AI क्लाउड प्लेटफॉर्म Together AI ने 8 बिलियन डॉलर के C-फंडिंग राउंड को पूरा कर लिया है, जिसके बाद इसका आकलन मूल्य 83 बिलियन डॉलर हो गया है। इस फंडिंग राउंड की नेतृत्व भूमिका सऊदी अरामको के अंतर्गत Aramco Ventures ने निभाई, जबकि NVIDIA जैसी कंपनियाँ भी शामिल हुईं। ध्यान देने योग्य बात यह है कि केवल 16 महीने पहले इसका मूल्यांकन केवल 33 बिलियन डॉलर था, और एक वर्ष में इसका मूल्यांकन 1.5 गुना बढ़ गया। कंपनी ओपन-सोर्स मॉडल इकोसिस्टम पर आधारित है और उच्च कुशलता वाली कैलकुलेशन सेवाएँ प्रदान करती है। 2024 की शुरुआत में इसकी वार्षिक प्री-बुकिंग 300 मिलियन डॉलर से बढ़कर 11.5 बिलियन डॉलर हो गई, जो 38 गुना की वृद्धि है। संस्थापक टीम केंद्र में Peking University के स्नातक Zhang Ce और Stanford University के प्रोफेसर Percy Liang हैं, जो चीनी प्रौद्योगिकी के सुपरटीम का गठन करते हैं। NVIDIA लगातार इस क्षेत्र में निवेश कर रहा है, ताकि ऐसे नए क्लाउड सेवा प्रदाताओं के माध्यम से एक व्यापक कैलकुलेशन वितरण नेटवर्क बनाया जा सके, और केवल हार्डवेयर बेचने से “आय साझा” की ओर स्थानांतरित हो सके।लेखक, स्रोत: वेची ग्रुप "डोंगशिसियाओ कैपिटल"
एक वर्ष में मूल्यांकन 1.5 गुना बढ़ गया।
AI कैलकुलेशन के "पानी बेचने वाले" की संपत्ति बनाने की कहानी अभी भी जारी है।
हाल ही में, AI क्लाउड प्लेटफॉर्म Together AI ने 8 अरब डॉलर के C-चरण के निवेश की घोषणा की, जिससे इसका निवेश के बाद का मूल्यांकन 83 अरब डॉलर (लगभग 581 अरब रुपये) तक पहुंच गया। इस निवेश चरण की नेतृत्व भूमिका सऊदी अरमको के सबसे अधिकारियों Aramco Ventures ने निभाई, जबकि NVIDIA, Vista Equity Partners, General Catalyst जैसी प्रमुख संस्थाएं भी इसमें शामिल हुईं।
वर्तमान में, बड़े मॉडल की तीव्र प्रतिस्पर्धा के बीच, केवल 4 साल पुरानी इस एआई क्लाउड प्लेटफॉर्म सेवादाता क्यों बड़े दिग्गजों को आकर्षित कर रही है? उत्तर, संभवतः "ओपन सोर्स मॉडल" और "चीनी तकनीकी टीम" इन दो कुंजी शब्दों में छिपा है।
एक वर्ष में मूल्यांकन 1.5 गुना बढ़ा, ओपन सोर्स AI धन आकर्षित करने का उपकरण बन गया
Together AI 2022 में स्थापित की गई, जो लगभग ChatGPT के साथ ही उत्पन्न हुई। स्थापना के समय, कंपनी ने स्पष्ट रूप से अपनी पहचान निर्धारित की—एक "AI-नेटिव क्लाउड" कंपनी बनना, जिसका मुख्य व्यवसाय निवेशकों को निवेशकों के लिए NVIDIA GPU क्लस्टर पर आधारित कैलकुलेशन पावर किराए पर देना है, ताकि डेवलपर्स ओपन-सोर्स बड़े मॉडल्स को अत्यंत कम लागत पर चला सकें।
शुरुआती चरण में, OpenAI के नेतृत्व में बंद स्रोत मॉडल एक समय पर प्रमुखता प्राप्त कर चुके थे, लेकिन जल्द ही बाजार ने पाया कि उद्योग-स्तरीय AI अनुप्रयोगों के लिए एक कठोर सच्चाई मौजूद है: बंद स्रोत अग्रणी मॉडलों के टोकन शुल्क अत्यधिक हैं और AI अनुप्रयोगों के लाभ क्षेत्र को निरंतर निगल रहे हैं। DeepSeek जैसे उच्च-प्रदर्शन वाले खुले स्रोत मॉडलों के मजबूत उदय के साथ, उद्योग की स्थिति बदल रही है।
