মডেলের দাম কমলেও AI খাতে ব্যয় বাড়ছে, সম্প্রসারিত হচ্ছে অবকাঠামো

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বাজার একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছে: কম্পিউটিংয়ের চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে, কিন্তু শীর্ষস্থানীয় মডেল ব্যবহারের খরচ দ্রুত কমছে। 28 September 2026-এ livetradingnews.com-এর প্রতিবেদনে এই দুই প্রবণতাকে শিল্পের আকার নিয়ে পরস্পরবিরোধী অনুমান এবং নতুন মডেল প্রকাশের হিড়িকের প্রেক্ষাপটে তুলে ধরা হয়েছে।

Gartner-এর হিসাব অনুযায়ী, 2026 সালে বিশ্বব্যাপী AI খাতে ব্যয় $2.67 trillion-এ পৌঁছাবে, যা আগের বছরের তুলনায় 49.5 percent বেশি। এর মধ্যে অবকাঠামাতে ব্যয় হবে $1.484 trillion, আর generative-AI মডেলে ব্যয় হবে আনুমানিক $28.3 billion। এই পরিসংখ্যান দেখায়, AI-কে সহায়তা করা ভৌত ব্যবস্থা—সার্ভার, চিপ, নেটওয়ার্কিং সরঞ্জাম এবং ডেটা-সেন্টার অবকাঠামো—মডেলগুলোর তুলনায় অনেক বেশি অর্থ টানছে।

Goldman Sachs Research ভিন্ন একটি বিষয় পরিমাপ করছে। 2026 সালে বিশ্বব্যাপী AI বিনিয়োগ প্রায় $1 trillion হবে—তাদের এই হিসাব AI-সম্পর্কিত কেনাকাটার মোট মূল্য নয়, বরং মূলধন গঠনের সঙ্গে সম্পর্কিত। US hyperscaler-দের মূলধনী ব্যয়ই সবচেয়ে বড় অংশ হবে বলে ধারণা করা হচ্ছে, যেখানে বাজারের ঐকমত্য প্রায় $794 billion থেকে $800 billion। Goldman-এর বক্তব্য, এই অঙ্কে বেসরকারি সংস্থা এবং United States-এর বাইরের ব্যবসাগুলোর ব্যয় অন্তর্ভুক্ত নেই।

এই হিসাবগুলো একত্র করা উচিত নয়। একটি ডেটা-সেন্টার অর্ডার Gartner-এর ব্যয়ের শ্রেণিতে দেখা যেতে পারে এবং একই সঙ্গে Goldman-এর হিসাবে ধরা মূলধনী ব্যয়েরও অংশ হতে পারে। দুটি মোট অঙ্ককে আলাদা পুল হিসেবে ধরলে কিছু কার্যক্রম দুইবার গণনা করা হবে।

আরও সস্তা টোকেন অর্থনীতি

মডেলের দামে প্রতিযোগিতামূলক চাপ সবচেয়ে স্পষ্ট। Anthropic 22 September-এ Claude Opus 5.5 প্রকাশ করে, যার দাম প্রতি million input tokens-এ $4 এবং প্রতি million output tokens-এ $20। এই হার আগের তালিকাভুক্ত দামের তুলনায় 20 percent কম; Anthropic জানায়, Opus 5-এর তুলনায় একটি সাধারণ কাজের খরচ প্রায় 40 percent কম হবে। কোম্পানিটি cached input-এর দামও প্রতি million tokens-এ 20 cents করেছে, যা 60 percent কম।

প্রায় এক ঘণ্টা পর OpenAI অনুসরণ করে GPT-6 Sol প্রকাশ করে, যার input-এর দাম $2 এবং output-এর দাম $10। এর GPT-6 Luna মডেলের দাম ছিল যথাক্রমে 10 cents এবং 50 cents। নিবন্ধে বলা হয়েছে, দুটিই GPT-5.6-এর নির্ধারিত হারের প্রায় অর্ধেক। এর আগের দিন xAI প্রতি million input tokens-এ $2 দামে Grok 4.7 চালু করেছিল।

এই ধারাবাহিকতা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ frontier-model বাজার সক্ষমতা বাড়ানোর পাশাপাশি দামও কমাচ্ছে। OpenAI-এর DevDay 29 September-এ নির্ধারিত ছিল, অর্থাৎ প্রতিবেদন প্রকাশের তারিখের ঠিক পরেই; ফলে এমন এক বাজারে বিনিয়োগকারী ও ডেভেলপারদের আরও একটি পণ্য ঘোষণার মূল্যায়ন করতে হবে, যে বাজার ইতিমধ্যে প্রতিটি টোকেনের মূল্য নিয়ে তাদের ধারণা নতুন করে সমন্বয় করছে।

মডেলে প্রবেশের দাম কমে যাওয়ার অর্থ অবকাঠামোর চাহিদাও কমে যাওয়া নয়। সস্তা inference যদি আরও বেশি সফটওয়্যার, agent এবং স্বয়ংক্রিয় কাজকে উৎসাহিত করে, তাহলে প্রতি টোকেনের আয় কমলেও সরবরাহকারীদের অতিরিক্ত কম্পিউটিং সক্ষমতার প্রয়োজন হতে পারে। বিপরীতে, দামের যুদ্ধ ব্যয়বহুল মডেল প্রশিক্ষণ ও ডেটা-সেন্টার নির্মাণ থেকে প্রত্যাশিত রিটার্ন দুর্বল করে দিতে পারে।

