भारतीय कंपनियां Yotta Data Services और Neysa अपने नए घरेलू AI प्लेटफॉर्म के साथ बाजार में उतर चुकी हैं। इन 'सॉवरेन AI' स्टैक का मकसद डेटा सिक्योरिटी और ऑपरेशनल एफिशिएंसी के जरिए भारत के **$17.5 बिलियन** के पब्लिक क्लाउड मार्केट का एक बड़ा हिस्सा हासिल करना है।
घरेलू इंफ्रास्ट्रक्चर में नए गठबंधन
इस स्वदेशी मुहिम में रणनीतिक पार्टनरशिप सबसे अहम है। Hiranandani Group की कंपनी Yotta Data Services ने IBM के साथ हाथ मिलाया है। इस साझेदारी में IBM के watsonx Orchestrate को Yotta के Shakti Cloud के साथ जोड़ा गया है। इसका फायदा यह है कि भारतीय कंपनियां पनवेल और ग्रेटर नोएडा जैसे लोकल डेटा सेंटर्स का इस्तेमाल करके सुरक्षित तरीके से अपना वर्कफ्लो और डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग कर सकेंगी।
वहीं, स्टार्टअप Neysa ने Mavenir के साथ मिलकर अपनी AI ऑर्केस्ट्रेशन क्षमता को स्पेशलाइज्ड GPU इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ बंडल किया है। इनका मुख्य फोकस टोकन-लेवल मीटरिंग जैसे फीचर्स के जरिए AI डिप्लॉयमेंट की लागत कम करना है। इसके जरिए कंपनियां एक महंगे मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय अलग-अलग और सस्ते मॉडल्स का चुनाव कर सकेंगी, जिससे ऑपरेशनल खर्चों में बड़ी बचत होगी।
बाजार की स्थिति और मुकाबला
भारत का पब्लिक क्लाउड मार्केट तेजी से बढ़ रहा है और 2026 तक इसके $17.5 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। इस मांग को पूरा करने के लिए कंपनियां भारी निवेश कर रही हैं। Neysa ने अपनी क्षमता को 20,000 GPUs तक ले जाने का लक्ष्य रखा है।
हालांकि, इन घरेलू खिलाड़ियों के सामने Amazon Web Services, Microsoft Azure और Google Cloud जैसे ग्लोबल दिग्गजों की चुनौती है, जिनके पास पूंजी और पुराने क्लाइंट्स का बड़ा आधार है। इनकी सफलता पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करेगी कि ये कितनी किफायती और भरोसेमंद सर्विस दे पाते हैं।
निवेशकों के लिए जोखिम और जरूरी बातें
AI इंफ्रास्ट्रक्चर का बिजनेस कैपिटल-इंटेंसिव है, जिसमें डेटा सेंटर्स और चिप्स पर भारी खर्च होता है। निवेशकों को इन बातों पर नजर रखनी चाहिए:
- कैपेसिटी यूटिलाइजेशन: कंपनियां अपनी नई क्षमता का कितना बेहतर इस्तेमाल कर पा रही हैं।
- क्लाइंट्स का जुड़ाव: लंबी अवधि के लिए बड़े एंटरप्राइज क्लाइंट्स को जोड़ने में सफलता।
- मार्जिन प्रेशर: भारी इंफ्रास्ट्रक्चर लागत के बीच क्या कंपनी मुनाफा बनाए रखने में सक्षम है।
- सप्लाई चेन: हाई-एंड AI चिप्स की उपलब्धता और सरकारी डेटा रेगुलेशंस में कोई भी बड़ा बदलाव इस सेक्टर के लिए सीधे तौर पर रिस्क फैक्टर बन सकता है।