Arcee AI ने कॉर्पोरेट उपयोग के लिए अमेरिकी ओपन मॉडल बनाने हेतु $150 मिलियन जुटाए

फैक्ट्री ने नए फंडिंग राउंड में सफलतापूर्वक $200 मिलियन जुटाए, साथ ही इसका मूल्यांकन $5 बिलियन तक पहुंचा। इस दौर में ब्लैकस्टोन, खोसला वेंचर्स और सेक्वोया कैपिटल ने निवेश किया। इनसाइट पार्टनर्स, इवंटिक कैपिटल और साउंड वेंचर्स ने भी भाग लिया।

फैक्ट्री की स्थापना 2023 में मटैन ग्रीनबर्ग और इनो रेयेस ने की थी। अन्य निवेशकों में NEA, मैंटिस वीसी और क्लियरलेक शामिल थे। इस दौर में निको रोसबर्ग, ब्रैड हर्स्टनर और मार्क बेनियोफ जैसे एंजेल निवेशकों ने भी भाग लिया।

इस नई फंडिंग ने कंपनी द्वारा प्राप्त कुल धन को $400 मिलियन से अधिक कर दिया है। यह अप्रैल में निर्धारित $1.5 बिलियन के मूल्यांकन की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। इस प्रकार, पांच महीनों में फैक्ट्री का मूल्यांकन तीन गुना से अधिक हो गया है; पहले कंपनी ने इसी मूल्यांकन पर $150 मिलियन जुटाए थे।

हालिया पूंजी जुटाना स्वायत्त सॉफ्टवेयर विकास उपकरणों के लिए उद्यमों की बढ़ती मांग को दर्शाता है। सैन फ्रांसिस्को स्थित कंपनी सॉफ्टवेयर विकास में स्वायत्तता के स्तर को बढ़ाने का लक्ष्य रखती है। इसका प्लेटफॉर्म बड़े उद्यमों को पूरे विकास चक्र में काम करते हुए AI एजेंटों का उपयोग करके सॉफ्टवेयर बनाने, परीक्षण करने और बनाए रखने की अनुमति देता है।

फैक्ट्री उन प्लेटफॉर्म्स से अलग है जो व्यक्तिगत कोडिंग एजेंटों पर केंद्रित हैं, क्योंकि यह उद्यमों को सॉफ्टवेयर विकास के प्रबंधन के लिए एक एकीकृत प्रणाली प्रदान करता है। यह प्लेटफॉर्म कंपनियों को अपनी 'सॉफ्टवेयर फैक्ट्री' के प्रशिक्षण प्रक्रिया को नियंत्रित करने, साथ ही सिस्टम के मॉडल और कार्य स्थान को प्रबंधित करने की अनुमति देता है। फैक्ट्री अपने प्रबंधित क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से काम कर सकती है, और ग्राहक इसे स्थानीय रूप से या पूरी तरह से अलग वातावरण में भी तैनात कर सकते हैं, जिससे उद्यमों को AI के माध्यम से विकास पर अधिक नियंत्रण मिलता है।

कंपनी बताती है कि उसके प्लेटफॉर्म का उपयोग लाखों डेवलपर्स करते हैं। फैक्ट्री के ग्राहकों में Nvidia, Blackstone, रॉयल बैंक ऑफ कनाडा, palo alto networks और Adobe शामिल हैं। यह बढ़ता ग्राहक पोर्टफोलियो AI के माध्यम से सॉफ्टवेयर विकास में कॉर्पोरेट क्षेत्र की बढ़ी हुई रुचि को रेखांकित करता है।

कंपनियां इंजीनियरों की उत्पादकता बढ़ाने के लिए तेजी से AI का उपयोग कर रही हैं। फैक्ट्री का मानना है कि कंपनियां व्यक्तिगत कोडिंग सहायकों का उपयोग करने से हटकर स्वायत्त प्रणालियों के आसपास व्यापक सॉफ्टवेयर फैक्ट्रियों के निर्माण की ओर बढ़ रही हैं। मटैन ग्रीनबर्ग ने टिप्पणी की: 'दुनिया भर में बड़ी कंपनियां व्यक्तिगत कोडिंग एजेंटों से सॉफ्टवेयर फैक्ट्रियों की ओर बदलाव दिखा रही हैं' और जोड़ा कि ग्राहक सॉफ्टवेयर विकास प्रणालियों के पुनर्गठन की क्षमता की पुष्टि करते हैं, हालांकि कंपनी अभी भी इस बदलाव के शुरुआती चरणों में है।

फैक्ट्री की रणनीति मानव नियंत्रण के तहत लगातार काम करने वाली स्वायत्त सॉफ्टवेयर फैक्ट्रियां बनाना है। उद्यम AI को विकास कार्यों को पूरा करते समय मापने योग्य परिणामों को विनियमित कर सकते हैं। कंपनी AI कोडिंग के तेजी से बढ़ते बाजार में प्रतिस्पर्धा करती है। फैक्ट्री योजना बना रही है कि वह प्लेटफॉर्म के विस्तार और कॉर्पोरेट क्षेत्र में अपनाने पर ध्यान केंद्रित करते हुए आगे के विकास का समर्थन करने के लिए नई पूंजी का उपयोग करे।

इंजीनियर लंबे समय से एक समस्या का सामना कर रहे थे: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जो सेकंडों में उपन्यास लिख सकती है, नाजुक कांच को बिना तोड़े पकड़ने में कठिनाई महसूस करती है। यह समस्या डिजिटल बुद्धिमत्ता और भौतिक निष्पादन के बीच महत्वपूर्ण अंतर से संबंधित है।

इस अंतर को पाटने के लिए सॉफ्टवेयर सिस्टम और यांत्रिक निकायों के बीच त्रुटिहीन और निरंतर फीडबैक की आवश्यकता होती है। इस संकीर्ण समस्या को हल करने के लिए, Kinetix AI ने बड़े और महत्वपूर्ण एंजेल फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में $75 मिलियन जुटाए हैं, जो एम्बेडेड इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक बड़ा कदम है।

कंपनी के ऐतिहासिक फंडिंग राउंड का नेतृत्व वर्टेक्स वेंचर्स ने किया, जो सिंगापुर की टेमासेक होल्डिंग्स की एक शक्तिशाली उद्यम शाखा है। F&G वेंचर और वान्शी कैपिटल ने भी राउंड में शामिल होकर Kinetix AI, एक शुरुआती चरण के स्टार्टअप में 500 मिलियन युआन (लगभग $75 मिलियन) का निवेश किया।

Kinetix AI कोई छोटा गैरेज प्रोजेक्ट नहीं है। सितंबर 2025 में स्थापित, कंपनी तेजी से लगभग 200 कर्मचारियों तक बढ़ी है। Kinetix AI की तेज वृद्धि के पीछे सीईओ यू ज़े हैं, जिन्होंने पहले Huawei के स्वायत्त खनन ट्रकों का व्यावसायीकरण किया था।

टीम में HKU के उत्कृष्ट उप डीन लो पिंग और XPeng में रोबोटिक्स विभाग के पूर्व प्रमुख झेंग क्यूनयुआन भी शामिल हैं। इस समूह के पास अकादमिक सिद्धांत, स्वायत्त वाहनों की तर्कशक्ति और विनिर्माण क्षमताओं का गहरा ज्ञान है।

कई रोबोटिक्स कंपनियां गुणवत्ता पर बचत करती हैं, लेकिन Kinetix इसे स्वीकार नहीं करता है। कंपनी दृढ़ता से मानती है कि चूंकि दुनिया का बुनियादी ढांचा मनुष्यों के लिए बनाया गया है, इसलिए रोबोटों को निर्बाध रूप से एकीकृत होने के लिए हमारे जैसे दिखना और चलना चाहिए।

