कंपनी Convex ने सीरीज़ बी फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में $57 मिलियन जुटाए हैं। इन निधियों का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विशेष रूप से बनाए गए अपने बैकएंड प्लेटफॉर्म के विकास को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। इस फंडिंग का नेतृत्व Insight Partners ने किया, जिसमें Etna Labs और a16z तथा Spark Capital सहित सभी पिछले निवेशकों ने भाग लिया।
इस सीरीज़ बी राउंड के कारण, Convex द्वारा जुटाई गई कुल राशि $110.5 मिलियन तक पहुंच गई है। कंपनी ने बताया कि वह इस धन का उपयोग मुख्य प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाने, एजेंट विकास के लिए उपकरणों को उन्नत करने और सैन फ्रांसिस्को स्थित अपने कार्यालय में कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने के लिए करेगी।
2021 में Dropbox के पूर्व इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियरों द्वारा स्थापित, Convex डेवलपर्स को एक पूरी तरह से एकीकृत बैकएंड प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। यह प्लेटफॉर्म डेटाबेस, फ़ंक्शन, वर्कफ़्लो, खोज, सिंक्रनाइज़ेशन, प्रमाणीकरण और फ़ाइल स्टोरेज को सॉफ्टवेयर विकास के लिए डिज़ाइन किए गए एक ही समाधान में जोड़ता है।
यह फंडिंग AI के साथ कोडिंग और स्वायत्त विकास उपकरणों की प्रवृत्ति के बीच हुई है। Convex का मानना है कि डेवलपर्स को एक ऐसे बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो उच्च स्तर की विश्वसनीयता बनाए रखते हुए अनुप्रयोगों की बढ़ती जटिलता को संभाल सके।
कंपनी का मानना है कि पारंपरिक बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर AI के साथ कोडिंग के लिए एजेंटों के बढ़ते उपयोग का समर्थन करने में कठिनाई का सामना कर रहा है। कंपनी के अनुसार, मानक डेटाबेस पर AI का उपयोग करके बनाए गए एप्लिकेशन डेटा में चुपचाप त्रुटियां कर सकते हैं जो केवल परिनियोजन के बाद प्रकट होती हैं।
आंतरिक परीक्षणों से पता चला है कि पारंपरिक डेटाबेस पर चलने वाले AI द्वारा निर्मित 90% एप्लिकेशन वास्तविक परिचालन स्थितियों में डेटा भ्रष्टाचार का सामना करते हैं। इसकी तुलना में, Convex प्लेटफॉर्म पर विकसित एप्लिकेशन बिना किसी खराबी के उन्हीं परीक्षणों में पास हुए।
Convex बैकएंड में अंतर्निहित ACID लेनदेन, एंड-टू-एंड टाइप चेकिंग, रीयल-टाइम सब्सक्रिप्शन और TypeScript समर्थन शामिल है। ये सुविधाएँ डेवलपर्स के लिए कई सेवाओं के मैन्युअल एकीकरण की आवश्यकता को कम करती हैं और अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता बढ़ाती हैं। इसके अलावा, Convex खोज, वर्कफ़्लो स्वचालन, प्रमाणीकरण, फ़ाइल भंडारण और संदर्भ-वर्धित पीढ़ी (retrieval-augmented generation) जैसी क्षमताओं को पैक करता है, जिससे AI अनुप्रयोगों को संगठन-विशिष्ट ज्ञान से समृद्ध करना संभव होता है।
यह प्लेटफॉर्म AI पर आधारित सॉफ्टवेयर बनाने वाले डेवलपर्स के बीच काफी लोकप्रिय हो गया है। वर्तमान में Convex लगभग दो मिलियन अनुप्रयोगों का समर्थन करता है, जिन्हें दुनिया भर के लगभग 500 हजार डेवलपर्स ने बनाया है। कंपनी ने npm से प्रति सप्ताह 1.2 मिलियन से अधिक डाउनलोड होने की भी सूचना दी है।
Convex के ग्राहकों में OpenAI, Tripadvisor, Solana, Zapier और Reducto शामिल हैं। ये संगठन अपने अनुप्रयोगों के लिए बड़े पैमाने पर विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए बैकएंड विकास को सरल बनाने के लिए Convex का उपयोग करते हैं।
Insight Partners ने टिप्पणी की कि AI-आधारित कोडिंग सहायकों के बढ़ते उपयोग ने पारंपरिक सॉफ़्टवेयर बुनियादी ढांचे में कमजोरियों को उजागर किया है। निवेश फर्म का मानना है कि Convex डेवलपर्स को एक अधिक विश्वसनीय आधार प्रदान करता है, जहां बैकएंड घटक जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना सुसंगत रूप से कार्य करते हैं।
Convex नए वित्तपोषण का उपयोग AI के प्रभाव में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के परिवर्तन के माहौल में उत्पाद नवाचार में तेजी लाने के लिए करने की योजना बना रही है। कंपनी उन नए उपकरणों के निर्माण के लिए धन आवंटित करेगी जो डेवलपर्स और सॉफ्टवेयर बनाने वाले AI एजेंटों दोनों के लिए एप्लिकेशन विकास को सरल बनाएंगे।
कंपनी दुनिया भर में अधिक जटिल AI-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने वाले अत्यधिक विश्वसनीय बैकएंड उत्पाद प्रदान करना जारी रखेगी। Convex का मानना है कि जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग कोड की बड़ी मात्रा उत्पन्न करती है, स्थिर बैकएंड बुनियादी ढांचा महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
अलग-अलग घटकों को संयोजित करने के बजाय, Convex एक एकल एकीकृत प्लेटफॉर्म प्रदान करता है, जो प्रभावी ढंग से जटिलता को कम करता है और सॉफ़्टवेयर त्रुटियों को रोकता है। जुटाई गई धनराशि Convex की इंजीनियरिंग टीम को मजबूत करेगी, साथ ही इसके वैश्विक डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र और प्लेटफॉर्म की क्षमताओं का भी काफी विस्तार करेगी। नई पूंजी और बढ़ते ग्राहक आधार के साथ, Convex AI विकास के लिए बुनियादी ढांचे के विकसित हो रहे बाजार में अपनी स्थिति मजबूत करने का लक्ष्य रखती है, जिससे मानव डेवलपर्स और AI एजेंटों दोनों के लिए विश्वसनीय सॉफ्टवेयर विकास तेज और आसान हो जाता है।
मल्टीप्लायर ने सीरीज़ बी फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक 35 मिलियन डॉलर जुटाए। ये धनराशि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले अपनी पेशेवर सेवा प्लेटफॉर्म को स्केल करने के लिए निर्धारित की गई है। इस राउंड का नेतृत्व द जनरल पार्टनरशिप ने किया, जिसमें मौजूदा निवेशक रिबिट कैपिटल और लाइट्सपीड वेंचर पार्टनर्स भी शामिल थे।
प्राप्त निवेश का उपयोग पेशेवर सेवाएं प्रदान करने वाली अतिरिक्त विशिष्ट फर्मों के अधिग्रहण के लिए किया जाएगा। इसके अलावा, यह कंपनी को एआई-आधारित व्यावसायिक सेवाओं की बढ़ती मांग के कारण अपनी तकनीकी और परिचालन टीमों को बढ़ाने में मदद करेगा।
मल्टीप्लायर एक स्थायी होल्डिंग कंपनी मॉडल पर काम करती है। मौजूदा उद्यमों का अधिग्रहण करके, कंपनी उन्हें अपने नाम, प्रबंधन और महत्वपूर्ण स्तर की स्वायत्तता बनाए रखने की अनुमति देती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लोगों को बदलने के बजाय, मल्टीप्लायर एआई-आधारित उत्पाद बनाती है जो ग्राहक सेवा की दक्षता और गुणवत्ता को बढ़ाते हैं।
