एआई का सॉफ्टवेयर एजेंसी स्टॉक्स पर प्रभाव: सेल्सफोर्स, सर्विसनाउ, और स्नोफ्लेक का विश्लेषण

संकलन और संपादन: शेनचाओ टेकफ्लो

अतिथि: Nico

AI के सपने के नीचे SaaS सॉफ्टवेयर स्टॉक्स: CRM vs NOW vs SNOW, कौन सचमुच गलत तरीके से बेचा गया दोगुना मौका है? अगली लहर के सॉफ्टवेयर स्टॉक्स के अवसर की विस्तृत व्याख्या

पॉडकास्ट स्रोत: Nico फ्रंटियर अल्फा

ब्रॉडकास्ट समय: 21 मई, 2026

पिछले छह महीनों में वॉल स्ट्रीट ने "SaaS का अंत" के रूप में एक भयानक गिरावट का वर्णन किया, जिसमें Salesforce, ServiceNow, Snowflake के मूल्य अपने उच्चतम स्तर से आधे तक गिर गए, और जेपी मॉर्गन के समूह भराव मॉडल के अनुसार, सेमीकंडक्टर क्षेत्र में संस्थागत होल्डिंग 99.3% तक पहुँच गई है, जबकि सॉफ्टवेयर क्षेत्र में केवल 22.8% है, जो ऐतिहासिक स्तर पर भावनात्मक विभाजन को दर्शाता है। निको नामक निवेशक ने इस बिंदु पर मुख्यधारा की कहानी के विपरीत एक अलग निर्णय दिया: AI सॉफ्टवेयर उद्योग को मारने के बजाय, केवल फ़ंक्शनल इंटरफ़ेस बेचने वाली कंपनियों को हटा रहा है और बुनियादी ढांचे और प्रशासन को बेचने वाले प्लेटफ़ॉर्म को पुरस्कृत कर रहा है; हालाँकि सॉफ्टवेयर क्षेत्र की वर्तमान स्थिति हार्डवेयर की तुलना में कम सक्रिय है, लेकिन इसकी संभावना और मूल्य-प्रति-रुपया अधिक है।

इस एपिसोड का सबसे मूल्यवान हिस्सा तीन कंपनियों को एक ही मूल्यांकन ढांचे के तहत एक-एक करके विश्लेषण करना था: Salesforce (13–14 गुना भविष्यवाणी वाला PE, 144 अरब डॉलर का मुक्त नकदी प्रवाह, 500 अरब डॉलर का रिकैपिटलाइजेशन अधिकार) “सुरक्षित मार्जिन” पक्ष है, ServiceNow (AI Control Tower की कहानी, हुआंग रेनक्सन के लगातार तीन साल का समर्थन) “AI कहानी का सबसे स्पष्ट” पक्ष है, और Snowflake (उपयोग के आधार पर शुल्क, RPO में 42% सालाना वृद्धि, लेकिन GAAP पर अभी भी हानि) “उच्च लचीलापन और उच्च जोखिम” पक्ष है। 27 मई को Salesforce और Snowflake एक ही दिन अपने वित्तीय परिणाम जारी करेंगे, जिसके तुरंत बाद Snowflake की वार्षिक सम्मेलन और माइक्रोसॉफ्ट Build सम्मेलन होंगे, जो कि संक्षिप्त काल में सबसे सीधे पर्यवेक्षण का अवसर प्रस्तुत करेंगे।

"SaaS अंत" और बाजार के मूड का चरमोत्कर्ष

• सॉफ्टवेयर सेक्टर को बुरी तरह से पीटा गया है, यह केवल एक कंपनी की समस्या नहीं है, बल्कि पूरे सॉफ्टवेयर सेक्टर को बाजार ने मृत्युदंड दे दिया है।
• जीपी मॉर्गन के काउंटिंग मॉडल के अनुसार, सेमीकंडक्टर सेक्टर में संस्थागत होल्डिंग की भीड़ 99.3% तक पहुंच गई है, जबकि सॉफ्टवेयर सेक्टर में भीड़ केवल 22.8% है, जो ऐतिहासिक स्तर का भावनात्मक विभाजन है।
• हार्डवेयर सेक्टर की अच्छी खबर यह है कि सभी ने पहले ही खरीद लिया है और बाजार ने इसे कीमत दे दी है; जबकि सॉफ्टवेयर की बुरी खबर यह है कि लोगों ने लगभग सब कुछ बेच दिया है, इसमें ऊपर की ओर रिबाउंड का स्थान है। अगले 3 महीनों में यदि केवल उद्योग की स्थिति को देखा जाए, तो हार्डवेयर निश्चित रूप से मजबूत होगा; लेकिन अगर चढ़ाई का स्थान, अनुपात और मूल्य-प्रति-मूल्य को देखा जाए, तो सॉफ्टवेयर वास्तव में बेहतर हो सकता है।

AI का SaaS व्यावसायिक मॉडल पर प्रभाव

• पिछले समय में SaaS कंपनियाँ जिन फीचर इंटरफेस पर शुल्क लेती थीं, अब AI के उपयोग से बिना किसी प्रोग्रामिंग के अनुभव के बहुत कम समय में एक कार्यात्मक प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है। बाजार की वास्तविक चिंता यह है कि SaaS फीचर लेयर की दुर्लभता और विभेदक लाभ ढह रहा है।
• अगर एक AI एजेंट 10 लोगों का काम कर सकता है, तो एक कंपनी जो पहले 1000 अकाउंट खरीदना चाहती थी, अब केवल 100 की आवश्यकता रखती है। यही वॉल स्ट्रीट के हालिया समय में आम तौर पर कहा जाने वाला सीट कंप्रेशन है।
• एजेंट को UI की आवश्यकता नहीं है, डैशबोर्ड की आवश्यकता नहीं है, सुंदर इंटरफेस की आवश्यकता नहीं है, इसे केवल डेटा और API की आवश्यकता है। इसका अर्थ है कि SaaS सॉफ्टवेयर को AI द्वारा डाउनग्रेड कर दिया गया है, जो पहले उद्यम के कार्य प्रवाह का मुख्य प्रवेश बिंदु था, अब केवल डेटा स्टोरेज का बैकएंड बन गया है।

Salesforce का रूपांतरण और मूल्यांकन

• सेल्सफोर्स को खरीदना मूलतः एक उच्च विकास की कहानी पर दर्जनों गुना के मूल्यांकन के साथ जुए लगाना नहीं है, या यह अनुमान लगाना है कि यह AI रूपांतरण में सफल हो पाएगा; बल्कि यह आंतरिक मूल्य और वास्तविक कीमत की तुलना और संतुलन पर आधारित है, और वर्तमान में यह एक सापेक्ष रूप से कम मूल्यांकित स्थिति में है।
• Agentforce ने शुल्क तर्क को [प्रति व्यक्ति] से [कार्य] पर स्विच कर दिया है, जिससे पिछली आय कर्मचारियों की संख्या से जुड़ी थी, जबकि भविष्य की आय कुल कार्यभार से जुड़ेगी। जब तक कार्य-आधारित शुल्क तर्क सफलतापूर्वक लागू हो जाता है, Salesforce सीट अर्थव्यवस्था से कार्य अर्थव्यवस्था में आसानी से संक्रमण कर पाएगा।
• माइक्रोसॉफ्ट का Dynamics 365, Copilot के साथ, Salesforce के लिए दीर्घकालिक सबसे बड़ा खतरा है। यदि भविष्य में बिक्री अधिकारी Salesforce को खोलने के बजाय Outlook या Teams पर Copilot के माध्यम से ग्राहक रिकॉर्ड को स्वचालित रूप से अपडेट करते हैं, तो Salesforce कार्य प्रवेश बिंदु से पीछे की डेटाबेस में बदल सकता है।

ServiceNow की AI Control Tower रणनीति

• ServiceNow का उद्देश्य ChatGPT को फिर से बनाना नहीं है, बल्कि व्यवसायिक AI एजेंट के लिए शासन स्तर, व्यवस्थापन स्तर और निष्पादन स्तर बनाना है। चाहे व्यवसाय किसी भी AI का उपयोग कर रहा हो, जब भी यह AI व्यवसाय की प्रक्रियाओं में प्रवेश करता है, व्यवसाय के प्रणालियों को कॉल करता है या व्यवसाय के कार्यों को निष्पादित करता है, तो इसे ServiceNow के माध्यम से ही शासित और व्यवस्थित किया जाना चाहिए।
• यह पोजिशनिंग ऐपल के iOS के समान है, जहाँ ऐपल सभी ऐप्स को खुद नहीं बनाता, लेकिन सभी ऐप्स iOS पर चलते हैं। ServiceNow भी भविष्य में इसी राह पर चलना चाहता है।
• हुंग-निन ने कहा: सर्विसनाउ वास्तव में AI युग का उद्यमिक ऑपरेटिंग सिस्टम है।

Snowflake का उपभोग मॉडल विरोधाभास

• स्नोफ्लेक को जो सबसे ज्यादा डर है, वो ग्राहकों का इसका उपयोग न करना नहीं, बल्कि ग्राहकों का इसे बहुत अच्छी तरह से इस्तेमाल करना है। जब उद्यम पाते हैं कि स्नोफ्लेक का बिल बहुत अधिक है, तो वे इंजीनियरिंग टीम को प्रेरित करते हैं कि वे क्वेरी को अनुकूलित करें, स्टोरेज को संपीड़ित करें, यहां तक कि कुछ कम मूल्यवान कार्यों के लिए ओपन सोर्स टूल्स का उपयोग करें—यही खपत मॉडल की दोनों धारें हैं।
• स्नोफ्लेक की शुद्ध आय बरकरारी दर 131% से घटकर 126% हुई, और अब नवीनतम 125% है, जो अभी भी स्वस्थ है, लेकिन नीचे की ओर की प्रवृत्ति से पता चलता है कि पुराने ग्राहकों का विस्तार पहले की तुलना में धीमा हो गया है।
• स्नोफ्लेक तीनों में सबसे तेजी से बढ़ रही, AI डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए सबसे सीधा तर्क रखने वाली, और पारंपरिक SaaS व्यावसायिक मॉडल से स्वाभाविक रूप से अछूती रहने वाली कंपनी है; लेकिन यही सबसे अधिक मूल्यांकित, सबसे तीव्र प्रतिस्पर्धा वाली, और सबसे कम लाभक्षमता वाली कंपनी भी है। उच्च पेआउट, उच्च जोखिम।

ऐतिहासिक तुलना और अंतिम निर्णय

• "AI ने सॉफ्टवेयर को मार दिया है" यह कहानी अत्यधिक सरलीकृत है। वास्तविकता यह है कि AI केवल फ़ंक्शनल इंटरफ़ेस बेचने वाले सॉफ्टवेयर को बहिष्कृत कर रहा है, लेकिन एक साथ बुनियादी ढांचे और शासन को बेचने वाले प्लेटफ़ॉर्म को पुरस्कृत भी कर रहा है। सभी सॉफ्टवेयर को उलटा नहीं दिया जाएगा।
• जब 2000 में इंटरनेट बुलबुला फूटा, तो बाजार की प्रमुख प्रवृत्ति यह थी कि [इंटरनेट सभी पारंपरिक कंपनियों को मार देगा], लेकिन अंततः जिन कंपनियों ने बचकर अपनी स्थिति बनाई, वे केवल इंटरनेट कंपनियाँ ही नहीं थीं, बल्कि वे पारंपरिक कंपनियाँ भी थीं जिन्होंने इंटरनेट को सबसे पहले अपनाया और इन उपकरणों को अपने व्यवसाय में एकीकृत किया। 20 साल बाद, AI की इस लहर का तर्क भी ठीक वही है।

2026 के नए साल की शुरुआत में, "AI ने सॉफ्टवेयर उद्योग को मार डाला" की कहानी ने पूरे US स्टॉक मार्केट को हिला दिया। उसके बाद से, पूरा सॉफ्टवेयर सेक्टर AI द्वारा विनाश के भय से घिर गया है। सॉफ्टवेयर सेक्टर का नेता माइक्रोसॉफ्ट भी इससे बच नहीं पाया, जिसका वर्ष के दौरान 25% से अधिक की गिरावट आई, और यदि ऐतिहासिक उच्चतम स्तर से गणना की जाए, तो अधिकतम गिरावट 40% के करीब पहुंच गई, जो 2022 के US स्टॉक मार्केट की मंदी के समान है। और पिछले कुछ वर्षों के लोकप्रिय सॉफ्टवेयर स्टॉक, जैसे Salesforce, ServiceNow, Snowflake, का बाजार मूल्य आधे से अधिक गायब हो चुका है। यह केवल एक कंपनी की समस्या नहीं है, बल्कि पूरा सॉफ्टवेयर सेक्टर बाजार द्वारा मृत्युदंड सुनाया गया है। वॉल स्ट्रीट ने इस घटना को "SaaS अंत" का नाम दिया है।

पिछले लगभग छह महीनों से, छोटे निवेशकों से लेकर संस्थागत निवेशकों तक, सभी एक ही काम कर रहे हैं—हार्डवेयर पर लंगड़ा लगा रहे हैं और सॉफ्टवेयर पर शॉर्ट पोजीशन ले रहे हैं, जिससे सॉफ्टवेयर सेक्टर भारी नुकसान का शिकार हो गया। हालांकि, हाल ही में कुछ असामान्य संकेत धीरे-धीरे सामने आए हैं। जेपी मॉर्गन के क्राउडिंग मॉडल के अनुसार, सेमीकंडक्टर सेक्टर में संस्थागत होल्डिंग की क्राउडिंग 99.3% तक पहुंच गई है, जबकि सॉफ्टवेयर सेक्टर की क्राउडिंग केवल 22.8% है—यह ऐतिहासिक स्तर का मनोवैज्ञानिक विभाजन है। और इसी समय, अमेरिकी राष्ट्रपति ट्रम्प ने सॉफ्टवेयर स्टॉक्स पर कई मिलियन डॉलर का निवेश किया; वॉल स्ट्रीट के सबसे प्रसिद्ध क्रश-बॉटम फंड मैनेजर बिल एकमैन ने इसी समय सॉफ्टवेयर के सबसे बड़े कंपनी माइक्रोसॉफ्ट में भारी निवेश किया; और दुनिया की सबसे अधिक मूल्यवान कंपनी NVIDIA के CEO हुआंग रेनक्सन ने लगातार तीसरे साल क्रमशः लास वेगास उड़कर एक सॉफ्टवेयर कंपनी का समर्थन किया।

तो AI क्या पूरे सॉफ्टवेयर उद्योग को मार रहा है, या हमें एक दशक में एक बार मिलने वाला निवेश का अवसर दे रहा है? आज के इस वीडियो में, मैं तीन सबसे प्रतिनिधित्वपूर्ण सॉफ्टवेयर कंपनियों: Salesforce, ServiceNow, Snowflake का पूरी तरह से विश्लेषण करूँगा।

AI द्वारा SaaS उद्योग को मारने और सॉफ्टवेयर स्टॉक में गिरावट की बात इस साल जनवरी से शुरू हुई। 30 जनवरी को, Anthropic (Claude बड़े मॉडल के पीछे की कंपनी) ने GitHub पर 11 प्लगइन्स को चुपचाप जारी किया, जिनका नाम Claude Cowork था—एक साधारण कोड रिपॉजिटरी और एक ब्लॉग पोस्ट के साथ। हालांकि, प्रकाशन के 48 घंटों के भीतर, वैश्विक सॉफ्टवेयर स्टॉक में भारी नुकसान हुआ। बाजार के अनुमानों के अनुसार, सॉफ्टवेयर सेक्टर में 2850 अरब डॉलर का मूल्य विलुप्त हो गया।

सब इतना घबरा क्यों रहा है? CNBC के एक पत्रकार ने एक ऐसा प्रयोग किया जिसने सभी SaaS कंपनियों के एमडी को रात भर जागने पर मजबूर कर दिया। उन्होंने Claude Code का उपयोग करके एक घंटे में Monday.com नामक एक वेबसाइट की प्रतिलिपि बना दी, जिसकी लागत केवल 5–15 डॉलर थी। Monday.com एक सूचीबद्ध अमेरिकी प्रोजेक्ट मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर कंपनी है, जिसका बाजार मूल्य कई अरब डॉलर है। एक पत्रकार ने केवल एक घंटे और कुछ डॉलर की लागत से Monday.com के समान दिखने वाला एक प्रोजेक्ट मैनेजमेंट डेमो बना लिया।

बेशक, यह इस बात का मतलब नहीं है कि इसने एक सार्वजनिक कंपनी को वास्तविक रूप से प्रतिकृति कर लिया है; वास्तविक Monday.com के पास उद्यम स्तरीय अधिकार, डेटा सुरक्षा, एकीकरण पारिस्थितिकी और बिक्री चैनल हैं, जिन्हें AI एक घंटे में तैयार नहीं कर सकता, इन्हें समय के साथ स्थायी रूप से विकसित करने की आवश्यकता होती है। लेकिन इस प्रयोग का सबसे डरावना पहलू यह है कि पिछले SaaS कंपनियों के लिए जो कई कार्यात्मक इंटरफ़ेस शुल्क संग्रह का आधार थे, अब AI के माध्यम से कोई भी प्रोग्रामिंग अनुभव के बिना, बहुत कम समय में एक कार्यात्मक प्रोटोटाइप बना सकता है। इस कहानी के पीछे, बाजार की वास्तविक चिंता यह है कि SaaS कार्य स्तर की दुर्लभता और प्रतिस्पर्धी लाभ ढहने लगा है। AI के प्रभाव से, पारंपरिक मानव-आधारित SaaS मॉडल संभवतः समाप्त हो सकता है। इससे AI मॉडल प्रदाताओं की नींव में स्थित प्रतिष्ठा स्पष्ट होती है—वे केवल बड़े मॉडलों के प्रदर्शन में सुधार करने तक सीमित नहीं हैं, बल्कि सीधे अनुप्रयोग स्तर पर प्रवेश करके, इस विशाल केक का हिस्सा प्राप्त करना चाहते हैं।

SaaS का पूरा नाम Software as a Service (सॉफ्टवेयर एज ए सर्विस) है। इसकी मूल अवधारणा बहुत सरल है, जिसमें पारंपरिक रूप से उद्यम सर्वर पर स्थापित स्थानीय सॉफ्टवेयर को क्लाउड पर स्थानांतरित किया जाता है, और ग्राहक मासिक या वार्षिक आधार पर भुगतान करके सॉफ्टवेयर के उपयोग का अधिकार प्राप्त करते हैं। पिछले 20 वर्षों में, यह मॉडल सॉफ्टवेयर उद्योग का सबसे बड़ा समृद्धि निर्माण यंत्र रहा है।

लगभग सभी SaaS कंपनियों का मूल शुल्क लॉजिक व्यक्ति आधारित होता है। यदि कोई कंपनी 1000 कर्मचारियों के लिए इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग करती है, तो उसे 1000 खाते खरीदने होंगे और प्रत्येक खाते के लिए वार्षिक कुछ दर्जन से कई सौ डॉलर तक का सदस्यता शुल्क भुगतान करना होगा। और जितना अधिक आप इसका उपयोग करते हैं और जितना अधिक समय तक इसका उपयोग करते हैं, उतना ही अधिक ग्राहक की लगाव बढ़ता है, क्योंकि पूरी कंपनी की कार्य प्रवाह और डेटा इस SaaS सॉफ़्टवेयर पर संचित हो जाते हैं, और इसे जल्दी से स्थानांतरित या स्विच करने की लागत बहुत अधिक होती है। यही हल्के संपत्ति SaaS उद्योग के लिए पैसा कमाने का मूल तरीका है, और पिछले 20 वर्षों में वॉल स्ट्रीट के SaaS कंपनियों को कई गुना PE अवमूल्यन प्रदान करने का मूल कारण भी है।

लेकिन AI की लहर के उभार, खासकर एजेंट युग में प्रवेश के बाद, इस तर्क की नींव कमजोर होने लगी है। SaaS उद्योग के लिए बाजार की चिंताएं मुख्य रूप से दो स्तरों पर हैं।

पहला स्तर: सीट संपीड़न

सबसे सीधी चिंता यह है कि एजेंट के कारण कर्मचारियों की जगह ले ली जा रही है, जिससे SaaS सदस्यताओं में भारी गिरावट आई है और राजस्व लाभ में तेजी से कमी हुई है। SaaS कंपनियाँ व्यक्ति-आधारित शुल्क लेती हैं, जिसका मतलब है कि कितने कर्मचारी उपयोग कर रहे हैं, उतने ही सीटें खरीदी जाती हैं। लेकिन एजेंट के युग के आगमन के बाद, यह तर्क पूरी तरह से उलट गया है; अगर एक AI एजेंट 10 लोगों का काम कर सकता है, तो एक कंपनी जो पहले 1000 अकाउंट खरीदती थी, अब केवल 100 की आवश्यकता महसूस करेगी। यही हाल ही में वॉल स्ट्रीट के बीच में 'सीट कम्प्रेशन' के नाम से प्रसिद्ध हुआ है।

एसएएस कंपनियों के आय सूत्र का फॉर्मूला है: 'ग्राहक संख्या × प्रति ग्राहक सीटें × प्रति सीट मूल्य'। पिछले 20 वर्षों में ये तीनों चर बढ़े हैं, लेकिन एजेंट के प्रभाव के कारण, प्रति ग्राहक सीटें नामक सूचक पहली बार संरचनात्मक गिरावट का सामना कर रहा है। बाजार को चिंता है कि एआई द्वारा एसएएस कंपनियों का व्यावसायिक मॉडल बदल सकता है।

द्वितीय स्तर: एजेंट वर्कफ्लो SaaS इंटरफेस को छोड़ देता है

एक और गहरा डर यह है कि एजेंट-आधारित वर्कफ्लो के तहत, SaaS सॉफ्टवेयर को सीधे बाहर रख दिया जाता है और यह एक द्वितीयक भूमिका में आ जाता है। यही स्तर बाजार के वास्तविक घबराहट का मुख्य कारण है। पारंपरिक SaaS के व्यावसायिक मॉडल की एक अंतर्निहित पूर्वधारण यह है कि सॉफ्टवेयर मनुष्यों द्वारा उपयोग किया जाता है। Salesforce UI को डिज़ाइन करता है, सुंदर डैशबोर्ड को डिज़ाइन करता है, वर्कफ्लो को डिज़ाइन करता है—यह सब मूल रूप से उपयोगकर्ता की आदतें विकसित करने और उपयोगकर्ता की लगन बढ़ाने के लिए होता है। लेकिन एजेंट को UI की आवश्यकता नहीं होती, डैशबोर्ड की आवश्यकता नहीं होती, सुंदर इंटरफ़ेस की आवश्यकता नहीं होती, इसे केवल डेटा और API की आवश्यकता होती है।

जब Claude सीधे आपके Salesforce, Notion, Google Drive, Slack के प्लगइन्स से कनेक्ट हो सकता है, तो कार्यप्रवाह में मौलिक परिवर्तन आ जाता है। पहले बिक्री अधिकारी सीधे Salesforce खोलते थे, जहाँ वे ग्राहक के डेटा की जांच करते, अनुबंधों का अनुसरण करते और बिक्री के बाद की स्थिति देखते थे—उनका दैनिक कार्य लगभग पूरी तरह Salesforce सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस पर निर्भर करता था। अब बिक्री अधिकारी सीधे Claude खोलकर पहले जैसे दोहराव वाले कार्य पूरा कर सकते हैं, जबकि Claude API के माध्यम से Salesforce को कॉल करके डेटा पढ़ता और लिखता है, और बिक्री अधिकारी को Salesforce सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस से कोई संपर्क नहीं करना पड़ता।

इसका मतलब है कि SaaS सॉफ्टवेयर को AI ने डाउनग्रेड कर दिया है—इसे उद्यम के कार्यप्रवाह का प्रमुख प्रवेश द्वार बनने से हटाकर केवल डेटा स्टोरेज के बैकएंड में बदल दिया गया है। इस घटना का डरावना पहलू यह है कि यह मूल्य वितरण की श्रृंखला को सीधे बदल रहा है। पहले उपयोगकर्ता सबसे अधिक SaaS सॉफ्टवेयर के साथ बातचीत करते थे, लेकिन अब उपयोगकर्ता अधिक समय AI एजेंट के साथ बातचीत में बिता रहे हैं। जहाँ उपयोगकर्ता सबसे अधिक समय बिताते हैं, वहीं सबसे अधिक मूल्य निर्धारण की शक्ति होती है। इस स्थिति में, SaaS सॉफ्टवेयर AI एजेंट का सहायक बन गया है। पहले SaaS की सबसे मजबूत प्रतिस्पर्धात्मक बाधा, लंबे समय तक के उपयोगकर्ता आदतों और कार्यप्रवाह की संचिति थी, जो मूलतः 'मनुष्य UI इंटरफ़ेस का भारी उपयोग करेगा' इस पूर्वधारणा पर आधारित थी, लेकिन AI एजेंट इसे बदलने में सक्षम है। इससे बाजार में व्यापक आतंक पैदा हो सकता है।

इसी बीच, मैक्रो ब्याज दरों का तनावपूर्ण वातावरण और बड़े टेक कंपनियों के पूंजी खर्च का लगभग पूरा भाग AI बुनियादी ढांचे में जा रहा है, जिससे कंपनियों के सॉफ्टवेयर खरीद बजट में निरंतर कमी हो रही है, और लंबी अवधि के सॉफ्टवेयर ग्रोथ स्टॉक्स का मूल्यांकन सबसे अधिक संकुचित हुआ है। इस साल अब तक, पूरा सॉफ्टवेयर सेक्टर समान अवधि के स्टैंडर्ड एंड पूअर्स नैसडैक की तुलना में काफी पिछड़ गया है, और बाजार में दोध्रुवीयता दिखाई दी है, जहां सभी बिना सोचे-समझे हार्डवेयर में लंबा पोजीशन ले रहे हैं और सॉफ्टवेयर में छोटा पोजीशन।

जेपी मॉर्गन के भीड़ विश्लेषण डेटा के अनुसार, सेमीकंडक्टर उद्योग की भीड़ 99.3% के ऐतिहासिक उच्चतम स्तर पर पहुंच गई है, जिसका अर्थ है कि लगभग सभी निवेशक एक ही दिशा में स्थिति रखे हुए हैं। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि सॉफ्टवेयर उद्योग में शॉर्ट पोजीशन लगातार बढ़ रहे हैं, और स्क्वीज जोखिम सूचक 100% के चरम स्तर पर पहुंच गया है। जब आतंक अधिकतम पर पहुंच जाता है, तो बाजार का सीमांत बिंदु और विपरीत संकेत अक्सर प्रकट होने लगते हैं।

ये डेटा यह नहीं दर्शाता कि फंड तुरंत हार्डवेयर सेक्टर से निकलकर सॉफ्टवेयर सेक्टर की ओर जा रहे हैं। यह अधिकतर एक जोखिम संकेत है, जिसमें हार्डवेयर छोटे निवेशकों और संस्थागत व्यापारियों के लिए सबसे अधिक भीड़ वाला सेक्टर बन गया है, और हार्डवेयर में बिना सोचे-समझे लंबी स्थिति लेने की कीमत-लाभ अब कम होती जा रही है, इसलिए फंड स्वाभाविक रूप से सेक्टर के बीच स्विच करने की मांग करते हैं; हार्डवेयर के उच्च स्तर से सॉफ्टवेयर के निम्न स्तर पर स्विच करना, एक अत्यधिक भीड़भाड़ वाले, छोटे समय के लिए पूरी तरह से मूल्यांकित सेक्टर से, एक ऐसे सेक्टर में स्विच करने के समान है, जो अभी भी 'भूत कहानियों' द्वारा दबा हुआ है, लेकिन इसकी मूलभूत स्थिति में सुधार हो सकता है।

हार्डवेयर सेक्टर की अच्छी खबर यह है कि सभी ने पहले ही खरीद लिया है और इसे बाजार ने कीमत दे दी है; जबकि सॉफ्टवेयर की बुरी खबर यह है कि लोगों ने लगभग सब कुछ बेच दिया है, इसमें ऊपर की ओर रिबाउंड का स्थान है। मेरा इस मुद्दे के बारे में निर्णय स्पष्ट है: अगले 3 महीनों के दौरान, यदि केवल उद्योग की स्थिति को देखा जाए, तो हार्डवेयर निश्चित रूप से मजबूत होगा; लेकिन अगर वृद्धि के स्थान, अनुपात और मूल्य-प्रति-मूल्य को देखा जाए, तो सॉफ्टवेयर संभवतः अधिक अच्छा हो सकता है। दूसरे शब्दों में, हार्डवेयर अभी भी AI की प्रमुख प्रवृत्ति है, लेकिन अल्पकालिक रूप से यह बहुत अधिक संकुचित हो चुका है; सॉफ्टवेयर पूरक वृद्धि की दिशा है, और अगले 3 महीनों में इसकी लचीलापन और अनुपात अधिक होगा।

मुख्य रूप से इसलिए क्योंकि पिछले कुछ महीनों में सॉफ्टवेयर सेक्टर को बहुत ज्यादा नुकसान पहुंचा है। AI के डर के साथ, सॉफ्टवेयर स्टॉक्स पर व्यापक और बिना भेदभाव का बिक्री लहर आया, जिसमें बाजार ने पहले बेच दिया और फिर पूछा, जिससे कई ऐसी उच्च गुणवत्ता वाली सॉफ्टवेयर कंपनियाँ, जिनके पास व्यावसायिक बाधाएँ हैं, डेटा का संचय है और AI को सक्रिय रूप से अपना रही हैं, अनुचित रूप से बेच दी गईं।

और आगामी कई दिनों में सॉफ्टवेयर सेक्टर के लिए कई प्रेरक घटनाएँ हैं। उदाहरण के लिए, 27 मई को Salesforce और Snowflake एक ही दिन अपनी नवीनतम वार्षिक रिपोर्ट जारी करेंगे, जिससे एक मूलभूत प्रश्न का उत्तर मिलेगा—AI क्या SaaS को निगल रहा है, या SaaS को पुनः मूल्यांकित कर रहा है? इसके तुरंत बाद, 1-4 जून को Snowflake, सैन फ्रांसिस्को में अपनी वार्षिक सम्मेलन आयोजित करेगी, जिसका विषय डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और उद्योग-स्तरीय AI के कार्यान्वयन पर होगा; 2-3 जून को Microsoft, Build सम्मेलन आयोजित करेगी, जिसका केंद्रीय विषय AI Agent, Copilot, डेवलपर कार्यप्रवाह और उद्योग-स्तरीय AI अनुप्रयोग होंगे। ये सभी प्रेरक घटनाएँ मिलकर सॉफ्टवेयर स्टॉक में पुनरुत्थान की प्रवृत्ति को मजबूत कर सकती हैं। यदि बाजार मानने लगे कि AI Agent सॉफ्टवेयर को मारने के बजाय, सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के माध्यम से इसे कार्यान्वित करना चाहता है, तो ServiceNow, Salesforce, Snowflake जैसे सॉफ्टवेयर स्टॉक इससे लाभान्वित हो सकते हैं।

कंपनी का परिचय

Salesforce का कोड CRM है, जो इसके व्यवसाय के नाम के बराबर है; यह दुनिया की सबसे बड़ी क्रमग्राही संबंध प्रबंधन सॉफ्टवेयर कंपनी है और SaaS युग की सबसे प्रतीकात्मक कंपनियों में से एक है। सरल शब्दों में, यह व्यवसायों को उनके ग्राहकों का प्रबंधन करने में मदद करता है। लेकिन यहाँ 'ग्राहकों का प्रबंधन' का मतलब सिर्फ बिक्रीकर्मी को वेबसाइट खोलकर कुछ ग्राहक जानकारी दर्ज करना नहीं है; इसका वास्तविक मूल्य व्यवसाय के ग्राहक डेटा के केंद्रीय रिकॉर्डिंग सिस्टम बनने में है।

ग्राहक कौन हैं, किन कर्मचारियों ने उनका अनुसरण किया है, क्या उत्पाद खरीदा है, अनुबंध किस चरण तक पहुंच चुका है, बाद के समर्थन में कोई शिकायत तो नहीं हुई है, मार्केटिंग कितनी बार संपर्क किया गया है — इन ग्राहक जीवनचक्र के सबसे महत्वपूर्ण डेटा को Salesforce में संग्रहित किया जाता है। ये सभी व्यवसाय के सबसे महत्वपूर्ण ग्राहक संपत्ति हैं। AI आपको ईमेल बनाने, मीटिंग का सारांश देने, स्वचालित रूप से बिक्री के लिए भाषण लिखने में मदद कर सकता है, लेकिन यदि एक विश्वसनीय ग्राहक डेटाबेस नहीं है, तो AI को यह जानने का कोई तरीका नहीं होगा कि ये सब कैसे करना है — यही Salesforce की सबसे महत्वपूर्ण स्थिति है। AI Salesforce के फ्रंटएंड कार्यों को प्रभावित कर सकता है, लेकिन इसके मूल को मार नहीं सकता।

Salesforce एक ओर सबसे पारंपरिक SaaS कंपनियों में से एक है, जो Agent सीट संकुचन का सीधा प्रभाव झेल रही है; लेकिन दूसरी ओर, यह कई उद्यमगत ग्राहकों के डेटा का आधार है, जिसे कोई आसानी से बदल नहीं सकता। यही हमारा Salesforce का विश्लेषण करने का मुख्य बिंदु है—क्या यह एक AI द्वारा उजाड़े जाने वाला पुराना सॉफ्टवेयर कंपनी है, या एक ऐसी कैश फ्लो मशीन है जिसकी कीमत बाजार द्वारा अत्यधिक निराशाजनक ढंग से निर्धारित की गई है?

Salesforce वर्तमान में स्टार्टअप से लेकर विश्व की 500 सबसे बड़ी कंपनियों तक 15 लाख से अधिक व्यावसायिक ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है। कंपनी की स्थापना 1999 में मार्क बेनियॉफ ने की थी। बेनियॉफ ओरेकल से आए थे, जहां वे ओरेकल के सबसे युवा उपाध्यक्ष थे और ओरेकल के संस्थापक लैरी एलिसन के प्रमुख शिष्यों में से एक थे। बाद में उन्होंने उद्यम शुरू किया और एक ऐसा बहुत ही आगे का विचार प्रस्तुत किया कि उद्यम सॉफ़्टवेयर को क्लाइंट के सर्वर पर सीडी-डिस्क के माध्यम से बेचने की बजाय, इसे क्लाउड पर चलाना चाहिए और मासिक या वार्षिक आधार पर सदस्यता के माध्यम से प्रदान किया जाना चाहिए।

1999 में यह विचार बहुत अग्रदूत था। उस समय माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल, SAP जैसे पारंपरिक विशालकाय कंपनियाँ प्रमुख रूप से सॉफ्टवेयर को उद्योगों को बेचती थीं और उन्हें अपने स्थानीय सर्वर पर स्थापित करने के लिए छोड़ देती थीं। इस समय बेनिऑफ ने अकेले "No Software" का नारा लगाया, और बाद में SaaS व्यावसायिक मॉडल सचमुच जीत गया, Salesforce SaaS उद्योग का प्रतीक बन गया।

बेनिऑफ की विशेषता यह है कि उनकी सूंघने की क्षमता बहुत तीव्र है और वे दिशा पर जुआ लगाते हैं। पिछले साल जब उन्होंने पहली बार Agentforce का उल्लेख किया, तो पूरा बाजार सोच रहा था कि यह केवल एक मार्केटिंग ट्रिक है, लेकिन पिछले कुछ क्वार्टर्स में Agentforce ने वास्तव में काफी अच्छे डेटा प्रस्तुत किए हैं। हाल ही में खुलासा हुआ है कि Agentforce का ARR 8 बिलियन डॉलर हो गया है, जो पिछले साल की तुलना में 169% की वृद्धि है। इसलिए, आपको Salesforce के AI में परिवर्तन में विश्वास करना है या नहीं, यह बहुत अधिक इस बात पर निर्भर करता है कि क्या आप बेनिऑफ पर विश्वास करते हैं।

प्रोडक्ट मैट्रिक्स

बहुत से लोग सोचते हैं कि Salesforce केवल एक CRM टूल है, लेकिन 20 से अधिक वर्षों के विस्तार और अधिग्रहण के बाद, यह एक बहुत बड़ा उद्यम सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बन गया है।

