AI मॉडल को 80% तक सिकोड़ने वाली टेक्नोलॉजी: Ora Computing ने जुटाए ₹3.4 करोड़, बचाएगी लाखों टन कार्बन

Ora Computing की स्थापना क्वांटम-कंप्यूटिंग शोधकर्ताओं स्टीफन सैक और राइमेल ए. मदीना ने की थी, जो इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी ऑस्ट्रिया (ISTA) से स्पिन-ऑफ करके आए हैं । यह कंपनी 2025 के अंत में स्टील्थ मोड से बाहर आई और पहले ही ऑटोमोटिव और एज सिलिकॉन क्षेत्रों के खिलाड़ियों के साथ अपने समाधान को मान्य कर चुकी है ।

कंप्रेशन सॉफ्टवेयर कैसे काम करता है

Ora का सॉफ्टवेयर बड़े AI फाउंडेशन मॉडल को इन्फ्रेंस के लिए छोटा करने के लिए सूचना-सिद्धांत-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है - यानी यह आउटपुट गुणवत्ता को बनाए रखते हुए रिडंडेंसी को हटाने के लिए मॉडल को गणितीय रूप से पुनर्संरचित करता है । कंपनी और उसके निवेशकों के प्रमुख दावों में शामिल हैं:

• 80% तक आकार में कमी: मॉडल को मेमोरी फुटप्रिंट में नाटकीय रूप से छोटा किया जा सकता है ।
• 4 गुना तेज इन्फ्रेंस: संपीड़ित मॉडल उसी हार्डवेयर पर काफी तेज चलते हैं ।
• केवल 0-5% सटीकता हानि: कंप्रेशन और सटीकता के बीच का समझौता न्यूनतम है ।
• हार्डवेयर-अज्ञेयवादी: सॉफ्टवेयर विभिन्न चिप आर्किटेक्चर (CPU, GPU, एज सिलिकॉन) पर बिना कस्टम इंफ्रास्ट्रक्चर या रीट्रेनिंग के काम करता है ।
• रीट्रेनिंग की आवश्यकता नहीं: सीधे मानक इन्फ्रेंस फ्रेमवर्क में ड्रॉप हो जाता है ।
• सतत कंप्रेशन कर्व: बाइनरी "एक कंप्रेशन लेवल चुनें" टूल के विपरीत, Ora का एल्गोरिथम आकार-सटीकता ट्रेड-ऑफ को लगातार मैप करता है, जिससे ग्राहक अपने हार्डवेयर और लागत बाधाओं के लिए अनुकूलन कर सकते हैं ।
• 70B-पैरामीटर मॉडल पर सिद्ध: कंपनी का कहना है कि उसने $1,000 से कम की कंप्यूट लागत पर घंटों में 70 बिलियन पैरामीटर वाले मॉडल को संपीड़ित किया, जबकि सामान्य लागत सैकड़ों हजारों डॉलर होती है ।

लागत, ऊर्जा और कार्बन प्रभाव

क्योंकि संपीड़ित मॉडल को कम कंप्यूट की आवश्यकता होती है, Ora का कहना है कि इसकी तकनीक सीधे कम ऊर्जा खपत और कम कार्बन उत्सर्जन में तब्दील होती है । कंपनी का अनुमान है कि 1% बाजार पैठ पर, इसकी तकनीक सालाना 50,000 टन से अधिक CO₂ उत्सर्जन को खत्म कर सकती है ।

यह व्यापक उद्योग सहमति के अनुरूप है कि इन्फ्रेंस तैनात AI मॉडल के आजीवन ऊर्जा उपयोग का 90% से अधिक हिस्सा होता है, जो स्थिरता के लिए कंप्रेशन को एक शक्तिशाली लीवर बनाता है । PMC में 2025 के एक अध्ययन में पाया गया कि BERT-आकार के मॉडल पर प्रूनिंग और डिस्टिलेशन जैसी मॉडल कंप्रेशन तकनीकों को लागू करने से 95% से अधिक सटीकता बनाए रखते हुए 32-48% की ऊर्जा कमी हुई । हालांकि, Ora का विशिष्ट CO₂ बचत अनुमान एक बेंचमार्क पैठ दर पर एक "अनुमान" के रूप में लेबल किया गया है, न कि एक मापा परिणाम ।

फंडिंग का उपयोग और व्यावसायिक योजनाएं

Ora ने सीड कैपिटल के लिए तीन प्राथमिक उपयोग बताए हैं :

1. टीम विस्तार - इंजीनियरिंग और वाणिज्यिक टीम को बढ़ाना।
2. बड़े फ्रंटियर मॉडलों तक कंप्रेशन का विस्तार - नवीनतम स्टेट-ऑफ-द-आर्ट मॉडल को संपीड़ित करने के लिए वर्तमान क्षमताओं से आगे बढ़ना।
3. एक व्यावसायिक उत्पाद लॉन्च करना - क्लाउड इन्फ्रेंस प्रदाताओं और एज पर AI तैनात करने वाली कंपनियों (जैसे, ऑटोमोटिव, औद्योगिक उपकरण) को लक्षित करना ।

कंपनी की अपनी वेबसाइट अब एक स्वचालित LLM कंप्रेशन सेवा का विज्ञापन करती है जो मॉडल को एज डिवाइस, ऑन-प्रेम सर्वर या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर "महीनों में नहीं, घंटों में" फिट कर सकती है, जिसमें मेमोरी फुटप्रिंट को 70% तक कम करने और GPU बिलों को 50% से अधिक कम करने का दावा किया गया है ।

स्रोत विश्वसनीयता नोट

प्राथमिक स्रोत Greencode Ventures की आधिकारिक वेबसाइट पर प्रकाशित एक विस्तृत घोषणा है । पुष्टि करने वाली कवरेज कई आउटलेट्स से आती है, जिनमें The Recursive , IT Boltwise , Vestbee , tech.eu , और Fundup.ai शामिल हैं - ये सभी समान राउंड विवरण, कंप्रेशन आंकड़े और फंड उपयोग योजना की रिपोर्ट करते हैं। किसी भी स्वतंत्र तीसरे पक्ष ने अभी तक Ora के विशिष्ट CO₂ बचत अनुमान को मान्य नहीं किया है, जिसे कंपनी एक मापा परिणाम के बजाय एक अनुमान के रूप में लेबल करती है ।