একটি গেমিং ক্লিপ প্ল্যাটফর্ম থেকে বেরিয়ে আসা একটি স্টার্টআপ বছরের সবচেয়ে বড় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ফান্ডিং রাউন্ডগুলির মধ্যে একটি অবতরণ করেছে৷ সাধারণ অন্তর্দৃষ্টি একটি সিরিজ A রাউন্ডে $2.3 বিলিয়ন মূল্যায়নে $320 মিলিয়ন উত্থাপন করেছে, বাজি ধরেছে যে কয়েক মিলিয়ন ঘন্টা প্লেয়ার-টীকাযুক্ত গেমপ্লে এআই এজেন্টদের কিভাবে বাস্তব জগতে সরানো এবং কাজ করতে হয় তা শেখাতে পারে।

টেকক্রাঞ্চ 25 জুন প্রথম রাউন্ডের রিপোর্ট করেছিল। এটির নেতৃত্বে ছিলেন খোসলা ভেঞ্চারস, জেনারেল ক্যাটালিস্ট, জেফ বেজোস, এরিক স্মিড্ট, প্রাক্তন ফর্মুলা 1 ড্রাইভার নিকো রোসবার্গ এবং গুগল ডিপমাইন্ড এবং এমআইটি-এর গবেষকরাও অংশগ্রহণ করেছিলেন। 2025 সালের অক্টোবরে $134 মিলিয়ন লঞ্চ রাউন্ডের পরে এই বৃদ্ধি কোম্পানির প্রকাশিত তহবিলকে মোটামুটি $454 মিলিয়নে নিয়ে আসে। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

কোম্পানির থিসিসটি অপ্রচলিত কিন্তু ক্রমবর্ধমান ফ্যাশনেবল: যে একটি ভোক্তা গেমিং পণ্যের ভিতরে বসে থাকা ডেটা শারীরিক AI-এর জন্য সবচেয়ে নিম্নমানের প্রশিক্ষণ উত্সগুলির মধ্যে একটি হতে পারে।

ক্লিপ-শেয়ারিং থেকে রোবোটিক্স ডেটা পর্যন্ত

সাধারণ অন্তর্দৃষ্টি মেডেল থেকে তৈরি করা হয়েছিল, Pim de Witte দ্বারা প্রতিষ্ঠিত গেমারদের জন্য একটি ক্লিপ-শেয়ারিং প্ল্যাটফর্ম। স্টার্টআপ ফরচুন অনুসারে, ডি উইট 2024 সালের শেষের দিকে OpenAI থেকে $500 মিলিয়ন অধিগ্রহণের প্রস্তাব প্রত্যাখ্যান করেছিলেন, এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিলেন যে তার প্ল্যাটফর্মের নীচের ফুটেজটি অন্য ল্যাবের ভিতরে লাইন আইটেম হিসাবে একটি নতুন AI কোম্পানির ভিত্তি হিসাবে বেশি মূল্যবান।

মেডেলের প্রায় 10 মিলিয়ন মাসিক সক্রিয় ব্যবহারকারী রয়েছে যারা বছরে প্রায় 2 বিলিয়ন ভিডিও ক্লিপ আপলোড করে। সমালোচনামূলক বিশদটি হল সেই ক্লিপগুলিতে ভিডিওর বাইরে কী রয়েছে৷ একটি মেডেল ক্লিপ কন্ট্রোলার ইনপুট, বোতাম প্রেস এবং মাউসের গতিবিধি বহন করতে পারে যা স্ক্রিনে অ্যাকশন তৈরি করে। এটি ঠিক সেই ধরণের ডেটা যা রোবোটিক্স ল্যাবগুলি স্কেলে ক্যাপচার করতে লড়াই করে: কেবল কী ঘটেছে তা নয়, একজন মানুষ এটি ঘটানোর জন্য কী করেছিল।

কোম্পানির যুক্তি হল যে যদি কোনও মডেল কোনও খেলোয়াড়কে একটি বিশৃঙ্খল লড়াইয়ে নেভিগেট করতে দেখতে পারে এবং তাদের ইনপুটগুলি থেকে পরবর্তী ফ্রেমের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে তবে এটি স্থান, সময়, উদ্দেশ্য এবং পরিণতি সম্পর্কে সত্যিকারের দরকারী কিছু শিখতে পারে। একটি গুদাম রোবট একটি ম্যাচ জেতা প্রয়োজন হয় না. এটি একটি শেলফ, একটি কার্ট বা একজন ব্যক্তির সাথে সংঘর্ষ ছাড়াই একটি বিশ্রী শারীরিক পরিবেশের মধ্য দিয়ে যেতে হবে।

কেন বিনিয়োগকারীরা মনোযোগ দিচ্ছেন

বিনিয়োগকারীর তালিকাটি একজন কে-কে শারীরিক AI বিশ্বাসীদের হিসাবে পড়ে। জেফ বেজোস এর আগে ফিজিক্যাল ইন্টেলিজেন্সকে সমর্থন করেছিলেন, রোবোটিক্স সফ্টওয়্যার কোম্পানি যা 2024 সালে $2 বিলিয়ন ডলারের বেশি মূল্যায়নে $400 মিলিয়ন সংগ্রহ করেছিল। এরিক শ্মিড্ট পরবর্তী প্রধান প্রযুক্তি বাজারগুলির মধ্যে একটি হিসাবে রোবোটিক্স সম্পর্কে খোলাখুলিভাবে কথা বলেছেন। গুগল ডিপমাইন্ড বিশ্ব মডেল এবং এজেন্টদের অগ্রগতির জন্য বহু বছর অতিবাহিত করেছে যা শারীরিক স্থান সম্পর্কে কারণ।

