စျေးသက်သာ၊ မြန်ဆန်ပြီး ယဉ်ကျေးမှုနှင့် ကိုက်ညီသော Avataar ၏ ဗီဒီယို AI ကို အိန္ဒိယ၏ ကြီးမားသောပမာဏအတွက် တည်ဆောက်ထားသည်။

အိန္ဒိယ၏ AI မော်ဒယ်ထုတ်လုပ်မှုသည် အမေရိကန်၊ ဥရောပနှင့် တရုတ်တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နှေးကွေးနေပါသည်။ စတင်တည်ထောင်သော လုပ်ငန်းအနည်းငယ်သာ မော်ဒယ်များကို ထုတ်ပြန်လျက်ရှိပြီး ၎င်းတို့အများစုမှာ ဘာသာစကားကြီးမားသော မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် အသံမော်ဒယ်များ ဖြစ်ကြသည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပိုမိုအားပေးရန်အတွက် အစိုးရသည် India AI Mission ကို စတင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဒေါ်လာ ၁.၂ ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိသော စီမံကိန်းဖြစ်ပြီး ရွေးချယ်ခံရသော စတင်တည်ထောင်သည့် လုပ်ငန်းများကို ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို အများပြည်သူထံ ထုတ်ပြန်ခြင်းအတွက် ထောက်ပံ့ကြေးပေးထားသော GPU compute ကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ အဆိုပါ အစီအစဉ်အတွက် ရွေးချယ်ခံရသော စတင်တည်ထောင်သည့် လုပ်ငန်း ၁၂ ခုအနက်မှ တစ်ခုဖြစ်သည့် Avataar AI သည် ဒေသတွင်း အခြေအနေများကို နားလည်ရန် တည်ဆောက်ထားသော Varya အမည်ရှိ ဗီဒီယိုမော်ဒယ်အသစ်ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော ပွဲတော်များ၊ အစားအစာများနှင့် အဝတ်အထည်များကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ခြင်းကဲ့သို့သော အခြေအနေများဖြစ်သည်။

Peak XV ၏ ထောက်ပံ့မှုရရှိထားပြီး အီလက်ထရွန်နစ် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးအတွက် ဗီဒီယိုကိရိယာများ ဖန်တီးခြင်းကို အဓိကထားသည့် အဆိုပါ စတင်တည်ထောင်သည့် လုပ်ငန်းသည် Varya ကို အစကနေ အဆုံးထိ တည်ဆောက်ခဲ့ခြင်း မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် Alibaba မှ ထုတ်ပြန်ခဲ့သော အများပြည်သူသုံး ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ရေး မော်ဒယ်ဖြစ်သည့် Wan 2.2 မှ စတင်ခဲ့ပြီး distillation ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို Avataar ၏ သီးခြားအသုံးပြုမှုများအတွက် ပိုမိုပေါ့ပါးပြီး မြန်ဆန်သော ဗားရှင်းအဖြစ် ချုံ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Wan 2.2 ၏ အဆင့် ၅၀ အစား အဆင့်လေးဆင့်ဖြင့် လည်ပတ်နိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဗီဒီယိုကို ၁၀ ဆ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထုတ်လုပ်နိုင်ကာ ကုန်ကျစရိတ်၏ အစိတ်အပိုင်းအနည်းငယ်သာ ရှိသည်။

ပိုမိုတိကျစွာ ပြောရလျှင် NVIDIA H200 GPU ကို အသုံးပြု၍ Varya သည် ၅ စက္ကန့်ကြာ 720p ဗီဒီယိုဖိုင်ကို ၄၅ စက္ကန့်အတွင်း ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး Wan 2.2 အတွက်မူ ၁,၂၃၀ စက္ကန့် ကြာမြင့်သည်။

Varya ၏ အထင်ရှားဆုံးသော အချက်မှာ ၎င်း၏စျေးနှုန်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ hosted service တွင် ဗီဒီယိုတစ်စက္ကန့်လျှင် ₹0.48 ($0.005) ကောက်ခံရန် စီစဉ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် တစ်စက္ကန့်လျှင် $0.10 သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ ကောက်ခံသော Veo, Kling, Luma, နှင့် Runway ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များထက် များစွာစျေးသက်သာသည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် အဆ ၂၀ ခန့် စျေးနှုန်းကွာခြားမှု ဖြစ်သည်။

"အိန္ဒိယသည် ဗီဒီယိုကို ဦးစားပေးသည့် ဈေးကွက်ဖြစ်သည်။ အိန္ဒိယရှိ ကြီးမားသော စားသုံးသူ အင်တာနက် ထုတ်ကုန်တိုင်းတွင် ဤအချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ရသည်- ဗီဒီယိုသည် စာသားထက် ပိုမိုအောင်မြင်သည်။ လက်ရှိ AI ဗီဒီယို မော်ဒယ်များသည် အိန္ဒိယတွင် လူဦးရေအများအပြား အသုံးပြုရန်အတွက် အလွန်စျေးကြီးသည်။ ဗီဒီယို AI သည် ကျောင်းသားများ၊ ဆရာများ၊ MSME များ၊ ဖန်တီးသူများ၊ လုပ်ငန်းကြီးများနှင့် ပြည်သူ့ဝန်ဆောင်မှုများထံ ရောက်ရှိရန်အတွက် ကုန်ကျစရိတ်များ သိသိသာသာ လျှော့ချရန် လိုအပ်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်သည် အိန္ဒိယတွင် AI ကို လက်ခံကျင့်သုံးရန်အတွက် အကြီးမားဆုံးသော အတားအဆီးကို ဖွင့်ပေးမည့်အရာ ဖြစ်သည်" ဟု Peak XV ၏ မန်နေဂျင်းဒါရိုက်တာ Rajan Anandan က TechCrunch သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။

ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ရေး မော်ဒယ်များသည် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မကြာခဏ လွဲချော်တတ်ပြီး ပုံသေကားချပ် သို့မဟုတ် ယေဘုယျဆန်သော ရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်တတ်သည်။ ဤပြဿနာကို TechCrunch က ယခင်က သတင်းတင်ပြခဲ့ဖူးသည်။ Avataar AI က ၎င်းတို့သည် အစားအစာ၊ အဝတ်အထည်၊ ဗိသုကာလက်ရာနှင့် ပွဲတော်များ အပါအဝင် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မှတ်မိစေရန် Varya ကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် စနစ်တကျ စီစဉ်ထားသော ဒေတာများကို အသုံးပြုခဲ့သည်ဟု ဆိုသည်။

Varya ကို အိန္ဒိယအစိုးရ၏ အများပြည်သူသုံး AI မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာအစုံများအတွက် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော သိုလှောင်ရာနေရာဖြစ်သည့် India’s AI Kosh portal တွင် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများနှင့်အတူ open-weight မော်ဒယ်အဖြစ် ထုတ်ပြန်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ developer များသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်လိုအပ်ချက်များအတွက် ကိုယ်တိုင် host လုပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ပြုပြင်မွမ်းမံနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ Avataar သည် ၎င်း၏ လုပ်ငန်းကြီးဖောက်သည်များအတွက်လည်း မော်ဒယ်ကို ရရှိနိုင်စေရန် စီစဉ်ထားပြီး Higgsfield နှင့် Adobe Firefly အပါအဝင် ဗီဒီယိုကိရိယာများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန် ပွင့်လင်းကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ မည်သူမဆို ၎င်း၏ ဝက်ဘ်ဆိုက်တွင် စာသားအချက်ပြမှုများ သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းပုံများကို အသုံးပြု၍ ယခုပင် စမ်းသပ်ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

Varya ကို စတင်မိတ်ဆက်ခြင်းသည် အိန္ဒိယ၏ AI ရည်မှန်းချက်များတွင် အခြေခံကျသော အပေးအယူတစ်ခုကို ထင်ဟပ်စေသည်။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှ ဝါရင့်ပုဂ္ဂိုလ်များက အိန္ဒိယသည် foundation မော်ဒယ်များတွင် ယှဉ်ပြိုင်မည့်အစား application များနှင့် ခိုင်မာသော developer ecosystem ကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် AI နယ်ပယ်တွင် ၎င်း၏ အမှတ်အသားကို ထူထောင်နိုင်ကြောင်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့ကြသည်။ ထိုလက်တွေ့ကျမှုအတွက် အကြောင်းပြချက်ရှိသည်- compute အရင်းအမြစ် နည်းပါးခြင်းနှင့် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာ ရရှိမှု အကန့်အသတ်ရှိခြင်းတို့ကြောင့် အိန္ဒိယတွင် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပြိုင်ဘက်များထက် နှေးကွေးခဲ့သည်။

India AI Mission သည် ထိုကွာဟချက်ကို ပိတ်ရန်အတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အစိုးရ၏ တွန်းအားပေးမှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းလည်း ဖြစ်သည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ ဖန်တီးရန်အတွက် စတင်တည်ထောင်သည့် လုပ်ငန်း ၁၂ ခု (၎င်းတို့အနက် Avataar AI လည်း ပါဝင်သည်) ကို ရွေးချယ်ခဲ့ပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော compute များကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ ယခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာဝန်ကြီး Ashwini Vaishnaw က အိန္ဒိယသည် ၂၀၂၈ ခုနှစ်တွင် AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဒေါ်လာ ၂၀၀ ဘီလီယံကို ဆွဲဆောင်ရန်နှင့် ခြောက်လအတွင်း ၎င်း၏ GPU စွမ်းရည်ကို နှစ်ဆကျော် တိုးမြှင့်ရန် ရည်မှန်းထားကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။