सबसे मूलभूत उत्पाद Sales Cloud है, जो इसकी शुरुआती उत्पाद था और जो बिक्री टीमों को ग्राहकों, अवसरों और बिक्री फनल के प्रबंधन में मदद करता है। दुनिया भर के बड़े व्यवसायों की बिक्री प्रणाली इसी उत्पाद पर स्थापित है। Sales Cloud के बाद, Salesforce ने Service Cloud का विस्तार किया, जो केवल ग्राहक सेवा और बाद के समर्थन के लिए है; ग्राहकों के शिकायत के लिए फोन करने, प्रश्न पूछने के लिए ईमेल भेजने, ऑनलाइन चैट करने, और बैकएंड में टिकट आवंटन और प्रक्रिया सभी Service Cloud पर चलती हैं। इसके बाद, Marketing Cloud डिजिटल मार्केटिंग के लिए जिम्मेदार है, जो व्यवसायों को सटीक प्रसारण, ईमेल मार्केटिंग और विज्ञापन प्रभाव का पीछा करने में मदद करता है; Commerce Cloud ई-कॉमर्स के लिए जिम्मेदार है, जो व्यवसायों को ऑनलाइन सामान बेचने में सहायता करता है।

इन चारों घटकों को मिलाकर, Salesforce लगभग हर व्यावसायिक गतिविधि को कवर करता है—ग्राहक प्राप्ति, लेनदेन, बाद की सेवा और पुनः क्रय तक, जिसके लिए प्रत्येक चरण के लिए उपयुक्त उत्पाद हैं।

लेकिन Salesforce की अपनी इच्छाएँ इतनी सीमित नहीं हैं। पिछले कुछ वर्षों में उसने अधिग्रहण पर बहुत सारा पैसा खर्च किया है। उसने MuleSoft (जो सिस्टम एकीकरण करता है—उद्यम अपने आंतरिक उपयोग के लिए एक साथ कई दर्जन सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं, MuleSoft इन सभी सिस्टमों के डेटा को जोड़ने का काम करता है), Tableau (जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और व्यावसायिक विश्लेषण करता है—CRM में मौजूद ग्राहक डेटा को चार्ट और अवलोकन में बदलता है), Slack (जो उद्यम-आंतरिक संचार और सहयोग के लिए है, जैसे कि भारतीय स्तर पर Feishu या DingTalk) का अधिग्रहण किया; पिछले वर्ष उसने Informatica (जो उद्यम-स्तरीय डेटा प्रबंधन करता है—संगठन को विभिन्न स्थानों पर बिखरे हुए डेटा को साफ़, एकीकृत और प्रबंधित करने में मदद करता है) का भी अधिग्रहण किया।

इन सभी अधिग्रहणों को मिलाकर, Salesforce ने वास्तव में ग्राहक डेटा के चारों ओर एक पूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र बना लिया है, जहाँ CRM केंद्र है और इसके चारों ओर एकीकरण, विश्लेषण, सहयोग और डेटा शासन की परतें हैं। Salesforce का सबसे हाल का उभरता हुआ व्यवसाय, जो सबसे महत्वपूर्ण टुकड़ा है, Agentforce है—यह Salesforce द्वारा पिछले वर्ष लॉन्च किया गया AI Agent प्लेटफॉर्म है, और AI के प्रभाव का सामना करने के लिए इसकी सबसे महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया है।

बिजनेस मॉडल: सीट इकोनॉमी से टास्क इकोनॉमी

Salesforce का व्यावसायिक मॉडल सबसे प्रमुख SaaS मॉडल है, जिसमें प्रति उपयोगकर्ता शुल्क लिया जाता है। कंपनी के जितने बिक्री कर्मचारी CRM का उपयोग करते हैं, उतने खाते खरीदे जाते हैं, प्रति खाता लगभग 100 डॉलर प्रति माह, वार्षिक अनुबंध पर भुगतान किया जाता है। एकल खाते की कीमत अलग-अलग देखने में महंगी नहीं लगती, लेकिन यदि एक बड़ी कंपनी के पास हजारों या लाखों बिक्री, कस्टमर सर्विस और ऑपरेशन स्टाफ हैं, तो इन सभी का योग बहुत स्थिर, नियमित आय बन जाता है। यही Salesforce के पिछले 20+ वर्षों में आसानी से कमाई का मूल स्रोत है।

लेकिन AI के आने के बाद, यह आराम से कमाने का तरीका ढीला पड़ने लगा। अगर एक AI एजेंट ग्राहक अनुसंधान कर सकता है, ईमेल लिख सकता है, बिक्री फनल का प्रबंधन कर सकता है, और ग्राहकों का अनुसरण कर सकता है, तो क्या कंपनियों को इतने बिक्रीकर्मी की आवश्यकता है? यही बाजार सबसे अधिक चिंतित है—सीट संकुचन। Salesforce इसका सबसे प्रमुख उदाहरण है जिसे बाजार में सबसे अधिक चर्चा किया जाता है।

बेनिऑफ ने खुद इस समस्या को महसूस किया है। पिछले वर्ष से, सेल्सफोर्स ने एक अपेक्षाकृत आक्रामक लेकिन अत्यंत महत्वपूर्ण व्यावसायिक मॉडल रूपांतरण शुरू किया है, जिसमें सीट शुल्क को बरकरार रखा गया है, लेकिन AI युग के अनुकूल एक नया उपयोग-आधारित उत्पाद, एजेंटफोर्स, जोड़ा गया है। सरल शब्दों में, पारंपरिक मॉडल "आप कितने खाते खरीदते हैं, उतना ही भुगतान करते हैं" है, जबकि नया मॉडल "आपके AI एजेंट ने कितने कार्य किए, उसके आधार पर उपयोग के आधार पर भुगतान करें" है। सेल्सफोर्स इस उपयोग को Agentic Work Units (AI Agent द्वारा पूरा किए गए कार्यों की मापनीय इकाई) कहता है।

इस नए मॉडल के पीछे का तर्क बहुत बुद्धिमानी से भरा है। यदि AI वास्तव में कुछ मानवीय कार्यों को प्रतिस्थापित कर सकता है, तो पारंपरिक सीटों की संख्या कम हो सकती है, लेकिन इसके साथ ही AI एजेंट द्वारा निष्पादित कार्यों की संख्या में भारी वृद्धि हो सकती है। पहले एक विक्रेता एक दिन में 20 ग्राहकों का अनुसरण कर सकता था, लेकिन भविष्य में एक AI एजेंट एक साथ 200 ग्राहकों का अनुसरण कर सकता है। मानवीय सीटें कम हो गई हैं, लेकिन AI द्वारा निष्पादित कार्यों की संख्या दोगुनी या यहां तक कि 10 गुना हो सकती है। यदि कार्य के आधार पर शुल्क लेने का तर्क सफलतापूर्वक काम करता है, तो Salesforce सीट अर्थव्यवस्था से कार्य अर्थव्यवस्था में आसानी से संक्रमण कर सकता है, और प्रति ग्राहक आय में वास्तव में भारी वृद्धि हो सकती है। पिछली आय कर्मचारियों की संख्या से जुड़ी थी, जबकि भविष्य की आय कुल कार्यभार से जुड़ी होगी। यही Agentforce का सबसे महत्वपूर्ण महत्व है, जो Salesforce के पूरे कंपनी के शुल्क लॉजिक और व्यापार मॉडल को पुनर्गठित कर सकता है।

लेकिन अभी तक यह कहानी पूरी तरह से साकार नहीं हुई है। हालाँकि Agentforce की ARR 8 बिलियन डॉलर तक पहुँच चुकी है और इसकी वृद्धि दर बहुत तेज है, लेकिन Salesforce की 415 बिलियन डॉलर की वार्षिक आय के सापेक्ष, इसका हिस्सा अभी भी 2% से कम है। Salesforce को सीट संकुचन का सबसे गंभीर प्रभाव सहना पड़ सकता है, क्योंकि Salesforce बिक्रीकर्मी, कस्टमर सर्विस और मार्केटिंग कर्मचारियों के सीट बेचता है—एक 10,000 कर्मचारी वाली कंपनी 3,000–5,000 Salesforce खाते खरीद सकती है, और ये पद ठीक वे हैं जिन्हें AI एजेंट सबसे पहले प्रतिस्थापित करेंगे: ईमेल लिखना, ग्राहकों का अनुसरण करना, बिक्री पाठ्य सामग्री बनाना, ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देना—ये सब AI मॉडल के सबसे अच्छे काम हैं। 2% के नए व्यवसाय से पारंपरिक सीटों के गिरने को पार करना बहुत कठिन है।

इसलिए, मैं अभी भी क्यों कहता हूँ कि Salesforce का ध्यान देने लायक है? यह इसलिए नहीं कि मैं विश्वास करता हूँ कि Agentforce की नई बिजनेस स्टोरी पुराने SaaS मॉडल की आय को पीछे छोड़ देगी, बल्कि इसलिए क्योंकि Salesforce का वर्तमान भविष्यवादी P/E अनुपात केवल 13–14 है, जिसमें निराशावादी अपेक्षाएँ पहले से ही कीमत में शामिल हो चुकी हैं। इसके पास 144 अरब डॉलर की मुक्त नकदी प्रवाह है, और 500 अरब डॉलर का रिकॉपी अधिकार है।

इसलिए, सेल्सफोर्स को खरीदना मूलतः एक उच्च विकास की कहानी पर दर्जनों गुना के मूल्यांकन के साथ जुए लगाना नहीं है, या यह अनुमान लगाना है कि यह AI में सफलतापूर्वक रूपांतरित हो जाएगा, बल्कि इसका आधार आंतरिक मूल्य और वास्तविक कीमत की तुलना पर है—सेल्सफोर्स वर्तमान में वास्तव में एक सापेक्षिक अवमूल्यांकित स्थिति में है। यह सुरक्षा मार्जिन अनिश्चित नहीं है; यदि AI के कारण पारंपरिक आय में स्पष्ट गिरावट आती है और Agentforce इसे पूरा नहीं कर पाता है, तो सेल्सफोर्स का मूल्यांकन अभी भी संकुचित हो सकता है। लेकिन जब तक मुख्य व्यवसाय स्थिर रहता है और पुनः क्रय निरंतर जारी रहता है, Agentforce केवल आंशिक रूप से ही सफल होने पर भी बाजार संभवतः इसका पुनः मूल्यांकन करेगा और स्टॉक की कीमत में वृद्धि होगी।

Moat

Salesforce का सबसे मजबूत व्यावसायिक लाभ उसके ग्राहकों द्वारा पिछले 20+ वर्षों में जमा किए गए विशाल डेटा का संग्रह है। एक कंपनी जिसने 10 वर्षों तक CRM का उपयोग किया है, उसमें संभवतः करोड़ों ग्राहक रिकॉर्ड, लाखों बिक्री प्रक्रियाएँ और हजारों कस्टम फील्ड संग्रहित हो सकते हैं। इन सबको स्थानांतरित करना वास्तव में कंपनी के पूरे डिजिटल आधार को तोड़कर फिर से बनाने के समान है, जिसकी लागत जारी भुगतान की लागत से कहीं अधिक है।

सेल्सफोर्स की कमजोरियाँ क्या हैं? माइक्रोसॉफ्ट का डायनेमिक्स 365 और कोपिलट, सेल्सफोर्स के लिए दीर्घकालिक सबसे बड़ा खतरा है। माइक्रोसॉफ्ट, दुनिया की सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर कंपनी, अपने B2B ऑफिस प्रोडक्ट्स के माध्यम से वैश्विक रूप से अधिकांश बड़ी कंपनियों में घुस चुका है। डायनेमिक्स 365 माइक्रोसॉफ्ट का CRM प्रोडक्ट है, जो सेल्सफोर्स के मुख्य व्यवसाय के सीधे प्रतिस्पर्धी है, और पिछले कुछ वर्षों में इसकी वृद्धि दर 20% से अधिक रही है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डायनेमिक्स 365, कोपिलट, टीम्स, और आउटलुक जैसे ऑफिस सूट के साथ गहराई से एकीकृत है, और कंपनियों के कर्मचारी रोजाना सबसे अधिक माइक्रोसॉफ्ट के माध्यम से ही सॉफ्टवेयर एक्सेस करते हैं। अगले कुछ वर्षों में, अगर विक्रेता Salesforce को खोलना ही बंद कर दें और Outlook या Teams पर Copilot के माध्यम से ग्राहक रिकॉर्ड स्वचालित रूप से अपडेट करें, तो Salesforce केवल एक बैकएंड डेटाबेस में ही बदल सकता है। यही Benioff का सबसे बड़ा डर है, और Salesforce के लिए दीर्घकालिक सबसे बड़ी अनिश्चितता है।