বিস্তৃত বাজার বাজি তৈরি করার জন্য ডি উইটকে জায়গা দেয়। বিজনেস ইনসাইডার সম্প্রতি রিপোর্ট করেছে যে রোবোটিক্সের জন্য উদ্যোগের তহবিল 2019 সালে $4 বিলিয়ন থেকে 2025 সালে 26 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে। ফিগার AI, ফিজিক্যাল ইন্টেলিজেন্স, স্কিল এআই এবং অ্যাজিলিটি রোবোটিক্স সহ কোম্পানিগুলি উল্লেখযোগ্য পুঁজি আকৃষ্ট করেছে কারণ অর্থ এমন মেশিনের দিকে স্থানান্তরিত হয়েছে যেগুলি আমার কাছে শারীরিকভাবে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পরিবর্তে শারীরিকভাবে কাজ করতে পারে। এনভিডিয়ার প্রধান নির্বাহী জেনসেন হুয়াং বারবার মূর্ত AI কে পরবর্তী তরঙ্গ হিসাবে বর্ণনা করেছেন।

কম্পিউট বাজি এবং এর পরে কি আসে

নতুন মূলধনের বেশির ভাগই গণনার জন্য নির্ধারিত। TechCrunch রিপোর্ট করেছে যে জেনারেল ইন্টিউশনের মডেলের পরবর্তী সংস্করণটি CoreWeave পরিকাঠামোতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, একটি পাবলিক API 2026 সালের গ্রীষ্মের শেষের দিকে পরিকল্পিত হবে। এপিআই হবে মেডেল থিসিস একটি পিচ ডেক এবং একটি প্রদর্শনীর বাইরে ধরে আছে কিনা তার প্রথম বাস্তব পরীক্ষা।

স্পষ্ট আপত্তি হল যে গেমগুলি বাস্তব জগত নয়। একটি গেম ইঞ্জিন পরিষ্কার নিয়ম প্রয়োগ করে যা একটি কারখানার মেঝে কখনই করে না। সংঘর্ষ শনাক্তকরণ সুনির্দিষ্ট, বস্তুগুলি কোড অনুযায়ী আচরণ করে, এবং একটি মানব কর্মীর কাছাকাছি কাজ করা একটি রোবট হাতকে অবশ্যই ওজন, ঘর্ষণ, দুর্বল আলো এবং লেটেন্সির সাথে লড়াই করতে হবে। সাধারণ অন্তর্দৃষ্টির কাউন্টার হল যে স্কেল সমীকরণ পরিবর্তন করে। কোম্পানি দাবি করছে না যে ভিডিও গেম একটি কারখানা। এটা পণ করা হচ্ছে যে দৃশ্যমান ফলাফলের সাথে সংযুক্ত কয়েক মিলিয়ন প্রকৃত মানবিক সিদ্ধান্ত একটি মডেলকে এমন স্থানিক-অস্থায়ী প্রবৃত্তি তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে যা রোবোটিক্সের এখনও নেই।

একটি সংকীর্ণ, আরও আকর্ষণীয় গল্প

দরকারী পয়েন্টটি শিরোনামের চেয়ে সংকীর্ণ এবং আরও আকর্ষণীয়। ফিজিক্যাল এআই-এর জন্য সবচেয়ে সম্ভাব্য মূল্যবান ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি ভোক্তা গেমিং পণ্যের ভিতরে লুকিয়ে থাকতে পারে যখন বৃহত্তম ল্যাবগুলি কোথাও পরিষ্কার দেখাচ্ছিল। মেডেলের ক্লিপগুলিতে চাপের মধ্যে তৈরি বাস্তব মানুষের পছন্দ রয়েছে, পরিপাটি পাথ অনুসন্ধানকারী সিমুলেটর দ্বারা উত্পন্ন ট্র্যাজেক্টরি নয়। একজন এজেন্ট যে একজন ব্যক্তি পরবর্তীতে কী করতে পারে তা অনুমান করতে শেখার জন্য, সেই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ।

সাধারণ অন্তর্দৃষ্টি এখনও কঠিন অংশ প্রমাণ করতে হবে. একটি বড় ডেটাসেট তহবিল সুরক্ষিত করতে পারে, কিন্তু এটি নিজেই একটি রোবটকে উপযোগী করে তুলতে পারে না। যদি গ্রীষ্মের API দেখায় যে গেমিং-প্রশিক্ষিত এজেন্টরা বাস্তব-বিশ্বের কাজগুলিকে সাধারণ করে তোলে, ডি উইটের $500 মিলিয়ন ওপেনএআই অফার থেকে সরে যাওয়ার সিদ্ধান্তটি প্রসিদ্ধ মনে হতে পারে। যদি তা না হয়, রাউন্ডটি একটি ব্যয়বহুল অনুস্মারক হিসাবে দাঁড়াবে যে বিশ্ব একটি গেমের চেয়ে মডেল করা কঠিন।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →