Twelve Labs, ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਬਿਲਡਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਸੀਰੀਜ਼ B ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ ਵਿੱਚ $100 ਮਿਲੀਅਨ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੱਟਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀ ਨੇ 1 ਜੁਲਾਈ, 2026 ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਫੰਡਿੰਗ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ। ਰਾਊਂਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ NEA ਅਤੇ NAVER ਵੈਂਚਰਸ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੈਡੀਕਲ ਵੈਂਚਰਸ, ਕੋਰੀਆ ਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ ਪਾਰਟਨਰ, ਇੰਡੈਕਸ ਵੈਂਚਰਸ, ਕਵਾਡ੍ਰਿਲ ਕੈਪੀਟਲ, ਅਤੇ ਰੈੱਡ ਬੁੱਲ ਵੈਂਚਰਸ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਸੀ। ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ ਵਹਿ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੌਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਮਾਸਟਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

'ਸੰਸਾਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦਾ'

ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਜੈ ਲੀ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। "ਪੰਜ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ: ਸੰਸਾਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦਾ. ਇਹ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ।

ਬਲੂਮਬਰਗ ਨਿਊਜ਼ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ, ਲੀ ਨੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਵੀਡੀਓ "ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਨ ਸਿਗਨਲ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਜੋਂ ਸੰਸਾਰ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।" ਉਸਨੇ ਇਸ ਪਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਏਆਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ, ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ "ਇਹ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੈਬਲ 5 ਅਤੇ ਮਿਥੋਸ, ਜੋ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।"

ਇਹ ਦਲੀਲ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾੜੇ 'ਤੇ ਟਿਕੀ ਹੋਈ ਹੈ ਕਿ AI ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ, ਲੀ ਨੇ ਲਿਖਿਆ, "ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਬਣਾਇਆ," ਪਰ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹੀ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ। ਉਸਨੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ "ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਾਰਕ ਮੈਟਰ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ, ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਠੇ, ਡਰੋਨਾਂ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਫੀਡਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਜੇ ਵੀ "ਫਾਇਲਨਾਂ, ਫੋਲਡਰਾਂ, ਸੁਰਖੀਆਂ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੁਆਰਾ" ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ

ਬਾਰਾਂ ਲੈਬਾਂ ਦਾ ਦੱਸਿਆ ਟੀਚਾ ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। "ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਹਰ ਸਕਿੰਟ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਖੋਜਣਯੋਗ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ," ਲੀ ਨੇ ਲਿਖਿਆ, ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੰਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਵਜੋਂ।

ਜੇਕਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ-ਸਮਝ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਣਵਰਤਿਆ ਪੁਰਾਲੇਖ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੀਡੀਆ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਕੋਈ ਵੀ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਇਹ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਭੀੜ ਵਾਲੀ ਪਰ ਵੱਖਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ

ਬਾਰ੍ਹਾਂ ਲੈਬਸ ਇੱਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ AI ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਟਰ, ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਾਰ੍ਹਾਂ ਲੈਬਜ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਣ, ਇਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਣ।

PYMNTS ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਜਨਰੇਟਰ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਰਹੇ ਹਨ, AI ਸਾਥੀਆਂ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਬਾਰ੍ਹਾਂ ਲੈਬਜ਼ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਉਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਸਪਲਾਈ ਪੱਖ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਵੀਡੀਓ AI ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ

ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਕਾਂ ਦਾ ਰੋਸਟਰ ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ AI ਕਮਾਂਡਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦਾ AWS ਕਲਾਉਡ ਡਿਵੀਜ਼ਨ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਹਨ। NAVER ਵੈਂਚਰਸ, ਦੱਖਣੀ ਕੋਰੀਆਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦਿੱਗਜ ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਬਾਂਹ, ਅਤੇ ਰੈਡੀਕਲ ਵੈਂਚਰਸ, ਏਆਈ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਫਰਮ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਦੌਰ 2026 ਦੇ ਮੱਧ ਤੱਕ AI ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਪਰੇ ਡਾਟਾ ਰੂਪਾਂਤਰਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਵੱਲ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਅਮੀਰ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਅਖਾੜੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰਿਟਰਨ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫੰਡਿੰਗ ਕੀ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ

ਬਾਰ੍ਹਾਂ ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਖਾਸ ਖਰਚ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ, ਪਰ ਵਾਧੇ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ, ਇੱਕ ਦੌਰ ਵਿੱਚ $100 ਮਿਲੀਅਨ, ਗਣਨਾ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ-ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਲੀ ਲਈ, ਸ਼ਰਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਦਾਇਗੀ ਉਸ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ, "ਹਕੀਕਤ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਮੀਰ ਰਿਕਾਰਡ ਅਜੇ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਅਰਥ ਪਰਤ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।" ਬਾਰ੍ਹਾਂ ਲੈਬਜ਼ ਦੀ ਨਵੀਂ ਫੰਡਿੰਗ ਇੱਕ ਬਾਜ਼ੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਪਰਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੀਡੀਓ ਲਿਆਉਣਾ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ AI ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਵੇਗਾ।

ਸਰੋਤ: PYMNTS, ਬਲੂਮਬਰਗ ਨਿਊਜ਼, Twelve Labs ਕੰਪਨੀ ਬਲੌਗ।

---

AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ

ਨਵੀਨਤਮ AI ਖਬਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ - ਸਭ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ।

ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →