आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में प्रारंभिक चरण के उद्यम पूंजी वित्तपोषण की नई वास्तविकता
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में प्रारंभिक चरण के उद्यम पूंजी वित्तपोषण की नई वास्तविकता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने संस्थापकों के लिए उत्पादों के निर्माण, विचारों का परीक्षण करने, ग्राहकों को आकर्षित करने और यहां तक कि शुरुआती चरणों में राजस्व प्राप्त करने की प्रक्रिया को सरल बना दिया है। हालांकि, चूंकि व्यवसाय शुरू करने की बाधाएं कम हो रही हैं, इसलिए यह सवाल उठता है: क्या निवेशक अपने पहले संस्थागत चेक के लिए आवश्यकताओं के स्तर को बढ़ा रहे हैं?

यह सवाल पैनल चर्चा 'पहला चेक, अधिक जटिल प्रश्न: सीड राउंड के लिए नया प्लेबुक' (First Cheque, Harder Questions: The New Seed Playbook) का केंद्रीय विषय बन गया, जो टेकस्पार्क्स 2026 कार्यक्रम में आयोजित हुई थी।

इस सत्र में यूनमिन चो (Yoonmin Cho), स्नोफ्लेक फॉर स्टार्टअप्स में APJ विभाग के प्रमुख; शशांक रानदेव (Shashank Randev), 247VC के संस्थापक और प्रबंध भागीदार; और अन्वेश रामिनेनी (Anvesh Ramineni), एंडिया के वेंचर पार्टनर शामिल हुए। शुभंगी मिश्रा (Shubhangi Mishra), योरस्टोरी की वरिष्ठ रचनात्मक प्रमुख, ने मॉडरेटर की भूमिका निभाई। चर्चा प्रारंभिक चरण में निवेशकों की अपेक्षाओं और इस बात पर केंद्रित थी कि क्या स्टार्टअप मेट्रिक्स का पारंपरिक महत्व बना हुआ है।

चो ने उल्लेख किया कि एआई ने उद्यम पूंजी पारिस्थितिकी तंत्र को बदल दिया है, खासकर फंडिंग में मंदी की अवधि के बाद। स्नोफ्लेक में कॉर्पोरेट एआई, विशेष रूप से वर्टिकल एआई, और फ्रोंटियर एआई के क्षेत्र में नए अवसरों में काफी रुचि है।

हालांकि एआई ने उत्पाद विकास को अधिक सुलभ बना दिया है, चो ने इस बात पर जोर दिया कि संस्थापकों को अभी भी व्यवसाय के मौलिक पहलुओं पर ध्यान देना चाहिए। एक स्पष्ट प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होना अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, चाहे वह उद्योग विशेषज्ञता हो, बिक्री चैनल हों या अन्य ताकतें हों।

रानदेव ने जोड़ा कि एआई कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी क्षेत्र में काम करने वाली कंपनियों के मूल्यांकन के प्रति निवेशकों के दृष्टिकोण को भी बदल रहा है। एआई में प्रगति डीपटेक स्टार्टअप्स को प्रोटोटाइप विकसित करने और बाजार में उत्पाद के अनुरूप होने में तेजी लाने में मदद करती है, लेकिन कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकियां एक अलग समस्या का सामना करती हैं: एआई कई व्यक्तिगत कॉर्पोरेट उत्पादों को प्रतिस्थापित कर रहा है, जिससे यह निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है कि दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य में कौन से समाधान प्रासंगिक रहेंगे।

उन्होंने टिप्पणी की: 'मुझे लगता है कि यह समझना थोड़ा कठिन होता जा रहा है कि कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र में कौन सा उत्पाद पांच साल की यात्रा को पार करेगा।' रानदेव ने यह भी बताया कि एआई ने 10-15 वर्षों से मौजूद कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी मॉडल को बाधित कर दिया है, जिससे निवेशकों के लिए व्यक्तिगत उत्पादों और मूल्य श्रृंखला में उनके स्थान का मूल्यांकन करना जटिल हो गया है।

रामिनेनी इस बात से सहमत थे कि एआई ने न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) या डेमो बनाने के लिए कर्मियों की आवश्यकता को कम कर दिया है। फिर भी, चूंकि समान तकनीकें सभी के लिए उपलब्ध हैं, इसलिए केवल एक तैयार उत्पाद अलग दिखने के लिए पर्याप्त नहीं है। उन्होंने कहा: 'वास्तव में संस्थापकों को जिस पर काम करने की आवश्यकता है, वह उत्पाद से परे है। वे मेज पर क्या लाते हैं जो उन्हें एक ही उद्योग में काम करने वाले सभी लोगों से अलग कर सकता है?'