संस्थापक और सीईओ नोआ पेपर ने कंपनी के ब्लॉग में एक प्रकाशन में कहा कि एआई को कार्यरत पेशेवरों की क्षमता का विस्तार करने के उपकरण के रूप में कार्य करना चाहिए, न कि उनके प्रतिस्थापन के रूप में। उनका मानना है कि एआई उपकरण विशेषज्ञों को दिनचर्या के काम को हटाकर निर्णय लेने वाले कार्यों पर अधिक समय देने की अनुमति देते हैं।
मल्टीप्लायर अपनी इंजीनियरिंग टीमों को सीधे अधिग्रहित फर्मों में एकीकृत करती है। कंपनी ने 30 से अधिक तकनीशियनों को भी नियुक्त किया है, जिनका काम विषय वस्तु विशेषज्ञों के साथ मिलकर विशिष्ट व्यवसाय की जरूरतों के अनुरूप एआई उपकरणों के निर्माण की ओर ले जाता है। चूंकि इस तकनीक का उपयोग करने वाली कंपनियां केवल तृतीय-पक्ष सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के स्वामित्व में नहीं होती हैं, इसलिए मल्टीप्लायर के कर्मचारियों को ग्राहकों और आपूर्तिकर्ताओं के डेटाबेस तक पहुंच प्राप्त है, जिसका संस्थापकों के अनुसार मतलब है 'ग्राहकों, उत्पादों और प्रक्रियाओं तक पहुंच'।
कंपनी का मॉडल उन उद्योगों पर केंद्रित है जहां विकास विशेषज्ञ क्षमताओं से सीमित होता है। कई पेशेवर सेवा फर्म अनुभवी पेशेवरों पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं और जानकारी को अलग-अलग सिस्टम के माध्यम से प्रबंधित करती हैं। मल्टीप्लायर का मानना है कि एआई प्रारंभिक और नियमित कार्यों को स्वचालित कर सकता है, अंतिम निर्णय योग्य पेशेवरों के पास छोड़ सकता है।
अपनी स्थापना के बाद से, कंपनी ने आठ अधिग्रहण पूरे किए हैं, जिनमें से पांच पिछले एक साल में बंद हुए हैं। उनके पास चार अन्य फर्म भी हैं जिन्होंने इरादा पत्र पर हस्ताक्षर किए हैं। कुल मिलाकर, कंपनी का नेटवर्क 10 से अधिक देशों में ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है।
नवीनतम निवेश एक प्रमुख कार्यकारी की नियुक्ति के साथ मेल खाता है। यह व्यक्ति वित्त, परिचालन गतिविधियों, साझेदारी, कर्मियों और सैन फ्रांसिस्को में कंपनी के बढ़ते कार्यालय की देखरेख करेगा। कंपनी का मानना है कि ऐसा दृष्टिकोण समय के साथ मूल्यवान ग्राहक संबंधों और पेशेवर अनुभव को बनाए रखते हुए अधिक प्रभावी ढंग से स्केलिंग सुनिश्चित करता है।
एलन शिम, स्लैैक के पूर्व मुख्य वित्तीय अधिकारी, अब मल्टीप्लायर में अध्यक्ष और मुख्य वित्तीय अधिकारी के पद पर हैं। कंपनी इन निधियों का उपयोग एक स्केलेबल तकनीकी आधार, टीम और परिचालन प्रक्रियाओं की वास्तुकला का प्रभावी ढंग से निर्माण करने की योजना बना रही है। शिम ने पहले सेल्सफोर्स द्वारा अधिग्रहण पूरा होने से पहले स्लैैक के सफल आईपीओ का नेतृत्व किया था।
द जनरल पार्टनरशिप के अनुसार, मांग बढ़ने के बावजूद अकाउंटिंग और अन्य पेशेवर सेवा बाजारों को थ्रूपुट समस्याओं का सामना करना जारी है। निवेश फर्म का मानना है कि मल्टीप्लायर का दृष्टिकोण विश्वसनीय पेशेवरों को सेवा की गुणवत्ता में कमी के बिना अधिक ग्राहकों को सेवा देने की अनुमति देता है।
नई पूंजी मुख्य रूप से अतिरिक्त अधिग्रहण और एआई-आधारित पेटेंट समाधानों के आगे के विकास पर जाएगी। मल्टीप्लायर अपनी विशिष्ट फर्मों को विकसित करने और अपनी तकनीकी क्षमताओं में सुधार करने का इरादा रखती है। कंपनी का निवेश दृष्टिकोण 'खरीदें और बनाएं' जैसी पारंपरिक रणनीतियों से अलग है, जहां अधिग्रहण के बाद कंपनियों के संस्थापकों को पूरी तरह से बदल दिया जाता है। इसके बजाय, संस्थापक नेतृत्व की भूमिकाओं में बने रहते हैं, दीर्घकालिक पूंजी और परिचालन प्रबंधन के रूप में निरंतर समर्थन प्राप्त करते हैं।
