नई दिल्ली: यह कंपनी 1,000 करोड़ रुपये की कब तक बन जाएगी, आप क्या देखते हैं.
यह सवाल एक वीसी निवेशक ने पिच मीटिंग के बीच में लगभग तुरंत पूछ लिया. यह एक सामान्य सवाल था. लेकिन 27 साल के देबब्रत बसाक के लिए, जो विक्रोली के 91Springboard में एक छोटे 6 सीटर केबिन से काम कर रहे थे, यह पूरी तरह सिलेबस से बाहर था. यह 2024 की बात है. उनके जैसे भारतीय एआई स्टार्टअप के फाउंडर्स पुराने तैयार जवाब नहीं दे सकते थे.
बसाक, जो मुंबई की स्टार्टअप GreyLabs AI के को-फाउंडर और चीफ कस्टमर ऑफिसर हैं, बताते हैं कि उस कमरे में दो अलग सोच टकरा रही थीं. एक तरफ वे वीसी थे जो शुरुआत में ही स्केल का मॉडल बनाकर चलते हैं. दूसरी तरफ वे फाउंडर्स थे जो अभी यह समझ ही रहे थे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में “स्केल” का मतलब क्या होता है.
उन्होंने कहा, “हम यहां कुल बाजार का साइज सच में पहले से नहीं बता सकते. यह एक भरोसे की छलांग है जो निवेशकों को लगानी पड़ती है.”
ग्रेलैब्स AI को ऐसे इन्वेस्टर मिले जो ऐसा करने को तैयार थे. मई 2024 में, इसने Z47 (तब मैट्रिक्स पार्टनर्स इंडिया) की लीडरशिप में एक सीड राउंड में 1.5 मिलियन डॉलर्स जुटाए. पिछले अक्टूबर में, उन्होंने एलिवेशन कैपिटल की लीडरशिप में हाल ही में हुए सीरीज़ A राउंड में Z47 और एंजेल इन्वेस्टर्स की भागीदारी के साथ 10 मिलियन डॉलर्स और जुटाए.
यह एक बड़े बदलाव को दिखाता है. अब कुछ ऐसे वीसी सामने आ रहे हैं जो भारत के एआई उभार में पैसा लगा रहे हैं. वे अब पारंपरिक सॉफ्टवेयर ऐज ए सर्विस यानी SaaS मॉडल के आरामदायक ढांचे से बाहर निकल रहे हैं. कई सालों तक वीसी निवेश का फैसला इस बात पर टिका रहता था कि कंपनी कितनी बड़ी, कितनी तेज और कितनी तय तरीके से बढ़ सकती है. लेकिन अब एआई स्टार्टअप्स ने पुराने नियम बदल दिए हैं. कई वीसी अब ऐसे बाजार और टाइमलाइन में पैसा लगा रहे हैं जो साफ परिभाषित नहीं हैं. वे अब पांच साल की आय का अनुमान पूछने में कम समय लगा रहे हैं और ग्राहकों के व्यवहार को समझने में ज्यादा समय दे रहे हैं.
मार्केट इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म Tracxn के मुताबिक भारत में इस समय 1,900 से ज्यादा एआई स्टार्टअप हैं. इनमें से 555 ने वेंचर कैपिटल और प्राइवेट इक्विटी से 4.98 बिलियन डॉलर जुटाए हैं. 2020 से 2025 के बीच भारतीय एआई स्टार्टअप्स ने 1.8 बिलियन डॉलर से ज्यादा जुटाए. इसमें 86 प्रतिशत पैसा उन कंपनियों में गया जो एप्लिकेशन बना रही हैं, न कि बेसिक मॉडल या इंफ्रास्ट्रक्चर. लगभग 70 प्रतिशत स्टार्टअप अभी भी सीड स्टेज पर हैं.
कुछ वीसी ‘एआई नेटिव’ कंपनियों और उन कंपनियों में फर्क करते हैं जो बाद में अपने पुराने प्रोडक्ट पर एआई जोड़ देती हैं. 100X.VC के पार्टनर निनाद कर्पे “रैपर्स” से सावधान रहने की बात करते हैं. यानी वे कंपनियां जो पुराने टूल पर हल्का सा एआई फीचर जोड़ देती हैं लेकिन ज्यादा मूल्य नहीं देतीं. कुछ और लोग कहते हैं कि लेबल से ज्यादा जरूरी यह है कि टूल असली समस्या हल करता है या नहीं.
जंगल वेंचर्स के बेंगलुरु स्थित मैनेजिंग पार्टनर अर्पित बेरी दूसरी सोच वाले समूह में हैं. वे तीस की उम्र के आखिरी दौर में हैं और एक दशक से ज्यादा समय से कंज्यूमर, SaaS और फिनटेक सेक्टर में शुरुआती और ग्रोथ स्टेज कंपनियों में निवेश कर रहे हैं.
उन्होंने कहा, “हम एआई नेटिव और एआई इनेबल्ड के हिसाब से नहीं सोचते. एआई खुद हमारा निवेश थीसिस नहीं है.” उनकी फर्म ने भारत में drivetrain.ai, inFeedo और Prosperr.io जैसी कंपनियों में निवेश किया है. उन्होंने कहा, “हम हमेशा ग्राहक के नजरिये से शुरुआत करते हैं.”
इसी तरह की कंपनियों में भारत का एआई उभार ज्यादा दिख रहा है. सिलिकॉन वैली जैसे बड़े मॉडल बनाने के बजाय कई स्टार्टअप एंटरप्राइज एआई पर ध्यान दे रहे हैं. यानी बैंकिंग, इंश्योरेंस, मैन्युफैक्चरिंग, हेल्थकेयर, शिक्षा और कृषि जैसे सेक्टर के लिए टूल बनाना. भारत एआई स्टार्टअप्स रिपोर्ट 2026 के मुताबिक यह सेक्टर 2025 में 11 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2030 तक 71 बिलियन डॉलर हो सकता है. कंज्यूमर एआई, जिसमें हेल्थ ऐप्स और एआई सेक्रेटरी जैसे पर्सनल टूल आते हैं, 13 बिलियन डॉलर से बढ़कर 55 बिलियन डॉलर तक जा सकता है.
GreyLabs के लिए ग्राहक पर ध्यान देना जल्दी फायदेमंद रहा. उसके शुरुआती ग्राहकों में से एक RBL बैंक था. बैंक ने तीन महीने के पायलट के लिए पैसे देने पर सहमति दी. इसमें स्टार्टअप का एआई कॉल ऑडिटिंग को ऑटोमेट कर रहा था. प्रोडक्ट अभी बन ही रहा था, फिर भी भुगतान करने की इस तैयारी ने वीसी को संकेत दिया.
बसाक ने कहा कि वीसी फर्म ने “आर्किटेक्चर की नई बनावट या मॉडल की जटिलता” पर ज्यादा जोर नहीं दिया. बसाक एक इंजीनियर हैं और IIM शिलॉन्ग से पढ़े हैं. उन्होंने अपने करियर का बड़ा हिस्सा टेक्नोलॉजी को ग्राहकों के नतीजों में बदलने में लगाया है.
उन्होंने कहा, “यह सिर्फ दिखावटी टेक्नोलॉजी नहीं हो सकती. इसे जमीन पर कुछ असली मूल्य देना होगा.”
यह सीख भारत के एआई स्टार्टअप इकोसिस्टम में हर जगह गूंज रही है.
एआई के दौर में ‘कस्टमर लव’
40 साल के अचिंत्य गुप्ता, जो बेंगलुरु की कंपनी Reo.Dev के सीईओ और को-फाउंडर हैं, जब फंडिंग के लिए गए तो उन्होंने शुरुआत “customer love” यानी “ग्राहकों का प्यार” से की.
यह कंपनी एआई का इस्तेमाल करके डेवलपर पर फोकस करने वाली कंपनियों को यह समझने में मदद करती है कि किन लोगों को सच में उनके जैसे प्रोडक्ट की जरूरत है. फरवरी 2024 में कंपनी ने 1.2 मिलियन डॉलर का प्री-सीड राउंड जुटाया. पिछले अक्टूबर में उसने Heavybit की अगुवाई में 4 मिलियन डॉलर का सीड राउंड जुटाया, जिसमें Foster Ventures और India Quotient ने भी हिस्सा लिया.
IIT दिल्ली और ISB के पूर्व छात्र हैं और अब कैलिफोर्निया में रहने वाले गुप्ता ने कहा, “हमारे ग्राहकों की वजह से ही निवेशकों का भरोसा बना.” उन्होंने कहा, “हमारे निवेशक ने जांच के दौरान हमारे ग्राहकों से बात की. और वे ग्राहक सच में हमारे प्रोडक्ट को लेकर बहुत उत्साहित थे. जहां ग्राहकों का प्यार नहीं होता, वहां कोई निवेश नहीं करना चाहता.”
Reo.Dev का विचार उन्हें तब आया जब वे API प्लेटफॉर्म Phyllo में चीफ रेवेन्यू ऑफिसर थे. डेवलपर्स को प्रोडक्ट बेचने में आने वाली दिक्कत ने उन्हें अपनी ही समस्या को प्रोडक्ट में बदलने के लिए प्रेरित किया. 2023 में शुरू हुई यह स्टार्टअप GitHub और दूसरे प्लेटफॉर्म पर डेवलपर की गतिविधियों का एआई से विश्लेषण करती है, ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन खरीदने की मंशा रखता है.
गुरुग्राम की SpeakX, जो एआई आधारित एडटेक प्लेटफॉर्म है, ने भी फंडिंग जुटाते समय इस्तेमाल के आंकड़ों पर जोर दिया. अक्टूबर 2025 में कंपनी ने वेस्टब्रिज कैपिटल की अगुवाई में 16 मिलियन डॉलर जुटाए. इसके बाद कंपनी का वैल्यूएशन 66 मिलियन डॉलर हो गया.
SpeakX के सीईओ और को-फाउंडर अर्पित मित्तल ने कहा, “एआई स्टार्टअप्स में वीसी दो चीजों को देख रहे हैं, एंगेजमेंट और रिटेंशन.” उन्होंने कहा, “यह ग्रोथ और नए ग्राहकों को जोड़ने की बात नहीं है. अगर कोई दूसरी कंपनी वही या मिलती-जुलती चीज लेकर आ जाए तो क्या होगा. ग्राहक आपके साथ क्यों बने रहेंगे.”
एआई आधारित SaaS में निवेशक अब “stickiness” यानी ग्राहकों के बार-बार लौटने और प्रोडक्ट के उनकी रोजमर्रा की कामकाज का हिस्सा बनने पर ज्यादा ध्यान दे रहे हैं.
इससे मेट्रिक्स की एक नई शब्दावली तैयार हुई है: ऑनबोर्डिंग वेलोसिटी, टाइम-टू-वैल्यू, फीचर एडॉप्शन, API-कॉल इंटेंसिटी, अपसेल वेलोसिटी.
जब ये मापदंड अच्छे मार्जिन और अनुकूल ग्राहक अधिग्रहण लागत यानी CAC पेबैक के साथ मेल खाते हैं, तो निवेश का मामला मजबूत होता है.
एआई में यह और ज्यादा जरूरी है क्योंकि टेक्नोलॉजी बहुत तेजी से बदलती है और आज की बढ़त कल सामान्य बात बन सकती है.
अर्पित बेरी ने कहा, “अगर यह स्केलेबल है लेकिन मुनाफे वाला नहीं है, तो यह समस्या है. अगर यह मुनाफे वाला है लेकिन स्केलेबल नहीं है, तो यह भी समस्या है.” उन्होंने कहा, “हमें आज ही यह फैसला करना होता है, और यह इस बात पर निर्भर करता है कि ग्राहक की समस्या असल में कितनी बड़ी है.”
एआई में यह फैसला इसलिए और मुश्किल हो जाता है क्योंकि लागत का ढांचा अभी स्थिर नहीं है. पारंपरिक सॉफ्टवेयर में एक बार प्रोडक्ट बन जाने के बाद एक और यूजर को जोड़ने की लागत कम होती है. लेकिन एआई में हर सवाल के साथ “अनुमान लागत” जुड़ी होती है. यानी कंप्यूटिंग पावर, प्रोसेस किए गए टोकन और क्लाउड का खर्च. ग्राहक लाने की लागत भी स्थिर नहीं है, क्योंकि एक ही तरह के उपयोग में कई कंपनियां एक साथ उतर आती हैं.
फाउंडर्स और निवेशक एक साथ दो अनिश्चितताओं पर दांव लगा रहे हैं. मांग और लागत. कई लोगों को उम्मीद है कि समय के साथ सर्विसिंग की लागत घटेगी, क्योंकि ज्यादा प्रोवाइडर बाजार में आएंगे और ओपन सोर्स मॉडल बेहतर होंगे.
यहीं से भारत की एआई कहानी अमेरिका से अलग दिखने लगती है.
बेरी ने कहा, “अगला बड़ा लैंग्वेज मॉडल बनाने के लिए अरबों डॉलर चाहिए. और भारत के पूंजी बाजार इतने गहरे नहीं हैं कि ऐसा दांव लंबे समय तक चला सकें.”
भारतीय वीसी क्या तलाश रहे हैं
क्वाड्रिया कैपिटल के राघव भटनागर एक कड़वी सच्चाई बताते हैं. भारत अगला ChatGPT या Grok बनाने की रेस नहीं जीत रहा है। जबकि US और यूरोप के इन्वेस्टर्स प्राइमरी AI मॉडल बनाने में लाखों लगा रहे हैं—जो टेक्नोलॉजी के “बिल्डिंग ब्लॉक्स” हैं—भारत के VCs ज़्यादा प्रैक्टिकल तरीका अपना रहे हैं.
भटनागर ने कहा, “अमेरिका और यूरोप में जो हो रहा है वह ज्यादा बदलाव लाने वाला है. भारत में निर्माण तो हो रहा है, लेकिन बुनियादी ढांचे के स्तर पर नई खोज अभी सीमित है.”
उन्हें असली मौका एआई के इस्तेमाल वाले क्षेत्रों में दिखता है, जैसे हेल्थकेयर या फिनटेक. जिन सेक्टर में सच में काम आगे बढ़ रहा है, वे हैं टास्क-आधारित एजेंट, पेनिट्रेशन टेस्टिंग टूल, डिबगिंग सिस्टम, मेमो बनाने वाले इंजन और ऐसे दूसरे टूल, जिनके लिए ग्राहक सच में पैसे दे रहे हैं.
उन्होंने कहा, “हम देखते हैं कि बाजार कितना आकर्षक है, कंपनी अपनी क्या स्थिति बना सकती है, और क्या एआई तेज ग्रोथ या ज्यादा मुनाफा दिला सकता है.” उन्होंने कहा, “कोई सिर्फ इसलिए निवेश नहीं करता कि कंपनी एआई से जुड़ी है.”
अब सिर्फ इनोवेशन निवेशकों को प्रभावित नहीं करता. ज्यादा जरूरी है ‘डिफेंसिबिलिटी’, यानी क्या स्टार्टअप ने ऐसा कुछ बनाया है जिसे प्रतियोगी आसानी से कॉपी न कर सकें.
100X.VC के 66 साल के मुंबई स्थित पार्टनर और Aptech के पूर्व सीईओ निनाद कर्पे ने कहा, “मुख्य रूप से एप्लिकेशन लेयर पर बनाना कमजोरी नहीं है, यह व्यवहारिक है.” उन्होंने कहा, “असल खतरा तब है जब रैपर्स को बिजनेस समझ लिया जाए, और शुरुआती तेजी को डिफेंसिबिलिटी मान लिया जाए.”
पिछले साल 100X.VC 2025 में शुरुआती चरण के सबसे सक्रिय एआई निवेशकों में से एक बनकर उभरा. उसने AnywayAI, Whiteable AI, Datavio और GoCodeo सहित 11 स्टार्टअप्स में करीब 14 करोड़ रुपये के सौदे किए.
जैसे-जैसे स्टार्टअप आगे के फंडिंग राउंड में पहुंचते हैं, शर्तें और सख्त हो जाती हैं. सीड स्टेज पर Peak XV बड़ी बाजार में काम करने वाले विश्वस्तरीय फाउंडर्स के साथ साझेदारी पर ध्यान देता है. वेंचर स्टेज पर वह इन बातों के साथ-साथ शुरुआती प्रोडक्ट-मार्केट फिट भी देखता है.
Peak XV के मैनेजिंग डायरेक्टर राजन आनंदन ने कहा, “ग्रोथ स्टेज पर हिसाब-किताब सही बैठना चाहिए, और हमें एक मजबूत आर्थिक इंजन दिखना चाहिए.”
जब ऐसा नहीं होता, तो पैसा पीछे हट जाता है. बेरी ने चेतावनी दी कि सबसे बड़ा खतरा तब होता है जब वैल्यूएशन कारोबार की असली स्थिति से आगे निकल जाता है और फाउंडर्स ग्राहकों की बजाय फंडिंग के लिए काम करने लगते हैं. उन्हें तब चिंता होती है जब चमकदार कहानियां, बड़े विजन या ट्रेंडिंग बातें हावी हो जाती हैं और बुलबुले जैसी स्थिति बन जाती है.
उन्होंने कहा, “जब कल्पना ध्यान खींचती है, तो बाजार एक छोर से दूसरे छोर तक झूलने लगता है.”
दांव लगाना
अब एआई बाजार में भीड़ बढ़ गई है. ऐसे में सौदे करने के लिए वीसी अब यह इंतजार नहीं कर रहे कि फाउंडर खुद उनके पास आएं. वे पहले, तेजी से और दूर तक जाकर मौके तलाश रहे हैं.
GreyLabs ने खुद निवेशकों को पिच नहीं किया था. यह स्टार्टअप लोगों की जुबानी चर्चा से “खोजा” गया. बसाक ने कहा कि शुरुआती ग्राहक Axis Bank, GreyLabs की वॉइस एआई और स्पीच एनालिटिक्स से इतना प्रभावित हुआ कि इसकी चर्चा एलिवेशन कैपिटल तक पहुंच गई. आज GreyLabs AI भारत में 50 से ज्यादा बड़े BFSI एंटरप्राइज को सेवा दे रहा है.
राइसबर्ग वेंचर्स के मैनेजिंग पार्टनर अंकित आनंद ने कहा कि वे पिच डेक पर कम समय देते हैं. वे ज्यादा ध्यान इस बात पर देते हैं कि फाउंडर क्या और क्यों बना रहा है. उनकी फर्म उन इकोसिस्टम के करीब रहती है जहां प्रोडक्ट बन रहे होते हैं. वे नेटवर्क और जमीन पर मौजूदगी के जरिए कंपनियों को तब पहचान लेते हैं जब वे अभी औपचारिक रूप से फंड नहीं जुटा रहीं होतीं.
कुछ बड़े फंड अपनी खुद की स्टार्टअप पाइपलाइन भी बना रहे हैं. जैसे Peak XV का सर्ज प्रोग्राम जो एक खास प्लेटफॉर्म है जहां फाउंडर पारंपरिक फंडिंग से पहले आवेदन कर सकते हैं. इससे निवेशक बाजार से पहले संभावनाशील एआई स्टार्टअप पहचान लेते हैं.
जब बात आती है कि पैसा कहां लगाया जाए, तो हर वीसी की अपनी रणनीति होती है.
Peak XV अपने तरीके को “फुल-स्टैक AI” बताते हैं. यानी टेक्नोलॉजी की हर लेयर पर दांव लगाना. उनके निवेश Truefoundry जैसे एआई डिप्लॉयमेंट और स्केलिंग प्लेटफॉर्म से लेकर Atlan जैसी डेटा गवर्नेंस कंपनी तक फैले हैं.
राजन आनंदन ने कहा कि पहले वे उन कंपनियों को देखते हैं जो एआई डेटाबेस, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर, डेवलपर और एजेंट टूल, एआई गेटवे और सिक्योरिटी जैसी चीजों की आर्किटेक्चर और “प्लंबिंग” पर काम कर रही हैं. साथ ही वे उन टीमों को भी देखते हैं जो भारत में फाउंडेशनल मॉडल बनाने की कोशिश कर रही हैं.
दूसरी कैटेगरी एंटरप्राइज एआई की है. खासकर वे एजेंटिक प्लेटफॉर्म जो मार्केटिंग, सेल्स, कस्टमर सपोर्ट, फाइनेंस, एचआर और प्रोडक्ट मैनेजमेंट जैसे कामों पर फोकस करते हैं. तीसरी कैटेगरी कंज्यूमर एआई है.
आनंदन ने कहा, “दिसंबर 2025 के आखिर तक हमने अपना 80वां एआई निवेश पूरा कर लिया.”
इसके उलट कुछ फंड अपना फोकस सीमित कर रहे हैं.
राइसबर्ग वेंचर्स, जिसके दफ्तर सैन फ्रांसिस्को, लंदन, ज्यूरिख और बेंगलुरु में हैं, वहां जोर एंड यूजर एप्लिकेशन से ज्यादा उस इंफ्रास्ट्रक्चर पर है जो एआई को संभव बनाता है.
अंकित आनंद ने कहा, “जब सोने की दौड़ होती है, तो आप फावड़ा बेचते हैं.” उनका इशारा कैलिफोर्निया गोल्ड रश की ओर था, जहां सबसे भरोसेमंद कमाई उन व्यापारियों ने की जो औजार बेचते थे. एआई के दौर में उन्होंने चिप कंपनी NVIDIA का उदाहरण दिया, जो पिछले अक्टूबर दुनिया की पहली 5 ट्रिलियन डॉलर की कंपनी बनी.
लेकिन राइसबर्ग दूसरी NVIDIA बनाने की कोशिश नहीं कर रहा. वह ऐसे स्टार्टअप ढूंढ रहा है जो कम नजर आने वाली समस्याएं सुलझा रहे हैं. जैसे भारी कंप्यूटिंग पावर को व्यवस्थित करना, इंफ्रास्ट्रक्चर को सुरक्षित बनाना और लागत को बेहतर करना. फर्म उन कंपनियों को भी प्राथमिकता देती है जो वैश्विक बाजार के लिए बना रही हैं.
यह फर्म क्वांटम कंप्यूटिंग और नए तरह के डेटा सेंटर आर्किटेक्चर जैसे लंबे समय के दांव पर नजर रख रही है. इसमें ऐसे प्रयोग भी शामिल हैं जिनमें फुलाए जा सकने वाले सोलर हैबिटैट में कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर होस्ट करने की योजना है. एक और नया क्षेत्र एआई आधारित साइबर सिक्योरिटी है.
अंकित आनंद ने कहा, “अगर दुनिया में शायद हजार लोग हैं जो फाउंडेशनल एआई समझते हैं, तो सोचिए उनमें से कितने साइबर सिक्योरिटी भी समझते होंगे.” उन्होंने कहा कि यह ओवरलैप बहुत छोटा है और इसलिए संभावित रूप से बहुत मूल्यवान है.
कुछ VCs और भी पैनोरमिक नज़रिया अपना रहे हैं। ब्लू अश्व कैपिटल को सबसे ज़्यादा दिलचस्पी “सेकंड-ऑर्डर इफ़ेक्ट्स” में है, यानी AI पूरी इकॉनमी पर जो असर डालता है.
फर्म के इन्वेस्टमेंट मैनेजर सत्याम गोयल ने कहा, “एआई सिर्फ नए प्रोडक्ट नहीं बनाता, यह काम की कीमत को ही बदल देता है.”
निनाद कर्पे ने कहा, “मुख्य रूप से एप्लिकेशन लेयर पर बनाना कमजोरी नहीं है, यह व्यवहारिक है.”
इस नजरिये से निवेश यह अनुमान लगाने से कम जुड़ा है कि कौन सा एआई प्रोडक्ट जीतेगा, और ज्यादा इस बात से जुड़ा है कि यह टेक्नोलॉजी पूरे सिस्टम को कैसे बदलती है.
गोयल ने कहा, “बड़े निवेशक बड़े स्तर पर फाउंडेशनल दांव लगा सकते हैं. छोटे निवेशक नहीं. असली खतरा तब होता है जब पूंजी, महत्वाकांक्षा और रणनीति एक साथ मेल नहीं खाते.” उन्होंने कहा, “एआई निवेश में अपनी स्थिति की स्पष्टता उतनी ही जरूरी है जितना भरोसा.”
इन अलग-अलग तरीकों के बीच ज्यादातर निवेशक एक सच्चाई मानते हैं. अच्छा एआई मॉडल अपने आप में ऐसा किला नहीं है जो कंपनी को प्रतियोगियों से बचा ले.
कर्पे ने कहा, “यह एक असहज सच्चाई है जिससे कई फाउंडर बचते हैं.” उन्होंने कहा, “अगर कोई बड़ी टेक कंपनी एक रिलीज साइकिल में आपका प्रोडक्ट दोहरा सकती है, तो वह कभी मजबूत रक्षा वाला बिजनेस था ही नहीं. वह सिर्फ एक फीचर था जिसे कॉपी किया जाना बाकी था.”
उनके मुताबिक असली सुरक्षा वहां से आती है जिसे कॉपी करना मुश्किल हो. जैसे मजबूत डिस्ट्रीब्यूशन नेटवर्क या अपना खास डेटा.
एआई की अव्यवस्था, लंबी शर्तें
करीब दो दशक तक सॉफ्टवेयर में वेंचर कैपिटल एक सरल पैमाने पर टिका था. वार्षिक आवर्ती राजस्व (Annual Recurring Revenue) यानी ARR. अगर स्टार्टअप सब्सक्रिप्शन में लगातार और तेज ग्रोथ दिखाता था, तो वीसी को भरोसा मिलता था. लेकिन अब यह तरीका कमजोर पड़ने लगा है.
कर्पे ने कहा, “SaaS काफी हद तक अनुमान के मुताबिक बढ़ता था.” उन्होंने कहा, “एआई ऐसा नहीं है. यह अव्यवस्थित तरीके से बढ़ता है, जहां लागत के ग्राफ सालों की जगह हफ्तों में बदलते हैं.”
एआई में कमाई अक्सर उपयोग के आधार पर होती है, तय रकम पर नहीं. जैसे एक कंपनी एआई राइटिंग टूल का हल्का इस्तेमाल करे तो एक महीने में 500 डॉलर दे. दूसरी कंपनी उसी महीने ज्यादा इस्तेमाल करे तो 5,000 डॉलर दे. दोनों प्रोडक्ट को बराबर महत्व दे सकती हैं, लेकिन पारंपरिक ARR इस फर्क को ठीक से नहीं पकड़ पाता.
Kochhar & Co में वीसी प्रैक्टिस के को-हेड केतन मुखिजा ने कहा, “पारंपरिक वैल्यूएशन तरीके तब कम मदद करते हैं जब कमाई और लागत लगातार बदल रही हों. जब सब कुछ बदल रहा हो तो असल में फैसला कैसे करें.”
निवेशक के लिए यह समझना मुश्किल हो जाता है कि तेजी अस्थायी है या असली बढ़ता हुआ बिजनेस.
इसलिए निवेशक अब हाइब्रिड वैल्यूएशन मॉडल की ओर जा रहे हैं. वे सब्सक्रिप्शन के आकार से कम और इस बात से ज्यादा मतलब रखते हैं कि एआई टूल मापने लायक और दोहराए जा सकने वाले नतीजे दे रहा है या नहीं. अब फायदा इस बात में है कि कंपनी कितनी तेजी से बेचती है नहीं, बल्कि इस बात में है कि वह असली उपयोग के अनुसार कितनी जल्दी ढलती है.
ग्राहकों की वफादारी भी अब ज्यादा जोखिमभरी हो गई है.
पहले जब कोई कंपनी किसी सॉफ्टवेयर को अपने सिस्टम में जोड़ लेती थी, तो उसे बदलना मुश्किल और महंगा होता था. यह “लॉक-इन” असर स्टार्टअप को मजबूत बढ़त देता था.
लेकिन एआई मॉडल ईमेल, दस्तावेज और डेटाबेस से तेजी से डेटा ले सकते हैं. इससे ग्राहक के लिए प्रोवाइडर बदलना आसान हो जाता है. कोई स्टार्टअप कुछ मिलियन डॉलर ARR तक पहुंच सकता है, लेकिन फिर थोड़ा बेहतर मॉडल या फीचर वाला प्रतियोगी उसे पीछे छोड़ सकता है. कर्पे ने कहा कि अब निवेशकों का मुख्य सवाल यह नहीं है कि प्रोडक्ट काम करता है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या वह टिक पाएगा.
टीमें पहले से कहीं ज्यादा जरूरी क्यों हैं
AI की उतार-चढ़ाव वाली दुनिया में, VCs के लिए इंसानी फैक्टर और भी ज्यादा जरूरी हो गया है. एक मजबूत फाउंडिंग टीम जिसमें एक-दूसरे को पूरा करने वाली खूबियां हों, चेकलिस्ट में सबसे ऊपर है.
राइसबर्ग में, मजबूती एक खास गुण है जिसे बहुत अहमियत दी जाती है. अंकित आनंद के लिए, सबसे ज्यादा मायने यह रखता है कि एक फाउंडर मॉडल, प्राइसिंग, कस्टमर और कभी-कभी खुद कंपनी के बार-बार रीसेट होने पर भी टिके रह सके.
उन्होंने कहा, “जो फाउंडर सबसे अलग दिखते हैं, वे अक्सर टेक्नोलॉजी के दीवाने होते हैं.” वे ही लोग होते हैं जो लंबे, अनिश्चित सफर में मैक्रो साइकिल या हाइप से बेपरवाह रहते हैं.
मुंबई में, 2023 में शुरू हुई ग्रेलैब्स के कम से कम छह को-फाउंडर हैं. जहां CEO अमन गोयल और CPTO हर्षिता श्रीवास्तव दोनों IIT ग्रेजुएट हैं और प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी फ्रंट को आगे बढ़ाते हैं, वहीं श्रेयस पटेल, शिवम गुप्ता, राज सांघवी और देबब्रत बसाक AI इंजीनियरिंग, गो-टू-मार्केट एग्जीक्यूशन और बिजनेस ऑपरेशन्स में अपनी एक्सपर्टीज देते हैं.
बसाक जोर देते हैं कि उनके इंजीनियर वह करते हैं जिसे वह “फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट” कहते हैं, जिसका मतलब है कस्टमर्स के साथ सीधे काम करके तुरंत इंजीनियरिंग करना, उनकी जरूरतों के हिसाब से मॉडल बनाना और मॉडल्स को उनके रोज के वर्कफ्लो में इंटीग्रेट करना.
ग्रेलैब्स ने जूनियर टीमों को स्केल करने से पहले सीनियर लीडरशिप को हायर करने का एक अलग फैसला भी लिया, जिसमें मुश्किलों को मैनेज करने और सीखने में तेजी लाने के लिए टॉप-डाउन स्ट्रक्चर पर दांव लगाया गया. अपनी सीरीज A के बाद, बसाक ने कहा कि ऑर्गनाइजेशन को स्ट्रक्चरल रूप से रीसेट करना पड़ा और भूमिकाओं को फॉर्मल बनाना पड़ा ताकि स्टार्टअप्स के बढ़ने पर अक्सर होने वाले अंदरूनी टकराव से बचा जा सके.
AI स्टार्टअप्स में, जहां इन्वेस्टर्स अक्सर प्रोडक्ट्स के साथ-साथ टीमों को भी सपोर्ट करते हैं, फाउंडर्स और मुख्य इंजीनियरों को जरूरी पड़ावों पर बनाए रखना अब जरूरी होता जा रहा है. यह हमेशा बदलते रहने वाले माहौल में स्थिरता का एक तरीका है.
“लीडरशिप लेवल पर, हमारे पास लॉक-इन बढ़ाने के लिए क्लॉज थे.” बसाक ने कहा, “लगातार रीसेट करना एक फीचर बन गया है. आज एक फाउंडर के तौर पर, आपको लगभग हर महीने अपनी थीसिस पर सवाल उठाना पड़ता है. बदलाव की रफ्तार लंबे प्लानिंग साइकिल के लिए बहुत कम जगह छोड़ती है. चीजें इतनी तेजी से बदल रही हैं कि तेजी से बनाना ही एकमात्र तरीका है.”
भारत की अलग तरह की बढ़त
सिर्फ एक बात है जिस पर निवेशक और फाउंडर दोनों सहमत हैं, तो वह यह है कि AI सबके लिए बराबर फायदा नहीं देगा.
बसाक के मुताबिक, जो फाउंडर पहले इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान दे रहे हैं, वे पहले से ही कमोडिटाइजेशन का सामना कर रहे हैं, जहां उनका अलग सॉफ्टवेयर स्टैक कॉपी करके सस्ते में बेचा जा सकता है.
उन्होंने कहा, “यही वजह है कि निवेशक उन स्टार्टअप्स से दूर भाग रहे हैं जो सिर्फ टेक्नोलॉजी बनाने पर ध्यान देते हैं और यूज केस को नहीं समझते.” उन्होंने आगे कहा कि इससे भी खराब यह है कि कोई ऐसी चीज बनाना जो सुनने में नई और अलग लगे, लेकिन असल दुनिया में उसके खर्च को सही ठहरा न सके.
जैसा कि वह कहते हैं, असली असहज सवाल यह है, “क्या ग्राहक सच में आपके जीपीयू बिल के लिए पैसे देने को तैयार हैं?”
SpeakX के फाउंडर अर्पित मित्तल का तर्क है कि जब OpenAI, Azure और दूसरे बड़े लैंग्वेज मॉडल ज्यादातर AI एप्लिकेशन की बुनियाद बन जाते हैं, तो मॉडल खुद अलग पहचान नहीं रह जाते. असली बढ़त यूज केस में होती है, और यहां भारतीय फाउंडर्स को ढांचा स्तर पर फायदा है. भारतीय ग्राहक बहुत ज्यादा लोकलाइजेशन चाहते हैं और प्रोडक्ट को ज्यादा कसौटी पर परखते हैं. स्टार्टअप्स के पास जिंदा रहने के लिए खुद को बदलने के अलावा कोई रास्ता नहीं होता.
“चुनौती टेक्नोलॉजी में नहीं, व्यवहार में है.” मित्तल ने कहा, “अगर आप भारतीय यूजर्स की जरूरत ठीक से समझ लें, तो आप सिर्फ एक प्रोडक्ट नहीं बनाते, बल्कि एक टिकाऊ बिजनेस बनाते हैं.”
एआई के साथ, भारतीय फाउंडर नए कंज्यूमर अनुभव बना सकते हैं और उन्हें बहुत बड़े बाजार में परख सकते हैं.
राजन आनंदन ने भी भारत के बड़े पैमाने को एक मजबूर करने वाली ताकत बताया. 900 मिलियन से ज्यादा इंटरनेट यूजर्स के साथ, देश AI-नेटिव कंज्यूमर प्रोडक्ट्स के लिए एक टेस्टिंग ग्राउंड बन रहा है. Peak XV के मौजूदा सर्ज बैच में पांच में से चार कंज्यूमर AI कंपनियां भारत पर फोकस कर रही हैं.
इस माहौल में बाजार समस्या नहीं है, असली चुनौती अपनी वैल्यू साबित करना है.
AI स्टार्टअप्स के पास असल में क्या है
आज वेंचर कैपिटल इस बात में कम दिलचस्पी लेता है कि कोई स्टार्टअप कौन सा मॉडल इस्तेमाल कर रहा है. वह ज्यादा इस बात पर ध्यान देता है कि उसके पास असली मालिकाना संपत्ति क्या है. अगर हर किसी को वही LLM और इन्फ्रास्ट्रक्चर मिल सकता है, तो फिर कोई तेज फॉलोअर उसी प्रोडक्ट की कॉपी क्यों नहीं बना सकता.
Reo.Dev के अचिंत्य गुप्ता ने पूछा, “कल ऐसा क्या होगा जो AI खुद आपसे छीन नहीं सकता?” उन्होंने यह भी कहा कि ईमेल जनरेशन तो अब एक आम चीज बन चुकी है.
उनका कहना है कि अब सबसे बड़ी रुकावट पूंजी नहीं है. असली मुश्किल है मजबूत और लंबे समय तक चलने वाली पार्टनरशिप बनाना और प्रोडक्ट को ग्राहक के रोजमर्रा के काम में इतनी गहराई से जोड़ देना कि प्रतियोगी उसे आसानी से हटा न सकें.
कार्पे ने चेतावनी दी कि कई AI स्टार्टअप्स ऐसी वजहों से फेल होंगे जिनका मॉडल की क्वालिटी से ज्यादा लेना-देना नहीं होगा. बढ़ती इंफेरेंस लागत, कमजोर प्राइसिंग अनुशासन और ग्राहक छोड़कर चले जाना कंपनियों को खराब टेक्नोलॉजी से पहले ही खत्म कर सकता है. फाउंडर्स को असली झटका फेल होने से नहीं, बल्कि इस बात से लगेगा कि “उम्मीद भरी ग्रोथ” कितनी तेजी से गायब हो जाती है जब यूनिट इकॉनॉमिक्स बिगड़ जाती है.
उन्होंने कहा, “बाद में इकोसिस्टम समझेगा कि उसने टेक्नोलॉजी को ज्यादा आंका और एक्जीक्यूशन को कम आंका.”
लेकिन भारत में AI जिस तरह बन रहा है, उसमें एक और जोखिम है. ज्यादातर निवेश एप्लिकेशन लेयर में हो रहा है, और इसमें एक खतरा छिपा है. अगर किसी स्टार्टअप की पूरी वैल्यू ऐसे ग्लोबल मॉडल पर टिकी है जिसे वह खुद कंट्रोल नहीं करता, तो उसे अपने खर्च या टेक्नोलॉजी की दिशा पर कोई अधिकार नहीं होता. यह मालिक होने और किराए पर लेने के फर्क जैसा है. और जैसे-जैसे AI अहम सेक्टरों में शामिल हो रहा है, संप्रभु AI का सवाल और भी अहम होता जा रहा है.
आनंदन इसका हल बीच का रास्ता मानते हैं. भारत को पश्चिम से मुकाबला करने के लिए एक बहुत बड़ा और जटिल AI दिमाग, यानी ट्रिलियन पैरामीटर वाला मॉडल, बनाने की जरूरत नहीं है. लेकिन उसे ऐसे मॉडल चाहिए जो उसके अपने हों.
उन्होंने कहा, “भारत मॉडल लेयर में जरूर बनाएगा और जीतेगा.” “लेकिन ये मॉडल छोटे होंगे, जैसे 3 बिलियन से 100 बिलियन पैरामीटर के बीच, जो भारतीय भाषाओं और भारतीय यूज केस पर फोकस करेंगे. कुछ हफ्तों में होने वाले भारत एआई प्रभाव शिखर सम्मेलन में हम पहले शानदार भारतीय मॉडल देखेंगे.”
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