रामिनेनी भारतीय स्टार्टअप्स के लिए वर्टिकल एआई में क्षमता भी देखते हैं। हालांकि भारत के पास OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियों के बराबर बुनियादी एआई क्षमताएं नहीं हो सकती हैं, लेकिन उसके पास महत्वपूर्ण उद्योग विशेषज्ञता है। उन्होंने सेमीकंडक्टर डिजाइन का उदाहरण दिया, यह बताते हुए कि इस क्षेत्र में दुनिया की 30% कार्यबल भारत में स्थित है। विशिष्ट प्रतिभा और उद्योग ज्ञान तक पहुंच भारतीय स्टार्टअप्स को वर्टिकल एआई के प्रतिस्पर्धी एप्लिकेशन बनाने में मदद कर सकती है।

चूंकि एमवीपी बनाना आसान हो गया है, इसलिए निवेशक संस्थापकों, उन समस्याओं जिन्हें वे हल करते हैं, और उनके प्रतिस्पर्धात्मक लाभों का बारीकी से अध्ययन कर रहे हैं। चो के लिए, ग्राहक की जरूरतों को समझना और उन समस्याओं की पहचान करना जिनके लिए ग्राहक भुगतान करने को तैयार हैं, एक शुरुआती बिंदु है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि स्टार्टअप को अपनी गतिविधियों को केवल उत्पाद विकास अभ्यास के रूप में नहीं, बल्कि एक व्यवसाय के रूप में देखना चाहिए। संस्थापकों को ग्राहकों के दर्द बिंदुओं और कार्यप्रवाहों को समझना चाहिए, मजबूत टीमें बनानी चाहिए और ऐसी विशेषज्ञता विकसित करनी चाहिए जिसे प्रतियोगी आसानी से कॉपी न कर सकें। इसके अलावा, उन्हें ठोस प्रमाण प्रदान करना चाहिए कि उनका व्यवसाय सफल क्यों हो सकता है।

रानदेव ने पांच मापदंड सूचीबद्ध किए जिनका वे स्टार्टअप्स का मूल्यांकन करते समय ध्यान में रखते हैं: संस्थापकों का अनुभव और पूरक कौशल; लक्षित कुल पता योग्य बाजार (TAM) और बाजार में प्रवेश की रणनीति की उनकी समझ; व्यावसायिक मॉडल; बौद्धिक संपदा या अन्य प्रतिस्पर्धात्मक लाभ; और निवेश के बाद निवेशक कितना मूल्य जोड़ सकते हैं। डीपटेक क्षेत्र में टीमों के पास तकनीकी योग्यता और व्यवसाय चलाने की क्षमता दोनों होनी चाहिए। इस बीच, संस्थापक का दृष्टिकोण विशेष रूप से महत्वपूर्ण रहता है। रानदेव ने कहा: 'कम से कम एक संस्थापक के पास दृष्टिकोण होना चाहिए। इसके बिना, उद्यम पूंजीपतियों के लिए इस दृष्टिकोण को लागू करना बहुत मुश्किल है। हम संस्थापक का समर्थन करते हैं।' उन्होंने बैटरी पारिस्थितिकी तंत्र, प्लास्टिक छँटाई के लिए रोबोटिक्स और 3डी मेटल प्रिंटिंग में निवेश का उल्लेख किया। संकीर्ण रूप से विशिष्ट क्षेत्रों में काम करने के बावजूद, संस्थापकों ने स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदर्शित किया कि वे क्या बनाना चाहते हैं और वे अपनी कंपनियों को कैसे विकसित करने की योजना बना रहे हैं।