Horizon3, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके साइबर सुरक्षा में विशेषज्ञता रखने वाली और सैन फ्रांसिस्को में स्थित एक कंपनी है, ने सीरीज़ ई राउंड के तहत 250 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है। इन निधियों का उपयोग दुनिया भर में अपने प्लेटफॉर्म का आगे अंतरराष्ट्रीय विस्तार करने के लिए किया जाएगा। इस राउंड के पूरा होने के बाद, कंपनी का मूल्यांकन 2 बिलियन डॉलर से अधिक हो गया है।
यह मूल्यांकन पिछले साल के फंडिंग राउंड के दौरान प्राप्त लगभग 600 मिलियन डॉलर की तुलना में तीन गुना से अधिक है। निवेश का उद्देश्य Horizon3 की नेटिव साइबर सुरक्षा को अंतरराष्ट्रीय कॉर्पोरेट बाजारों और ग्राहकों के परिचालन कार्यों में विस्तारित करना है।
इस फंडिंग का नेतृत्व NightDragon और NEA ने किया, जिसमें मौजूदा और नए वैश्विक रणनीतिक निवेशकों ने भी भाग लिया। कंपनी का लक्ष्य नवाचार में तेजी लाना और उन उद्यमों के लिए साइबर सुरक्षा की सक्रिय क्षमताओं को मजबूत करना है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित बढ़ती जटिल खतरों का सामना कर रहे हैं।
प्राप्त धन का उपयोग वैश्विक बिक्री, विपणन विस्तार, बाजार वृद्धि और दुनिया भर में स्वायत्त साइबर सुरक्षा प्रौद्योगिकियों के विकास की पहलों के लिए किया जाएगा। Horizon3 यूरोप में अपनी उपस्थिति बढ़ाने और रणनीतिक अंतरराष्ट्रीय विस्तार के माध्यम से सिंगापुर और ऑस्ट्रेलिया के बाजारों में प्रवेश करने की योजना बना रही है।
कंपनी अपने NodeZero प्लेटफॉर्म और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित सुरक्षा एजेंटों को बेहतर बनाने के लिए अनुसंधान में निवेश बढ़ाएगी। ये स्वायत्त एजेंट उद्यम सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों में कमजोरियों का प्रभावी ढंग से और स्वचालित रूप से पता लगा सकते हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं।
निवेश का उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित सुरक्षा प्लेटफॉर्म को मजबूत करने और नवाचार प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए भी किया जाएगा। यह फंडिंग एआई-आधारित साइबर खतरों से सुरक्षा के लिए उद्यमों की बढ़ती मांग और बदलते नियामक अनुपालन आवश्यकताओं के जवाब में आई है।
Snehal Antani और Anthony Pillitiere, जो पहले JSOC के सहयोगी थे, ने NodeZero के माध्यम से पेनेट्रेशन टेस्टिंग को स्वचालित करने के उद्देश्य से Horizon3 की स्थापना की थी। NodeZero साइबर सुरक्षा में कमजोरियों का समय से पहले पता लगाने के लिए सेल्फ-गाइडेड पेनेट्रेशन टेस्टिंग तकनीक का उपयोग करके लगातार ग्राहकों के नेटवर्क पर हमला करता है।
वार्षिक जांच के विपरीत, यह प्लेटफॉर्म पूरी तरह से स्वचालित सुरक्षा परीक्षण क्षमताओं का उपयोग करके लाइव उत्पादन वातावरण की सुरक्षित रूप से जांच करता है। यह उद्यमों को हमले के रास्ते खोजने, सुरक्षा कमजोरियों में प्राथमिकता देने और सुधारात्मक उपायों को तेज़ी से और कुशलता से लागू करने में मदद करता है।
