Nvidia‑র 1993 থেকে আজ পর্যন্ত যাত্রা: একটি গ্রাফিক্স স্টার্টআপ থেকে কীভাবে এটি গেমিং, CUDA‑ভিত্তিক GPU কম্পিউটিং, ডাটা সেন্টার ও Mellanox‑এর মতো অধিগ্রহণের মাধ্যমে বিশ্বজুড়ে AI শক্তিতে পরিণত হলো—কী পণ্য, প্রযুক্তিগত ব্রেকথ্রু, নেতৃবৃন্দ ও কৌশলগত বাজি এই রূপান্তর চালিত করেছে।
Nvidia আজকাল অনেকের জন্য আলাদা কারণে পরিচিত। পিসি‑গেমাররা GeForce গ্রাফিক্স কার্ড ও মসৃণ ফ্রেমরেটের কথা ভাবেন। AI গবেষকরা এমন GPU‑এর কথা মনে করেন যা সীমান্তগত মডেলগুলো দিনগুলোতে না হয়ে ঘণ্টায় ট্রেন করতে পারে। বিনিয়োগকারীরা এটিকে ইতিহাসের অন্যতম উচ্চমূল্যমান সেমিকন্ডাক্টর কোম্পানি হিসেবে দেখে, এমন একটি স্টক যা পুরো AI বুমের প্রক্সি হয়ে উঠেছে।
তবে এটি জয় করতে অনিবার্য ছিল না। Nvidia 1993‑এ প্রতিষ্ঠিত হলে এক ক্ষুদ্র স্টার্টআপ ছিল, যা একটি নীচ‑ধারণায় বাজি ধরেছিল: গ্রাফিক্স চিপগুলি ব্যক্তিগত কম্পিউটিংকে বদলে দেবে। তিন দশক ধরে এটি একটি সংগ্রামী গ্রাফিক্স কার্ড নির্মাতাকে বিশ্ববিদ্যালয়, গবেষণা ও ডাটা সেন্টারের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত করল—আজ এটি সুপার‑রেকমেন্ডেশন সিস্টেম, স্বয়ংচালিত ড্রাইভিং প্রোটোটাইপ এবং বিশাল ভাষা মডেলগুলো চালায়।
Nvidia‑র ইতিহাস বোঝা আধুনিক AI হার্ডওয়্যার এবং তার আশেপাশে গড়ে উঠা ব্যবসায়িক মডেলগুলো বুঝার সবচেয়ে স্পষ্ট উপায়গুলোর একটি। কোম্পানিটি কয়েকটি বড় জোরের সম্মিলনস্থলে বসে আছে:
পথে Nvidia বারবার উচ্চ‑ঝুঁকিপূর্ণ বাজি বাজিয়েছে: প্রোগ্রামেবল GPU‑কে প্রাধান্য দিয়ে বাজারের আগে বিনিয়োগ, ডিপ লার্নিংয়ের জন্য পূর্ণ সফটওয়্যার স্ট্যাক তৈরী, এবং Mellanox‑এর মতো অধিগ্রহণে বিলিয়ন ডলার ব্যয়—এইসব কৌশল কোম্পানিটিকে আজ এখানে নিয়ে এসেছে।
এই নিবন্ধটি 1993 থেকে আজ পর্যন্ত Nvidia‑র যাত্রা অন্বেষণ করে, ফোকাস করে:
নিবন্ধটি প্রযুক্তি, ব্যবসা ও বিনিয়োগে আগ্রহী পাঠকদের জন্য রচিত, যারা জানতে চান কিভাবে Nvidia একটি AI‑দিগ্গজে পরিণত হলো—এবং পরের ধাপগুলো কী হতে পারে।
1993‑এ তিনজন ইঞ্জিনিয়ার—বিভিন্ন ব্যক্তিত্ব নিয়ে—সিলিকন ভ্যালির একটি Denny’s বুথে Nvidia শুরু করেন। জেনসেন হুয়াং, তৎকালীন LSI Logic‑এর এক চিপ ডিজাইনার, বিশাল আকাঙ্ক্ষা এবং গ্রাহক‑ ও বিনিয়োগকারীর সাথে গল্প বলার প্রতিভা নিয়ে এসেছিলেন। ক্রিস মালাচোস্কি Sun Microsystems থেকে এসেছিলেন উচ্চ‑পারফরম্যান্স ওয়ার্কস্টেশন অভিজ্ঞতা নিয়ে। কার্টিস প্রিয়েম IBM ও Sun‑এ কাজ করে সিস্টেম আর্কিটেকচারের প্রতি আবেগী ছিলেন—কিভাবে হার্ডওয়্যার ও সফটওয়্যার মিলে কাজ করে।
তৎকালীন ভ্যালি ওয়ার্কস্টেশন, মিনিকম্পিউটার ও উদীয়মান পিসি নির্মাতাদের চারপাশে ঘোরে। 3D গ্রাফিক্স শক্তিশালী ছিল কিন্তু বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই ব্যয়বহুল, Silicon Graphics (SGI) ও অন্যান্য ওয়ার্কস্টেশন বিক্রেতাদের সাথে সম্পর্কিত।
হুয়াং ও সহ‑প্রতিষ্ঠকেরা একটি সুযোগ দেখলেন: সেই ভিজ্যুয়াল কম্পিউটিং শক্তিকে সস্তা ভোক্তা‑পিসিতে নিয়ে আসা। যদি লক্ষ লক্ষ মানুষ উচ্চ-মানের 3D গ্রাফিক্স পেতে পারে গেম ও মাল্টিমিডিয়ার জন্য, তাহলে বাজার কর্মী‑বিশেষের তুলনায় অনেক বড় হবে।
Nvidia‑র প্রতিষ্ঠা মূলত সাধারণ সেমিকন্ডাক্টর নয়; এটি ছিল ভোক্তা মার্কেটে ত্বরান্বিত গ্রাফিক্স নিয়ে কাজ করার এক স্পষ্ট বাজি। CPU‑এর বদলে একটি বিশেষায়িত গ্রাফিক্স প্রসেসর 3D সিন রেন্ডারিং‑এর জটিল গণিত সামলাবে—এটাই দলটি বিশ্বাস করেছিল।
দলটি মনে করেছিল এটি দরকার:
হুয়াং Sequoia-র মত ভেঞ্চার ফার্ম থেকে প্রাথমিক তহবিল তুলেছিলেন, কিন্তু সম্পদ কখনোই প্রচুর ছিল না। প্রথম চিপ NV1 দূরদর্শী ছিল কিন্তু উঠে আসা DirectX স্ট্যান্ডার্ড ও শাসক গেমিং এপিআইগুলোর সাথে সামঞ্জস্যহীন ছিল। এটি খারাপভাবে বিক্রি হয় এবং প্রায় কোম্পানিকে ধ্বংসের মুখে ঠেলে দেয়।
Nvidia দ্রুত RIVA 128 (NV3) দিকে পিভট করে—ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড মেনে নেয়, আর্কিটেকচার পুনরায় বিন্যাস করে এবং গেম ডেভেলপার ও Microsoft‑এর সাথে কাজ করা শেখে। পাঠ: শুধুমাত্র প্রযুক্তি যথেষ্ট নয়; ইকোসিস্টেম সামঞ্জস্য জীবিত থাকার চাবিকাঠি।
শুরু থেকেই Nvidia এমন একটি সংস্কৃতি গড়ে তুলেছিল যেখানে ইঞ্জিনিয়ারদের প্রভাব disproportionate ছিল এবং টাইম‑টু‑মার্কেটকে অস্তিত্বগত মনে করা হত। দলগুলো দ্রুত চলে, ডিজাইনগুলো দ্রুত পুনরায় করে, এবং কিছু বাজি ব্যর্থ হলে তা মেনে নেওয়া হত।