स्रोत-बंद से स्रोत-खुला में रूपांतरण के दौरान, Together AI ने DeepSeek, MiniMax, Kimi जैसे प्रमुख ओपन-सोर्स मॉडल्स को एकीकृत करके एंटरप्राइज-लेवल ग्राहकों के लिए सर्वरलेस इन्फरेंस, एक्सक्लूसिव इन्फ्रास्ट्रक्चर और बैच इन्फरेंस जैसी विविध सेवाएँ प्रदान कीं, जिससे यह ओपन-सोर्स मॉडल इकोसिस्टम के इस बूम का सबसे बड़ा लाभार्थी बन गया।
पूर्ण ओपन-सोर्स मॉडल इकोसिस्टम के समर्थन के साथ, Together AI ने अत्यधिक लागत-कुशल ओपन-सोर्स मॉडल "एल्टरनेटिव" समाधान विकसित किया है। डेटा के अनुसार, समान या उच्चतर प्रदर्शन की स्थिति में, उद्यम द्वारा Together AI की कैलकुलेशन सेवाओं को एकीकृत करने पर इन्फरेंस लागत 6 गुना से 60 गुना तक कम हो सकती है।
Decagon जैसे उनके AI कस्टमर सपोर्ट प्लेटफॉर्म के साथ, जब सभी कार्यभार Together AI पर स्थानांतरित किए गए, तो निष्कर्षण लागत सीधे 6 गुना कम हो गई। मजबूत लागत लाभ, वास्तविक ऑर्डर में परिवर्तित हुआ: नवीनतम वार्षिक बुकिंग आंकड़े दिखाते हैं कि Together AI के ऑर्डर अगले क्वार्टर की तुलना में 11.5 अरब डॉलर से अधिक हो गए, जो 2024 की शुरुआत में 30 मिलियन डॉलर से शुरू होकर अब 11.5 अरब डॉलर तक पहुंच गए, जिसमें 38 गुना की वृद्धि हुई।
दो वर्षों में 38 गुना बढ़ी वार्षिक बुकिंग, ने ओपन सोर्स AI क्षेत्र में Together AI की व्यावसायिक क्षमता को पूरी तरह से जला दिया। पहला, AI Agent के विस्फोट के साथ, उद्योगों को अब साधारण प्रश्न-उत्तर रोबोट की आवश्यकता नहीं है, बल्कि जटिल कार्य प्रवाह को संभालने में सक्षम डिजिटल कर्मचारियों की आवश्यकता है, जिससे टोकन कॉल की मात्रा में भारी वृद्धि हुई है। दूसरा, Together AI ने स्वयं निचले स्तर की तकनीकी नवाचार के माध्यम से कैलकुलेशन लागत की भौतिक सीमाओं को तोड़ दिया है।
इसने अपने स्वयं के विकसित ATLAS इन्फरेंस इंजन और स्पेकुलेटिव डिकोडिंग जैसी अग्रणी तकनीकों के माध्यम से कुछ इन्फरेंस वर्कलोड की गति को अधिकतम 400% तक बढ़ाया है। इस पूरी लैंडस्केप तकनीकी अनुकूलन के कारण, Together AI पारंपरिक क्लाउड प्रदाताओं की तुलना में कहीं कम लागत पर उद्योग-स्तरीय इन्फरेंस सेवाएँ प्रदान कर सकता है और तकनीकी बैरियर बना सकता है।
इसी कारण, Together AI का मूल्यांकन लगातार बढ़ रहा है। फरवरी 2025 में, General Catalyst द्वारा नेतृत्व किए गए B-चरण के निवेश में, Together AI का मूल्यांकन केवल 33 अरब डॉलर था। हालाँकि, 16 महीने बाद, इसका पोस्ट-इन्वेस्टमेंट मूल्यांकन 83 अरब डॉलर हो गया, जो एक वर्ष में 1.5 गुना की वृद्धि है।
पीके एल एल्मनी और स्टैनफोर्ड प्रोफेसर की उपस्थिति के साथ, एक "चीनी तकनीकी टीम" सामने आई है
