দোলক আবার ফিরছে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ব্যক্তিগত কম্পিউটারের প্রত্যাবর্তন

১৯৭৫ সালের জানুয়ারিতে Popular Electronics তার প্রচ্ছদে MITS Altair 8800 তুলে ধরে এবং একে বাণিজ্যিক মেশিনের প্রতিদ্বন্দ্বী প্রথম কিট হিসেবে আখ্যা দেয়। এর দাম ছিল ৩৯৫ ডলার। MITS একটি বিকেলেই চারশো অর্ডার পেয়েছিল এবং তিন সপ্তাহে আড়াই লক্ষ ডলার। এর আগে, কম্পিউটার ব্যবহার করতে হলে একটি মেইনফ্রেমে সময় বুক করতে হতো এবং অন্যের মালিকানাধীন কোনো মেশিনে নিজের অংশটুকু পাওয়ার জন্য লাইনে অপেক্ষা করতে হতো। Altair একটি ছোট কিন্তু বিশাল কাজ একসঙ্গে করেছিল: এটি কম্পিউটারকে আপনার ডেস্কে নিয়ে এলো, এবং আপনাকে আর কারও সঙ্গে তা ভাগ করতে হতো না।

আমার কর্মজীবনের বেশিরভাগ সময় কেটেছে নিয়ন্ত্রিত অর্থায়নের পরিকাঠামো বিভাগে, যেখানে প্রশ্নটি কখনো কোনো সিস্টেম দেখতে কতটা চমৎকার তা নিয়ে নয়, বরং ক্ষমতাটা আসলে কোথায় থাকে এবং কে তা নিয়ন্ত্রণ করে। সেই অবস্থান থেকে, কম্পিউটিংয়ের ইতিহাসকে অবস্থান নিয়ে একটি দীর্ঘ বিতর্ক হিসেবে পড়া যায়। প্রক্রিয়াকরণ কেন্দ্র ও প্রান্তের মধ্যে ক্রমাগত স্থানান্তরিত হতে থাকে, এবং এই মুহূর্তে এটি আবার নড়ছে।

এ পর্যন্ত চক্রটি

মেইনফ্রেম যুগটি প্রয়োজনের কারণেই কেন্দ্রীভূত ছিল। কম্পিউটিং সক্ষমতা ছিল দুষ্প্রাপ্য ও ব্যয়বহুল, তাই এটি একটি কাচের ঘরে থাকত এবং আপনি সেটিতে অ্যাক্সেস ভাড়া নিতেন। ব্যক্তিগত কম্পিউটার বিপ্লব সেটি ভেঙে দিয়েছিল। Altair সলতে জ্বালিয়ে দিয়েছিল, Apple II সেটিকে একটি বাজারে পরিণত করেছিল (VisiCalc, প্রথম স্প্রেডশিট, সেই অ্যাপ্লিকেশন ছিল যা ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলোর কাছে মেশিনটি বিক্রি করেছিল), এবং ১৯৮১ সালের আগস্টে IBM PC সেটিকে একটি শিল্পে পরিণত করেছিল। IBM বাজারে সহজলভ্য যন্ত্রাংশ এবং একটি উন্মুক্ত আর্কিটেকচার ব্যবহার করেছিল, Microsoft নামে একটি ছোট কোম্পানির কাছ থেকে একটি অপারেটিং সিস্টেমের লাইসেন্স নিয়েছিল, এবং এটি করতে গিয়ে ব্যক্তিদের হাতে প্রকৃত কম্পিউটিং শক্তি তুলে দিয়েছিল। প্রায় দুই দশক ধরে, বেশিরভাগ মানুষের ব্যবহার করা সবচেয়ে সক্ষম মেশিনটি ছিল তাদের নিজের ডেস্কেরটি।

তারপর দোলকটা চুপচাপ ফিরে এল, আর আমরা বেশিরভাগই তাকে স্বাগত জানালাম। ক্লাউডের মানে হলো আপনাকে আর নিজের সার্ভার চালাতে হবে না। SaaS মানে আপনি আর সফটওয়্যারের মালিক নন, আপনি তার গ্রাহক। স্মার্টফোন, এখন পর্যন্ত তৈরি সবচেয়ে ব্যক্তিগত ডিভাইসটি, আসলে একটি পাতলা ক্লায়েন্ট হয়ে উঠল: অন্য কোথাও রাখা কম্পিউটেশন আর ডেটার দিকে তাকানো একটি সুন্দর স্ক্রিন। এটাকে ক্ষতি মনে হয়নি। সুবিধাজনক ছিল, সব কিছু সিঙ্ক হতো, নিজেই ব্যাকআপ নিত। কিন্তু নিট ফলাফল হলো আমাদের বেশিরভাগই আবার অন্যের কম্পিউটারের ভাড়াটে হয়ে গেলাম, আর মিটার সবসময় চলতেই থাকল।

সাম্প্রতিক AI ঢেউটি এর আগের যেকোনো কিছুর চেয়ে বেশি জোরে কেন্দ্রটিকে ঠেলে দিয়েছে। বড় মডেল প্রশিক্ষণ ও পরিবেশন করা এতটাই মূলধনঘন যে ক্ষমতা মাত্র কয়েকটি হাতে কেন্দ্রীভূত হয়ে যায়। সংখ্যাগুলো মোটেও সূক্ষ্ম নয়। হাইপারস্কেলার মূলধন ব্যয় ২০২৬ সালে ৬০০ বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে, যা ২০২৫ সালের তুলনায় প্রায় ৩৬ শতাংশ বেশি, এবং শুধু বড় চারটি কোম্পানির ক্ষেত্রে কিছু অনুমান ৭২৫ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত পৌঁছাচ্ছে। এর প্রায় তিন চতুর্থাংশ, প্রায় ৪৫০ বিলিয়ন ডলার, সরাসরি AI অবকাঠামোর সাথে যুক্ত: GPU, ডেটাসেন্টার, বুদ্ধিমত্তার ভৌত স্থাপনা। এটা যেন মেইনফ্রেমের কাচঘরটিই গ্রহব্যাপী স্কেলে পুনর্নির্মিত হয়েছে। যখন আপনি যার সাথে কথা বলতে পারেন সবচেয়ে বুদ্ধিমান সত্তাটি এমন কোনো ডেটাসেন্টারে থাকে যা আপনি কখনো দেখবেন না, তখন আপনি আবার অন্যের মেশিনে সময় বুক করতে ফিরে গেছেন।

কেন দোলকের ফেরাটা বিশ্বাসযোগ্য

এখানেই আমি সত্যিকার অর্থে আকর্ষণীয় কিছু খুঁজে পাই। একই AI ঢেউটি দোলককে অন্যদিকে দুলিয়ে দেওয়ার পরিস্থিতিও তৈরি করছে।

ওপেন-ওয়েট মডেলগুলো প্রায় সবার পূর্বাভাসের চেয়ে দ্রুত ব্যবধান ঘুচিয়ে দিয়েছে। ২০২৫ সাল জুড়ে এবং ২০২৬-এ এসে, Qwen, DeepSeek, Llama এবং Gemma-র মতো পরিবারগুলো কেবল আগ্রহজনক থেকে সত্যিকারের কার্যকর হয়ে উঠেছে, এবং অনেক মডেল এখন বাস্তব বেঞ্চমার্কে মালিকানাধীন মডেলগুলোর সমতুল্য। আরও গুরুত্বপূর্ণ হলো, এগুলো আপনার নিজের হার্ডওয়্যারে চলে। Microsoft-এর Phi-4-mini, মাত্র ৩.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার নিয়ে, কোনো GPU ছাড়াই একটি ল্যাপটপের CPU-তে চলে। নতুনতর মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস ডিজাইনগুলো একটি বড় মডেলকে একটি হাই-র‍্যাম ল্যাপটপে চালাতে পারে, কারণ প্রতিটি টোকেনে তারা প্যারামিটারের কেবল একটি অংশ সক্রিয় করে। যারা প্রতিদিন এই কাজ করেন, তাদের মধ্যে ব্যবহারিক ঐকমত্য হলো যে ছোট, অন-ডিভাইস মডেলগুলো এখন অন-ডিভাইস কাজে এগিয়ে আছে। ২০২২ সালে এই বাক্যটি অর্থহীন শোনাত।

সিলিকনও সেই গতিতে আসছে। Copilot+ PC-গুলো সংজ্ঞায়িত হচ্ছে একটি অন-বোর্ড NPU দিয়ে যা প্রতি সেকেন্ডে ৪০ বা তার বেশি ট্রিলিয়ন অপারেশন করে, এবং AI PC-গুলো ২০২৫ সালে বাজারের প্রায় ৪০ শতাংশ এবং ২০২৬ সালে অর্ধেকেরও বেশি দখল করবে বলে অনুমান করা হচ্ছে। নিউরাল ইঞ্জিন মেশিনের একটি আদর্শ অংশ হয়ে উঠছে, যেমনটা আগে ফ্লোটিং-পয়েন্ট ইউনিট ও GPU হয়েছিল। নিঃশব্দে, একটি বাস্তব মডেল চালাতে সক্ষম CPU-প্লাস-NPU অনেক ডেস্কে এসে পৌঁছাচ্ছে।

এই দুটো মিলিয়ে দিলে পাওয়া যায় ১৯৮১ সালের সাথে একটি মিল: সক্ষম কম্পিউটেশন, পুরোপুরি নিজের মালিকানায়, একজন মানুষের সামনে বসা। ওপেন ওয়েটস মানে আপনি মডেলটি ধরে রাখতে পারবেন, নিজের ডেটায় ফাইন-টিউন করতে পারবেন, এবং অনুমতি চাওয়া বা প্রতি টোকেনে অর্থ পরিশোধ ছাড়াই চালাতে পারবেন। একটি ব্যক্তিগত এজেন্ট সেই প্ল্যাটফর্মের বদলে আপনার জন্য কাজ করতে পারে যেটি তাকে হোস্ট করে।

আসল পুরস্কার হলো ব্যক্তিগত বিকাশ

প্রলোভন হলো এটিকে দ্রুততর চিপ নিয়ে একটি হার্ডওয়্যার গল্প হিসেবে উপস্থাপন করা। কিন্তু এটি তা নয়। প্রারম্ভিক PC গুরুত্বপূর্ণ হয়েছিল কারণ একজন উদ্যমী মানুষ হঠাৎ করে একা কী করতে পারতেন: স্প্রেডশিটে একটি ব্যবসার মডেল তৈরি করা, একটি নথি টাইপসেট করা, একটি শোবার ঘর থেকে সফটওয়্যার লিখে প্রকাশ করা। সেই মেশিনটি একটি ধারণা এবং একটি কার্যকর বস্তুর মধ্যবর্তী ব্যবধান সংকুচিত করে দিয়েছিল।

একটি ব্যক্তিগত AI কোনো বিষয় না জানা থেকে সেটিতে দক্ষ হয়ে ওঠার মধ্যবর্তী ব্যবধানেও একই কাজ করে। একটি সক্ষম লোকাল মডেল থাকলে এখন একজন মানুষ একা নতুন ক্ষেত্র শিখতে পারেন, কখনো ব্যবহার না করা ভাষায় কোড ডিবাগ করতে পারেন, চুক্তি খসড়া করতে পারেন, কিংবা এমন গতিতে পণ্যের প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারেন যার জন্য আগে একটি দল বা প্রতিষ্ঠানের সহায়তা লাগত। এই চক্রবৃদ্ধি প্রভাবটিই আসল সুবিধা। এটি ব্যক্তিগত, প্রতিটি প্রশ্নের জন্য বিল আসে না, এবং এটি আপনার নিজের। যারা উত্তর ভাড়া করার বদলে দক্ষতা গড়ে তুলতে চান, তাদের জন্য এটি একজন দৃঢ়প্রতিজ্ঞ ব্যক্তি কতটুকু হয়ে উঠতে পারেন সেই হিসাবটাই বদলে দেয়।

সৎ সতর্কতাগুলো

আমি অনিবার্যতা বিক্রি করছি না। কেন্দ্রের দিকে টানার শক্তিগুলো বাস্তব এবং প্রচুর অর্থায়িত। সেই ৬০০ বিলিয়ন ডলারের মূলধন ব্যয় থেকে আয় করতে হবে, আর সবচেয়ে সহজ উপায় হলো এমন একটি সাবস্ক্রিপশন যা আপনি কখনো বাতিল করবেন না। ডেটার মাধ্যাকর্ষণ একগুঁয়ে: আপনার ইতিহাস, আপনার ফাইল, আপনার প্রসঙ্গ ইতিমধ্যে কারো সার্ভারে আছে, আর সেগুলো সহজে ছাড়ে না। ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো বাড়তেই থাকছে, তাই সর্বোচ্চ সক্ষমতা আরও কয়েক বছর সম্ভবত হোস্টেড থাকবে। আর প্ল্যাটফর্ম লক-ইন ঘটনাক্রমে নয়, ইচ্ছাকৃতভাবে ডিজাইন করা হয়। ডিফল্ট পথটি সর্বদা হোস্টেডই হবে, কারণ ডিফল্টেই টাকা।

তাই এই ফিরে আসার সুযোগটি উপলব্ধ, নিশ্চিত নয়। প্রথম দিকের PC শুধু প্রযুক্তি থাকার কারণে কম্পিউটিং গণতান্ত্রিক করেনি। এটি করেছিল কারণ যথেষ্ট মানুষ মেইনফ্রেম ভাড়া নেওয়ার বদলে মেশিনটি নিজে কিনে নেওয়ার পথ বেছে নিয়েছিল। নিজের AI নিজে রাখার হার্ডওয়্যার এখন বাজারে আসছে। আমরা সেভাবে ব্যবহার করব কিনা, ১৯৮১ সালের মতোই, সেটি একটি পছন্দ। আমি জানি দুটির মধ্যে কোনটা বেছে নিলে আরও বেশি কিছু গড়া যায়।

সূত্র

• ব্যক্তিগত কম্পিউটারের ইতিহাস: ১৯৭৫-১৯৮৪ (Low End Mac)
• Altair 8800, CHM বিপ্লব (Computer History Museum)
• ব্যক্তিগত কম্পিউটিংয়ের ইতিহাস (Everything Everywhere)
• ২০২৬ সালে স্থানীয়ভাবে চালানোর জন্য সেরা ওপেন-সোর্স ও ওপেন-ওয়েট LLM মডেল (Hugging Face)
• ওপেন-ওয়েট মডেল H1 2026: DeepSeek, Qwen, Llama পর্যালোচনা (Digital Applied)
• বৈশ্বিক AI-PC বাজারের সম্ভাবনা ২০২৫-২০৩০ (TS2)
• ২০২৬ সালে হাইপারস্কেলারদের মূলধন ব্যয় $600B ছাড়িয়ে গেছে (Introl)