नवीनतम वार्षिक वित्तीय डेटा

पिछले वित्तीय वर्ष की अंतिम तिमाही के आंकड़े इस प्रकार हैं: पूरे वर्ष की आय 415 अरब डॉलर, जो 10% की वृद्धि है; RPO की कुल राशि 720 अरब डॉलर, जो 14% की वृद्धि है; मुक्त नकदी प्रवाह 144 अरब डॉलर, जो 16% की वृद्धि है; पूरे वर्ष के दौरान शेयरधारकों को 143 अरब डॉलर की वापसी की गई, जिसमें 127 अरब डॉलर स्टॉक रिकॉम्पिटिशन और 16 अरब डॉलर लाभांश के रूप में दिए गए। Salesforce ने हाल ही में 500 अरब डॉलर तक के स्टॉक रिकॉम्पिटिशन प्लान को मंजूरी दे दी है। Agentforce के नए बिजनेस का ARR 8 अरब डॉलर है, जो 169% की वृद्धि है, और 29,000 समझौते हस्ताक्षरित किए गए हैं।

हालांकि यहां एक ठीक करने की जरूरत है, 29,000 लेनदेन का मतलब 29,000 बड़े ग्राहक नहीं है, और न ही यह सभी बड़े अनुबंध हैं। यह डेटा केवल इंगित करता है कि उत्पाद तेजी से फैल रहा है, लेकिन वास्तविक मूल्यांकन का निर्धारण बाद में प्रति ग्राहक भुगतान और शुद्ध आय बनाए रखने की क्षमता से होगा। इस आय पत्रिका बैठक पर, कंपनी ने 2030 वित्तीय वर्ष के आय लक्ष्य को 630 अरब डॉलर तक बढ़ा दिया।

सामान्य रूप से, सेल्सफोर्स की मूलभूत बातें वास्तव में बहुत मजबूत हैं। और पिछले अर्धवार्षिक बैठक के दौरान, सीईओ बेनिऑफ ने स्वयं कहा कि यह कंपनी के इतिहास में सबसे उज्ज्वल वर्ष है, और सॉफ्टवेयर उद्योग के इतिहास में सबसे अच्छा प्रदर्शन वाला वर्ष है, और वह अब एक बहुत अच्छा मार्केटिंग अवसर और खरीदने का अवसर है, इसलिए कंपनी ने स्टॉक रिडीमप्शन अधिकार को 500 अरब डॉलर तक बढ़ाने का फैसला किया है। इस तरह की भाषा स्पष्ट रूप से दर्शाती है कि प्रबंधन संतुष्ट है, और सीधे रूप से बाजार को प्रतिक्रिया दे रहा है कि बाजार अत्यधिक निराशवादी है, और सेल्सफोर्स का स्टॉक गलती से कम मूल्यांकित किया गया है।

जब मैं वीडियो बना रहा था, तब Salesforce के शेयर की कीमत केवल 180 डॉलर थी, और भविष्यवादी P/E अनुपात 13–14 था। पिछले कुछ वर्षों के सॉफ्टवेयर बुल बाजार में 30–40 या उससे अधिक के मूल्यांकन के मुकाबले, यह स्पष्ट रूप से काफी संकुचित हो गया है और पिछले कुछ वर्षों में सबसे कम मूल्यांकन की स्थिति है।

Catalysts and Risks

बुलिश कारण सरल है। इसका मूल्यांकन सस्ता है, नकदी प्रवाह स्थिर है, वर्तमान में रिडीमप्शन का स्तर बहुत अधिक है, और एजेंटफोर्स नया बिजनेस तेजी से बढ़ रहा है। Salesforce का 27 मई का रिजल्ट बहुत महत्वपूर्ण है, यह शॉर्ट-टर्म में सबसे सीधा कैटलिस्ट है।

बेचने का कारण यह है कि इसकी वृद्धि दर केवल 10% है, जो सॉफ्टवेयर उद्योग में तेज नहीं है; AI द्वारा व्यावसायिक मॉडल को बदल दिए जाने के संदेह अभी भी दूर नहीं हुए हैं; Agentforce नए व्यवसाय की अनिश्चितता अभी भी बहुत अधिक है। बाजार का सबसे बड़ा प्रश्न यह है कि Agentforce क्या पर्याप्त रूप से बड़ा होगा ताकि पूरी कंपनी की आय और लाभ को बढ़ाए, और कंपनी को AI में समग्र रूपांतरण में मदद कर सके? इन सभी का समय ही उत्तर देगा।

5 मई के रिपोर्ट में, आप इन बातों पर ध्यान दें: पहली बात, Agentforce का ARR क्या 100% से अधिक की सालाना वृद्धि दर बनाए रख रहा है। अगर वृद्धि दर कम हो गई, तो इसका मतलब है कि AI ट्रांसफॉर्मेशन में कुछ जोखिम है, और मुख्य रूप से प्रबंधन कैसे इसका जवाब देता है, यह देखना जरूरी है।

दूसरा बिंदु, SaaS स्थान शुल्क से संबंधित व्यवसाय में क्या स्पष्ट गिरावट आई है? यदि ऐसी स्थिति आई है, तो सावधान रहें, बाजार 'AI, SaaS को निगल रहा है' की कहानी को आगे बढ़ाता रह सकता है।

इसके अलावा, भविष्य के लिए कंपनी का दृष्टिकोण अभी भी सकारात्मक बना रहेगा या नहीं, और प्रबंधन एआई के सॉफ्टवेयर के रूप में सेवा (SaaS) व्यापार मॉडल पर प्रभाव का सकारात्मक ढंग से जवाब देगा या नहीं, ये सभी महत्वपूर्ण बिंदु हैं।

पिछले चौथाई के वित्तीय विवरण को देखकर, मुझे लगता है कि प्रबंधन बहुत स्पष्ट और आशावादी है; वे मानते हैं कि AI Salesforce को नहीं मारेगा, बल्कि Salesforce को SaaS एप्लिकेशन कंपनी से एक एजेंट प्लेटफॉर्म में बदल देगा। हालाँकि, डेटा के आधार पर, यह कहानी अभी शुरुआती सत्यापन के चरण में है। मेरे लिए, मुझे लगता है कि यह निष्कर्ष निकालने के लिए जल्दी है कि क्या AI ने Salesforce को उलट दिया है या AI-आधारित व्यवसाय में परिवर्तन पूरा हुआ है। मैं अधिक महत्व देता हूँ कि इसका मूल्यांकन पिछले कई वर्षों में सबसे कम मूल्यांकित स्तर पर है, और कंपनी के मजबूत मूलभूत आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए, वर्तमान में खरीदने की कीमत-प्रतिफल और संभावना उच्च है। हालाँकि, दीर्घकालिक मुख्य कथा AI ही है, और Salesforce AI की परीक्षा से कैसे गुजरेगा, इसकी पुष्टि के लिए समय की आवश्यकता है।

कंपनी का परिचय

सर्विसनाउ यह कंपनी है जिसके बारे में मैंने शुरुआत में बात की थी, जिसके लिए हुआंग रेन्यून ने लगातार तीन साल लास वेगास तक व्यक्तिगत रूप से उड़ान भरी। अगर सेल्सफोर्स कंपनी के बाहरी ग्राहक संबंधों का प्रबंधन करता है, तो सर्विसनाउ कंपनी के आंतरिक कर्मचारियों और प्रक्रियाओं का प्रबंधन करता है। सरल शब्दों में कहें तो, यह कंपनी के आंतरिक संचालन का केंद्रीय तंत्रिका तंत्र है।

सेविसनाउ पर कंपनी के अंदर कई ऐसी प्रक्रियाएँ चल सकती हैं जिन्हें अनुमोदन, प्रवाह, निष्पादित करना और रिकॉर्ड करना होता है। जैसे कंप्यूटर खराब होने पर आईटी को टिकट खोलना; नए कर्मचारी के आगमन पर अकाउंट बनाना, कंप्यूटर आवंटित करना और एचआर प्रक्रिया पूरी करना; सिस्टम में खराबी होने पर घटना प्रतिक्रिया करना; सुरक्षा चेतावनी आने पर उसे आवंटित करना, बढ़ाना और ठीक करना। इसलिए यह केवल एक आईटी टिकट सिस्टम नहीं है, बल्कि यह कंपनी के अंदर के विभिन्न कार्यप्रवाहों का एक समेकित मंच है।

ServiceNow 2004 में स्थापित की गई थी और इसका मुख्यालय कैलिफोर्निया के सैंटा क्लारा में है। वर्तमान सीईओ बिल मैकडरमॉट हैं, जो पहले SAP के वैश्विक सीईओ थे और उन्होंने उद्यम सॉफ्टवेयर उद्योग में कई दशकों तक काम किया है। 2019 में ServiceNow का नेतृत्व संभालने के बाद, मैकडरमॉट ने कंपनी को एक IT टिकट सॉफ्टवेयर कंपनी से आगे बढ़ाकर "पूर्ण उद्यम कार्यप्रवाह प्लेटफॉर्म" की ओर विस्तारित किया। उनकी शैली बहुत स्पष्ट है—वे बड़ी कहानियाँ सुनाने, बड़े लेनदेन करने और बड़े ग्राहकों को प्राप्त करने में माहिर हैं। ऐसी शैली AI के समय में विपरीत रूप से एक लाभ बन गई है।

प्रोडक्ट मैट्रिक्स

सबसे मूलभूत शुरुआती व्यवसाय ITSM है, जिसका उपयोग उद्यमों के IT विभाग टिकट, घटना प्रतिक्रिया, परिवर्तन प्रकाशन, IT संपत्ति और सेवा अनुरोधों के प्रबंधन के लिए करते हैं। ITSM बाजार में, ServiceNow वैश्विक स्तर पर अविवादित नेता है। इसके आधार पर, इसने ITOM (IT ऑपरेशन्स मैनेजमेंट) का विस्तार किया है, जहाँ ITSM अधिकांशतः 'समस्या आने के बाद क्या करें' का समाधान करता है, जबकि ITOM प्रणाली की निगरानी करता है, समस्याओं को पहचानता है और उन्हें स्वचालित रूप से ठीक करने का प्रयास करता है।

बिजनेस को आगे बढ़ाने पर HR सर्विस डिलीवरी आती है, जिसमें नौकरी पर शुरू होना, निकाला जाना, छुट्टी, स्थानांतरण और विभिन्न कर्मचारी अनुरोध सभी ServiceNow पर पूरे किए जा सकते हैं। साथ ही Customer Service Management बिजनेस (व्यावसायिक कस्टमर सर्विस के लिए, जो Salesforce के Service Cloud के साथ कुछ हद तक ओवरलैप करता है, लेकिन ServiceNow अधिक जटिल B2B स्थितियों, जैसे बड़े उपकरण, व्यावसायिक ग्राहक, और बहु-विभागीय आउटसोर्सिंग टिकट) के लिए है; Security Operations सुरक्षा घटना प्रतिक्रिया करता है; Strategic Portfolio Management CIO को प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो प्रबंधित करने में मदद करता है, ताकि यह निर्णय लिया जा सके कि कौन से IT प्रोजेक्ट्स को निवेश किया जाए और कौन से काटे जाएं।

इन सबको एक साथ देखें, ServiceNow एक साधारण IT सेवा प्रबंधन सॉफ्टवेयर से विकसित होकर एक उद्यम-स्तरीय कार्यप्रवाह मंच बन गया है। यही कारण है कि इसकी नवीनीकरण दर 97% है, क्योंकि जब कोई उद्यम IT, HR, सुरक्षा, कस्टमर सपोर्ट जैसी प्रक्रियाओं को ServiceNow पर स्थानांतरित कर देता है, तो इसे बदलना केवल एक सॉफ्टवेयर बदलने जितना आसान नहीं होता, बल्कि पूरी तरह से एक उद्यम-आंतरिक संचालन प्रणाली को पुनः बनाने के बराबर होता है, जिसकी लागत बहुत अधिक होती है।

Recent key acquisitions

अपने मूल उत्पादों के अलावा, सर्विसनाउ ने पिछले एक वर्ष में कई महत्वपूर्ण अधिग्रहण किए हैं।

पहली लेनदेन Moveworks की है, जो AI-संचालित कर्मचारी सेवा सहायक करती है। कर्मचारियों को अब किसी भी प्रश्न के लिए विभिन्न प्रवेश बिंदुओं की तलाश नहीं करनी पड़ती, बल्कि वे सीधे AI से पूछ सकते हैं, जो आपको नीतियों की जांच करने, टिकट बनाने, प्रगति देखने और यहां तक कि कुछ समस्याओं को स्वचालित रूप से हल करने में मदद कर सकता है। अधिग्रहण पूरा होने के बाद, Moveworks की क्षमताओं को ServiceNow के EmployeeWorks में एकीकृत कर दिया गया।

दूसरी Veza है, जो पहचान प्रबंधन और अधिकार प्रबंधन पर केंद्रित है। AI Agent के युग में, "कौन किस डेटा तक पहुँच सकता है" बहुत महत्वपूर्ण हो गया है, न केवल मनुष्यों को सीमित किया जाना चाहिए, बल्कि Agent के अधिकारों को भी। Veza यही समस्या हल करता है।

तीसरी खरीद Armis की है, जो साइबर सुरक्षा क्षेत्र में वास्तविक समय संपत्ति दृश्यीकरण करती है। Armis पूरे उद्योग नेटवर्क में कितने उपकरण हैं, कौन से दुर्बलताओं से प्रभावित हैं और कौन से संचार कर रहे हैं, यह सब देख सकती है।

इन तीनों अधिग्रहणों का एक सामान्य उद्देश्य है: AI एजेंट को व्यवसायों में बड़े पैमाने पर शामिल करने की तैयारी। एजेंट को व्यवसाय में काम करने के लिए, यह जानना होगा कि कर्मचारी क्या पूछ रहे हैं, किसके पास किन डेटा तक पहुंच का अधिकार है, और नेटवर्क में कौन-से संपत्ति हैं। इन तीनों अधिग्रहणों ने क्रमशः इन तीन क्षमताओं को पूरा किया है। हालांकि, छोटे समय अंतराल में लगातार कई अधिग्रहण करने से एकीकरण का जोखिम भी बढ़ जाता है, खासकर 77.5 अरब डॉलर के Armis जैसे बड़े लेनदेन के मामले में, जिसके जोखिमों पर हम बाद में विस्तार से चर्चा करेंगे।

कोर AI रणनीति: AI कंट्रोल टावर

ServiceNow की सबसे मुख्य AI रणनीति AI Control Tower (AI नियंत्रण टावर) कहलाती है। इस अवधारणा को एक वास्तविक समस्या से समझना चाहिए। भविष्य में, उद्यम केवल एक ही AI का उपयोग नहीं करेंगे; संभवतः वे कस्टमर सर्विस के लिए OpenAI का GPT, अनुबंध समीक्षा के लिए Anthropic का Claude, दस्तावेज सहयोग के लिए Microsoft का Copilot, और डेटा विश्लेषण के लिए Google का Gemini उपयोग करेंगे, और साथ ही, उद्यम स्वयं कई आंतरिक AI Agent विकसित करेंगे।

इस समय सवाल उठता है कि इतने सारे AI एजेंट एक साथ कंपनी के अंदर चल रहे हैं, तो उनका प्रबंधन कौन करेगा? कौन तय करेगा कि वे किन डेटा तक पहुँच सकते हैं और किन डेटा तक नहीं? कौन सुनिश्चित करेगा कि वे अपनी सीमाओं से बाहर न निकलें? अगर कोई दुर्घटना हो जाए, तो जिम्मेदारी किस पर होगी? AI Control Tower यही समस्याओं को हल करता है।

ServiceNow का लक्ष्य ChatGPT का एक नया संस्करण बनाना नहीं है, बल्कि उन एआई एजेंट्स के लिए उद्योग-स्तरीय नियंत्रण, ऑर्केस्ट्रेशन और निष्पादन परत बनाना है, जो इन एआई को उद्यमों में सुरक्षित, अनुपालन-युक्त और ऑडिट के योग्य तरीके से कार्य करने की अनुमति देता है। यही इसकी अन्य कई SaaS सॉफ़्टवेयर कंपनियों से भिन्नता है। कई कंपनियाँ सोच रही हैं कि "क्या मैं अपना एआई एजेंट बना सकता हूँ, जो ChatGPT, Claude, Gemini के साथ एप्लिकेशन-स्तर के प्रवेश बिंदु के लिए प्रतिस्पर्धा करे?" ServiceNow, बहुत चतुरतापूर्वक, एक अलग मार्ग चुनता है — "मैं आपके साथ नीचले स्तर के मॉडल के लिए प्रतिस्पर्धा नहीं करूँगा, बल्कि इन मॉडल्स को उद्यम में प्रवेश करने के बाद उनके निष्पादन प्रक्रियाओं का प्रबंधन करूँगा।"

ServiceNow का उद्देश्य यह है कि चाहे उद्यम किसी भी AI का उपयोग कर रहा हो, जब भी यह AI उद्यम की प्रक्रियाओं में शामिल हो, उद्यम के प्रणालियों को कॉल करे, या उद्यम के कार्यों को निष्पादित करे, तो इसका प्रबंधन और समन्वय ServiceNow के माध्यम से ही होना चाहिए।

क्यों ServiceNow?

यह सब ServiceNow के 20 से अधिक वर्षों के नींव के क्षमताओं पर वापस जाता है। इसके पास एक चीज है जिसे CMDB (कॉन्फ़िगरेशन मैनेजमेंट डेटाबेस) कहा जाता है। सरल शब्दों में, यह उद्यम के IT संसाधनों और प्रणालियों के संबंधों का एक पूर्ण मानचित्र है। कंपनी में कौन-से सर्वर हैं, कौन-से एप्लिकेशन चल रहे हैं, और उपयोगकर्ताओं के बीच क्या अधिकार संबंध हैं, यह सब यहाँ दर्ज है। इसके पास एक 15 से अधिक वर्षों से चल रहा प्रक्रिया इंजन भी है, जिस पर कंपनी की सभी स्वीकृति, निष्पादन और सहयोग श्रृंखलाएँ चलती हैं। इसके पास पूर्ण ऑडिट लॉग भी हैं, जिसमें प्रत्येक कदम पर किसने क्या किया, कब किया, और किन चीजों में परिवर्तन किया, सभी का सिस्टम रिकॉर्ड रखता है।

एआई एजेंट को उद्यम में प्रवेश करने के बाद सबसे अधिक इन तीन चीजों की आवश्यकता होती है: यह जानना कि उद्यम में कौन से सिस्टम उपलब्ध हैं, निर्धारित प्रक्रियाओं के अनुसार कार्यों को निष्पादित करना, और एजेंट द्वारा की गई प्रत्येक कदम का ऑडिट रिकॉर्ड बनाए रखना। इसके अलावा, ServiceNow ने Veza के माध्यम से पहचान और अधिकार सत्यापन को पूरा किया है और Armis के माध्यम से वास्तविक समय संपत्ति दृश्यीकरण को पूरा किया है।

इस साल Knowledge कॉन्फ्रेंस पर, इस बात को आगे बढ़ाया गया, ServiceNow ने Action Fabric लॉन्च किया। यह उत्पाद किसी भी तीसरे पक्ष के AI एजेंट—चाहे Claude, GPT, Gemini हो या Copilot—को ServiceNow के गवर्नेंस इंजन का उपयोग करके एंटरप्राइज-लेवल के कार्यों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। "मुझे आप कौन सा AI मॉडल इस्तेमाल करते हैं, इसमें कोई फर्क नहीं पड़ता, लेकिन निष्पादन और गवर्नेंस मेरे स्तर से होकर ही गुजरना चाहिए"—यह तर्क Apple के iOS के समान है, जहां Apple हर ऐप को स्वयं नहीं बनाता, लेकिन सभी ऐप iOS पर ही चलते हैं। ServiceNow भी भविष्य में इसी मार्ग पर चलना चाहता है।

Huang Renxun की समर्थन

इस स्थिति का सबसे विश्वसनीय समर्थन हुआन रेन्यून से आया। न्विडिया के सीईओ ने तीसरे साल क्रमिक रूप से ServiceNow की वार्षिक सम्मेलन में भाग लिया, जो केवल साझेदारों के बीच आपसी समर्थन नहीं है, बल्कि न्विडिया स्वयं ServiceNow का ग्राहक भी है। न्विडिया के आंतरिक सुपरकंप्यूटर की उद्धरण प्रणाली ServiceNow पर चल रही है, जहां पहले एक पूर्ण उद्धरण दस्तावेज तैयार करने में 5 दिन लगते थे, लेकिन AI कार्यप्रवाह में प्रवेश करने के बाद अब केवल 5 मिनट में पूरा हो जाता है।

हुंग-नेन यांग के मूल शब्द थे: "ServiceNow वास्तव में AI युग का उद्यमिक संचालन प्रणाली है।" इस वर्ष, दोनों कंपनियों ने मिलकर Project Arc लॉन्च किया, जिसमें NVIDIA AI कॉम्प्यूटिंग के लिए सुरक्षित सैंडबॉक्स प्रदान करती है और ServiceNow उद्यम-स्तरीय शासन प्रदान करता है, जिससे दोनों कंपनियों के बीच गहरा बंधन है। यह बात यह दर्शाती है कि ServiceNow का AI Control Tower एक अलग-थलग सॉफ़्टवेयर अवधारणा नहीं है, बल्कि यह NVIDIA, OpenAI, Google, Anthropic जैसे AI पार्टनरों के उद्यमिक लागूकरण की कहानी में शामिल हो रहा है।

नवीनतम वित्तीय डेटा

पहले तिमाही में कुल आय 37.7 अरब डॉलर थी, जो पिछले वर्ष की तुलना में 22% की वृद्धि है; सदस्यता आय 36.71 अरब डॉलर थी, जो भी 22% की वृद्धि है और निर्देश की सीमा से अधिक है; कुल RPO 277 अरब डॉलर है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 25% की वृद्धि है; ग्राहकों की नवीनीकरण दर 97% है। ये सभी संख्याएँ दर्शाती हैं कि ServiceNow की मूलभूत बातें स्वस्थ हैं, और यह अभी भी एक 20% के लगभग वृद्धि, 97% नवीनीकरण दर, उच्च मुनाफा मार्जिन और उच्च कैश फ्लो वाला सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है।

AI के मामले में प्रदर्शन अधिक उल्लेखनीय है। कंपनी ने इस वर्ष AI से संबंधित ACV (वार्षिक अनुबंध मूल्य) का लक्ष्य, जो शुरुआत में 10 अरब डॉलर था, बढ़ाकर 15 अरब डॉलर कर दिया है। ध्यान दें, यह आय का मापदंड नहीं, बल्कि अनुबंध मूल्य है, जो बाद में धीरे-धीरे वास्तविक आय में परिवर्तित होगा। लेकिन एक ही तिमाही में लक्ष्य को 50% बढ़ाना इस बात का संकेत है कि उनके AI उत्पादों को ग्राहकों द्वारा खरीदा जा रहा है और वे तेजी से बढ़ रहे हैं।

इसका स्टॉक प्राइस अपने ऐतिहासिक उच्च स्तर से 50% से अधिक गिर चुका है, और भविष्य का P/E अनुपात अब लगभग 21–24 के बीच है। एक तेजी से बढ़ती हुई सॉफ्टवेयर लाइट-एसेट कंपनी के लिए, यह वास्तव में सापेक्ष रूप से कम मूल्यांकित स्तर पर है।

Catalysts and Risks

ServiceNow के लिए बुलिश कारण स्पष्ट हैं। पहला, उसका AI नैरेटिव बहुत स्पष्ट है; AI Control Tower AI युग के लिए उद्यमों का ऑपरेटिंग सिस्टम है, जितना अधिक AI की मांग होगी, उतना ही उद्यमों को गवर्नेंस, ऑडिट, अधिकार और निष्पादन प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होगी। दूसरा, उसका AI नया व्यवसाय वास्तव में लगातार बढ़ रहा है; AI ACV 10 अरब डॉलर से बढ़कर 15 अरब हो गया है, और कहानी वास्तविकता में बदल रही है। तीसरा, उसका पार्टनर इकोसिस्टम मजबूत है—OpenAI, Google Gemini, Claude, NVIDIA सभी ServiceNow के साथ एकीकरण या गहन सहयोग में हैं, जो उसे 'उद्यम AI कंट्रोल टावर' के रूप में उसकी सामरिक स्थिति को मजबूत करेगा।

