India Deeptech Funding: AI ਦਾ ਬੂਮ, ਪਰ 85% ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਫੇਲ! ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਵਧੀ

ਭਾਵੇਂ Artificial Intelligence (AI) ਨੇ ਭਾਰਤ ਦੇ Deeptech ਸੈਕਟਰ ਨੂੰ 2025 ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ $2.3 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ (Innovation) ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਅਸਰ (Market Realization) ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Deeptech ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ 37% ਦਾ ਇਹ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਵਾਧਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਦਾ ਹੀ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਦੇ ਵੈਂਚਰਜ਼ (Ventures) ਨੂੰ ਸਕੇਲ (Scale) ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਰੁਖ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਆਈਡੀਆਜ਼ ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ (Validated Execution) ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ।

AI ਦਾ ਪੂੰਜੀ ਪ੍ਰਵਾਹ (AI Capital Deluge)

AI ਭਾਰਤ ਦੇ ਟੈਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (Ecosystem) ਦਾ ਮੁੱਖ ਇੰਜਣ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। 2025 ਵਿੱਚ 84% Deeptech ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਅਤੇ 91% ਸੈਕਟਰ ਫੰਡਿੰਗ AI ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ। ਇਸ ਨੇ Deeptech ਫੰਡਿੰਗ ਨੂੰ $2.3 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਇਆ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ ਟੈਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਦੇ 23% ਵਾਧੇ (ਜੋ $9.1 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੇ) ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। AI-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਇਹ ਪੂੰਜੀ ਦਾਖਲਾ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ (Enterprise Software), ਸਾਈਬਰਸੁਰੱਖਿਆ (Cybersecurity) ਅਤੇ ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਸਿਸਟਮਜ਼ (Industrial Systems) ਵਿੱਚ ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਭਰੋਸਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ, ਇਹ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਹੈ ਕਿ 2025 ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ $225.8 ਬਿਲੀਅਨ ਵਿੱਚੋਂ ਭਾਰਤ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਸਿਰਫ਼ 0.6% ਤੋਂ 1.34% ਰਿਹਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ 2020 ਦੇ 5% ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਭਾਰਤ ਦੀ ਕੁੱਲ VC ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਵਧ ਕੇ 12.3% ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਬੇਸਿਕ ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ (Foundational Model Development) ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਫੋਕਸਡ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ-ਡ੍ਰਾਈਵਨ (Application-Driven) ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਖਾਈ (The Execution Chasm)

AI ਦੇ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕ ਕੌੜੀ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਰਫ਼ 26% Deeptech ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਹੀ ਸੀਡ ਤੋਂ ਸੀਰੀਜ਼ A ਫੰਡਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 85% ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਹ 'Valley of Death' ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Deeptech ਵੈਂਚਰਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਬੋਤਲਨੈਕ (Bottleneck) ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ (Research), ਵਿਕਾਸ (Development) ਅਤੇ ਵਪਾਰੀਕਰਨ (Commercialization) ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੋਣਵੇਂ (Selective) ਹੋਏ ਨਿਵੇਸ਼ਕ 'ਵਾਲੀਅਮ-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਐਕਸਪੈਂਸ਼ਨ' (Volume-driven expansion) ਤੋਂ 'ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ-ਲੈੱਡ ਮੈਚਿਊਰਿਟੀ' (Execution-led maturity) ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਵੈਂਚਰਜ਼ ਵੱਲ ਪੂੰਜੀ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਦੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਵਾਅਦਾਖਿਲਾਫੀ ਵਾਲੀ AI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹੋਵੇ, ਮਾਲੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ (Revenue quality), ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ (Governance) ਅਤੇ ਮੁਨਾਫਾ ਕਮਾਉਣ ਦੇ ਸਮੇਂ (Time to profitability) 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। Deeptech ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਟਿਲਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ R&D ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਸਰਕਾਰੀ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸੇਲਜ਼ ਚੱਕਰ (Sales cycles) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ ਵੱਲ ਦੇਖਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੁੱਲ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ (Valuation Headwinds & Investor Selectivity)

ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਵਿਕਾਸ ਪੜਾਅ (Disciplined phase of growth) ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲ (Valuation) 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਂਚ ਵੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਵ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੇ AI ਸਟਾਕਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਵੱਧ ਰਹੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੇਖੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਬੁਲਬੁਲੇ (Bubble) ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਕਾਰਨ 2025 ਵਿੱਚ ਭਾਰਤੀ IT ਸਟਾਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (FIIs) ਦੇ ਨਿਕਾਸ (Outflows) $8.5 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਏ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਭਾਰਤ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਸ਼ੁੱਧ AI ਪਲੇਅਜ਼ (Pure AI plays) ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਲੈਣ (Profit-taking) ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਥਕਾਵਟ (Valuation fatigue) ਦਾ ਅਸਰ AI ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਹੁਣ ਘੱਟ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਮੌਕਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਚੈੱਕਸ (Larger checks) ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵੈਂਚਰਜ਼ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੂਡਕਟ-ਮਾਰਕੀਟ ਫਿੱਟ (Product-market fit) ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਇਕਨਾਮਿਕਸ (Unit economics) ਸਾਬਤ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਇਹ ਚੋਣਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਫੰਡਿੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ, ਅਣ-ਪ੍ਰੂਵਡ Deeptech ਕਨਸੈਪਟਸ (Concepts) ਲਈ ਗ੍ਰੋਥ ਕੈਪੀਟਲ (Growth capital) ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਸੈਕਟਰਲ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਨਜ਼ਰੀਆ (Sectoral Nuances and Future Outlook)

AI ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਡਵਾਂਸਡ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ (Advanced manufacturing), ਸਪੇਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (Space technology), ਰੋਬੋਟਿਕਸ (Robotics) ਅਤੇ ਕਲਾਈਮੇਟ ਟੈਕ (Climate tech) ਵਰਗੇ ਹੋਰ Deeptech ਡੋਮੇਨ (Domains) ਵੀ ਸਰਕਾਰੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ (Government initiatives) ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧ ਰਹੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਦਿਲਚਸਪੀ ਕਾਰਨ ਗਤੀ (Momentum) ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਭਾਰਤ ਕੋਲ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਾਲਾ ਕਿਨਾਰਾ (Competitive edge) ਹੈ। ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ M&A ਗਤੀਵਿਧੀ (M&A activity) ਅਤੇ ਟੈਕ IPOs (Tech IPOs) ਦੀ ਵਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੀ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ (Exit opportunities) ਦੇ ਪਰਿਪੱਕ (Maturing) ਹੋਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਰਤ ਦੇ Deeptech ਸੈਕਟਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ AI-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ, ਮੂਲ ਚੁਣੌਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ (Prototypes) ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ (Paying customers) ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਾਲੀਆ (Scalable revenue) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ (Technical talent), ਸਹਾਇਕ ਨੀਤੀਆਂ (Supportive policies) ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਘਰੇਲੂ ਬਾਜ਼ਾਰ (Domestic market) ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਇੱਕ ਫਲਦਾਇਕ ਜ਼ਮੀਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਵਪਾਰਕ ਸਫਲਤਾ (Sustained commercial success) ਵਿਚਕਾਰ ਗੈਪ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਭੇਦ (Critical differentiator) ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।