एटी एंड टी वेंचर्स के प्रमुख विक्रम तनेजा, सीड-स्टेज डिफेंसिबिलिटी के नए नियमों पर

18 Jun, 2026द्वाराCrunchbase

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एटी एंड टी वेंचर्स के प्रमुख के रूप में, एटी एंड टी वेंचर्स के प्रमुख, विक्रम तनेजा, दूरसंचार दिग्गज के कॉर्पोरेट वेंचर कैपिटल शाखा का नेतृत्व करते हैं, जो सीधे इक्विटी निवेश, वारंट और सीमित भागीदार फंड पदों में कॉर्पोरेशन के पोर्टफ़ोलियो का प्रबंधन करते हैं।

उनका निवेश मंडेट मुख्य रूप से बीज से सीरीज बी तक की प्रारंभिक चरण की तकनीकी कंपनियों पर केंद्रित है, जो वैश्विक दूरसंचार, नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर और एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर क्षेत्रों से मेल खाती हैं या उन पर प्रभाव डालती हैं।

उनके नेतृत्व में, एटी एंड टी वेंचर्स सॉफ़्टवेयर, हार्डवेयर और इंफ्रास्ट्रक्चर क्षेत्रों में निवेश का लक्ष्य रखता है, जहां एटी एंड टी के नेटवर्क का आकार और आंतरिक इंजीनियरिंग संसाधन एक अलग वाणिज्यिक या तकनीकी जांच लाभ प्रदान करते हैं। पोर्टफ़ोलियो कंपनियों में एंटरप्राइज़ और डीप-टेक कंपनियां जैसे Databricks, Apptronik, Cyera, Carbyne, Aira और AST SpaceMobile शामिल हैं।

Vikram Taneja, head of AT&T Ventures. (Courtesy photo)

अपने वर्तमान 12 साल के कार्यकाल से पहले, जब तनेजा एटी एंड टी वेंचर्स का निर्देशन कर रहे थे, उन्होंने दो दशक से अधिक समय तक कॉर्पोरेट विकास, वेंचर लेंडिंग और इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में काम किया था। उन्होंने पहले WarnerMedia के लिए M&A और रणनीतिक निवेश गतिविधियों का प्रबंधन किया था, जब एटी एंड टी के स्वामित्व में था।

तनेजा ने Orix Ventures में एक निदेशक के रूप में भी काम किया, जहां उन्होंने मध्य और अंतिम चरण के तकनीकी व्यवसायों में ग्रोथ-कैपिटल ऋण और इक्विटी निवेश पर ध्यान केंद्रित किया, साथ ही J.P. Morgan और PricewaterhouseCoopers में कॉर्पोरेट फाइनेंस और इन्वेस्टमेंट बैंकिंग की भूमिकाओं को भी संभाला।

क्रंचबेस न्यूज़ के साथ एक ईमेल साक्षात्कार में, तनेजा साझा करते हैं कि वह क्यों मानते हैं कि जहां AI ने सॉफ़्टवेयर बनाने की रुकावट काफी कम कर दी है, वहीं इसने बीज चरण के तकनीकी जोखिम की परिभाषा भी बदल दी है।

उनकी दृष्टि में, नई गतिशीलता एटी एंड टी वेंचर्स को तुरंत, वास्तविक दुनिया की तकनीकी प्रमाणीकरण और नेटवर्क एकीकरण प्रदान करके अपने आप को अलग करने का अवसर देती है, न कि सिर्फ़ पूंजी।

साक्षात्कार को संक्षिप्तता और स्पष्टता के लिए संपादित किया गया है।

क्रंचबेस न्यूज़: अगर स्टार्टअप्स बीज राउंड से ही AI का उपयोग करके पूरी तरह से काम करने वाले ऐप्स बना रहे हैं, तो इसका पारंपरिक तकनीकी जोखिम की परिभाषा पर क्या असर पड़ता है? क्या तकनीकी जोखिम बीज चरण में मर गया है, या यह कुछ और में बदल गया है?

विक्रम तनेजा: तकनीकी जोखिम की पुरानी परिभाषा थी “क्या वे इसे बना सकते हैं?” हालांकि बीज चरण में यह पूरी तरह से गायब नहीं है, मैं कहूंगा कि एआई टूल्स के साथ सॉफ़्टवेयर बनाने की रुकावट काफी कम होने के कारण यह कम महत्वपूर्ण हो रहा है।

लेकिन इसकी जगह जो आया है उसका जवाब देना वास्तव में कठिन है: “क्या तकनीक सुरक्षित है?” न केवल “क्या यह काम करता है?” बल्कि “क्या यह बढ़ता है?”

ेटा मोट, प्रॉपराइटरी ट्रेनिंग सेट, आर्किटेक्चर में बने नेटवर्क इफ़ेक्ट—यही नया टिकाऊपन का माप है।

पिछले चक्रों में, तकनीकी जटिलता ही कुछ प्राकृतिक सुरक्षा प्रदान करती थी। इसके परिणामस्वरूप, तकनीकी जोखिम की बातचीत अगले तीन से चार वर्षों में कंपनी की रक्षा कैसे करती है, इस पर केंद्रित हो गई है, खासकर जब फ्रंटियर लैब्स स्टैक में नीचे आते हैं और एप्लिकेशन लेयर्स में जाते हैं और पूरे वर्टिकल्स को लक्षित करने लगते हैं।

इसी तरह, वितरण का सवाल बहुत पहले आता है। “आप इसे बाजार में कैसे लाएंगे?” यह अब बीज चरण में अधिक पूछा जाता है, न कि चक्र के बाद के चरणों में।

हम निवेशकों के लिए बीज चरण में बड़े हिस्से को सुरक्षित करने के लिए बढ़ती प्रतिस्पर्धा भी देख रहे हैं, जिसे वे पहले ए राउंड में चलाते थे। यह निवेशकों को बीज चरण में अधिक सावधानी बरतने के लिए प्रेरित कर रहा है, और स्थापकों को सभी मोर्चों पर उच्च उम्मीदों को पूरा करने के लिए तैयार रहना पड़ता है।

जब कोई भी एआई टूल्स का उपयोग करके एक सप्ताह में काम करने वाला ऐप तैयार कर सकता है, तो उत्पाद का कार्यान्वयन तेज़ हो जाता है, लेकिन मोट बहुत उथले हो सकते हैं। बीज चरण में, आप वास्तव में सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म को एक सुंदर रूप से कार्यान्वित रैपर से कैसे अलग कर रहे हैं?

तनेजा: 2025 की शुरुआत में, हमने फ्रंटियर मॉडल्स जैसे OpenAI के GPT, Anthropic के Claude या LLaMA पर आधारित AI रैपर कंपनियों की एक लहर देखी, और बहुत सारी पूंजी इनमें बह गई। बदलाव यह है कि फ्रंटियर LLMs अब स्पष्ट रूप से एक प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण अपना रहे हैं—एप्लिकेशन लेयर्स में जा रहे हैं और कम लटके हुए फलों को चुनना शुरू कर रहे हैं।

इसीलिए AI निवेश में सुरक्षा महत्वपूर्ण हो जाती है। कोई भी प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से सुरक्षित नहीं है, लेकिन किसी स्तर पर, आपको अब बीज चरण में यह प्रश्न पूछना होगा।

हम प्रॉपराइटरी डेटा का उपयोग करने वाले प्लेटफ़ॉर्म की तलाश कर रहे हैं जिन्हें AI द्वारा दोहराया नहीं जा सकता, कंपनियां जिन्होंने गहरे डोमेन विशेषज्ञता एम्बेड की है—ऐसे क्षेत्र जहां सामान्य उद्देश्य के AI में अभी भी उद्योग संदर्भ की कमी है—अपने वर्कफ़्लो में, या अत्यधिक विशेष इकोसिस्टम या निचे बाजार जो फ्रंटियर लैब्स के लिए बहुत लक्षित होने के कारण एक और इंसुलेशन की परत प्रदान करते हैं।

क्या आप बीज टीमों की वास्तविक संख्या या रचना में बदलाव देख रहे हैं? अगर AI प्रारंभिक कोड का भारी भार उठाता है, तो क्या ये स्थापक अपने बीज पूंजी को इंजीनियरों पर खर्च कर रहे हैं, या वे तुरंत वितरण और बाजार में जाने के लिए संसाधनों को स्थानांतरित कर रहे हैं?

तनेजा: शुरुआती चरण में इंजीनियरिंग पर ध्यान अभी भी है, जैसा कि होना चाहिए, लेकिन हम उत्पाद, बिक्री या साझेदारी की भूमिकाओं को पहले से ही पहले की तुलना में अधिक तलाशते हुए देख रहे हैं। और कारण यह है कि आपने बताया है, यह एक काम करने वाला प्रोटोटाइप या यहां तक कि उत्पादन के लिए तैयार एप्लिकेशन बनाना आसान है, इसलिए ध्यान बहुत जल्दी ग्राहकों के साथ परीक्षण स्थापित करने या उत्पाद की विशेषताओं को ठीक करने के लिए वितरण मार्गों की खोज पर जाता है।

एटी एंड टी वेंचर्स जैसे रणनीतिक निवेशकों के लिए, जहां हम अक्सर संभावित पोर्टफ़ोलियो कंपनियों के साथ परिकल्पना का प्रमाण देते हैं, यह बहुत रोमांचक है। हमें कंपनियों के साथ उनके गठन के पहले ही काम करने का मौका मिलता है, वास्तविक तकनीकी प्रमाणीकरण अन्यथा की तुलना में बहुत पहले मिल सकता है, और इसी तरह हम जल्दी से सहयोग करने का रास्ता ढूंढने की कोशिश कर सकते हैं।

एटी एंड टी वेंचर्स पारंपरिक रूप से बीज से सीरीज बी तक के क्षेत्र में भारी खिलाड़ी रहा है। अगर संस्थागत VCs बीज चरण में बड़े हिस्से को पकड़ने के लिए जल्दी आ रहे हैं क्योंकि तकनीक परिपक्व है, तो यह CVC के लिए प्रतिस्पर्धी परिदृश्य कैसे बदलता है? क्या आप पहले से अधिक पारंपरिक बहुचरण फंडों के साथ सीधी प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं?

तनेजा: बीज राउंड की रचना निश्चित रूप से बदल गई है। बहुचरण फंड पहले सीरीज ए या बी में तब आते थे जब उत्पादन के लिए पर्याप्त ट्रैक्शन होती थी। अब वे बीज चरण में हैं क्योंकि, जैसा कि हमने चर्चा की, कंपनियां परिपक्व हैं, और वे चक्र के शुरुआती चरण में विजेताओं को ढूंढने की कोशिश कर रही हैं। तो हां, हम पहले की तरह एक ही कमरे में हैं।

लेकिन मैं इस विचार के खिलाफ़ जाऊंगा कि हम सीधी प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।

टियर 1 वित्तीय VC का बीज चेक और एटी एंड टी वेंचर्स का बीज चेक अलग-अलग उपकरण हैं। वे पूंजी, ब्रांड, मार्गदर्शन और सैकड़ों कंपनियों के समर्थन से पैटर्न पहचान प्रदान कर रहे हैं।

हम कुछ ऐसा प्रदान कर रहे हैं जो वित्तीय VC संरचनात्मक रूप से नहीं करता: हमारी नेटवर्क टीमें आपके उत्पाद के साथ उत्पादन वातावरण में काम कर रही हैं, अक्सर इससे पहले कि हम चेक लिखें, उदाहरण के लिए। यह दोनों दिशाओं में चल रही मुफ्त जांच है। हम कंपनी का प्रमाणीकरण कर रहे हैं, लेकिन यह दुनिया के सबसे बड़े नेटवर्क ऑपरेटरों में से एक की वास्तविक दुनिया के संकेत भी प्राप्त कर रहा है।

बीज चरण की कंपनी के लिए जो पहले से ही निर्माण की समस्या को हल कर चुकी है और अब वितरण की आवश्यकता है, यह एक ठोस मूल्य है और वित्तीय VC फर्मों द्वारा प्रदान किए जाने वाले कुछ के पूरक है। इसलिए प्रतिस्पर्धी दबाव ने वास्तव में हमारे मूल्य प्रस्ताव को और तेज़ कर दिया है। यह हमें पूंजी के अलावा और भी बहुत कुछ लाने के लिए मजबूर करता है।

ऐतिहासिक रूप से, कॉर्पोरेट पार्टनर्स एंटरप्राइज़ तैयारी, सुरक्षा अनुपालन और स्केलेबिलिटी देखना चाहते हैं—ऐसी चीजें जो बीज स्टार्टअप के पास शायद ही होती हैं। अगर बीज स्टार्टअप के पास पूरी तरह से काम करने वाला उत्पाद है लेकिन अभी भी दो लोगों की टीम है, तो क्या एटी एंड टी जैसी एंटरप्राइज़ उनके साथ पायलट चला सकती है, या कॉर्पोरेट एकीकरण का समय एक गतिरोध बन जाता है?

तनेजा: यह रणनीतिक तर्क से शुरू होता है। यह हमारे लिए एटी एंड टी वेंचर्स में हमेशा से एंट्री पॉइंट रहा है, और यह बदला नहीं है। अगर यह मौजूद है, तो इसके लिए पूरी एंटरप्राइज़ तैयारी की आवश्यकता नहीं है ताकि पायलट शुरू किया जा सके। यह एक संरचित परीक्षण या बहुत लक्षित जुड़ाव हो सकता है, कंपनी के चरण के आधार पर।

हमारे पास पोर्टफ़ोलियो कंपनियों के साथ कई चल रहे परिकल्पना प्रमाण हैं जैसे AI-RAN, कनेक्टेड इंफ्रास्ट्रक्चर और कंप्यूटर विज़न।

मुख्य बात शुरुआत में स्पष्टता है—जुड़ाव का उद्देश्य क्या है और हम सफलता कैसे मापते हैं। एक बार यह स्पष्ट हो जाने के बाद, शुरुआती चरण की कंपनियां भी बिना अनावश्यक देरी के एक सीखने या परीक्षण वातावरण में एकीकृत हो सकती हैं। लक्ष्य एटी एंड टी के संबंध को अधिक अपनाने के लिए एक त्वरक की तरह महसूस कराना है।

अगर बीज उत्पाद की परिपक्वता के मामले में नया सीरीज ए है, तो क्या आप सीरीज ए की कीमतों को बीज राउंड में देख रहे हैं? आप कैसे वैल्यूएशन के बारे में अनुशासित हैं जब उत्पाद सीरीज ए की तरह दिखता है, लेकिन कंपनी का इंफ्रास्ट्रक्चर अभी भी बहुत शुरुआती है?

तनेजा: बीज की कीमत वास्तव में पिछले चार या पांच साल की तुलना में अलग दिखती है। हम नियमित रूप से बीज डील्स को कम से कम एक डिजिटल मिलियन रेंज में देख रहे हैं, जो पोस्ट-मनी के लिए लगभग 20 से 25 मिलियन डॉलर है। यह लगभग वही जगह है जहां सीरीज ए डील्स कुछ साल पहले थीं। लेकिन यह जरूरी नहीं है कि यह अनुचित हो—बीज चरण की कंपनियों की रचना और ट्रैक्शन पिछले विंटेज की तुलना में बहुत आगे हैं जैसा कि हमने चर्चा की है।

हम अनुशासित रहते हैं क्योंकि हम यह स्पष्ट करते हैं कि हम वास्तव में क्या प्रमाणित कर रहे हैं। हम सिर्फ़ इस राउंड के वित्तीय रिटर्न को प्रमाणित नहीं कर रहे हैं—हम पांच से 10 साल के दृष्टिकोण में संबंध के रणनीतिक मूल्य को प्रमाणित कर रहे हैं।

क्या यह कंपनी एटी एंड टी के नेटवर्क को और बुद्धिमान बनाती है? क्या यह एक नया ग्राहक सेगमेंट खोलती है? क्या यह हमारे बनाए जा रहे थीसिस को सत्यापित करती है? क्या हमारे प्रारंभिक थीसिस के आगे वाणिज्यिक अवसर हैं? जब आप इस तरह से फ्रेम करते हैं, तो यह हमें अधिक दूरी के साथ काम करने का मौका देता है और कई लीवर्स खींचने का अवसर प्रदान करता है।

और ईमानदारी से, यहीं पर हमारी इंजीनियरिंग और उत्पाद टीमें मुख्य भूमिका निभाती हैं। वे हमें यह समझने में मदद करती हैं कि क्या वह उत्पाद जो सीरीज ए की तरह दिखता है, वास्तव में उसी तरह बनाया गया है, या क्या यह एक शानदार डेमो है जो एक ऐसे फाउंडेशन पर बैठा है जिसका तनाव परीक्षण नहीं किया गया है। यह तकनीकी रीड हमारे निवेश करने के समय हमारे विश्वास को मजबूत करता है।

बीज चरण में कार्यात्मक AI ऐप के लिए अभी भी बड़े पैमाने पर इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है। जब आप इन शुरुआती चरण की कंपनियों का मूल्यांकन करते हैं, तो उनकी आधारभूत आर्किटेक्चर और डेटा प्रोसेसिंग या एज कंप्यूटिंग का उपयोग कैसे आपके निर्णय में शामिल होता है?

तनेजा: आर्किटेक्चर हमारी जांच प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हम इसे कैसे सोचते हैं वह वास्तव में अंतिम उपयोग मामले पर निर्भर करता है। क्या यह आंतरिक उपयोग के लिए है—जैसे कि एक टूल जिसके साथ एटी एंड टी हमारे वातावरण में काम करेगा—या क्या यह कुछ ऐसा है जिसे हम वितरित कर रहे हैं या किसी प्रकार के उत्पाद ऑफर में शामिल कर रहे हैं?

अगर पहला है, तो आर्किटेक्चर के सभी पहलुओं की जांच की जाएगी, और यह सबसे अधिक संभावना है कि परीक्षण और परिकल्पना प्रमाण के दौरान होगी क्योंकि हम एप्लिकेशन या उत्पाद की तकनीकी समझ विकसित करते हैं। अगर यह दूसरा है, तो हम सबसे अधिक इच्छुक हैं कि यह उत्पाद आर्किटेक्चर समय के साथ कैसे स्केल होता है और इसका अर्थ क्या है लागत, लेटेंसी और इंफ्रास्ट्रक्चर के दृष्टिकोण से। हम कंपनियों को एज से संबंधित तकनीकों को अपनाते हुए देखना पसंद करते हैं, लेकिन यह हमें पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग विधियों का उपयोग करने वाले एप्लिकेशनों पर काम करने से नहीं रोकता है।

आपने पहले "फिजिकल AI" और रोबोटिक्स (जैसे Apptronik) में अपनी रुचि के बारे में बात की है। सॉफ़्टवेयर लाइफसाइकल जनरेटिव AI से आसानी से संकुचित हो जाता है, लेकिन हार्डवेयर और फिजिकल डिप्लॉयमेंट में समय लगता है। क्या यह "बीज नया सीरीज ए है" ट्रेंड सख्त सॉफ़्टवेयर पर ही लागू होता है, या आप शुरुआती चरण में भी AI फिजिकल टेक और IoT को तेज़ करते हुए देख रहे हैं?

तनेजा: फिजिकल AI एक ऐसा क्षेत्र है जिसे हम काफी देख रहे हैं, खासकर क्योंकि स्वायत्त प्रणालियों, रोबोटिक्स और कनेक्टेड डिवाइस में इंफरेंस और डिसीजनिंग नेटवर्क पर एक बहुत अलग प्रकार की मांग प्रोफ़ाइल बनाती है।

सॉफ़्टवेयर लेयर स्पष्ट रूप से तेज़ हो रहा है—जैसे कि पर्सेप्शन, कंट्रोल सिस्टम और डिसीजनिंग AI के कारण तेज़ हो रहे हैं (राउंड इसे दिखाते हैं!)। यह अंततः फिजिकल AI के अपनाने का रास्ता बनाने में मदद करेगा। हालांकि, फिजिकल डिप्लॉयमेंट का चक्र अभी भी समय लेता है, इसलिए आप वहां उतनी ही समय संकुचन नहीं देखते हैं।

एटी एंड टी के लिए हमारे लिए दिलचस्प बात यह है कि इंटरसेक्शन—जहां बुद्धिमानी एज के पास आ रही है और इससे नेटवर्क को उन वर्कलोड्स को संभालने के लिए कैसे आर्किटेक्चर करने की आवश्यकता है।

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