लेकिन ServiceNow के सामने जो जोखिम हैं, उन्हें भी स्पष्ट किया जाना चाहिए। नवीनतम तिमाही के वित्तीय नतीजों के प्रकाशन के बाद, भले ही यह बाजार की उम्मीदों से अधिक रहा, फिर भी बाजार के बाद इसकी कीमत में दो अंकों की गिरावट आई, जिससे पता चलता है कि बाजार का मूड अभी भी अत्यधिक निराशावादी है, और SaaS कंपनियों के व्यावसायिक मॉडल और AI रूपांतरण के प्रति लोगों का संदेह अभी भी बना हुआ है। साथ ही, ServiceNow के तीन अधिग्रहण एक साथ पूरे हुए हैं, खासकर 77.5 अरब डॉलर का Armis का बड़ा लेनदेन, जिसे समझने में समय लगेगा; बाजार सटीकता से देखेगा कि सुधारित आय के निर्देश में से कितना हिस्सा अधिग्रहण से आया है और कितना स्वाभाविक वृद्धि से। बाहरी जोखिम में मध्य पूर्व के स्थानीय राजनीतिक कारक शामिल हैं, पिछली तिमाही में कुछ बड़े प्रोजेक्ट्स की देरी हुई, जिससे सदस्यता आय में लगभग 75 बेसिस पॉइंट का प्रतिकूल प्रभाव पड़ा।

सर्विसनाउ के लिए, मैं व्यक्तिगत रूप से काफी आशावादी हूँ। यह तीनों में से सबसे अच्छी तरह से AI कहानी समझाने वाली, सबसे सीधी और बाजार के लिए सबसे आसानी से बिकने वाली सॉफ्टवेयर कंपनी है। इसका AI कंट्रोल टावर का पोजिशनिंग AI के प्रभाव से नहीं, बल्कि AI के व्यापक अपनाने से लाभान्वित होगा, और यह उद्योग-स्तरीय AI लागू करने के प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बनने का मौका रखता है। साथ ही, मूल्यांकन के मामले में, पिछले एक वर्ष में इसका स्टॉक प्राइस अपने उच्च स्तर से आधा हो गया है, और इसका प्रारंभिक P/E बहुत कम है — Salesforce की तरह — यह अब काफी सस्ते स्तर पर पहुँच गया है, और वर्तमान में खरीदने का मूल्य-प्रति-रुपया और अनुपात बहुत अच्छा है।

कंपनी का परिचय

इस कंपनी को सबसे सरल तरीके से इस प्रकार समझा जा सकता है: उद्योग के डेटा का सुपर वेयरहाउस। अगर Salesforce ग्राहकों को प्रबंधित करता है और ServiceNow प्रक्रियाओं को प्रबंधित करता है, तो Snowflake डेटा को प्रबंधित करता है। कंपनी का सभी डेटा—जैसे बिक्री डेटा, उपयोगकर्ता व्यवहार, वित्तीय विवरण, प्रणाली लॉग—सभी Snowflake में डाल दिए जाते हैं, और फिर Snowflake के इस सुपर डेटा वेयरहाउस पर विश्लेषण, मॉडलिंग और AI वर्कलोड चलाए जा सकते हैं।

प्रोडक्ट मैट्रिक्स

स्नोफ्लेक का सबसे मूलभूत आधार अभी भी डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक है, जहाँ उद्यम अपने संरचित और अर्ध-संरचित डेटा को सभी एकत्रित करते हैं, और फिर SQL क्वेरी चलाकर और डेटा विश्लेषण करके उस पर काम करते हैं। यही स्नोफ्लेक का आधार है और इससे अधिकांश आय प्राप्त होती है। इस आधार के ऊपर, स्नोफ्लेक ने स्नोपार्क को भी विकसित किया है, जिससे डेवलपर सीधे स्नोफ्लेक के भीतर Python, Java, Scala का उपयोग करके कोड लिख सकते हैं, डेटा पाइपलाइन और मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं, बिना किसी डेटा को बाहर ले जाए। प्लेटफॉर्म के भीतर ही, वे डेटा प्रोसेसिंग से लेकर मॉडल प्रशिक्षण तक की पूरी प्रक्रिया पूरी कर सकते हैं।

इसके ऊपर, स्नोफ्लेक ने पिछले एक से अधिक वर्षों में Cortex AI सूट को प्रमुखता से लांच किया है, जिसमें दो मुख्य उत्पाद शामिल हैं। Snowflake Intelligence बिजनेस उपयोगकर्ताओं के लिए है, जो सीधे प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके डेटा के साथ बातचीत कर सकते हैं; यह Snowflake के भीतर संरचित और असंरचित डेटा के आधार पर स्वचालित रूप से क्वेरी करता है, विश्लेषण करता है और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, साथ ही बहु-चरण के कार्यों को सक्रिय रूप से निष्पादित कर सकता है, जो एक एंटरप्राइज-लेवल AI Agent की तरह है। Cortex Code डेवलपर्स के लिए है, और यह सामान्य प्रोग्रामिंग सहायक से अलग है क्योंकि यह Snowflake का नेटिव AI Coding Agent है, जो Snowflake में मौजूद डेटा स्ट्रक्चर, परमिशन सेटिंग्स और कैलकुलेशन एनवायरनमेंट को समझ सकता है, और सीधे आपके लिए डेटा पाइपलाइन लिखने, क्वेरी डीबग करने और AI एप्लिकेशन बनाने में मदद कर सकता है—इसकी क्षमता बहुत शक्तिशाली है।

इसलिए इन दोनों उत्पादों की भूमिकाएँ स्पष्ट हैं: Snowflake Intelligence व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए है, जो SQL क्वेरी नहीं जानते, उन्हें सीधे डेटा पूछने, डेटा का उपयोग करने और AI को डेटा के आधार पर कार्रवाई करने की अनुमति देता है; Cortex Code तकनीकी टीमों के लिए है, जो डेवलपर्स और डेटा इंजीनियर्स को डेटा एप्लिकेशन, डेटा पाइपलाइन और AI एप्लिकेशन तेजी से बनाने में सक्षम बनाता है।

AI उत्पादों के अलावा, Snowflake के पास दो अनूठी क्षमताएँ हैं। Snowflake Marketplace डेटा साझाकरण और व्यापार बाजार है, जहाँ व्यवसाय सीधे डेटासेट खरीद सकते हैं या विश्लेषण के लिए तीसरे पक्ष के डेटा को सीधे एक्सेस कर सकते हैं। Data Clean Rooms गोपनीयता संरक्षित बहु-संगठनात्मक डेटा सहयोग के लिए हैं, जहाँ दो कंपनियाँ अपने मूल डेटा को प्रकट किए बिना संयुक्त विश्लेषण कर सकती हैं; विज्ञापन उद्योग इसका उपयोग प्लेटफॉर्म-पार अनुसरण के लिए कर सकता है, फार्मास्यूटिकल्स उद्योग संयुक्त क्लिनिकल अध्ययन के लिए कर सकता है, और वित्तीय क्षेत्र धोखाधड़ी के खिलाफ सहयोग के लिए कर सकता है। ये दोनों क्षमताएँ प्रतिकृति करने में कठिन अद्वितीय लाभ हैं।

इन सबको एक साथ देखें, Snowflake एक डेटा वेयरहाउस टूल से एक AI डेटा प्लेटफॉर्म की ओर बदल रहा है, जिसका नीचला स्तर डेटा स्टोरेज और कैलकुलेशन है, मध्य स्तर पर डेवलपमेंट टूल्स और AI इंजन हैं, और ऊपरी स्तर पर बिजनेस उपयोगकर्ताओं के लिए स्मार्ट असिस्टेंट और डेटा मार्केट है। Snowflake का लक्ष्य केवल उन कंपनियों की मदद करना नहीं है जो डेटा स्टोर करती हैं या डेटा क्वेरी करती हैं, बल्कि यह है कि कंपनियाँ एक ही गवर्नेंस किए गए डेटा प्लेटफॉर्म पर डेटा का विश्लेषण करें, डेटा साझा करें, एप्लिकेशन विकसित करें, और AI को अपने बिजनेस डेटा में वास्तविक रूप से एकीकृत करें। कस्टमर स्केल के मामले में, Snowflake के पास अभी 13,300 से अधिक उद्योगगत कस्टमर हैं, और प्रतिदिन प्लेटफॉर्म 6.3 अरब डेटा क्वेरीज़ प्रोसेस करता है।

Business Model

यह Snowflake का पिछले दोनों के से सबसे बड़ा अंतर है। Salesforce और ServiceNow की मुख्य व्यापार मॉडल जगह के आधार पर शुल्क लेता है, जिसमें वार्षिक निश्चित सदस्यता शुल्क देना होता है; Snowflake पूरी तरह अलग है, यह वास्तविक उपभोग के आधार पर संसाधनों के लिए शुल्क लेता है, जितने प्रश्न चलाए गए, कितनी कैलकुलेशन पावर का उपयोग किया गया, कितना डेटा संग्रहीत किया गया, उसके अनुसार प्लेटफॉर्म के कैलकुलेशन सूत्र के अनुसार संबंधित राशि का भुगतान किया जाता है।

इस मॉडल के अच्छे और बुरे पहलू दोनों हैं। अच्छी बात यह है कि AI युग में उद्यमों का डेटा उपभोग घातीय रूप से बढ़ रहा है, और प्रत्येक AI कार्य के पीछे कैलकुलेशन शक्ति और डेटा क्वेरी की आवश्यकता होती है, जिससे Snowflake की आय AI कार्यभार में वृद्धि के साथ स्वाभाविक रूप से बढ़ेगी। बुरी बात यह है कि अगर उद्यम बजट कम करते हैं या कार्यभार को अनुकूलित करते हैं, तो Snowflake की आय भी गिर जाएगी।

हालांकि, पिछले दो वर्षों में स्नोफ्लेक ने बहुवर्षीय उपभोग वचन पत्रों की भी तेजी से घोषणा शुरू कर दी है। नवीनतम वार्षिक वित्तीय विवरण में RPO 97.7 अरब डॉलर है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 42% बढ़ा है, जिससे स्पष्ट होता है कि बड़े ग्राहक Snowflake को अगले कई वर्षों के कंप्यूटिंग बजट को सुरक्षित कर रहे हैं, और यह संबंध पूरी तरह से स्थायी नहीं है।

Moat and Competitive Landscape

इसकी मजबूती डेटा की चिपकने वाली प्रकृति में है। डेटा को Snowflake में डालने के बाद, ऊपर और नीचे के विश्लेषण मॉडल, क्वेरी स्क्रिप्ट्स और डेटा पाइपलाइन्स सभी इस पर बनाए जाते हैं, जिससे स्थानांतरण की लागत बहुत अधिक हो जाती है। यही Snowflake का सबसे मूलभूत विभेदक है। और उसके Data Clean Rooms प्राइवेसी संरक्षण और संगठनों के बीच सहयोग में काफी परिपक्व हैं, जिन्हें नकल करना मुश्किल है।

प्रतिस्पर्धा के परिदृश्य बहुत तीव्र होने के कारण कमजोरी है। सबसे बड़ा प्रतिद्वंद्वी Databricks है, जिसकी नवीनतम वार्षिक आय दर 54 अरब डॉलर है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 65% की वृद्धि दर से बढ़ रही है, जो Snowflake की 29% की वृद्धि दर से दोगुनी से अधिक है, और इसका नवीनतम मूल्यांकन 1000 अरब डॉलर से अधिक है। Databricks मशीन लर्निंग और AI कार्यभार में मजबूत है। यदि Databricks भविष्य में सूचीबद्ध होता है, तो यह व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर बाजार में सबसे अधिक ध्यान आकर्षित करने वाला IPO में से एक बन सकता है, और उस समय Snowflake को सार्वजनिक बाजार में सीधी तुलना का सामना करना पड़ेगा।

डेटाब्रिक्स के अलावा, तीन प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं का खतरा भी काफी है। AWS का Redshift, Google का BigQuery और Azure का Synapse लगातार विकसित हो रहे हैं और अपने-अपने क्लाउड इकोसिस्टम से प्राकृतिक रूप से जुड़े हुए हैं; वे Snowflake के साझेदार हैं, साथ ही संभावित विकल्प भी। इसके नीचे DuckDB, ClickHouse जैसे ओपन-सोर्स या नवीन उपकरण हैं, जो स्थानीय विश्लेषण, वास्तविक समय विश्लेषण, कम लागत वाले प्रश्न जैसे विशिष्ट परिदृश्यों में बाजार को काट रहे हैं। इसलिए Snowflake का प्रतिस्पर्धी परिदृश्य, Salesforce और ServiceNow की तुलना में अधिक जटिल है।