कंपनी ने बताया कि उसने दुनिया भर में ग्राहकों के उत्पादन वातावरण में 310,000 से अधिक सुरक्षा परीक्षण किए हैं। पारंपरिक परीक्षकों के विपरीत, Horizon3 पूरे उद्यम बुनियादी ढांचे का मूल्यांकन करती है, जबकि उत्पादन सिस्टम निर्बाध रूप से कार्य करते रहते हैं।
प्लेटफॉर्म में इंटेलिजेंट ट्रैप (हनीपॉट) भी शामिल हैं, जो संगठनों को वास्तविक समय में उद्यम प्रणालियों को लक्षित करने वाले सक्रिय हमलावरों का पता लगाने में मदद करते हैं। वर्तमान में, बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा, सरकारी प्रशासन और दुनिया भर की फॉर्च्यून 10 कंपनियों जैसे क्षेत्रों में 7,000 से अधिक उद्यम इस प्लेटफॉर्म का उपयोग कर रहे हैं।
एआई के त्वरित कार्यान्वयन ने सुरक्षा समस्याओं के उत्पन्न होने के तरीके को बदल दिया है। उदाहरण के लिए, सही स्वचालित दृष्टिकोण वाला हमलावर मैन्युअल तरीके की तुलना में कमजोरियों को तेज़ी से पहचान सकता है और जटिल हमले शुरू कर सकता है, जिससे सुरक्षा मूल्यांकन का स्वचालन बढ़ जाता है।
Horizon3 ने वार्षिक आवर्ती राजस्व में लगभग 120% की वृद्धि दर्ज की है और उल्लेख किया है कि पिछले वर्ष इसका वार्षिक आवर्ती राजस्व लगभग 100 मिलियन डॉलर था। कंपनी दुनिया भर में 7,200 से 7,300 ग्राहकों को सेवा प्रदान करती है, जिसमें प्रबंधित सेवा प्रदाता और दुनिया की कुछ सबसे बड़ी कंपनियां शामिल हैं।
नई फंडिंग एआई प्रशिक्षण चक्रों के विकास का भी समर्थन करेगी, जो एआई रक्षा प्रणालियों को नए हमले के तरीकों का विश्लेषण करके लगातार विकसित होने की अनुमति देंगे। इससे उद्यमों के साधारण भेद्यता जागरूकता से लेकर सबसे गंभीर सुरक्षा खतरों को स्वचालित रूप से ठीक करने की क्षमता तक संक्रमण के प्रयासों का समर्थन होना चाहिए।
चूंकि नए साइबर खतरे 'मशीन की गति' और उच्च स्तर की परिष्कार के साथ उभर रहे हैं, इसलिए कंपनी का मानना है कि एआई-आधारित सुरक्षा परीक्षण उन उद्यमों के लिए आवश्यक है जो महत्वपूर्ण संपत्तियों और गोपनीय डेटा की सुरक्षा करना चाहते हैं, उनका दावा है।
सिंगापुर स्थित स्टार्टअप Ropedia ने प्री-ए राउंड में $30 मिलियन जुटाए हैं। यह धन वास्तविक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने के लिए डेटा संग्रह प्लेटफॉर्म का विस्तार करने के लिए है, जो रोबोटिक्स और भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए महत्वपूर्ण है।
भौतिक दुनिया के साथ एआई को इंटरैक्ट करने के लिए प्रशिक्षित करना समकालीन समय की सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है। चैटबॉट्स के विपरीत, जो इंटरनेट की पाठ्य सामग्री पर प्रशिक्षित होते हैं, रोबोटों को व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है। Ropedia इस समस्या का समाधान एक ऐसा प्लेटफॉर्म बनाकर करता है जो रोबोटों को इलेक्ट्रॉनिक्स असेंबली या उपकरणों के साथ काम करने जैसे जटिल कार्यों में महारत हासिल करने की अनुमति देता है।
कंपनी की स्थापना दिसंबर 2025 में ज़ाओक्सी चेन, फानचोउ होंग और ज़िवेई ल्यू द्वारा की गई थी। कंपनी का मुख्यालय सिंगापुर और माउंटन व्यू, कैलिफ़ोर्निया में है। संस्थापक मेटा, नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी और 3डी कंप्यूटर विजन के क्षेत्र में प्राप्त अपने व्यापक शोध ज्ञान का उपयोग भौतिक एआई को प्रशिक्षित करने की मुख्य समस्या को हल करने के लिए करते हैं।
