गुरुग्राम स्थित कंपनी टैगबिन ने ब्रिक्सएक्स लॉन्च किया - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समर्थित एक प्लेटफॉर्म। यह सिस्टम आर्किटेक्ट्स और इंजीनियरों को प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट का उपयोग करके डिजाइन समाधान और इंजीनियरिंग गणनाएँ बनाने की अनुमति देता है।
गुरुग्राम स्थित कंपनी टैगबिन ने ब्रिक्सएक्स लॉन्च किया - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समर्थित एक प्लेटफॉर्म। यह सिस्टम आर्किटेक्ट्स और इंजीनियरों को प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट का उपयोग करके डिजाइन समाधान और इंजीनियरिंग गणनाएँ बनाने की अनुमति देता है।
उपयोगकर्ता वांछित संरचना का वर्णन कर सकते हैं, जैसे चार बेडरूम वाला घर, और ब्रिक्सएक्स वास्तुशिल्प चित्र, योजनाएं, बिल्डिंग इंफॉर्मेशन मॉडलिंग (बीआईएम) मॉडल, खर्च अनुमान और परियोजना के समग्र लेआउट उत्पन्न करने में सक्षम है। टैगबिन की वेबसाइट पर दी गई जानकारी के अनुसार, प्लेटफॉर्म IFC मॉडल, चित्र, रेंडर और कार्य मात्रा विनिर्देश उत्पन्न कर सकता है।
टैगबिन के सह-संस्थापक और सीईओ, saurav bhaik ने एक बयान में कहा कि प्लेटफॉर्म विचारों और अनुरोधों को कार्यात्मक अनुप्रयोगों में बदलने वाले प्लेटफॉर्मों के कारण सॉफ्टवेयर विकास में बदलाव आ रहा है। उन्होंने आगे कहा कि वास्तुकला और निर्माण इस तरह के परिवर्तन के लिए तैयार हैं।
YourStory से बातचीत में, bhaik ने समझाया कि टैगबिन द्वारा हल की जाने वाली चुनौतियों में से एक निर्माण के शुरुआती चरणों में द्वि-आयामी चित्रों पर निर्भरता है। इस निर्भरता से डिजाइन में संघर्षों की पहचान करना और काम शुरू होने से पहले लागत का सटीक आकलन करना मुश्किल हो जाता है।
बीआईएम इमारत और उसकी प्रणालियों का एक डिजिटल मॉडल बनाता है, जिससे विशेषज्ञों को निर्माण शुरू होने से पहले विभिन्न तत्वों का समन्वय करने की अनुमति मिलती है। bhaik ने उल्लेख किया कि ब्रिक्सएक्स इस प्रक्रिया को सरल बनाता है, इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स को शून्य से मैन्युअल रूप से बनाने के बजाय पाठ प्रॉम्प्ट के माध्यम से मॉडल बनाने की सुविधा देता है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि योजना बनाने में लगने वाला समय, जो पहले तीन-चार महीने लेता था, अब कुछ ही दिनों में किया जा सकता है।
टैगबिन द्वारा लक्षित समस्या महत्वपूर्ण है क्योंकि भारत में बड़े बुनियादी ढांचा परियोजनाओं को लगातार बढ़ती लागत का सामना करना पड़ रहा है। जून 2026 में, सरकार द्वारा नियंत्रित 1847 केंद्रीकृत बुनियादी ढांचा परियोजनाओं का कुल संशोधित मूल्य 35.61 लाख करोड़ रुपये के प्रारंभिक अनुमान की तुलना में 40.54 लाख करोड़ रुपये था, जो लगभग 4.92 लाख करोड़ रुपये की संचयी अधिकता दर्शाता है।
दिसंबर 2025 में, टैगबिन ने SageOne फ्लैगशिप ग्रोथ ओई फंड, रमेश दमाणी, ज्योतिविवर्धन सोंटली, संजय कौल, अभिनन्दन लोधु और कर्ल-ऑन ग्रुप सहित निवेशकों से 10 मिलियन डॉलर जुटाए। कंपनी ने पहले मार्च 2027 तक आईपीओ लाने की योजना की घोषणा की थी।
IIT रुड़की के स्नातकों saurav bhaik, ankit singh और abhishek negi द्वारा 2013 में स्थापित, टैगबिन का वार्षिक राजस्व मार्च 2026 तक 160 करोड़ रुपये था और यह लगातार सात वर्षों तक लाभदायक रहा।
ब्रिक्सएक्स इंडियाएआई मिशन के तहत नॉर्थ ईस्ट रीजन डेवलपमेंट मिनिस्ट्री (DoNER) के लिए टैगबिन द्वारा विकसित एआई-आधारित विस्तृत परियोजना रिपोर्ट (डीपीआर) परियोजना से उभरा। टैगबिन के प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, यह डीपीआर उत्पाद बाद में वास्तुकला, इंजीनियरिंग और निर्माण के लिए एक व्यापक प्लेटफॉर्म में बदल गया।
मार्च 2026 में, टैगबिन को डीपीआर बनाने और विश्लेषण के लिए एआई फ्रेमवर्क विकसित करने का ऑर्डर मिला। इस प्रणाली को अनुपालन जांच और सत्यापन को स्वचालित करने, लागतों का सरकारी बेंचमार्क के साथ मिलान करने और कार्य मात्रा विनिर्देशों और लागत सारांश जैसी परिणाम उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। bhaik ने बताया कि इसके बाद कंपनी ने अपनी तकनीक में डिजाइन जनरेशन परत जोड़ी।
हालांकि जनरेटिव एआई उपयोगकर्ता के तकनीकी कार्य विवरण को समझने के लिए उपयोग किया जाता है, वास्तविक मॉडलिंग एआई और गणितीय एल्गोरिदम के संयोजन पर निर्भर करती है। जैसा कि bhaik ने कहा, 'एलएलएम केवल उपयोगकर्ता के इरादे को समझता है; बाकी गणितीय मॉडलिंग है।'
टैगबिन का दीर्घकालिक लक्ष्य निर्माण के जीवन चक्र के अधिक चरणों को एकीकृत करना है। उनकी रोडमैप में डिजाइन और बीआईएम जनरेशन, लागत मूल्यांकन, नियामक अनुपालन, डीपीआर तैयारी, निर्माण निगरानी और साइट पर किए गए कार्यों की अनुमोदित परियोजनाओं से तुलना शामिल है।
bhaik ने यह भी उल्लेख किया कि कंपनी ने राज्य-विशिष्ट निर्माण नियमों को ध्यान में रखते हुए सिस्टम को प्रशिक्षित किया है और निर्माण परमिट और रोजगार प्रमाणपत्रों को मंजूरी देने में सहायता के लिए कुछ राज्य सरकारों के साथ इस तकनीक के उपयोग पर बातचीत कर रही है। भले ही वे भारतीय राष्ट्रीय भवन संहिता पर आधारित हों, राज्यों के बीच निर्माण मानक भिन्न होते हैं।
प्रारंभिक चरण में, टैगबिन ब्रिक्सएक्स को निजी उपयोगकर्ताओं के बजाय बड़े उद्यमों और संस्थागत ग्राहकों के लिए स्थितिबद्ध करता है। bhaik ने स्पष्ट किया कि वर्तमान में ध्यान बड़े ग्राहकों पर है, हालांकि अंततः कंपनी प्लेटफॉर्म को सीधे इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स के लिए उपलब्ध कराने की योजना बना रही है। कॉर्पोरेट क्षेत्र में अपनाने के लिए, टैगबिन ऑन-साइट ग्राहकों के साथ काम करने वाले इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स को प्रदान करता है।
कंपनी ब्रिक्सएक्स को परियोजनाओं की संख्या और जटिलता से जुड़ी सदस्यता मॉडल के माध्यम से मुद्रीकृत करने की योजना बना रही है। bhaik ने बताया कि कॉर्पोरेट कार्यान्वयन के लिए लागत परियोजना की प्रकृति और सहयोग की जटिलता के आधार पर 0.5% से 3% तक भिन्न हो सकती है।
टैगबिन के लिए, ब्रिक्सएक्स प्रायोगिक प्रौद्योगिकी और सरकारी एआई के पिछले काम से वास्तुकला, इंजीनियरिंग और निर्माण के लिए सॉफ्टवेयर बाजार में संक्रमण का प्रतीक है। यह इस बात पर दांव लगाना है कि प्राकृतिक भाषा इंटरफेस जटिल भवन मॉडलिंग उपकरणों को व्यापक उपयोगकर्ता आधार के लिए सुलभ बना सकते हैं।
बाइटडान्स एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल पर काम कर रही है जो दस ट्रिलियन पैरामीटर का आंकड़ा छू सकता है, जिससे यह एंथ्रोपिक से जुड़ी सबसे उन्नत तकनीक के करीब आ जाएगा, जैसा कि फाइनेंशियल टाइम्स की विशेष रिपोर्टों में बताया गया है।
यह प्रगति चीन में हो रही है, जो अधिक शक्तिशाली एआई सिस्टम के लिए वैश्विक प्रतिस्पर्धा बढ़ने के संदर्भ में है। यदि इसकी पुष्टि हो जाती है, तो टिकटॉक की मालिक कंपनी का मॉडल चीनी स्टार्टअप मूनशॉट एआई द्वारा विकसित किमी K3 से तीन गुना से अधिक बड़ा होगा, जिसमें 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं।
यह पहल चीनी कंपनियों की रणनीति को दर्शाती है जिसका उद्देश्य अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों के सामने अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाना है, और अत्यधिक परिचालन लागत में शामिल हुए बिना बड़े आकार के मॉडल बनाना है।
बाइटडान्स ने पहले ही इस मॉडल के प्री-ट्रेनिंग चरण की शुरुआत कर दी है, एक प्रक्रिया जिसमें आमतौर पर परिष्करण और संभावित सार्वजनिक उपलब्धता के बाद के चरणों से पहले तीन से छह महीने लगते हैं।
पैरामीटर की संख्या एक एआई मॉडल के पैमाने का मूल्यांकन करने के लिए एक मीट्रिक के रूप में कार्य करती है; ये घटक डेटा से सिस्टम द्वारा सीखे गए गणितीय कॉन्फ़िगरेशन का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो प्रौद्योगिकी को पैटर्न की पहचान करने, प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने और कार्यों को निष्पादित करने में मदद करते हैं, हालांकि पैरामीटर की मात्रा अकेले उपकरण की कुल क्षमता को परिभाषित नहीं करती है।
कंपनी की प्रगति चीनी कंपनियों द्वारा बड़े एआई मॉडल विकास के क्षेत्र में किए गए निवेशों की एक श्रृंखला का अनुसरण करती है। किमी K3 के लॉन्च से पहले, मेइटुआन का लॉन्गकैट-2.0 और डीपसीक V4-प्रो जैसे अन्य चीनी मॉडल चीनी क्षेत्र के सबसे बड़े मॉडलों में गिने जाते थे, दोनों में 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर थे।
चीनी और अमेरिकी मॉडलों के बीच सीधी तुलना सीमित बनी हुई है, क्योंकि एंथ्रोपिक और ओपनएआई जैसी कंपनियां मिथोस, फेबल या जीपीटी-5.5 जैसे सिस्टम के पैरामीटर काउंट का खुलासा नहीं करती हैं।
फाइनेंशियल टाइम्स द्वारा उद्धृत उद्योग अनुमान बताते हैं कि एंथ्रोपिक का मिथोस 5 लगभग आठ ट्रिलियन पैरामीटर का होगा, जबकि फेबल 5 में लगभग पांच ट्रिलियन होंगे। इस परिदृश्य में, बाइटडान्स की परियोजना अमेरिकी कंपनी की सबसे परिष्कृत प्रणाली को दिए गए पैमाने के करीब होगी।
