फाउंड्री रोबोटिक्स ने अमेरिका में एआई-आधारित पहली असेंबली फैक्ट्री बनाने के लिए 100 मिलियन डॉलर जुटाए

Rendezvous Robotics ने पुन: हस्ताक्षरित सीड फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक 20 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। इस दौर के लीडर्स MaC Venture Capital और Toyota Ventures थे। कंपनी ने आधिकारिक तौर पर धन प्राप्त करने की घोषणा की है, और यह राउंड कंपनी के लिए पहला मूल्य निर्धारण दौर था।

राउंड में University of Michigan Endowment, Astera और Industrious Ventures भी शामिल थे। मौजूदा निवेशकों, जिनमें Aurelia Foundry, ATX Venture Partners और Mana Ventures शामिल हैं, ने भी वित्तपोषण में भाग लिया। गोल्डन, कोलोराडो में स्थित Rendezvous Robotics, स्वायत्त रूप से इकट्ठा होने में सक्षम अंतरिक्ष यान विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करती है।

प्राप्त पूंजी का उपयोग अगली पीढ़ी के अंतरिक्ष यान विकसित करने, प्रदर्शन उड़ानें आयोजित करने और अतिरिक्त कर्मचारियों को नियुक्त करने के लिए किया जाएगा। इसके बजाय, कंपनी छोटे स्वायत्त 'मॉड्यूल' के रूप में तत्वों को भेजने की योजना बना रही है। ये मॉड्यूल क्लोजिंग पॉइंट तक स्वयं पहुंच सकते हैं, सही स्थिति ले सकते हैं और कक्षा में डॉक कर सकते हैं।

Rendezvous लगभग एक मीटर आकार की षटकोण टाइलें बनाने का लक्ष्य रखती है, जो सेंसर और ऑनबोर्ड प्रोसेसिंग से लैस होंगी। मॉड्यूल गति और स्व-असेंबली सुनिश्चित करने के लिए इलेक्ट्रोमैग्नेटिक एक्चुएशन का उपयोग करेंगे। जुड़ने के बाद, प्रत्येक टाइल विभिन्न कार्य कर सकती है।

मिशन ऑपरेटर कंप्यूटिंग, सौर ऊर्जा संग्रह, प्रणोदन प्रणाली, संचार और थर्मोरेगुलेशन की जरूरतों के लिए टाइलें जोड़ सकते हैं, साथ ही आवश्यकतानुसार उन्हें जोड़ने या स्थानांतरित करने की क्षमता भी रखते हैं। यह डिज़ाइन भविष्य के सेवा संचालन का भी समर्थन कर सकता है। ऑपरेटर लॉन्च के बाद क्षतिग्रस्त मॉड्यूल को बदल सकते हैं या उपग्रह की कॉन्फ़िगरेशन को बदल सकते हैं। यह संभावित रूप से घटकों की विफलता की स्थिति में पूरी तरह से नए अंतरिक्ष यान के निर्माण और प्रक्षेपण की आवश्यकता को कम करेगा।

यह तकनीक TESSERAE परियोजना के तहत किए गए लगभग दस वर्षों के शोध पर आधारित है। मूल स्व-असेंबली तकनीक डॉ. Arielle Ekblau द्वारा मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में विकसित की गई थी। बाद में अनुसंधान Ekblau द्वारा स्थापित Aurelia Institute के माध्यम से आगे बढ़ा। TESSERAE के पुराने संस्करण पहले ही ब्लू ओरिजिन के न्यू शेपर्ड रॉकेट पर उड़ान भर चुके हैं और अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर दो मिशनों में भाग ले चुके हैं।

कंपनी ने नवंबर 2026 के लिए परवलयिक उड़ानों का अभियान निर्धारित किया है। ये परीक्षण माइक्रो-ग्रेविटी की स्थिति में इलेक्ट्रोमैग्नेटिक एक्चुएशन और गतिशीलता का परीक्षण करेंगे। TESSERAE का एक अलग प्रदर्शन दिसंबर 2026 में अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर निर्धारित है। इसमें नियंत्रित वातावरण में तीन आयामी संरचना में 32 टाइलों को इकट्ठा करना शामिल होगा। Rendezvous एक विशेष निम्न पृथ्वी कक्षा प्रदर्शन की भी तैयारी कर रहा है, जिसका प्रक्षेपण अप्रैल 2028 या उसके बाद की योजना है।

