एआई बुल मार्केट निर्धारित करने वाले मुख्य चर

लेखक: झाओ यिंग

स्रोत: वॉल स्ट्रीट विजन

तेल की कीमतें 100 डॉलर प्रति बैरल के ऊपर हैं, होर्मुज जलडमरूमध्य अभी तक सामान्य रूप से खुला नहीं हुआ है, मुद्रास्फीति और ब्याज दरों का दबाव फिर से बढ़ रहा है, और फेडरल रिजर्व की ब्याज दर कम करने की उम्मीदें कमजोर हो गई हैं। पारंपरिक मैक्रो ढांचे के अनुसार, यह उच्च मूल्यांकित टेक स्टॉक्स के लिए सबसे आरामदायक परिदृश्य नहीं है। हालाँकि, अमेरिकी स्टॉक मार्केट नए उच्च स्तर पर पहुँचा है, और AI चेन को फिर से पूँजी का पीछा किया जा रहा है।

5 मई को गुओजिन सेक्युरिटीज के मैक्रो विश्लेषक सोंग शेताओ ने एक अध्ययन रिपोर्ट में कहा: "वर्तमान में AI बाजार एक तर्कसंगत उत्साह के चरण में है, बुलबुला दिखाई दे रहा है लेकिन अनियंत्रित नहीं है।" इस वाक्य की मुख्य बात 'बुलबुला' नहीं, बल्कि 'तर्कसंगत' उत्साह है: Agentic AI, सहायक उपकरण से स्वतंत्र निष्पादन उपकरण में बदल रहा है, जिससे बाजार पहली बार AI के 'पैसा खर्च करने' से 'पैसा कमाने' तक के व्यावसायिक चक्र को स्पष्ट रूप से देख पा रहा है।

एक ओर, एजेंट एप्लिकेशन के फैलाव से टोकन खपत, निष्कर्षण की गणना क्षमता की मांग और शीर्ष निर्माताओं के ARR में तेजी से वृद्धि हुई है; दूसरी ओर, अत्यधिक उत्साह के कारण मूल्यांकन पहले ही 2027–2028 की वृद्धि की अपेक्षाओं को समेट चुका है। 20 मई तक, US स्टॉक सात बड़े कंपनियों का भविष्यवाणी वाला P/E अनुपात लगभग 35 गुना है, जबकि स्टैंडर्ड एंड पूअर्स 500 के शेष 493 कंपनियों का लगभग 25 गुना है। यह प्रीमियम सामान्य विकासशील स्टॉक के तर्क को नहीं, बल्कि AI के प्रवेश की गति को पिछले प्रौद्योगिकी क्रांतियों की 5 से 8 गुना होने की अपेक्षा को छिपाता है।

लेकिन AI बुल बाजार के लगातार बने रहने का निर्णय एकल तिमाही प्रदर्शन या किसी एक ब्रेकआउट एप्लिकेशन द्वारा नहीं, बल्कि तीन चरों द्वारा होता है: अल्पकालिक दृष्टिकोण से तरलता के सदमे, विशेषकर तेल की कीमतों, मुद्रास्फीति, ब्याज दरों और येन के कार्यों के समापन के संदर्भ में; मध्यकालिक दृष्टिकोण से उद्योग की प्राप्ति, AI का प्रवेश दर क्या वर्तमान मूल्यांकन के साथ मेल खाता है; दीर्घकालिक दृष्टिकोण से ऊर्जा, विद्युत नेटवर्क, रोजगार, सामाजिक प्रतिरोध और हार्डवेयर प्रौद्योगिकी में परिवर्तन जैसे अधिक कठोर प्रतिबंध।

पिछले AI ट्रेडिंग चक्र में, बाजार की सबसे बड़ी चिंता यह थी कि विशालकाय कंपनियाँ बहुत तेजी से पैसा खर्च कर रही हैं: डेटा केंद्र, GPU, और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश, लेकिन आय प्राप्ति का मार्ग अपर्याप्त रूप से स्पष्ट है। एजेंटिक AI का परिवर्तन यह है कि यह केवल कोपिलट शैली के सहायक उपकरण नहीं रहा, बल्कि ऑटोपिलट शैली के स्वतंत्र कार्यान्वयन उपकरण की ओर विकसित हो रहा है।

इससे दो परिणाम हुए।

पहला, टोकन उपभोग की दर पुनः तेज हो गई है। GPT के आगमन के बाद पहली लहर की मांग मॉडल क्षमता में वृद्धि से आई, और Agent के लागू होने के बाद दूसरी लहर की मांग निष्कर्षण की गणना क्षमता के विस्फोट से आई। स्वतंत्र रूप से कार्यों का निष्पादन अधिक लंबे संदर्भ, अधिक जटिल चरणों और मॉडल को अधिक बार कॉल करने का अर्थ है, निष्कर्षण अब प्रशिक्षण के बाद का एक छोटा पहलू नहीं है, बल्कि गणना संसाधनों की निरंतर खपत का मुख्य क्षेत्र बन गया है।

दूसरा, आय की अपेक्षाएँ सुधार दी गई हैं। Openclaw, Claude Cowork जैसे प्रतिनिधि Agent अनुप्रयोगों के फैलने के बाद, मॉडल निर्माताओं की वार्षिक नियमित आय तेजी से बढ़ रही है। सामग्री में उद्धृत मध्यवर्षीय अनुमान के अनुसार, Anthropic की पूरे वर्ष की ARR अपेक्षा वर्ष की शुरुआत में 90 अरब डॉलर से बढ़कर 440 अरब डॉलर हो गई है, जो औसतन हर छह हफ्ते में दोगुनी हो रही है, यदि यह प्रवृत्ति जारी रही, तो अगले वर्ष ARR 3000 अरब डॉलर से अधिक हो सकता है।

