Techable VC की अम्रिया विश्वनाथ के मुताबिक, फिजिकल AI अभी «लेगो के दौर» में है

NVIDIA में रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के प्रोडक्ट मार्केटिंग का नेतृत्व सात साल तक करने वाली अम्रिया विश्वनाथ ने शुरुआती चरण के निवेश पर केंद्रित Techable VC की स्थापना की और संस्थापक व मैनेजिंग पार्टनर के रूप में फिजिकल AI में निवेश कर रही हैं। TechCrunch के पॉडकास्ट «Equity» में उन्होंने फिजिकल AI के दायरे, रोबोटिक्स उद्योग की मौजूदा स्थिति और निवेश के लिए कंपनियों को परखने के अपने नज़रिये पर बात की। उन्होंने रोबोटिक्स उद्योग की मौजूदा स्थिति को «लेगो का दौर» बताया, जिसमें बुनियादी पुर्जों को फिर से जोड़ने का काम चल रहा है।

फिजिकल AI का रूप रोबोट जैसा होना ज़रूरी नहीं

फिजिकल AI या एम्बॉडीड AI सुनकर बहुत से लोगों को चलते या नाचते हुए ह्यूमनॉइड रोबोटों के वीडियो याद आते होंगे। लेकिन विश्वनाथ की परिभाषा इससे कहीं व्यापक है। उनके मुताबिक, इसमें «अणु, सामग्री, दवाइयाँ» और कारखानों की उत्पादन लाइनों पर काम करने वाली मशीनें भी शामिल हैं।

दूसरे शब्दों में, फिजिकल AI का मतलब रोबोटों की किस्में बढ़ाना नहीं, बल्कि उन चीज़ों का दायरा बढ़ाना है जिन पर AI काम कर सकता है—स्क्रीन से बाहर, वास्तविक दुनिया तक। टेक्स्ट और तस्वीरें बनाने वाला AI वास्तविक पदार्थों और प्रक्रियाओं तक पहुँचता है। इस नज़रिये से देखें तो निवेश के अवसर भी सिर्फ़ रोबोटिक्स कंपनियों तक सीमित नहीं रहते। वास्तव में, उनका फंड रोबोटिक्स, पदार्थ विज्ञान और जीवन विज्ञान—इन तीन क्षेत्रों में निवेश करता है।

मुझे खुद यह व्यापक परिभाषा विश्वसनीय लगती है। नई दवाओं और नई सामग्रियों का विकास बार-बार नमूने बनाने और उनकी जाँच करने की प्रक्रिया है। वहाँ AI के आने से प्रयोगशालाओं और कारखानों में समय के इस्तेमाल का तरीका बदल सकता है। रोबोटिक बाँह दिखाई न दे, तब भी ऐसा AI मौजूद हो सकता है जो भौतिक दुनिया को प्रभावित करे।

ChatGPT वाले पल से पहले, पुर्जों को फिर से जोड़ना

रोबोटिक्स की दुनिया में एक बड़ी उम्मीद है। 2022 के आखिर में ChatGPT आया और चैटबॉट की क्षमताओं पर अचानक सबका ध्यान गया। कुछ लोगों का मानना है कि जनरल-पर्पज़ फ़ाउंडेशन मॉडल की बदौलत रोबोटिक्स में भी ऐसा ही पल आएगा। General Intuition के CEO पिम डी विट ने इस साल «Equity» में कहा था कि एक अकेला, सामान्य प्रयोजन वाला मॉडल मौजूदा विशेषज्ञता-आधारित रोबोट विकास के कई कामों को अनावश्यक बना सकता है।

विश्वनाथ का आकलन इससे अलग है। उनके मुताबिक, ऐक्चुएटर (गतिशीलता देने वाला पुर्जा), रोबोटिक हाथ, सॉफ़्टवेयर और सुरक्षा मानकों जैसे बुनियादी तत्वों पर अभी काम चल रहा है और उन्हें नए सिरे से तैयार किया जा रहा है। «लेगो का दौर» कहने का यही मतलब है। जब तक ब्लॉकों के आकार और मानक एकसमान नहीं होते, तब तक सबसे बुद्धिमान खाका भी मनचाहा तैयार उत्पाद नहीं बना सकता।

यहाँ पाठक भी ज़रा कल्पना करके देखें। चैटबॉट का काम स्क्रीन के भीतर ही पूरा हो जाता है। दूसरी ओर, रोबोट भारी वस्तुओं को चलाते हैं और लोगों के पास काम करते हैं। जब तक पुर्जों की सटीकता, टिकाऊपन और दुर्घटनाओं को रोकने के मानक सुनिश्चित नहीं होते, सिर्फ़ मॉडल की बुद्धिमत्ता उसे कार्यस्थल तक नहीं पहुँचा सकती। इस क्षेत्र की असली चुनौती शायद उन कम चमकदार बुनियादी कामों में है, जो आकर्षक डेमो के पीछे किए जा रहे हैं।

निवेश के फैसलों का आधार: कामगारों की कमी और चिकित्सा क्षेत्र का बोझ

तो वे पहली बार किसी कंपनी में निवेश का फैसला किन मानदंडों पर करती हैं? पॉडकास्ट में उन्होंने कहा कि बड़े मुद्दों को हल करने वाले व्यवसाय सबसे अच्छे अवसर बनते हैं। इसके उदाहरण के तौर पर उन्होंने ऐसे परिवार-स्वामित्व वाले कारखानों का ज़िक्र किया जिन्हें कामगार नहीं मिलते, और ऐसे सर्जनों का जो अत्यधिक थकान और मानसिक थकावट का सामना कर रहे हैं।

तकनीक कितनी नई है, उससे ज़्यादा अहम सवाल यह है कि वह किसकी कौन-सी समस्या हल करती है। इस सवाल को केंद्र में रखने का उनका नज़रिया सिर्फ़ निवेशकों के लिए ही नहीं, बल्कि AI को अपने व्यवसाय में शामिल करने की कोशिश कर रहे कारोबारियों और प्रबंधकों के लिए भी प्रासंगिक है। कामगारों की कमी से जूझते कारखानों और थके हुए चिकित्सा क्षेत्र—दोनों को चर्चा में बने रहने वाली तकनीक नहीं, बल्कि भरोसेमंद ढंग से काम करने वाली व्यवस्था चाहिए।

उन्होंने इस सोच को «सजग स्वचालन» (conscious automation) भी कहा है। इस शब्द को ऐसे दृष्टिकोण के रूप में समझा जा सकता है जिसमें लोगों का काम बस उनसे लेकर मशीनों को नहीं सौंपा जाता, बल्कि कार्यस्थल की समस्याओं को ध्यान में रखकर स्वचालन तैयार किया जाता है।

निवेशक का नेटवर्क भी संस्थापकों की ताकत बन सकता है

संस्थापकों के साथ उनका व्यवहार भी एक और बात है जो ध्यान खींचती है। उनका मानना है कि VC खुद संस्थापकों के लिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त—यानी «मोअट» (moat)—बनना चाहिए। उनका मकसद सिर्फ़ पैसा देना नहीं, बल्कि निवेश की गई कंपनी के कारोबार को सुरक्षित रखने और उसे आगे बढ़ाने में मदद करना है।

इसकी बुनियाद NVIDIA में बिताए वर्षों के दौरान बनाया गया उनका नेटवर्क है। उनके मुताबिक, वह इस संपर्क-जाल का इस्तेमाल संभावित निवेशों की तकनीकी जाँच और ग्राहकों से परिचय कराने में करती हैं। NVIDIA के रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म से सात साल तक जुड़े रहने का उनका अनुभव तकनीक को परखने की क्षमता और कंपनियों से संपर्क—दोनों में मददगार रहा है।

फिजिकल AI को व्यावसायिक रूप देने में, सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर बनाने वाले स्टार्टअप की तुलना में, कारखानों, अस्पतालों और शोध संस्थानों जैसे कार्यस्थलों से निकटता सफलता या विफलता तय कर सकती है। पूँजी के साथ-साथ कार्यस्थलों तक पहुँचने का रास्ता दिखाने वाला निवेशक संस्थापकों के लिए बड़ी मदद साबित हो सकता है। वह NVIDIA से अलग होकर अपना शुरुआती चरण का निवेश फंड शुरू करने वाली शुरुआती महिला वरिष्ठ अधिकारियों में से भी एक हैं।

कार्यक्रम में अमेरिका और चीन की अपनी-अपनी ताकतों पर भी चर्चा हुई, साथ ही इस बात पर भी कि ह्यूमनॉइड रोबोटों को नाचने के अलावा भी उपयोगी होना चाहिए। रोबोटों के भविष्य को अब आकर्षक वीडियो के बजाय जमीनी स्तर पर उनके व्यावहारिक इस्तेमाल के जरिए परिभाषित किया जाने लगा है।