इस मिशन के दौरान सात स्वतंत्र रूप से तैनात अंतरिक्ष टाइलें स्वायत्त रूप से जुड़ेंगी, जिससे एक अंतरिक्ष यान बनेगा। फिर ये मॉड्यूल अलग होंगे और एक अलग कॉन्फ़िगरेशन में इकट्ठा होंगे। प्रदर्शन का उद्देश्य यह साबित करना है कि अंतरिक्ष यान बाहरी रोबोटिक उपकरणों की सहायता के बिना अपना भौतिक ढांचा बदल सकते हैं।

सह-संस्थापक और सीईओ जो लैंडन का मानना है कि यह तकनीक अधिक शक्तिशाली ऊर्जा उत्पादन और बड़ी संचार प्रणालियों वाले अंतरिक्ष यान प्रदान कर सकती है। आर्किटेक्चर अंततः उन मिशनों को संभव बनाएगा जो पारंपरिक लॉन्च की सीमाओं के कारण कठिन हैं। MaC Venture Capital और Toyota Ventures का मानना है कि रोबोट, मॉड्यूलर डिज़ाइन और स्वायत्त नियंत्रण एक सफल संयोजन हो सकते हैं। यह रणनीति अंतरिक्ष यान के निर्माण और प्रक्षेपण के बारे में सामान्य धारणाओं के विपरीत है।

प्रदर्शनों ने माइक्रो-ग्रेविटी की स्थिति में प्रौद्योगिकी की नींव को मजबूत करने में मदद की। Toyota Ventures के भागीदार क्रिस अब्शीर ने स्वायत्तता को Rendezvous के डिजाइन का एक मूलभूत हिस्सा बताया। MaC Venture Capital के प्रबंध भागीदार माइकल पालंक ने भी अंतरिक्ष यान के निर्माण के पुनर्विचार करने के कंपनी के प्रयासों का समर्थन किया। हालांकि, पूर्ण प्रदर्शन अभी दूर है, हालांकि इसकी निकटता यह साबित करनी चाहिए कि सिस्टम वास्तविक कक्षा में सफलतापूर्वक और स्वायत्त रूप से इकट्ठा और पुन: कॉन्फ़िगर हो सकता है, जो विशाल अंतरिक्ष यानों के निर्माण और रखरखाव के लिए नए अवसर खोल सकता है।

बीओजियोमेट्री (BioGeometry), जो बीजिंग में स्थित है, ने सीरीज ए+ एक्सटेंशन राउंड के तहत 100 मिलियन डॉलर जुटाए हैं, जिससे सीरीज ए के कुल वित्तपोषण की राशि 100 मिलियन डॉलर से अधिक बढ़ गई है। यह स्टार्टअप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विकसित करता है जो वर्षों के बजाय हफ्तों में दवाओं के लिए नए आशाजनक यौगिक ढूंढने में सक्षम हैं, जो संभावित रूप से दवा खोज की अर्थव्यवस्था को बदल सकता है।

इस नवीनतम दौर का नेतृत्व चाइना लाइफ कैपिटल (China Life Capital) ने किया। लगभग चार साल पुरानी बीओजियोमेट्री अपने एआई मॉडल का उपयोग नए आणविक यौगिकों की खोज के लिए करती है। मौजूदा शेयरधारकों, जिनमें शंघाई बायोमेडिकल इंडस्ट्री फंड (Shanghai Biomedical Industry Fund) शामिल है, जिसने पहले दौर में भाग लिया था, ने भी अतिरिक्त धन का योगदान दिया। इस दौर में चाइना डेवलपमेंट वेंचर कैपिटल (China Development Venture Capital), रिलायंस इन्वेस्टमेंट (Reliance Investment) और गुओफंग वेंचर कैपिटल (Guofang Venture Capital) के साथ-साथ जैव चिकित्सा क्षेत्र के कई खिलाड़ियों ने भाग लिया; डचेंग वेल्थ कैपिटल (Dacheng Wealth Capital) ने भी अपना हिस्सा बढ़ाया। इंडेक्स कैपिटल (Index Capital) ने विशेष वित्तीय सलाहकार के रूप में कार्य किया।

चाइना लाइफ कैपिटल ने बीओजियोमेट्री को 'एआई-आधारित चीनी बायोटेक्नोलॉजी उद्योग की बेंचमार्क कंपनी' बताया, यह отмечаते हुए कि यह 2024 की तुलना में प्रगति है, जब कंपनी ने जियांगमेन वेंचर्स (Jiangmen Ventures) के नेतृत्व में और ज़िपू एआई (Zhipu AI) तथा गाओरोंग कैपिटल (Gaorong Capital) की भागीदारी से प्री-ए दौर बंद किया था।

बीओजियोमेट्री का काम दो एआई इंजन पर आधारित है, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग पैमाने पर काम करता है। जियोफ्लो (GeoFlow) मॉडल अणुओं के साथ काम करता है; यह परमाणुओं का एक मॉडल है जो बायोमॉलिक्यूलर संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है और शून्य से नए बनाता है। जून 2024 में लॉन्च किया गया जियोफ्लो का पहला संस्करण अल्फाफोल्ड 3 (AlphaFold 3) के अनुरूप प्रोटीन कॉम्प्लेक्स की भविष्यवाणी में प्रदर्शन किया। फिर इसकी क्षमताएं बढ़ीं: संस्करण V2 अप्रैल 2025 में आया और डी नोवो एंटीबॉडी डिजाइन करने में सक्षम पहला चीनी एआई मॉडल बन गया।

संस्करण V3 अक्टूबर 2025 में पेश किया गया और इसमें जनरेशन, मूल्यांकन और अनुकूलन चक्र जोड़ा गया। बीस से अधिक लक्ष्यों के साथ काम करते समय, इसने 20% की औसत लक्ष्य हिट दर हासिल की और तीन सप्ताह के भीतर आशाजनक यौगिक पाए। एक बड़ा संस्करण V4 विकास में है। दूसरा इंजन, जियोसेल (GeoCell), कोशिका स्तर पर केंद्रित है। यह एक वर्चुअल सेलुलर मॉडल है जो जीनों, दवाओं या संयोजनों पर कोशिकाओं की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करता है, जिससे टीमों को लक्ष्यों, बीमारियों और उपयुक्त रोगियों का चयन करने में मदद मिलती है।

ये दोनों मॉडल एक एआई एजेंट के माध्यम से एकीकृत हैं जो उन्हें स्वचालित प्रयोगशाला से जोड़ता है, यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक प्रयोग प्रणाली को नया ज्ञान प्रदान करे।

नए पूंजी का उपयोग जियोफ्लो और जियोसेल के आधुनिकीकरण के लिए, साथ ही उच्च-थ्रूपुट स्वचालित प्रयोगशालाओं के विस्तार और अपनी दवा कार्यक्रमों को बाजार में लाने के लिए किया जाएगा। दवा और सिंथेटिक बायोलॉजी के कई प्रोजेक्ट पहले से ही निर्धारित हैं। उम्मीद है कि कुछ बिस्पेसिफिक एंटीबॉडी कार्यक्रम 2027 में IND दाखिल करने के लिए प्रस्तुत किए जाएंगे। सिंथेटिक बायोलॉजी पहले आय ला सकती है।

एक परियोजना उल्लेखनीय है - प्राकृतिक बोर्नेओल, एक यौगिक जिसका उपयोग पारंपरिक चिकित्सा में किया जाता है। बीओजियोमेट्री का दावा है कि यह पहली कंपनी है जो इसे पौधों से निकालने की तुलना में लगभग 80% कम लागत पर बायोसिंथेसाइज करने में सक्षम है। इस परियोजना से 2027 में बड़े पैमाने पर राजस्व की उम्मीद है।

