মূল্যসস্তা বিকল্প তৈরির জন্য মার্কিন এআই স্টার্টআপগুলি ফান্ডিং চ্যালেঞ্জের মধ্যে চীনা মডেলগুলির প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে

KuCoinFlash

রিলিজের সময়: ০২/০৮/২০২৬, ০৫:২২:৫৪

NVDA

----

সারাংশ

মার্কিন এআই স্টার্টআপগুলি কিমি এবং কুয়েনের মতো চীনা ওপেন-ওয়েট মডেলগুলির চেয়ে সস্তা বিকল্প তৈরির দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, যেহেতু প্রকল্প ফান্ডিংয়ের খবরগুলি মিশ্র ফলাফল দেখাচ্ছে। আরসি এআই, রিফ্লেকশন এআই এবং পুলসাইড হল স্থানীয় মডেল তৈরির মাধ্যমে কম খরচের চীনা বিকল্পগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করছে। তবে, বিনিয়োগকারীরা সতর্ক, এবং বেশিরভাগ প্রকল্প ফান্ডিংয়ের খবরগুলি শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলির মধ্যে সংকোচনকে দেখাচ্ছে। 2026 এর Q1-এ, এআই স্টার্টআপগুলি $255.5 বিলিয়ন ফান্ডিং সংগ্রহ করেছে, যার প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ তিনটি কোম্পানির কাছ থেকে। NVIDIA মার্কিন ওপেন এআই বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থন করছে, স্টার্টআপগুলিকে সমর্থন করছে এবং নিজেদের Nemotron সিরিজটি চালু করছে। Arcee AI-এর Trinity মডেলটি 2,048 B300 চিপস এবং $20 মিলিয়নের বাজেট ব্যবহার করেছে, তবে বেঞ্চমার্কগুলিতে শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলির চেয়ে পিছিয়ে। AI + crypto-এর খবরগুলি এখনও ওপেন মডেলগুলির প্রভাবকেট্র্যাক করছে,যা 伝統적인ফান্ডিংমডেলগুলিকেপ্রভাবিতকরছে।

ME AI সংবাদ, 2 আগস্ট, কিমি, কুয়েন, ডিপসিক ইত্যাদি চীনা ওপেন-ওয়েট মডেলগুলি কম খরচে মার্কিন শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলির কাছাকাছি চলে আসার সাথে সাথে সিলিকন ভ্যালি এবং ওয়াশিংটন চিন্তিত হচ্ছে যে চীনা মডেলগুলি দীর্ঘমেয়াদে মার্কিন AI কোম্পানিগুলির লাভকে চাপ দিতে পারে। Arcee AI, Reflection AI এবং Poolside সহ মার্কিন স্টার্টআপগুলি ব্যবহারকারীদের কম খরচে, ডাউনলোডযোগ্য এবং কাস্টমাইজযোগ্য মডেলের চাহিদা পূরণের জন্য স্থানীয় বিকল্পগুলি বিকাশের জন্য প্রতিযোগিতা করছে। তবে, মার্কিন ওপেন-ওয়েট মডেল কোম্পানিগুলির জন্য বিনিয়োগ সংগ্রহ করা কঠিন। কিছু বিনিয়োগকারী বিনামূল্যের ওপেন-ওয়েট মডেলগুলির থেকে স্থিতিশীল আয়ের সম্ভাবনা নিয়ে প্রশ্ন তুলছেন, এবং এই প্রযুক্তির দ্বারা OpenAI এবং Anthropic-এর তাদের বিনিয়োগের মূল্যকে দুর্বল করার আশঙ্কা করছেন। 2026-এর প্রথম ত্রৈমাসিকে, AI স্টার্টআপগুলি 2555 বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ সংগ্রহ করেছে, যার প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ OpenAI, Anthropic এবং xAI-এর 3টি বিনিয়োগের মধ্যে থেকেছে। Arcee AI, সীমিত资金ের সাথে, 2048টি NVIDIA Blackwell B300 চিপের ব্যবহারে 2000টি ডলারেরও কমবক্ষতা-এ 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 33দিনে Trinity Large-এর 33দিনের pre-training-এর 2000টি USD -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তম budget -তម Budget – $20 million – to complete a 2048 NVIDIA Blackwell B100 chip-based training run for a total of $20 million. The model is still smaller than top-tier models and lags behind OpenAI and Anthropic on several benchmarks, but the company plans to develop larger models through a new funding round. NVIDIA has become a major supporter of the U.S. open AI ecosystem, not only developing the Nemotron series of models but also investing in Reflection AI, Poolside, and Thinking Machines Lab. Industry insiders say the U.S. open-weight ecosystem is still relatively small, and Chinese models continue to hold an overall advantage. (Source: MLion)

উৎস:আসল দেখান

দাবিত্যাগ: এই পৃষ্ঠার তথ্য তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে এবং অগত্যা KuCoin এর মতামত বা মতামত প্রতিফলিত করে না। এই বিষয়বস্তু শুধুমাত্র সাধারণ তথ্যগত উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়, কোন ধরনের প্রতিনিধিত্ব বা ওয়ারেন্টি ছাড়াই, বা এটিকে আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বোঝানো হবে না। KuCoin কোনো ত্রুটি বা বাদ পড়ার জন্য বা এই তথ্য ব্যবহারের ফলে যে কোনো ফলাফলের জন্য দায়ী থাকবে না। ডিজিটাল সম্পদে বিনিয়োগ ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। আপনার নিজের আর্থিক পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্যের ঝুঁকি এবং আপনার ঝুঁকি সহনশীলতা সাবধানে মূল্যায়ন করুন। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে আমাদের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ঝুঁকি প্রকাশ পড়ুন।