टूगेथर AI के तेज़ उत्थान के पीछे, केवल ओपन सोर्स AI के उद्योग के अवसर को सही ढंग से पकड़ना ही नहीं, बल्कि एक “चीनी मूल की कोर तकनीकी टीम” भी सामने आई है।
Together AI की आधिकारिक वेबसाइट देखने पर, यह स्पष्ट है कि इसकी संस्थापक टीम "एक बहुत ही प्रतिभाशाली टीम" है, और चीनी लोगों का अनुपात अपेक्षाकृत अधिक है।
सबसे पहले, इस तकनीकी टीम के कोर प्रतिनिधि में से एक के रूप में, सह-स्थापक और सीटीओ ज़ांग चे (Ce Zhang) पeking University से संबंधित हैं। उनकी प्रोफाइल दर्शाती है कि उनके पास मजबूत, शीर्ष स्तरीय शैक्षणिक पृष्ठभूमि है: 2008 में ज़ांग चे ने पेकिंग विश्वविद्यालय के गणित विभाग से स्नातक किया, उसके बाद विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय, मैडिसन शाखा से डॉक्टरेट किया, और ज़्यूरिख़ फेडरल प्रौद्योगिकी संस्थान के कंप्यूटर साइंस विभाग में असिस्टेंट प्रोफेसर के रूप में कार्य किया।
अध्ययन में, उन्होंने हमेशा इस बात पर ध्यान केंद्रित किया कि मशीन लर्निंग को किस प्रकार सस्ता, अधिक विश्वसनीय और अधिक लोगों के लिए उपलब्ध बनाया जाए, और माना कि AI केवल विशाल कंपनियों का एक विशेष उपकरण नहीं होना चाहिए, बल्कि सिस्टम स्तर, स्केड्यूलिंग स्तर और वितरित आर्किटेक्चर के नवीनीकरण के माध्यम से प्रशिक्षण और अनुमान की गणना लागत को कम करके, व्यक्ति, स्टार्टअप और पारंपरिक उद्योग सभी को ओपन सोर्स बड़े मॉडल का कम लागत में उपयोग करने की सुविधा प्रदान करनी चाहिए।
इस मूल अवधारणा के आधार पर, ज़ांग से ने Together AI के नींव के कैलकुलेशन स्केड्यूलिंग और इन्फरेंस इंजन पर नवाचार का नेतृत्व किया, जिसमें उन्होंने अपने टीम के साथ स्वयं विकसित ATLAS इन्फरेंस इंजन विकसित किया और NVIDIA Dynamo जैसी उन्नत वितरित इन्फरेंस तकनीकों को गहराई से एकीकृत किया। इन नवाचारों के परिणामस्वरूप, Together AI ने संदर्भ-संवेदनशील बुद्धिमान रूटिंग और KV कैश प्रबंधन प्राप्त किया, जिससे बड़े पैमाने पर कैलकुलेशन डिप्लॉयमेंट में अतिरिक्त गणना की समस्या को प्रभावी ढंग से रोका गया, और व्यावसायिक रूप से वर्षभर के बुकिंग के 11.5 अरब डॉलर से अधिक का उल्लेखनीय प्रदर्शन किया।
दूसरे, ज़ांग चे के अलावा, कंपनी के सह-संस्थापक पर्सी लियांग भी एक शीर्ष चीनी शोधकर्ता हैं जो AI क्षेत्र में गहराई से जुड़े हुए हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के कंप्यूटर साइंस विभाग के प्रोफेसर होने के नाते, पर्सी लियांग स्टैनफोर्ड फंडामेंटल मॉडल रिसर्च सेंटर (CRFM) के निदेशक हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, वे ओपन-सोर्स फंडामेंटल मॉडल्स के विकास, मॉडल आकलन प्रणाली के निर्माण आदि पर केंद्रित हैं।
