द्वारा Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल $700B AI capex थीसिस के बारे में काफी हद तक भालू है, संभावित AI अपनाने में विलंबता, प्रतिस्पर्धा के कारण मार्जिन संपीड़न, AI capex की चक्रीय प्रकृति और ताइवान में आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों जैसे भू-राजनीतिक जोखिमों का हवाला देते हुए।
जोखिम: भू-राजनीतिक जोखिम, विशेष रूप से ताइवान में आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान, और AI capex की चक्रीय प्रकृति।
अवसर: Nvidia और Broadcom जैसी कंपनियों के लिए विकास का समर्थन करते हुए मजबूत AI बुनियादी ढांचा मांग।
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 →
टेक दिग्गज अकेले इस साल AI के निर्माण में लगभग $700 बिलियन खर्च करने का लक्ष्य रखते हैं।
क्षमता की मांग अधिक है और इसके परिणामस्वरूप चिप डिजाइनरों और क्लाउड सेवा कंपनियों के लिए राजस्व में विस्फोटक वृद्धि हुई है।
टेक्नोलॉजी स्टॉक्स, विशेष रूप से मैग्निफिसेंट सेवन, ने पिछले तीन वर्षों में S&P 500 को ऊपर ले जाने में मदद की। और हालांकि निवेशकों ने इस साल की शुरुआत में इनमें से कुछ खिलाड़ियों से बाहर निकल गए, वह कदम अस्थायी हो सकता है। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की कहानी जिसने हाल के वर्षों में लाभ को बढ़ाया है, वह खत्म होने से बहुत दूर है। वास्तव में, यह अभी शुरू हो रहा है क्योंकि आज AI अनुसंधान प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में अपना रास्ता बना रहा है।
यह वर्ष कहानी में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि प्रमुख तकनीकी कंपनियां बुनियादी ढांचे के निर्माण में निवेश कर रही हैं - अनुमानित मांग को पूरा करने के लिए नहीं, बल्कि वर्तमान ग्राहक प्रतिबद्धताओं को पूरा करने के लिए। टेक दिग्गज Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft, और Meta Platforms 2026 में इस वृद्धि पर लगभग $700 बिलियन खर्च करने की योजना बना रहे हैं।
क्या AI दुनिया का पहला ट्रिलियनियर बनाएगा? हमारी टीम ने अभी एक रिपोर्ट जारी की है जिसमें एक बहुत कम ज्ञात कंपनी के बारे में बताया गया है, जिसे "अनिवार्य एकाधिकार" कहा जाता है, जो Nvidia और Intel दोनों को आवश्यक महत्वपूर्ण तकनीक प्रदान करती है। जारी रखें »
इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, मेरी भविष्यवाणी है कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर स्टॉक्स इस साल S&P 500 को पीछे छोड़ देंगे। आइए पूरी कहानी देखें।
हम AI इंफ्रास्ट्रक्चर के बारे में बात करके शुरुआत करेंगे। यह वास्तव में क्या है? इसमें वे सभी तत्व शामिल हैं जो AI प्रशिक्षण और उपयोग को संभव बनाते हैं, चिप्स से लेकर सर्वर, नेटवर्किंग उपकरण और पूर्ण डेटा सेंटर तक। मेरे द्वारा ऊपर बताई गई टेक दिग्गज कंपनियां इंफ्रास्ट्रक्चर खिलाड़ी हैं, साथ ही चिप दिग्गज Nvidia और नेटवर्किंग पावरहाउस Broadcom भी हैं। और ये कुछ उदाहरण मात्र हैं।
अब, आइए विचार करें कि इस AI बूम में अब तक क्या हुआ है। कुछ साल पहले, निवेशकों ने AI स्टॉक खरीदना शुरू कर दिया क्योंकि उन्हें तकनीक की क्षमता का एहसास हुआ। विभिन्न तरीकों से और उद्योगों में और हमारे दैनिक जीवन में लागू, AI कंपनियों और व्यक्तियों को समय और पैसा बचाने में मदद कर सकता है - और अधिक नवीन बन सकता है। यह सब कॉर्पोरेट आय के लिए शानदार खबर है। विजेता वे कंपनियां होंगी जो AI विकसित और बेचती हैं, साथ ही वे जो इसका उपयोग करती हैं, और निवेशकों ने यथासंभव जल्द से जल्द इन खिलाड़ियों पर दांव लगाने का लक्ष्य रखा।
