River AI: AI की दुनिया में नई क्रांति, जुटाए $1.1 बिलियन

कंपनी का मकसद AI को ज़मीन से ऊपर तक पूरी तरह से नया बनाना है। यानी ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर, मॉडल्स, प्रोडक्ट लेयर और हार्डवेयर—सब कुछ । इसका नतीजा होगा पर्सनली ट्रेनबल एजेंटिक असिस्टेंट यानी ऐसा AI जिसे आप खुद ट्रेन कर सकें, अपने हिसाब से ढाल सकें और उसका मालिक खुद बन सकें ।

पहला प्रोडक्ट: River API — प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का विकल्प

River AI का पहला प्रोडक्ट River API है, जो जून 2026 में लॉन्च हुआ था । यह एक क्लाउड-बेस्ड ट्रेनिंग सर्विस है जो ओपन-वेट मॉडल्स पर काम करती है। इसके ज़रिए आप:

• LoRA-बेस्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) कर सकते हैं, वो भी 35 बिलियन से लेकर 1 ट्रिलियन पैरामीटर वाले मॉडल्स पर। इनमें Qwen3.6, Kimi K2.6 और GLM 5.2 जैसे मॉडल शामिल हैं
• एक ही Python क्लाइंट से ट्रेनिंग, सैंपलिंग और सर्विंग कर सकते हैं। बिलिंग प्रति मिलियन टोकन के हिसाब से होती है, न कि GPU के हर घंटे के हिसाब से

कंपनी इस API को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का एक विकल्प बता रही है। कंपनी के प्रोडक्ट लिटरेचर में लिखा है: "प्रॉम्प्टिंग एक ऐसे मॉडल को स्टीयर करना है जो आपका नहीं है और जिसे आप बेहतर नहीं बना सकते। River आपको ओपन मॉडल्स को ट्रेन करके उन्हें सच में अपना बनाने और किसी भी एंडपॉइंट की तरह सर्व करने देता है" ।

एंटरप्राइज के लिए: 15 मिनट में RL ट्रेनिंग, 2-4 गुना बचत

River का दावा है कि उसके API के ज़रिए कोई भी एंटरप्राइज 15 से 20 मिनट में एक जटिल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रेनिंग पूरी कर सकता है और इसके लिए किसी डेडिकेटेड इंफ्रास्ट्रक्चर टीम की ज़रूरत नहीं । प्लेटफॉर्म अपने आप वेट ट्रांसफर, सैंपलिंग-ट्रेनिंग कंसिस्टेंसी, इलास्टिक कंप्यूट और GPU मैनेजमेंट को हैंडल करता है ।

कंपनी का आगे दावा है कि यह तरीका क्लोज्ड-सोर्स विकल्पों के मुकाबले 2 से 4 गुना तक कॉस्ट सेविंग करता है, क्योंकि इसमें टोकन-बेस्ड बिलिंग और ऑटोमेटेड इंफ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट की वजह से आइडल GPU का खर्च नहीं आता ।

बड़ी तस्वीर: हर किसी के लिए पर्सनल AI

एक API प्रोडक्ट से आगे बढ़कर, River AI का विज़न AI की दुनिया में सबसे अलग है। कंपनी एक ऐसा सुपरइंटेलिजेंट मॉडल बनाने की होड़ में शामिल नहीं होना चाहती जो सबके लिए एक जैसा हो। इसके बजाय, River AI हर इंसान को अपनी खुद की बुद्धि (Intelligence) रखने में सक्षम बनाना चाहता है—जो उसके अपने डेटा, कामों और लक्ष्यों के हिसाब से बनी हो ।

जैसा कि फाउंडर इगोर बाबुश्किन ने कहा, इसका मतलब है ऐसी बुद्धि बनाना जो "आपके साथ बहती हो" न कि एक ब्लैक बॉक्स में बंद हो जिसमें आप सिर्फ प्रॉम्प्ट डाल सकें ।

General Catalyst के मैनेजिंग डायरेक्टर मार्क भार्गव ने इस निवेश को एक बड़ी रणनीतिक चिंता से जोड़ा: "अमेरिकी AI नेतृत्व को तुरंत ओपन-वेट, कस्टम-ट्रेनबल AI इंफ्रास्ट्रक्चर में नेतृत्व की ज़रूरत है" ।

$1.1 बिलियन के फंड और टॉप-टियर इन्वेस्टर्स के साथ, River AI इस बात पर दांव लगा रहा है कि AI का भविष्य एक ही मॉडल नहीं है जिसे आप प्रॉम्प्ट करते हैं—बल्कि लाखों मॉडल हैं जिन्हें लोग खुद ट्रेन करते हैं और उनके मालिक खुद होते हैं।