दवा खोज की धीमी और महंगी प्रक्रिया के बावजूद, अधिकांश उम्मीदवार विफल हो जाते हैं। एआई शुरुआत से ही बेहतर अणुओं को विकसित करके संभावनाओं को बेहतर बनाने का वादा करता है। बीओजियोमेट्री इस क्षमता को साकार करने पर दांव लगा रही है और साथ ही सिंथेटिक बायोलॉजी के माध्यम से राजस्व भी प्राप्त कर रही है। निवेशकों के लिए यह महत्वाकांक्षी लक्ष्यों और अल्पकालिक राजस्व का दुर्लभ संयोजन है। इसके अलावा, चीन में एआई-बायोटेक परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है, भले ही अमेरिका द्वारा इस क्षेत्र में लेनदेन पर नियम कड़े किए जा रहे हों। वैश्विक फार्मास्युटिकल्स बारीकी से देख रहे हैं कि कौन अल्फाफोल्ड जैसे उपकरणों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है।

स्वचालन के बढ़ते उपयोग के माहौल में, कई बड़ी कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश कर रही हैं और छंटनी कर रही हैं। फिर भी, Anthropic कंपनी पाठ लिखने से संबंधित काम के लिए 3.25 करोड़ रुपये की पेशकश करने को तैयार है। यह आश्चर्यजनक है क्योंकि वह कार्य जो एक व्यक्ति एक घंटे में करता है, उसे AI कुछ ही सेकंड में कर सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ ही सेकंड में एक ईमेल लिख सकती है या मिनटों में ब्लॉग का मसौदा तैयार कर सकती है, जिससे कंपनियों को उस पैमाने पर सामग्री बनाने में मदद मिलती है जिसके लिए पहले पूरी टीम की आवश्यकता होती थी। इस कारण से, कई लेखकों के मन में यह सवाल उठता है कि यदि मशीनें लिखना शुरू कर दें तो उनके काम का क्या मूल्य है।

AI के उदय के बावजूद, Anthropic ने एक विशेष रिक्ति खोली है। इस पद के लिए कंपनी सालाना 295,000 से 345,000 अमेरिकी डॉलर का वेतन देने की पेशकश कर रही है, जो लगभग 2.5 से 3.25 करोड़ रुपये के बराबर है। हालांकि, यह पद सामान्य लेखकों के लिए नहीं है। उम्मीदवार के पास वरिष्ठ प्रबंधन के साथ सहयोग करते हुए कार्यकारी संचार के क्षेत्र में कम से कम आठ वर्षों का अनुभव होना चाहिए।

एक स्वाभाविक प्रश्न उठता है: Anthropic इतने पैसे क्यों दे रहा है यदि AI काम कर सकता है? इसका उत्तर यह है कि इस पद पर कर्मचारी सीधे कंपनी के शीर्ष प्रबंधन के साथ काम करेगा। उसे महत्वपूर्ण क्षणों में कंपनी के रुख को जनता तक पहुंचाने के लिए संदेश तैयार करने और जटिल प्रश्नों को सरल भाषा में समझाने की आवश्यकता होगी। इसके लिए न केवल अच्छे लेखन कौशल की आवश्यकता होती है, बल्कि रणनीतिक रूप से सोचने और सही समय पर संतुलित जवाब देने की क्षमता की भी आवश्यकता होती है।

यह काम वेबसाइटों के लिए लेखों या उत्पादों के विवरण लिखने से कहीं अधिक है। इसमें एक ऐसे विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है जो समस्या का गहराई से विश्लेषण कर सके, संदेश के दर्शकों पर पड़ने वाले प्रभाव का पूर्वानुमान लगा सके और नेताओं को यह तय करने में मदद कर सके कि क्या और कैसे कहना है।

Anthropic एकमात्र AI कंपनी नहीं है जो लेखन और संचार के क्षेत्र में विशेषज्ञों को उच्च वेतन की पेशकश करती है। सितंबर 2025 में OpenAI ने भी सामग्री रणनीति से संबंधित एक रिक्ति की घोषणा की थी, जिसमें लगभग 400 हजार डॉलर का वार्षिक पैकेज था। इस पद पर कर्मचारी को ChatGPT की ब्रांड जागरूकता बढ़ाने, सामग्री बनाने और इंजीनियरों और डिजाइनरों के साथ मिलकर काम करने का काम सौंपा गया था।

