালকুলাসও শিখতে শুরু করি। আসলে, কেউ আমাকে এই জিনিসগুলো শেখায়নি; আমি নিজেই সেগুলো পড়ি।
প্রাথমিক বিদ্যালয় থেকে মাধ্যমিক বিদ্যালয় এবং উচ্চ বিদ্যালয় থেকে ক্যালকুলাস পর্যন্ত স্ব-শিক্ষিত শিক্ষার পদ্ধতির মাধ্যমে ইয়ান জুনজির উদ্যোক্তা যাত্রা চিহ্নিত হয়েছে। পরিবেশের বাধা-নিষেধ ছাড়াই সময়ের আগে শেখার এই ক্ষমতা তার উদ্যোক্তা জীবনের সর্বত্রই অবিচল ছিল। অন্যরা যখন পরামর্শদাতাদের নির্দেশনার জন্য অপেক্ষা করছিলেন, তখন তিনি ইতিমধ্যেই প্রথম নীতি ব্যবহার করে সমস্যাগুলি সমাধান করেছিলেন; অন্যরা অপর্যাপ্ত সম্পদের অভিযোগ করলেও, তিনি ইতিমধ্যেই তার ব্যতিক্রমী স্ব-শিক্ষার ক্ষমতার মাধ্যমে এই ব্যবধান পূরণ করেছিলেন।
তবে, স্ব-শিক্ষার ক্ষমতা একটি মসৃণ যাত্রার নিশ্চয়তা দেয় না। এটি নিঃসন্দেহে সেন্সটাইমে ইয়ান জুনজি যে "নিষ্ঠুর প্রশিক্ষণ" পেয়েছিলেন তার সাথে সম্পর্কিত। তখনই তিনি বুঝতে শুরু করেছিলেন যে সত্যিকার অর্থে সেরা পণ্য তৈরি করতে, তিনি মুখের স্বীকৃতি তৈরি করেছিলেন এবং শেষ স্থান থেকে প্রথম স্থান অর্জন করতে তার প্রায় দেড় বছর সময় লেগেছিল।
গত দেড় বছর ধরে তিনি অবিশ্বাস্যরকম বেদনাদায়ক ছিলেন। প্রতিটি কারিগরি পরীক্ষায় তিনি ধারাবাহিকভাবে তলানিতে পৌঁছেছেন, এমন এক অগ্নিপরীক্ষা যা বেশিরভাগ মানুষকে ভেঙে ফেলবে। কিন্তু ইয়ান জুনজি হাল ছাড়েননি। পরিবর্তে, তিনি এই অভিজ্ঞতা থেকে একটি মূল পদ্ধতি বের করেছেন: আপনাকে অবশ্যই পছন্দ করতে হবে; আপনাকে এমন জিনিস বেছে নিতে হবে যার দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব আছে এবং ছোটখাটো সংশোধন করার পরিবর্তে মৌলিকভাবে সবকিছু পরিবর্তন করতে পারে ।
এই অভিজ্ঞতার মধ্য দিয়ে যাওয়ার পর, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল আমার নিজের মৌলিক বিচার-বিবেচনার উপর আস্থা রাখা।
এই কষ্টের সময়টি ইয়ান জুনজির মধ্যে দুটি মূল গুণাবলী তৈরি করেছিল: প্রথমত, সিদ্ধান্ত নেওয়ার ব্যতিক্রমী ক্ষমতা, স্বল্পমেয়াদী সমাধান ত্যাগ করতে এবং দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের উপর মনোনিবেশ করতে ইচ্ছুক; এবং দ্বিতীয়ত, অত্যন্ত উচ্চ মানসিক স্থিতিস্থাপকতা, দীর্ঘ সময় ধরে ব্যর্থতা এবং সন্দেহ সহ্য করতে সক্ষম।
এই দুটি গুণই মিনিম্যাক্সকে প্রযুক্তির প্রতি অ-সম্মতিসূচক পদ্ধতি অনুসরণ করে তার প্রায় "বৌদ্ধ" ধৈর্য বজায় রাখতে সক্ষম করে, যার ফলে সিলিকন ভ্যালি ব্যাংক সংকট এবং মডেল প্রশিক্ষণ ব্যর্থতার মতো অসুবিধার মুখেও ইয়ান জুনজি শান্ত থাকতে পেরেছেন।
চীনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তৃতীয় পথ
মিনিম্যাক্সের গল্পটি এখন শেষ হওয়ার সাথে সাথে, একটি বৃহত্তর প্রশ্ন স্বাভাবিকভাবেই উঠে আসে: প্রতিভা বিকাশের জন্য সময় লাগে এবং প্রযুক্তিগতভাবে এগিয়ে যাওয়ার জন্য একটি চক্রের প্রয়োজন হয়, তাই চীনা এআই কোম্পানিগুলি কীভাবে বর্তমান সময়ে টিকে থাকার জন্য তাদের নিজস্ব স্থান তৈরি করতে পারে?
