AI सॉफ्टवेयर विकास को बढ़ाने के लिए कंपनी फैक्ट्री ने $5 बिलियन मूल्यांकन पर $200 मिलियन जुटाए

Positron AI ने सीरीज़ सी फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक $875 मिलियन जुटाए, जिससे कंपनी का मूल्यांकन $5 बिलियन हो गया। कंपनी का मुख्य कार्य ऐसा हार्डवेयर विकसित करना है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इन्फेरेंस की प्रक्रिया को अधिक ऊर्जा-कुशल और किफायती बनाता है।

यह फंडिंग दो चरणों में प्राप्त की गई: पहले $375 मिलियन का सीरीज़ सी राउंड बंद किया गया, और उसके बाद $500 मिलियन तक का सीरीज़ सी-1 राउंड आया। मुख्य राउंड का नेतृत्व NEA, Atreides Management और Valor Equity Partners ने किया, जिसमें Andra Capital और SemiAnalysis Capital सह-लीड के रूप में शामिल थे। दूसरे ट्रेंच का नेतृत्व जिम क्लार्क, सिलिकॉन ग्राफिक्स और नेटस्केप के संस्थापक ने किया, जिसमें कई संस्थागत और रणनीतिक निवेशक शामिल थे।

प्राप्त पूंजी से Positron के इन्फेरेंस क्षेत्र में बढ़ते व्यवसाय का काफी विस्तार होगा और कंपनी के निदेशक मंडल में कई अनुभवी प्रौद्योगिकी निवेशकों को जोड़ा जाएगा। NEA से फॉरेस्ट बास्केट और Atreides Management से गैविन बेकर निदेशक मंडल में शामिल होंगे। थॉमस जर्मोलुक और डिलन पटेल भी निदेशक बनेंगे।

जैसे-जैसे AI वर्कलोड इन्फेरेंस की ओर अधिक स्थानांतरित हो रहे हैं, प्रत्येक AI सहायक, एजेंट और सहायक द्वारा मॉडलों के निरंतर रखरखाव के लिए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। Positron इस वृद्धि के कारण उत्पन्न होने वाली मेमोरी और पावर से संबंधित समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करता है। कंपनी की प्रणालियाँ शुद्ध कम्प्यूटेशनल शक्ति के बजाय थ्रूपुट और मेमोरी क्षमता पर जोर देते हुए डिज़ाइन की गई हैं।

कंपनी की अगली पीढ़ी की प्रणालियाँ मानक LPDDR5X मेमोरी का उपयोग करती हैं, जो उच्च प्रदर्शन वाली मेमोरी की आपूर्ति श्रृंखलाओं पर निर्भरता को कम करती हैं जो सीमित हो सकती हैं। Positron का दावा है कि इसकी प्रणालियाँ उपलब्ध मेमोरी थ्रूपुट के 90% से अधिक प्राप्त करने में सक्षम हैं।

इसके अलावा, कंपनी प्रति डॉलर टोकन और प्रति वाट टोकन के मेट्रिक्स में उच्च प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करती है। Positron आर्किटेक्चर एयर-कूल्ड और लिक्विड-कूल्ड दोनों डेटा सेंटर का समर्थन करता है, जो ग्राहकों को विभिन्न रैक घनत्वों पर सिस्टम तैनात करने में लचीलापन देता है।

Positron के पास पहले से ही ग्राहक हैं जो एटलस सिस्टम के पहले संस्करण का उपयोग कर रहे हैं। Oracle Cloud Infrastructure में 50 से अधिक एटलस रैक तैनात किए गए हैं, जहां Parasail अपने स्वयं के इन्फेरेंस सेवाओं के लिए इस शक्ति का उपयोग करता है। Jump Trading और i3d.net भी एटलस के उत्पादन ग्राहक हैं।