रामिनेनी का मानना है कि एमवीपी और डेमो निवेश का कारण होने के बजाय एक बुनियादी अपेक्षा बन गए हैं। संस्थापकों को ऐसा लाभ प्रदर्शित करना चाहिए जिसे प्रतियोगी आसानी से कॉपी नहीं कर सकते हैं। यह पेटेंटेड वितरण नेटवर्क, गहरी उद्योग विशेषज्ञता या अपने उद्योग में स्थापित प्रतिष्ठा से संबंधित हो सकता है। एक उत्पाद जिसे कोई अन्य कंपनी कुछ ही दिनों में दोहरा सकती है, शायद ही कभी दीर्घकालिक लाभ सुनिश्चित करेगा, हालांकि डीपटेक और बायोटेक उद्यम अपनी आधार तकनीक के कारण भिन्न होते हैं।

कॉर्पोरेट एआई के क्षेत्र में, रामिनेनी यह भी बताते हैं कि निवेशक केवल कार्यप्रवाह स्वचालन से आगे देख रहे हैं। ऐसे उत्पाद जिन्हें आसानी से दोहराया या बदला जा सकता है, ग्राहकों को बनाए रखने में कठिनाई का अनुभव कर सकते हैं। इसके बजाय, वे समाधान जो उद्यम के परिचालन में एकीकृत होते हैं, दीर्घकालिक मूल्य बनाने की अधिक संभावना रखते हैं। उन्होंने रिकॉर्ड सिस्टम (systems of record) का उल्लेख किया, जो संगठन की व्यावसायिक प्रक्रियाओं के चारों ओर एक संदर्भ परत बनाते हैं। जैसे-जैसे ये सिस्टम संचालन के साथ अधिक एकीकृत होते जाते हैं, उन्हें बदलना कठिन होता जाता है।

जैसे-जैसे स्टार्टअप एआई को अपनाते हैं, डेटा प्रबंधन, सुरक्षा और बुनियादी ढांचे के मुद्दे महत्वपूर्ण पहलू बन जाते हैं। लेकिन क्या संस्थापकों को बाजार में उत्पाद के अनुरूप होने से पहले इन मुद्दों को प्राथमिकता देनी चाहिए? चो ने जवाब दिया कि यह उत्पाद और उसके ग्राहकों पर निर्भर करता है। उन्होंने कहा: 'यदि आप एक ऐसा उत्पाद बना रहे हैं जो संवेदनशील डेटा के साथ काम करता है, या कॉर्पोरेट ग्राहकों के साथ काम करता है, तो आपको शुरुआत से ही प्रबंधन और सुरक्षा के बारे में सोचना होगा।'

इन आवश्यकताओं को बाद के लिए टालने से काफी अधिक खर्च हो सकता है, खासकर उन कंपनियों के लिए जो संवेदनशील जानकारी के साथ काम करती हैं या कॉर्पोरेट ग्राहकों को सेवा प्रदान करती हैं। चो ने एक कंपनी का उदाहरण दिया जिसने एक स्थिर डेटा प्लेटफॉर्म में निवेश किया, जब उसके तकनीकी निदेशक ने बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के लिए इंजीनियरों को लगातार नियुक्त करने, प्रशिक्षित करने और बदलने में लगने वाले समय और संसाधनों को पहचाना। यह निर्णय कंपनी की व्यावसायिक प्राथमिकताओं के आधार पर लिया गया था, न कि केवल प्रौद्योगिकी के आधार पर। उन्होंने संस्थापकों को बुनियादी ढांचे और प्लेटफार्मों पर निर्णय लेने की सलाह दी, जो व्यवसाय की जरूरतों पर आधारित हों, खासकर यदि ऐसे निवेश उन्हें अधिक कुशलता से काम करने, तेजी से आगे बढ़ने और ग्राहकों तक जल्दी पहुंचने में मदद करते हैं।

चर्चा ने उन मेट्रिक्स पर भी विचार किया जिन्हें निवेशक अब प्रारंभिक चरण के स्टार्टअप्स का मूल्यांकन करते समय ध्यान में रखते हैं। चो के लिए, ग्राहकों से स्थिर मांग का एक महत्वपूर्ण संकेत दोहराने वाले उपयोगकर्ता हैं। रानदेव उपभोक्ता और कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी कंपनियों में ग्राहक प्रतिधारण और नियमित जुड़ाव की तलाश करते हैं। हालांकि, उन्होंने उल्लेख किया कि डीपटेक और उन्नत विनिर्माण स्टार्टअप अभी भी प्रोटोटाइप चरण में निवेश आकर्षित कर सकते हैं।

