रिवर एआई ने व्यक्तिगत एआई स्टैक बनाने के लिए श्रृंखला बीज और श्रृंखला ए में $1.1 बिलियन जुटाए

रिवर एआई, स्टार्टअप xAI के सह-संस्थापक इगोर बाबुश्किन ने 10 जून, 2026 को गुप्त रूप से बाहर निकाला, ने अपने श्रृंखला बीज और श्रृंखला ए दौर में $1.1 बिलियन जुटाए हैं, कंपनी ने 11 अगस्त, 2026 को घोषणा की। जनरल कैटालिस्ट और एएमपी पीबीसी ने वित्तपोषण का नेतृत्व किया, निविदा में निविदा और एएमडी वेंचर्स के साथ रणनीतिक निवेश और य कॉम्बिनेटर और टेमासेक की भागीदारी के साथ। (NVDA )

रिवर अपने लॉन्च पोस्ट से दो महीने बाहर है और पहले से ही वर्ष के सबसे बड़े शुरुआती वित्तपोषण में से एक है। पैसा एक असामान्य थीसिस का समर्थन करता है: एआई स्टैक, प्रशिक्षण से मॉडल, उत्पाद और हार्डवेयर तक, व्यक्तिगत एजेंटों के चारों ओर पुनर्निर्मित किया जाना चाहिए जो लोगों के स्वामित्व में हैं, न कि कुछ प्रयोगशालाओं से किराए पर ली गई बुद्धिमत्ता के।

“आज एआई का निर्माण जिस तरह से किया जाता है, वह भविष्य में नहीं होगा। एआई खुला, स्वतंत्र रूप से उपलब्ध और सस्ता होना चाहिए। यह ऐसा महसूस होना चाहिए कि यह व्यक्ति के लिए काम कर रहा है जो इसका उपयोग कर रहा है, न कि प्रयोगशाला जिसने इसे प्रशिक्षित किया है। हमने लोगों और कंपनियों को अपनी बुद्धिमत्ता का मालिक बनने की अनुमति देने के लिए रिवर शुरू किया,” बाबुश्किन, रिवर के सह-संस्थापक और सीईओ ने घोषणा में कहा।

रिवर वास्तव में पहले क्या बेच रहा है

कंपनी का पहला उत्पाद, जून लॉन्च के बाद से लाइव है, रिवर एपीआई है, जो खुले वजन मॉडल के लिए एक प्रशिक्षण सेवा है। यह खुले मॉडल पर लोरा फाइन-ट्यूनिंग और सुदृढ़ सीखने की पेशकश करता है, जिसमें 35 बिलियन से 1 ट्रिलियन पैरामीटर शामिल हैं, जिनमें क्वेन 3.6, किमी के 2.6 और जीएलएम 5.2 शामिल हैं, प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए प्रति मिलियन टोकन के हिसाब से बिलिंग की जाती है, न कि जीपीयू घंटे के हिसाब से।

पिच उन उद्यमों के लिए लक्षित है जो अपने स्वयं के काम के चारों ओर आकार देना चाहते हैं बिना किसी बुनियादी ढांचे की टीम को खड़ा किए। रिवर कहता है कि कोई भी उद्यम बिना किसी बुनियादी ढांचे की टीम की आवश्यकता के साथ 15 से 20 मिनट में एक जटिल सुदृढ़ सीखने वाला रन पूरा कर सकता है, बंद-स्रोत विकल्पों की तुलना में दो से चार गुना लागत बचत के साथ, और प्रशिक्षित चेकपॉइंट ग्राहक के स्वामित्व में हैं और एक ओपनएआई-संगत एंडपॉइंट पर तैनात हैं।

मूल्य निर्धारण पृष्ठ मीटर पर ठोस संख्या डालता है: क्यूवेन 3.6 35 बी मॉडल पर प्रशिक्षण रन $1.00 प्रति मिलियन टोकन और किमी के 2.6 पर $12.84 प्रति मिलियन पर 262k संदर्भ लंबाई के साथ, चेकपॉइंट स्टोरेज को अलग से $0.10 प्रति गीगाबाइट प्रति माह के हिसाब से बिल किया जाता है। साइट पर एक काम किया गया उदाहरण एक गणित डेटासेट पर पूर्ण उत्पादन-स्तरीय आरएल रन को $1,000 से कम पर मूल्य देता है।

