सैद मिया, Stormbreaker Ventures के संस्थापक और प्रबंध GP — साक्षात्कार शृंखला

सैद मिया Stormbreaker Ventures के संस्थापक और प्रबंध जनरल पार्टनर (GP) हैं। यह शुरुआती चरण की वेंचर कैपिटल फर्म प्री-सीड और सीड दौर में कनेक्टिविटी इन्फ्रास्ट्रक्चर, AI-RAN, Open RAN, एज कंप्यूटिंग, सैटेलाइट और सेल्युलर नेटवर्क के अभिसरण, IoT, कनेक्टेड मोबिलिटी तथा अमेरिकी विनिर्माण के आधुनिकीकरण में निवेश करती है। उनके साथी GP में वेड ओस्टरमैन (Clearnet Communications के संस्थापक, जिसे Telus ने 6.6 अरब डॉलर में खरीदा; Bell Canada के पूर्व शीर्ष कार्यकारी, जहां उन्होंने बाजार पूंजीकरण में 50 अरब डॉलर जोड़े), डेरेक एबरले (लगभग एक दशक तक Qualcomm (QCOM ) के अध्यक्ष रहे) और ग्लेन लुरी (AT&T (T ) Mobility and Consumer Operations के पूर्व अध्यक्ष और CEO) शामिल हैं। सैद की पृष्ठभूमि दूरसंचार क्षेत्र की निवेश बैंकिंग में है; उन्होंने Stormbreaker का निवेश दृष्टिकोण तैयार किया और टीम गठित की।

Stormbreaker Ventures की स्थापना से पहले आपने Citi और PJT Partners (PJT ) जैसी संस्थाओं में वर्षों तक बड़ी दूरसंचार, सेमीकंडक्टर और बुनियादी ढांचा कंपनियों को सलाह दी। आपको कब और क्यों लगा कि सबसे बड़ा अवसर स्थापित कंपनियों को सलाह देने में नहीं, बल्कि AI युग का बुनियादी ढांचा तैयार करने वाले स्टार्टअप का समर्थन करने में है?

सलाहकार के तौर पर काम करते हुए मुझे धीरे-धीरे उभरती एक समस्या को करीब से देखने का मौका मिला। मैं दुनिया के कुछ सबसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचों — स्पेक्ट्रम, नेटवर्क संरचना और सेमीकंडक्टर आपूर्ति-श्रृंखलाओं — से जुड़े सौदों पर काम कर रहा था। बार-बार एक ही स्थिति दिखती थी: स्थापित कंपनियां AI बदलाव का पैमाना समझती थीं, लेकिन पूंजी आवंटन, विलय-अधिग्रहण की समयसीमा और संगठनात्मक प्रोत्साहन उन्हें संरचनात्मक रूप से इतना तेज कदम उठाने नहीं देते थे कि वे AI के लिए वास्तव में जरूरी बुनियादी ढांचे पर नियंत्रण हासिल कर सकें। वे मौजूदा नेटवर्क को बेहतर बना रही थीं, अगली पीढ़ी के नेटवर्क को नहीं।

विभिन्न सलाहकारी परियोजनाओं में इस अवलोकन को जितनी कड़ाई से परखा, उतना ही स्पष्ट हुआ कि वास्तविक मूल्य उन संगठनों के भीतर पैदा नहीं होगा। उसे ऐसे संस्थापक बनाएंगे जो पुराने तंत्रों की सीमाओं से मुक्त होकर मशीन-संचालित अर्थव्यवस्था के लिए जरूरी कनेक्टिविटी ढांचा, एज कंप्यूटिंग संरचना और शुरू से AI के लिए डिज़ाइन किया गया नेटवर्क इन्फ्रास्ट्रक्चर तैयार कर सकें। एक समय पर बौद्धिक ईमानदारी का तकाजा यही था कि इस परिवर्तन पर सलाह देना बंद करके इसके लिए पूंजी लगाना शुरू करूं।

Stormbreaker AI के बुनियादी ढांचे की उस आधारभूत परत पर केंद्रित है जिसे रूपक में “कुदाल और फावड़े” कहा जाता है। आपको क्यों लगता है कि बुनियादी ढांचा कंपनियां अनुप्रयोग-स्तर के कई AI स्टार्टअप की तुलना में अधिक टिकाऊ दीर्घकालिक मूल्य हासिल कर सकती हैं?

अनुप्रयोगों की परत आकर्षक है, लेकिन उसमें ऐसी संरचनात्मक कमजोरियां भी हैं जो अभी मूल्यांकन में पूरी तरह शामिल नहीं हैं। जब आधारभूत मॉडल मानकीकृत और एक-दूसरे की जगह इस्तेमाल होने वाले उत्पाद बन जाएंगे — और ऐसा होगा — तो अनुप्रयोगों के कई प्रतिस्पर्धात्मक सुरक्षा-कवच तेजी से गायब हो जाएंगे। GPT-4 पर प्रशिक्षण करने वाली कंपनियों को अब GPT-5 और फिर GPT-6 का सामना करना है। दूसरी सेवा अपनाने की लागत कम है क्योंकि ऐप किसी और के बुनियादी ढांचे पर बने हैं।

भौतिक परत अलग है। स्पेक्ट्रम संसाधन, रेडियो एक्सेस नेटवर्क, एज कंप्यूटिंग की तैनाती और सैटेलाइट से सेल्युलर नेटवर्क के बीच कनेक्शन हस्तांतरण का बुनियादी ढांचा बनाना महंगा है, उसकी नकल तैयार करने में समय लगता है और वह ग्राहकों के कामकाज में गहराई से जुड़ जाता है। नेटवर्क प्रभाव वास्तविक और टिकाऊ हैं। कोई औद्योगिक निर्माता उत्पादन स्थल पर निजी 5G और एज AI जोड़ ले तो नया मॉडल आने पर उसे उखाड़ नहीं देता। बुनियादी ढांचा परिचालन की नींव बन जाता है।

समय का पहलू भी अहम है। AI के भौतिक ढांचे का निर्माण अभी शुरुआती दौर में है। भविष्य की AI अर्थव्यवस्था नेटवर्क से जो मांगेगी और आज जो मौजूद है, उनके बीच बहुत बड़ा अंतर है। उसे पाटने में कम से कम एक दशक तक लगातार पूंजी और नवाचार चाहिए होंगे। इसका जोखिम उस दांव से एकदम अलग है कि कौन-सा चैटबॉट 18 महीनों में उद्यम उत्पादकता का बाजार जीतेगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित रेडियो एक्सेस नेटवर्क (AI-RAN), एज कंप्यूटिंग और सैटेलाइट-सेल्युलर अभिसरण पर ध्यान बढ़ रहा है। व्यापक वेंचर कैपिटल समुदाय इनमें से किस बदलाव को अब भी सबसे ज्यादा गलत समझता है?

बिना संदेह AI-RAN को। वेंचर कैपिटल समुदाय ने इसे मुख्यतः दूरसंचार का विषय माना है — मौजूदा रेडियो एक्सेस ढांचे में क्रमिक सुधार। उसने यह नहीं पहचाना कि वास्तव में यह पूरे नेटवर्क में बुद्धिमत्ता के वितरण की संरचना में बुनियादी बदलाव है।

पारंपरिक RAN के नेटवर्क किनारे पर अपनी बुद्धिमत्ता नहीं होती। AI-RAN इसे बदलता है। अनुमान-प्रक्रिया, यानी इन्फरेंस, और वास्तविक समय में निर्णय सीधे रेडियो परत में पहुंचते हैं। इसका विलंबता, ऊर्जा दक्षता और बड़े पैमाने पर स्वायत्त AI की तैनाती की आर्थिक व्यवहार्यता पर गहरा असर पड़ता है। यह आधारभूत घटक कारखाने के रोबोट, राजमार्ग के स्वायत्त वाहन या लॉजिस्टिक्स मार्ग के ड्रोन को हर निर्णय हाइपरस्केलर के क्लाउड तक भेजे बिना एक मिलीसेकंड से भी कम समय में प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है।

अधिकांश सामान्य क्षेत्रों में निवेश करने वाले वेंचर निवेशकों के पास इस अंतर को स्पष्ट देखने लायक गहरी दूरसंचार समझ नहीं है। वे अनुप्रयोग और डेटा स्तर पर AI समझते हैं, लेकिन रेडियो एक्सेस नेटवर्क सिलिकॉन वैली के लिए ऐतिहासिक रूप से एक ब्लैक बॉक्स रहा है। Stormbreaker इसी कमी को दूर करने के लिए बना है। हमारी साझेदार टीम में ऐसे लोग हैं जिन्होंने बड़े पैमाने पर ये नेटवर्क चलाए हैं। हम तकनीकी संरचना और व्यावसायिक परिस्थितियों को उस गहराई से समझते हैं जो सामान्य निवेशकों के पास नहीं होती।

आपने कहा है कि पुराने नेटवर्क मशीन-संचालित अर्थव्यवस्था के लिए अनुकूल नहीं हैं। कौन-सी सबसे बड़ी बुनियादी ढांचा बाधाएं आज की दूरसंचार और औद्योगिक प्रणालियों को बड़े पैमाने पर स्वायत्त AI का समर्थन करने से रोकती हैं?

तीन प्रमुख बाधाओं पर मैं लगातार विचार करता हूं।

विलंबता की संरचना। इंटरनेट और सेल्युलर नेटवर्क मनुष्य की गति वाली बातचीत के लिए डिज़ाइन हुए थे। मनुष्य को 50 मिलीसेकंड का विलंब महसूस नहीं होता, लेकिन स्वायत्त प्रणाली उसे महसूस करती है। कई मामलों में यही सुरक्षित और विनाशकारी निर्णय का अंतर है। पुराने कोर नेटवर्क की ट्रैफिक भेजने की संरचना औद्योगिक AI की पूर्वनिर्धारित, कम विलंबता की जरूरतों के अनुरूप नहीं है।

नेटवर्क किनारे पर बुद्धिमत्ता की कमी। अधिकांश औद्योगिक नेटवर्क अब भी एज ढांचे को डेटा केंद्रीय कंप्यूटिंग वातावरण तक पहुंचाने वाला निष्क्रिय माध्यम मानते हैं। लेकिन बड़े पैमाने पर स्वायत्त AI के लिए स्थानीय बुद्धिमत्ता जरूरी है। यदि हर निर्णय को WAN से होकर गुजरना पड़े, तो कारखाने, बंदरगाह या लॉजिस्टिक्स केंद्र को स्वायत्त रूप से नहीं चलाया जा सकता। कंप्यूटिंग, स्टोरेज और इन्फरेंस की क्षमता काम होने की जगह पर या उसके पास चाहिए, जबकि अधिकांश मौजूदा तैनातियां ऐसी नहीं हैं।

परस्पर संचालन की क्षमता और विखंडन। औद्योगिक वातावरण में OT प्रणालियां, स्वामित्वाधीन प्रोटोकॉल और ऐसे पुराने हार्डवेयर मिले-जुले हैं जो आधुनिक कनेक्टिविटी मानकों से दशकों पहले के हैं। इन्हें AI परत से सुसंगत संचार करने योग्य बनाना बड़ी एकीकरण चुनौती है। जिन्होंने इन वातावरणों में वास्तव में तैनाती नहीं की, वे इसे आसानी से कम आंक सकते हैं। भौतिक परिचालन जगत और उसके ऊपर की AI परत के बीच बुद्धिमान कड़ी बनकर इस समस्या को हल करने वाले स्टार्टअप बहुत मूल्यवान होंगे।

Qualcomm, Ericsson (ERIC ) और Nokia जैसी कंपनियां AI व सॉफ्टवेयर कंपनियों का अधिग्रहण बढ़ा रही हैं। क्या यह दूरसंचार और बुनियादी ढांचा तकनीक में लंबे समेकन चक्र की शुरुआत है?

हां, और मेरा मानना है कि हम अभी शुरुआत में हैं। Qualcomm, Ericsson और Nokia जो कर रही हैं वह अवसरवादी सौदेबाजी नहीं, रणनीतिक जरूरत है। वे समझती हैं कि बुनियादी ढांचे का आर्थिक केंद्र सॉफ्टवेयर और AI परत की ओर जा रहा है। कोई भी कंपनी बाजार की मांग के अनुरूप गति से अपनी जरूरत की हर चीज आंतरिक रूप से नहीं बना सकती।

अधिक गहरी बात यह है कि इस क्षेत्र के AI के लिए शुरू से बने स्टार्टअप ऐसी क्षमताएं विकसित कर रहे हैं जिन्हें स्थापित कंपनियां वास्तव में अपने भीतर दोहरा नहीं सकतीं। वजह प्रतिभा या पूंजी नहीं, संरचना को स्वतंत्र रूप से डिज़ाइन करने की आजादी है। जब बचाने के लिए पुरानी उत्पाद शृंखला और बनाए रखने के लिए 10 अरब डॉलर का ग्राहक संबंध न हो, तो AI युग की प्रणालियां मूल सिद्धांतों से डिज़ाइन की जा सकती हैं। इससे संरचनात्मक रूप से अलग परिणाम मिलते हैं।

Stormbreaker के लिए यह पोर्टफोलियो कंपनियों से भविष्य में निवेश निकासी की सोच का महत्वपूर्ण हिस्सा है। हम सबसे संभावित रणनीतिक खरीदारों से सक्रिय रूप से संबंध बना रहे हैं। हमारी GP टीम के कई संगठनों के निर्णयकर्ताओं से निजी पेशेवर संबंध हैं, जिनसे हमें विलय-अधिग्रहण की ऐसी योजनाओं की जानकारी मिलती है जो अधिकतर शुरुआती निवेशकों को नहीं मिलती। Nokia Growth Partners या Ericsson Ventures की किसी वित्तपोषण दौर में भागीदारी सिर्फ निवेशकों के विश्वास की पुष्टि नहीं है, बल्कि रणनीतिक रुचि की दिशा का संकेत भी है।

अगले पांच वर्षों में एज AI कितना महत्वपूर्ण हो जाएगा, खासकर विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स, रोबोटिक्स और औद्योगिक स्वचालन जैसे क्षेत्रों में, जहां विलंबता और विश्वसनीयता अत्यंत महत्वपूर्ण हैं?

इन क्षेत्रों में यह अगले पांच वर्षों की निर्णायक बुनियादी ढांचा थीम होगी—इसमें कोई संदेह नहीं है। सवाल यह नहीं है कि एज AI महत्वपूर्ण है या नहीं, बल्कि यह है कि इसे लागू करने वाली कंपनियों के पास इसे विश्वसनीय रूप से सहारा देने वाला अंतर्निहित बुनियादी ढांचा है या नहीं।

इस दिशा में विनिर्माण संभवतः सबसे आगे है। AI-संचालित गुणवत्ता नियंत्रण, पूर्वानुमानित रखरखाव और स्वायत्त उत्पादन लाइनों का आर्थिक औचित्य पहले ही मजबूत है, और बड़े निर्माता तेजी से इसलिए आगे बढ़ रहे हैं क्योंकि निवेश पर प्रतिफल मापने योग्य और तत्काल है। बाधा AI मॉडल नहीं हैं—बाधा वह नेटवर्क और कंप्यूट बुनियादी ढांचा है जो कारखाने के स्तर पर रियल-टाइम इन्फरेंस को व्यावहारिक बनाता है।

लॉजिस्टिक्स और कनेक्टेड मोबिलिटी इस यात्रा में कुछ अधिक शुरुआती चरण में हैं, लेकिन तेजी से आगे बढ़ेंगे। स्वायत्त माल ढुलाई, स्मार्ट बंदरगाह संचालन और AI-संचालित आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन का प्रति इकाई लागत और आय पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है। निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण बारीकी यह है कि एज AI कोई एकल बुनियादी ढांचा श्रेणी नहीं, बल्कि पूरा स्टैक है। एज पर कंप्यूट, कनेक्टिविटी, बिजली प्रबंधन और सॉफ्टवेयर ऑर्केस्ट्रेशन—सभी को साथ मिलकर काम करना होता है। अलग-अलग पॉइंट सॉल्यूशन के बजाय इस पूरे स्टैक में एकीकृत समाधान बनाने वाली कंपनियां ही सबसे अधिक टिकाऊ होंगी।

औद्योगिक आधुनिकीकरण और उत्पादन को देश में वापस लाना, अमेरिका और कनाडा दोनों में प्रमुख नीतिगत प्राथमिकताएं बन गए हैं। मौजूदा AI बुनियादी ढांचा उछाल का कितना हिस्सा शुद्ध व्यावसायिक मांग के बजाय भू-राजनीति और राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं से प्रेरित है?

इस क्षेत्र के अधिकांश निवेशक सार्वजनिक रूप से जितना स्वीकार करना चाहते हैं, उससे कहीं अधिक। मैं सीधे कहूंगा: राष्ट्रीय सुरक्षा का पहलू बुनियादी ढांचा परत के लिए वास्तविक और संरचनात्मक अनुकूल कारक है, केवल चर्चा का विषय नहीं।

अमेरिकी सरकार इस निष्कर्ष पर पहुंची है—और मेरे विचार से सही ढंग से—कि AI में नेतृत्व केवल आर्थिक प्रश्न नहीं है। यह संप्रभुता का प्रश्न है। AI जिस भौतिक बुनियादी ढांचे पर चलता है उसे कौन नियंत्रित करता है, सेमीकंडक्टर कौन बनाता है और महत्वपूर्ण औद्योगिक सुविधाओं के भीतर निजी नेटवर्क कौन तैयार करता है—ये जितने व्यावसायिक निर्णय हैं, उतने ही राष्ट्रीय सुरक्षा संबंधी भी हैं। CHIPS Act, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की सुरक्षा से जुड़ी कार्यकारी कार्रवाइयां, और एज AI व संप्रभु कंप्यूट के प्रति अमेरिकी रक्षा विभाग का निवेश रुख—ये अस्थायी राजनीतिक घटनाएं नहीं हैं। ये घरेलू बुनियादी ढांचा क्षमता के रणनीतिक महत्व पर टिकाऊ द्विदलीय सहमति को दर्शाते हैं।

Stormbreaker के लिए इससे कंपनियों की एक अत्यंत विशिष्ट श्रेणी बनती है जिसे हम आकर्षक मानते हैं: ऐसे बुनियादी ढांचा व्यवसाय जहां राष्ट्रीय सुरक्षा और व्यावसायिक उपयोग-मामले एक-दूसरे से मिलते हैं। उन परिवेशों के ग्राहक—संघीय एजेंसियां, रक्षा ठेकेदार और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा संचालक—बजट की वह निश्चितता और रणनीतिक धैर्य रखते हैं जो केवल व्यावसायिक ग्राहकों में अक्सर नहीं मिलता। टिकाऊ मांग और मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोग का यही मेल हम शुरुआती चरण की बुनियादी ढांचा कंपनी में चाहते हैं।

आपके ऑपरेटर नेटवर्क में AT&T Mobility, Bell Canada और Qualcomm जैसी कंपनियों के पूर्व अधिकारी शामिल हैं। अनुभवी दूरसंचार नेता ऐसी कौन-सी परिचालन अंतर्दृष्टियां लाते हैं जिन्हें पारंपरिक Silicon Valley निवेशक अक्सर नजरअंदाज कर देते हैं?

ईमानदार जवाब है: भौतिक बुनियादी ढांचे वाले परिवेशों में बड़े पैमाने पर तैनाती और संचालन के लिए वास्तव में क्या चाहिए, उसके प्रति गहरा सम्मान।

Silicon Valley की निवेश संस्कृति ऐतिहासिक रूप से सॉफ्टवेयर के लिए अनुकूलित रही है—ऊंचे मार्जिन, तेज पुनरावृत्ति चक्र, अपेक्षाकृत कम पूंजीगत तीव्रता और ग्राहक अधिग्रहण की ऐसी गतिशीलता जिसे साफ तौर पर मॉडल किया जा सके। बुनियादी ढांचा इस तरह काम नहीं करता। नेटवर्क तैनाती में उद्यम और दूरसंचार ग्राहकों के साथ कई वर्षों के बिक्री चक्र होते हैं। मौजूदा परिचालन प्रौद्योगिकी परिवेशों के साथ एकीकरण जटिल और धीमा होता है। नियामकीय संपर्क वास्तविक हैं और बाजार में उतरने की समयसीमा को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं। ऑपरेटर संबंध—दूरसंचार कंपनी की स्वीकृति, नेटवर्क एकीकरण समझौते और स्पेक्ट्रम तक पहुंच—कोई औपचारिकता नहीं, बल्कि ऐसा रणनीतिक संसाधन है जिसे बनाने में वर्षों लगते हैं।

Wade Oosterman ने Clearnet का निर्माण किया और फिर Bell Canada में 50 अरब डॉलर के बाजार पूंजीकरण सृजन को आगे बढ़ाया, जबकि Glenn Lurie ने AT&T Mobility का नेतृत्व किया और जानते हैं कि बड़ी दूरसंचार कंपनियां विक्रेता संबंधों तथा नई तकनीक अपनाने के बारे में कैसे सोचती हैं। GP के रूप में उनका साथ होने का अर्थ है कि हम संस्थापकों और कंपनियों का मूल्यांकन ऐसे मानक पर कर सकते हैं जिस तक अधिकांश शुरुआती चरण के निवेशकों की पहुंच ही नहीं होती। जब कोई संस्थापक किसी बड़ी दूरसंचार कंपनी के साथ अपनी बाजार-प्रवेश रणनीति हमारे सामने रखता है, तो हम सही सवाल पूछ सकते हैं—केवल उत्पाद-बाजार अनुकूलता के बारे में नहीं, बल्कि इस बारे में भी कि उन खरीद संगठनों की वास्तविक कार्यप्रणाली को देखते हुए व्यावसायिक संरचना व्यवहार्य है या नहीं। इस परिचालन गहराई का यह भी अर्थ है कि हमारी पोर्टफोलियो कंपनियों को केवल पूंजी से अधिक मिलता है। उन्हें निर्णयकर्ताओं से परिचय, उद्यम बिक्री चक्रों से गुजरने का मार्गदर्शन और उन बैठकों में विश्वसनीयता मिलती है जहां Stormbreaker के पीछे मौजूद व्यक्तियों के कारण उसके नाम का महत्व होता है।

AI बुनियादी ढांचा लगातार अधिक बिजली-गहन, पूंजी-गहन और आपूर्ति-श्रृंखला पर निर्भर होता जा रहा है। इस परिवेश में टिक सकने वाले स्टार्टअप को उन कंपनियों से क्या अलग करता है जो मजबूत तकनीक के बावजूद संघर्ष कर सकती हैं?

वे कंपनियां टिकती हैं जिन्होंने पूंजीगत तीव्रता को व्यवसाय पर बोझ मानने के बजाय अपने पक्ष में काम कराने का तरीका खोज लिया है।

बाजार-प्रवेश की संरचना। केवल प्रत्यक्ष उद्यम बिक्री पर निर्भर पूंजी-गहन बुनियादी ढांचा व्यवसाय धीरे बढ़ते हैं और नाजुक होते हैं। जो कंपनियां दूरसंचार भागीदारों, सिस्टम इंटीग्रेटरों या सरकारी खरीद चैनलों के माध्यम से वितरण विकसित करती हैं, वे तेजी से तैनाती कर सकती हैं और ऐसे आवर्ती राजस्व स्रोत बना सकती हैं जो उनकी पूंजी आवश्यकताओं को सहारा दें। व्यवसाय मॉडल को इसी परिवेश के अनुरूप तैयार करना होता है।

ग्राहक प्रोफाइल और अनुबंध संरचना। यदि आप बिजली-गहन एज कंप्यूट या नेटवर्क बुनियादी ढांचा बना रहे हैं, तो आपको ऐसे ग्राहकों की आवश्यकता है जिनका खरीद व्यवहार आपके पूंजी चक्र से मेल खाता हो। दीर्घकालिक अनुबंध, आधारभूत तैनातियां और बुनियादी ढांचे में सह-निवेश करने वाले रणनीतिक सहयोगी—ये केवल उपयोगी अतिरिक्त चीजें नहीं हैं। ये अस्तित्व की आवश्यकताएं हैं।

केवल इंजीनियरिंग नहीं, परिचालन में भी टीम की गहराई। मैंने तकनीकी रूप से उत्कृष्ट बुनियादी ढांचा स्टार्टअप को विफल होते देखा है क्योंकि वे आपूर्ति-श्रृंखला की जटिलता संभाल नहीं सके, सही विक्रेता संबंधों पर बातचीत नहीं कर सके, या पूंजी तेजी से समाप्त किए बिना बड़े पैमाने की तैनाती को अंजाम नहीं दे सके। जिन संस्थापकों ने यह पहले किया है—जिन्होंने वास्तव में बड़े पैमाने पर भौतिक बुनियादी ढांचा तैनात किया है—उन्हें केवल मजबूत इंजीनियरिंग योग्यताएं रखने वाले पहली बार के संस्थापकों पर बहुत बड़ा लाभ मिलता है।

आने वाले पांच से दस वर्षों में AI अर्थव्यवस्था को चलाने वाला बुनियादी ढांचा कैसा होगा? क्या भविष्य केंद्रीकृत हाइपरस्केलर के प्रभुत्व वाला होगा, या एज नेटवर्क, संप्रभु कंप्यूटिंग और औद्योगिक AI प्रणालियों में अधिक वितरित होगा?

वितरित होगा, लेकिन समान रूप से नहीं और हाइपरस्केलर की भूमिका के बिना भी नहीं। वास्तविक तस्वीर एक बहुस्तरीय संरचना की है, जो “हाइपरस्केलर सब कुछ जीत लेगा” और “एज क्लाउड की जगह ले लेगा”, दोनों कथनों से अधिक जटिल और दिलचस्प है।

हाइपरस्केलर प्रशिक्षण और बड़े पैमाने के इन्फरेंस कार्यों पर अपना प्रभुत्व बनाए रखेंगे। यह पूंजी की ऐसी प्रतिस्पर्धा है जो समेकन को बढ़ावा देती है, और हाइपरस्केलर इसे निर्णायक रूप से जीत चुके हैं। लेकिन काम होने के स्थान पर इन्फरेंस — कारखाने में, स्वायत्त वाहन के भीतर, सेल टावर के आधार पर या संप्रभु सरकारी डेटा केंद्र में — व्यापक रूप से वितरित होगा। विलंबता के भौतिक नियम, बैंडविड्थ का अर्थशास्त्र और डेटा संप्रभुता की राजनीति एक ही दिशा में ले जाते हैं: बुद्धिमत्ता को उस जगह के पास होना चाहिए जहां वह काम करती है।

दस साल के परिदृश्य में सबसे आकर्षक बात ऐसी नई बुनियादी ढांचा श्रेणी का उभरना है जिसका पिछली कंप्यूटिंग पीढ़ी में स्पष्ट समकक्ष नहीं था: निजी, विशेष उद्देश्य के लिए निर्मित संप्रभु और औद्योगिक कंप्यूट नेटवर्क, जो अपने भौतिक परिचालन वातावरण से गहराई से जुड़े हों। इन्हें बंदरगाह प्राधिकरण, रक्षा ठेकेदार, बड़े निर्माता या राष्ट्रीय सरकारें बनाती और नियंत्रित करती हैं। वजह हाइपरस्केलर विकल्प का अभाव नहीं, बल्कि डेटा की संवेदनशीलता, विलंबता की जरूरत और कार्यों का रणनीतिक महत्व है। Stormbreaker इसी बुनियादी ढांचा परत की ओर बढ़ रहा है। इस वितरित, संप्रभु और शुरू से AI के लिए बने तंत्र की नींव बनने वाली कंपनियां इस दशक में बनी सबसे प्रभावशाली बुनियादी ढांचा कंपनियों में होंगी। उनमें से अधिकतर अभी स्थापित भी नहीं हुई हैं।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानने के इच्छुक पाठक Stormbreaker Ventures की वेबसाइट देख सकते हैं।