द्वारा Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल इस बात से सहमत है कि कस्टम सिलिकॉन (ASICs) की ओर बदलाव Nvidia के प्रभुत्व के लिए खतरा पैदा करता है, लेकिन इस बात पर कोई सहमति नहीं है कि Broadcom के ASICs एक महत्वपूर्ण जोखिम या अवसर का प्रतिनिधित्व करते हैं या नहीं। Nvidia के सॉफ्टवेयर खाई और मूल्य निर्धारण शक्ति को स्थायी ताकत के रूप में देखा जाता है, जबकि Broadcom के विविध पोर्टफोलियो और नेटवर्किंग प्रभुत्व को संभावित लाभ के रूप में देखा जाता है।
जोखिम: ग्राहक-नेतृत्व वाले वर्टिकल इंटीग्रेशन के कारण मार्जिन संपीड़न और Nvidia के अगले-जेन चक्रों में संभावित आपूर्ति श्रृंखला या उपज बाधाएं।
अवसर: AI राजस्व में Broadcom की वृद्धि और ऑप्टिकल नेटवर्किंग में इसकी प्रमुख स्थिति।
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 →
Nvidia (NASDAQ: NVDA) को लंबे समय से खरीदने के लिए सबसे अच्छी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) स्टॉक माना जाता रहा है। क्यों? क्योंकि कंपनी सबसे महत्वपूर्ण AI कार्यों के लिए आवश्यक प्रमुख तत्व का निर्माता है: बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए चिप। अन्य लोग भी AI चिप बनाते हैं, लेकिन Nvidia के ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs) उच्चतम प्रदर्शन प्रदान करते हैं, जिससे वे बाजार में सबसे अधिक मांग वाले बन जाते हैं।
यह सब तिमाही-दर-तिमाही राजस्व वृद्धि में तब्दील हो गया है। पिछले पूर्ण वर्ष में, Nvidia का राजस्व 65% बढ़कर $215 बिलियन हो गया, जो एक रिकॉर्ड स्तर है। और स्टॉक प्रदर्शन भी इसी तरह रहा है, पिछले पांच वर्षों में शेयर 1,300% चढ़ गए हैं।
क्या AI दुनिया का पहला ट्रिलियनियर बनाएगा? हमारी टीम ने अभी-अभी एक ऐसी कंपनी पर एक रिपोर्ट जारी की है, जिसे "अनिवार्य एकाधिकार" कहा जाता है, जो महत्वपूर्ण तकनीक प्रदान करती है जिसकी Nvidia और Intel दोनों को आवश्यकता है।
इस शानदार प्रदर्शन के बावजूद, आप सोच रहे होंगे कि क्या Nvidia अभी भी खरीदने के लिए सबसे अच्छी स्टॉक है। आखिरकार, अन्य तकनीकी कंपनियों ने इस क्षेत्र में नवाचार किया है और अपने उत्पादों और सेवाओं को बढ़ाया है। विशेष रूप से एक चिप और नेटवर्किंग नवप्रवर्तक, सामने आता है। तो अभी यह पूछने का एक शानदार समय है: क्या 2026 में खरीदने के लिए Nvidia अभी भी सबसे अच्छी AI स्टॉक है - या यह चैलेंजर है?
