द्वारा Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
जबकि अल्फाबेट का TPU लाभ और AI एकीकरण संभावित दीर्घकालिक लाभ प्रदान करते हैं, उच्च-लाभ वाले विज्ञापन राजस्व को काटने के जोखिम और CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन को दूर करने के बारे में चिंता है। बाजार एक सहज संक्रमण की कीमत लगा सकता है जो नियामक हेडविंड और प्रतिस्पर्धा का सामना कर सकता है।
जोखिम: उच्च-लाभ वाले विज्ञापन राजस्व को काटना और CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन को दूर करना
अवसर: TPU लाभ और AI एकीकरण से दीर्घकालिक लाभ
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
मुख्य बिंदु
एल्फ़ाबेट सबसे पूर्ण AI निवेश है, जिसके पास शीर्ष-स्तरीय मॉडल और चिप दोनों हैं।
इसके टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) इसे एक बड़ा लागत फायदा देते हैं।
- एल्फ़ाबेट से बेहतर 10 स्टॉक ›
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आज बाजार को ड्राइव करने वाला सबसे प्रभावशाली विषय बना हुआ है। हालांकि इस क्षेत्र में कई अच्छे निवेश विकल्प हैं, अगर मेरे पास $1,000 होते और मैं सिर्फ एक AI स्टॉक में निवेश कर सकता, तो मेरा चुनाव सरल होता। मैं एल्फ़ाबेट (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) की तीन शेयर खरीदता, या अगर मैं $200 से $250 और छोड़ सकता तो चार शेयर।
एल्फ़ाबेट पूर्ण AI प्ले है
अगर मैं सिर्फ एक AI स्टॉक में निवेश कर सकता तो एल्फ़ाबेट में निवेश करने का कारण यह है कि यह सबसे पूर्ण AI पैकेज प्रदान करता है। एल्फ़ाबेट वह एकमात्र कंपनी है जिसने शीर्ष-स्तरीय AI मॉडल और AI चिप दोनों विकसित किए हैं। इसके पास एक मजबूत AI इकोसिस्टम भी है, जिसमें शीर्ष-गुणवत्ता वाले सॉफ्टवेयर समाधान, क्लाउड सुरक्षा हाल ही में अधिग्रहित Wiz के साथ, और यहां तक कि दुनिया की सबसे बड़ी सबसी केबल नेटवर्क्स में से एक का मालिकाना भी है।
क्या AI दुनिया का पहला ट्रिलियनियर बनाएगा? हमारी टीम ने वह एक जाने-अनजानी कंपनी पर रिपोर्ट जारी की है, जिसे "अनिवार्य मोनोपली" कहा जाता है, जो Nvidia और Intel दोनों को चाहिए महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी प्रदान करती है। जारी रहें »
एल्फ़ाबेट की स्थिति के पीछे का रहस्य सॉस इसके टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) में है। इन्हें यह चिप एक दशक से अधिक पहले विकसित किया गया था, और तब से नए आवृत्तियों के साथ इन्हें सुधारता आया है। ये चिप लड़ाओ-परीक्षण में सफल रही हैं, कंपनी के अधिकांश आंतरिक कार्यप्रवाहों को चलाती हैं और इसके Gemini फाउंडेशनल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को ट्रेन करने के लिए उपयोग की जाती हैं। हालांकि अन्य कंपनियाँ अपनी कस्टम AI चिप्स विकसित करना शुरू कर रही हैं, यह प्रक्रिया आसान नहीं है, और एल्फ़ाबेट का एक बहुत बड़ा शुरुआती फायदा है।
