Deep Tech में भारत का 'AI' वाला सपना: क्या Funding और Talent की खाई पाट पाएंगे?

महत्वाकांक्षाएं ऊँची, पर राह में कांटे!

भारत अपनी आर्थिक सुरक्षा के लिए Deep Tech और AI के एक मजबूत इकोसिस्टम को तैयार करने की दिशा में तेजी से कदम बढ़ा रहा है। यह वैसा ही बड़ा कदम है जैसा इंटरनेट और स्मार्टफोन ने उठाया था। देश का लक्ष्य ऐसी उद्यमियों की पीढ़ी तैयार करना है जो वैज्ञानिक सफलताओं को बड़े पैमाने पर चलने वाले बिजनेस में बदल सकें। लेकिन, इस महत्वाकांक्षी कहानी में कुछ ऐसी संरचनात्मक बाधाएं हैं जिन पर अक्सर ध्यान नहीं जाता। सरकारी नीतियां और विशाल टैलेंट पूल उम्मीदें जगाते हैं, मगर असलियत में लंबी अवधि की पूंजी (patient capital), खास तरह के मानव संसाधन और बाज़ार में इंटीग्रेशन की कमी है। ये गैप भारत को दुनिया की तकनीकी दौड़ में लीडर बनाने के बजाय महज़ एक अनुयायी बना सकते हैं। हालांकि निवेश के आंकड़े बढ़ रहे हैं, लेकिन इनोवेशन की क्षमता और बड़े पैमाने पर कमर्शियलाइजेशन के बीच बढ़ती खाई चिंता का विषय है।

Funding और Talent का गंभीर संकट

Deep Tech वेंचर्स के लिए भारत में ज़रूरी पूंजी जुटाना एक बहुत बड़ी चुनौती है। कंज्यूमर स्टार्टअप्स के विपरीत, इन वेंचर्स को व्यावसायिक रूप से सफल होने में अक्सर 5 साल से ज़्यादा का समय लग जाता है। शुरुआती दौर में ग्रांट्स और सीड फंडिंग उपलब्ध है, लेकिन सीरीज ए और ग्रोथ स्टेज पर एक बड़ा फंडिंग गैप पैदा हो जाता है। ऐसे में मैन्युफैक्चरिंग, रिसर्च या पायलट प्रोजेक्ट्स को बड़ा करने के लिए भारी निवेश की ज़रूरत होती है। निवेशक अक्सर अनिश्चित समय-सीमा और तकनीकी जोखिमों के कारण सावधानी बरतते हैं। रिपोर्ट्स के मुताबिक, 53% से ज़्यादा डीप टेक फाउंडर्स को फंडिंग हासिल करने में मुश्किल होती है। इस रिस्क-फ्रेंडली कैपिटल की कमी के कारण कई फाउंडर्स को बूटस्ट्रैपिंग (खुद के पैसों से काम चलाना) करना पड़ता है, और वे अक्सर अमेरिका और चीन के भारी भरकम फंडिंग वाले ग्लोबल कंपटीटर्स से मुकाबला करते हैं।

इसके साथ ही, विशेषज्ञ टैलेंट की भारी कमी भी बनी हुई है। भारत में इंजीनियरों की संख्या तो बहुत है, लेकिन AI, मशीन लर्निंग और एडवांस्ड फील्ड्स में अत्यधिक विशिष्ट पेशेवरों की कमी Deep Tech इनोवेशन में बाधा डाल रही है। स्टार्टअप्स टैलेंट को बनाए रखने के लिए संघर्ष करते हैं, क्योंकि एक बड़ा हिस्सा ग्लोबल कंपनियों और भारत में स्थापित GCCs (Global Capability Centers) द्वारा दी जाने वाली अधिक सैलरी की ओर आकर्षित होता है। टैलेंट को वापस लाने के प्रयास हो रहे हैं, लेकिन व्यवस्थित री-इंटीग्रेशन फ्रेमवर्क अभी भी विकसित नहीं हुए हैं, जो लगातार ब्रेन ड्रेन में योगदान दे रहे हैं।

मार्केट एडॉप्शन और इंफ्रास्ट्रक्चर की दिक्कतें

अत्याधुनिक रिसर्च को मार्केट रेडी प्रोडक्ट्स में बदलना एक बड़ी अड़चन है। भारत में अकादमिक-इंडस्ट्री सहयोग अक्सर खंडित होता है, जिसमें विश्वविद्यालय और रिसर्च संस्थान अलग-अलग काम करते हैं, जिससे कुशल टेक्नोलॉजी ट्रांसफर में बाधा आती है। इसके अलावा, घरेलू बाज़ार Deep Tech समाधानों के लिए अभी भी परिपक्व हो रहा है। एंटरप्राइज और सरकारी एडॉप्शन चक्र लागत, खरीद प्रक्रियाओं और स्वाभाविक जोखिम से बचने की प्रवृत्ति के कारण धीमे हो सकते हैं। इसके चलते सेल्स साइकिल लम्बे हो जाते हैं और पायलट के अवसर सीमित हो जाते हैं। यह कई Deep Tech स्टार्टअप्स को वैश्विक स्तर पर ग्राहक ढूंढने पर मजबूर करता है।

इंफ्रास्ट्रक्चर, हालांकि सुधर रहा है, लेकिन फिर भी चुनौतियां पेश करता है। Deep Tech R&D के लिए क्लीनरूम और एडवांस्ड लैब जैसी विशेष सुविधाओं की आवश्यकता होती है, जो सभी जगह उपलब्ध नहीं हैं या शुरुआती दौर के फाउंडर्स के लिए बहुत महंगी हैं। AI के लिए महत्वपूर्ण डेटा सेंटर को भारी बिजली और पानी की ज़रूरत होती है, और इंफ्रास्ट्रक्चर की बाधाएं डिप्लॉयमेंट को धीमा कर सकती हैं।

क्यों पिछड़ने का है खतरा?

Deep Tech और AI में भारत के नेतृत्व की महत्वाकांक्षा के सामने कई ऐसी बाधाएं हैं जो संकेत देती हैं कि देश आगे बढ़ने के बजाय पिछड़ सकता है। AI में भारत का निवेश, हालांकि बढ़ रहा है, लेकिन यह अमेरिका और चीन जैसे वैश्विक लीडर्स से काफी पीछे है, चाहे वह संचित निवेश हो या जीडीपी के प्रतिशत के रूप में R&D खर्च। चीन AI और सेमीकंडक्टर में आक्रामक फंडिंग और औद्योगिक उन्नति पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जो भारत के वर्तमान उपभोक्ता सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करने से बिल्कुल अलग है। वर्तमान गति से भारत मुख्य रूप से AI सेवाओं का उपभोक्ता बनकर रह सकता है, न कि एक महत्वपूर्ण उत्पादक।

हालांकि IndiaAI मिशन जैसी सरकारी नीतियां स्वदेशी क्षमताओं को बढ़ावा देने और स्टार्टअप्स को रिस्क कैपिटल से समर्थन देने का लक्ष्य रखती हैं, लेकिन प्रभावी कार्यान्वयन और नौकरशाही की बाधाओं को दूर करना अभी भी महत्वपूर्ण सवाल हैं। प्रोटोटाइप को भुगतान करने वाले ग्राहकों में बदलने और स्केलेबल राजस्व प्राप्त करने में देरी एक बुनियादी कार्यान्वयन अंतर है। चौंकाने वाले 85% सीड वेंचर सीरीज ए फंडिंग तक नहीं पहुँच पाते। यह निरंतर बना हुआ कार्यान्वयन अंतर, साथ ही भारतीय निवेशकों द्वारा डीप टेक के विशिष्ट लंबे विकास काल की बजाय त्वरित रिटर्न को प्राथमिकता देना, एक सतर्क तस्वीर पेश करता है।

आगे क्या?

इन चुनौतियों के बावजूद, Deep Tech और AI में भारत की महत्वाकांक्षाओं को मजबूत सरकारी पहलों से बल मिल रहा है, जिसमें डीप टेक फर्मों के लिए विस्तारित मान्यता अवधि और वेंचर प्रोग्राम शामिल हैं। देश AI स्किल पैठ और हायरिंग में उच्च स्थान पर है, जो एक मजबूत टैलेंट बेस का संकेत देता है जिसे इस्तेमाल किया जा सकता है। विश्लेषक उम्मीद करते हैं कि AI और Deep Tech भारत के निवेश परिदृश्य में केंद्रीय बने रहेंगे, जिसे उद्योगों में बढ़ते एडॉप्शन और उभरते टेक हब में बढ़ते स्टार्टअप इकोसिस्टम का समर्थन मिलेगा। फोकस अब भारतीय जरूरतों के अनुरूप मितव्ययी, कम्प्यूट-कुशल प्रणालियों की ओर बढ़ रहा है, जिसमें देश के अनूठे डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाया जाएगा। हालांकि, वैश्विक नेतृत्व के मार्ग के लिए फंडिंग, टैलेंट रिटेंशन और मार्केट एडॉप्शन में पहचानी गई खाई को पाटने के लिए एक समन्वित प्रयास की आवश्यकता होगी, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नीतिगत महत्वाकांक्षाएं मूर्त, स्केलेबल नवाचार में बदलें।