एक नेटवर्किंग दिग्गज
जिस चैलेंजर की मैं बात कर रहा हूं वह है Broadcom (NASDAQ: AVGO)। कंपनी एक नेटवर्किंग दिग्गज है, जिसमें लगभग 99% इंटरनेट ट्रैफिक कम से कम एक Broadcom चिप को छूता है। और Broadcom के उत्पादों की श्रृंखला विभिन्न सेटिंग्स में मौजूद है, आपके स्मार्टफोन से लेकर बड़े डेटा केंद्रों तक।
हाल के वर्षों में, कंपनी ने, कई अन्य तकनीकी दिग्गजों की तरह, अपना ध्यान AI की ओर लगाया है, और इससे इसके स्विच और राउटर में विस्फोटक वृद्धि हुई है - और Broadcom ने कुछ AI कार्यों को तेज करने के लिए डिज़ाइन किए गए कंप्यूट के साथ भी धूम मचाई है।
कंपनी बाजार दिग्गज Nvidia के साथ प्रतिस्पर्धा करने के मामले में कैसा प्रदर्शन कर रही है? अच्छी खबर यह है कि Broadcom सीधे चिप के दिग्गज के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करती है। मेरा मतलब यह है कि उनकी चिप्स अलग हैं, इसलिए एक ग्राहक शायद Nvidia की सीधे Broadcom से तुलना नहीं कर रहा है। जबकि Nvidia की चिप्स सामान्य-उद्देश्य वाली हैं, Broadcom विशिष्ट कार्य के लिए डिज़ाइन की गई कस्टम चिप्स बनाती है। इस वजह से, ये दोनों कंपनियां संभवतः एक-दूसरे से परेशान हुए बिना बढ़ती रहेंगी।
Nvidia की तरह, Broadcom ने अपने AI उत्पादों की मांग के कारण हाल की तिमाहियों में शानदार वृद्धि देखी है। पिछले अवधि में, AI राजस्व 100% से अधिक बढ़कर $8.4 बिलियन हो गया। और कंपनी ने AI चिप्स में अविश्वसनीय वृद्धि के लिए एक पूर्वानुमान की घोषणा की: यह भविष्यवाणी करती है कि 2027 तक चिप्स से AI राजस्व $100 बिलियन से अधिक हो सकता है।
हाइपरस्केलर्स के साथ गहरा संबंध
और कंपनी ने कहा कि उसके छह हाइपरस्केलर ग्राहकों के साथ संबंध "गहरे, रणनीतिक और बहु-वर्षीय" हैं। इसलिए हम इस साल और आने वाले वर्षों में Broadcom से महत्वपूर्ण वृद्धि देख सकते हैं, विशेष रूप से तकनीकी दिग्गजों के बुनियादी ढांचे में बड़े निवेश को देखते हुए। कुछ सबसे बड़ी तकनीकी कंपनियों ने अकेले इस साल लगभग $700 बिलियन खर्च करने का वादा किया है।
इस बीच, Nvidia भी ठोस वृद्धि प्रदान करना जारी रखे हुए है - और कंपनी का वार्षिक चिप अपडेट बस आने वाला है, इस साल के अंत में वेरा रुबिन की उपलब्धता के साथ। अब तक, कंपनी की नई रिलीज़ को विस्फोटक मांग मिली है, जो अक्सर आपूर्ति से अधिक हो जाती है। इन सबका मतलब है कि हमें आने वाली तिमाहियों में भी Nvidia से और अधिक वृद्धि की उम्मीद करनी चाहिए।
अब, हमारे सवाल पर लौटते हैं: क्या Nvidia अभी भी खरीदने के लिए AI स्टॉक है, या यह Broadcom है? जैसा कि उल्लेख किया गया है, ये दोनों खिलाड़ी AI वृद्धि के वर्तमान और अगले चरणों से लाभान्वित होने की राह पर हैं - और यह देखते हुए कि उनकी चिप्स अलग हैं, वे एक-दूसरे की बाजार स्थिति को परेशान करने की संभावना नहीं रखते हैं।
लेकिन एक चीज जो विशेष रूप से सामने आती है, वह है मूल्यांकन। जबकि Broadcom अभी भी एक उचित खरीद है, Nvidia स्टॉक आगे के कमाई अनुमानों के संबंध में बहुत सस्ता है।
Nvidia का मूल्यांकन काफी गिर गया है, भले ही कमाई बढ़ती रहे और मांग मजबूत बनी रहे। मैं इसे खरीदने का एक शानदार अवसर देखता हूं - और अन्य भी ऐसा कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप आने वाले महीनों में स्टॉक में उछाल आ सकता है।
इसलिए, जबकि Broadcom मूल्यांकन और विकास की संभावनाओं के कारण, किसी भी AI पोर्टफोलियो में एक सम्मोहक जोड़ है, Nvidia 2026 में खरीदने के लिए सबसे अच्छी AI स्टॉक बनी हुई है।
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Adria Cimino का उल्लिखित किसी भी स्टॉक में कोई स्थान नहीं है। The Motley Fool के पास Broadcom और Nvidia में हिस्सेदारी है और उनकी सिफारिश करता है। The Motley Fool की एक प्रकटीकरण नीति है।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"सामान्य-उद्देश्य GPU प्रशिक्षण से कस्टम ASIC अनुमान तक का संक्रमण Nvidia के दीर्घकालिक सकल मार्जिन को संपीड़ित करेगा, भले ही उनके वर्तमान मूल्यांकन मेट्रिक्स कुछ भी हों।"
लेख इसे NVDA और AVGO के बीच एक विकल्प के रूप में प्रस्तुत करता है, लेकिन यह 'सामान्य-उद्देश्य' GPU प्रभुत्व से 'कस्टम सिलिकॉन' (ASIC) प्रसार की ओर मौलिक बदलाव को नजरअंदाज करता है। जबकि Nvidia वर्तमान में CUDA सॉफ्टवेयर के माध्यम से एक मजबूत स्थिति का आनंद लेता है, Google और Meta जैसे हाइपरस्केलर्स के साथ कस्टम AI एक्सेलेरेटर के लिए Broadcom का गहरा एकीकरण Nvidia के मार्जिन प्रोफाइल के लिए एक संरचनात्मक खतरा पैदा करता है। 2026 तक, जैसे-जैसे हाइपरस्केलर्स कच्चे प्रशिक्षण शक्ति के बजाय प्रति-अनुमान लागत के लिए अनुकूलन करेंगे, हम विशेष सिलिकॉन की ओर एक बदलाव देख सकते हैं। Nvidia प्रशिक्षण के लिए एक 'जरूर-खरीदना' बना हुआ है, लेकिन लेख का दावा है कि NVDA 'बहुत सस्ता' है, यदि उनके अगले-जेन ब्लैकवेल या रूबिन चक्रों को मामूली आपूर्ति-श्रृंखला या उपज बाधाओं का भी सामना करना पड़ता है, तो बड़े निष्पादन जोखिम को नजरअंदाज करता है।
Nvidia के लिए बुल केस इस धारणा पर टिका है कि सॉफ्टवेयर लॉक-इन (CUDA) को पार करना असंभव है, जिससे कस्टम ASICs की ओर बढ़ने को वर्षों तक एक द्वितीयक चिंता का विषय बना दिया जा सकता है।
"Broadcom के कस्टम AI चिप्स और नेटवर्किंग प्रभुत्व इसे 2027 तक Nvidia से आगे बढ़ने के लिए स्थापित करते हैं क्योंकि हाइपरस्केलर्स कुशल अनुमान बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता देते हैं।"
लेख का दावा है कि Nvidia के नवीनतम पूर्ण-वर्ष के राजस्व ने $215B (65% वृद्धि) को छुआ, लेकिन यह गलत है - FY2025 $130.5B (114% YoY) पर समाप्त हुआ। Broadcom के AI राजस्व ने पिछली तिमाही में दोगुना होकर $8.4B कर लिया, कस्टम ASICs और नेटवर्किंग (99% इंटरनेट ट्रैफिक) के माध्यम से 2027 तक >$100B का पूर्वानुमान लगाया, जो Nvidia GPUs का पूरक है लेकिन हाइपरस्केलर अनुमान/कस्टम जरूरतों को कैप्चर करता है। दोनों $700B capex लहर की सवारी करते हैं, फिर भी लेख ASIC बदलाव को कम आंकता है जो Nvidia के 80%+ GPU शेयर को कम कर रहा है। AVGO का विविध पोर्टफोलियो (स्मार्टफोन से डेटा सेंटर तक) कम जोखिम प्रदान करता है; Nvidia के 'बहुत सस्ता' दावे में लाभांश के साथ AVGO के ~30x की तुलना में ~40x fwd P/E को नजरअंदाज किया गया है।
Nvidia की वार्षिक चिप कैडेंस (Rubin NVL144 आसन्न) और CUDA पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन GPU मांग को अतृप्त रख सकते हैं, जो Broadcom के हाइपरस्केलर एकाग्रता जोखिम से आगे निकल जाता है।
"AVGO पर NVDA का मूल्यांकन लाभ वास्तविक लेकिन मामूली है, और लेख पीक से कम गुणकों को वास्तविक अंडरवैल्यूएशन के साथ मिलाता है जबकि दोनों खिलाड़ियों के लिए हाइपरस्केलर वर्टिकल इंटीग्रेशन जोखिम को कम आंकता है।"
लेख का मुख्य थीसिस - कि NVDA आगे की कमाई पर 'बहुत सस्ता' है - की जांच की आवश्यकता है। NVDA ~30x फॉरवर्ड P/E पर ट्रेड करता है; Broadcom ~25x। ऐतिहासिक मानकों से कोई भी सस्ता नहीं है। लेख 'पीक मूल्यांकन से कम' को 'अंडरवैल्यूड' के साथ मिलाता है। अधिक महत्वपूर्ण रूप से: AVGO का $100B AI चिप राजस्व पूर्वानुमान 2027 के लिए महत्वाकांक्षी है, गारंटीकृत नहीं। 'हाइपरस्केलर्स के साथ गहरे संबंध' का दावा एक वास्तविक जोखिम को छुपाता है: कस्टम चिप्स ग्राहकों को लॉक करते हैं, लेकिन राजस्व को 6 खिलाड़ियों के बीच केंद्रित भी करते हैं जिनके पास जबरदस्त बातचीत शक्ति है और वे वर्टिकल इंटीग्रेशन की धमकी दे सकते हैं। NVDA का खाई व्यापक है। लेख यह भी छोड़ देता है कि AVGO चक्रीय capex अस्थिरता का सामना करता है - हाइपरस्केलर खर्च बढ़ता है फिर पठार पर आ जाता है। अंत में, 'प्रतिस्पर्धा नहीं' की रूपरेखा भ्रामक है; दोनों AI बुनियादी ढांचे से लाभान्वित होते हैं, लेकिन NVDA की मूल्य निर्धारण शक्ति और पारिस्थितिकी तंत्र लॉक-इन संरचनात्मक रूप से बेहतर हैं।
यदि हाइपरस्केलर्स सफलतापूर्वक इन-हाउस AI एक्सेलेरेटर विकसित करते हैं (जैसा कि Google, Meta, और Amazon कर रहे हैं), तो NVDA और AVGO दोनों एक साथ मूल्य निर्धारण शक्ति खो देंगे - और AVGO का कस्टम-चिप मॉडल एक संपत्ति के बजाय एक देनदारी बन जाएगा, क्योंकि ग्राहक अपने स्वयं के कस्टम सिलिकॉन बनाने की धमकी दे सकते हैं।
"NVIDIA 2026 के लिए सर्वश्रेष्ठ AI स्टॉक बना हुआ है, लेकिन अपसाइड एक स्थायी AI capex चक्र और अनुकूल नियामक स्थितियों पर निर्भर करता है।"
लेख Nvidia के AI नेतृत्व और Broadcom के गैर-मुख्य खतरे पर निर्भर करता है, लेकिन यह प्रमुख बाधाओं को नजरअंदाज करता है। AI की मांग चक्रीय है; यदि मार्जिन संपीड़ित होता है या वित्तपोषण दरें बदलती हैं तो हाइपरस्केलर्स capex को थ्रॉटल कर सकते हैं। Nvidia का फॉरवर्ड मल्टीपल निरंतर डेटा-सेंटर वृद्धि और मेमोरी आपूर्ति पर निर्भर करता है, जो निराश कर सकता है यदि GPU आपूर्ति बढ़ती है या प्रतिस्पर्धा मूल्य निर्धारण शक्ति को कम करती है। उन्नत चिप्स पर नियामक/निर्यात नियंत्रण, साथ ही चीन के साथ भू-राजनीति, विकास को सीमित कर सकते हैं या कमाई की क्षमता को कैप कर सकते हैं। Broadcom की वृद्धि वास्तविक है लेकिन Nvidia के अंतिम-बाजार खाई का विकल्प नहीं है; AI वर्कलोड के विविध होने पर मार्जिन और पारिस्थितिकी तंत्र का लाभ मायने रखेगा।
फिर भी, सबसे मजबूत प्रतिवाद यह है कि AI capex रुक सकता है यदि क्लाउड ग्राहक दक्षता के लिए अनुकूलन करते हैं या मैक्रो बाधाओं का सामना करते हैं, जो Broadcom के अपने AI इंफ्रा को बढ़ाने के बावजूद Nvidia के विकास को कम कर देगा। साथ ही, हम यह नहीं मान सकते कि Nvidia का खाई अछूत है; प्रतिद्वंद्वी और ओपन-सोर्स एक्सेलेरेटर मूल्य निर्धारण को कम कर सकते हैं और CUDA से प्रवासन को तेज कर सकते हैं।
"यदि हाइपरस्केलर्स वर्टिकल इंटीग्रेशन की ओर बढ़ते हैं तो Broadcom का कस्टम ASIC मॉडल कम-मार्जिन वाली फाउंड्री सेवा बनने का जोखिम उठाता है।"
क्लाउड, हाइपरस्केलर बातचीत शक्ति पर आपका बिंदु लापता कड़ी है। यदि Google और Meta 'खरीदने' से अपने स्वयं के सिलिकॉन 'डिजाइन' करने की ओर बढ़ते हैं, तो Broadcom का कस्टम ASIC मॉडल एक खाई नहीं है - यह एक कमोडिटाइजेशन जाल है। वे एक उत्पाद नेता के बजाय एक उच्च-स्तरीय फाउंड्री सेवा बन जाते हैं। जबकि Grok AVGO के विविधीकरण को उजागर करता है, वही चौड़ाई NVDA के शुद्ध-प्ले सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर वर्टिकल इंटीग्रेशन की तुलना में ऑपरेटिंग मार्जिन पर एक खींच है। वास्तविक जोखिम ग्राहक-नेतृत्व वाले वर्टिकल इंटीग्रेशन के माध्यम से मार्जिन संपीड़न है।
"AVGO का नेटवर्किंग नेतृत्व AI बुनियादी ढांचे को स्केल करने में एक टिकाऊ, उच्च-मार्जिन खाई प्रदान करता है जो Nvidia के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय पूरक है।"
जेमिनी, हाइपरस्केलर वर्टिकल इंटीग्रेशन AVGO के लिए जोखिम उठाता है लेकिन उनके ऑप्टिकल नेटवर्किंग प्रभुत्व को नजरअंदाज करता है - जो बिजली की बाधाओं का सामना करने वाले मिलियन-GPU AI क्लस्टर के लिए आवश्यक है। जेरिको3-AI (1.6Tbps ईथरनेट) और टोमाहॉक5 स्विच AI डेटा सेंटर ट्रैफिक वृद्धि का 40%+ कैप्चर करते हैं, जिसमें 75% सकल मार्जिन होता है। कोई भी यह नहीं बताता: कंप्यूट (NVDA) को स्केल करने के लिए कनेक्टिविटी (AVGO) की आवश्यकता होती है, जिससे शून्य-योग क्षरण के बजाय सहजीवी मांग पैदा होती है।
"Broadcom का नेटवर्किंग प्रभुत्व अस्थायी है - हाइपरस्केलर्स AI एक्सेलेरेटर के लिए कर रहे हैं, वैसे ही कस्टम इंटरकनेक्ट डिजाइन करेंगे, जिससे AVGO का मार्जिन लाभ कम हो जाएगा।"
Grok की नेटवर्किंग खाई वास्तविक है लेकिन अतिरंजित है। हाँ, जेरिको3-AI ट्रैफिक वृद्धि को कैप्चर करता है - लेकिन यह एक *स्केलिंग समस्या* है, न कि एक प्रतिस्पर्धी लाभ। जैसे-जैसे हाइपरस्केलर्स क्लस्टर को अनुकूलित करते हैं, वे कस्टम स्विचिंग सिलिकॉन की भी मांग करेंगे। Google के TPU पारिस्थितिकी तंत्र में पहले से ही कस्टम इंटरकनेक्ट शामिल हैं। स्विच पर AVGO के 75% मार्जिन संपीड़ित होते हैं यदि ग्राहक कंप्यूट की तरह नेटवर्किंग को वर्टिकल करते हैं। Grok द्वारा वर्णित सहजीवन एक देनदारी बन जाता है जब आपका ग्राहक दोनों सिरों को नियंत्रित करता है।
"इन-हाउस सिलिकॉन बदलाव NVDA/AVGO खाई के लिए गारंटीकृत खतरा नहीं हैं; सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र और चक्रीय capex गतिशीलता सीधे मूल्य निर्धारण शक्ति के क्षरण की तुलना में अधिक मायने रखती है।"
क्लाउड को प्रतिक्रिया: इन-हाउस सिलिकॉन थीसिस NVDA या AVGO की खाई को छीनने की गारंटी नहीं है। हाइपरस्केलर्स को CUDA-जैसे टूलिंग को बदलने के लिए भारी सॉफ्टवेयर, सत्यापन और पारिस्थितिकी तंत्र लागत का सामना करना पड़ता है, और मल्टी-टेनेंट वर्कलोड मानकीकरण का विरोध कर सकते हैं। हार्डवेयर बदलावों के बावजूद NVDA का सॉफ्टवेयर एज बना रह सकता है, जबकि AVGO की अपील स्टैंडअलोन ASIC राजस्व के बजाय एंड-टू-एंड डेटा-सेंटर फैब्रिक की ओर शिफ्ट हो जाती है। जोखिम एक साफ, टिकाऊ प्रतिस्पर्धी क्षरण की तुलना में अधिक चक्रीय capex निर्भरता है।
पैनल इस बात से सहमत है कि कस्टम सिलिकॉन (ASICs) की ओर बदलाव Nvidia के प्रभुत्व के लिए खतरा पैदा करता है, लेकिन इस बात पर कोई सहमति नहीं है कि Broadcom के ASICs एक महत्वपूर्ण जोखिम या अवसर का प्रतिनिधित्व करते हैं या नहीं। Nvidia के सॉफ्टवेयर खाई और मूल्य निर्धारण शक्ति को स्थायी ताकत के रूप में देखा जाता है, जबकि Broadcom के विविध पोर्टफोलियो और नेटवर्किंग प्रभुत्व को संभावित लाभ के रूप में देखा जाता है।
AI राजस्व में Broadcom की वृद्धि और ऑप्टिकल नेटवर्किंग में इसकी प्रमुख स्थिति।
ग्राहक-नेतृत्व वाले वर्टिकल इंटीग्रेशन के कारण मार्जिन संपीड़न और Nvidia के अगले-जेन चक्रों में संभावित आपूर्ति श्रृंखला या उपज बाधाएं।