মিনিম্যাক্স হয়তো আদর্শ উত্তর নাও হতে পারে, কিন্তু ইয়ান জুনজির তিনটি নীতি আছে যা তিনি তার ব্যবসা শুরু করার পর থেকে মেনে চলেছেন:
প্রথমত, আমরা প্রকল্প করি না, আমরা কেবল ব্যবহারকারীদের কাজ করি; দ্বিতীয়ত, আমরা একই সাথে দেশীয় এবং বিদেশী উভয় কার্যক্রমই করি।
২০২২ সালে, প্রধান দেশীয় কোম্পানিগুলি এখনও পর্যবেক্ষণ করছিল যে AI বিনিয়োগের যোগ্য কিনা, যখন স্টার্টআপগুলি সাধারণত তাদের ব্যবসা দ্রুত নগদীকরণের জন্য ToB পথ (প্রকল্প উন্নয়ন এবং সমাধান বিক্রি) বেছে নিয়েছিল। কিন্তু ইয়ান জুনজি সবচেয়ে কঠিন পথ বেছে নিয়েছিল: ToC, এবং প্রথম দিন থেকেই বিশ্ব বাজারকে লক্ষ্য করে।
অতএব, ইয়ান জুনজি দেশীয় বাজারে জায়ান্টদের সাথে ট্রাফিকের লড়াইয়ে জড়িত হওয়ার পরিবর্তে বিদেশের তীব্র প্রতিযোগিতায় তার প্রযুক্তিকে আরও উন্নত করার সিদ্ধান্ত নেন। এটিই সঠিক সিদ্ধান্ত বলে প্রমাণিত হয়েছে – মিনিম্যাক্সের ডিএইউ এবং পেইড সাবস্ক্রিপশন রেট বিদেশী বাজারে সুস্থ রয়েছে এবং এটিই এর প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হয়ে উঠছে।
কিন্তু সবচেয়ে কঠিন নীতিটি হল তৃতীয়টি: প্রযুক্তি-চালিত বনাম ব্যবহারকারী বৃদ্ধি।
এটি সমস্ত AI স্টার্টআপের জন্য চূড়ান্ত পরীক্ষা। ইয়ান জুনজি স্বীকার করেছেন যে তিনিও এই সিদ্ধান্তের সাথে লড়াই করেছিলেন, কিন্তু শেষ পর্যন্ত প্রথমটি বেছে নিয়েছিলেন, যদিও এর অর্থ ছিল স্বল্পমেয়াদী ডেটা ত্যাগ করা, মধ্যম ব্যবস্থাপনা হারানো এবং বহিরাগত সন্দেহের মুখোমুখি হওয়া।
মডেল সক্ষমতা বা মোবাইল ইন্টারনেট যুগের প্রবৃদ্ধির পদ্ধতির মাধ্যমে পণ্য এবং ব্যবসায়িক উন্নয়ন পরিচালনা করা, উভয়ই সঠিক হতে পারে, কিন্তু তারা একসাথে থাকতে পারে না। অবশেষে, আমরা দেখতে পেলাম যে একটি প্রযুক্তি-চালিত পদ্ধতিই আমাদের জন্য সঠিক।
প্রযুক্তি-চালিত কৌশলের অধীনে, ইয়ান জুনজি আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পছন্দ করেছিলেন: ওপেন সোর্স।
বছরের শুরুতে ডিপসিক আর১ মুক্তি পাওয়ার কিছুক্ষণ পরেই, ইয়ান জুনজি বলেছিলেন যে যদি তিনি আবার বেছে নিতে পারতেন, তাহলে তিনি প্রথম দিন থেকেই এটি ওপেন-সোর্স করতেন। লুও ইয়ংহাওয়ের সাথে কথোপকথনে তিনি এই বিষয়টি পুনর্ব্যক্ত করেন।