ক্যাশ সংকট মিতব্যয়িতা বাড়িয়েছিল: পুরনো অফিস ফার্নিচার, দীর্ঘ সময় কাজ, এবং বড় হায়ারার্কিক্যাল টিম তৈরির বদলে সামর্থ্যশালী ইঞ্জিনিয়ার নিয়োগে ঝোঁক—এই সংস্কৃতি পরে Nvidia‑কে বড় সুযোগে আক্রমণ করতে সাহায্য করে।
1990‑এর দশকের মাঝামাঝি পিসি গ্রাফিক্স ভাঙচুর ও বিভক্ত ছিল। অনেক গেম এখনও সফটওয়্যার রেন্ডারিং‑এ ভর করে, যেখানে CPU বেশিরভাগ কাজ করে। 2D অ্যাক্সিলারেটর ছিল উইন্ডোজের জন্য, ও প্রাথমিক 3D অ্যাড‑ইন কার্ড যেমন 3dfx’s Voodoo গেমগুলোর সহায়ক ছিল, কিন্তু 3D হার্ডওয়্যার প্রোগ্রাম করার কোন স্ট্যান্ডার্ড ছিল না। Direct3D ও OpenGL এখনও পরিণত হচ্ছিল, এবং ডেভেলপারদের প্রায়ই নির্দিষ্ট কার্ড লক্ষ্য করে কাজ করতে হতো।
এই পরিবেশে Nvidia প্রবেশ করেছিল: দ্রুত পরিবর্তনশীল, বিশৃঙ্খল এবং এমন অনেক সুযোগে ভরা কোম্পানি যে পারফরম্যান্স ও পরিষ্কার প্রোগ্রামিং মডেল একসাথে দিতে পারে।
Nvidia‑র প্রথম বড় পণ্য NV1, 1995‑এ লঞ্চ হয়। এটি একই কার্ডে 2D, 3D, অডিও এবং এমনকি Sega Saturn গেমপ্যাড সাপোর্ট করার চেষ্টা করেছিল। প্রযুক্তিগতভাবে এটি বৃদ্ধির পৃষ্ঠতল হিসেবে কোয়াড্রাটিক সারফেস ব্যবহার করেছিল, যখন Microsoft ও শিল্প সাধারণত ত্রিভুজ পলিগন ভিত্তিক 3D API‑এর দিকে যাচ্ছিল।
DirectX‑এর সাথে মিল না থাকায় এবং সীমিত সফটওয়্যার সাপোর্টের কারণে NV1 বাণিজ্যিকভাবে ব্যর্থ হয়। কিন্তু এটি Nvidia‑কে দুটি গুরুত্বপূর্ণ পাঠ শিখিয়েছিল: ডোমিন্যান্ট API অনুসরণ করো (DirectX), এবং একজোরে 3D পারফরম্যান্সে ফোকাস কর।
Nvidia RIVA 128 (1997)‑এর সঙ্গে পুনরায় সংগঠিত হয়। এটি ত্রিভুজ ও Direct3D গ্রহণ করে, শক্তিশালী 3D পারফরম্যান্স দেয় এবং 2D ও 3D একত্রে একটি কার্ডে দেয়। সমালোচকরা লক্ষ্য করেন, এবং OEM‑রা Nvidia‑কে একটি সিরিয়াস পার্টনার হিসেবে দেখতে শুরু করে।
RIVA TNT ও TNT2 ফর্মুলাটি পরিমার্জন করে: উন্নত ইমেজ মান, উচ্চ রেজোলিউশন ও উন্নত ড্রাইভার। 3dfx তখনও মানসিক দক্ষতায় এগিয়ে ছিল, কিন্তু Nvidia ঘনীভূত ড্রাইভার আপডেট ও গেম ডেভেলপারদের আকর্ষণ করে দ্রুত ঘাটতি পুষিয়ে নিত।
1999‑এ Nvidia GeForce 256 পরিচয় করাল এবং এটিকে “বিশ্বের প্রথম GPU” (Graphics Processing Unit) হিসেবে ব্র্যান্ড করলো। এটি কেবল মার্কেটিং ছিল না। GeForce 256 হার্ডওয়্যার ট্রান্সফর্ম ও লাইটিং (T&L) ইন্টিগ্রেট করেছিল, ফলে জ্যামিতিক গণনা CPU থেকে গ্রাফিক্স চিপে অফলোড হতে পারে।
এই পরিবর্তনে CPU গেম লজিক ও ফিজিক্সের জন্য মুক্ত হলো, যখন GPU আরও জটিল 3D সিন সামলাতে সক্ষম হল। গেমগুলো বেশি পলিগন ড্র করতে পারল, বাস্তবসম্মত লাইটিং ব্যবহার করতে পারল, এবং উচ্চ রেজোলিউশনে মসৃণভাবে চলল।
একই সময়ে PC গেমিং বিস্ফোরিত হচ্ছিল—Quake III Arena ও Unreal Tournament মতো শিরোনামগুলোর কারণে এবং Windows ও DirectX দ্রুত গ্রহণের জন্য। Nvidia এই বৃদ্ধির সঙ্গে ঘনভাবে সারিবদ্ধ হল।
কোম্পানিটি Dell ও Compaq‑এর মত বড় OEM‑দের সাথে ডিজাইন‑উইন নিশ্চিত করল, ফলে লক্ষ লক্ষ মেইনস্ট্রিম পিসি Nvidia গ্রাফিক্স নিয়ে ডিফল্টভাবে শিপ হতে শুরু করল। গেম স্টুডিওগুলোর সাথে যৌথ মার্কেটিং প্রোগ্রাম ও “The Way It’s Meant to Be Played” ব্র্যান্ডিং Nvidia‑কে সিরিয়াস পিসি‑গেমারদের ডিফল্ট পছন্দ হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করল।
২০০০-এর দশকের শুরু পর্যন্ত Nvidia প্রথমের ভুল পণ্যের একজন সংগ্রামী স্টার্টআপ থেকে পিসি গ্রাফিক্সে আধিপত্যকারী শক্তিতে পরিণত হয়, GPU কম্পিউটিং এবং পরবর্তীতে AI‑এর জন্য মঞ্চ তৈরির ব্যবস্থা গড়ে তোলে।
প্রতিষ্ঠার সময় GPU‑গুলি মূলত ফিক্সড‑ফাংশন মেশিন ছিল: হার্ড‑ওয়্যার পাইপলাইনে ভেরটেক্স ও টেক্সচার নিয়ে পিক্সেল আউট দেয়। তারা অত্যন্ত দ্রুত ছিল, কিন্তু প্রায় সম্পূর্ণ অনমনীয়।
2000‑এর দশকের শুরুতে প্রোগ্রামেবল শেডার (Vertex ও Pixel/Fragment Shaders) এই ধারা বদলে দেয়। GeForce 3 ও পরে GeForce FX এবং GeForce 6‑এর মত চিপগুলো ছোট প্রোগ্রামেবল ইউনিট প্রকাশ করতে শুরু করে, যা ডেভেলপারদের কাস্টম এফেক্ট লেখা সম্ভব করে।
এই শেডারগুলো এখনও গ্রাফিক্সের লক্ষ্যেই ছিল, কিন্তু এগুলো Nvidia‑র ভিতরে একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা বপন করল: যদি GPU বহু ভিজ্যুয়াল এফেক্টে প্রোগ্রামযোগ্য হতে পারে, তাহলে কেন এটি আরও বিস্তৃতভাবে কম্পিউটেশনের জন্য ব্যবহার করা যাবে না?
