MIND ने AI युग के लिए डेटा लीक रोकथाम प्रणाली बनाने हेतु 72 मिलियन डॉलर जुटाए

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।

सॉफ्टवेयर की बढ़ती मांग और इंजीनियरों की कमी के कारण, जो टीमों को कार्य पूरा करने, कमजोरियों को ठीक करने और सिस्टम को अपडेट करने से रोकती है, Cognition ने AI कोडिंग टूल पर आधारित समाधान पेश किया है। मुख्य विचार यह है कि इंजीनियर आर्किटेक्ट के रूप में कार्य करें, जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट वास्तविक कोडिंग, परीक्षण और परिनियोजन का कार्य करें।

Cognition AI ने सीरीज़ ई राउंड के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक $2 बिलियन जुटाए। इस दौर के लीडर्स नए निवेशकों Andreessen Horowitz और Accel थे, जिसमें Founders Fund, General Catalyst और Avenir जैसे मौजूदा भागीदार भी शामिल थे।

मई में $492 मिलियन से Cognition का वार्षिक राजस्व बढ़कर वर्तमान में लगभग $900 मिलियन हो गया है। स्टार्टअप ने Devin विकसित किया है - एक स्वायत्त सॉफ्टवेयर विकास एजेंट जो न्यूनतम मानवीय भागीदारी के साथ कोड की योजना बनाने, लिखने, परीक्षण करने और परिनियोजित करने में सक्षम है।

Devin साधारण कोड ऑटो-कंप्लीशन टूल्स जैसे Copilot से अलग है, क्योंकि यह उच्च-स्तरीय आवश्यकताओं के आधार पर काम करता है। उपयोगकर्ता को केवल एक कमांड देने की आवश्यकता होती है, जैसे 'इस त्रुटि को ठीक करें' या 'यह फ़ंक्शन बनाएं'। Devin स्वयं आवश्यक चरणों की पहचान करता है, कोड लिखता है, उसकी जाँच करता है, किसी भी कमी को दूर करता है और फिर उसे सुरक्षित परीक्षण वातावरण में आउटपुट करता है।

हाल के कार्यात्मक परिवर्धनों में उत्पादन में घटनाओं का विश्लेषण करने के लिए Devin Auto-Triage, कोड में कमजोरियों की खोज के लिए Devin Security Swarm और Devin Automations शामिल हैं, जो Slack, GitHub और Linear के माध्यम से एजेंटों के संचालन को शुरू करता है।

बड़ी निगम पहले से ही उत्पाद का उपयोग कर रहे हैं। Cognition के ग्राहकों में चिप डिजाइन के लिए Nvidia, विमानन उद्योग में GE Aerospace, वित्तीय सेवाओं में Citi, ऑटोमोटिव उद्योग में Mercedes-Benz और Goldman Sachs शामिल हैं। चूंकि सिस्टम किसी एक AI कंपनी से बंधा नहीं है, इसलिए यह किसी विशिष्ट कार्य के लिए सबसे उपयुक्त AI 'दिमाग' चुन सकता है, चाहे वह OpenAI, Anthropic हो या Cognition का अपना विकास। इंजीनियर डिज़ाइन और सत्यापन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि एजेंट निष्पादन का ध्यान रखते हैं।

AI कोडिंग के कार्य का विस्तार महत्वपूर्ण लागत की मांग करता है, क्योंकि Cognition बड़ी संख्या में Nvidia चिप्स किराए पर लेती है, जिसकी वार्षिक लागत सैकड़ों मिलियन डॉलर है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि केवल 2026 में कंपनी का खर्च $800 मिलियन तक पहुंच सकता है। इस समस्या को हल करने के लिए, Cognition ओपन-सोर्स विकल्पों पर आधारित अपना मॉडल प्रशिक्षित कर रही है, जिसका उद्देश्य महंगी तृतीय-पक्ष मॉडलों पर निर्भरता कम करना और ब्रेक-ईवन बिंदु के करीब पहुंचना है।

कंपनी Devin की क्षमताओं का भी विस्तार कर रही है और नए बाजारों में प्रवेश कर रही है। उम्मीद है कि 2026 के अंत तक वार्षिक राजस्व $4-5 बिलियन तक पहुंच जाएगा। सॉफ्टवेयर की मांग में वृद्धि AI के विकास से प्रेरित है: प्रत्येक कंपनी को AI सुविधाओं की आवश्यकता है, लेकिन उन्हें लागू करने के लिए कोड की आवश्यकता होती है, जिससे एक बंद लूप बनता है जहां AI को अधिक सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है, और सॉफ्टवेयर को लिखने के लिए अधिक AI की आवश्यकता होती है। Cognition इस बात पर दांव लगा रही है कि यह चक्र इतना बड़ा है कि यह $50 बिलियन मूल्य वाली कई कंपनियों का समर्थन कर सकता है।

सीईओ Scott Wu का दृष्टिकोण यह है कि इंजीनियर AI एजेंटों के प्रबंधकों में बदल जाएं। हर लाइन कोड लिखने के बजाय, वे इसकी जाँच करने, निर्देशित करने और अनुमोदित करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे। यदि यह मॉडल सफल होता है, तो दुनिया में सॉफ्टवेयर निर्माण की क्षमता कई गुना बढ़ सकती है, जिससे सुरक्षा पैच तेजी से जारी किए जा सकते हैं और स्टार्टअप महीनों के बजाय हफ्तों में लॉन्च किए जा सकते हैं।

$48 बिलियन के मूल्यांकन तक पहुंचने के साथ, Cognition AI कोडिंग के क्षेत्र में एक और दिग्गज बन गई है। चार महीने पहले इसका मूल्यांकन $26 बिलियन था, और अगले साल यह और भी बढ़ सकता है। निवेशक स्पष्ट रूप से इस बात पर दांव लगा रहे हैं कि सॉफ्टवेयर का भविष्य एक AI में नहीं, बल्कि कई AI में निहित है, और कोडिंग पहली कार्य होगी जिसे AI बड़े पैमाने पर वास्तव में स्वचालित कर सकता है।