প্রকৃতপক্ষে, মোবাইল অপারেটিং সিস্টেম ক্ষেত্রে ওপেন সোর্সের ধারণাটি ইতিমধ্যেই এসেছে। অ্যাপল হল ক্লোজড সোর্স, অ্যান্ড্রয়েড হল ওপেন সোর্স, এবং অ্যাপলের পরে অন্যান্য কোম্পানিগুলিকে তাদের নিজস্ব অনন্য অবস্থান প্রতিষ্ঠা করতে এবং একটি নতুন ইকোসিস্টেম তৈরি করতে ওপেন সোর্স করতে হবে।
আমাদের অগ্রগতির জন্য, অন্যদের আমাদের বেছে নেওয়ার কারণ প্রয়োজন, এবং মডেলের উন্মুক্ততা একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ, কারণ এটি আপনাকে যথেষ্ট শক্তিশালী প্রযুক্তিগত আস্থা রাখতে, আপনার গবেষণা ও উন্নয়ন ক্ষমতাগুলি জানতে এবং আরও গভীরভাবে সহযোগিতা করতে ইচ্ছুক হতে দেয়।
ডিপসিক কর্তৃক শুরু হওয়া ওপেন-সোর্স তরঙ্গকে মিনিম্যাক্স অব্যাহত রেখেছে। মিনিম্যাক্স এম২ প্রকাশের পর, বৃহৎ মডেল বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম আর্টিফিশিয়াল অ্যানালাইসিস এটিকে নিম্নরূপ বর্ণনা করেছে:
ওপেন সোর্স ক্ষেত্রে চীনের এআই ল্যাবস একটি শীর্ষস্থানীয় অবস্থান বজায় রেখেছে।
মিনিম্যাক্সের প্রকাশ ওপেন-সোর্স এআই ক্ষেত্রে চীনের শীর্ষস্থান অব্যাহত রেখেছে, যে অবস্থানটি ২০২৪ সালের শেষের দিকে ডিপসিক দ্বারা শুরু হয়েছিল এবং ডিপসিক, আলিবাবা, ঝিপু এবং কিমি সহ অন্যান্যদের পরবর্তী প্রকাশগুলি দ্বারা এটি বজায় রাখা হয়েছে।
সম্প্রতি, OpenRouter, একটি বিশ্বব্যাপী মডেল অ্যাগ্রিগেশন প্ল্যাটফর্ম, a16z এর সাথে যৌথভাবে, AI-এর ১০০ ট্রিলিয়ন টোকেনস স্টেটের উপর একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে, যেখানে দেখানো হয়েছে যে M2 ওপেন-সোর্স হওয়ার পর থেকে বিশ্বব্যাপী ডেভেলপাররা দ্রুত স্বাগত জানিয়েছে এবং গ্রহণ করেছে।
২০২৪ সালের শুরুতে বিশ্বব্যাপী ওপেন-সোর্স ব্যবহারের ক্ষেত্রে চীনের অংশ ১.২% থেকে বেড়ে এখন ৩০% হয়েছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে বিশ্বব্যাপী ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমের ভরকেন্দ্র চীনের দিকে সরে গেছে।