General‑purpose GPU computing (GPGPU) ছিল বিরচিত বাজি। অভ্যন্তরে অনেকেই জিজ্ঞাসা করছিলেন যে scarce transistor, engineering সময় ও সফটওয়্যার প্রচেষ্টা গ্রাফিক্স ছাড়া অন্য ওয়ার্কলোডে ব্যয় করা উচিত কি না। বাইরের দিকে, সমালোচকরা GPU‑কে গ্রাফিক্সের খেলনা হিসেবে অবমূল্যায়ন করছিলেন, এবং প্রথম GPGPU পরীক্ষাগুলো—ফ্র্যাগমেন্ট শেডার দিয়ে লিনিয়ার আলজেব্রা চালানো—অত্যন্ত কষ্টকর ছিল।
Nvidia‑র উত্তর ছিল CUDA, 2006‑এ ঘোষিত: একটি C/C++‑সদৃশ প্রোগ্রামিং মডেল, রuntime ও টুলচেইন যা GPU‑কে একটি বিশাল প্যারালাল কপrocessor হিসেবে অনুভব করায়। ত্রেড, ব্লক, গ্রিড ও স্পষ্ট মেমোরি হায়ারার্কি‑এর মত ধারণা CUDA‑তে উন্মোচিত হয়।
এটি একটি বিশাল কৌশলগত ঝুঁকি ছিল: Nvidia‑কে কম্পাইলার, ডিবাগার, লাইব্রেরি, ডকুমেন্টেশন ও প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম তৈরী করতে হয়েছিল—যা সাধারণত প্ল্যাটফর্ম কোম্পানির বৈশিষ্ট্য, কেবল চিপ বিক্রেতার নয়।
প্রথম জয়গুলো এল হাই‑পারফরম্যান্স কম্পিউটিং থেকে:
গবেষকরা হঠাৎ করে সপ্তাহ লাগা সিমুলেশনগুলোকে দিন বা ঘণ্টায় চালাতে পেরে বিস্মিত হলেন—প্রায়শই একটি ওয়ার্কস্টেশনে একক GPU দিয়ে, পুরো CPU ক্লাস্টারের বদলে।
CUDA কেবল কোডকে দ্রুত করেনি; এটি Nvidia হার্ডওয়্যারের চারপাশে একটি ডেভেলপার ইকোসিস্টেম তৈরি করল। কোম্পানিটি SDK, ম্যাথ লাইব্রেরি (cuBLAS, cuFFT), বিশ্ববিদ্যালয় প্রোগ্রাম ও নিজস্ব সম্মেলন (GTC)‑তে বিনিয়োগ করল যাতে প্যারালাল প্রোগ্রামিং শেখানো যায়।
প্রতিটি CUDA অ্যাপ্লিকেশন ও লাইব্রেরি মোয়াটকে গভীর করল: ডেভেলপাররা Nvidia GPUs‑এর জন্য অপ্টিমাইজ করল, টুলচেইন CUDA ভিক্তিক হয়ে উঠল, এবং নতুন প্রকল্পগুলো সাধারণত Nvidia‑কে ডিফল্ট অ্যাক্সিলারেটর ধরে শুরু করল। ডিপ লার্নিং ডাটা সেন্টারগুলো GPU‑তে ভর্তি হওয়ার বহু আগেই এই ইকোসিস্টেম প্রোগ্রামেবিলিটি‑কে Nvidia‑র অন্যতম শক্তিশালী কৌশলগত সম্পদ করে তোলে।
মধ্য‑2000s‑এ Nvidia‑র গেমিং ব্যবসা সমৃদ্ধ হলেও জেনসেন হুয়াং ও দলেরা দেখেছিলেন যে ভোক্তা GPU‑এ নির্ভর করে থাকা সীমা আছে। একই প্যারালাল প্রসেসিং শক্তি যা গেমকে মসৃণ করে তা বিজ্ঞানী, ফাইন্যান্স ও ভবিষ্যতে AI ত্বরানিত করতে পারে।
Nvidia GPU‑কে ওয়ার্কস্টেশন ও সার্ভারের জন্য সাধারণ‑উদ্দেশ্য অ্যাক্সিলারেটর হিসেবে রেখেই অবস্থান নিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নেয়। Quadro লাইনের মতো প্রফেশনাল কার্ড প্রথম ধাপ ছিল, কিন্তু বড় বাজি ছিল ডাটা সেন্টারে সরাসরি পা রাখা।
2007‑এ Nvidia Tesla প্রোডাক্ট লাইন চালু করে—প্রথম GPU‑গুলো যা ডিসপ্লে নয় বরং উচ্চ‑পারফরম্যান্স কম্পিউটিং (HPC) ও সার্ভার ওয়ার্কলোডের জন্য তৈরি।
Tesla বোর্ডগুলো ডাবল‑প্রিসিশন পারফরম্যান্স, error‑correcting মেমরি ও ঘন র্যাক অবকাঠামোতে পাওয়ার দক্ষতা উপর গুরুত্ব দেয়—এই গুলো ডাটা সেন্টার ও সুপারকম্পিউটিং সাইটগুলো জন্য বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
HPC ও ন্যাশনাল ল্যাবগুলো প্রাথমিক গ্রাহক হয়ে ওঠে। Oak Ridge‑এর “Titan” সুপারকম্পিউটার মতো সিস্টেমগুলো দেখাল যে CUDA‑প্রোগ্রামেবল GPU‑এর ক্লাস্টারগুলি ভৌতগত গতি আনতে পারে—এই বিশ্বাসযোগ্যতা পরে এন্টারপ্রাইজ ও ক্লাউড ক্রেতাদের বিনিয়োগে অনুঘটক হিসেবে কাজ করে।
Nvidia বিশ্ববিদ্যালয় ও গবেষণা সংস্থাগুলোর সাথে ব্যাপকভাবে সম্পর্ক বিনিয়োগ করেছিল, হার্ডওয়্যার ও CUDA টুলস দিয়ে ল্যাবগুলোকে সীড করেছিল। অনেক গবেষক যারা অ্যাকাডেমিয়ায় GPU কম্পিউটিং নিয়ে কাজ করেছিল পরে কোম্পানি ও স্টার্টআপগুলোতে GPU গ্রহণ ত্বরানিত করতে সাহায্য করে।
একই সময়ে, AWS, Microsoft Azure ও Google Cloud‑এর মত ক্লাউড প্রদানকারীরা Nvidia‑চালিত ইনস্ট্যান্স অফার করতে শুরু করে, ফলে GPU‑গুলো অন‑ডিমান্ড রিসোর্স হয়ে ওঠে—এটি ডিপ লার্নিং‑এর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল।
ডাটা সেন্টার ও প্রফেশনাল মার্কেট বৃদ্ধি পাওয়ার সঙ্গে Nvidia‑র রাজস্ব বেস বিস্তৃত হল। গেমিং এখনও একটি স্তম্ভ ছিল, কিন্তু HPC, এন্টারপ্রাইজ AI ও ক্লাউড নতুন দ্বিতীয় বৃদ্ধির ইঞ্জিন হয়ে উঠল, যা Nvidia‑র পরবর্তী AI আধিপত্যের আর্থিক ভিত্তি তৈরি করে।
পলিটিক্যাল টার্নিং পয়েন্ট ছিল 2012—একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক AlexNet ImageNet‑এ চেঁচিয়ে শীর্ষে উঠে এলে, এবং তা একটি জোড়া Nvidia GPU‑তে চলেছিল। যা আগে গ্রাফিক্স চিপে বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং করা একটি অনিশ্চিত ধারণা ছিল, তা হঠাৎ ভবিষ্যতের সম্ভাবনা হিসেবে দাঁড়ালো।
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো বিশাল সংখ্যক অভিন্ন অপারেশন দিয়ে গঠিত: মেট্রিক্স মাল্টিপ্লাই ও কনভলিউশন যা মিলিয়ন মিলিয়ন ওজন ও অ্যাক্টিভেশনের উপর প্রয়োগ হয়। GPU‑গুলো হাজার হাজার সহজ, প্যারালাল থ্রেড চালানোর জন্য ডিজাইন করা—গ্রাফিক্স শেডিং‑এর জন্য। ঐ একই প্যারালালিটি নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রায় নিখুঁতভাবে ফিট হয়।
পিক্সেল রেন্ডার করার বদলে GPU নিউরন প্রসেস করতে পারে। CPU‑এ ধীরগতিরকম কাজগুলো GPU‑তে অর্ডার‑অফ‑গতি বৃদ্ধি পায়। ট্রেনিং টাইম সপ্তাহ থেকে দিন বা ঘণ্টায় নেমে যায়, যাতে গবেষকরা দ্রুত ইটারেট ও মডেল বড় করতে পারে।
Nvidia দ্রুত গবেষণা কৌতূহলকে প্ল্যাটফর্মে রূপান্তর করল। CUDA ইতিমধ্যেই GPU‑প্রোগ্রামিংয়ের উপায় দিয়েছিল, কিন্তু ডিপ লার্নিং উচ্চতরের টুলস চাইত।
Nvidia cuDNN তৈরি করল—GPU‑অপ্টিমাইজড লাইব্রেরি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রিমিটিভ (কনভলিউশন, পূলিং, অ্যাক্টিভেশন ইত্যাদি)‑এর জন্য। Caffe, Theano, Torch এবং পরে TensorFlow ও PyTorch cuDNN‑কে ইন্টিগ্রেট করে, ফলে গবেষকরা হ্যান্ড‑টিউনিং ছাড়া GPU স্পিড পেতে পারে।
একই সময়ে Nvidia তার হার্ডওয়্যার টিউন করল: মিক্সড‑প্রিসিশন সাপোর্ট, হাই‑ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM), এবং Volta ও পরবর্তী আর্কিটেকচারে Tensor Cores যোগ করল—বিশেষ করে ডিপ লার্নিং‑এর মেট্রিক্স ম্যাথের জন্য ডিজাইন করা অংশ।
Nvidia টপ AI ল্যাব ও গবেষকদের সাথে ঘন সম্পর্ক গড়ে তুলল—টরন্টো ইউনিভার্সিটি, স্ট্যানফোর্ড, Google, Facebook ও DeepMind‑এর মতো প্রতিষ্ঠানগুলোর সাথে। কোম্পানিটি প্রাথমিক হার্ডওয়্যার, ইঞ্জিনিয়ারিং সাহায্য ও কাস্টম ড্রাইভার দেয়, এবং ফলে তারা AI ওয়ার্কলোডের প্রতিক্রিয়া পেয়ে পরবর্তী প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পেরেছে।
AI সুপারকম্পিউটিংকে সহজ করতে Nvidia DGX সিস্টেম চালু করে—প্রিমিয়াম GPU, দ্রুত ইন্টারকানেক্ট ও টিউন করা সফটওয়্যার সহ প্রি‑ইনটিগ্রেটেড AI সার্ভার। DGX‑1 ও উত্তরসূরীরা অনেক ল্যাব ও এন্টারপ্রাইজে ডিফল্ট এআই অ্যাপ্লায়েন্স হয়ে ওঠে।
Tesla K80, P100, V100 এবং পরে A100 ও H100 মত GPU‑গুলোর সাথে Nvidia "গেমিং কোম্পানি যা কেবল কম্পিউটিংও করে"—এর অবস্থান ছেড়ে ডিপ লার্নিং ট্রেনিং ও সার্ভিং‑এর ডিফল্ট ইঞ্জিন হয়ে ওঠে। AlexNet‑এর মুহূর্তটি নতুন যুগ খুললো, এবং Nvidia নিজেকে সেই কেন্দ্রে রাখল।
Nvidia কেবল দ্রুত চিপ বিক্রি করেই AI জিতেনি। এটি একটি এন্ড‑টু‑এন্ড প্ল্যাটফর্ম তৈরি করে যা Nvidia হার্ডওয়্যারে AI তৈরি, ডেপ্লয় ও স্কেল করা অনেক সহজ করে দেয়—আর এই স্ট্যাকই কোম্পানির প্রকৃত শক্তি।
মূল ভিত্তি হলো CUDA, Nvidia‑র প্যারালাল প্রোগ্রামিং মডেল (2006)। CUDA ডেভেলপারদের GPU‑কে সাধারণ‑উদ্দেশ্য অ্যাক্সিলারেটর হিসেবে ব্যবহারের সুযোগ দেয়, পরিচিত C/C++ ও Python টুলচেইনগুলোসহ।
CUDA‑এর উপর Nvidia স্পেশালাইজড লাইব্রেরি ও SDKগুলো স্তর দেয়:
এই স্ট্যাকের ফলে একজন গবেষক বা ইঞ্জিনিয়ার অধিকাংশ সময় নিম্নস্তরের GPU কোড লেখে না; তারা Nvidia লাইব্রেরি কল করে যা প্রতিটি GPU‑জেনারেশনের জন্য টিউন করা।
বছর বিধে CUDA টুলিং, ডকুমেন্টেশন ও প্রশিক্ষণে বিনিয়োগ শক্তিশালী মোয়াট তৈরি করেছিল। মিলিয়ন লাইনের প্রোডাকশন কোড, একাডেমিক প্রকল্প ও ওপেন‑সোর্স ফ্রেমওয়ার্কগুলো Nvidia GPUs‑এর জন্য অপ্টিমাইজ করা।
বিকল্প আর্কিটেকচারে যাওয়া মানে কোর কের্নেলগুলো পুনরায় লিখতে, মডেলগুলো পুনঃবৈধতা করতে এবং ইঞ্জিনিয়ারদের পুনঃপ্রশিক্ষণ দিতে হতে পারে—এই সুইচিং কস্ট ডেভেলপার, স্টার্টআপ ও বৃহৎ এন্টারপ্রাইজকে Nvidia‑এর কাছে আটকে রাখে।
Nvidia হাইপ-স্কেল ক্লাউডগুলোর সাথে ঘনভাবে কাজ করে, HGX ও DGX রেফারেন্স প্ল্যাটফর্ম, ড্রাইভার ও টিউন্ড সফটওয়্যার স্ট্যাক দেয় যাতে গ্রাহকরা কম ঝামেলায় GPU ভাড়া নিতে পারে।
Nvidia AI Enterprise স্যুইট, NGC সফটওয়্যার ক্যাটালগ ও প্রি‑ট্রেইন্ড মডেলগুলো এন্টারপ্রাইজকে পাইলট থেকে প্রোডাকশনে চলে আসার একটি সমর্থিত পথ দেয়—অন‑প্রেমিসেস হোক বা ক্লাউডে।
Nvidia তার প্ল্যাটফর্মকে পূর্ণ ভাটিক্যাল সলিউশনে প্রসারিত করে:
এই ভার্টিক্যাল প্ল্যাটফর্মগুলো GPU, SDK, রেফারেন্স অ্যাপ্লিকেশন ও পার্টনার ইন্টিগ্রেশন বান্ডল করে, গ্রাহকদের প্রায় টার্নকি সলিউশন দেয়।
ISV, ক্লাউড পার্টনার, গবেষণা ল্যাব ও সিস্টেম ইন্টিগ্রেটরদের চারপাশে ইকোসিস্টেম লালন করে Nvidia GPU‑কে AI‑এর ডিফল্ট হার্ডওয়্যার বানাল।
প্রতিটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক যা CUDA‑র জন্য অপ্টিমাইজ হয়, প্রতিটি স্টার্টআপ যা Nvidia‑তে চালু হয়, প্রতিটি ক্লাউড AI সার্ভিস যা তার GPU‑তে টিউন করা হয়—সবকিছু একটি ফিডব্যাক লুপ শক্তিশালী করে: Nvidia‑তে বেশি সফটওয়্যার বেশি ব্যবহারকারীর আকর্ষণ করে, যা বেশি বিনিয়োগকে যৌক্তিক করে এবং প্রতিদ্বন্দ্বীদের সাথে ফারাক বাড়ায়।
Nvidia‑র AI আধিপত্য কেবল GPU‑র কারণে নয়; এটি GPU‑এর বাইরে নেওয়া কৌশলগত বাজির ফলও।
2019‑এর Mellanox অধিগ্রহণ একটি বড় মোড়। Mellanox InfiniBand ও উচ্চ‑স্তরের Ethernet নেটওয়ার্কিং নিয়ে এলো, সঙ্গে লো‑লেটেন্সি ও হাই‑থ্রুপুট ইন্টারকানেক্ট দক্ষতা।
বড় AI মডেল ট্রেনিং হয় হাজার হাজার GPU‑কে একটি যৌক্তিক কম্পিউটার হিসেবে একত্রে ব্যবহার করে; দ্রুত নেটওয়ার্ক ছাড়া GPU‑গুলো তথ্য বা গ্রেডিয়েন্ট সিঙ্ক করতে অপেক্ষায় বসে থাকে। Mellanox Nvidia‑কে সেই ফ্যাব্রিক নিয়ন্ত্রণে সাহায্য করল—এটি DGX, HGX ও পূর্ণ ডাটা সেন্টার ডিজাইনের মতো একীভূত প্ল্যাটফর্ম বিক্রি করার ক্ষমতা দেয়।
2020‑এ Nvidia Arm অধিগ্রহণের ঘোষণা দেয়—উদ্দেশ্য ছিল তার AI ত্বরানকরণ দক্ষতা একটি বিস্তৃত CPU আর্কিটেকচারের সাথে যুক্ত করা, যা ফোন, এমবেডেড ডিভাইস ও সার্ভারে ব্যাপকভাবে লাইসেন্স করা হয়।
যুক্তরাষ্ট্র, যুক্তরাজ্য, EU ও চীনের নিয়ন্ত্রকরা শক্তিশালী অ্যান্টিট্রাস্ট উদ্বেগ উত্থাপন করলেন: Arm অনেক প্রতিদ্বন্দ্বীর জন্য নিরপেক্ষ IP সরবরাহকারী; Nvidia‑র অধিগ্রহণের ফলে নিরপেক্ষতা ক্ষুণ্ন হতে পারে। 2022‑এ লেনদেন পরিত্যাগ করা হয়।
Arm ছাড়াও Nvidia নিজের Grace CPU‑এর দিকে এগিয়ে যায়, দেখিয়ে দেয় কোম্পানি কেবল অ্যাক্সিলারেটরের পার্শ্বে নয়, সম্পূর্ণ ডাটা সেন্টার নোড আকারে প্রভাব বিস্তার করতে চায়।
Omniverse Nvidia‑কে সিম্যুলেশন, ডিজিটাল টুইন ও 3D সহযোগিতায় প্রসারিত করে। OpenUSD-এর চারপাশে টুলস ও ডেটা যুক্ত করে এটি সংস্থাগুলোকে ফ্যাক্টরি, সিটি ও রোবট সিমুলেট করার সুযোগ দেয় বাস্তবে পাঠানোর আগে। Omniverse একটি ভারী GPU ওয়ার্কলোড এবং এমন একটি সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্ম যা ডেভেলপারদের লক‑ইন করে।
অটোমোটিভে Nvidia DRIVE প্ল্যাটফর্ম কেন্দ্রীভূত ইন‑কার কম্পিউটিং, স্বচালিত ড্রাইভিং ও উন্নত ড্রাইভার সহায়তা লক্ষ্য করে। হার্ডওয়্যার, SDK ও ভ্যালিডেশন টুলস দিয়ে অটোমেকার ও টিয়ার‑১ সাপ্লায়ারদের সাথে কাজ করে Nvidia দীর্ঘ মেয়াদী সফটওয়্যার রাজস্বে লুকিয়ে থাকে।
এজে Jetson মডিউল ও সফটওয়্যার স্ট্যাকগুলি রোবোটিক্স, স্মার্ট ক্যামেরা ও ইন্ডাস্ট্রিয়াল AI‑কে চালায়—এই কাজগুলো কেবল ক্লাউডে থাকতে পারে না; এগুলো এজ‑পেতে হওয়ার দরকার, আর তা Nvidia‑র প্ল্যাটফর্মকে প্রসারিত করে।
Mellanox ও নেটওয়ার্কিং, Arm‑এর মত শিক্ষা দেয়া চেষ্টা, Omniverse ও অটোমোটিভ/এজ‑এ সম্প্রসারণের মাধ্যমে Nvidia কণ্ঠরেখা ছাড়িয়ে গেছে “GPU বিক্রেতা” ধারণা থেকে।
এখন এটি বিক্রি করে:
এই বাজিগুলো Nvidia‑কে আরও কঠিন করে দেয়—প্রতিদ্বন্দ্বীদের শুধু একটি চিপ নয়, একটি ঘন একীভূত স্ট্যাক মেলাতে হবে যাতে কম্পিউট, নেটওয়ার্কিং, সফটওয়্যার ও ডোমেইন‑নির্দিষ্ট সলিউশন অন্তর্ভুক্ত থাকে।
Nvidia‑র উত্থান শক্তিশালী প্রতিদ্বন্দ্বী, কড়া নিয়ন্ত্রক নজরদারি ও নতুন ভূ‑রাজনৈতিক ঝুঁকির দিকে মনোযোগ টানেছে—যা কোম্পানির প্রতিটি কৌশলগত পদক্ষেপকে প্রভাবিত করে।
AMD Nvidia‑র নিকটতম প্রতিদ্বন্দ্বী, গেমিং ও ডাটা সেন্টার অ্যাক্সিলারেটরে সরাসরি লড়াই করে। AMD‑র MI সিরিজ AI চিপগুলো একই ক্লাউড ও হাইপ‑স্কেল গ্রাহকদের লক্ষ্য করে Nvidia‑র H100 ও পরে অংশগুলোর সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে।
Intel একাধিক দিক থেকে আক্রমণ করে: এখনও সার্ভারের প্রধান CPU হিসেবে x86, নিজস্ব ডিসক্রিট GPU, এবং ডেডিকেটেড AI অ্যাক্সিলারেটর। একই সময়ে গুগল (TPU), অ্যামাজন (Trainium/Inferentia) ও বেশ কয়েকটি স্টার্টআপ (Graphcore, Cerebras) নিজস্ব AI চিপ ডিজাইন করে Nvidia‑র উপর নির্ভরতা কমাতে চায়।
Nvidia‑র মূল প্রতিরক্ষার অস্ত্র হচ্ছে পারফরম্যান্স নেতৃত্ব ও সফটওয়্যার: CUDA, cuDNN, TensorRT ও বিস্তৃত SDK স্ট্যাক ডেভেলপার ও এন্টারপ্রাইজকে আটকে রাখে। কেবল হার্ডওয়্যারই যথেষ্ট নয়; মডেল ও টুলিংকে Nvidia‑র ইকোসিস্টেম থেকে সরিয়ে নিয়ে যাওয়া বাস্তবে জটিল।
রাজ্যগুলো এখন উন্নত GPU‑কে স্ট্র্যাটেজিক সম্পদ হিসেবে বিবেচনা করে। যুক্তরাষ্ট্রের রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ বারবার চীনে ও অন্যান্য সংবেদনশীল বাজারে উচ্চ‑শেষ AI চিপ পাঠানোর সীমাবদ্ধতা বাড়িয়েছে, Nvidia‑কে “এক্সপোর্ট‑কমপ্লায়েন্ট” ভ্যারিয়্যান্ট ডিজাইন করতে বাধ্য করছে। এই নিয়মগুলো জাতীয় নিরাপত্তা রক্ষা করে, কিন্তু একটি বড় বৃদ্ধির অঞ্চলেও প্রবেশ সীমাবদ্ধ করে।
রেগুলেটররা Nvidia‑র বাজার ক্ষমতা দেখছে। Arm অধিগ্রহণ বন্ধ হওয়া এমন উদ্বেগ দেখিয়েছে—যদি Nvidia‑র অংশ AI অ্যাক্সিলারেটরে বেড়ে যায়, নিয়ন্ত্রকরা একচেটিয়া, বান্ডলিং ও অ্যাক্সেস‑বৈষম্য নিয়ে আরও খতিয়ে দেখতে পারে।
Nvidia একটি ফ্যাবলেস কোম্পানি, এবং TSMC‑এর উপর ব্যাপক নির্ভরশীল। তাইওয়ানে যে কোন বিঘ্ন—প্রাকৃতিক দুর্যোগ, রাজনৈতিক টানাপোড়েন বা সংঘাত—Nvidia‑র উচ্চ‑স্তরের GPU সরবরাহে সরাসরি প্রভাব ফেলবে।
উন্নত প্যাকেজিং (CoWoS, HBM ইন্টিগ্রেশন)‑এর বিশ্বব্যাপী সঙ্কট ইতোমধ্যে সাপ্লাই‑বটলনেক তৈরি করেছে, যা দ্রুত বাড়তি চাহিদায় Nvidia‑কে নমনীয় হতে দেয় না। কোম্পানিটিকে ক্ষমতা নিয়ে আলোচনা করতে হবে, US–China প্রযুক্তি সংঘর্ষ নেভিগেট করতে হবে, এবং রপ্তানি নিয়মের দ্রুত পরিবর্তন মোকাবিলা করতে হবে।
এই চাপগুলোর মধ্যে প্রযুক্তিগত নেতৃত্ব বজায় রাখা এখন ইঞ্জিনিয়ারিং চ্যালেঞ্জের পাশাপাশি ভূ‑রাজনৈতিক ও নীতিনির্ধারণী কাজও।
জেনসেন হুয়াং একজন প্রতিষ্ঠাতা‑CEO যিনি এখনও একটি হ্যান্ড‑অন ইঞ্জিনিয়ারের মত আচরণ করেন। তিনি পণ্য কৌশলে গভীরভাবে জড়িত—টেকনিক্যাল রিভিউ ও হোয়াইটবোর্ড সেশনে সময় দেন, কেবল আয়ের কল না।
তার পাবলিক পারসোনা শোম্যানশিপ ও স্পষ্টতার সংমিশ্রণ; লেদার জ্যাকেট উপস্থাপনা ইচ্ছে করে: জটিল আর্কিটেকচার সহজ মেটাফর দিয়ে বোঝানো হয়, Nvidia‑কে এমন কোম্পানি হিসেবে উপস্থাপন করে যা পদার্থবিজ্ঞান ও ব্যবসা উভয়ই বোঝে। অভ্যন্তরে তিনি সরাসরি প্রতিক্রিয়া, উচ্চ প্রত্যাশা ও কঠিন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পরিচিত।
Nvidia‑র সংস্কৃতিটি কয়েকটি থিমের উপর নির্মিত:
এই মিশ্রণ একটি সংস্কৃতি তৈরি করে যেখানে দীর্ঘ‑মেয়াদি ফিডব্যাক লুপ (চিপ ডিজাইন) দ্রুত সফটওয়্যার ও গবেষণার লুপের সাথে কাজ করে, এবং হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার ও গবেষণা গোষ্ঠী ঘনভাবে সহযোগিতা করে।
Nvidia বহু বছরব্যাপী প্ল্যাটফর্মে বিনিয়োগ করে—নতুন GPU আর্কিটেকচার, নেটওয়ার্কিং, CUDA, AI ফ্রেমওয়ার্ক—তবে একই সময়ে কোয়ার্টারলি এক্সপেকটেশনও ম্যানেজ করে।
সাংগঠনিকভাবে:
হুয়াং প্রায়শই আয়ের আলোচনাগুলোকে দীর্ঘমেয়াদি সেকুলার ট্রেন্ড (AI, অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিং)‑এর চারপাশে ফ্রেম করে বিনিয়োগকারীদের কোম্পানির সময় افقের সাথে সঙ্গতি বজায় রাখতে বলেন, এমনকি নিকট‑মেয়াদি ডিমান্ডে ওঠানামা থাকলেও।
Nvidia ডেভেলপারকে একটি প্রধান গ্রাহক হিসেবে বিবেচনা করে। CUDA, cuDNN, TensorRT ও ডজনখানেক ডোমেইন SDK‑কে সমর্থন করে:
OEM, ক্লাউড ও সিস্টেম ইন্টিগ্রেটরদের রেফারেন্স ডিজাইন, যৌথ মার্কেটিং ও রোডম্যাপ অ্যাক্সেস দিয়ে লালন করা হয়। এই ঘন ইকোসিস্টেম Nvidia‑কে আটকে রাখে এবং প্রতিস্থাপন করা কঠিন করে তোলে।
Nvidia গ্রাফিক্স কার্ড বিক্রেতা থেকে গ্লোবাল AI প্ল্যাটফর্ম কোম্পানি হওয়ার ফলে তার সংস্কৃতিতে পরিবর্তন এসেছে:
এই স্কেলের পরেও Nvidia একটি প্রতিষ্ঠাতা‑নেতৃত্বাধীন, ইঞ্জিনিয়ারিং‑প্রথম মানসিকতা বজায় রাখা চেষ্টা করে, যেখানে উচ্চাভিলাষী প্রযুক্তিগত বাজি উৎসাহিত হয় এবং দলগুলো দ্রুত অগ্রসর হতে প্রত্যাশিত।
Nvidia‑র আর্থিক পথচলা প্রযুক্তির ইতিহাসে সবচেয়ে নাটকীয়গুলোর একটি: সংগ্রামী পিসি গ্রাফিক্স সরবরাহকারী থেকে বহু‑ট্রিলিয়ন‑ডলার কোম্পানি পর্যন্ত।
1999 IPO‑র পর Nvidia বছর খানেক ভ্যালুয়েড ছিল একক ডিজিট‑বিলিয়ন পর্যায়ে, মূলত সাইক্লিক্যাল পিসি ও গেমিং বাজারের ওপর নির্ভর করে। 2000s‑এ রাজস্ব ধীরে বাড়ল কিন্তু কোম্পানিটিকে এখনও একটি স্পেশালিস্ট চিপ বিক্রেতা হিসেবে দেখা হতো, প্ল্যাটফর্ম নেতা হিসেবে নয়।