टीम के सहयोग में, यदि ज़ांग चे ने टूगेदर AI के लिए एक कुशल और कम लागत वाली कैलकुलेशन "हाईवे" बनाने में नींव के ढांचे के क्षेत्र में योगदान दिया, तो पर्सी लियांग ने अपनी गहरी शैक्षणिक जानकारी और उद्योग की समझ के साथ कंपनी के तकनीकी लागूकरण का "नेविगेटर" बन गए। उन्होंने कठोर मूल्यांकन मानकों के माध्यम से Together AI को जटिल ओपन-सोर्स मॉडल पारिस्थितिकी में से सबसे अच्छे समाधानों का चयन करने में मदद की, जिससे नींव की तकनीक की विश्वसनीयता और अग्रणी प्रकृति सुनिश्चित हुई।
ज़ंग चे और पर्सी लियांग के नेतृत्व में, वे कंपनी के मुख्य वैज्ञानिक ट्री ताओ के साथ मिलकर कंपनी की नींव की प्रतिस्पर्धात्मकता को मजबूत करते हैं, Together AI की "कैलकुलेशन लागत" को घातांकीय रूप से कम करते हैं, और Together AI की नींव की एल्गोरिदम और सिस्टम क्षमताओं को बहुत सारे पहलुओं से मजबूत करते हैं, जिससे कंपनी एल्गोरिदम अपडेट, मॉडल चयन, सिस्टम आर्किटेक्चर और कैलकुलेशन संसाधन आवंटन में लगातार अग्रणी बनी रहती है।
NVIDIA का "स्पष्ट रणनीति": अधिक GPU बेचने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन करना
अब निवेदिता के कदमों पर विचार करें, जिसके पीछे AI कैलकुलेशन इकोसिस्टम में बड़े खिलाड़ियों की रुचि छिपी है। निवेदिता के रूप में, निवेदिता Together AI में पहली बार शामिल नहीं हुई है।
2023 नवंबर में, A-चरण के फंडिंग के दौरान, NVIDIA ने इसके प्रारंभिक फंडिंग में भाग लिया। उस समय, NVIDIA एक अनुसरणकर्ता के रूप में भी इस कंपनी में निवेश करती थी, और इस फंडिंग चरण में, प्रमुख निवेशक Kleiner Perkins (केप्नर पार्किंस) और सऊदी अरमेक की सहायक कंपनी Prosperity7 हैं।
निवेडिया इस कंपनी में लगातार निवेश कर रही है, और इसका उद्देश्य स्पष्ट है। अब तक, निवेडिया द्वारा चुनी गई Together AI केवल एक साधारण AI क्लाउड सेवा प्रदाता नहीं रही है, बल्कि निवेडिया के विशाल कैलकुलेशन साम्राज्य का अपरिहार्य "पारिस्थितिक नोड" बन गई है। सरल शब्दों में, निवेडिया ने निवेश के माध्यम से विशाल हार्डवेयर ऑर्डर को सीधे बंद कर लिया है।
प्रकटीकरण दर्शाता है कि टूगेथर AI का व्यावसायिक मॉडल निवेडिया के H100, H200 और नवीनतम Blackwell GPU पर आधारित है। जबकि टूगेथर AI का वार्षिक बुकिंग 11.5 अरब डॉलर से अधिक हो गया है, इसके परिणामस्वरूप GPU क्लस्टर के प्रति अधिक कठोर मांग होगी। निवेडिया का निवेश, अपने चिप्स की निरंतर खपत के लिए "मार्ग प्रशस्त" करता है।
इसके अलावा, न्वीडिया इस तरह के “नियोक्लाउड” सेवाओं के माध्यम से पारंपरिक क्लाउड कंप्यूटिंग दिग्गजों के एकाधिकार को तोड़ने की कोशिश कर रहा है और एक अधिक व्यापक कैलकुलेशन वितरण नेटवर्क बना रहा है। इससे न्वीडिया के लिए, Together AI जैसी सेवाओं को समर्थन देकर, मध्यम और दीर्घ पूंछ के AI डेवलपर्स और उद्यमों की मांग को पैकेज किया जा सकता है, जिससे अधिक स्थिर और अधिक पूर्वानुमेय खरीद वक्र प्राप्त होता है।
