भारत में AI को लेकर निवेशकों का उत्साह लगातार बढ़ रहा है. दुनियाभर में AI तकनीक की मांग बढ़ने के साथ भारतीय स्टार्टअप इकोसिस्टम में भी बड़े निवेश आने लगे हैं. हालांकि, इस निवेश का फायदा सभी कंपनियों को समान रूप से नहीं मिल रहा है. ईटी की रिपोर्ट के मुताबिक, ट्रैक्सन के आंकड़ों से पता चलता है कि जनवरी से सितंबर 2026 के दौरान भारतीय AI स्टार्टअप्स ने कुल 1.6 अरब डॉलर की फंडिंग जुटाई. एक साल पहले इसी अवधि में यह रकम 67.7 करोड़ डॉलर थी. यानी निवेश की रकम में तेज बढ़ोतरी हुई है, लेकिन निवेश पाने वाली कंपनियों की संख्या और फंडिंग राउंड घट गए हैं. इससे साफ है कि निवेशक अब बड़ी रकम कुछ चुनिंदा कंपनियों पर लगा रहे हैं.
1.6 अरब डॉलर की फंडिंग, लेकिन कंपनियों की संख्या घटी
AI स्टार्टअप्स की फंडिंग में बढ़ोतरी के बावजूद निवेश का दायरा सीमित हुआ है. रिपोर्ट के मुताबिक: जनवरीसितंबर 2026 में AI स्टार्टअप्स ने 1.6 अरब डॉलर जुटाए. 2025 की समान अवधि में यह रकम 67.7 करोड़ डॉलर थी. फंडिंग राउंड की संख्या 142 से घटकर 81 रह गई. निवेश हासिल करने वाली कंपनियों की संख्या 126 से घटकर 70 रह गई. फंडिंग राउंड में करीब 43% और निवेश पाने वाली कंपनियों की संख्या में 44% की गिरावट आई. इसका मतलब है कि भारत में AI सेक्टर में निवेश तो बढ़ रहा है, लेकिन पैसा ज्यादा कंपनियों तक पहुंचने के बजाय कुछ बड़े स्टार्टअप्स के पास केंद्रित हो रहा है.
चार बड़े सौदों ने जुटाई कुल फंडिंग की 72% रकम
इस साल AI सेक्टर में हुए चार बड़े फंडिंग सौदों ने कुल निवेश का लगभग 72% हिस्सा हासिल किया. इनमें Neysa AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी ने 60 करोड़ डॉलर की फंडिंग जुटाई. Sarvam जेनरेटिव AI प्लेटफॉर्म ने 25.5 करोड़ डॉलर का फंडिंग राउंड पूरा किया. Yotta AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी ने 15 करोड़ डॉलर जुटाए. Emergent AI आधारित ऐप बनाने वाले प्लेटफॉर्म ने 13 करोड़ डॉलर की फंडिंग हासिल की. इन चारों कंपनियों के बड़े निवेश ने भारतीय AI स्टार्टअप सेक्टर की कुल फंडिंग को काफी ऊपर पहुंचाया है. Tracxn की कोफाउंडर नेहा सिंह ने ईटी की रिपोर्ट में कहा कि AI में निवेश की रकम बढ़ी है, लेकिन सौदों की संख्या बढ़ने के बजाय कम हुई है. इस बढ़ोतरी का बड़ा हिस्सा AI इंफ्रास्ट्रक्चर से जुड़े निवेश से आया है.
AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर निवेशकों का सबसे ज्यादा भरोसा
इस समय निवेशकों की सबसे ज्यादा दिलचस्पी AI इंफ्रास्ट्रक्चर में दिखाई दे रही है. इसमें डेटा सेंटर, कंप्यूटिंग क्षमता, AI क्लाउड और बड़े AI मॉडल तैयार करने के लिए जरूरी तकनीक शामिल है. Tracxn के आंकड़ों के अनुसार, 2026 के पहले नौ महीनों में AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों ने 1.2 अरब डॉलर की फंडिंग जुटाई. यह भारत के कुल AI निवेश का लगभग 75% है. एक साल पहले इसी अवधि में इस क्षेत्र को सिर्फ 14.5 करोड़ डॉलर का निवेश मिला था. यानी AI इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करीब 8.3 गुना बढ़ गया.
इस क्षेत्र में निवेश बढ़ने की प्रमुख वजह AI मॉडल को ट्रेन करने और चलाने के लिए बड़े स्तर पर कंप्यूटिंग क्षमता की जरूरत है. बड़ी कंपनियों को अपने AI सिस्टम के लिए हाईपरफॉर्मेंस कंप्यूटिंग, सर्वर, नेटवर्किंग, बिजली और कूलिंग जैसी सुविधाओं की जरूरत होती है. इसलिए निवेशक उन कंपनियों को प्राथमिकता दे रहे हैं, जो इस पूरी व्यवस्था को तैयार कर सकती हैं.
AI एप्लिकेशन बनाने वाले स्टार्टअप्स की मुश्किल बढ़ी
जहां AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों को बड़े निवेश मिल रहे हैं, वहीं AI एप्लिकेशन बनाने वाले स्टार्टअप्स के लिए स्थिति चुनौतीपूर्ण है. ये कंपनियां AI का इस्तेमाल करके हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग, फाइनेंस, एनर्जी, शिक्षा और दूसरे क्षेत्रों के लिए सॉफ्टवेयर और डिजिटल प्रोडक्ट बनाती हैं. Tracxn के मुताबिक, भारतीय AI एप्लिकेशन स्टार्टअप्स ने 2026 के पहले नौ महीनों में 39 करोड़ डॉलर जुटाए. पिछले साल इसी अवधि में यह रकम 53.2 करोड़ डॉलर थी. इस तरह एप्लिकेशन स्टार्टअप्स की फंडिंग में करीब 27% की गिरावट आई.
इस क्षेत्र में भी एक बड़ा अंतर देखने को मिला है. वर्टिकल AI यानी किसी खास इंडस्ट्री के लिए AI बनाने वाले स्टार्टअप्स की फंडिंग 87% घटकर 4.1 करोड़ डॉलर रह गई. कंज्यूमर AI एप्लिकेशन को सिर्फ 10 लाख डॉलर की फंडिंग मिली. एंटरप्राइज AI एप्लिकेशन को 34.8 करोड़ डॉलर का निवेश मिला, जो पिछले साल से 70% ज्यादा है. हालांकि, एंटरप्राइज AI में भी Emergent और DESCRIPTOR Freehand जैसे दो स्टार्टअप्स ने कुल फंडिंग का करीब 79% हिस्सा हासिल किया.
निवेशकों को अब सिर्फ AI का नाम नहीं, कमाई का मॉडल चाहिए
AI स्टार्टअप्स के सामने सबसे बड़ी चुनौती अब केवल फंडिंग जुटाना नहीं, बल्कि अपने प्रोडक्ट के लिए वास्तविक ग्राहक और कमाई का मॉडल तैयार करना है. निवेशक अब स्टार्टअप्स से कुछ सीधे सवाल पूछ रहे हैं. जैसे आपका AI प्रोडक्ट किस समस्या का समाधान करता है? इसके लिए पैसे कौन देगा? ग्राहक इसे नियमित रूप से क्यों इस्तेमाल करेगा? नया AI मॉडल आने पर भी आपका प्रोडक्ट कितना उपयोगी रहेगा? क्या कंपनी के पास अपना डेटा और अलग तकनीकी क्षमता है?
Inflexor Ventures के मैनेजिंग पार्टनर वेंकट वल्लभनेनी ने ईटी की रिपोर्ट में कहा कि भारतीय कंपनियां AI प्रोडक्ट का पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने में दिलचस्पी दिखाती हैं, लेकिन वास्तविक खरीद ऑर्डर देने में काफी समय लगाती हैं. ऐसे में स्टार्टअप्स कई महीनों तक कंपनियों के साथ परीक्षण करते रहते हैं, लेकिन उन्हें व्यावसायिक सौदा नहीं मिल पाता. यही वजह है कि निवेशक अब उन स्टार्टअप्स को ज्यादा महत्व दे रहे हैं, जिनके पास स्पष्ट बिजनेस मॉडल और भुगतान करने वाले ग्राहक हैं.
भारत के लिए कहां है AI में सबसे बड़ा अवसर?
विशेषज्ञों का मानना है कि भारत को केवल बड़े AI मॉडल बनाने की दौड़ में अमेरिका और चीन से मुकाबला करने के बजाय उन क्षेत्रों पर ध्यान देना चाहिए, जहां देश की औद्योगिक विशेषज्ञता मजबूत है. मैन्युफैक्चरिंग, इंडस्ट्रियल ऑटोमेशन, रोबोटिक्स, एनर्जी, फार्मा और सप्लाई चेन जैसे क्षेत्रों में AI का इस्तेमाल बड़े कारोबारी अवसर पैदा कर सकता है.
CapitalA के संस्थापक और लीड इन्वेस्टर अंकित केडिया के मुताबिक, AI की वास्तविक कारोबारी उपयोगिता तब सामने आएगी, जब यह कंपनियों की उत्पादकता बढ़ाएगा, संचालन की लागत घटाएगा और संसाधनों का बेहतर इस्तेमाल करने में मदद करेगा. यानी सिर्फ AI आधारित प्रोडक्ट बनाना पर्याप्त नहीं होगा. कंपनियों को यह भी साबित करना होगा कि उनका प्रोडक्ट कारोबार को वास्तविक फायदा पहुंचा रहा है.