रामिनेनी ने एक व्यापक प्रश्न उठाया: क्या संस्थापक किसी महत्वपूर्ण समस्या को हल करने के लिए उपयुक्त व्यक्ति है। निवेशक जानना चाहते हैं कि संस्थापक अपने उपयोगकर्ताओं, खरीदारों और निर्णय निर्माताओं को कितनी अच्छी तरह समझते हैं ताकि ऐसे उत्पाद बनाए जा सकें जिनके लिए ग्राहक भुगतान करने को तैयार हों। चूंकि एआई उत्पाद विकसित करने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम करता है, इसलिए निवेशक संस्थापकों के अनुभव, ग्राहक की समझ और प्रतिस्पर्धात्मक लाभों पर अधिक ध्यान देते हैं जो प्रारंभिक उत्पाद लॉन्च से लंबे समय तक रह सकते हैं।

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नेशनल स्टॉक एक्सचेंज (NSE) के नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, वित्तीय कंपनी एंजेल वन ने सक्रिय ग्राहकों की संख्या के मामले में भारत के ब्रोकरों में दूसरा स्थान हासिल किया। अक्टूबर के अंत तक, इस ब्रोकरेज फर्म के पास 69.98 लाख सक्रिय निवेशक थे, जो एक्सचेंज के कुल सक्रिय ग्राहकों, जो 4.67 करोड़ तक पहुंच गए थे, का 14.97% है।

इस बीच, रविवार को विशेष ट्रेडिंग सत्र 'मुहूर्त' के दौरान सेंसेक्स और निफ्टी जैसे मानक सूचकांकों में गिरावट आई, क्योंकि लाभ बुकिंग ने सात दिवसीय वृद्धि को रोक दिया, जिससे दिवाली की आठ साल की लगातार जीत की श्रृंखला टूट गई। पीटीआई के अनुसार, बीएसई सेंसेक्स 28.62 अंक, या 0.04% गिरकर 80,999.40 पर बंद हुआ, जबकि इसके 16 घटक शेयरों में से 16 ऊपर बंद हुए और 14 नीचे। दिवाली के विशेष सत्र के दौरान, सूचकांक ने 81,442.11 के उच्चतम स्तर पर पहुंचकर 414.09 अंक, या 0.51% की वृद्धि दर्ज की।

जैसे-जैसे अधिक लोग इंटरनेट का उपयोग कर रहे हैं, प्रौद्योगिकी क्षेत्र में साइबर अपराध का एक नया 'स्वर्ण युग' उभर रहा है। बीबीसी फ्यूचर के एक लेख के अनुसार, 2030 तक अनुमान है कि लगभग दो अरब लोग पहली बार ऑनलाइन आएंगे, लेकिन यह डिजिटल छलांग गंभीर जोखिमों के साथ जुड़ी हुई है। नए उपयोगकर्ता न केवल सामान्य वेब में पड़ते हैं, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, स्वचालित धोखाधड़ी और स्थानीयकृत धोखे पर आधारित परिष्कृत साइबर अपराध जाल में भी फंस जाते हैं।

क्राउडस्ट्राइक के ज़ेकी तुरेदी के अनुसार, हालांकि इंटरनेट जीवन बदलने वाले अवसर खोलता है, लेकिन पहली बार ऑनलाइन आने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए आधुनिक डिजिटल परिदृश्य पिछले पीढ़ियों द्वारा सामना किए गए परिदृश्य की तुलना में कहीं अधिक जटिल और खतरनाक हो गया है।

नवंबर की शुरुआत में, वेंचर कैपिटल के भारी प्रवाह के कारण भारतीय स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र ने सकारात्मक गति दिखाई। 23 सौदों के हिस्से के रूप में कुल राशि 263 मिलियन डॉलर थी, जो एक सप्ताह पहले आकर्षित किए गए 115 मिलियन डॉलर से अधिक है।

इस सप्ताह भारतीय स्टार्टअप समुदाय के लिए दो महत्वपूर्ण घटनाएं हुईं। साप्ताहिक फंडिंग का कुल वॉल्यूम मजबूती से 200 मिलियन डॉलर के निशान से ऊपर रहा, जो चार सप्ताह तक इस सीमा से नीचे रहने के बाद ठीक हुआ। साथ ही, आभूषण ब्रांड GIVA ने बड़े सौदों के महीने भर के सूखे को समाप्त करते हुए 100 मिलियन डॉलर जुटाए।