नई फंडिंग अगली पीढ़ी के सिलिकॉन चिप्स के विकास पर निर्देशित की जाएगी। Asimov चिप को TSMC के N3P प्रक्रिया पर 2026 के अंत तक निर्मित करने की योजना है; TSMC N3P को एक उन्नत 3nm प्रक्रिया के रूप में वर्णित करता है। Asimov का उत्पादन 2027 की दूसरी छमाही के लिए लक्षित है। प्रत्येक Asimov चिप 288 जीबी से 2304 जीबी तक मेमोरी का समर्थन करेगी, जो अधिक जटिल AI इन्फेरेंस वर्कलोड की मांगों को पूरा करती है।

Titan सिस्टम चार से आठ Asimov चिप्स को एक एकीकृत प्रणाली में संयोजित करेगा और 16 ट्रिलियन पैरामीटर से अधिक के मॉडलों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Titan 10 मिलियन टोकन से अधिक के संदर्भ विंडो को लक्षित करेगा और बड़े कार्यान्वयन के लिए हजारों नोड्स पर स्केल कर सकेगा। Positron एक 2 मेगावाट से अधिक क्षमता वाला इंजीनियरिंग डेटा सेंटर और विकास, परीक्षण और उत्पादन के लिए तत्परता का समर्थन करने के लिए एक एम्यूलेशन प्लेटफॉर्म बनाने की भी योजना बना रही है।

Positron इन निधियों का उपयोग LPDDR5X आपूर्ति प्रतिबद्धताओं को सुरक्षित करने, साथ ही उत्पादन क्षमता और सिस्टम एकीकरण को बढ़ाने के लिए करेगी। बाजार में लाने की परिचालन गतिविधियां उत्पादन के समानांतर विस्तारित होंगी, जो कंपनी को इन्फेरेंस बुनियादी ढांचे की बढ़ती मांग को पूरा करने में मदद करेगी।

मुख्य कार्यकारी अधिकारी Mitesh Agrawal ने उल्लेख किया कि एटलस डिप्लॉयमेंट ने ग्राहकों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान की है जिसने Asimov और Titan के डिजाइन को प्रभावित किया है। कंपनी अब एक मांग वाले कार्यान्वयन चरण में है, जहां उसे सिलिकॉन के विकास को पूरा करने की आवश्यकता है, साथ ही ग्राहकों के पास उत्पादन और तैनाती बढ़ाना भी आवश्यक है।

Positron की रणनीति AI मॉडल के आर्थिक दक्षता पर केंद्रित है। इसका मेमोरी-केंद्रित आर्किटेक्चर ऊर्जा खपत और बुनियादी ढांचे की लागत दोनों को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। $5 बिलियन का मूल्यांकन इन्फेरेंस बाजार में निवेशकों के विश्वास को दर्शाता है।

Blee, जो न्यूयॉर्क स्थित एक कंपनी है, ने सीरीज़ ए फंडिंग के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक $20 मिलियन जुटाए हैं। यह कंपनी कॉर्पोरेट ग्राहकों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके मार्केटिंग सामग्री के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए उपकरण प्रदान करती है।

फंडिंग राउंड का नेतृत्व Fin Capital और SMBC Fin Atlas Beyond Fund ने संयुक्त रूप से किया, जिसमें Hannah Grey VC और National Bank of Canada ने भी भाग लिया। मौजूदा निवेशकों, जिनमें Y Combinator, Penny Jar Capital, Cardumen Capital और Treasury शामिल हैं, ने कंपनी का समर्थन जारी रखा। इस नए निवेश के साथ, Blee की कुल फंडिंग $27 मिलियन तक पहुंच गई है। कंपनी की स्थापना 2022 में कॉर्पोरेट सामग्री प्रबंधन को आधुनिक बनाने के उद्देश्य से की गई थी।

Blee उन टीमों को सेवा प्रदान करती है जो कानूनी मामलों, नियामक अनुपालन और ब्रांडिंग के लिए जिम्मेदार हैं, जो ग्राहकों के लिए लक्षित सामग्री का प्रबंधन करते हैं। कंपनी का प्लेटफॉर्म संगठनों को प्रकाशन से पहले सामग्री की जांच करने में मदद करता है, साथ ही निरंतर अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए प्रकाशित सामग्री की निगरानी भी करता है। कंपनी अपने उत्पाद और टीम दोनों में निवेश करना जारी रखने की योजना बना रही है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मार्केटिंग विभागों को पहले से कहीं अधिक तेजी से सामग्री बनाने की अनुमति देता है। हालांकि, इस त्वरण से कानूनी और अनुपालन टीमों के लिए नई चुनौतियां पैदा होती हैं। पारंपरिक समीक्षा प्रक्रियाएं अक्सर मैन्युअल जांच पर निर्भर करती हैं।

गार्टनर भविष्यवाणी करता है कि AI के माध्यम से मार्केटिंग कार्यों के स्वचालन में तेजी आएगी। मार्केटिंग लीडर्स उम्मीद करते हैं कि स्वचालन का स्तर 2026 में 16% से बढ़कर 2028 तक 36% हो जाएगा। बढ़ती सामग्री मात्रा विनियमित उद्योगों में दबाव डालती है, और Blee उन संगठनों का समर्थन करने का इरादा रखती है जो अधिक स्वचालित मार्केटिंग संचालन का प्रबंधन करते हैं।

टीमों को विज्ञापनों, वीडियो सामग्री, साझेदारी सामग्री और डिजिटल अभियानों की समीक्षा करने की आवश्यकता होती है। Blee AI-आधारित अनुपालन के माध्यम से इस अंतर को पाटने का प्रयास करती है। इसका प्लेटफॉर्म मौजूदा सामग्री निर्माण उपकरणों के साथ एकीकृत होता है, जिससे कॉर्पोरेट मार्केटिंग के लिए निरंतर स्तर का प्रबंधन बनता है।

यह सिस्टम नियामक, कानूनी, अनुपालन आवश्यकताओं और ब्रांड आवश्यकताओं के संबंध में प्रतिक्रिया प्रदान करता है। टीमें सामग्री आधिकारिक समीक्षा से पहले ही संभावित समस्याओं की पहचान कर सकती हैं। Blee ने बताया कि उसके ग्राहकों ने औसत समीक्षा समय में 65% की कमी हासिल की है।

Blee प्रारंभिक सबमिशन से लेकर अनुमोदन तक वर्कफ़्लो का प्रबंधन करती है, साथ ही टिप्पणियों को ट्रैक करती है और एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल बनाए रखती है। सामग्री ग्राहकों तक पहुंचने के बाद भी प्लेटफॉर्म कार्य करना जारी रखता है, प्रकाशित सामग्री की नियामक और ब्रांड मानदंडों के अनुपालन की निगरानी करता है। इसमें सोशल मीडिया और इन्फ्लुएंसर वेबसाइटें शामिल हैं। यह दृष्टिकोण अनुपालन टीमों को सभी सामग्री चैनलों में अधिक पारदर्शिता प्रदान करता है। इसके अलावा, Blee मानव भागीदारी के न्यूनतम स्तर के साथ बड़ी मात्रा में ग्राहक सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम AI एजेंटों के उदय पर प्रतिक्रिया देती है।

संस्थापक और सीईओ गाय शाहार ने कहा कि व्यवसायों को सामग्री पर अधिक मजबूत नियंत्रण की आवश्यकता है। उनका मानना है कि संगठन जो इन प्रणालियों को शुरुआती चरण में लागू करते हैं, वे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं। एक्सपीडिया ग्रुप Blee के ग्राहकों में से एक है, जो अपनी कानूनी गतिविधियों का समर्थन करने के लिए प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है।

Blee सीरीज़ ए राउंड से प्राप्त धन का उपयोग सामग्री प्रबंधन में अपनी क्षमताओं को गहरा करने की योजना बना रही है। कंपनी नए उद्योगों और भौगोलिक बाजारों में विस्तार करने और कानून, अनुपालन, विपणन और ब्रांडिंग के क्षेत्रों में अधिक नेताओं को लक्षित करने का इरादा रखती है।

वर्तमान में Blee वित्तीय सेवाओं, यात्रा, जीवन विज्ञान और उपभोक्ता ब्रांडों सहित कई प्रमुख क्षेत्रों में बड़े उद्यमों को सेवा प्रदान करती है। SoFi Technologies भी प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है। Blee ने बताया कि जून 2025 और जून 2026 के बीच उसका वार्षिक आवर्ती राजस्व दस गुना बढ़ गया है। कंपनी अतिरिक्त कॉर्पोरेट ग्राहकों की घोषणाओं के लिए भी तैयारी कर रही है। उम्मीद है कि इसका विस्तार उत्तरी अमेरिका और यूरोप में उपस्थिति को मजबूत करेगा। यह फंडिंग व्यवसायों द्वारा AI-जनरेटेड सामग्री के बढ़ते उपयोग के मद्देनजर आ रही है। कंपनियों को अब तेज उत्पादन और मजबूत नियंत्रण के बीच संतुलन बनाना पड़ता है। Blee इस बदलाव के लिए केंद्रीय अनुपालन परत बनने का लक्ष्य रखती है, और इसका प्लेटफॉर्म निरीक्षण से समझौता किए बिना सामग्री को बढ़ाने में व्यवसायों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सुरक्षा में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनी HiddenLayer ने सीरीज बी फंडिंग राउंड सफलतापूर्वक पूरा किया है, जिसमें उसने 100 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। इस दौर के नेतृत्वकर्ता Delta-v Capital थे, और इसमें Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, M12 और Booz Allen Ventures भी शामिल थे। यह फंडिंग AI सुरक्षा समाधानों की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि के बीच हुई है।

पिछले एक साल में HiddenLayer का वार्षिक आवर्ती राजस्व दस गुना से अधिक बढ़ा है, और कंपनी ने 50 से अधिक नए ग्राहकों को भी जोड़ा है। ये ग्राहक वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, सरकारी क्षेत्र, प्रौद्योगिकी और रक्षा उद्योग जैसे क्षेत्रों में काम करते हैं।

HiddenLayer का प्लेटफॉर्म उन संगठनों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जेनरेटिव, प्रेडिक्टिव और एजेंटिक AI सिस्टम लागू कर रहे हैं। यह सिस्टम उनके पूरे जीवनचक्र के दौरान AI अनुप्रयोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करता है। जुटाई गई पूंजी का उपयोग कॉर्पोरेट प्लेटफॉर्म के विस्तार के साथ-साथ बिक्री और वितरण चैनलों को मजबूत करने के लिए किया जाएगा।

कंपनियां स्वायत्त AI एजेंटों का उपयोग करना शुरू कर रही हैं, जिसके कारण HiddenLayer अपने प्लेटफॉर्म का विस्तार कर रही है। ये सिस्टम स्वतंत्र रूप से निर्णय ले सकते हैं और बाहरी उपकरणों के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। कंपनी की एजेंटिक रनटाइम सिक्योरिटी सुविधा संचालन के दौरान AI के व्यवहार को नियंत्रित करने की अनुमति देती है, जिससे अनधिकृत गतिविधियों, टूल के दुरुपयोग और हेरफेर का पता लगाया जा सकता है।

इसके अलावा, एजेंट हार्नेस सिक्योरिटी नामक एक सुविधा पेश की गई है, जो रनटाइम पर स्वायत्त कोडिंग एजेंटों तक सुरक्षा फैलाती है। ये एजेंट न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ सॉफ्टवेयर लिख सकते हैं, जांच सकते हैं और जारी कर सकते हैं, जिससे कॉर्पोरेट क्षेत्र की विकास टीमों के लिए अतिरिक्त जोखिम पैदा होता है।

HiddenLayer का मानना है कि पारंपरिक सुरक्षा उपकरण अकेले इन जोखिमों से नहीं निपट सकते हैं। AI सिस्टम दूषित मॉडल, दुर्भावनापूर्ण इनपुट डेटा और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के माध्यम से खतरों के अधीन हो सकते हैं। इसलिए, कंपनी ने विशेष रूप से AI वातावरण के लिए डिज़ाइन की गई सुरक्षा बनाने पर अपना ध्यान केंद्रित किया है। प्लेटफॉर्म खतरे का पता लगाने, हमले के सिमुलेशन, आपूर्ति श्रृंखला सुरक्षा और रनटाइम सुरक्षा को एकीकृत करता है।

HiddenLayer की सुरक्षा क्षमताओं को AI में व्यापक अनुसंधान कार्यक्रम द्वारा समर्थित किया गया है। कंपनी के शोधकर्ताओं के पास AI खतरों के विश्लेषण, मॉडल सुरक्षा और विरोधी हमलों का पता लगाने से संबंधित 39 पेटेंट स्वीकृत हैं और 65 पेटेंट विचाराधीन हैं। टीम ने प्रतिकूल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग टैक्सोनॉमी (Adversarial Prompt Engineering Taxonomy) विकसित की है, जिससे AI पारिस्थितिकी तंत्र में कमजोरियों की पहचान करना जारी रखा जा रहा है। अनुसंधान बुनियादी मॉडलों, AI उपकरणों और सहायक बुनियादी ढांचे तक फैला हुआ है।

HiddenLayer AI के प्रबंधन और सुरक्षा से संबंधित उद्योग पहलों में भी भाग लेती है। इसके शोधकर्ता CISA, MITRE, NIST, OWASP और OpenSSF जैसे संगठनों के साथ सहयोग करते हैं। ये संयुक्त कार्य रेड टीमिंग प्रथाओं और समग्र AI सुरक्षा में सुधार में योगदान करते हैं।

यह नई फंडिंग कंपनी के अगले चरण के वाणिज्यिक विकास के लिए आधार प्रदान करेगी। हाल ही में HiddenLayer ने माइक गेस्नल्डो को मुख्य राजस्व अधिकारी (chief revenue officer) नियुक्त किया है। कंपनी बिक्री चैनलों के साथ साझेदारी को मजबूत करने और अंतरराष्ट्रीय गतिविधियों का विस्तार करने की भी योजना बना रही है। विस्तार के मुख्य लक्ष्य यूरोप और व्यापक EMEA क्षेत्र हैं।

HiddenLayer को उम्मीद है कि AI सुरक्षा के लिए कॉर्पोरेट मांग बढ़ती रहेगी। कंपनी पहले से ही बैंकिंग, बीमा, फार्मास्यूटिकल्स और सरकारी क्षेत्र सहित कई कड़ाई से विनियमित उद्योगों में ग्राहकों को सेवा दे रही है। अग्रणी फ्रंटियर मॉडल प्रदाताओं में से एक भी HiddenLayer तकनीक का उपयोग करता है, जो कथित तौर पर प्रति सप्ताह 700 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है।

HiddenLayer के ग्राहक आधार में वृद्धि कंपनियों की AI सुरक्षा चिंताओं में बढ़ती चिंता को दर्शाती है। कंपनी का प्लेटफॉर्म संगठनों को अधिक आत्मविश्वास के साथ AI को अपनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी का अनुमान है कि स्वायत्त सिस्टम व्यावसायिक प्रक्रियाओं में अधिक महत्वपूर्ण होते जाएंगे, जिससे विशेष AI सुरक्षा उपकरणों की मांग बढ़ेगी। HiddenLayer अब तेजी से विकसित हो रहे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के समानांतर अपने प्लेटफॉर्म को स्केल करने पर ध्यान केंद्रित करेगा, यह दावा करते हुए कि उसके शोध उद्यमों को उभरते खतरों पर प्रतिक्रिया देने में मदद करते हैं, विशेष रूप से वास्तविक तैनाती के दौरान AI सिस्टम की सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हैं।