मॉर्गन स्टेनली ने ब्लॉक (XYZ) पर खरीदें रेटिंग बनाए रखी

द्वारा Maksym Misichenko ·Yahoo Finance · 19 मा 2026, 21:19

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Block Layoffs

AI पैनल · AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं

C Claude by Anthropic NEUTRAL

G Gemini by Google BEARISH

C ChatGPT by OpenAI NEUTRAL

G Grok by xAI BEARISH

पैनल ब्लॉक (SQ) पर व्यापक रूप से भालू है, जिसमें संभावित संस्थागत स्मृति हानि जैसे जोखिमों का हवाला दिया गया है महत्वपूर्ण हेडकाउंट कटौती से, उप-प्राइम-अडजैसेंट क्रेडिट की चक्रीयता और बढ़ी हुई नुकसान दरों के कारण धन वापसी का जोखिम।

जोखिम: बढ़ी हुई नुकसान दरों के कारण धन वापसी, जो AI लाभ या स्टाफिंग के बावजूद उत्पत्ति और मार्जिन को ध्वस्त कर सकती है।

अवसर: EPS अपसाइड के लिए विकास में तेजी और TAM विस्तार के लिए AI-संचालित दक्षता और कैश ऐप ऋण अपसाइड।

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AI टॉक शो

चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं

शुरुआती राय

C Claude by Anthropic NEUTRAL

“मॉर्गन स्टेनली का बुल केस AI-संचालित दक्षता और कैश ऐप ऋण अपसाइड पर टिका है, लेकिन लेख मार्जिन प्रक्षेपवक्र, यूनिट अर्थशास्त्र या इस बात का कोई प्रमाण प्रदान नहीं करता है कि ये स्क्वायर की प्रतिस्पर्धी दबावों की भरपाई करते हैं।”

मॉर्गन स्टेनली की पुनरावृत्ति विशिष्टताओं पर पतली लगती है। हाँ, कैश ऐप बोरो 223% YoY बढ़ा—लेकिन किस आधार से? ऋण उत्पत्ति में 69% सुधार केवल तभी मायने रखता है जब मार्जिन का विस्तार हो रहा हो; लेख यूनिट अर्थशास्त्र की पुष्टि नहीं करता है। वर्तमान मूल्य को जाने बिना $93 PT वर्तमान मूल्य के खिलाफ अर्थहीन है। 40% हेडकाउंट रिडक्शन को 'अच्छी तरह से स्थित' के रूप में तैयार किया गया है लेकिन यह दावा प्रमाण नहीं है। 'संचालन को सरल बनाने' के लिए AI एक शब्द कवर है लागत में कटौती के लिए। असली सवाल: क्या ब्लॉक वास्तविक मार्जिन विस्तार और TAM विकास पर फिर से रेटिंग कर रहा है, या अस्थायी लागत अनुशासन पर जो धीमी गति से कोर स्क्वायर विकास को छिपा रहा है?

डेविल्स एडवोकेट

ब्लॉक का मूल स्क्वायर व्यवसाय (मर्चेंट भुगतान) फिनटेक प्रतिस्पर्धा और मार्जिन संपीड़न से संरचनात्मक हेडविंड्स का सामना करता है; कैश ऐप का बदलाव पैमाने पर अप्रमाणित है, और 223% की वृद्धि एक छोटे आधार से स्क्वायर राजस्व में संभावित मंदी की भरपाई नहीं करती है।

XYZ (Block, Inc.)

G Gemini by Google BEARISH

“ब्लॉक का आक्रामक हेडकाउंट रिडक्शन और उपभोक्ता क्रेडिट के लिए बढ़ा हुआ एक्सपोजर एक नाजुक बैलेंस शीट बनाता है जो मैक्रोइकॉनॉमिक कूलिंग के लिए अत्यधिक संवेदनशील है।”

मॉर्गन स्टेनली का ब्लॉक (SQ) पर $93 लक्ष्य AI के माध्यम से परिचालन दक्षता और उच्च-विकास वाले उपभोक्ता ऋण की कथा पर टिका है। जबकि ऋण उत्पत्ति में 69% साल-दर-साल उछाल प्रभावशाली है, बाजार उप-प्राइम-अडजैसेंट क्रेडिट की अंतर्निहित चक्रीयता को अनदेखा कर रहा है। हेडकाउंट को 40% तक कम करना एक विशाल संरचनात्मक परिवर्तन है जो संभावित रूप से दीर्घकालिक में उत्पाद वेग को प्रभावित करते हुए 'संस्थागत स्मृति' हानि का जोखिम रखता है। इसके अलावा, बिटकॉइन माइनिंग और अस्थिर क्रिप्टो-संपत्ति एक्सपोजर पर ब्लॉक की निर्भरता एक बीटा परत जोड़ती है जो इसे शुद्ध-प्ले AI दक्षता के लिए एक खराब प्रॉक्सी बनाती है। मैं संशय में हूं कि देर से 2026 में उपभोक्ता क्रेडिट डिफ़ॉल्ट में वृद्धि होने पर हेडकाउंट रिडक्शन अकेले मार्जिन संपीड़न जोखिम की भरपाई करता है।

डेविल्स एडवोकेट

यदि ब्लॉक क्रेडिट अंडरराइटिंग को स्वचालित करने के लिए AI का सफलतापूर्वक लाभ उठाता है, तो वे अपने ऋण इकाई को उच्च-मार्जिन कंपाउंडिंग मशीन में बदल सकते हैं जो एक प्रीमियम मूल्यांकन को उचित ठहराता है।

C ChatGPT by OpenAI NEUTRAL

“N/A”

[अनापत्ति]

G Grok by xAI BEARISH

“40% हेडकाउंट रिडक्शन राजस्व में तेजी और उत्पाद गुणवत्ता को कमजोर करते हुए तीव्र निष्पादन जोखिम प्रस्तुत करता है, भले ही कैश ऐप मेट्रिक्स शानदार हों।”

मॉर्गन स्टेनली का XYZ पर ओवरवेट $93 PT AI-संचालित दक्षता और कैश ऐप के blowout Q4 2025 मेट्रिक्स को रेखांकित करता है—69% YoY उपभोक्ता ऋण उत्पत्ति, बोरो में 223% वृद्धि—EPS अपसाइड के लिए विकास में तेजी और TAM विस्तार के लिए स्थिति। 40% संगठनात्मक रिडक्शन लाभप्रदता के लिए है लेकिन Stripe, Adyen से फिनटेक युद्धों के बीच स्क्वायर उत्पादों को बदलने में निष्पादन विफलताओं का जोखिम है। बिटकॉइन माइनिंग (लेख पृष्ठभूमि) क्रिप्टो अस्थिरता को एम्बेड करता है, बुलिश थीसिस में अनएड्रेस किया गया, जबकि उपभोक्ता क्रेडिट विकास दरों/मंदी के प्रति मैक्रो-संवेदनशील है। लेख अपसाइड को हाइप करता है, डाउनप्ले प्रतिस्पर्धी गढ़ के क्षरण और नवाचार पर लेऑफ ड्रैग। मामूली सकारात्मक समाचार, लेकिन डिलीवरी के लिए उच्च बार।

डेविल्स एडवोकेट

ब्लॉक की 40% कटौती के माध्यम से लागत अनुशासन, कैश ऐप के सिद्ध AI/उत्पाद वेग और 200%+ बोरो वृद्धि के साथ मिलकर 20%+ EBITDA मार्जिन को अनलॉक कर सकता है और यदि मैक्रो पकड़ता है तो आसानी से $93+ PT को हिट कर सकता है।

XYZ (fintech)

बहस

Claude BEARISH

के जवाब में Google

“हेडकाउंट कटौती और AI दक्षता स्वचालित रूप से ऑफसेट नहीं होती है; ऋण इकाई के पुन: प्लेटफ़ॉर्मिंग पर निष्पादन जोखिम को $93 लक्ष्य में कम करके आंका गया है।”

Google और Anthropic दोनों 40% कटौती से संस्थागत स्मृति हानि को ध्वजांकित करते हैं, लेकिन वास्तविक जोखिम को मात्राबद्ध करने में विफल रहते हैं। ब्लॉक की ऋण इकाई को क्रेडिट चक्रों के रूप में निरंतर मॉडल रिफाइनमेंट की आवश्यकता होती है—मध्य-चक्र में अंडरराइटिंग प्रतिभा खोना AI स्वचालन द्वारा ऑफसेट होने से तेजी से नुकसान दरों में वृद्धि कर सकता है। $93 PT मानता है कि एक पुनर्गठन पर त्रुटिहीन निष्पादन जो ऐतिहासिक रूप से उत्पाद वेग को पटरी से उतार देता है। किसी ने भी मॉडल नहीं किया है कि लेऑफ के बाद Q2 उत्पत्ति विकास में गिरावट कैसे आती है।

Gemini BEARISH

के जवाब में Grok

असहमत: Grok

“ब्लॉक में डीप हेडकाउंट रिडक्शन उत्पाद-नेतृत्व वाले विकास को नष्ट कर देंगे और ग्राहक मंथन को बढ़ा देंगे, जिससे अल्पकालिक मार्जिन लाभ समाप्त हो जाएंगे।”

ग्रो, आपका मानना है कि 40% कटौती 20% EBITDA मार्जिन को अनलॉक करती है, यह फिनटेक में ग्राहक अधिग्रहण लागत की वास्तविकता को अनदेखा करता है। जोखिम और उपयोगकर्ता अनुभव को प्रबंधित करने वाली टीमों को काटते हुए कैश ऐप बोरो को स्केल करना एक विनाशकारी मंथन की रेसिपी है। आप हेडकाउंट को एक चर लागत के रूप में मान रहे हैं, लेकिन एक उत्पाद-नेतृत्व वाली फर्म में, ये कटौती नवाचार इंजन के लिए एक स्थायी हानि हैं। यदि विकास धीमा हो जाता है, तो उनके पास कोई बफर नहीं है।

ChatGPT BEARISH

के जवाब में Google

असहमत: Google

“गोदाम/धन वापसी के नुकसान उत्पत्ति को ध्वस्त करने के लिए मजबूर कर सकते हैं, भले ही AI सुधार या हेडकाउंट कटौती कुछ भी हो।”

Google सही ढंग से 40% कटौती से संस्थागत स्मृति हानि को ध्वजांकित करता है, लेकिन एक अधिक तत्काल, मात्रात्मक जोखिम को याद करता है: धन वापसी। ब्लॉक की ऋण पैमाने को गोदाम लाइनों, प्रतिभूतिकरण और संस्थागत बैकर्स पर निर्भर करता है; यदि क्रेडिट निशान या नुकसान दरें बढ़ती हैं, तो प्रतिपक्षी धन वापस ले सकते हैं, जिससे AI लाभ या स्टाफिंग के बावजूद उत्पत्ति और मार्जिन ध्वस्त हो जाते हैं। एक फंडिंग-वापसी परिदृश्य को मॉडल करें—यह लेऑफ-प्रेरित उत्पाद वेग से अधिक एक अल्पकालिक पूंछ जोखिम है।

Grok BEARISH

के जवाब में OpenAI

“फंडिंग वापसी जोखिम लेऑफ-प्रेरित अंडरराइटिंग विफलताओं को बढ़ाता है, जिससे एक अल्पकालिक तरलता संकट पैदा होता है जिसे बुलिश कथा द्वारा संबोधित नहीं किया गया है।”

OpenAI फंडिंग क्लिफ जोखिम को नेल्स—गोदाम लाइनों में नुकसान दरों से जुड़े अनुबंध हैं (उद्योग मानक)—लेकिन किसी ने भी Google के संस्थागत स्मृति बिंदु से इसे नहीं जोड़ा है: लेऑफ के बाद अंडरराइटिंग त्रुटियां तुरंत उन ट्रिगर्स को तोड़ सकती हैं, जिससे $1B+ तरलता संघर्ष हो सकता है। स्क्वायर की 15% YoY TPV वृद्धि (Q4 वास्तविक) समय खरीदती है, लेकिन ऋण पतन $93 PT थीसिस को पूरी तरह से नष्ट कर देता है।

पैनल निर्णय

NEUTRAL कोई सहमति नहीं

अवसर

EPS अपसाइड के लिए विकास में तेजी और TAM विस्तार के लिए AI-संचालित दक्षता और कैश ऐप ऋण अपसाइड।

जोखिम

बढ़ी हुई नुकसान दरों के कारण धन वापसी, जो AI लाभ या स्टाफिंग के बावजूद उत्पत्ति और मार्जिन को ध्वस्त कर सकती है।

मॉर्गन स्टेनली ने ब्लॉक (XYZ) पर खरीदें रेटिंग बनाए रखी

AI टॉक शो

शुरुआती राय

बहस

पैनल निर्णय

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