AI के शुरुआती चरणों में बड़े भाषा मॉडल का प्रशिक्षण शामिल था, और इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों को स्पष्ट रूप से लाभ हुआ क्योंकि ग्राहकों ने चिप्स, सर्वर और अन्य उत्पादों और सेवाओं के लिए उनकी ओर दौड़ लगाई। इससे Nvidia और Broadcom जैसी कंपनियों को तिमाही दर तिमाही विस्फोटक राजस्व रिपोर्ट करने में मदद मिली है।
लेकिन प्रशिक्षण एक बार की घटना नहीं है। यह एक ऐसा कार्य है जो जारी रहेगा, और इसके ऊपर, इन ताज़ा प्रशिक्षित मॉडलों को फिर वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर काम करने के लिए रखा जाएगा। यहां, उन्हें "सोचने" की प्रक्रिया में मदद करने के लिए चिप्स, नेटवर्किंग उपकरण और बहुत कुछ की आवश्यकता होती है ताकि वे इन समस्याओं को हल कर सकें।
जैसे-जैसे इन मॉडलों को अधिक बार और अधिक परिष्कृत और सटीक तरीकों से लागू किया जाएगा, कंपनियों को विभिन्न प्रकार की इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों द्वारा पेश किए जाने वाले उत्पादों और सेवाओं की अधिक आवश्यकता होगी।
यह पूरी प्रक्रिया अभी गति पकड़ रही है। Amazon ने हाल ही में एक उदाहरण पेश किया, क्योंकि उसने अपनी खर्च योजनाओं के बारे में बात की - कंपनी Amazon Web Services (AWS) ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए इस साल $200 बिलियन के पूंजीगत व्यय का अनुमान लगाती है। AWS दुनिया का सबसे बड़ा क्लाउड सेवा प्रदाता है, जो AI और गैर-AI दोनों उत्पाद और सेवाएं प्रदान करता है। कंपनी का कहना है कि मौजूदा ग्राहक समझौतों को देखते हुए, वह अगले दो वर्षों में इस निवेश का एक बड़ा हिस्सा मोनेटाइज करने का लक्ष्य रखती है।
चिपमेकर्स, नेटवर्किंग कंपनियों और अन्य डेटा सेंटर दिग्गजों से हालिया संदेश एक ही रहे हैं: AI क्षमता की मांग आसमान छू रही है। यह बताता है कि ये कंपनियां आने वाली तिमाहियों में विस्फोटक वृद्धि की रिपोर्ट करना जारी रखेंगी। और इस तिमाही में हमने अब तक जो रिपोर्ट देखी हैं, वे इस विचार का समर्थन करती हैं। FactSet के वरिष्ठ आय विश्लेषक जॉन बटर ने 4 मई के एक नोट में लिखा, Alphabet, Amazon और Meta ने S&P 500 की आय वृद्धि को 27% से अधिक तक बढ़ाया, जो 2021 के बाद का उच्चतम स्तर होगा।
इस बीच, मॉर्निंगस्टार का सुझाव है कि AI स्टॉक सात वर्षों में अपनी सबसे बड़ी छूट पर कारोबार कर रहे हैं, एक CNBC रिपोर्ट के अनुसार।
आय अनुमानों के संबंध में कई AI दिग्गजों की कीमत पर एक नज़र से पता चलता है कि मूल्यांकन वास्तव में काफी कम हो गया है।
इस बीच, हम AI विकास के एक नए चरण में प्रवेश कर रहे हैं: आज और भविष्य में, कंपनियां AI का उपयोग कर रही हैं, जिससे इंफ्रास्ट्रक्चर खिलाड़ियों के लिए मजबूत राजस्व लाभ हो रहा है। और ग्राहक प्रतिबद्धताओं के आधार पर, इंफ्रास्ट्रक्चर खिलाड़ियों का क्षमता में प्रमुख निवेश बताता है कि यह राजस्व अवसर बड़ा होगा।
यह वृद्धि, आकर्षक मूल्यांकन के साथ, निवेशकों को AI स्टॉक में शामिल होने के लिए प्रेरित कर सकती है - हमने हाल के हफ्तों में पहले से ही कुछ गति देखी है - और इसीलिए मेरी भविष्यवाणी है कि ये इंफ्रास्ट्रक्चर खिलाड़ी 2026 में बाजार को पीछे छोड़ देंगे।
क्या आपको कभी ऐसा लगा है कि आपने सबसे सफल स्टॉक खरीदने का मौका गंवा दिया? तो आप यह सुनना चाहेंगे।
दुर्लभ अवसरों पर, विश्लेषकों की हमारी विशेषज्ञ टीम उन कंपनियों के लिए "डबल डाउन" स्टॉक अनुशंसा जारी करती है जिनके बारे में उनका मानना है कि वे बढ़ने वाली हैं। यदि आप चिंतित हैं कि आपने निवेश करने का मौका गंवा दिया है, तो बहुत देर होने से पहले खरीदने का यह सबसे अच्छा समय है। और संख्याएं खुद बोलती हैं:
Nvidia: यदि आपने 2009 में हमारे डबल डाउन पर $1,000 का निवेश किया होता, तो आपके पास $558,200 होते!Apple:* यदि आपने 2008 में हमारे डबल डाउन पर $1,000 का निवेश किया होता, तो आपके पास $55,853 होते!Netflix: यदि आपने 2004 में हमारे डबल डाउन पर $1,000 का निवेश किया होता, तो आपके पास $471,827 होते!
