Runpod, একটি AI অ্যাপ্লিকেশন হোস্টিং সেবা, বর্তমানে $১২০ মিলিয়ন বার্ষিক রাজস্ব হার (ARR) অর্জন করেছে। প্রতিষ্ঠাতা ঝেন লু ও পারদীপ সিংহ চার বছর আগে এই প্ল্যাটফর্ম চালু করেন এবং তা দ্রুত গ্লোবাল ডেভেলপারদের মধ্যে জনপ্রিয়তা পেয়েছে। GPU‑ভিত্তিক ক্লাউড সেবার চাহিদা বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে Runpod-এর স্কেলিং ক্ষমতা এবং সাশ্রয়ী মূল্য মডেল শিল্পে নতুন মানদণ্ড স্থাপন করেছে।
লু ও সিংহ দুজনেই ২০২১ সালের শেষের দিকে ইথেরিয়াম মাইনিংকে শখ হিসেবে শুরু করেন। নিউ জার্সির বেসমেন্টে তারা প্রায় $৫০,০০০ বিনিয়োগ করে নিজস্ব মাইনিং রিগ গড়ে তোলেন, তবে “দ্য মার্জ” আপডেটের পর মাইনিং বন্ধ হয়ে যায় এবং শখের উত্সাহও কমে যায়। একই সময়ে তারা কমকাস্টে কর্পোরেট ডেভেলপার হিসেবে মেশিন লার্নিং প্রকল্পে কাজ করছিলেন, ফলে GPU‑এর ব্যবহারিক সম্ভাবনা পুনরায় বিবেচনা করার সুযোগ পেলেন। মাইনিং থেকে দূরে সরে তারা রিগগুলোকে AI সার্ভারে রূপান্তর করার সিদ্ধান্ত নেন, যা পরবর্তীতে Runpod-এর মূল ধারণা হয়ে ওঠে।
GPU রিগকে AI সার্ভারে রূপান্তর করার সময় তারা বিদ্যমান সফটওয়্যার স্ট্যাকের অপ্রতুলতা লক্ষ্য করেন। ডেভেলপাররা GPU রিসোর্সের প্রভিশনিং, স্কেলিং এবং ম্যানেজমেন্টে প্রচুর সময় ও জটিলতা মোকাবেলা করছিলেন, যা উৎপাদনশীলতাকে বাধাগ্রস্ত করছিল। এই সমস্যার সমাধান হিসেবে তারা Runpod তৈরি করেন, যা ওয়েব‑ড্যাশবোর্ড, কমান্ড‑লাইন ইন্টারফেস এবং API‑এর মাধ্যমে রিয়েল‑টাইম GPU অ্যাক্সেস, স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং এবং ব্যবহার‑অনুযায়ী পেমেন্টের সুবিধা দেয়। প্রথম সংস্করণটি ২০২২ সালের শুরুর দিকে প্রকাশিত হয় এবং দ্রুত ডেভেলপার সম্প্রদায়ের দৃষ্টি আকর্ষণ করে।
Runpod প্রথম বছরে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মাধ্যমে এক মিলিয়ন ডলারের বেশি আয় অর্জন করে, যা বিনিয়োগকারীদের আগ্রহ জাগায়। ডেল টেকনোলজিস ক্যাপিটালের পার্টনার রাধিকা মালিক Reddit-এ পোস্ট দেখার পর $২০ মিলিয়ন সিড রাউন্ডে বিনিয়োগ করেন, যা কোম্পানির বৃদ্ধির গতি ত্বরান্বিত করে। এছাড়া হাগিং ফেসের সহ‑প্রতিষ্ঠাতা জুলিয়েন শোমন্ডও পণ্যটি ব্যবহার করার পর সাপোর্ট চ্যাটের মাধ্যমে যোগাযোগ করে এঞ্জেল ইনভেস্টর হিসেবে যোগ দেন। এই দুইজন বিনিয়োগকারী Runpod‑কে কেবল আর্থিক সমর্থনই দেন না, বরং AI ইকোসিস্টেমের গুরুত্বপূর্ণ নেটওয়ার্কের সঙ্গে সংযোগ স্থাপনেও সহায়তা করেন।
আজ Runpod গ্লোবাল ক্লায়েন্টদের জন্য AI মডেল ট্রেনিং, ইনফারেন্স এবং অ্যাপ্লিকেশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য সম্পূর্ণ ক্লাউড‑ভিত্তিক পরিবেশ সরবরাহ করে। প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহারকারীদের GPU রিসোর্সের রিয়েল‑টাইম অ্যাক্সেস, স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং এবং সাশ্রয়ী মূল্য পরিকল্পনা প্রদান করে, যা বড় মাপের মডেল চালানোর খরচ কমাতে সহায়তা করে। স্টার্টআপ, গবেষণা দল এবং এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা বিশেষ করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ফাইন‑টিউনিং, ইমেজ জেনারেশন এবং রিয়েল‑টাইম ইনফারেন্সের জন্য Runpod ব্যবহার করে। এই ব্যবহারিক সুবিধা Runpod‑কে AI ডেভেলপারদের জন্য প্রিয় টুল হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে।
Runpod‑এর দ্রুত বৃদ্ধি GPU‑ভিত্তিক ক্লাউড সেবার বাজারে চাহিদা বাড়ার প্রমাণ। AI মডেলগুলো বড় ডেটাসেট ও জটিল আর্কিটেকচার নিয়ে কাজ করার সঙ্গে সঙ্গে সাশ্রয়ী ও স্কেলযোগ্য ইনফ্রাস্ট্রাকচার প্রয়োজন হয়। লু ও সিংহের দৃষ্টিভঙ্গি—ডেভেলপার অভিজ্ঞতাকে সহজ করা—এই প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং ভবিষ্যতে AI অ্যাপ্লিকেশনের ডিপ্লয়মেন্ট পদ্ধতিতে পরিবর্তন আনতে পারে। প্রতিযোগী সেবার তুলনায় Runpod দ্রুত প্রভিশনিং, স্বচ্ছ মূল্য এবং ব্যবহার‑অনুযায়ী পেমেন্ট মডেলকে অগ্রাধিকার দেয়, যা গ্রাহকদের জন্য আকর্ষণীয় বিকল্প তৈরি করে।
আর্থিক রেকর্ড অনুযায়ী, $১২০ মিলিয়ন ARR অর্জন মানে মাসিক গড় আয় প্রায় $১০ মিলিয়ন। কোম্পানি মূলত সাবস্ক্রিপশন ভিত্তিক মডেল এবং ব্যবহার‑অনুযায়ী পেমেন্টের মিশ্রণ ব্যবহার করে, যা গ্রাহকদের প্রয়োজন অনুযায়ী নমনীয়তা দেয়। ভবিষ্যতে Runpod আরও ডেটা সেন্টার লোকেশন যোগ করে লেটেন্সি কমাতে এবং
