कानूनी AI स्टार्टअप हैरवे ने बुधवार को खुलासा किया कि उसने 5.5 अरब डॉलर की नई फंडिंग पूरी कर ली है, जिससे इसका नवीनतम मूल्यांकन 155 अरब डॉलर हो गया है। इसके पिछले फंडिंग राउंड के बाद केवल कुछ महीनों में, जिसमें इसका मूल्यांकन मार्च 2024 में 110 अरब डॉलर था, पूंजी ने इस कंपनी के मूल्य को आगे बढ़ाया है।
Nine months में valuation लगभग दोगुना हो गया
इस फंडिंग राउंड की नेतृत्व भूमिका Diffusion और Lightspeed Venture Partners ने निभाई। हैरवे ने पहले मार्च में 2 बिलियन डॉलर की फंडिंग पूरी करने की घोषणा की थी, जिस समय कंपनी का मूल्यांकन 110 बिलियन डॉलर था; उससे पहले पिछले दिसंबर में, कंपनी की एक फंडिंग राउंड का मूल्यांकन 80 बिलियन डॉलर था।
कंपनी के खुलासे और PitchBook डेटा के आधार पर अनुमानित, हैरवे ने 2023 के बाद से कम से कम 8 फंडिंग राउंड्स पूरे किए हैं, जिनमें से 2025 के बाद से ही 5 हैं। कुछ एक्सटेंशन राउंड्स को अलग से गिना जाए, तो यह राउंड F-राउंड स्तर के करीब माना जा सकता है।
- इस फंडिंग राउंड की राशि: 5.5 अरब डॉलर
- नवीनतम मूल्यांकन: 155 अरब डॉलर
- कुल फंडिंग राशि: 1.55 बिलियन डॉलर से अधिक
हाल ही में पहला स्वयं विकसित मॉडल लॉन्च किया गया
इस नई राशि के आने से ठीक पहले, हैरवे ने अपना पहला आंतरिक मॉडल हैरवे टेनेट जारी किया। यह मॉडल ओपन सोर्स वेट मॉडल किमी K3 पर आधारित है और कानूनी डेटा पर पूर्ण प्रशिक्षण के बाद बनाया गया है, जिसमें इन्फरेंस सर्विस प्रोवाइडर फायरवर्क्स ने भाग लिया।
हैरवे अभी भी ग्राहकों को अपने ओपन सोर्स वेट मॉडल के उपयोग और बाद के प्रशिक्षण में सहायता कर रहे हैं। इससे पता चलता है कि कानूनी क्षेत्र AI उपकरणों के उपयोग को तेज करते हुए, OpenAI, Anthropic जैसे बंद सोर्स अग्रणी मॉडल प्रदाताओं पर निर्भरता कम करने का प्रयास कर रहा है।
Legal AI funding momentum continues
फाइनेंसिंग टेम्पो और प्रोडक्ट एक्शन के आधार पर, कैपिटल मार्केट अभी भी वर्टिकल इंडस्ट्री AI कंपनियों, खासकर स्पष्ट क्लाइंट सीनेरियो वाले एंटरप्राइज सर्विस प्लेटफॉर्म्स में निवेश बढ़ा रहे हैं। हैरवे की हालिया फाइनेंसिंग भी दर्शाती है कि लीगल AI सेक्टर में मॉडल क्षमता, इंडस्ट्री डेटा और कमर्शियलाइजेशन में आकर्षण अभी भी बढ़ रहा है।
अतिरिक्त जानकारी: टेकक्रंच के अनुसार, हैरवे ने इस फंडिंग राउंड का औपचारिक राउंड नाम सार्वजनिक नहीं किया है, और बाहरी डेटाबेस आमतौर पर मूल्यांकन राउंड और समयरेखा के आधार पर इसे वर्गीकृत करते हैं।