अभी, हम तीन अविश्वसनीय कंपनियों के लिए "डबल डाउन" अलर्ट जारी कर रहे हैं, स्टॉक एडवाइजर में शामिल होने पर उपलब्ध, और जल्द ही ऐसा कोई दूसरा मौका नहीं मिल सकता है।
**स्टॉक एडवाइजर रिटर्न 10 मई, 2026 तक। ***
एड्रिया सिमिनो के पास Amazon और Oracle में हिस्सेदारी है। द मोटली फूल के पास Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia और Oracle में हिस्सेदारी है और वह उनकी अनुशंसा करता है। द मोटली फूल की एक प्रकटीकरण नीति है।
यहां व्यक्त किए गए विचार और राय लेखक के विचार और राय हैं और जरूरी नहीं कि वे Nasdaq, Inc. के विचारों और राय को दर्शाते हों।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"बुनियादी ढांचा स्टॉक अभी भी एकमात्र विश्वसनीय खेल बने हुए हैं, लेकिन केवल तभी जब निवेशक कच्चे, अनुमानित पूंजीगत व्यय आंकड़ों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय नकदी प्रवाह दक्षता को प्राथमिकता देते हैं जो वर्तमान में कथा पर हावी हैं।"
लेख पूंजी-गहन हार्डवेयर चक्रों में गारंटीकृत भविष्य की लाभप्रदता के साथ भारी पूंजीगत व्यय को भ्रमित करता है, एक खतरनाक धारणा। जबकि $700 बिलियन खर्च वास्तविक है, 'इसे बनाएं और वे आएंगे' रणनीति एक रैखिक पथ पर मुद्रीकरण मानती है जो उद्यम AI अपनाने में संभावित विलंबता को अनदेखा करती है। यदि GPU उपयोग दरें स्थिर हो जाती हैं या यदि सॉफ्टवेयर-एज-ए-सर्विस (SaaS) कंपनियां AI एकीकरण से महत्वपूर्ण लाभ मार्जिन प्रदर्शित करने में विफल रहती हैं, तो हम एक क्लासिक आपूर्ति उछाल देख रहे हैं। मैं अभी भी बुनियादी ढांचे की परत के बारे में बुलिश हूं, विशेष रूप से Broadcom (AVGO) और Nvidia (NVDA), लेकिन केवल तभी जब निवेशक शीर्ष-लाइन राजस्व वृद्धि के बजाय मुक्त नकदी प्रवाह रूपांतरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो वर्तमान में Magnificent Seven के बीच आंतरिक क्रॉस-सब्सिडाइजेशन द्वारा कृत्रिम रूप से बढ़ाया जा रहा है।
प्राथमिक जोखिम एक 'कैपेक्स क्लिफ' है जहां निवेशक उच्च लाभांश या बायबैक के लिए दबाव का सामना करते हुए, यदि AI-संचालित राजस्व वृद्धि में ROI मायावी रहता है तो 2026 तक खर्च को अचानक कम कर देते हैं।
"प्रतिबद्ध $700B capex NVDA और AVGO के लिए 2-3 साल के राजस्व टेलविंड प्रदान करता है, जिससे उन्हें 2026 में S&P को 2x से बेहतर प्रदर्शन करने की स्थिति मिलती है यदि अनुमान के अनुसार अनुमान का मुद्रीकरण होता है।"
लेख का $700B capex अनुमान 2026 के लिए AMZN, MSFT, GOOG, META से NVDA के ब्लैक्वेल रैंप और AVGO के नेटवर्किंग सर्ज को बढ़ावा देते हुए, मजबूत AI मांग का संकेत देता है, Q1 आय पहले से ही बिग टेक से 27% S&P EPS बूस्ट दिखा रही है। प्रशिक्षण से परे अनुमानित कार्यभार चक्र को विस्तारित करते हुए, अनुमानित 30-50% इन्फ्रा लीडर्स बनाम S&P के 10-15% के लिए समर्थन। पुलबैक के बाद ~40x fwd P/E पर NVDA का मूल्यांकन उचित लगता है। हालाँकि, यह आपूर्ति बाधाओं के बीच निर्बाध निष्पादन मानता है।