মধ্য‑2010s‑এ ডাটা সেন্টার ও AI রাজস্বে তীব্র প্রবৃদ্ধি হবার পর ইনফ্লেক্সন দেখা যায়। 2017‑এর আশেপাশে Nvidia‑র মার্কেট কেপ $100 বিলিয়ন ছাড়ায়; 2021‑এ এটি বিশ্বের অন্যতম মূল্যবান সেমিকন্ডাক্টর কোম্পানি হয়। 2023‑এ নিকটবর্তী সময়ে এটি অল্প সময়ের জন্য ট্রিলিয়ন‑ডলার ক্লাবে পৌঁছায়, এবং 2024‑এ এর ওপরে ট্রেডিং‑এ থাকত—বিনিয়োগকারীরা Nvidia‑কে AI‑অবকাঠামোর মৌলিক সরবরাহকারী হিসেবে মূল্যায়ন করলে এই মূল্যায়ন বেড়ে যায়।
তাদের ইতিহাসের অনেকটাই গেমিং GPU ছিল মূল ব্যবসা। কনজিউমার গ্রাফিক্স, প্রফেশনাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন ও ওয়ার্কস্টেশন কার্ড রাজস্ব ও মুনাফায় বড় ভূমিকা রেখেছিল।
কিন্তু AI ও অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিং বিস্ফোরণের সঙ্গে মিশ্রণ উল্টে গেছে:
AI হার্ডওয়্যার অর্থনীতিই Nvidia‑র আর্থিক প্রোফাইলকে রূপান্তর করেছে। উচ্চ‑শেষ অ্যাক্সিলারেটর প্ল্যাটফর্ম ও নেটওয়ার্কিং, সফটওয়্যার সহ প্রিমিয়াম মূল্য নিয়ে আসে এবং উচ্চ গ্রস মার্জিন নিশ্চিত করে। ডাটা সেন্টার রাজস্ব বাড়ার সাথে মোট মার্জিন বাড়ে, Nvidia‑কে নগদ উৎপাদনকারী ও অত্যন্ত অপারেটিং লিভারেজ সম্পন্ন কোম্পানি বানায়।
AI‑চাহিদা কেবল আরেকটি পণ্য লাইনে যোগ হয়নি; এটি বিনিয়োগকারীদের Nvidia‑কে মূল্যায়ন করার রীতিটাও বদলে দিয়েছে। কোম্পানিটি এখন একটি সাইক্লিক্যাল চিপমেকার হিসেবে নয় বরং একটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো ও সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্ম হিসেবে মডেল করা হয়।
গ্রস মার্জিন, AI অ্যাক্সিলারেটর ও প্ল্যাটফর্ম সফটওয়্যারের কারণে, 70%+ রেঞ্জে উঠেছে। স্থির খরচ রাজস্বের তুলনায় ধীরে বাড়ে; ফলে AI বৃদ্ধির উপর ইনক্রিমেন্টাল মার্জিন অত্যন্ত উচ্চ হয়—এই আর্নিংস‑অনুপ্রবাহ বিশ্লেষকদের রিভিশন ও স্টক‑রেটিংকে উপরে টেনে নিয়ে যায়।
ফলস্বরূপ Nvidia‑র ভ্যালুয়েশনটি চিপমেকার মাল্টিপল থেকে ক্লাউড ও সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মের পেমিয়াম মাল্টিপলে রেট করা হয়েছে—দীর্ঘমেয়াদি AI চাহিদা ধরে রাখার প্রত্যাশায়।
Nvidia‑র শেয়ার প্রাইস ইতিহাস অসাধারণ র্যালি ও তীক্ষ্ণ ড্রডাউন দ্বারা চিহ্নিত।
কোম্পানি তার পার শেয়ার দাম অ্যাক্সেসযোগ্য রাখতে বেশ কিছু স্প্লিট করেছে: প্রাথমিক 2000s‑এ কয়েকটি 2‑for‑1, 2021‑এ 4‑for‑1 এবং 2024‑এ 10‑for‑1 স্প্লিট। দীর্ঘমেয়াদি হোল্ডারদের জন্য এই সময়গুলোতে অস্বাভাবিক উপার্জন দেখা গেছে।
ভোলাটিলিটিও লক্ষণীয়: শেয়ারগুলি গভীর টান খেয়েছে যখন:
প্রতিবারই সাইক্লিক্যালিটি বা ডিমান্ড সংশোধনের উদ্বেগ শেয়ারগুলোকে পড়িয়ে দিয়েছে; তবে AI‑বুম বারবার Nvidia‑কে নতুন উচ্চতায় টেনে নিয়েছে যখন কনসেনসাস প্রত্যাশা রিসেট হয়েছে।
এমনকি সফলতার পরেও Nvidia‑কে ঝুঁকি‑মুক্ত মনে করা হয় না। বিনিয়োগকারীরা কয়েকটি মূল বিষয়ে বিতর্ক করেন:
অন্যদিকে দীর্ঘমেয়াদি বুল কেস হল: অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিং ও AI ডাটা সেন্টার, এন্টারপ্রাইজ ও এজ জুড়ে মানক হয়ে উঠবে। সেই দৃশ্যে Nvidia‑র GPU, নেটওয়ার্কিং, সফটওয়্যার ও ইকোসিস্টেম লক‑ইন বছরের পর বছর উচ্চ বৃদ্ধিকে নিয়ায়িত করতে পারে এবং কোম্পানিকে একটি টেকসই মার্কেট জায়েন্টে রূপান্তর করতে পারে।
Nvidia‑র পরবর্তী অধ্যায় হলো GPU‑কে কেবল একটি ট্রেনিং টুল না রেখে বুদ্ধিমান সিস্টেমের অন্তর্নিহিত ফ্যাব্রিক হিসেবে পরিণত করা: জেনারেটিভ AI, স্বয়ংচালিত মেশিন, এবং সিমুলেটেড জগত।
জেনারেটিভ AI তাৎপর্যপূর্ণ ফোকাস। Nvidia চায় প্রতিটি বড় মডেল—টেক্সট, ইমেজ, ভিডিও, কোড—তার প্ল্যাটফর্মে ট্রেইন, ফাইন‑টিউন ও সার্ভ করতে। এর মানে হল আরও শক্তিশালী ডাটা সেন্টার GPU, দ্রুত নেটওয়ার্কিং, এবং সফটওয়্যার স্ট্যাক যা এন্টারপ্রাইজকে কাস্টম কপাইলট ও ডোমেইন‑নির্দিষ্ট মডেল বানাতে সহজ করে।
ক্লাউডের বাইরে Nvidia স্বয়ংচালিত সিস্টেমে চাপ দিচ্ছে: স্বচালিত গাড়ি, ডেলিভারি রোবট, ফ্যাক্টরি আর্ম ও ড্রোন। লক্ষ্য একই CUDA, AI ও সিমুলেশন স্ট্যাক অটোমোটিভ (Drive), রোবোটিক্স (Isaac) ও এমবেডেড প্ল্যাটফর্ম (Jetson) জুড়ে পুনঃব্যবহার করা।
ডিজিটাল টুইন এই সবকিছুকে একত্রিত করে—Omniverse ও সংশ্লিষ্ট টুলস দিয়ে Nvidia বাজি ধরছে যে প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের ফ্যাক্টরি, সিটি, 5G নেটওয়ার্ক এমনকি পাওয়ার গ্রিডও নির্মাণ বা রিকনফিগার করার আগে সিমুলেট করবে। এটা হার্ডওয়্যার ছাড়াও দীর্ঘমেয়াদি সফটওয়্যার ও সার্ভিস রাজস্ব তৈরি করে।
