जैसे-जैसे कॉरपोरेट अमेरिका ने अनियंत्रित एआई खर्च पर अपनी पकड़ मजबूत की है, मुश्किल से आठ महीने पुराना एक स्टार्टअप यह शर्त लगा रहा है कि कंपनियों को कम टोकन के साथ अधिक काम करने में मदद करने के लिए बहुत कुछ किया जा सकता है। एंग्राम, जो खुद को एआई की "सीखी हुई स्मृति" के रूप में वर्णित करता है, ने 23 जून, 2026 को घोषणा की कि उसने निवेशकों की एक प्रमुख सूची से $98 मिलियन जुटाए हैं।

इस राउंड को जनरल कैटलिस्ट, क्लिनर पर्किन्स और सिकोइया के साथ-साथ ओपनएआई के सह-संस्थापक आंद्रेज कारपैथी का समर्थन मिला, जो हाल ही में प्रतिद्वंद्वी लैब एंथ्रोपिक में शामिल हुए थे। फंडिंग से संकेत मिलता है कि शीर्ष स्तरीय उद्यम पूंजी अभी भी तेजी से भीड़ वाले क्षेत्र में एक नए खिलाड़ी के लिए जगह देखती है - बशर्ते यह एक ऐसी समस्या का समाधान कर सके जो उद्योग के सबसे बड़े नामों के पास नहीं है: एआई मॉडल चलाने की बढ़ती लागत। For more context on this story, see our ongoing AI news.

लागत समस्या एनग्राम लक्ष्य

नए और अधिक परिष्कृत एआई मॉडल अपने पहले की पीढ़ियों की तुलना में अधिक महंगे साबित हो रहे हैं, जो एक बार प्रमुख धारणा को चुनौती दे रहे हैं कि बड़े पैमाने पर लागत अनिवार्य रूप से कम हो जाएगी। जिन कंपनियों ने एआई टूल को उत्सुकता से अपनाया था, वे अब बिल का सामना कर रही हैं, डेवलपर्स द्वारा टोकन उपभोग के कारण इसके उपयोग पर कुछ लगाम लगाई गई है, जिससे बजट पर दबाव पड़ता है।

एंग्राम का तर्क यह है कि इसके मॉडल सवालों का पूर्वानुमान लगाने के लिए संगठन-विशिष्ट वर्कफ़्लो और संदर्भ को याद कर सकते हैं और लागत के एक अंश पर बेहतर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। कंपनी का दावा है कि उसके मॉडल 100 गुना कम टोकन का उपयोग करके सीमावर्ती प्रयोगशालाओं से मेल खा सकते हैं या उनसे बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, कम्प्यूटेशनल मुद्रा जो यह निर्धारित करती है कि प्रत्येक एआई क्वेरी को चलाने में कितनी लागत आती है।

क्लिनर पर्किन्स की पार्टनर लेह मैरी ब्रासवेल ने इस अवसर को स्पष्ट रूप से तैयार किया। सीएनबीसी के अनुसार, उन्होंने कहा, "आपको डेटा का विस्फोट, लागत का विस्फोट मिला है।" "एंग्राम आता है और मूल रूप से आपके संगठन का नक्शा तैयार करता है और सस्ते आउटपुट के ऑर्डर प्रदान करता है।"

बड़े नामों के साथ प्रारंभिक आकर्षण

एक साल से भी कम समय पहले स्थापित होने के बावजूद, 13-व्यक्ति कंपनी ने पहले से ही एक ग्राहक रोस्टर बनाया है जो कि बड़े प्रतिद्वंद्वियों से ईर्ष्या करेगा। ग्राहकों में Microsoft, Notion, और Harvey, कानूनी AI स्टार्टअप शामिल हैं। उद्यमों द्वारा और हार्वे में एक अन्य एआई कंपनी द्वारा इसे जल्दी अपनाने से पता चलता है कि एंग्राम की तकनीक का उपयोग एक नवीनता के रूप में नहीं बल्कि वास्तविक कार्यभार के लिए मुख्य बुनियादी ढांचे के रूप में किया जा रहा है।

स्टार्टअप का नाम तंत्रिका विज्ञान से लिया गया है, जहां "एनग्राम" मस्तिष्क में स्मृति द्वारा छोड़े गए भौतिक निशान को संदर्भित करता है। रूपक उपयुक्त है: एंग्राम की तकनीक एआई सिस्टम को किसी संगठन के विशिष्ट ज्ञान की टिकाऊ स्मृति देने के लिए डिज़ाइन की गई है, ताकि उन्हें हर इंटरैक्शन पर संदर्भ को फिर से सीखना न पड़े।

