रोबोटिक्स सेक्टर में इस बात पर निवेशकों और संस्थापकों की आम सहमति है कि अभी तक वह दौर नहीं आया है जहां एक सामान्य उद्देश्य वाला रोबोट किसी भी माहौल में खुद को आसानी से ढाल सके। इस बात को लेकर अलग-अलग राय है कि यह बड़ी तकनीकी सफलता अभी कुछ ही समय दूर है या फिर इसके लिए एक दशक का लंबा इंतजार करना होगा।
पिछले साल शुरू हुआ ह्यूमनाइड स्टार्टअप फेदर रोबोटिक्स इन दोनों ही समयसीमाओं को ध्यान में रखकर रोबोट विकसित कर रहा है। टेस्ला या फिगर जैसी कंपनियों के विपरीत, जो एक साथ रोबोट की बॉडी और उसका मुख्य मस्तिष्क विकसित करने के कठिन लक्ष्य पर काम कर रही हैं, फेदर डेवलपर्स को हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर टूलकिट उपलब्ध कराता है ताकि वे अभी वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल कर सकें।
डेवलपर्स के लिए अनुकूल और व्यावहारिक शुरुआत
सह-संस्थापक होआ माई ने एक इंटरव्यू में बताया कि आज कोई भी टेस्ला का रोबोट खरीदकर उस पर सीधे नई तकनीक विकसित नहीं कर सकता है। उन्होंने कहा कि अधिकांश कंपनियां इस तरह से सफल नहीं हुईं। एनविया या एप्पल जैसी हार्डवेयर कंपनियों ने एक ऐसे उत्पाद से शुरुआत की जो काम करने योग्य और तैनात करने लायक था, और फिर समय के साथ उसमें जटिलता बढ़ाते चले गए।
साल 2025 में जब उनका पिछला ह्यूमनाइड स्टार्टअप वनएक्स को बेच दिया गया, तब होआ माई ने पारसा बख्तियारी के साथ मिलकर इस कंपनी की नींव रखी। पारसा बख्तियारी टेस्ला मॉडल 3 के पूर्व इंजीनियर रह चुके हैं और एक समय पर सीधे एलन मस्क को रिपोर्ट करते थे। इन दोनों की यह जोड़ी रोबोटिक्स की दुनिया का एंड्रॉइड तैयार करने की उम्मीद कर रही है।
फंडिंग और मॉड्यूलर हार्डवेयर का विकास
इस विजन ने ग्रेडिएंट वेंचर्स को आकर्षित किया, जिसने स्टार्टअप की शुरुआत में ही इसका समर्थन किया और पहले से घोषित 76 लाख डॉलर के प्री-सीड राउंड का नेतृत्व किया। इसके बाद से, फेदर ने एक मॉड्यूलर रोबोटिक सिस्टम पेश किया है जो डेवलपर्स को अलग-अलग उपयोग के मामलों के लिए हार्डवेयर को कस्टमाइज़ करने की अनुमति देता है, जैसे कि बांह की लंबाई को समायोजित करना। स्टार्टअप ने पहले ही ग्राहकों को बेचना शुरू कर दिया है और 10 लाख डॉलर से अधिक का राजस्व हासिल कर लिया है।
हालांकि फेदर अपने ग्राहकों के नाम गुप्त रख रहा है, लेकिन उसने बताया कि उसके रोबोट रेस्तरां में रसोइया के रूप में काम कर रहे हैं और साइंस लैब की सफाई कर रहे हैं। सॉफ्टवेयर के मोर्चे पर, इसका हार्डवेयर एनविया, स्किल्ड या फिजिकल इंटेलिजेंस जैसे किसी भी प्रमुख रोबोटिक्स एआई प्रदाता के मॉडल को चला सकता है। होआ माई ने बताया कि वे इन रोबोटों की छोटी मात्रा बेच रहे हैं और पिछले साल के फील्ड परीक्षणों में लगभग सभी समस्याओं को हल करने के बाद अब वे एक बड़े उत्पाद लॉन्च के लिए तैयार हो रहे हैं।
बाजार में स्थिति और चीनी कंपनियों से मुकाबला
ग्रेडिएंट के जनरल पार्टनर डेरियन शिराजी के अनुसार, अमेरिकी बाजार में फेदर का कोई सीधा मुकाबला करने वाला नहीं है। वह वर्तमान हार्डवेयर रोबोटिक्स बाजार को तीन श्रेणियों में विभाजित करते हैं। पहली श्रेणी में घरेलू रोबोट बनाने वाले स्टार्टअप जैसे संडे शामिल हैं, दूसरी श्रेणी में जनरल-मशीनों का लक्ष्य रखने वाली दिग्गज कंपनियां जैसे फिगर और टेस्ला हैं, और तीसरी श्रेणी में फेदर है, जो उनके अनुसार एकमात्र अमेरिकी स्टार्टअप है जो एक मॉड्यूलर ह्यूमनाइड प्लेटफॉर्म विकसित कर रहा है।
होआ माई स्वीकार करते हैं कि फेदर ने यूनिट्री जैसी चीनी रोबोटिक्स कंपनियों से सीख ली है। लेकिन अमेरिकी बाजार में नए विदेशी निर्मित मॉडलों के प्रवेश पर प्रतिबंध लगने के बाद, फेदर अब अपनी तरह के एक स्वदेशी विकल्प के रूप में एक अनूठी स्थिति में है। फेदर का दूसरा बड़ा फायदा इसकी कीमत है। इस रोबोट की कीमत 30,000 डॉलर है, जो यूनिट्री के एच2 एड्यू की कीमत से लगभग आधी है।
कम लागत और भविष्य की बड़ी योजनाएं
डेरियन शिराजी का मानना है कि इस कीमत पर बाजार का आकार बहुत बड़ा हो सकता है। उन्होंने कहा कि आप किसी मजदूर को 50,000 से 60,000 डॉलर सालाना पर काम पर रखेंगे, आपको उन्हें प्रशिक्षित करना होगा, उनके लिए एचआर रखना होगा और कई अन्य सहायता तंत्र की आवश्यकता होगी, जबकि अब आप इसके बजाय फेदर का रोबोट खरीद सकते हैं। शिराजी के अनुसार, फेदर बेहद कुशलता से काम कर रहा है और उसने अपने प्री-सीड फंड का केवल एक छोटा सा हिस्सा ही खर्च किया है।
इस स्टार्टअप का सबसे बड़ा दांव यह है कि रोबोटिक्स में असली मूल्य उस इकोसिस्टम से आएगा जो हार्डवेयर के चारों ओर विकसित होगा। होआ माई का कहना है कि आज फिजिकल एआई कंपनियों के लिए बाजार का आकार बहुत छोटा है, लेकिन अगर हम पांच साल बाद की बात करें तो हजारों फिजिकल एआई एप्लिकेशन कंपनियां होने की उम्मीद है। फेदर इन सभी को संचालित करने वाला मुख्य प्लेटफॉर्म बनने की उम्मीद कर रहा है।



















