$112 বিলিয়ন গর্ত — বিগ টেকের গোপন দেউলিয়াতা

Stargate প্রকল্প — বিশাল ডেটা সেন্টার নির্মাণের জন্য শত শত বিলিয়ন ডলার। এটি কোনো টাইপো নয়: এটি ছোট দেশগুলোর জিডিপির সাথে তুলনীয় অংকের কথা বলছে। Microsoft, Google এবং Meta প্রতি বছর GPU অবকাঠামোতে কয়েক বিলিয়ন ডলার ব্যয় করে: শুধুমাত্র Microsoft ২০২৫ সালে মূলধনী ব্যয়ে ৫০ বিলিয়ন ডলারের বেশি বিনিয়োগ করেছে, যার সিংহভাগ AI-এর জন্য।

সমস্যাটি অ্যাকাউন্টিংয়ে লুকিয়ে আছে। H100 প্রজন্মের GPU-গুলো H200, B100, B200 আসার সাথে সাথে ২ বছরের মধ্যে পুরনো হয়ে যায় — প্রতিটি পরবর্তী প্রজন্ম আগেরটির চেয়ে ৫০—১০০% দ্রুত। কিন্তু কর্পোরেশনগুলো ৫—৬ বছরের অবচয় (amortization) রেকর্ড করে, একটি অ্যাকাউন্টিং বিভ্রম তৈরি করে। উদাহরণ: একটি কোম্পানি ২০ বিলিয়ন ডলারে GPU কিনেছে। ২ বছর পর অ্যাকাউন্টিং বইতে তাদের মূল্য এখনো ১৩ বিলিয়ন ডলার (৬ বছরের রৈখিক অবচয় অনুযায়ী)। বাস্তবে — তাদের মূল্য ~$৫ বিলিয়ন, কারণ নতুন প্রজন্ম একই কাজ দ্বিগুণ দ্রুত এবং সস্তায় করে।

এটি একটি লুকানো ঘাটতি তৈরি করে: সম্পদের অ্যাকাউন্টিং মূল্য এবং তাদের প্রকৃত বাজার মূল্যের মধ্যে পার্থক্য — পুরো শিল্প জুড়ে ট্রিলিয়ন ডলার। যখন (যদি নয়, «যখন») অডিটররা পুনর্মূল্যায়ন দাবি করবে — এটি ব্যাপক অবলোপন (write-offs) ঘটাতে পারে, AI কোম্পানিগুলোর শেয়ার ধসিয়ে দিতে পারে এবং পুরো শিল্পের প্রতি আস্থার সংকট তৈরি করতে পারে।

বিশ্লেষকদের পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০৩০ সালের মধ্যে OpenAI প্রায় $১১২ বিলিয়ন ডলার ক্ষতির সম্মুখীন হবে। এই সংখ্যাটি আকাশ থেকে আসেনি: এটি কেন্দ্রীয় AI-এর ব্যবসায়িক মডেলের মৌলিক সমস্যাকে প্রতিফলিত করে।

একদিকে, আয় চিত্তাকর্ষকভাবে বাড়ছে: ChatGPT সাবস্ক্রিপশন এবং API থেকে প্রতি বছর বিলিয়ন ডলার আসছে। অন্যদিকে, ব্যয় আরও দ্রুত বাড়ছে। মডেলের প্রতিটি নতুন প্রজন্মের জন্য অনেক বেশি রিসোর্সের প্রয়োজন হয়:

• GPT-3 → GPT-4: প্রশিক্ষণের খরচ প্রায় ১০ গুণ বেড়েছে
• GPT-4 → GPT-5: আরও বহুগুণ বৃদ্ধি — একটি এক্সপোনেনশিয়াল কার্ভ
• Inference: মিলিয়ন ব্যবহারকারী = দিনে বিলিয়ন টোকেন = GPU ক্ষমতার জন্য বছরে বিলিয়ন ডলার

এই মডেলটি কেবল ভেঞ্চার ক্যাপিটালের অফুরন্ত প্রবাহ থাকলেই কাজ করে। OpenAI মাইক্রোসফট এবং SoftBank সহ কয়েক বিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগ সংগ্রহ করেছে। কিন্তু বিনিয়োগকারীরা সমাজসেবী নন। কম-বেশি তারা মুনাফা দাবি করবেই। প্রশ্ন এটা নয় যে «যদি», বরং «কখন» — এবং OpenAI-এর API-এর ওপর ভিত্তি করে গড়ে ওঠা লক্ষ লক্ষ ব্যবসার কী হবে?