स्मृति से ग्रस्त एक संस्थापक

एंग्राम के सह-संस्थापक और सीईओ, डैन बिडरमैन का उस समस्या से व्यक्तिगत संबंध है जिसे उनकी कंपनी हल कर रही है। सीएनबीसी के अनुसार, बिडरमैन की याददाश्त में रुचि एक बच्चे के रूप में शुरू हुई, जब उसने अपनी दादी - जो अपनी याददाश्त खो चुकी थी - को अपने और अपने भाई-बहनों के बारे में छोटी-छोटी बातें याद रखने में मदद करने की कोशिश की। मेमोरी कैसे काम करती है, इसके प्रति आजीवन आकर्षण अब एआई को सस्ता और अधिक संदर्भ-जागरूक बनाने के लिए कंपनी के तकनीकी दृष्टिकोण को रेखांकित करता है।

बिडरमैन एआई अनुसंधान समुदाय में भी एक पहचानने योग्य व्यक्ति हैं, जो बड़े भाषा मॉडल को समझने और सुधारने पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं। उस तकनीकी विश्वसनीयता ने संभवतः एंग्राम को संचालन के पहले महीनों में विशिष्ट निवेशकों और मांग वाले उद्यम ग्राहकों दोनों को आकर्षित करने में मदद की है।

पैसे से क्या खरीदा जाता है

एंग्राम ने कहा कि वह गणना और प्रतिभा का समर्थन करने के लिए नई फंडिंग का उपयोग करने की योजना बना रहा है - दो संसाधन जो एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने, परिष्कृत करने और सेवा देने की स्टार्टअप की क्षमता को परिभाषित करते हैं। नाटकीय दक्षता लाभ का दावा करने वाली कंपनी के लिए, पर्याप्त गणना की आवश्यकता इस बात पर प्रकाश डालती है कि बेहतर मेमोरी सिस्टम के निर्माण के लिए अभी भी गंभीर इंजीनियरिंग और बुनियादी ढांचे के निवेश की आवश्यकता है।

यह दौर एआई वेंचर फंडिंग में एक व्यापक रुझान को भी दर्शाता है: निवेशक तेजी से उन चुनिंदा कंपनियों की ओर आकर्षित हो रहे हैं जो किसी अन्य फाउंडेशन मॉडल पर विशेष रूप से दांव लगाने के बजाय मौजूदा एआई तैनाती को सस्ता या अधिक प्रभावी बनाती हैं। अनुमान दक्षता, मेमोरी और लागत अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करने वाले स्टार्टअप ध्यान आकर्षित कर रहे हैं क्योंकि अनियंत्रित एआई खर्च का युग समाप्त होता दिख रहा है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

एंग्राम एक ऐसे बाजार में प्रवेश कर रहा है जहां "एआई मेमोरी" की परिभाषा पर अभी भी विवाद चल रहा है। कुछ कंपनियाँ बेहतर मॉडल रूटिंग के माध्यम से लागत की समस्या पर हमला करती हैं, सस्ते मॉडलों को आसान प्रश्न भेजती हैं और कठिन कार्यों के लिए महंगे मॉडलों को आरक्षित करती हैं। अन्य लोग पुनर्प्राप्ति तकनीकों या विशेष कैशिंग का उपयोग करके संदर्भ को संपीड़ित करते हैं। एंग्राम का दृष्टिकोण - एक संगठन के पैटर्न को सीखने वाले समर्पित मेमोरी मॉडल का निर्माण - एक अलग शर्त का प्रतिनिधित्व करता है कि संदर्भ को कुशलतापूर्वक याद रखना स्वयं एक उत्पाद श्रेणी है।

टोकन लागत के सौवें हिस्से पर सीमांत प्रदर्शन से मेल खाने का कंपनी का साहसिक दावा जांच के दायरे में है या नहीं, यह देखा जाना बाकी है। लेकिन माइक्रोसॉफ्ट और अन्य प्रमुख उद्यम पहले से ही बोर्ड पर हैं, और कारपैथी जैसे निवेशकों के साथ - जिनका करियर ओपनएआई की स्थापना और टेस्ला में कार्यकाल दोनों तक फैला है - इसके पीछे अपनी पूंजी लगाकर, एंग्राम ने खुद को एआई के अर्थशास्त्र की दौड़ में देखने के लिए एक स्टार्टअप के रूप में स्थापित किया है।

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