उनकी फ्लैगशिप रचना, KAIBot, 1.73 मीटर ऊंचा है और इसमें आश्चर्यजनक 115 डिग्री की स्वतंत्रता है। यह उच्च गुणवत्ता और अति-यथार्थवाद की विशेषता है। हालांकि ऐसे रोबोट का निर्माण काफी अधिक प्रारंभिक लागत और आपूर्ति श्रृंखला दुःस्वप्न की मांग करता है, सह-संस्थापक झेंग क्यूनयुआन का तर्क है कि सस्ते, निम्न-गुणवत्ता वाले उपकरण के साथ शुरुआत करना मूर्खता है। सच्चे मानव फॉर्म फैक्टर को स्थिर करके, वे सुनिश्चित करते हैं कि उनके एआई मॉडल किसी भी जोड़ के अपडेट होने पर विफल नहीं होंगे।

कल्पना कीजिए एक रोबोट जो न केवल मानव आकृति की नकल करता है, बल्कि मानव गति डेटा से पूरी तरह मेल खाता है। जब हार्डवेयर सीधे हमारी जीव विज्ञान को दर्शाता है, तो एल्गोरिथम कार्य सहजता से स्थानांतरित हो जाता है।

मुख्य जादू जुटाई गई पूंजी के कारण होता है, जिसका उद्देश्य उनकी बंद पारिस्थितिकी तंत्र को गति देना है। इसे तीन सिर वाले राक्षस के रूप में समझा जा सकता है। सबसे पहले, मल्टीमॉडल, आत्म-केंद्रित डेटा एकत्र किया जाता है। फिर इस कच्चे डेटा को सीधे शरीर में समाहित मूल मॉडल में फीड किया जाता है। अंत में, KAIBot और KAI Hand जैसे हार्डवेयर सीखे गए कार्यों को भौतिक रूप से निष्पादित करता है।

यह निरंतर चक्र 'बुद्धिमत्ता का फ्लाईव्हील' बनाता है। चूंकि रोबोट वास्तविक दुनिया से संवेदी डेटा एकत्र करता है, एआई मॉडल अधिक बुद्धिमान हो जाता है, जिससे भौतिक हार्डवेयर की क्षमता तुरंत बढ़ जाती है। अब हर सॉफ़्टवेयर अपडेट के साथ भौतिक मशीन को पुनर्गठित करने की आवश्यकता नहीं है।

सिस्टम की गतिशीलता को 2026 में मानव रोबोटिक्स विश्व खेलों में प्रदर्शित किया गया था, जहां उनकी प्रणाली ने विश्व चैंपियन डिन निंग के खिलाफ टेबल टेनिस खेला। लक्ष्य जटिल वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए तैयार प्रीमियम श्रेणी के रोबोट बनाना है।

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकसित हो रहा है, परीक्षण की समस्या उत्पन्न हुई है। जबकि कई लोग निवेशकों को आकर्षित करने के लिए प्रभावशाली बड़े भाषा मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, सीखने के बाद इन जटिल प्रणालियों की कार्यक्षमता की जांच के लिए केवल कुछ ही सत्यापित प्लेटफॉर्म मौजूद हैं।

AI मॉडल भ्रम (hallucinations) के प्रति संवेदनशील होते हैं और समय के साथ सामान्य से भटक सकते हैं। इस महत्वपूर्ण परिचालन समस्या को हल करने के लिए, जो बड़े कॉर्पोरेट उपयोगकर्ताओं को लगातार दूर रखती है, UniPat ने 300 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। UniPat पूर्ण स्तर का विश्वास सुनिश्चित करने के लिए इन जटिल प्रणालियों का सक्रिय रूप से तनाव परीक्षण कर रहा है।

