ইয়ান লেকুন মেটা ছেড়ে ওয়ার্ল্ড মডেলে $3.5 বিলিয়নের বাজি ধরলেন

$3.5 বিলিয়নের জুয়া

যখন লেকুনের মতো যোগ্যতাসম্পন্ন কেউ লঞ্চের আগেই €3 বিলিয়ন মূল্যায়নে €500 মিলিয়ন সংগ্রহ করেন, তখন সমগ্র শিল্প মনোযোগ দেয়। AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) আনুষ্ঠানিকভাবে জানুয়ারি 2026-এ একটি সরল কিন্তু বিপ্লবী থিসিস নিয়ে যাত্রা শুরু করল: LLM প্রকৃত বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি মৃত প্রান্ত।

লেকুন এটা বছরের পর বছর বলে আসছেন, কিন্তু এখন তিনি তার ক্যারিয়ার দাঁতে করে নিচ্ছেন। প্যারিসে AI-Pulse সম্মেলনে, তিনি পরিষ্কার বললেন: "সিলিকন ভ্যালি জেনারেটিভ মডেল দ্বারা সম্পূর্ণ সম্মোহিত। আপনাকে এই ধরনের কাজ সিলিকন ভ্যালির বাইরে করতে হবে।"

কেন LLM যথেষ্ট নয়

এখানে মূল যুক্তি, এবং এটি আশ্চর্যজনকভাবে সহজ। LLM পরবর্তী টোকেন পূর্বাভাস দেয়। এটুকুই। তারা পদার্থবিদ্যা বোঝে না। তারা সেশনের মধ্যে স্থায়ী মেমরি বজায় রাখে না। তারা বাস্তব বিশ্বে বহু-ধাপের কার্যক্রম পরিকল্পনা করতে পারে না।

লেকুন যুক্তি দেন যে এই মৌলিক সীমাবদ্ধতার মানে হল LLM কখনোই সেই ধরনের প্রাসঙ্গিক বোধগম্যতা অর্জন করবে না যা মানুষ স্বাভাবিক মনে করে। একটি শিশু যে কখনো একটি নির্দিষ্ট বস্তু দেখেনি, তবুও পূর্বাভাস দিতে পারে যে এটি ফেলে দিলে পড়বে। LLM, সমগ্র ইন্টারনেটে প্রশিক্ষিত হওয়া সত্ত্বেও, নির্ভরযোগ্যভাবে এই অনুমান করতে পারে না।

ওয়ার্ল্ড মডেল আসলে কী?

আপনি যদি AI ভিডিওতে ওয়ার্ল্ড মডেলের বিবর্তন অনুসরণ করে থাকেন, তাহলে এই প্রযুক্তির ঝলক দেখেছেন। Runway-এর GWM-1 এবং World Labs-এর Marble হল স্থানিক সম্পর্ক এবং পদার্থবিদ্যা বোঝে এমন AI তৈরির প্রাথমিক প্রচেষ্টা।

কিন্তু AMI Labs আরও এগিয়ে যাচ্ছে। লেকুনের দৃষ্টিভঙ্গি শুধু ভালো ভিডিও জেনারেশন নিয়ে নয়, যদিও এটি অবশ্যই একটি অংশ। এটি AI সিস্টেম সম্পর্কে যা:

• ✓শারীরিক পরিবেশ পর্যবেক্ষণ এবং মিথস্ক্রিয়া করতে পারে
• ✓কাজ করার আগে "যদি হয়" পরিস্থিতি সিমুলেট করতে পারে
• ✓জটিল, বহু-ধাপের কাজে প্রসঙ্গ বজায় রাখতে পারে
• ✓বিভিন্ন ডোমেইনের মধ্যে জ্ঞান স্থানান্তর করতে পারে

এটিকে AI-কে কল্পনা করার ক্ষমতা দেওয়া হিসাবে ভাবুন। সৃজনশীল অর্থে নয়, বরং পূর্বাভাসমূলক অর্থে। এই বোতাম টিপলে কী হবে? ডানে নয়, বাঁয়ে মোড় নিলে কী হবে? এই দুটি রাসায়নিক মিশ্রিত করলে কী হবে?

প্রথম অ্যাপ্লিকেশন: হেলথকেয়ার

AMI Labs রোবোটিক্স বা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন দিয়ে শুরু করছে না, যদিও সেগুলো স্পষ্টতই রোডম্যাপে আছে। তাদের প্রথম স্থাপনা হেলথকেয়ারে হবে Nabla-এর সাথে অংশীদারিত্বের মাধ্যমে, সেই মেডিকেল ট্রান্সক্রিপশন স্টার্টআপ যার CEO, অ্যালেক্স লেব্রুন, এখন AMI Labs-এর নেতৃত্ব দিচ্ছেন।

এটি স্মার্ট পজিশনিং। হেলথকেয়ারে বিশাল কনটেক্সট-সুইচিং সমস্যা আছে। একজন রোগীর যাত্রায় ডজনখানেক টাচপয়েন্ট থাকে, প্রতিটি বিভিন্ন সিস্টেম দ্বারা পরিচালিত। যদি ওয়ার্ল্ড মডেল সেই যাত্রায় সুসংগত বোধগম্যতা বজায় রাখতে পারে, এটি প্রমাণ করে যে প্রযুক্তি উচ্চ-ঝুঁকির পরিবেশে কাজ করে।

প্রতিযোগিতামূলক ল্যান্ডস্কেপ

AMI Labs একটি ঘনবসতিপূর্ণ ক্ষেত্রে প্রবেশ করছে, কিন্তু সম্ভবত সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য প্রতিষ্ঠাতার সাথে:

লেকুনের পদ্ধতিকে যা আলাদা করে তা হল LLM স্কেলিং হাইপোথিসিসের স্পষ্ট প্রত্যাখ্যান। যখন OpenAI এবং Anthropic LLM বড় করতে সম্পদ ঢালছে, লেকুন আর্কিটেকচারাল উদ্ভাবনে বাজি ধরছেন। তিনি বিশ্বাস করেন অগ্রগতি আসবে মডেলগুলো কীভাবে শেখে তা থেকে, তাদের কত প্যারামিটার আছে তা থেকে নয়।

AI ভিডিওর জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

যারা AI ভিডিও স্পেস দেখছেন, তাদের জন্য AMI Labs গুরুত্বপূর্ণ কিছু উপস্থাপন করে। সাম্প্রতিক মডেলে যে ফিজিক্স সিমুলেশন উন্নতি আমরা দেখেছি তা ওয়ার্ল্ড মডেলের দিকে শিশুর পদক্ষেপ।

কল্পনা করুন একটি ভিডিও তৈরি করা এবং বলতে পারা "এখন চরিত্রকে সেই বস্তুটি তুলতে বলো" এবং AI সঠিকভাবে সেই মিথস্ক্রিয়ার ফিজিক্স সিমুলেট করে। সেখানেই ওয়ার্ল্ড মডেল আমাদের নিয়ে যায়।

আমরা ইতিমধ্যে TurboDiffusion-এর রিয়েল-টাইম জেনারেশন এবং Runway-এর ইন্টারেক্টিভ ভিডিও পরীক্ষায় এর ইঙ্গিত দেখেছি। কিন্তু সেগুলো এখনও মৌলিকভাবে ডিফিউশন মডেল যার উপর ফিজিক্স ছিটানো। সত্যিকারের ওয়ার্ল্ড মডেল প্যারাডাইম উল্টে দেবে: প্রথমে ফিজিক্স, পরে চেহারা।

প্যারিস ফ্যাক্টর

একটি বিস্তারিত যা আমার মনোযোগ আকর্ষণ করেছে: লেকুন ইচ্ছাকৃতভাবে সিলিকন ভ্যালির বাইরে AMI Labs তৈরি করছেন, প্যারিসে কেন্দ্রীভূত শক্তিশালী ইউরোপীয় উপস্থিতির সাথে।

একটি ব্যবহারিক কারণ আছে: ইউরোপীয় AI প্রতিভা বিশ্বমানের কিন্তু প্রায়ই আমেরিকান কোম্পানিরা উপেক্ষা করে। কিন্তু একটি দার্শনিক কারণও আছে। মনে হয় লেকুন বিশ্বাস করেন যে বে এরিয়ায় LLM-এর চারপাশে গ্রুপথিঙ্ক এতটাই শক্তিশালী যে প্রকৃত উদ্ভাবনের ভৌগোলিক দূরত্ব প্রয়োজন।

ইউরোপীয় AI-এর জন্য, এটি বৈধতা। ক্ষেত্রের সবচেয়ে পুরস্কৃত গবেষকদের একজন বাজি ধরছেন যে পরবর্তী অগ্রগতি এখান থেকে আসবে, পালো আল্টো থেকে নয়।

পরবর্তীতে কী হবে

AMI Labs সবে শুরু হচ্ছে, কিন্তু প্রভাব উল্লেখযোগ্য। যদি লেকুন সঠিক হন, আমরা AI সিস্টেম কীভাবে তৈরি হয় তাতে একটি প্যারাডাইম শিফট দেখতে যাচ্ছি।

সবচেয়ে বড় প্রশ্ন হল সময়। ওয়ার্ল্ড মডেল তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয়, কিন্তু তারা কি গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার জন্য যথেষ্ট দ্রুত ব্যবহারিক ফলাফল দিতে পারবে? LLM সীমিত হতে পারে, কিন্তু তারা এখনই দরকারী। OpenAI এবং Anthropic সেই উপযোগিতার উপর সাম্রাজ্য তৈরি করছে।

লেকুন বাজি ধরছেন যে LLM সিলিং মানুষের ধারণার চেয়ে কম, এবং যখন ব্যবহারকারীরা এটিতে আঘাত করবে, তারা বিকল্প খুঁজবে। AMI Labs প্রস্তুত থাকতে চায়।

বৃহত্তর চিত্র

এই পদক্ষেপ সম্পর্কে আমি যা উত্তেজনাপূর্ণ পাই তা শুধু প্রযুক্তি নয়। এটি AI গবেষণা সংস্কৃতির জন্য যা উপস্থাপন করে। অনেক দিন ধরে, আমাদের ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার এবং স্কেল-ই-সব-কিছু চিন্তার চারপাশে একটি মনোকালচার ছিল। লেকুনের AMI Labs শুরু করা বিকল্প পদ্ধতির একটি উচ্চ-প্রোফাইল সমর্থন।

ওয়ার্ল্ড মডেল AGI-এর পথ প্রমাণিত হোক বা না হোক, ইয়ান লেকুনের এই পদ্ধতিতে সম্পূর্ণ প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার মানে এটি একটি গুরুতর, ভালভাবে অর্থায়িত প্রচেষ্টা পাবে। এবং এটি সবার জন্য ভালো যারা বিশ্বাস করে যে AI গবেষণা চিন্তার বৈচিত্র্য থেকে উপকৃত হয়।

পরবর্তী কয়েক বছর দেখার জন্য আকর্ষণীয় হবে।