दौर के पीछे लंबा दांव

बाबुश्किन ने लगभग एक दशक तक डीपमाइंड, ओपनएआई और xAI में बिताया, जहां उन्होंने बाद वाले की सह-स्थापना की और बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण पर काम किया, इससे पहले कि उन्होंने रिवर शुरू किया। अपने लॉन्च पोस्ट में, उन्होंने कंपनी को आगे बढ़ाया सीमा प्रयोगशालाओं की दिशा में जा रहे हैं: कार्यकर्ताओं को बदलने वाले एजेंट, टोकन द्वारा किराए पर लिया गया।

“क्षमता वाले एजेंट जीवन का एक सामान्य हिस्सा होंगे। आज आप जब किसी कार्य के लिए सहायता लेते हैं तो आपको जिन सहायकों को बुलाना पड़ता है, उससे कम, अधिक से अधिक संरक्षक स्वर्गदूतों की तरह: शांति से उपस्थित, आपकी ओर से, जो वास्तव में आपके लिए मायने रखता है उसमें मदद करते हुए। वे आपको अच्छी तरह से जानेंगे और वे आपके होंगे, किसी और के नहीं,” उन्होंने लिखा।

वह फ्रेमिंग, प्रशिक्षण एपीआई के ऊपर व्यक्तिगतकरण और निरंतर सीखने, और आगे चलकर व्यक्तिगत हार्डवेयर, यही है जो जनरल कैटालिस्ट खरीद रहा है। “अमेरिकी नेतृत्व में एआई में खुले-वजन मॉडल में नेतृत्व की आवश्यकता है, जबकि सीमा मॉडल में एक लीड बनाए रखना है। इगोर और रिवर एआई टीम के पास यह हासिल करने का अनुभव है,” हेमंत तनेजा, जनरल कैटालिस्ट के सीईओ ने रिवर की घोषणा में कहा। मार्क भार्गवा, फर्म के प्रबंध निदेशक ने व्यावसायिक अंतराल की ओर इशारा किया: कंपनियों के पास एक लागत-कुशल तरीका नहीं था कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने, ट्यून करने और स्वामित्व करने के लिए, और रिवर “इस अंतर को बंद करता है”।

एएमपी पीबीसी, सह-नेता, रिवर की घोषणा के अनुसार दौर का नेतृत्व करने के लिए जनरल कैटालिस्ट में शामिल हुआ। एनवीडिया और एएमडी वेंचर्स दोनों जीपीयू प्रतिद्वंद्वियों को एक ही कंपनी के पूंजी चार्ट में रखने वाले रणनीतिक हिस्सेदारी लेने वाले हैं, जिसका घोषित रोडमैप किसी और के डेटा सेंटर के बाहर व्यक्तिगत एआई चलाने वाले हार्डवेयर में समाप्त होता है।

पैसा कहां जाता है

River का कहना है कि यह निवेश उसकी तकनीकी संरचना की सभी परतों को एक साथ आगे बढ़ाता है: पहले से जारी प्रशिक्षण API, उसके ऊपर अभी विकसित की जा रही निजीकरण और निरंतर सीखने की उत्पाद परत, तथा नया हार्डवेयर जिसका उद्देश्य व्यक्तिगत AI को उसके उपयोगकर्ता के पास चलाना है। संस्थापक टीम के पास xAI और Tesla (TSLA ) में इंजीनियरिंग का अनुभव है, और कंपनी नए कर्मचारियों की भर्ती कर रही है।

दौर की संरचना खुद पर ध्यान देने योग्य है। एक संयुक्त बीज और श्रृंखला ए का यह आकार, लॉन्च पोस्ट के दो महीने बाद घोषित, रणनीतिक चिप निवेशकों के साथ वित्तीय नेताओं के साथ, रिवर को सीमा प्रयोगशालाओं के खिलाफ प्रशिक्षण कंप्यूट और अनुसंधान प्रतिभा के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए पूंजी देता है जिसे इसके संस्थापक आए थे। चाहे व्यक्तिगत-एजेंट थीसिस पकड़ हो या नहीं, एक लंबा सवाल है; तात्कालिक व्यवसाय एक पोस्ट-प्रशिक्षण क्लाउड है जो उद्यमों के लिए है, और उस व्यवसाय में अब एक अरब डॉलर का रनवे और दो वेंचर फर्मों का समर्थन है।