एआई स्टार्टअप एटलन ने 750 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर निवेशकों से 105 मिलियन डॉलर जुटाए – टाइम्स ऑफ इंडिया



मुंबई: कृत्रिम होशियारी (एआई) शायद नए युग का एकमात्र तकनीकी क्षेत्र है जो तकनीकी फंडिंग में वैश्विक मंदी के बावजूद निवेशकों की रुचि दिखाना जारी रखता है। एआई स्टार्टअप भारतीय संस्थापक प्रकल्प शंकर और वरुण बंका के नेतृत्व में एटलन ने ताजा फंडिंग में 105 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। कोष सह-निवेशक मेरिटेक कैपिटल के साथ सिंगापुर के सॉवरेन वेल्थ फंड जीआईसी द्वारा नेतृत्व किया गया मूल्यांकन $750 मिलियन. मौजूद निवेशकों पीक XV पार्टनर्स और सेल्सफोर्स वेंचर्स ने भी इस दौर में भाग लिया, जिससे पांच साल पुरानी कंपनी की कुल फंडिंग $200 मिलियन से अधिक हो गई। शंकर और बांका ने नई दिल्ली में अपने डेटा इंटेलिजेंस उद्यम सोशलकॉप्स के साथ शुरुआत की, जिसके तकनीकी उपकरण भारत के राष्ट्रीय डेटा प्लेटफॉर्म DISHA सहित परियोजनाओं को संचालित करते हैं। वास्तव में, अटलान प्रोजेक्ट पर काम करने के दौरान वह तैयार हो गया था।
अब अमेरिका में स्थित, एटलन एआई और डेटा गवर्नेंस के लिए एक मंच बना रहा है और अपने ग्राहकों में यूनिलीवर, सिस्को, न्यूज कॉर्प और राल्फ लॉरेन जैसे कॉर्पोरेट दिग्गजों को गिनाता है। नई फंडिंग कंपनियों के बीच एआई-डेटा तैयारी और शासन ढांचे की बढ़ती मांग के बीच आई है। “पिछले वर्ष में, बोर्डों ने लगातार अपने सीआईओ और सीडीओ से उनके एआई रोडमैप के बारे में पूछा है, यह महसूस करते हुए कि मुख्य बाधा एआई मॉडल नहीं है, बल्कि एआई-तैयार डेटा की कमी है – व्यावसायिक संदर्भ, विश्वास और सुरक्षा से समृद्ध डेटा। सह-संस्थापक शंकर ने मंगलवार को एक बयान में कहा, एटलन डेटा और एआई स्टैक के लिए एक नियंत्रण विमान बनाकर डिजिटल फैब्रिक में विश्वास और संदर्भ को एकीकृत करके इसे संबोधित कर रहा है। एटलन ने दावा किया कि पिछले दो साल में उनकी आय कई गुना बढ़ गई है.
डेटा व्यवसायी अपना 30%-50% समय डेटा खोजने और समझने में व्यतीत करते हैं; स्टार्टअप का दावा है कि उसका प्लेटफॉर्म उस समय में 95% की कटौती करता है। कंपनी डेटा प्रबंधन को केंद्रीकृत करती है। “…हमने एक समाधान बनाया जो गोदामों, लेकहाउस, बीआई टूल और एआई एजेंटों से डेटा को एकीकृत करता है। ऐसा करने में, एटलन डेटा टीमों को अपने संपूर्ण डेटा का उच्च वेग और पैमाने पर लाभ उठाने में सक्षम बनाता है, जिससे इसकी गुणवत्ता, सटीकता और प्रशासन सुनिश्चित होता है। इसका मतलब यह है कि डेटा टीमें कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से डेटा पर सहयोग कर सकती हैं जो अन्यथा विश्वसनीय डेटा के साथ एआई मॉडल को पॉप्युलेट करने सहित विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए बंद कर दिया जाएगा, ”बांका ने कहा।





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