सार्वजनिक वेबसाइटों से डेटा एकत्र करने पर आधारित एआई प्रशिक्षण के पारंपरिक तरीके भौतिक एआई के लिए अपर्याप्त हैं। रोबोटों को मानव गतिविधियों के साथ सिंक्रनाइज़ किए गए वास्तविक संवेदी डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, जिसमें स्पर्श दबाव, कैमरा कोण, शरीर की स्थिति और समय निर्धारण की व्याख्या शामिल है। Ropedia मौजूदा डेटासेट को केवल लेबल करने के बजाय सीधे ये कच्चे डेटा उत्पन्न करता है।
कंपनी का समाधान डेटा संग्रह के लिए क्लासिक टेलीऑपरेशन सेटअप की तुलना में 50 गुना सस्ता है। प्रत्येक प्रयोग के लिए महंगे उपकरण के बजाय, सामान्य परिस्थितियों में डेटा एकत्र करने वाले डेटा कलेक्टरों का उपयोग किया जाता है। कंपनी का मुख्य डेटासेट Xperience-10M कहलाता है, जिसमें पहले से ही 10,000 घंटे से अधिक की मल्टीमॉडल रिकॉर्डिंग और 10 मिलियन इंटरैक्शन एपिसोड शामिल हैं, जो रोबोटिक्स प्रयोगशालाओं को प्रशिक्षण के लिए वास्तविक मानवीय कार्यों के संरचित लॉग प्रदान करता है।
Ropedia के डेटा इंजन के मूल में HOMIE है - एक पेटेंटेड पहनने योग्य हेड-माउंटेड डिवाइस जो एक साथ मल्टीमॉडल स्ट्रीम कैप्चर करता है। इसके अलावा, HOMIE फ्रेम दर पर वीडियो, ऑडियो, डेप्थ मैप्स, हैंड ट्रैकिंग, देखने की दिशा, बॉडी मूवमेंट और कैमरा पोज़ रिकॉर्ड करता है। एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि HOMIE में सभी डेटा स्ट्रीम सटीक टाइमस्टैम्प रखते हैं, क्योंकि भौतिक एआई मॉडल के लिए आवश्यक है कि सिस्टम हर मिलीसेकंड में बिल्कुल समान रूप से धारणा दे, महसूस करे और कार्य करे। HOMIE मौजूदा अधिकांश उपकरणों में अनुपस्थित सिंक्रनाइज़ेशन की समस्या को दूर करता है।
पहनने योग्य डिवाइस की हल्की और पोर्टेबल प्रकृति के कारण, इसका उपयोग फैक्ट्री फ्लोर, रसोई या मरम्मत की दुकान में किसी भी व्यक्ति द्वारा किया जा सकता है। Ropedia पहले से ही तकनीकी भागीदारों और वाणिज्यिक ग्राहकों को आपूर्ति करने के लिए HOMIE का बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू कर चुका है।
जुटा गया $30 मिलियन का पूंजी दो प्री-ए किश्तों में प्राप्त किया गया था। मार्च 2026 के मध्य में, कंपनी ने $8 मिलियन के रणनीतिक सीड फंडिंग राउंड और $22 मिलियन के नए राउंड को बंद किया। इस दौर का समर्थन निजी निवेशकों, जाने-माने एआई शोधकर्ताओं, और कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी और रोबोटिक्स क्षेत्र के भागीदारों ने किया।
नई पूंजी का उपयोग दक्षिण पूर्व एशिया और उत्तरी अमेरिका में Ropedia के डेटा संग्रह बेड़े का विस्तार करने के लिए किया जाएगा। इसके अलावा, स्टार्टअप व्यापक 'वास्तविक' व्यवहार को कैप्चर करने के लिए HOMIE की तैनाती की गति बढ़ाएगा। कुछ धन रणनीतिक स्टाफिंग, विशेष रूप से माउंटन व्यू कार्यालय में इंजीनियरों को नियुक्त करने के लिए भी जाएगा। Ropedia का डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पहले से ही स्वायत्त प्रणालियों के लिए आधार मॉडल विकसित करने वाली दर्जनों उत्तरी अमेरिकी कंपनियों का समर्थन कर रहा है, जिससे रोबोटिक्स डेवलपर्स को अधिक बुद्धिमान और सक्षम मशीनें बनाने के लिए आवश्यक नींव मिलती है।