অটোমোটিভ, ইন্ডাস্ট্রিয়াল অটোমেশন ও এজ কম্পিউটিং বিশাল পুরস্কার। গাড়ি এখন রোলিং ডাটা সেন্টারে পরিণত হচ্ছে, কারখানাগুলো AI‑চালিত হচ্ছে, হাসপাতাল ও রিটেইল স্পেস সন‑রিচ পারিপার্শ্বিক হয়ে উঠছে। প্রতিটি ক্ষেত্রে লো‑লেটেন্সি ইনফারেন্স, সেফটি‑ক্রিটিকাল সফটওয়্যার ও শক্তিশালী ডেভেলপার ইকোসিস্টেম দরকার—এগুলো Nvidia গুরুত্ব দিয়ে বিনিয়োগ করছে।
কিন্তু ঝুঁকিও বাস্তব:
ফাউন্ডার ও ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য Nvidia‑র ইতিহাস দেখায় পূর্ণ স্ট্যাকের মালিকানার শক্তি: হার্ডওয়্যার, সিস্টেম সফটওয়্যার ও ডেভেলপার টুলস মিলিয়ে মোয়াট তৈরি করা। এছাড়া, পরবর্তী কনপিউটিং বটলনেকের ওপর আগে বাজি ধরা কিভাবে বড় সুযোগ তৈরি করে—এগুলো বাজারে পরিষ্কার না হলেও।
নীতিনির্ধারকদের জন্য এটি কেস‑স্টাডি যে কিভাবে ক্রিটিক্যাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মগুলো কৌশলগত অবকাঠামো হয়ে উঠতে পারে। রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ, প্রতিযোগিতা নীতি ও ওপেন বিকল্পগুলোর জন্য তহবিল—এই সিদ্ধান্তগুলো নির্ধারণ করবে Nvidia‑র ভবিষ্যত একচেটিয়া পথেই থাকবে, না নয়তো একটি বৈচিত্র্যময় ইকোসিস্টেমে অনেক খেলোয়াড় থাকবে।
Nvidia খুব নির্দিষ্ট একটি বাজিতে তৈরি হয়েছিল: 3D গ্রাফিক্স জেনার্যালি দামের কাজের স্টেশন থেকে ভোক্তাদের PC-তে চলে আসবে, এবং এর জন্য একটি ডেডিকেটেড গ্রাফিক্স প্রসেসর ও সফটওয়্যার ঘনভাবে লাগবে।
সাধারণ চিপ কোম্পানির বদলে Nvidia:
এই সংকীর্ণ কিন্তু গভীর ফোকাসটি পরে GPU কম্পিউটিং ও AI ত্বরানকরণে রূপান্তরিত হওয়ার প্রযুক্তিগত ও সাংস্কৃতিক ভিত্তি তৈরি করেছিল।
CUDA Nvidia-এর GPU গুলিকে ফিক্সড‑ফাংশন গ্রাফিক্স হার্ডওয়্যার থেকে সাধারণ‑উদ্দেশ্য প্যারালাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে পরিণত করে।
কীভাবে এটি AI আধিপত্যকে সক্ষম করল:
Mellanox Nvidia-কে সেই নেটওয়ার্কিং ফ্যাব্রিক নিয়ন্ত্রণ করতে দিয়েছে যা হাজার হাজার GPU-কে একসঙ্গে মিলিয়ে AI সুপারকম্পিউটার গঠন করে।
মোট কথা:
বড় মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য দ্রুত নেটওয়ার্ক ছাড়া GPUs খালি বসে থাকে; Mellanox‑এর সাথে Nvidia একীভূত প্ল্যাটফর্ম (DGX, HGX) বিক্রি করে যেখানে GPU, নেটওয়ার্ক ও সফটওয়্যার সমন্বিত।
আজ Nvidia আয় করে মূলত কয়েকটি ধারা থেকে, এবং সময়ের সাথে মিশ্রণ বদলেছে।
সংক্ষেপে:
Nvidia-র সামনে প্রতিদ্বন্দ্বী ও বিকল্প উৎস উভয়েই চাপ সৃষ্টি করছে:
উন্নত GPU এখন কৌশলগত প্রযুক্তি হিসেবে বিবেচিত হয়, বিশেষত AI‑এর জন্য।
Nvidia‑র ব্যবসায় প্রভাবগুলো:
সরলভাবে Nvidia‑র AI সফটওয়্যার স্ট্যাকটি এমন স্তরসমূহের সেট যা অধিকাংশ ডেভেলপারকে GPU‑এর জটিলতা থেকে আড়াল করে:
অটোনোমাস ড্রাইভিং ও রোবোটিক্স Nvidia‑র মূল AI ও সিম্যুলেশন প্ল্যাটফর্মকে বাস্তব জগতের সিস্টেমে প্রসারিত করার একটি উপায়।
কৌশলগতভাবে এগুলো কি করে করে:
Nvidia‑র বিবর্তন থেকে প্রতিষ্ঠাতা ও ইঞ্জিনিয়াররা কয়েকটি পাঠ নিতে পারে:
যদি ভবিষ্যতে AI হার্ডওয়্যার আর্কিটেকচারগুলো ঐতিহ্যগত GPU‑এর বাইরে সরে যায়, Nvidia‑র অবস্থান বদলে যেতে পারে।
সম্ভাব্য প্রবণতাসমূহ:
Nvidia কী করতে পারে:
ডিপ লার্নিং বাড়ার সময় CUDA-ভিত্তিক টুলস, ডকুমেন্টেশন ও অভ্যাস ইতিমধ্যে পরিণত এবং পরিপক্ক ছিল — Nvidia-কে বড় অগ্রাধিকার দিলো।
ডাটা সেন্টার‑ভিত্তিক পণ্য ও নেটওয়ার্কিং সাধারণত প্রিমিয়াম মূল্য এবং উচ্চ গ্রস মার্জিন রাখে, ফলে ডাটা সেন্টার বৃদ্ধি Nvidia‑র সামগ্রিক লাভদায়কতা রূপান্তর করেছে।
Nvidia-র প্রধান প্রতিরক্ষা: পারফরম্যান্স নেতৃত্ব, CUDA/সফটওয়্যার লক‑ইন, এবং একীভূত সিস্টেম। তবে যদি বিকল্পগুলো “যথেষ্ট ভালো” হয় এবং প্রোগ্রাম করাও সহজ হয়, তবে এর শেয়ার ও মূল্য নির্ধারণে চাপ পড়তে পারে।
ফলে Nvidia‑র কৌশল শুধুমাত্র ইঞ্জিনিয়ারিং ও বাজারের কথা নয়; নীতি, বাণিজ্য বিধি ও আঞ্চলিক শিল্প নীতির কথাও বিবেচনা করতে হয়।
অধিকাংশ টিম PyTorch বা TensorFlow’র মতো ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে এই লাইব্রেরিগুলো কল করে, ফলে তারা বেশিরভাগ সময় নিম্নস্তরের GPU কোড লেখে না।
এই বাজারগুলো আজ ক্লাউড AI-এর চেয়েও ছোট হতে পারে, কিন্তু টেকসই ও উচ্চ‑মার্জিন আয় তৈরি করে এবং Nvidia‑র ইকোসিস্টেমকে ভৌত শিল্পে গভীর করে।
প্রতিষ্ঠাতাদের জন্য মূল বক্তব্য: কেবল কাঁচামাল পারফরম্যান্সে ফোকাস না করে গভীর প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টি ও ইকোসিস্টেম চিন্তা জোড়া লাগাও।
এর ইতিহাস দেখায় Nvidia পিভট করতে পারে, কিন্তু এমন শিফট তাঁকে কঠিনভাবে পরীক্ষা করবে।