फिर भी, इसका मतलब यह नहीं है कि लेखन के क्षेत्र में वेतन हर जगह बढ़ रहे हैं। यह केवल इस बात का प्रमाण है कि कुछ AI कंपनियाँ अनुभवी पेशेवरों को महत्व देती हैं जो अच्छे लेखन के अलावा रणनीतिक योजना, लोगों की जरूरतों को समझने और जटिल विषयों को सरल बनाने के कौशल रखते हैं।

इसका एक दूसरा पहलू भी है। जून 2023 में एक कंटेंट राइटिंग ने बताया कि ChatGPT के आने के बाद उनके कुछ ग्राहकों ने उन्हें काम देना बंद कर दिया। वह वेबसाइटों और उत्पाद विवरणों के लिए सामग्री लिखता था, जिसे अब AI उपकरणों की मदद से जल्दी बनाया जा सकता है, जिससे ऐसे कार्यों पर दबाव बढ़ गया है।

इस प्रकार, एक ओर अनुभवी संचार विशेषज्ञों को उच्च भुगतान वाले प्रस्ताव मिल रहे हैं, और दूसरी ओर, सामान्य सामग्री से जुड़े कुछ फ्रीलांसरों के लिए काम ढूंढना कठिन हो रहा है। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि लेखन के क्षेत्र में सभी शुरुआती पद गायब हो रहे हैं या किसी भी वरिष्ठ लेखक का काम गारंटीकृत रूप से सुरक्षित है। AI का प्रभाव किए जा रहे काम के प्रकार और ग्राहक द्वारा उसके लिए भुगतान करने की इच्छा पर निर्भर करता है।

लेखक का काम केवल सामग्री बनाना नहीं है, बल्कि जानकारी की सत्यता की जांच करना, छूटी हुई बारीकियों की पहचान करना और पाठकों के लिए सामग्री की उपयुक्तता का आकलन करना भी है। सितंबर 2025 की रिपोर्ट में AI द्वारा उत्पन्न सामग्री में त्रुटियों को ठीक करने और सुधारने से संबंधित काम का उल्लेख किया गया था।

यह दर्शाता है कि AI द्वारा बनाए गए मसौदों की जाँच और उनमें सुधार के लिए मनुष्यों की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि, यह मानना गलत होगा कि संपादक और तथ्य-जांचकर्ता के पेशे पूरी तरह से सुरक्षित हैं, क्योंकि AI उपकरण इन कार्यों में भी मदद कर सकते हैं। इसलिए, लेखकों के लिए केवल मसौदा तैयार करना ही महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि त्रुटियों को खोजना, जानकारी की पुष्टि करना और आवश्यक संदर्भ जोड़ना भी महत्वपूर्ण है।

Anthropic की रिक्ति सभी लेखकों के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि यह एक उच्च स्तरीय पद है जिसके लिए कई वर्षों के अनुभव की आवश्यकता होती है। इसलिए, यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है कि हर कोई लेखन के क्षेत्र में ऐसा वेतन प्राप्त कर सकता है। पत्रकारिता, कॉपीराइटिंग या कॉर्पोरेट संचार में करियर बनाने के इच्छुक लोगों के लिए, न केवल अच्छे लेखन कौशल महत्वपूर्ण हैं, बल्कि अनुसंधान करने, तथ्यों की जांच करने, विषय वस्तु को समझने और आलोचनात्मक सोच रखने की क्षमता भी महत्वपूर्ण है। AI उपकरणों के सही उपयोग को सीखना भी उपयोगी हो सकता है।

वे लेखक जो काम को तेज करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं, साथ ही जानकारी की जाँच कर सकते हैं, गुणवत्तापूर्ण संपादन कर सकते हैं और अपनी मौलिक सोच लागू कर सकते हैं, वे बदलती कार्यप्रणाली के अनुकूल हो सकेंगे।