হুয়াওয়ে টেকনোলজিসের মেঘভিত্তিক (ক্লাউড) ইউনিট, লুনার নিউ ইয়ার ছুটির মধ্যেও কাজ চালিয়ে গিয়েছে, যাতে ডীপসীক-এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) মডেলগুলো সহজলভ্য ও সাশ্রয়ী মূল্যে ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছানো যায়।
হুয়াওয়ে’র ক্লাউড ইউনিট, বেইজিংভিত্তিক এআই অবকাঠামো স্টার্টআপ সিলিকনফ্লো-এর সঙ্গে অংশীদারিত্ব গড়ে তুলেছে, যাতে টেলিকম জায়ান্ট হুয়াওয়ে’র অ্যাসেন্ড মেঘভিত্তিক সেবার মাধ্যমে ডীপসীক-এর বৃহৎ ভাষা মডেল V3 এবং যুক্তিবোধ মডেল R1 ব্যবহারকারীদের জন্য সহজলভ্য হয়। হুয়াওয়ে ক্লাউড এক বিবৃতিতে জানিয়েছে যে, এই পারফরম্যান্স “বিশ্বমানের প্রিমিয়াম গ্রাফিক প্রসেসিং ইউনিট (GPU)-তে পরিচালিত ডীপসীক মডেলের সমান”।
সাশ্রয়ী মূল্যে এআই সুবিধা
সিলিকনফ্লো জানিয়েছে, তারা প্ল্যাটফর্মে V3 ব্যবহারের জন্য প্রতি ১০ লাখ ইনপুট টোকেনে মাত্র ১ ইউয়ান (১৩ সেন্ট) এবং প্রতি ১০ লাখ আউটপুট টোকেনে ২ ইউয়ান চার্জ নির্ধারণ করেছে। R1 মডেলের জন্য এই চার্জ যথাক্রমে ৪ ইউয়ান এবং ১৬ ইউয়ান।
ডীপসীক মডেলস চীন এবং যুক্তরাষ্ট্রে ব্যাপক জনপ্রিয়তা অর্জন করছে। সম্প্রতি, ওপেনএআই বিনিয়োগকারী মাইক্রোসফট R1 মডেলকে তার অ্যাজ্যুর মেঘভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম ও গিটহাবে সংযুক্ত করেছে, যার ফলে ব্যবহারকারীরা এটি লোকাল কো-পাইলট+ পার্সোনাল কম্পিউটারে চালাতে পারবে। একইভাবে, আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (AWS) R1 মডেলকে তাদের প্ল্যাটফর্মে অন্তর্ভুক্ত করেছে, এটিকে “শক্তিশালী ও ব্যয়-সাশ্রয়ী” এআই সমাধান হিসেবে তুলে ধরছে।
চীনের এআই প্রযুক্তিতে স্বনির্ভরতা
হুয়াওয়ে’র অ্যাসেন্ড মেঘভিত্তিক সেবা, এর নিজস্ব হার্ডওয়্যার সমাধান দ্বারা পরিচালিত হয়। যদিও কোম্পানিটি নির্দিষ্ট কোন চিপ ব্যবহৃত হয়েছে তা প্রকাশ করেনি, তবে এটি স্পষ্ট যে চীন বর্তমানে বিদেশি প্রযুক্তির ওপর নির্ভরতা কমিয়ে নিজস্ব এআই খাতকে শক্তিশালী করার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।
হ্যাংঝৌ-ভিত্তিক ডীপসীক, তুলনামূলক কম খরচে উন্নত এআই মডেল তৈরি করে, যা সিলিকন ভ্যালি ও ওয়াল স্ট্রিটে আলোড়ন সৃষ্টি করেছে। ইতোমধ্যে চীনের প্রযুক্তি জায়ান্ট টেনসেন্টও ডীপসীক-এর যুক্তিবোধ মডেল R1 গ্রহণ করেছে এবং মাত্র তিন মিনিটের সেটআপ প্রক্রিয়ায় এটি তাদের ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে সংযুক্ত করেছে।
যুক্তরাষ্ট্রের উচ্চ-মানের চিপ নিষেধাজ্ঞার চাপ মোকাবিলা করে চীন যখন তার নিজস্ব এআই ব্যবস্থা গড়ে তুলতে দ্রুত এগিয়ে চলেছে, তখন হুয়াওয়ে ও সিলিকনফ্লো-এর এই অংশীদারিত্ব দেশটির কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খাতে স্বনির্ভরতা অর্জনের গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসেবে দেখা হচ্ছে।