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Velaura AI की $110 मिलियन Series A: कम-ऊर्जा AI चिप्स पर बड़ा दांव

Velaura AI ने 1 अरब डॉलर से अधिक वैल्यूएशन पर $110 मिलियन की Series A फंडिंग जुटाई। [1] Seligman Ventures ने राउंड की अगुवाई की; Capricorn Investment Group के साथ Mayfield, Maverick Silicon, MARA, Premji Invest, Samsung Catalyst Fund और StepStone Group भी शामिल रहे। [1] कंपनी Titan Core के जरिए AI एक्सेलरेटर में प्र...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

Velaura AI ने 1 अरब डॉलर से अधिक वैल्यूएशन पर $110 मिलियन की Series A फंडिंग जुटाई। [1]
Seligman Ventures ने राउंड की अगुवाई की; Capricorn Investment Group के साथ Mayfield, Maverick Silicon, MARA, Premji Invest, Samsung Catalyst Fund और StepStone Group भी शामिल रहे। [1]
कंपनी Titan Core के जरिए AI एक्सेलरेटर में प्रति वाट प्रदर्शन 2–4 गुना तक बढ़ाने का दावा करती है। [1]
फंड का इस्तेमाल तकनीक के विकास और व्यावसायीकरण, इंजीनियरिंग व ग्राहक संबंधी टीमों के विस्तार तथा रणनीतिक साझेदारियों को मजबूत करने में होगा। [1]

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Velaura AI ने 1 अरब डॉलर से अधिक वैल्यूएशन पर $110 मिलियन की Series A फंडिंग जुटाने की घोषणा की है। कंपनी का फोकस हाइपरस्केल डेटा सेंटरों और रोबोट, ड्रोन व स्वायत्त मशीनों जैसे Physical AI सिस्टम के लिए बेहद कम ऊर्जा खपत वाला AI कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार करना है। 1

फंडिंग राउंड में कौन-कौन शामिल हुए?

इस राउंड की अगुवाई Seligman Ventures ने की। नए निवेशक Capricorn Investment Group ने हिस्सा लिया, जबकि मौजूदा निवेशकों Mayfield, Maverick Silicon, MARA, Premji Invest, Samsung Catalyst Fund और StepStone Group ने भी निवेश किया। 1

कंपनी के अनुसार, नई पूंजी का इस्तेमाल उसके AI-कंप्यूट पोर्टफोलियो—खासकर Titan Core—को विकसित और बाजार में उतारने, इंजीनियरिंग तथा ग्राहक-संबंधी टीमों का विस्तार करने और रणनीतिक साझेदारों व ग्राहकों के साथ सहयोग बढ़ाने में किया जाएगा। 1

Titan Core क्या है?

Titan Core Velaura का मालिकाना डिजिटल चिप-IP और डिजाइन प्लेटफॉर्म है। IP यानी ऐसे तकनीकी डिजाइन-ब्लॉक जिन्हें ग्राहक अपने चिप डिजाइन में लाइसेंस के जरिए शामिल कर सकते हैं। कंपनी का दावा है कि Titan Core AI एक्सेलरेटर में गणितीय ऑपरेशनों के लिए प्रति वाट प्रदर्शन 2–4 गुना तक बेहतर कर सकता है, वह भी प्रदर्शन से समझौता किए बिना। 1

Velaura का कहना है कि इस तकनीक को 3 करोड़ से अधिक उत्पादन-स्तर के ASICs में तैनाती के जरिए मान्य किया जा चुका है। ASIC ऐसे विशेष-purpose चिप होते हैं जिन्हें किसी खास कंप्यूटिंग काम के लिए डिजाइन किया जाता है। 1

कंपनी डेटा सेंटरों में AI की बिजली खपत और परिचालन लागत घटाने के साथ-साथ उन Physical AI अनुप्रयोगों को भी लक्ष्य बना रही है, जहां बिजली और तापमान प्रबंधन की सीमाएं महत्वपूर्ण होती हैं।

बड़े क्लाउड प्रदाताओं के साथ बातचीत

कंपनी ने कई हाइपरस्केलर—यानी बहुत बड़े क्लाउड और डेटा सेंटर ऑपरेटर—के साथ अपने जुड़ाव का उल्लेख किया है। Reuters के अनुसार, CEO Rajiv Khemani ने बताया कि Velaura चार सबसे बड़े क्लाउड-कंप्यूटिंग प्रदाताओं में से तीन के साथ सक्रिय बातचीत कर रही है। हालांकि, इन कंपनियों के नाम सार्वजनिक नहीं किए गए हैं। 1

Velaura का कारोबारी मॉडल चिप बेचने के बजाय उसकी तकनीक को लाइसेंस देने पर आधारित बताया गया है। ग्राहकों से पहले एक अग्रिम शुल्क लिया जाता है और इसके अलावा उनकी बिजली-बचत से जुड़ी रॉयल्टी भी ली जाती है। उपलब्ध सामग्री में रॉयल्टी की सटीक गणना या अन्य व्यावसायिक शर्तों का खुलासा नहीं है।

CEO Rajiv Khemani का AI अर्थशास्त्र पर नजरिया

Khemani के मुताबिक, AI उद्योग की अगली बड़ी बाधा केवल कंप्यूटिंग क्षमता की मांग नहीं, बल्कि बिजली की उपलब्धता और लागत है। रीजनिंग मॉडल और Physical AI में प्रगति के साथ अधिक कंप्यूट की जरूरत बढ़ती है, और इसके साथ ऊर्जा खपत भी बढ़ती है।

उन्होंने कहा कि AI का अगला दौर केवल बेहतर मॉडल पर निर्भर नहीं करेगा, बल्कि “मौलिक रूप से बेहतर कंप्यूटिंग अर्थशास्त्र” पर भी निर्भर होगा। उनके अनुसार, हाइपरस्केल डेटा सेंटर से लेकर बुद्धिमान मशीनों तक, इस बदलाव में बेहद कम ऊर्जा खपत वाले सिलिकॉन और सॉफ्टवेयर की भूमिका होगी। 1

Seligman Ventures ने निवेश क्यों किया?

Seligman Ventures के मैनेजिंग पार्टनर Umesh Padval ने Physical AI को AI की अगली बड़ी विकास-सीमा बताया। उनके अनुसार, रोबोट और अन्य बुद्धिमान मशीनों के लिए अत्यधिक ऊर्जा-दक्षता जरूरी है।

Padval ने कहा कि Velaura, Seligman का पहला Physical AI निवेश है। उन्होंने निवेश का नेतृत्व करने के कारणों में कंपनी का अनुभवी नेतृत्व, कम-ऊर्जा वाले सिलिकॉन, सॉफ्टवेयर और सिस्टम इंजीनियरिंग की विशेषज्ञता, 3 करोड़ से अधिक ASICs में तकनीक की तैनाती और Physical AI व हाइपरस्केल इंफ्रास्ट्रक्चर में बढ़ते अवसरों को गिनाया। 1

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