UniPat अन्य AI कंपनियों से अलग है; वे केवल महंगी तकनीकी सम्मेलनों में प्रदर्शन के लिए नए एल्गोरिदम नहीं बना रहे हैं। इसके बजाय, यह स्टार्टअप कठोर प्रयोगशाला स्थितियों के बजाय वास्तविक परिदृश्यों के आधार पर मॉडलों का लक्षित परीक्षण करता है।

इसकी तुलना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक कठोर प्रशिक्षण शिविर से की जा सकती है। इससे पहले कि कोई मॉडल वास्तविक उपभोक्ता डेटा तक पहुंच प्राप्त करे या स्वचालित वित्तीय लेनदेन शुरू करे, UniPat उसे गहन परीक्षणों से गुजारता है। यह सिस्टम के प्रदर्शन पर उच्च गुणवत्ता वाला डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जिसकी डेवलपर्स को महत्वपूर्ण कमियों को दूर करने के लिए आवश्यकता होती है, क्योंकि जो चीज पहले सावधानीपूर्वक तोड़ी नहीं गई है, उसे ठीक करना असंभव है।

तकनीकी दिग्गज अलीबाबा ने इस बड़े फंडिंग राउंड का नेतृत्व किया है, जिससे उद्योग में हलचल मच गई है। इस दौर के वित्तीय विवरण काफी प्रभावशाली हैं: निवेश के बाद नई पूंजी प्रवाह ने स्टार्टअप का मूल्यांकन प्रभावशाली 2.5 बिलियन डॉलर तक बढ़ा दिया है। यह भी दिलचस्प है कि इस विशेष केंद्र का नेतृत्व एक पूर्व कर्मचारी कर रहा है।

यह स्पष्ट है कि अलीबाबा अपने उच्च श्रेणी के कर्मचारियों को बनाए रखने में रुचि रखती है। व्यापक वेंचर कैपिटल बाजार की सतर्कता के बावजूद महत्वपूर्ण धन आ रहा है। इसके अलावा, यह विशिष्ट सौदा पंजीकृत देर-चरण वेंचर कैपिटल राउंड्स के शीर्ष तीन प्रतिशत में आता है।

परीक्षण प्लेटफॉर्म की उच्च लागत बुनियादी कॉर्पोरेट अर्थशास्त्र और प्रतिस्पर्धी अस्तित्व की आवश्यकता के कारण है। सक्रिय शुरुआती निवेशकों में Sequoia China के प्रतिनिधि भी शामिल थे। यह दर्शाता है कि प्रमुख वित्तीय खिलाड़ी वर्तमान AI दौड़ में बुनियादी ढांचे से संबंधित उद्यमों की तलाश कर रहे हैं। हम स्मार्ट चैटबॉट की साधारण प्रशंसा के चरण से आगे निकल गए हैं।

अब बड़ी अंतरराष्ट्रीय निगम त्रुटिहीन विश्लेषण की मांग करते हैं। उन्हें ठोस प्रमाण की आवश्यकता है कि लाखों डॉलर के AI कार्यान्वयन से सार्वजनिक शर्मिंदगी नहीं होगी। UniPat ऐसी आवश्यक बीमा पॉलिसी प्रदान करता है। यह सिर्फ एक और नियमित तकनीकी निवेश नहीं है। यह एक सोची-समझी चाल है। चूंकि विश्व शक्तियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रभुत्व के लिए जी-जान से प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, इसलिए इन उपकरणों के मूल्यांकन के लिए बुनियादी ढांचा अनंत मूल्य का होता जा रहा है।

अलीबाबा का बड़ा दांव बाजार प्राथमिकताओं में एक स्पष्ट बदलाव का संकेत देता है। भविष्य न केवल उस व्यक्ति का है जो सबसे बड़ा मॉडल बना सकता है, बल्कि उस व्यक्ति का भी है जो यह साबित कर सकता है कि उसका मॉडल वास्तविक परिस्थितियों में सबसे सुरक्षित, तेज़ और विश्वसनीय है।