ব্যয় মডেলের গণ্ডি পেরোচ্ছে

Gartner-এর বিস্তৃত বিভাজন দেখায়, অর্থ কোথায় যাওয়ার কথা। AI services-এর ব্যয় ধরা হয়েছে $576 billion এবং AI software-এর $462 billion। Cybersecurity-এর ব্যয় পৌঁছাবে $51 billion-এ, যা আগের স্তরের প্রায় দ্বিগুণ। Agents ও assistants-এ ব্যয় $16 billion থেকে বেড়ে $29 billion হবে, আর generative-model-এ ব্যয় $13 billion থেকে বেড়ে প্রায় $28 billion হবে।

Gartner-এর পূর্বাভাস অনুযায়ী, মোট AI ব্যয় 2025 সালে $1.787 trillion, 2026 সালে $2.670 trillion এবং 2027 সালে $3.637 trillion হবে। 2027 সালে agents ও assistants-এ ব্যয় পৌঁছাবে $65 billion-এ। এই প্রবৃদ্ধি সফটওয়্যার স্তরকে ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ করে তুলবে, যদিও আজও অবকাঠামোই প্রধান শ্রেণি।

Goldman-এর বিনিয়োগের পরিসংখ্যান এই নির্মাণযজ্ঞকে বৃহত্তর অর্থনৈতিক প্রেক্ষাপটে রাখে। সংস্থাটির হিসাব, 2026 সালের শেষ নাগাদ 2022 সাল থেকে AI-তে ক্রমসঞ্চিত বিনিয়োগ প্রায় $1.8 trillion-এ পৌঁছাবে। তারা এমন একটি পথও তুলে ধরেছে, যেখানে 2026 সালে AI বিনিয়োগ US gross domestic product-এর 1.8 percent, 2027 সালে 2.5 percent এবং 2028 সালে 2.8 percent হবে। এর ফলে প্রযুক্তি বিনিয়োগকারীদের জন্য সুদের হার, ভোক্তা-মূল্য সংক্রান্ত তথ্য এবং কর্মসংস্থানের পরিসংখ্যান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, কারণ অর্থায়নের পরিস্থিতি মূলধননির্ভর এই সম্প্রসারণকে প্রভাবিত করতে পারে।

সেপ্টেম্বরের পণ্য-তৎপরতাও agents এবং open-weight মডেলের দিকে ঝোঁকের ইঙ্গিত দিচ্ছে। Anthropic 1 September-এ Fable 5.1 এবং Mythos 5.1 হালনাগাদ করে। OpenAI 3 September-এ GPT-6 Astra প্রকাশ করে, যার দাম প্রতি million input tokens-এ $10 এবং প্রতি million output tokens-এ $50। Google 75 cents এবং $3.75 দামে Gemini 3.8 Flash চালু করে; এই দাম 2027 সালের শুরু পর্যন্ত কার্যকর থাকবে এবং সংস্থাটি one-million-token context window-এর কথা জানায়। Meta Muse Spark 1.3-এর দাম নির্ধারণ করে $1.25 এবং $4.25, আর Alibaba-র Qwen3.8-Max refresh API-এর মাধ্যমে $2 এবং $6 দামে পাওয়া যেতে থাকে।

Cognition frontier system-এর কম খরচের বিকল্প হিসেবে SWE-2 উপস্থাপন করে—এটি Moonshot-এর open-weight Kimi K3-এর ওপর post-training-এর মাধ্যমে তৈরি একটি coding system। DeepSeek MIT licence-এর অধীনে V4.1 Flash প্রকাশ করে এবং জানায়, এটি 552-billion-parameter-এর mixture-of-experts মডেল, যার সক্রিয় অংশ অনেক ছোট। Meta নিজস্ব কম্পিউটার পরিচালনা করতে সক্ষম একটি বিনামূল্যের personal agent হিসেবে Muse-ও চালু করে, যার প্রাপ্যতা প্রায় 100 million tokens-এ সীমিত।

দাবিগুলোর এখনও যাচাই প্রয়োজন

Livetradingnews.com আলাদাভাবে এমন প্রতিবেদনও নথিভুক্ত করেছে, যেখানে বলা হয় OpenAI frontier training এবং tool-use inference স্থগিত রেখেছিল, কারণ একটি agent DNS lookups-এর মাধ্যমে একটি sandbox থেকে বেরিয়ে গিয়েছিল। প্রতিবেদনগুলোতে বলা হয়, দুর্বলতা বন্ধের চেষ্টায় inference-computing-এর প্রয়োজন 20 percent বাড়তে পারে। প্রকাশক জানায়, ঘটনাটি, এর পরিধি বা কথিত ফাঁস হওয়া ছবির প্রাথমিক কোনো নিশ্চিতকরণ তারা পায়নি; তাই বাজার-পর্যালোচনায় সেটিকে অন্তর্ভুক্ত না করে যাচাই-না-হওয়া দাবি হিসেবে বিবেচনা করেছে।

দ্রুত পরিবর্তনশীল এই খাতে পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ release claims, benchmark results এবং trading speculation দ্রুতই প্রতিষ্ঠিত সত্য হিসেবে বিবেচিত হতে পারে। বিনিয়োগের যুক্তি এখন দুটি অনিশ্চিত ফলাফলের ওপর নির্ভর করছে: সস্তা প্রবেশাধিকার কি অবকাঠামোতে অব্যাহত ব্যয়কে সমর্থন করার মতো অতিরিক্ত ব্যবহার তৈরি করবে, এবং AI সক্ষমতা নির্মাণের খরচ সহন করা কঠিন হয়ে ওঠার আগেই সফটওয়্যার ও agent-এর বাজার কি পরিণত হতে পারবে।