কিন্তু এই প্রতিযোগিতা এখনও শেষ হয়নি। ইয়ান জুনজির মূল্যায়ন হল যে কম্পিউটিং শক্তি এবং চিপের ভৌত সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করে যে মডেল প্যারামিটার এবং খরচের সংখ্যার সীমা রয়েছে। সীমিত সংখ্যক প্যারামিটারের সাথে, বিভিন্ন ব্যক্তি বিভিন্ন লেনদেন করলে অনিবার্যভাবে বিভিন্ন ফলাফল অর্জন করবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোনও একটি কোম্পানির আধিপত্য থাকবে না, এমনকি এটি সকলের জন্য বিনামূল্যেও থাকবে না। অবশেষে, এটি বিভিন্ন লেনদেনের ভিত্তিতে কয়েকটি কোম্পানির মধ্যে সহাবস্থানের একটি ধরণে রূপান্তরিত হবে।
"চীন GPT-3.5 মিস করছে" সম্পর্কে লুও ইয়ংহাও-এর পরবর্তী প্রশ্নের উত্তরে, ইয়ান জুনজি একটি বাস্তববাদী আশাবাদ প্রকাশ করেছেন। তিনি বলেছেন যে প্রযুক্তির ভালোভাবে কাজ করার ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি শেষ পর্যন্ত দুটি শব্দের মধ্যে সীমাবদ্ধ: কল্পনা এবং আত্মবিশ্বাস ।
অনেক আমেরিকান কোম্পানি অসংখ্য প্রবণতার নেতৃত্ব দিয়েছে, যা তাদের শিল্প পরিচালনার আত্মবিশ্বাস দিয়েছে। টেলিযোগাযোগ এবং অন্যান্য কিছু চীনা শিল্পের ক্ষেত্রেও এটি সত্য।
অন্তত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প এখনও এই ক্ষেত্রে নেতৃত্ব দেওয়ার পর্যায়ে পৌঁছায়নি, তবে এটি ক্রমশ এমন একটি শিল্প হয়ে উঠছে যা তা করতে পারে।
এটি হতে পারে তৃতীয় পথ যা চীনা এআই কোম্পানিগুলিকে নিতে হবে:
কম্পিউটিং পাওয়ার গ্যাপ মোকাবেলায় আরও স্মার্ট আর্কিটেকচার ডিজাইন ব্যবহার করুন;
বৈজ্ঞানিক সাংগঠনিক বিবর্তনের মাধ্যমে স্থানীয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিভা বিকাশ করা;
এটি দৈত্যদের অধীনস্থ হওয়ার পরিবর্তে ফাটলের মধ্যে নিজস্ব আকৃতি গড়ে তোলে।
মিনিম্যাক্সের গল্প চলতে থাকে, এবং চীনা এআই-এর অধ্যায়ের কালি এখনও শুকিয়ে যায়নি। জয় বা পরাজয় নির্ধারিত হয় শুরুর রেখা দ্বারা নয়, বরং নির্ধারিত হয় আপনি কোন পথ বেছে নেন, কোন গতিতে যান এবং কতক্ষণ ধরে অধ্যবসায় করেন তার দ্বারা।
ইয়ান জুনজি সাক্ষাৎকারে বলেছেন:
তিন বছর সামনের দিকে তাকালে, আমরা না হলেও, চীনের অন্যান্য মানুষও এটা করতে সক্ষম হবে।
তিন বছর পর, কে হবে? এবং কোন উপায়ে?
এর মতো এত প্রত্যাশিত আর কোনও সিক্যুয়েল নেই, কারণ আমরা সবাই এতে চরিত্র হিসেবে থাকব।
#iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে আপনাকে স্বাগতম: iFanr (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ কন্টেন্ট আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।