Consumption pattern's counterintuitive risk

एक और अनपेक्षित बात यह है कि Snowflake को सबसे अधिक डर नहीं है कि ग्राहक इसका उपयोग न करें, बल्कि यह है कि ग्राहक इसे बहुत अच्छी तरह से उपयोग करें। क्योंकि Snowflake एक उपभोग-आधारित मॉडल है, जिसमें जितना अधिक ग्राहक पूछताछ करता है, गणना करता है और स्टोर करता है, Snowflake की आय उतनी ही अधिक होती है; लेकिन दूसरी ओर, जब कोई कंपनी पाती है कि Snowflake का बिल बहुत अधिक है, तो वह इंजीनियरिंग टीम को प्रेरित करती है कि वह पूछताछ को अनुकूलित करे, स्टोरेज को संपीड़ित करे, या यहां तक कि कुछ कम मूल्यवान कार्यों के लिए ओपन-सोर्स टूल्स का उपयोग करे।

यह खपत के मॉडल की दोनों धारें हैं: जब विकास तेज़ होता है, तो आय ग्राहकों के उपयोग के साथ स्वाभाविक रूप से बढ़ती है; लेकिन जब ग्राहक अपने उपयोग को अनुकूलित करना शुरू कर देते हैं, तो आय की वृद्धि दर भी धीमी हो जाती है। यह प्रवृत्ति डेटा में पहले से ही दिखाई दे रही है, Snowflake की शुद्ध आय स्थिरता दर 131% से घटकर 126% हो गई, और नवीनतम 125% है। यह संख्या अभी भी काफी स्वस्थ स्तर पर है, जो दर्शाती है कि पुराने ग्राहक अभी भी प्रति वर्ष अपना खर्च बढ़ा रहे हैं, लेकिन नीचे की ओर की प्रवृत्ति से पता चलता है कि पुराने ग्राहकों का विस्तार पहले की तुलना में कम हो गया है। इसके पीछे बड़े आधार के बढ़ने के कारण स्वाभाविक गिरावट के साथ-साथ, ग्राहकों की लागत के अनुकूलन और खपत की गति में मंदी का प्रभाव भी है।

इसलिए, स्नोफ्लेक एक उच्च वृद्धि, उच्च लचीलापन वाला, लेकिन अत्यधिक प्रतिस्पर्धी AI डेटा प्लेटफॉर्म है। यही स्नोफ्लेक की सबसे बड़ी आकर्षण शक्ति है, और साथ ही इसका सबसे बड़ा जोखिम भी है।

नवीनतम वित्तीय डेटा

वार्षिक उत्पाद आय 44.7 अरब डॉलर, जो पिछले वर्ष की तुलना में 29% की वृद्धि है और इन तीन कंपनियों में सबसे तेज़ वृद्धि दर है। नवीनतम तिमाही में उत्पाद आय 12.3 अरब डॉलर, जो पिछले वर्ष की तुलना में 30% की वृद्धि है, जो वार्षिक वृद्धि से थोड़ी अधिक है। RPO 97.7 अरब डॉलर, जो पिछले वर्ष की तुलना में 42% बढ़ा है। नवीनतम तिमाही में शुद्ध नए ग्राहक 740, जो पिछले वर्ष की तुलना में 40% की वृद्धि है। साथ ही, कंपनी ने अपना सबसे बड़ा एकल अनुबंध, जिसका मूल्य 4 अरब डॉलर से अधिक है, प्राप्त किया है। ये सभी डेटा सुझाते हैं कि Snowflake की मांग में कोई मंदी नहीं हुई है, बल्कि बड़ेग्राहक अभी भी बड़े दीर्घकालिक अनुबंधों पर हस्ताक्षर कर रहे हैं।

लेकिन समस्या भी स्पष्ट है। GAAP के अनुसार, स्नोफ्लेक ने पूरे वर्ष लगभग 13.3 अरब डॉलर का नुकसान किया, और यह इन तीन कंपनियों में एकमात्र कंपनी है जो GAAP के अनुसार अभी तक लाभार्जित नहीं हुई है। प्रत्येक तिमाही में स्टॉक कम्पेंसेशन 4 अरब डॉलर से अधिक है, पूरे वर्ष में 17 अरब डॉलर से अधिक, जिससे शेयरधारकों के हिस्से में कमी का दबाव काफी है।

लेकिन स्नोफ्लेक अभी भी तीनों कंपनियों में सबसे महंगी है, जिसका भविष्य की आय के आधार पर EV/Sales मूल्यांकन लगभग 9 गुना है, जो Salesforce से स्पष्ट रूप से अधिक है।

Catalysts and Risks

सकारात्मक पहलुओं में, Snowflake के कई देखने योग्य पहलू हैं। पहला, Snowflake पारंपरिक SaaS मॉडल नहीं है, बल्कि उपयोग-आधारित मॉडल है, जो AI कार्यभार की वृद्धि से स्वाभाविक रूप से लाभान्वित होगा। छोटे समय के लिए, जितना अधिक AI चलेगा, Snowflake उतना ही अधिक कमाएगा। दूसरा पहलू RPO में 42% की वार्षिक वृद्धि है, जो बताता है कि बड़े ग्राहक अभी भी बड़े दीर्घकालिक अनुबंधों पर हस्ताक्षर कर रहे हैं, जिससे भविष्य की आय की स्पष्टता मजबूत होती है। तीसरा, Snowflake Intelligence और Cortex Code दोनों तेजी से विस्तार कर रहे हैं, और 9100 से अधिक खातों में AI सुविधाओं का उपयोग किया जा रहा है।

इसके अलावा, स्नोफ्लेक के लिए हाल ही में दो और महत्वपूर्ण घटनाएँ हैं: 27 मई को उनकी आय घोषणा होगी, और तुरंत उसके बाद 1 जून से 4 जून तक सैन फ्रांसिस्को में स्नोफ्लेक की वार्षिक सम्मेलन होगी। इन दोनों प्रेरक घटनाओं के एक-दूसरे के तुरंत बाद आने से, मेरे व्यक्तिगत विचार में, लाभ नुकसान से अधिक है। उस समय शेयर मूल्य में उल्लेखनीय उतार-चढ़ाव होने की संभावना है।

हमें जोखिमों के बारे में भी पहले से जानकारी रखनी चाहिए। पहला बिंदु, GAAP के अनुसार निरंतर हानि सबसे बड़ी कमजोरी है। जब बाजार लाभ और नकदी प्रवाह को अधिक पसंद करता है, तो Salesforce और ServiceNow की तुलना में Snowflake को अधिक मूल्यांकन दबाव का सामना करना पड़ता है। दूसरा बिंदु, Databricks वर्तमान में Snowflake का सबसे मजबूत प्रतिद्वंद्वी है, Databricks का भविष्य में IPO पूरे डेटा प्लेटफॉर्म क्षेत्र की प्रतिस्पर्धा के पैटर्न को पुनः परिभाषित कर सकता है; यदि इसके IPO के बाद इसकी वृद्धि दर अधिक है, AI कथा मजबूत है, और मूल्यांकन अधिक आकर्षक है, तो पूंजी Snowflake से Databricks की ओर प्रवाहित हो सकती है। इसके अलावा, शेयरधारक मुकदमे और आंतरिक पक्षों की हिस्सेदारी में कमी जैसे कंपनी प्रबंधन स्तर के शोर भी बाजार के मनोभाव को प्रभावित कर सकते हैं, हालाँकि वे वर्तमान में मुख्य रेखा नहीं हैं।

स्नोफ्लेक को एक वाक्य में सारांशित किया जा सकता है: यह तीनों में सबसे तेजी से बढ़ रहा, AI डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए सबसे सीधा तर्क रखता है, पारंपरिक SaaS व्यापार मॉडल से स्वाभाविक रूप से मुक्त है, लेकिन सबसे अधिक मूल्यांकित, सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी और सबसे कम लाभगति वाला है—उच्च भुगतान, उच्च जोखिम।

इन तीन कंपनियों को विघटित करने के बाद, मैं अपनी व्यक्तिगत आंतरिक राय साझा करता हूँ।

अगर आप सुरक्षा मार्जिन को महत्व देते हैं और मूल्य निवेश तर्क को पसंद करते हैं, तो Salesforce सबसे स्थिर विकल्प है—इसका आगे का P/E अनुपात कई गुना है, 144 अरब डॉलर की मुक्त नकदी प्रवाह, 500 अरब डॉलर का रिकॉम्प्ट अधिकार, और स्थिर लाभ कमाने की क्षमता है, जिससे निवेश करने और रखने के लिए सुरक्षा मार्जिन बड़ा है। हालाँकि, इसकी वृद्धि दर केवल 10% है, इसलिए शेयर मूल्य में तीव्र वृद्धि की संभावना कम हो सकती है।

यदि आप AI Control Tower गवर्नेंस लेयर के तर्क को स्वीकार करते हैं, तो ServiceNow तीन कंपनियों में से AI नैरेटिव के सबसे स्पष्ट वाली है, 20% से अधिक की वृद्धि दर, 97% की रिन्यूअल दर, 22 गुना का भविष्यवाणी वाला P/E, और जेनसन हुआंग द्वारा तीन साल लगातार व्यक्तिगत समर्थन के साथ, वर्तमान में खरीदने की कीमत-प्रदर्शन बहुत अच्छी है। लेकिन इसकी शर्त है कि आपको घने अधिग्रहण के एकीकरण जोखिम को स्वीकार करना होगा, और अल्पकालिक स्टॉक मूल्य की उच्च अस्थिरता का सामना करना होगा।

अगर आप अधिकतम लचीलापन की तलाश कर रहे हैं और अधिकतम उतार-चढ़ाव सहन कर सकते हैं, तो Snowflake एक उच्च भुगतान वाली जुआ है; सबसे बड़ा जोखिम यह है कि कंपनी का लाभ प्राप्ति नहीं होगी, लगातार हानि होगी, शुद्ध आय बरकरारी दर घटेगी, और प्रतिद्वंद्वी Databricks का भविष्य में IPO होना पूरे डेटा प्लेटफॉर्म क्षेत्र के मूल्यांकन संकेतक को पुनर्परिभाषित कर सकता है। जोखिम और उतार-चढ़ाव वास्तव में काफी अधिक हैं।

इन तीन कंपनियों के अलावा, सॉफ्टवेयर सेक्टर में यदि आप सबसे स्थिर भार चाहते हैं, तो माइक्रोसॉफ्ट अभी भी सर्वश्रेष्ठ विकल्प है, यह इस चक्र में सबसे अधिक अवमूल्यांकित बड़े मूल्यवान सॉफ्टवेयर अवसर है। हालांकि, मैं यहां फिर से जोर देना चाहता हूं कि यह केवल मेरा व्यक्तिगत निर्णय ढांचा है, यह किसी भी निवेश सुझाव का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। सभी को अपनी वास्तविक पोजीशन के आधार पर, तर्कसंगत विश्लेषण के बाद संबंधित निवेश निर्णय लेने चाहिए।

अंत में, हम शुरुआत में उठाए गए उस प्रश्न पर वापस आते हैं, क्या AI पूरे सॉफ्टवेयर उद्योग को मार रहा है, या हमें एक दशक में एक बार मिलने वाला निवेश का अवसर दे रहा है?

मेरा निर्णय है कि AI द्वारा सॉफ्टवेयर की मृत्यु की कहानी को अत्यधिक सरलीकृत किया गया है। वास्तविकता यह है कि AI केवल फ़ंक्शनल इंटरफ़ेस बेचने वाले सॉफ्टवेयर को बहिष्कृत कर रहा है, लेकिन एक साथ बुनियादी ढांचे और शासन को बेचने वाले प्लेटफ़ॉर्म को पुरस्कृत भी कर रहा है। सभी सॉफ्टवेयर को उलटा नहीं दिया जाएगा।

यह उसी तरह है जैसे 2000 में इंटरनेट बुलबुला फूटा था, जब बाजार की प्रमुख प्रवृत्ति यह थी कि "इंटरनेट सभी पारंपरिक कंपनियों को मार देगा", लेकिन अंततः जो कंपनियाँ बचीं, वे केवल इंटरनेट कंपनियाँ ही नहीं थीं, बल्कि वे पारंपरिक कंपनियाँ भी थीं जिन्होंने सबसे पहले इंटरनेट को अपनाया और इन इंटरनेट उपकरणों को अपने व्यवसाय में एकीकृत किया, जिन्होंने सफलतापूर्वक इंटरनेट में संक्रमण पूरा किया। 20 साल बाद, हम इस AI लहर को देखते हैं, तो तर्क वही है। वास्तविक बाधाएँ, डेटा संचय, और AI बुनियादी ढांचे के प्लेटफॉर्म के रूप में कार्य करने में सक्षम सॉफ्टवेयर कंपनियाँ, अंततः सबसे बड़े विजेता बनेंगी। और अभी, वे संभवतः एक नए उत्थान चक्र की शुरुआत पर हैं।