Veeda AI သည် Physical AI အတွက် ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် မျိုးစေ့ဒေါ်လာ သန်း 90 စုဆောင်းခဲ့သည်။

Nvidia ၏ Toronto AI ဓာတ်ခွဲခန်းကို ရှစ်နှစ်ကြာ ဦးဆောင်ခဲ့သော ကွန်ပျူတာအမြင် သုတေသနပညာရှင် Sanja Fidler သည် သူမ၏ startup Veeda AI အတွက် မျိုးစေ့ဘဏ္ဍာငွေ ဒေါ်လာ သန်း 90 ကျော် စုဆောင်းထားကြောင်း The Logic မှ ဩဂုတ်လ 19 ရက်၊ 2026 တွင် ကော်ပိုရိတ်တင်ပြမှုများနှင့် အဆိုပါကိစ္စနှင့် ရင်းနှီးသူများ ကို ကိုးကား၍ သိရသည်။ Khosla Ventures နှင့် Radical Ventures မှ ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော အဆိုပါဝိုင်းသည် ကနေဒါကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ စုဆောင်းထားသမျှ အကြီးမားဆုံးသော မျိုးစေ့ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုစာရင်းတွင် ပါဝင်နေပြီး ကုမ္ပဏီကို ပေါင်းစည်းပြီး သုံးလခန့်အကြာတွင် အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ငွေ၏နောက်ကွယ်တွင် အလောင်းအစားသည် အတိအကျဖြစ်သည်- Veeda သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအဖြစ်မှန်ကို အတုယူသည့် ဘက်စုံအခြေခံအုတ်မြစ်ကမ္ဘာမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နေပြီး စက်ရုပ်များနှင့် အခြားအသွင်သဏ္ဌာန်အေးဂျင့်များ အပြန်အလှန်အားဖြင့် သင်ယူနိုင်သည့် အရွယ်အစားရှိ ပုံတူပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးနေသည်။ AI လုပ်ငန်း၏ chatbots မှ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာထောက်လှမ်းရေးသို့ ပြောင်းလဲမှုကို ခြေရာခံသည့် စာဖတ်သူများအတွက်၊ ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များသည် AI ရန်ပုံငွေအတွက် အပူဆုံးနယ်နိမိတ်ဖြစ်လာကြောင်း အရှင်းဆုံးအချက်ပြမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ For more context on this story, see our ongoing AI news.

Nvidia ၏ Spatial Intelligence Lab မှ ကုမ္ပဏီအသစ်သို့

Fidler သည် Nvidia တွင် 2018 ခုနှစ် မေလတွင် ပူးပေါင်းခဲ့ပြီး၊ နောက်ပိုင်းတွင် Spatial Intelligence Lab ဖြစ်လာသည့် Chipmaker ၏ Toronto သုတေသနယူနစ်ကို တည်ထောင်ခဲ့ပြီး 2014 ခုနှစ်ကတည်းက ကွန်ပြူတာသိပ္ပံကို သင်ကြားပို့ချပေးခဲ့သည့် တိုရွန်တိုတက္ကသိုလ်တွင် AI သုတေသနအဖွဲ့၏ ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ ဖြစ်လာခဲ့သည်။

သူမ၏ တွဲဖက်တည်ထောင်သူများသည် Spatial Intelligence Lab တွင် တာဝန်ထမ်းဆောင်ခဲ့ပြီး Fidler ၏ ကြီးကြပ်မှုအောက်တွင် ပါရဂူဘွဲ့ ပြီးဆုံးခဲ့သော Huan Ling နှင့် Zurich အခြေစိုက် Nvidia သုတေသန ဒါရိုက်တာဟောင်း Zan Gojcic တို့ ဖြစ်သည်။ The Logic မှ ပြန်လည်သုံးသပ်ထားသော စာရွက်စာတမ်းများအရ 2026 ခုနှစ် ဇွန်လအစောပိုင်းတွင် Veeda Innovation ဟု တရားဝင်အမည်ပေးထားသည့် ကုမ္ပဏီသုံးခုကို ပေါင်းစည်းခဲ့သည်။