बेशक, गहरा कारण यह है कि निविडा “हार्डवेयर बेचने” की भूमिका से “आय साझा करने” की ओर बदल रहा है और AI बुनियादी ढांचे का साझेदार बन रहा है। 1 जुलाई को, निविडा ने आधिकारिक रूप से AI Compute Partnership (AI कॉम्प्यूटिंग साझेदारी) शुरू किया है और अपनी “श्रृंखला निर्माण साझेदार” की स्थिति को स्पष्ट किया है। इसका मतलब है कि निविडा केवल हार्डवेयर बेचने के बजाय, क्रेडिट समर्थन और आय साझा मॉडल प्रदान करेगा, जिससे Together AI जैसी कंपनियाँ बड़े प्रारंभिक पूंजी खर्च को वहन किए बिना अपनी कॉम्प्यूटिंग क्षमता को तेजी से विस्तारित कर सकती हैं।
इस मॉडल और नए स्थान के तहत, निविडा ने Together AI के अलावा Sharon AI, Firmus जैसे अन्य AI क्लाउड सेवा प्रदाताओं के साथ सहयोग किया है, जो NVIDIA DSX AI Factory आर्किटेक्चर पर आधारित "AI फैक्ट्री" बनाएंगे।
नवीनतम तिमाही वित्तीय रिपोर्ट के अनुसार, न्वीडिया ने एक अद्भुत प्रदर्शन किया: एक तिमाही में राजस्व 816.15 अरब डॉलर था, जो पिछले वर्ष की तुलना में 85% की वृद्धि हुई; मातृ कंपनी का शुद्ध लाभ 583.21 अरब डॉलर तक पहुंच गया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 211% की छलांग लगाई।
यह डेटा न केवल निविडा के क्वार्टरली राजस्व का रिकॉर्ड तोड़ता है, बल्कि निविडा को 5 ट्रिलियन डॉलर के बाजार मूल्य तक पहुँचने में मदद करता है, जो AI कैलकुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर की वैश्विक बाजार में भारी मांग को पूरी तरह से साबित करता है। और इस रिपोर्ट को ध्यान से पढ़ने पर, स्पष्ट होता है कि ग्राहकों की विविधता निविडा के इस बड़े आय वृद्धि का एक महत्वपूर्ण कारण है।
फाइनेंशियल रिपोर्ट के अनुसार, डेटा सेंटर बिजनेस में निविडा की प्रदर्शन वृद्धि की मांग केवल हाइपरस्केलर्स से ही नहीं, बल्कि AI क्लाउड, औद्योगिक, उद्यम और सार्वजनिक AI ग्राहकों से भी व्यापक रूप से आ रही है। ग्राहक संरचना का विविधीकरण, निविडा को एकल बड़े ग्राहक पर निर्भरता को कम करता है और इसे अधिक स्थिर वृद्धि का आधार बनाने में मदद करता है। इसके अलावा, वैश्विक मॉडल अपडेट के तेजी से तेज होने और AI अनुप्रयोगों के तेजी से लागू होने के साथ, वैश्विक AI फैक्ट्री और डेटा सेंटर के विस्तार को और भी प्रोत्साहित किया गया है, जिससे निचले स्तर के क्लाउड प्रदाताओं, AI-नेटिव कंपनियों और सरकारी-व्यवसायिक संगठनों की कैलकुलेशन की मांग मजबूत हुई है, जिससे निविडा के प्रदर्शन की ऊपर की ओर की उम्मीदें मजबूत हुई हैं।
निविडा के इस "स्पष्ट रणनीति" के तहत, टूगेथर AI ने भी घोषणा की है कि वह अगले पांच वर्षों में पब्लिक क्लाउड क्षमता, यानी "कैलकुलेशन क्षमता" को 50 गुना बढ़ाने की योजना बना रही है। इसका मतलब है कि जब कैलकुलेशन की लागत उद्योग की सीमा नहीं रहेगी, तो ओपन सोर्स बड़े मॉडल्स का युग वास्तव में शुरू हो सकता है, और AI डेवलपर्स के लिए, उस समय वास्तविक अर्थों में "टूगेथर AI" होगा।
而这家由华人技术力量主导的AI独角兽，也将乘着全球AI基础设施建设的东风，继续向前奔跑。