বিশ্বের AI Chip বাজারে Nvidia-র দীর্ঘদিনের আধিপত্যের সামনে নতুন প্রতিযোগিতা তৈরি করছে মার্কিন Semiconductor প্রতিষ্ঠান Broadcom। Generative AI-এর জন্য Nvidia-র GPU এখনো গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করলেও বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো নিজস্ব AI Processor তৈরিতে বিনিয়োগ বাড়াচ্ছে। এই পরিবর্তনের অন্যতম সুবিধাভোগী হয়ে উঠছে Broadcom। বিশেষ করে Custom AI Chip এবং Data Center Networking প্রযুক্তিতে প্রতিষ্ঠানটির অবস্থান ক্রমেই শক্তিশালী হচ্ছে।
AI অবকাঠামোর বাজারে Nvidia-র প্রধান প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবে এতদিন AMD ও Intel-এর নাম বেশি আলোচিত হয়েছে। তবে বাজার বিশ্লেষকদের নজর এখন Broadcom-এর দিকেও। কারণ প্রতিষ্ঠানটি Nvidia-র মতো শুধু GPU বিক্রির প্রতিযোগিতায় সীমাবদ্ধ নেই। বরং বিশ্বের বড় AI কোম্পানিগুলোকে তাদের প্রয়োজন অনুযায়ী বিশেষায়িত Processor তৈরিতে সহায়তা করছে।
এই প্রযুক্তির কেন্দ্রে রয়েছে Application-Specific Integrated Circuit বা ASIC। সাধারণ GPU বিভিন্ন ধরনের Computing Task পরিচালনার জন্য তৈরি হলেও ASIC নির্দিষ্ট কাজের উপযোগী করে ডিজাইন করা হয়। ফলে AI Training ও Inference-এর নির্দিষ্ট Workload পরিচালনায় এসব Custom Chip কার্যকর বিকল্প হয়ে উঠতে পারে।
Broadcom-এর অন্যতম বড় অংশীদার Alphabet। Google-এর Tensor Processing Unit বা TPU তৈরিতে প্রতিষ্ঠানটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। এর মধ্যে সপ্তম প্রজন্মের Ironwood Processor-ও রয়েছে। এসব Processor Google Cloud-এর AI Infrastructure পরিচালনায় ব্যবহৃত হচ্ছে। Anthropic-এর মতো AI প্রতিষ্ঠানও Google-এর TPU অবকাঠামো ব্যবহার করছে।
প্রকাশিত পরিকল্পনা অনুযায়ী, Anthropic-এর জন্য ২০২৭ সালে ৫ Gigawatt এবং ২০২৮ সালে অতিরিক্ত ১০ Gigawatt ক্ষমতার অষ্টম প্রজন্মের TPU অবকাঠামো মোতায়েনের প্রত্যাশা রয়েছে Broadcom-এর। এই পরিকল্পনা বাস্তবায়িত হলে Custom AI Processor-এর বাজারে প্রতিষ্ঠানটির অবস্থান আরও শক্তিশালী হতে পারে।
অন্যদিকে Meta নিজস্ব Meta Training and Inference Accelerator বা MTIA Processor উন্নয়নে Broadcom-এর সঙ্গে কাজ করছে। Meta-এর লক্ষ্য নিজেদের AI Workload পরিচালনার জন্য বিশেষায়িত Computing Infrastructure তৈরি করা।
OpenAI-এর সঙ্গেও Broadcom-এর বড় ধরনের সহযোগিতা রয়েছে। গত অক্টোবরে দুই প্রতিষ্ঠান ২০২৮ সালের শেষ নাগাদ ৫ Gigawatt ক্ষমতার XPU Infrastructure মোতায়েনের পরিকল্পনা ঘোষণা করে।
প্রতিবেদন অনুযায়ী, OpenAI-এর প্রথম Custom Processor-এর Code Name ‘Jalapeno’। ২০২৭ সালে ১ দশমিক ৩ Gigawatt ক্ষমতার প্রাথমিক Deployment-এ এই Processor ভূমিকা রাখতে পারে বলে প্রত্যাশা করা হচ্ছে।
এই অংশীদারিত্বগুলো Broadcom-এর ব্যবসায়িক অবস্থান পরিবর্তন করছে। প্রতিষ্ঠানটি এখন শুধু Semiconductor সরবরাহকারী নয়, বড় AI Developer-দের Computing Infrastructure তৈরির গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি অংশীদার হিসেবেও কাজ করছে।
Custom Silicon-এর চাহিদা বৃদ্ধির প্রভাব প্রতিষ্ঠানটির আর্থিক পূর্বাভাসেও দেখা যাচ্ছে। প্রকাশিত প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে, অর্থবছরের তৃতীয় প্রান্তিকে AI Semiconductor-সংশ্লিষ্ট রাজস্ব তিন গুণের বেশি বেড়ে ১৬ দশমিক ৭ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে। এর প্রায় ৭৩ শতাংশ এসেছে Custom Chip থেকে।
একই প্রতিবেদনে চতুর্থ প্রান্তিকে এই খাতের রাজস্ব ২১ দশমিক ৭ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছানোর পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে। দীর্ঘমেয়াদি হিসাবে ২০২৭ অর্থবছরে ১১৫ বিলিয়ন এবং ২০২৮ অর্থবছরে ২৩০ বিলিয়ন ডলারের সম্ভাবনার কথাও উল্লেখ রয়েছে। তবে এসব পরিসংখ্যানের হিসাবের ভিত্তি ও কোম্পানির আনুষ্ঠানিক আর্থিক প্রতিবেদনের সঙ্গে সামঞ্জস্য স্বাধীনভাবে নিশ্চিত করা যায়নি।
Broadcom-এর আরেকটি বড় সুবিধা Data Center Networking প্রযুক্তিতে প্রতিষ্ঠানটির দক্ষতা। AI Infrastructure পরিচালনায় শুধু শক্তিশালী Processor থাকলেই হয় না। হাজার হাজার Chip-এর মধ্যে দ্রুত Data Transfer এবং নিরবচ্ছিন্ন Connectivity নিশ্চিত করাও প্রয়োজন।
এই ক্ষেত্রে Broadcom-এর Ethernet Switching এবং Optical Connectivity প্রযুক্তি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। বড় AI Data Center-এ Processor Cluster সংযুক্ত রাখা এবং Computing Performance বজায় রাখতে এসব প্রযুক্তি ব্যবহৃত হয়।
Nvidia-ও GPU-এর পাশাপাশি Networking এবং AI Infrastructure প্রযুক্তিতে শক্তিশালী অবস্থান ধরে রেখেছে। তবে Broadcom-এর Custom Silicon ব্যবসা বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোকে বিকল্প Processor Architecture ব্যবহারের সুযোগ তৈরি করে দিচ্ছে।
বিশেষ করে নির্দিষ্ট AI Workload-এর জন্য তৈরি ASIC Processor বিদ্যুৎ ব্যবহার, Computing Efficiency এবং দীর্ঘমেয়াদি পরিচালন ব্যয়ের ক্ষেত্রে সুবিধা দিতে পারে। যদিও বাস্তবে এসব সুবিধা নির্ভর করে Chip Design, Software Compatibility এবং সংশ্লিষ্ট Workload-এর ওপর।
এ কারণে Broadcom-এর উত্থান মানেই Nvidia-র GPU বাজার হারিয়ে ফেলা নয়। বরং AI Computing-এর বাজারে GPU এবং Custom Accelerator পাশাপাশি ব্যবহারের প্রবণতা বাড়তে পারে।
Alphabet, Meta, OpenAI এবং Anthropic-এর মতো প্রতিষ্ঠানের সঙ্গে Broadcom-এর সম্পর্ক দেখাচ্ছে, AI Infrastructure-এর ভবিষ্যৎ শুধু একটি Chip Architecture-এর ওপর নির্ভর করছে না। বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো নিজেদের Computing Capacity, খরচ এবং প্রযুক্তিগত নিয়ন্ত্রণের মধ্যে ভারসাম্য আনতে বিকল্প ব্যবস্থা তৈরি করছে।
এই পরিবর্তন Broadcom-এর জন্য বড় ব্যবসায়িক সুযোগ তৈরি করেছে। Nvidia-র আধিপত্য কতটা কমবে, তা এখনো অনিশ্চিত। তবে Custom AI Chip ও Networking Infrastructure-এর ক্রমবর্ধমান চাহিদা Broadcom-কে AI Semiconductor বাজারের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ প্রতিযোগী হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করছে।
The post Nvidia-র আধিপত্যে চ্যালেঞ্জ, AI Chip বাজারে শক্তিশালী হচ্ছে Broadcom appeared first on ZoomBangla.
