ریور AI، xAI کے شریک بانی Igor Babuschkin کی طرف سے قائم کردہ ایک اسٹارٹ اپ، نے کھلے ماڈلز، حسب ضرورت، اور ذاتی AI پر توجہ مرکوز کرنے والا ایک مکمل اسٹیک مصنوعی ذہانت پلیٹ فارم بنانے کے لیے 1.1 بلین ڈالر کی فنڈنگ ​​اکٹھی کی ہے۔ رائٹرز نے 11 اگست 2026 کو رپورٹ کیا کہ راؤنڈ کی قیادت جنرل کیٹالسٹ اور AMP PBC نے کی، جس میں NVIDIA اور AMD Ventures کی اسٹریٹجک سرمایہ کاری، اور Y Combinator اور Temasek کی اضافی شرکت تھی۔

کمپنی انفراسٹرکچر تیار کر رہی ہے جو ڈویلپرز اور انٹرپرائزز کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ کسی وقف شدہ انفراسٹرکچر ٹیم یا خصوصی ہارڈ ویئر کی ضرورت کے بغیر اپنے AI ماڈلز کو تربیت، ٹھیک ٹیون، تعینات اور کنٹرول کر سکیں۔ AI انڈسٹری کی تازہ ترین پیشرفت اور فنڈنگ ​​راؤنڈز کی جامع کوریج کے لیے، قارئین AI Buzz Wire's breaking AI news کی پیروی کر سکتے ہیں۔

ایک xAI اور OpenAI تجربہ کار کے ذریعہ قائم کیا گیا۔

بابشکن اس منصوبے کے لیے گہری تکنیکی اسناد لاتا ہے۔ انہوں نے ایلون مسک کی AI کمپنی xAI کی مشترکہ بنیاد رکھی، اور OpenAI میں بڑے پیمانے پر تربیتی کوششوں کی قیادت کرنے سے پہلے Google DeepMind میں جنریٹو ماڈلنگ اور کمک سیکھنے پر کام کیا۔ اس کی بانی ٹیم میں xAI اور Tesla دونوں میں گہری سیکھنے، کمک سیکھنے، اور AI ٹیکنالوجی کے اسٹیک کے دیگر حصوں میں تجربہ رکھنے والے انجینئرز شامل ہیں۔

دریائے AI کا صدر دفتر پالو آلٹو، کیلیفورنیا میں ہے، اور اس کا مقالہ سیدھا لیکن پرجوش ہے: AI کی ترقی تیزی سے مکمل طور پر عام مقصد کے ماڈلز پر انحصار کرنے سے ہٹ جائے گی جو اربوں صارفین کے لیے انفرادی کمپنیوں کی ضروریات کے مطابق بنائے گئے اپنی مرضی کے مطابق ماڈلز کی طرف تربیت یافتہ ہیں اور بالآخر انفرادی افراد۔

رفتار اور لاگت کی کارکردگی کے لیے بنایا گیا انفراسٹرکچر

ریور کے پلیٹ فارم کو تنظیموں کے لیے اپنے AI ماڈل بنانے کے لیے ڈرامائی طور پر آسان اور سستا بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ کمپنی نے کہا کہ اس کا API پیچیدہ کمک سیکھنے کی تربیت کو تقریباً 15 سے 20 منٹ میں مکمل کر سکتا ہے جبکہ اخراجات کی فراہمی جو بند سورس متبادل سے دو سے چار گنا کم ہیں۔

یہ پلیٹ فارم فرنٹیئر اوپن ویٹ ماڈلز کے لیے LoRA فائن ٹیوننگ اور کمک سیکھنے کی حمایت کرتا ہے۔ ریور بنیادی ڈھانچے کی ضروریات کو سنبھالتا ہے، بشمول وزن کی منتقلی، نمونے لینے کی تربیت کی مستقل مزاجی، اور لچکدار کمپیوٹ، جس سے ڈویلپرز کو GPU انفراسٹرکچر کو منظم کرنے کے بجائے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ پلیٹ فارم کے ذریعے تربیت یافتہ ماڈلز کو براہ راست پروڈکشن میں تعینات کیا جا سکتا ہے۔

ایک اہم تفریق دریا کی قیمتوں کا ماڈل ہے۔ کمپنی تربیت اور اندازہ دونوں کے لیے ٹوکن پر مبنی میٹرنگ کا استعمال کرتی ہے، جس کا مقصد صارفین کو غیر استعمال شدہ GPU صلاحیت کی ادائیگی سے روکنا ہے، جو کہ روایتی کلاؤڈ GPU فراہم کنندگان کے ساتھ کام کرنے والی تنظیموں کے لیے ایک عام درد ہے۔

اوپن ویٹ مستقبل پر ایک شرط

$1.1 بلین راؤنڈ سرمایہ کاروں کے بڑھتے ہوئے یقین کی عکاسی کرتا ہے کہ اوپن ویٹ AI ماحولیاتی نظام بند فرنٹیئر ماڈلز کے ساتھ ساتھ اسٹریٹجک طور پر اہم ہو جائے گا۔ جنرل کیٹالسٹ، جس نے راؤنڈ کی قیادت کی، نے کہا کہ اوپن ویٹ AI ماڈلز کی ترقی حکمت عملی کے لحاظ سے اہم ہے اور یہ کہ دریا کا نقطہ نظر جدید AI کی صلاحیتوں اور اپنی مرضی کے مطابق نظاموں کے درمیان فرق کو دور کرتا ہے جو زیادہ تر کاروباری ادارے اس وقت تعینات کرنے کے قابل ہیں۔

NVIDIA اور AMD Ventures کی شرکت خاص طور پر قابل ذکر ہے، کیونکہ دونوں کمپنیاں GPUs فراہم کرتی ہیں جو AI ٹریننگ کو طاقت دیتی ہیں۔ ان کی سرمایہ کاری اس بات کا اشارہ دیتی ہے کہ چپ بنانے والے اوپن ویٹ اور کسٹم ماڈل ماحولیاتی نظام کو اپنے ہارڈ ویئر کے کاروبار کے لیے ترقی کے ڈرائیور کے طور پر دیکھتے ہیں، نہ کہ صرف ایک جگہ۔

مسابقتی لینڈ اسکیپ

دریائے AI ایک ہجوم لیکن تیزی سے پھیلتی ہوئی مارکیٹ میں داخل ہوتا ہے۔ Together AI، Anyscale، اور Modal جیسی کمپنیوں نے AI انفراسٹرکچر کو مزید قابل رسائی بنانے کے ارد گرد کاروبار بنائے ہیں، جبکہ Meta، Alibaba، اور دیگر نے طاقتور اوپن ویٹ ماڈلز جاری کیے ہیں جو تربیت اور تعیناتی کے آلات کی مانگ پیدا کرتے ہیں۔ جو چیز دریا کو الگ کرتی ہے وہ اس کا مکمل اسٹیک اپروچ ہے، جس میں ایک پلیٹ فارم میں ٹریننگ، فائن ٹیوننگ، تعیناتی، اور لاگت سے موثر میٹرنگ کا امتزاج ہے۔

انٹرپرائزز کے لیے، اپیل واضح ہے: ملکیتی ڈیٹا پر تربیت یافتہ اور مخصوص ورک فلوز کے مطابق بنائے گئے AI ماڈلز بنانے کی صلاحیت، جبکہ OpenAI، Anthropic، یا Google سے بند سسٹمز پر مکمل طور پر API کالز پر انحصار کرنے کے بجائے ان ماڈلز پر زیادہ کنٹرول برقرار رکھنا۔

ریور اپنے کھلے AI اسٹیک کی ترقی کو تیز کرنے اور ذاتی نوعیت کے، مسلسل AI کو بہتر بنانے کے اپنے طویل مدتی ہدف کو آگے بڑھانے کے لیے $1.1 بلین کی فنانسنگ استعمال کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ دنیا میں سب سے زیادہ نتیجہ خیز AI کمپنیوں میں سے دو میں بابوشکن کے ٹریک ریکارڈ کے ساتھ، سرمایہ کار شرط لگا رہے ہیں کہ وہ بنیادی ڈھانچے کی تہہ تیار کر سکتا ہے جو اپنی مرضی کے مطابق AI کی اگلی نسل کو ممکن بناتا ہے۔

وسیع تر اوپن ویٹ مومنٹم

دریائے AI کا بڑے پیمانے پر اضافہ اوپن ویٹ AI کے لیے غیر معمولی رفتار کے ایک لمحے میں ہوتا ہے۔ Meta's Llama سیریز، Alibaba's Qwen ماڈلز، اور DeepSeek کی ریلیز نے یہ ثابت کیا ہے کہ کھلے وزن والے ماڈلز بہت سے معیارات پر بند نظاموں کی کارکردگی کا مقابلہ کر سکتے ہیں یا ان سے مماثل ہیں۔ ان ماڈلز کی دستیابی نے ان کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لیے درکار ٹولز اور انفراسٹرکچر کے لیے ایک بڑی اور بڑھتی ہوئی مارکیٹ بنائی ہے۔

ریور کے راؤنڈ میں NVIDIA اور AMD وینچرز دونوں کی شرکت ہارڈویئر انڈسٹری کے لیے اس رجحان کی تزویراتی اہمیت کو واضح کرتی ہے۔ جیسے جیسے مزید تنظیمیں اپنے ماڈلز کو تربیت اور تعینات کرتی ہیں، GPUs اور خصوصی AI چپس کی مانگ بڑھے گی، جس سے دونوں کمپنیوں کو فائدہ ہوگا۔ ریور میں ان کی سرمایہ کاری AI کمپیوٹ مارکیٹ کے مستقبل پر اتنی ہی شرط ہے جتنا کہ یہ خود دریا پر ہے۔

ڈویلپرز کے لیے، دریا کا پلیٹ فارم AI ترقی کی معاشیات میں ممکنہ تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔ اگر پیچیدہ ٹریننگ کو دنوں یا ہفتوں کے بجائے منٹوں میں مکمل کیا جا سکتا ہے، اور بند سورس APIs کے استعمال کی لاگت کے ایک حصے پر، حسب ضرورت AI سسٹمز کی تعمیر میں رکاوٹ ڈرامائی طور پر کم ہو جاتی ہے۔ اس سے AI صلاحیتوں تک رسائی کو جمہوری بنایا جا سکتا ہے جو اب تک چند اچھی مالی اعانت سے چلنے والی لیبز کے ہاتھوں میں مرکوز ہیں۔

AI سے آگے رہیں

AI فنڈنگ راؤنڈز، سٹارٹ اپ لانچز، اور انفراسٹرکچر کی جدت کے بارے میں تازہ ترین معلومات چاہتے ہیں؟ مزید AI خبریں پڑھیں مصنوعی ذہانت کو نئی شکل دینے والے اسٹارٹ اپس کی گہرائی سے کوریج کے لیے AI Buzz Wire پر۔