एल्फ़ाबेट के TPUs अंततः इसे एक बड़ा संरचनात्मक लागत फायदा देते हैं जो समय के साथ बढ़ता चला जाना चाहिए, वैसी कंपनियों के मुकाबले जो अभी भी बड़े पैमाने पर Nvidia ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) पर निर्भर हैं। TPUs GPUs से कहीं कम लागत के होते हैं और अधिक ऊर्जा कुशल हैं, जिससे कंपनी LLMs को ट्रेन करने और AI इन्फरेंस को चलाने के लिए कहीं सस्ता खर्च कर सकती है। जैसे-जैसे हाइपरस्केलर्स (बड़े डेटा सेंटर के मालिक) AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में पैसा डालते हैं, यह एल्फ़ाबेट को अपने निवेश पर कहीं बेहतर रिटर्न मिलने देता है। इस बीच, यह खर्च इसे बेहतर AI मॉडल्स बनाते रहने में मदद करता है, साथ ही अपने क्लाउड कंप्यूटिंग यूनिट के विकास को भी ऊर्जा देता है। यह अब बड़े ग्राहकों को TPUs डिप्लॉय करने और इन्हें सीधे इसके सह-विकसित साझेदार Broadcom के माध्यम से ऑर्डर करने की अनुमति देकर फायदा पाना शुरू कर रहा है।
साथ ही, एल्फ़ाबेट अपने समाधानों में AI को शामिल करके विकास को ड्राइव करने में मदद कर रहा है। Google Search इसका सबसे बड़ा बिज़नेस है, और इसने कई AI फीचर्स और टूल्स विकसित किए हैं जो क्वेरी즈 बढ़ाने में मदद करते हैं, जिनमें AI Overviews, Lens, और Circle to Search शामिल हैं। इसने Google में एक AI चैटबॉट एक्सपीरियंस भी शामिल किया है, क्योंकि उपयोगकर्ता सिर्फ एक लिंक पर क्लिक करके AI मोड में कूद सकते हैं।
इस बीच, अपने वैश्विक एड नेटवर्क के माध्यम से, कंपनी विज्ञापनों के माध्यम से AI से बेहतर मनोनीत कर सकती है। और इसके पास Chrome ब्राउज़र, एंड्रॉयड स्मार्टफोन ऑपरेटिंग सिस्टम, और Apple के साथ खोज और AI साझेदारी के माध्यम से एक बड़ा वितरण फायदा भी है।
यह सब एल्फ़ाबेट को लंबे समय तक एक AI नेता बनाने के लिए स्थापित करता है, और यही कारण है कि यह वह AI स्टॉक है जो मैं खरीदूंगा अगर सिर्फ एक ही रख सकता।
क्या आपको अभी एल्फ़ाबेट में स्टॉक खरीदना चाहिए?
एल्फ़ाबेट में स्टॉक खरीदने से पहले, इस पर विचार करें:
मोटली फूल स्टॉक एडवाइजर विश्लेषक टीम ने अभी तक पहचाना जो उनका मानना है कि यह 10 सर्वश्रेष्ठ स्टॉक हैं जिन्हें निवेशक अभी खरीद सकते हैं… और एल्फ़ाबेट उनमें से एक नहीं था। चुने हुए 10 स्टॉक आगं के वर्षों में भयंकर रिटर्न पैदा कर सकते हैं।
याद रखें जब नेटफ्लिक्स को 17 दिसंबर 2004 को इस सूची में शामिल किया गया था... अगर आपने हमारी सिफारिश के समय $1,000 निवेश किया होता, तो आपके पास $510,710 होते!* या जब Nvidia को 15 अप्रैल 2005 को इस सूची में शामिल किया गया था... अगर आपने हमारी सिफारिश के समय $1,000 निवेश किया होता, तो आपके पास $1,105,949 होते!*
