एक्सएआई के सह-संस्थापक इगोर बाबुस्किन द्वारा स्थापित स्टार्टअप रिवर एआई ने ओपन मॉडल, अनुकूलन और व्यक्तिगत एआई पर केंद्रित एक पूर्ण-स्टैक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफॉर्म बनाने के लिए 1.1 बिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है। राउंड का नेतृत्व जनरल कैटलिस्ट और एएमपी पीबीसी ने किया, जिसमें एनवीआईडीआईए और एएमडी वेंचर्स के रणनीतिक निवेश और वाई कॉम्बिनेटर और टेमासेक की अतिरिक्त भागीदारी थी, जैसा कि रॉयटर्स ने 11 अगस्त, 2026 को रिपोर्ट किया था।
कंपनी बुनियादी ढांचा विकसित कर रही है जो डेवलपर्स और उद्यमों को एक समर्पित बुनियादी ढांचा टीम या विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना अपने स्वयं के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने, ठीक करने, तैनात करने और नियंत्रित करने में सक्षम बनाती है। नवीनतम एआई उद्योग विकास और फंडिंग राउंड के व्यापक कवरेज के लिए, पाठक [एआई बज़ वायर की ब्रेकिंग एआई न्यूज़] (https://aibuzzwire.news) का अनुसरण कर सकते हैं।
एक xAI और OpenAI दिग्गज द्वारा स्थापित
बाबुस्किन उद्यम में गहरी तकनीकी साख लाते हैं। उन्होंने एलन मस्क की AI कंपनी xAI की सह-स्थापना की, और OpenAI में बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण प्रयासों का नेतृत्व करने से पहले Google DeepMind में जेनरेटिव मॉडलिंग और सुदृढीकरण सीखने पर काम किया। उनकी संस्थापक टीम में गहन शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण और एआई प्रौद्योगिकी स्टैक के अन्य हिस्सों में एक्सएआई और टेस्ला दोनों में अनुभव वाले इंजीनियर शामिल हैं।
रिवर एआई का मुख्यालय पालो ऑल्टो, कैलिफ़ोर्निया में है, और इसकी थीसिस सीधी लेकिन महत्वाकांक्षी है: एआई विकास तेजी से अरबों उपयोगकर्ताओं के लिए प्रशिक्षित सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों पर निर्भर होने से हटकर व्यक्तिगत कंपनियों और अंततः, व्यक्तिगत लोगों की आवश्यकताओं के आसपास निर्मित अनुकूलित मॉडल की ओर बढ़ेगा।
गति और लागत दक्षता के लिए निर्मित बुनियादी ढाँचा
रिवर का प्लेटफ़ॉर्म संगठनों के लिए अपने स्वयं के एआई मॉडल बनाने को नाटकीय रूप से आसान और सस्ता बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी ने कहा कि उसका एपीआई जटिल सुदृढीकरण शिक्षण प्रशिक्षण को लगभग 15 से 20 मिनट में पूरा कर सकता है, जबकि लागत बंद-स्रोत विकल्पों की तुलना में दो से चार गुना कम है।
प्लेटफ़ॉर्म फ्रंटियर ओपन-वेट मॉडल के लिए LoRA फ़ाइन-ट्यूनिंग और सुदृढीकरण सीखने का समर्थन करता है। रिवर अंतर्निहित बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं को संभालता है, जिसमें वजन हस्तांतरण, नमूना-प्रशिक्षण स्थिरता और लोचदार गणना शामिल है, जिससे डेवलपर्स को जीपीयू बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के बजाय मॉडल प्रदर्शन में सुधार पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडलों को सीधे उत्पादन में तैनात किया जा सकता है।
एक प्रमुख विभेदक नदी का मूल्य निर्धारण मॉडल है। कंपनी प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए टोकन-आधारित मीटरिंग का उपयोग करती है, जिसका उद्देश्य ग्राहकों को अप्रयुक्त जीपीयू क्षमता के लिए भुगतान करने से रोकना है, जो पारंपरिक क्लाउड जीपीयू प्रदाताओं के साथ काम करने वाले संगठनों के लिए एक सामान्य समस्या है।
ओपन-वेट भविष्य पर एक दांव
1.1 बिलियन डॉलर का राउंड निवेशकों के बढ़ते विश्वास को दर्शाता है कि ओपन-वेट एआई इकोसिस्टम क्लोज्ड फ्रंटियर मॉडल के साथ-साथ रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो जाएगा। राउंड का नेतृत्व करने वाले जनरल कैटलिस्ट ने कहा कि ओपन-वेट एआई मॉडल की वृद्धि रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है और रिवर का दृष्टिकोण उन्नत एआई और अनुकूलित सिस्टम की क्षमताओं के बीच अंतर को संबोधित करता है, जिसे अधिकांश उद्यम वर्तमान में तैनात करने में सक्षम हैं।
एनवीआईडीआईए और एएमडी वेंचर्स की भागीदारी विशेष रूप से उल्लेखनीय है, क्योंकि दोनों कंपनियां एआई प्रशिक्षण को शक्ति देने वाले जीपीयू की आपूर्ति करती हैं। उनका निवेश संकेत देता है कि चिप निर्माता ओपन-वेट और कस्टम-मॉडल पारिस्थितिकी तंत्र को अपने हार्डवेयर व्यवसायों के लिए विकास चालक के रूप में देखते हैं, न कि केवल एक जगह के रूप में।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य
रिवर एआई एक भीड़भाड़ वाले लेकिन तेजी से बढ़ते बाजार में प्रवेश करता है। टुगेदर एआई, एनीस्केल और मोडल जैसी कंपनियों ने एआई बुनियादी ढांचे को अधिक सुलभ बनाने के लिए व्यवसाय बनाया है, जबकि मेटा, अलीबाबा और अन्य ने शक्तिशाली ओपन-वेट मॉडल जारी किए हैं जो प्रशिक्षण और तैनाती उपकरणों की मांग पैदा करते हैं। रिवर को जो चीज अलग करती है, वह है उसका फुल-स्टैक दृष्टिकोण, जो एक ही मंच पर प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, तैनाती और लागत-कुशल मीटरिंग का संयोजन करता है।
उद्यमों के लिए, अपील स्पष्ट है: मालिकाना डेटा पर प्रशिक्षित और विशिष्ट वर्कफ़्लो के अनुरूप एआई मॉडल बनाने की क्षमता, जबकि ओपनएआई, एंथ्रोपिक या Google से बंद सिस्टम के लिए एपीआई कॉल पर पूरी तरह से निर्भर रहने के बजाय उन मॉडलों पर अधिक नियंत्रण बनाए रखना।
रिवर ने अपने खुले एआई स्टैक के विकास में तेजी लाने और व्यक्तिगत रूप से सक्षम करने, एआई में लगातार सुधार करने के अपने दीर्घकालिक लक्ष्य को आगे बढ़ाने के लिए $1.1 बिलियन के वित्तपोषण का उपयोग करने की योजना बनाई है। दुनिया की दो सबसे परिणामी एआई कंपनियों में बाबुस्किन के ट्रैक रिकॉर्ड के साथ, निवेशक यह शर्त लगा रहे हैं कि वह बुनियादी ढांचे की परत का निर्माण कर सकते हैं जो अगली पीढ़ी के अनुकूलित एआई को संभव बनाता है।
व्यापक ओपन-वेट मोमेंटम
रिवर एआई की भारी वृद्धि ओपन-वेट एआई के लिए असाधारण गति के क्षण में आई है। मेटा की लामा श्रृंखला, अलीबाबा के क्वेन मॉडल और डीपसीक की रिलीज ने प्रदर्शित किया है कि ओपन-वेट मॉडल कई बेंचमार्क पर बंद सिस्टम के प्रदर्शन को प्रतिद्वंद्वी या मैच कर सकते हैं। इन मॉडलों की उपलब्धता ने उन्हें अनुकूलित करने के लिए आवश्यक उपकरणों और बुनियादी ढांचे के लिए एक बड़ा और बढ़ता बाजार तैयार किया है।
रिवर राउंड में NVIDIA और AMD वेंचर्स दोनों की भागीदारी हार्डवेयर उद्योग के लिए इस प्रवृत्ति के रणनीतिक महत्व को रेखांकित करती है। जैसे-जैसे अधिक संगठन अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करेंगे, जीपीयू और विशेष एआई चिप्स की मांग बढ़ेगी, जिससे दोनों कंपनियों को लाभ होगा। नदी में उनका निवेश एआई कंप्यूट बाजार के भविष्य पर उतना ही दांव है जितना कि नदी पर।
डेवलपर्स के लिए, रिवर का प्लेटफ़ॉर्म एआई विकास के अर्थशास्त्र में संभावित बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यदि जटिल प्रशिक्षण रन को दिनों या हफ्तों के बजाय मिनटों में पूरा किया जा सकता है, और बंद-स्रोत एपीआई का उपयोग करने की लागत के एक अंश पर, कस्टम एआई सिस्टम के निर्माण में बाधा नाटकीय रूप से कम हो जाती है। इससे एआई क्षमताओं तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण हो सकता है, जो अब तक कुछ अच्छी तरह से वित्त पोषित प्रयोगशालाओं के हाथों में केंद्रित है।
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