यदि AI ROI निराश होता है या उद्यम अपनाना धीमा होता है, तो हाइपरस्केलर्स द्वारा ओवरसप्लाई का खतरा है, जो टेलीकॉम बस्ट को दर्शाता है जहां इन्फ्रा ओवरबिल्ड ने रिटर्न को कुचल दिया। पावर ग्रिड बाधाएं (जैसे, U.S. को 100GW+ नई क्षमता की आवश्यकता है) 2026 रैंप में देरी कर सकती हैं, जिससे ऊपर की ओर सीमाएं हैं।
"इस बीच, लेख निरंतर capex को त्वरित capex के रूप में भ्रमित करता है और मानता है कि वर्तमान मूल्यांकन पहले से ही $700B capex चक्र को मूल्य नहीं देते हैं।"
लेख दो अलग-अलग घटनाओं को भ्रमित करता है: (1) हाइपरस्केलर्स द्वारा ऊंचा capex खर्च, जो वास्तविक और प्रलेखित है, और (2) यह धारणा कि यह असाधारण स्टॉक रिटर्न में तब्दील हो जाता है। $700B आंकड़ा सटीक है लेकिन भ्रामक है - यह पिछले वर्षों के लिए वृद्धिशील नहीं है; यह एक प्रवृत्ति है जो पहले से ही मूल्य में है। Nvidia ~30x फॉरवर्ड P/E पर कारोबार करता है; Broadcom ~25x। मॉर्निंगस्टार का 'सात वर्षों में सबसे बड़ी छूट' पिक-एंड-चूज़ है - ये गुणक अभी भी 2019 के स्तर से 40-60% ऊपर हैं। लेख बुनियादी ढांचा मांग को बुनियादी ढांचा *स्टॉक* रिटर्न के साथ भ्रमित करता है। यदि capex प्रतिबद्ध है लेकिन प्रतिस्पर्धा (AMD शेयर हासिल कर रहा है, या कस्टम चिप्स Nvidia के गढ़ को कमजोर कर रहा है) के कारण मार्जिन संकुचित हो जाते हैं, तो बुनियादी ढांचा स्टॉक मजबूत राजस्व के बावजूद खराब प्रदर्शन करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से गायब: यदि AI ROI विफल हो जाता है और हाइपरस्केलर्स 2027-28 में वापस खींच लेते हैं तो क्या होता है।
यदि capex वास्तव में 2027 तक लॉक-इन ग्राहक प्रतिबद्धताओं को दर्शाता है, और यदि अनुमानित कार्यभार से पहले अनुमानित कार्यभार तेजी से बढ़ता है, तो बुनियादी ढांचा स्टॉक उच्च रेटिंग प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन लेख 'लॉक-इन' प्रतिबद्धताओं के बारे में शून्य प्रमाण प्रदान करता है - यह अटकलें हैं जो तथ्य के रूप में प्रस्तुत की जाती हैं।
"AI capex चक्र 2026 में शिखर तक पहुंच सकता है, जिससे AI अपनाने के बरकरार रहने पर भी राजस्व में गिरावट और बहुमूल्य संपीड़न हो सकता है।"
AI बुनियादी ढांचे को S&P 500 को हराने के लिए कोण पर टिका हुआ है एक विकास कथा पर: AWS और हाइपरस्केलर्स 2026 के लिए $700 बिलियन के लिए आवंटित एक बहु-वर्षीय capex चक्र को खिलाएंगे। निहितार्थ Nvidia, Broadcom और क्लाउड साथियों के लिए सम्मोहक है क्योंकि मॉडल प्रशिक्षण तैनाती में स्थानांतरित हो जाता है। फिर भी, भालू का मामला छिपा हुआ है: AI capex अत्यधिक चक्रीय है और शिखर 2026 में आ सकता है, जिससे राजस्व में गिरावट और मूल्यांकन संपीड़न हो सकता है, भले ही दीर्घकालिक AI अपनाने बरकरार रहे। ऊपर की ओर निर्भरता सीमांत कब्जा, न कि केवल शीर्ष-रेखा राजस्व पर है।
मजबूत काउंटर: AI capex अत्यधिक चक्रीय है और 2026 में शिखर तक पहुंच सकता है, जिससे AI अपनाने के बरकरार रहने पर भी राजस्व में गिरावट और बहुमूल्य संपीड़न हो सकता है।
"ताइवान में आपूर्ति श्रृंखला एकाग्रता का जोखिम AI बुनियादी ढांचा थीसिस को अनदेखा करता है।"
क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट के लिए आपूर्ति श्रृंखला एकाग्रता का जोखिम (ताइवान) $700B AI capex थीसिस के लिए Nvidia और Broadcom के लिए भौतिक आपूर्ति श्रृंखला भंग की परवाह किए बिना, एक भयावह पूंछ जोखिम है।
"इंटरलिंक्ड आपूर्ति श्रृंखला और बिजली की बाधाएं हाइपरस्केलर्स को GPU के बजाय ऊर्जा बुनियादी ढांचे की ओर $700B capex को फिर से आवंटित करने के लिए मजबूर कर सकती हैं।"
Gemini बिजली के ग्रिड बिंदु को Grok द्वारा सही ढंग से ऊंचा किया गया है - TSMC fabs भी बिजली की खपत करते हैं, और U.S. CHIPS अधिनियम सब्सिडी 5-7 वर्षों की आवश्यकता वाली ट्रांसमिशन देरी को ठीक नहीं करेगी (FERC डेटा)। यदि डेटा सेंटर 2030 तक U.S. बिजली का 8% दावा करते हैं (EIA), तो हाइपरस्केलर्स GPU और जनरेटर के बीच capex को फिर से आवंटित करेंगे, 2026 में Nvidia के ब्लैक्वेल वॉल्यूम को 20-30% ऊर्जा लागत मुद्रास्फीति के बीच प्रभावित करते हैं।
"आपूर्ति श्रृंखला एकाग्रता जोखिम (TSMC) 2026 तक बिजली ग्रिड जोखिम की तुलना में बाध्यकारी बाधा है।"
Grok दो अलग-अलग बाधाओं - बिजली और आपूर्ति श्रृंखला - को भ्रमित करता है, लेकिन अनुक्रम जोखिम को याद करता है। TSMC क्षमता पहले (2025-26) हिट करती है, बिजली ग्रिड बाधाएं दूसरी (2027+) हिट करती हैं। यदि ताइवान में व्यवधान U.S. फ़ैब के रैंप होने से पहले होता है, तो हाइपरस्केलर्स घरेलू क्षमता को पर्याप्त रूप से प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं। ऊर्जा लागत मुद्रास्फीति केवल तभी मायने रखती है जब चिप्स मौजूद हों। $700B capex तब तक फंस जाएगा जब तक कि Intel/Samsung गैप को नहीं भर देते। किसी ने भी इस समय को स्पष्ट रूप से मॉडल नहीं किया है।
"ROI और समय जोखिम, साथ ही नीति/भू-राजनीति, मायने रखती हैं; एक व्यवधान रैंप को देरी करेगा और NVDA/AVGO के लिए रिटर्न को संकुचित करेगा।"
Gemini ताइवान जोखिम को उजागर करता है, लेकिन तर्क को द्विआधारी बाधा के रूप में मानता है, न कि समय/ROI जोखिम के रूप में। हाइपरस्केलर्स आपूर्तिकर्ताओं में विविधता ला सकते हैं और capex को stagger कर सकते हैं; एक व्यवधान देरी करेगा, नष्ट नहीं करेगा, चक्र। गायब करने वाला बड़ा टुकड़ा नीति/भू-राजनीति (निर्यात नियंत्रण, सब्सिडी, अर्धचालक प्रतिबंध) और ROI संवेदनशीलता है; यदि ROI ठंडा हो जाता है या नियंत्रण काटते हैं, तो 2026 रैंप फिसल सकता है, जिससे NVDA/AVGO के लिए जोखिम-समायोजित रिटर्न को कच्चे capex लाइन द्वारा सुझाए गए से अधिक संकुचित किया जा सकता है।
पैनल $700B AI capex थीसिस के बारे में काफी हद तक भालू है, संभावित AI अपनाने में विलंबता, प्रतिस्पर्धा के कारण मार्जिन संपीड़न, AI capex की चक्रीय प्रकृति और ताइवान में आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों जैसे भू-राजनीतिक जोखिमों का हवाला देते हुए।
Nvidia और Broadcom जैसी कंपनियों के लिए विकास का समर्थन करते हुए मजबूत AI बुनियादी ढांचा मांग।
भू-राजनीतिक जोखिम, विशेष रूप से ताइवान में आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान, और AI capex की चक्रीय प्रकृति।