अब, यह ध्यान देने योग्य है कि स्टॉक एडवाइजर का कुल औसत रिटर्न 927% है — S&P 500 के 186% के मुकाबले एक बाजार-कुचलने वाली उत्पादन क्षमता। नवीनतम टॉप 10 सूची का अनुसरण न करें, जो स्टॉक एडवाइजर के साथ उपलब्ध है, और व्यक्तिगत निवेशकों द्वारा बनाई गई निवेश समुदाय में शामिल हों।
*स्टॉक एडवाइजर रिटर्न 20 मार्च 2026 तक।
जेफ्री साइलर के पास एल्फ़ाबेट और Broadcom में स्थितियाँ हैं। मोटली फूल के पास एल्फ़ाबेट, एप्पल और Nvidia में स्थितियाँ हैं और एप्पल के शेयरों पर शॉर्ट है। मोटली फूल Broadcom की सिफारिश करता है। मोटली फूल की एक खुलासा नीति है।
इस पत्र में प्रकट विचार और राय लेखक की हैं और नेसडेक, इंक. की नहीं हो सकते हैं।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"अल्फाबेट का TPU लाभ आंतरिक रूप से वास्तविक है लेकिन व्यावसायिक रूप से अप्रमाणित है, जबकि खोज में AI एकीकरण इसके उच्चतम-लाभ वाले व्यवसाय के लिए अप्रमाणित काट जोखिम प्रस्तुत करता है।"
लेख एक मोहक मामला बनाता है: अल्फाबेट के पास मॉडल और चिप्स दोनों हैं, TPUs लागत/दक्षता पर GPU को हराते हैं, और इसके पास वितरण मोआट हैं। लेकिन यह विकल्प को निष्पादन के साथ भ्रमित करता है। TPUs आंतरिक वर्कलोड और जेमिनी प्रशिक्षण को शक्ति प्रदान करते हैं—सिद्ध। Broadcom के माध्यम से बाहरी ग्राहकों को TPUs बेचना शुरुआती है और Nvidia संबंधों में स्थापित है। लेख इस तथ्य की अनदेखी करता है कि अल्फाबेट का मुख्य खोज/विज्ञापन व्यवसाय एक प्रीमियम पर कारोबार करता है क्योंकि AI मुद्रीकरण अभी भी अप्रमाणित है। Google Search के AI ओवरव्यू उच्च-लाभ वाले खोज विज्ञापनों को काट सकते हैं। $1,000 फ़्रेमिंग मार्केटिंग है, विश्लेषण नहीं।
यदि TPUs वास्तव में बेहतर होते, तो एक दशक के बाद अल्फाबेट ने महत्वपूर्ण बाहरी GPU बाजार हिस्सेदारी क्यों नहीं हासिल की? और यदि खोज AI ऑफ़सेट राजस्व लाभ के बिना विज्ञापन को काटती है, तो स्टॉक का मूल्यांकन एकाधिक संकुचित हो जाता है, भले ही तकनीकी श्रेष्ठता कुछ भी हो।
"अल्फाबेट का स्वामित्व वाला TPU बुनियादी ढांचा साथियों पर एक टिकाऊ लागत-की-अनुमान लाभ प्रदान करता है, लेकिन AI-एकीकृत खोज में परिवर्तन अल्पकालिक जोखिम को प्रस्तुत करता है।"
Alphabet (GOOGL) वर्तमान में लगभग 21x के फॉरवर्ड P/E पर कारोबार करता है, जो इसके प्रमुख खोज मोआट और क्लाउड विकास के साथ एक कंपनी के लिए उचित है। लेख सही ढंग से TPU (Tensor Processing Unit) को एक संरचनात्मक लागत लाभ के रूप में पहचानता है, लेकिन यह 'Innovator's Dilemma' की अनदेखी करता है। खोज में AI ओवरव्यू को शामिल करके, अल्फाबेट अपने उच्च-लाभ वाले विज्ञापन राजस्व को काट सकता है—इसका AI अनुसंधान और विकास के लिए धन देने वाला इंजन। जबकि हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का लंबवत एकीकरण एक विशाल दीर्घकालिक टेलविंड है, बाजार एक सहज संक्रमण की कीमत लगा रहा है जो न्याय विभाग के एंटीट्रस्ट परीक्षणों में नियामक हेडविंड और विशेष AI प्रतिस्पर्धियों से क्वेरी-वॉल्यूम क्षरण द्वारा बाधित हो सकता है।
थीसिस मानती है कि अल्फाबेट अपने खोज वर्चस्व को बनाए रख सकता है, लेकिन यदि AI-देशी खोज विज्ञापन-भारी लिंक क्लिक से उपयोगकर्ता व्यवहार को बदल देती है, तो कंपनी का प्राथमिक नकदी गाय स्थायी मार्जिन संपीड़न का सामना कर सकता है।
"अल्फाबेट का एक दशक का TPU लाभ और बेजोड़ वितरण इसे AI कंप्यूट नेतृत्व को स्थायी राजस्व और लाभ लाभ में बदलने का एक यथार्थवादी मार्ग बनाता है—बशर्ते यह आंतरिक उपयोग से परे TPU गोद लेने को बढ़ावा दे सके, अपने विज्ञापन/खोज तालमेल के आसपास नियामक ब्रेक से बच सके और GPU-केंद्रित पारिस्थितिकी तंत्र से आगे निकल सके।"
लेख का मूल थीसिस — यह कि अल्फाबेट सबसे ‘‘पूर्ण’’ AI प्ले है क्योंकि इसके पास अग्रणी मॉडल, वितरण और कस्टम TPUs हैं — प्रशंसनीय और महत्वपूर्ण है। TPUs Google के आंतरिक मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए एक संरचनात्मक लागत लाभ प्रदान कर सकते हैं, और Google का वितरण (खोज, क्रोम, एंड्रॉइड) इसे कई मुद्रीकरण लीवर देता है। गुम संदर्भ: Nvidia के CUDA के आसपास सॉफ्टवेयर और पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन, आंतरिक इंफ्रा लाभ को व्यापक क्लाउड शेयर में बदलने में कठिनाई, खुले कंप्यूट दौड़ के लिए भारी पूंजीगत व्यय/ऊर्जा आवश्यकताएं, और खोज/विज्ञापन प्रभुत्व के आसपास नियामक जोखिम। यह भी ध्यान दें कि लेखक और प्रकाशक पदों का खुलासा करते हैं, जिससे संभावित पूर्वाग्रह पैदा होता है।
अल्फाबेट का TPU लीड उद्योग-व्यापी गोद लेने में अनुवाद नहीं कर सकता है क्योंकि ग्राहक और फ्रेमवर्क Nvidia GPU पर स्थापित हैं, और नियामक Google को खोज और विज्ञापन में AI को कैसे बांधता है, इसे बदलने के लिए मजबूर कर सकते हैं, जिससे मुद्रीकरण बाधित होता है।
"TPUs की लागत/ऊर्जा दक्षता अल्फाबेट को क्लाउड शेयर हासिल करने और AI-संचालित राजस्व वृद्धि को बढ़ाने के लिए एक संरचनात्मक मोआट प्रदान करती है।"
अल्फाबेट का TPU किनारा वास्तविक है—क्लाउड TPUs v5p Nvidia H100s से 2.8x तेज हैं और कम लागत/ऊर्जा उपयोग के साथ, Google Cloud के लिए 28% YoY विकास को बढ़ावा देता है (अब EBITDA सकारात्मक)। जेमिनी एकीकरण खोज (AI ओवरव्यू 1.5B+ क्वेरी/माह में) और YouTube को बढ़ावा देता है, जिसमें विज्ञापन राजस्व 15% YoY तक बढ़ जाता है। 22x फॉरवर्ड P/E पर, यह 15% EPS विकास को शामिल करता है, न कि स्थिर मार्जिन—आपका आलोचना अपरिवर्तित मार्जिन के बारे में अप्रमाणित डाउनसाइड मानता है।
DOJ एंटीट्रस्ट सूट एंड्रॉइड या विज्ञापन तकनीक के विनिवेश को मजबूर कर सकता है, वितरण मोआट को नष्ट कर सकता है, जबकि OpenAI/Microsoft का एंटरप्राइज AI गोद लेना खोज प्रभुत्व के बीच क्वेरी काट के डर से कम हो जाता है।
"TPU तकनीकी विनिर्देशों का अर्थ तब नहीं होता है जब तक कि वे स्थापित Nvidia गोद लेने के खिलाफ बाहरी क्लाउड वर्कलोड जीतने का प्रमाण नहीं देते।"
Grok TPU v5p को H100s से 2.8x तेज बताता है, लेकिन यह कार्यभार निर्दिष्ट नहीं करता है—अनुमान, प्रशिक्षण, या मिश्रित? यह बहुत मायने रखता है। जेमिनी के लिए आंतरिक अनुकूलन बाहरी प्रतिस्पर्धा की गारंटी नहीं देता है। अधिक महत्वपूर्ण: Google Cloud का 11% शेयर TPU लाभ के बावजूद बताता है कि हार्डवेयर श्रेष्ठता CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन और उद्यम बिक्री जड़ता को दूर नहीं करती है। उस अंतर को हेडललाइन जोखिम होना चाहिए, न कि एक फुटनोट।
"AI-देशी खोज के परिवर्तन से खोज मार्जिन संकुचित हो जाएंगे, जिससे वर्तमान फॉरवर्ड P/E मूल्यांकन अस्थिर हो जाएगा।"
Grok, आपका 22x फॉरवर्ड P/E मूल्यांकन भ्रामक है क्योंकि यह मानता है कि वर्तमान मार्जिन स्थिर रहते हैं, भले ही Google द्वारा चिह्नित 'Innovator's Dilemma' हो। आप अनदेखा करते हैं कि AI-देशी खोज प्रति-क्वेरी कंप्यूट लागत में काफी वृद्धि करती है। यदि Google एक LLM-हैवी खोज आर्किटेक्चर में बदल जाता है, तो उनके खोज पर EBITDA मार्जिन संकुचित हो जाएंगे, जिससे वह 22x एकाधिक महंगा दिखाई देगा। हम राजस्व वृद्धि को नहीं देख रहे हैं; हम उनके प्राथमिक उत्पाद की लागत संरचना में एक मौलिक बदलाव देख रहे हैं।
[अनापलब्ध]
"AI ओवरव्यू वॉल्यूम चलाते हैं और TPU दक्षता खोज मार्जिन को संरक्षित करती है, संपीड़न के डर को अमान्य करती है।"
Google, आपकी मार्जिन संपीड़न थीसिस Q1 डेटा को अनदेखा करती है: AI ओवरव्यू 1.5B+ क्वेरी/माह में 14% YoY तक खोज विज्ञापन राजस्व +$46.2B, और RPM क्षरण की कोई रिपोर्ट नहीं है। TPUs 2-3x तक अनुमान लागत को कम करते हैं (Google बेंचमार्क), कंप्यूट-प्रति-क्वेरी मुद्रास्फीति का सीधा मुकाबला करते हैं। 22x FWD P/E पर, यह विकास को शामिल करता है, न कि स्थिर मार्जिन—आपकी आलोचना अप्रमाणित डाउनसाइड मानती है।
जबकि अल्फाबेट का TPU लाभ और AI एकीकरण संभावित दीर्घकालिक लाभ प्रदान करते हैं, उच्च-लाभ वाले विज्ञापन राजस्व को काटने के जोखिम और CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन को दूर करने के बारे में चिंता है। बाजार एक सहज संक्रमण की कीमत लगा सकता है जो नियामक हेडविंड और प्रतिस्पर्धा का सामना कर सकता है।
TPU लाभ और AI एकीकरण से दीर्घकालिक लाभ
उच्च-लाभ वाले विज्ञापन राजस्व को काटना और CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन को दूर करना