မျိုးစေ့သဘောတူညီချက်အတွက် အဝိုင်း၏ စာရွက်လမ်းကြောင်းသည် ပုံမှန်မဟုတ်စွာ ခိုင်မာသည်။ ဇူလိုင်လနှောင်းပိုင်းတွင် Veeda သည် တစ်ဦးလျှင် တစ်ဒေါ်လာလျှင် ရှယ်ယာဈေး 60.6 သန်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ထိုနေ့တွင် Radical ပါတနာ Tomi Poutanen နှင့် Khosla ပါတနာ Sven Strohband တို့ကို ထပ်မံထည့်သွင်းခဲ့သည်။ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော အစုရှယ်ယာထုတ်ပေးခြင်းနှင့်အတူ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူနှစ်ဦးစလုံးအတွက် ဘုတ်ခုံနေရာများသည် ပိတ်ထားသောဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာစံနှုန်းများဖြစ်သည်။ Khosla Ventures က ကုမ္ပဏီကို ကျောထောက်နောက်ခံပေးထားကြောင်း The Logic ထံ အတည်ပြုခဲ့သည်။

ဘာကြောင့် ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်တွေ၊ အခု ဘာကြောင့်လဲ။

Veeda ၏ pitch သည် စက်ရုပ်များ သင်ယူသင့်သည်နှင့် ပတ်သက်၍ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ လောင်းကြေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားအယွင်းများမှတစ်ဆင့် ပေါင်းစပ်ထားသော အေးဂျင့်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် အန္တရာယ်မကင်းပါ၊ ဟာ့ဒ်ဝဲသည် တွက်ချက်မှုပုံစံအတိုင်း အတိုင်းအတာမရှိသည့်အပြင် စက်ထောင်ပေါင်းများစွာတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာအတွေ့အကြုံကို ပြိုင်တူမရနိုင်ပါ။ အခြားရွေးချယ်စရာမှာ ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များမှ ထုတ်လုပ်သည့် သစ္စာရှိပုံတူသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြစ်သည် — ကုမ္ပဏီဘောင်များကို တစ်ဝက်တစ်ပျက် ရယ်မောကာ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI အတွက် "Matrix" ကို တည်ဆောက်ခြင်းအဖြစ် ကုမ္ပဏီဘောင်များဆီသို့ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

"ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များဟာ နောက်ထပ် အောင်မြင်မှုတွေ ရှိလာမှာ ဖြစ်ပြီး ဒါဟာ အနီးဆုံးမှာ ရှိနေပါတယ်" ဟု Nvidia မှ ထွက်ခွာကြောင်း ကြေငြာသည့် ပို့စ်တွင် Fidler က ရေးသားခဲ့သည်။

တည်ထောင်သူတွေက ဒီစာအုပ်ကို အရင်သုံးဖူးတယ်။ Nvidia ၏ Spatial Intelligence Lab တွင်၊ Fidler ၏အဖွဲ့သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များနှင့် လူသားဆန်သော အေးဂျင့်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို သရုပ်ဖော်သည့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို တီထွင်ခဲ့ပြီး Fidler နှင့် Ling တို့သည် Nvidia ၏ အထင်ကရကမ္ဘာပုံစံတည်ဆောက်သူများအတွက် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI စနစ်များတည်ဆောက်ရေး developer များနောက်ကွယ်မှ အဖွဲ့၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။

လူစည်ကားပြီး ဈေးကြီးသောပြိုင်ပွဲ

ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူအတွဲသည် ပတ်ပတ်လည်တွင် အပြတ်သားဆုံးအချက်ပြမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Khosla Ventures နှင့် Radical Ventures တို့သည် သုတေသန ပြင်းထန်သော AI အဖွဲ့များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပူးတွဲကျောထောက်နောက်ခံပြုခဲ့ကြသည် - 2026 ခုနှစ် သြဂုတ်လအစောပိုင်းတွင် ကုမ္ပဏီနှစ်ခုသည် Google သိပ္ပံပညာရှင်ဟောင်း Jeff Dean မှတည်ဆောက်ခဲ့သော Discovery Loop အတွက် စတင်တည်ထောင်ခြင်းအား ပူးတွဲဦးဆောင်ခဲ့သည်။

ကုမ္ပဏီနှစ်ခုစလုံးသည် ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်အမျိုးအစားနှင့် တိုက်ရိုက်ထိတွေ့မှုများလည်း ရှိသည်။ Radical သည် ၎င်း၏ သိပ္ပံလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Fei-Fei Li မှ တည်ထောင်ထားသော အာကာသထောက်လှမ်းရေးကုမ္ပဏီ World Labs တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူဖြစ်ပြီး ၎င်း၏အစုစုတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးသည့် Decart ပါဝင်သည်။ Khosla ပူးတွဲဦးဆောင်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရထရပ်ကားကုမ္ပဏီ Waabi ၏ $750 million round round တွင် Radical ပါ၀င်ပါသည်။ Waabi သည် မောင်းသူမဲ့ကားအတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးသည်။

ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ရန်ပုံငွေအခင်းအကျင်းသည် ပို၍ပင် ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသည်။ Yann LeCun ၏ AMI Labs သည် ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်လ်များကိုလိုက်စားရန် 2026 ခုနှစ် မတ်လတွင် ဒေါ်လာ 1.03 ဘီလီယံ ရရှိခဲ့ပြီး Radical Ventures မှ ဦးဆောင်သော World Labs သည် $230 million ရရှိခဲ့သည်။ ထိုအုပ်စုနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့် Veeda ၏ $90 သန်းမျိုးစေ့သည် အကြွင်းမဲ့စည်းကမ်းအရ ကျိုးနွံသော်လည်း ၎င်းသည် ကနေဒါ၏ အချိန်တိုင်းမျိုးစေ့အဆင့်၏ ထိပ်ဆုံးအနီးတွင် ရှိနေကြောင်း The Logic မှဖော်ပြသော PitchBook အချက်အလက်အရ သိရသည်။

ပထမနေ့မှ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ခြေရာတစ်ခု

Veeda သည် Toronto၊ Mountain View၊ Singapore နှင့် Zurich ရှိ ရုံးများကို စာရင်းပြုစုထားသည်။ ဇူလိုင်လတွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော ဆွစ်ဇာလန်လုပ်ငန်းခွဲတစ်ခုသည် Gojcic အား ဒေသတွင်း မန်နေးဂျင်းဒါရိုက်တာအဖြစ် နှင့် Fidler အား စီမံခန့်ခွဲမှုဥက္ကဋ္ဌအဖြစ် အမည်ပေးခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်ရန်နှင့် ချစ်ပ်အစုအဝေးများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ဝန်ထမ်းများအပါအဝင် "မျိုးဆက်သစ်ကမ္ဘာမော်ဒယ်များပေါ်တွင် နယ်နိမိတ်ကို တွန်းပို့ရန်" အလုပ်ခန့်အပ်ထားကြောင်း သတိပေးချက်တစ်ခုအရ - ဒေတာပိုက်လိုင်းများနှင့် တွက်ချက်မှုများသည် သုတေသနစွမ်းရည်သာမက ဖောင်ဒေးရှင်းဓာတ်ခွဲခန်း၏ အစောပိုင်းဘတ်ဂျက်ကို လွှမ်းမိုးထားကြောင်း သတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

စက်ရုပ်စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်၊ ရန်ပုံငွေကောင်းကောင်းရရှိထားသော ကမ္ဘာ့မော်ဒယ်လ်တစ်ခု စတင်ရောက်ရှိလာခြင်းသည် တစ်နှစ်ပတ်လုံး တည်ဆောက်နေသည့် လမ်းကြောင်းကို နက်ရှိုင်းစေသည်- ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI အတွက် အဓိက ပိတ်ဆို့မှုမှာ စက်ရုပ်ဟာ့ဒ်ဝဲဟု မယူဆတော့ဘဲ လက်တွေ့ကျသော လေ့ကျင့်ရေးဝန်းကျင်များ ရှားပါးလာသည်။ Veeda နှင့် ၎င်း၏ ပြိုင်ဘက်များ အောင်မြင်ပါက၊ နောက်မျိုးဆက် စက်ရုပ်များသည် ၎င်း၏ အသွင်သဏ္ဍာန် "ကလေးဘဝ" ကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူပြီးသည်နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့် တွေ့ဆုံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Simulation-First Training သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ လက်စွမ်းနှင့် ကွာဟချက်ကို အမှန်တကယ် နီးစပ်နိုင်စေခြင်း ရှိ၊ မရှိသည် ပွင့်လင်းသော သုတေသနမေးခွန်းတစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည် — Fidler သည် ပုံကိုးပုံ စစ်ပွဲ ရင်ဘတ်နှင့် Silicon Valley ၏ နောက်ကွယ်တွင် သုတေသန အရင်းနှီးဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူ နှစ်ဦး ဖြစ်သည့် Fidler သည် ယခုအခါ အဖြေပေးရန် အနေအထား ရှိနေသည်။

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →