Simplismart ने AI इन्फरेंस प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए सीरीज बी राउंड में 14 मिलियन डॉलर जुटाए
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Simplismart ने AI इन्फरेंस प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए सीरीज बी राउंड में 14 मिलियन डॉलर जुटाए

Simplismart, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन्फरेंस के लिए बुनियादी ढांचे से संबंधित है, ने सीरीज बी फंडिंग राउंड के तहत 14 मिलियन डॉलर जुटाने की घोषणा की। इस राउंड का नेतृत्व डलास वेंचर कैपिटल ने किया, जिसमें NVIDIA, Accel, Shastra VC और Micromax ने भी भाग लिया।

प्राप्त धन का उपयोग Simplismart के इन्फरेंस प्लेटफॉर्म के आगे के विकास के लिए किया जाएगा। यह उद्यमों को AI-आधारित एप्लिकेशन अधिक कुशलता से लॉन्च करने और क्लाउड प्रदाताओं को अपने ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) बुनियादी ढांचे को प्रबंधनीय AI सेवाओं में बदलने में सक्षम बनाएगा। इसके अलावा, यह फंडिंग क्लाउड प्रदाताओं और संप्रभु AI के साथ साझेदारी के विस्तार और उत्तरी अमेरिका तथा अन्य वैश्विक क्षेत्रों में वृद्धि का समर्थन करेगी।

Simplismart एक सॉफ्टवेयर लेयर बनाता है जो AI मॉडल और GPU बुनियादी ढांचे के बीच स्थित होता है। इसका मॉड्यूलर इन्फरेंस इंजन कंपनियों को उनकी गति, लागत और प्रदर्शन की आवश्यकताओं के अनुसार AI मॉडल के संचालन को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। कंपनी का ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस दोनों तरह के बुनियादी ढांचे में परिनियोजन और स्केलिंग का प्रबंधन करता है।

पिछले छह महीनों में कंपनी की वार्षिक राजस्व वृद्धि दर 14 गुना बढ़ी है। Simplismart प्लेटफॉर्म पर HeyGen, Higgsfield, InVideo, Shiprocket, Apna और Ema जैसी कंपनियां उत्पादन भार चलाती हैं, जो वीडियो, वॉयस, मल्टीमॉडल और एंटरप्राइज AI अनुप्रयोगों को कवर करती हैं।

अमृतांशु जैन, सह-संस्थापक और सीईओ, Simplismart ने उल्लेख किया कि उद्योग ने वर्षों से AI मॉडल क्षमताओं को परिष्कृत किया है, लेकिन लाभ इस बात से निर्धारित होता है कि इन मॉडलों का उपयोग कैसे किया जाता है: प्रत्येक इंटरैक्शन की लागत, एप्लिकेशन प्रतिक्रिया की गति और मांग बढ़ने पर विश्वसनीयता। उन्होंने आगे कहा कि टीम ने मॉडल और GPU के बीच सॉफ्टवेयर लेयर बनाने में चार साल लगाए हैं, जिससे ग्राहकों को वर्कलोड के परिनियोजन और संचालन को अनुकूलित करने में मदद मिली है।

उपयोग का एक उदाहरण Exotel संचार प्लेटफॉर्म है। Exotel ने पाया कि बंद API मॉडल की अर्थव्यवस्था उसके वॉयस एजेंटों के लिए उपयुक्त नहीं थी, इसलिए कंपनी ने अपने स्वयं के डेटा पर एक ओपन मॉडल को फाइन-ट्यून किया और इन्फरेंस को Simplismart पर स्थानांतरित कर दिया। GPU विभाजन के कारण, Simplismart ने Exotel के लिए प्रति मिनट की लागत को बंद API मॉडल की तुलना में 57 प्रतिशत तक कम कर दिया। इसके अलावा, इसने उसी ओपन मॉडल की स्टैंडअलोन होस्टिंग से नीचे की लागत को कम कर दिया और प्रतिक्रिया समय को 1.1 सेकंड से घटाकर 300 मिलीसेकंड से कम कर दिया।

क्लाउड प्रदाताओं के लिए प्रस्ताव के हिस्से के रूप में, Simplismart बड़े पैमाने पर AI बुनियादी ढांचे के परिनियोजन और संचालन को सरल बनाने के लिए NVIDIA के साथ सहयोग कर रही है। इन्फरेंस प्रदाताओं के विपरीत, जो GPU क्षमता खरीदते या आरक्षित करते हैं और उसे पुनर्विक्रय करते हैं, Simplismart स्वयं कंप्यूटिंग क्षमता का मालिक नहीं है। इसके बजाय, यह एक सॉफ्टवेयर लेयर प्रदान करता है जो तृतीय-पक्ष GPU पार्कों को तैयार AI उत्पादन बुनियादी ढांचे में बदल देता है। क्लाउड प्रदाता इस प्लेटफॉर्म का उपयोग अपने स्वयं के ब्रांडों के तहत प्रबंधित AI सेवाएं प्रदान करने के लिए कर सकते हैं, बिना स्क्रैच से अपना खुद का सॉफ्टवेयर स्टैक बनाए। Yotta पहले से ही इसका उपयोग कर रहा है, जहां Simplismart प्लेटफॉर्म Shakti Studio के सर्वर इन्फरेंस लेयर का आधार है।

डलास वेंचर कैपिटल के प्रबंध भागीदार, दायकार पुस्कोर ने कहा कि इन्फरेंस AI की आर्थिक मॉडल परिवर्तन के सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक बनता जा रहा है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि Simplismart तेजी से एक वैश्विक खिलाड़ी बन रहा है, जो उद्यमों को AI वर्कलोड को अधिक कुशलता से निष्पादित करने में मदद करता है और क्लाउड प्रदाताओं को GPU शक्ति को स्केलेबल सेवाओं में बदलने की अनुमति देता है।

Simplismart के सह-संस्थापक और सीटीओ, देवानश घाटक ने बताया कि कंपनी का मॉड्यूलर इन्फरेंस इंजन अलग-अलग वर्कलोड की आवश्यकताओं के अनुरूप कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, और ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म विभिन्न बुनियादी ढांचा वातावरणों में परिनियोजन का प्रबंधन करता है। घाटक ने यह भी उल्लेख किया कि नई फंडिंग गतिशील GPU शेड्यूलिंग लेयर के विकास का समर्थन करेगी, जो विभिन्न क्षेत्रों और समय क्षेत्रों में उपलब्ध कंप्यूटिंग क्षमता के साथ AI वर्कलोड का समन्वय कर सके, जिससे क्लाउड प्रदाताओं को अपने GPU बुनियादी ढांचे का बेहतर उपयोग करने में मदद मिलेगी।

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