क्षेत्रीय परियोजनाओं के विकास के संदर्भ में, टाटा इंस्टीट्यूट ऑफ सोशल साइंसेज में सामाजिक उद्यमिता पर मास्टर कार्यक्रम में प्रशिक्षण के दौरान, पवित्रा जोशी ने क्षेत्रीय समस्याओं को उद्यम स्थापित करके हल करने के लिए पहाड़ों में लौटने का फैसला किया। जो एक शैक्षणिक परियोजना के रूप में शुरू हुई थी, वह उत्तराखंड में कैनबिस पर आधारित पारिस्थितिकी तंत्र बनाने वाले सामाजिक उद्यम KumaonKhand में बदल गई। 2021 में, जोशी ने अपनी मां संगीता और इन्क्यूबेटर प्रभाव अलसिसार के संस्थापक और सीईओ अनुज शर्मा के साथ इस पहल को एक पूर्ण व्यवसाय में बदल दिया।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मुख्य समस्या मॉडल में नहीं, बल्कि डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में निहित है
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलों की बढ़ती उपलब्धता के बावजूद, उन्हें विश्वसनीय वाणिज्यिक उत्पादों में बदलना एक जटिल कार्य बना हुआ है, खासकर जब उद्यम बिखरे हुए डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का सामना करते हैं।

TechSparks 2026 कार्यक्रम में, Couchbase के एशिया-प्रशांत क्षेत्र, जापान और भारत के बिक्री उपाध्यक्ष माइकल क्रोनिन ने YourStory के वरिष्ठ निदेशक रणनीतिक सामग्री और वीडियो शिवानी मुत्तन्ना के साथ चर्चा में भाग लिया। उन्होंने प्रयोगों से पूर्ण उत्पादन तक AI के संक्रमण, प्रबंधन की समस्याओं, ग्राहक अनुभव और AI नवाचारों में भारत की बढ़ती भूमिका पर चर्चा की।

दशकों से, बड़ी कंपनियों ने विशिष्ट कार्यों को हल करने के लिए विभिन्न डेटाबेस और अत्यधिक विशिष्ट समाधान लागू किए हैं। हालांकि प्रत्येक ने एक तत्काल समस्या का समाधान किया, परिणाम अक्सर डेटा का एक खंडित स्तर होता है, जो कई प्रणालियों से बना होता है जो एक दूसरे के साथ खराब तरीके से इंटरैक्ट करती हैं।

क्रोनिन इस विखंडन को AI को अपनाने में एक गंभीर बाधा मानते हैं। वह उद्योग अनुमानों का हवाला देते हैं कि AI विकास परियोजनाओं में से 70-80% कभी भी उत्पादन चरण तक नहीं पहुंचती हैं, और एमआईटी के एक अध्ययन से पता चला है कि ऐसी 95% परियोजनाएं लाभदायक नहीं बनती हैं।

Couchbase का परिचालन डेटा प्लेटफॉर्म इस समस्या को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कंपनियों को अपने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को समेकित करने में मदद करता है। सब कुछ एक बार में ठीक करने की कोशिश करने के बजाय, क्रोनिन ने कंपनियों को छोटी शुरुआत करने की सलाह दी, और डेटा स्तर के विखंडन से जूझ रहे संस्थापकों और उद्यमों को सबसे महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों को पहले चुनने की सलाह दी।

उन्होंने यूनाइटेड किंगडम के खुदरा विक्रेता Tesco का उदाहरण दिया, जिसका बेंगलुरु में एक बड़ा वैश्विक компетенस सेंटर (GCC) है। इस खुदरा विक्रेता की कई प्रणालियाँ ग्राहक अनुभव पर नकारात्मक प्रभाव डाल रही थीं, खासकर ब्लैक फ्राइडे और सप्ताहांत जैसे व्यस्त खरीदारी अवधियों के दौरान। Tesco ने एक इंस्टेंस और एक उपयोग के मामले से शुरुआत करके अपने डेटा स्तर को समेकित करना शुरू किया, इससे पहले कि वह अपने पूरे तकनीकी स्टैक पर प्रयास फैलाए। इस समेकन ने खुदरा विक्रेता को मिलीसेकंड से कम विलंबता के साथ प्रति सेकंड लाखों लेनदेन को संसाधित करने में सक्षम बनाया। क्रोनिन के अनुसार, यह उदाहरण दर्शाता है कि कंपनियां अपने पूरे संचालन पर बदलाव फैलाने से पहले एक उपयोग के मामले के माध्यम से विखंडन की समस्या का समाधान कैसे शुरू कर सकती हैं।

AI उत्पादों के विकास का दबाव कई उद्यमों को मॉडल और अनुप्रयोगों पर प्राथमिकता देने के लिए प्रेरित करता है। हालांकि, पायलट प्रोजेक्ट अक्सर नियंत्रित वातावरण में छोटे डेटासेट पर किए जाते हैं, जो संगठनों को वास्तविक उत्पादन की मांगों के लिए तैयार नहीं करता है। क्रोनिन ने मशीन ट्रैफिक के बढ़ते पैमाने पर ध्यान दिलाया। उन्होंने कहा: 'आठारह महीनों में मशीन ट्रैफिक ने इंटरनेट पर मानव ट्रैफिक को पीछे छोड़ दिया। यह AI का पैमाना है। यह मशीन गति का पैमाना है जिस पर उद्यमों को काम करना चाहिए।'

जब AI एप्लिकेशन वास्तविक दुनिया के वर्कलोड का सामना करते हैं, तो खंडित डेटा सिस्टम उन्हें बड़े पैमाने पर विश्वसनीय रूप से कार्य करने से रोक सकते हैं। AI एजेंटों के बढ़ते उपयोग से यह समस्या और बढ़ जाती है। चूंकि एजेंट अधिक स्वायत्त होते जा रहे हैं और निर्णय लेने के कार्यों को संभाल रहे हैं, इसलिए उद्यमों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे उचित शासन संरचनाओं के भीतर आवश्यक डेटा तक पहुंच सकते हैं।

खंडित सिस्टम संचार और प्रबंधन को बाधित कर सकते हैं, जिससे एजेंटों की स्वायत्त रूप से कार्य करने की क्षमता सीमित हो जाती है। क्रोनिन ने उद्यमों से AI में निवेश वितरण के दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने का भी आग्रह किया। हालांकि मॉडल तेजी से विकसित हो रहे हैं, कॉर्पोरेट डेटा एक महत्वपूर्ण संपत्ति बना हुआ है। उन्होंने जोर देकर कहा: 'मॉडल किराए पर लिए जा सकते हैं। आज का सर्वश्रेष्ठ मॉडल कल का अखबार है। उद्यम के लिए वास्तविक संपत्ति डेटा है।'

जैसे ही उद्यमों ने महसूस करना शुरू किया कि खंडित डेटा उनकी AI पहलों को धीमा कर रहा है, उनमें से कई ने मौजूदा सिस्टम को जोड़ने के लिए एपीआई और कनेक्टर्स जोड़कर प्रतिक्रिया दी। हालांकि, क्रोनिन ने चेतावनी दी कि ऐसा तरीका मुख्य समस्या को हल करने के बजाय अतिरिक्त जटिलता पैदा कर सकता है। प्रत्येक अतिरिक्त कनेक्शन विलंबता, जोखिम बढ़ाता है और एक और संभावित विफलता बिंदु बनाता है।

इसके बजाय, उन्होंने डेटा स्तर को समेकित करने की सिफारिश की ताकि AI एप्लिकेशन और एजेंट उससे अधिक सीधे इंटरैक्ट कर सकें, डेटा को ग्राहकों के करीब ला सकें। क्रोनिन के अनुसार, भारत में बड़े GCC सहित कई उद्यम अब डेटा विखंडन को दूर करने के लिए अपनी वास्तुकला की समीक्षा कर रहे हैं। इन परिवर्तनों के बिना, AI विकास में आगे का निवेश उन्हीं समस्याओं को जन्म दे सकता है।

डेटा समेकन ग्राहक अनुभव को भी बेहतर बना सकता है, जिससे सिस्टम बढ़ती मांग को संभालने, सुलभ बने रहने और तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद मिलती है। चूंकि ग्राहक AI-आधारित सेवाओं से अधिक की उम्मीद करते हैं, इसलिए परिधि पर डेटा की उपस्थिति अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है।

क्रोनिन ने उल्लेख किया कि एशिया-प्रशांत क्षेत्र में व्यावसायिक संस्कृतियां भिन्न होती हैं, लेकिन डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का विखंडन AI को अपनाने के लिए एक सामान्य समस्या बनी हुई है। साथ ही, भारत AI नवाचार और निर्णय लेने का एक महत्वपूर्ण केंद्र बन रहा है। उन्होंने उल्लेख किया कि Couchbase के शीर्ष 50 वैश्विक ग्राहकों में से 80% का भारत में महत्वपूर्ण उपस्थिति है, और उनके अधिकांश AI नवाचार और नेतृत्व इस देश में आधारित हैं। Couchbase भी भारत में अपनी उपस्थिति का विस्तार कर रहा है, अपने एशिया-प्रशांत मुख्यालय को बेंगलुरु स्थानांतरित कर रहा है। भारत में Couchbase के कॉर्पोरेट ग्राहकों में एयर इंडिया, एयरटेल, बिगबास्केट और महिंद्रा फाइनेंस शामिल हैं। क्रोनिन के अनुसार, वैश्विक व्यवसाय में भारत की भूमिका लागत बचत से परे चली गई है; यहां नवाचार, नेतृत्व और महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय अधिक बार हो रहे हैं। उन्होंने एयर इंडिया के अगली पीढ़ी के मनोरंजन प्लेटफॉर्म का उल्लेख किया, जो Couchbase पर बनाया जा रहा है। इस प्लेटफॉर्म का उद्देश्य विमान में नेटवर्क कनेक्टिविटी की अनुपस्थिति में भी यात्रियों को व्यक्तिगत खरीदारी और मनोरंजन अनुभव प्रदान करना है। क्रोनिन के लिए, यह परियोजना दर्शाती है कि भारतीय उद्यम वास्तविक परिचालन स्थितियों में ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे करते हैं।

ट्रैक्सन के अनुसार, 2026 में सार्वम ने इंडिक एआई के वित्तपोषण में 87% हिस्सेदारी हासिल करते हुए प्रमुख स्थिति ले ली
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ट्रैक्सन के अनुसार, 2026 में सार्वम ने इंडिक एआई के वित्तपोषण में 87% हिस्सेदारी हासिल करते हुए प्रमुख स्थिति ले ली

विश्लेषणात्मक प्लेटफॉर्म ट्रैक्सन की रिपोर्ट के अनुसार, सार्वम, जो भारत के लिए उन्नत मॉडल विकसित करने वाली कंपनी है, ने 2026 में भारतीय भाषाओं के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बनाने वाले स्टार्टअप्स द्वारा जुटाए गए कुल वित्तपोषण का लगभग 90 प्रतिशत प्राप्त किया।

सार्वम ने इंडिक एआई कंपनियों द्वारा जुटाए गए कुल 399 मिलियन डॉलर में से 346 मिलियन डॉलर जमा किए। यह एआई क्षेत्र में संप्रभुता के मुद्दों पर बढ़ती चिंता के बीच हुआ। इस वर्ष सार्वम ने पहले ही 255 मिलियन और 90 मिलियन डॉलर के दो फंडिंग राउंड पूरे कर लिए थे।

सार्वम को छोड़कर, अन्य कंपनियों ने सात राउंड में 54 मिलियन डॉलर जुटाए, जो पिछले साल नौ राउंड में 23 मिलियन डॉलर की तुलना में अधिक है। अक्टूबर 2021 से 2026 की अवधि के दौरान, इंडिक एआई पारिस्थितिकी तंत्र ने 56 राउंड में कुल 657 मिलियन डॉलर जुटाए। यह फंडिंग मॉडल निवेशकों के एक ही या कुछ चुनिंदा कंपनियों पर ध्यान केंद्रित करने की प्रवृत्ति को दर्शाता है, जिन्हें वे उच्च क्षमता वाला मानते हैं।

सार्वम के अलावा, ज्ञानी एआई (Gnani AI), जिसका स्पीच रिकग्निशन भारत के कॉल सेंटर के दस साल के ऑडियो रिकॉर्डिंग पर प्रशिक्षित है, ने जुलाई में 4.2 मिलियन डॉलर का फंडिंग राउंड बंद किया।

भू-राजनीति का वित्तपोषण पर प्रभाव

रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है कि अमेरिकी सरकार द्वारा एंथ्रोपिक (Anthropic) के Fable 5 और Mythos 5 मॉडल के सार्वजनिक रिलीज के तुरंत बाद निर्यात को सीमित करने और उनकी पहुंच को निलंबित करने के अनुचित निर्णय के बाद संप्रभु एआई मॉडल के वित्तपोषण को गति मिली। इससे एआई संप्रभुता और इस बात पर सवाल उठे कि क्या उन्नत मॉडल विकसित करने वाली अमेरिकी कंपनियां ट्रम्प प्रशासन के हाथों में अत्यधिक प्रभाव डालने वाले बहुत शक्तिशाली उपकरण बन रही हैं।

रिपोर्ट में जोड़ा गया है कि 'इस रुकावट ने विदेशी एआई पर निर्भरता के अमूर्त विवाद को एक ठोस वास्तविकता में बदल दिया है: उन्नत मॉडलों तक पहुंच किसी विदेशी सरकार के आदेश पर बिना किसी चेतावनी के वापस ली जा सकती है, हालांकि पहुंच बहाल कर दी गई थी। सार्वम, सरकारी द्वारा चुनी गई चार संप्रभु मॉडलों में से एक, ने इसके बाद के आठ हफ्तों में दो राउंड पूरे किए'।

सार्वम और ज्ञानी के अलावा, सोकेट (Soket) देश की भाषाई विविधता के लिए अनुकूलित 120 बिलियन पैरामीटर का पहला ओपन फाउंडेशनल मॉडल भारत में विकसित करने की योजना बना रहा है, जो रक्षा, स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित होगा। वहीं, गन एआई (Gan AI) टेक्स्ट-टू-स्पीच रूपांतरण कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया 70 बिलियन पैरामीटर का बहुभाषी फाउंडेशनल मॉडल बनाने का इरादा रखता है।

एचसीएलटेक (HCLTech) और एनवीडिया (Nvidia) द्वारा समर्थित सार्वम अगले छह महीनों में एक ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल जारी करने की योजना बना रहा है, जो इसके मौजूदा बिलियन पैरामीटर मॉडल की तुलना में एक महत्वपूर्ण कदम आगे है। कंपनी एआई प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए सैन फ्रांसिस्को में भी कार्यालय खोलने की योजना बना रही है।

रिपोर्ट में 34 कंपनियों को शामिल किया गया है, जिन्हें दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: उत्पाद के रूप में भाषा और विभेदक के रूप में भाषा। सार्वम, ज्ञानी और भारतजेन (BharatGen) पहली श्रेणी से संबंधित हैं, जबकि स्किट.एआई (Skit.AI), नुप्ले (Nuplay) और ग्रेलैब्स (GreyLabs) दूसरी श्रेणी में आते हैं।

रिपोर्ट बताती है कि दो घटनाएँ अगली विकास चरण को निर्धारित करेंगी। वैश्विक मॉडल प्रदाता सीधे उस भाषाई अंतर में प्रवेश करना शुरू कर रहे हैं जिसे मूल रूप से इन कंपनियों द्वारा भरा जाना था: जेमिनी (Gemini) स्वाभाविक रूप से नौ भारतीय भाषाओं का समर्थन करता है और 100 से अधिक पर प्रशिक्षित होता है, और ओपनएआई (OpenAI) ने 12 भाषाओं में 261 विषय विशेषज्ञों की भागीदारी के साथ भारतीय भाषा के लिए एक विशेष बेंचमार्क जारी किया है। उत्पाद स्तर इस प्रगति के साथ सबसे सीधे प्रतिस्पर्धा करता है, जबकि विभेदक स्तर, जिसका मूल्य कॉर्पोरेट कार्यप्रवाहों और ग्राहक संबंधों पर आधारित है, इस प्रभाव से कम प्रभावित हो सकता है।

निष्कर्ष में यह बताया गया है कि 'इस समूह में देर चरण का पहला दौर यह दिखाएगा कि कम से कम एक कंपनी निर्माण से स्केलिंग के थ्रेशोल्ड को पार कर चुकी है'।

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