তুলনামূলকভাবে: Gonka $80M সংগ্রহ করেছে এবং ইতিমধ্যে 584 GPU-এর নেটওয়ার্কের মাধ্যমে প্রকৃত AI অনুরোধ প্রক্রিয়াজাত করছে। Inference-এর খরচ হলো — $0.0069/1M টোকেন। এটি সম্ভব কারণ বিকেন্দ্রীভূত মডেলে ডেটা সেন্টারে ট্রিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ পুনরুদ্ধারের প্রয়োজন নেই।

Gonka কোনো ডেটা সেন্টার তৈরি করছে না — বরং এটি বিশ্বজুড়ে থাকা বিদ্যমান GPU-গুলোকে একত্রিত করছে। এটি শুধু একটি বিকল্প ব্যবসায়িক মডেল নয় — এটি সম্পূর্ণ ভিন্ন এক অর্থনৈতিক কাঠামো, যা বাবল বা বুদ্বুদের মূল কারণ দূর করে।

কোনো মূলধনী ব্যয় নেই: Gonka নেটওয়ার্ক নির্মাণের জন্য শত শত বিলিয়ন ডলার সংগ্রহ করে না। প্রোটোকল, ব্লকচেইন, সফটওয়্যার — এগুলোই টিম তৈরি করে। বিশ্বজুড়ে স্বাধীন হোস্টরা তাদের নিজস্ব খরচে GPU সরবরাহ করে।

৬ বছরের দীর্ঘ অবচয় বা অ্যামোর্টাইজেশন নেই: যখন H100 পুরনো হয়ে যায় — হোস্ট সহজেই এটিকে H200 বা পরবর্তী প্রজন্মের সাথে প্রতিস্থাপন করে। সিদ্ধান্তটি কর্পোরেট CFO-র পরিবর্তে যন্ত্রপাতির মালিক নেন, যিনি কোনো রাইট-অফ লুকানোর চেষ্টা করছেন না।

কোনো হিসাবরক্ষণ কারসাজি নেই: Gonka ব্লকচেইনের সমস্ত লেনদেন স্বচ্ছ। CertiK দ্বারা অডিট করা প্রোটোকল অনুযায়ী পুরস্কার বিতরণ করা হয়। কোনো "লুকানো" খরচ নেই যা ৫ বছর পর সম্পদ পুনর্মূল্যায়নের সময় ধরা পড়বে।

বিকেন্দ্রীভূত ঝুঁকি: প্রতিটি হোস্ট নিজস্ব ঝুঁকি বহন করে। যদি কোনো হোস্ট GPU-তে খারাপ বিনিয়োগের কারণে ক্ষতিগ্রস্ত হয় — তবে এটি তার সমস্যা, পুরো নেটওয়ার্কের নয়। কেন্দ্রীয় মডেলে ১০ বিলিয়ন ডলারের একটি ভুল পুরো কোম্পানিকে ডুবিয়ে দিতে পারে। Gonka-তে এমন ভুল সংজ্ঞাগতভাবেই অসম্ভব — কারণ সেখানে এমন কোনো অংশগ্রহণকারী নেই যে ১০ বিলিয়ন ডলারের সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

ফলাফল: Gonka-এর মাধ্যমে inference-এর খরচ — $0.0069 প্রতি মিলিয়ন টোকেন। এটি OpenAI GPT-5.5-এর চেয়ে ~720 গুণ সস্তা। এবং এই দাম স্থিতিশীল — কারণ এর পেছনে কোনো ট্রিলিয়ন ডলারের অবকাঠামো নেই যা পুনরুদ্ধার করার প্রয়োজন আছে।

আসুন দুটি AI অবকাঠামো মডেলের তুলনা করি:

Gonka-তে 584 GPU কাজ করছে (যুগে অংশগ্রহণকারী: 22, ML-নোড: 121)। প্রকল্পটি $80M সংগ্রহ করেছে — এটি Stargate-এর একার খরচের তুলনায় হাজার গুণ কম। কিন্তু নেটওয়ার্কটি একই কাজ করছে: OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash এবং GLM-5.3 Flash এর মতো উন্মুক্ত মডেলগুলোর মাধ্যমে AI অনুরোধ প্রক্রিয়াজাত করছে।

উপমা: কল্পনা করুন, ২০০০-এর দশকে কেউ প্রস্তাব দিল: «ইন্টারনেটের জন্য বিশাল সার্ভার তৈরি করার পরিবর্তে, আসুন প্রতিটি গৃহস্থ একটি মিনি-সার্ভার স্থাপন করুক এবং অংশগ্রহণের জন্য পুরস্কার পাক»। এটি ইউটোপিয়ান শোনাতে পারে — কিন্তু এভাবেই আবাসনের জন্য Airbnb, পরিবহনের জন্য Uber কাজ করে, এবং AI কম্পিউটেশনের জন্য Gonka এভাবেই কাজ করে। বিকেন্দ্রীকরণ ইউটোপিয়া নয় — এটি অবকাঠামোর বিবর্তনের পরবর্তী পর্যায়।