इसलिए समझ में आता है कि बाजार अब कैपेक्स को सरलता से दंडित नहीं कर रहा है। जब तक आय की वृद्धि दर पर्याप्त तेज़ हो, तब तक पूंजी खर्च बोझ से बदलकर रक्षात्मक लाभ बन जाता है। इसलिए निवेडिया, ब्रॉडकॉम, और ऑप्टिकल मॉड्यूल, स्टोरेज आदि हार्डवेयर श्रृंखला को फिर से समर्थन मिला है।

इस एआई संपत्ति चक्र में तेल की कीमतों के विपरीत वृद्धि इसलिए हुई है, क्योंकि मैक्रो जोखिम गायब नहीं हुए हैं, बल्कि कुछ शक्तियाँ अस्थायी रूप से जोखिम को दबा रही हैं।

सबसे पहले उद्योग श्रृंखला की मांग फैल रही है। इन्फरेंस चरण में केवल GPU ही नहीं, बल्कि CPU, ऑप्टिकल मॉड्यूल और स्टोरेज को भी उच्च विकास तर्क में शामिल किया गया है। 800G/1.6T ऑप्टिकल मॉड्यूल की मांग अधिक है और उच्च-अंत स्टोरेज की मांग बढ़ रही है। Light Counting के अनुसार, 2026 तक 800G ट्रांससीवर की बिक्री दोगुनी से अधिक हो जाएगी, और 1.6T पोर्ट की बिक्री 2025 के छोटे आधार से कई करोड़ तक बढ़ जाएगी, 2026 में 1.6T चिपसेट की बिक्री 20 अरब डॉलर से अधिक होगी और आगे के तीन वर्षों में उच्च वृद्धि दर बनी रहेगी।

दूसरा, टेक दिग्गजों का परिणाम बहुत मजबूत था। पहली तिमाही में स्टैंडर्ड एंड पूअर्स 500 का EPS वृद्धि दर लगभग 27.1% रही, जो 2021 की चौथी तिमाही के बाद से सबसे अधिक है, जिसमें मेटा, अल्फाबेट और अमेज़न ने इंडेक्स के लाभ वृद्धि का 70% योगदान दिया। जब तक इन भारी स्थिति वाली कंपनियाँ कमाई जारी रखती हैं, तब तक कच्चे तेल के संकट का इंडेक्स पर दबाव स्थगित हो जाएगा।

तीसरा, अमेरिका के विकास पर AI बुनियादी ढांचे की निर्भरता बढ़ रही है। पिछले कुछ क्वार्टरों में, अमेरिकी GDP वृद्धि में AI बुनियादी ढांचे के निवेश का योगदान आधे से अधिक रहा है। गैर-कृषि, खुदरा आदि कुल डेटा अभी भी स्वीकार्य हैं, हालांकि रोजगार संरचना पहले से ही विभाजित हो चुकी है, लेकिन कुल डेटा में स्पष्ट रूप से कमजोरी न होने तक, बाजार तुरंत स्टैग्फ्लेशन ट्रेडिंग पर स्विच नहीं कर सकता।

एक और सीधा कारक यह है: बड़ी तकनीक कंपनियाँ तेल की कीमतों के प्रति विमानन, कर्गो, रेलवे, रसायन, ऑटोमोबाइल, पर्यटन जैसे उद्योगों की तुलना में कम संवेदनशील हैं। उन्हें तेल की कीमतों से नहीं, बल्कि बिजली की कीमतों से अधिक डर है। जब पारंपरिक भौतिक अर्थव्यवस्था तेल की कीमतों के दबाव से प्रभावित होती है, तो पूँजी अक्सर AI संपत्तियों में एकत्रित हो जाती है, जहाँ "सुरक्षित" लेनदेन और विकास लेनदेन को मिला दिया जाता है।

AI की बाजार की खतरनाक बात यह नहीं है कि इसका कोई उद्योग समर्थन नहीं है, बल्कि यह है कि बाजार इसे बहुत तेजी से मूल्यांकित कर रहा है।

अमेरिकी स्टॉक के सात बड़े कंपनियों का 35 गुना भविष्यवाणी वाला P/E अनुपात है, जबकि स्टैंडर्ड एंड पूअर्स 500 के शेष 493 कंपनियों का 25 गुना है। इस मूल्यांकन अंतर के पीछे एक बहुत ही चिकनी भविष्य की कल्पना छिपी है: आगामी 3 से 5 वर्षों में AI बुनियादी ढांचे का विस्तार जारी रहेगा, कैलकुलेशन क्षमता, क्लाउड, डेटा सेंटर और सेमीकंडक्टर की मांग उच्च स्तर पर बनी रहेगी; AI विज्ञापन, खोज, क्लाउड सेवाएं, कार्यालय सॉफ़्टवेयर, कोड जेनरेशन, वित्तीय जोखिम प्रबंधन, कस्टमर सपोर्ट, निवेश अनुसंधान और सामग्री जैसे स्थितियों में लगातार फैलता रहेगा; आय में योगदान और कुशलता में सुधार एक साथ प्राप्त होगा।

लेकिन तकनीकी क्रांतियाँ इतनी सरल नहीं होतीं। बिजली को आविष्कार से बड़े पैमाने पर उत्पादन लाइनों तक पहुँचने में लगभग 40 साल लगे, और कंप्यूटर को 25 साल। अब, AI की बाजार द्वारा मूल्यांकित फैलाव की गति, इसे इन सामान्य तकनीकों से 5 से 8 गुना तेज होने की मांग करती है।

यह असंभव नहीं है, लेकिन त्रुटि सहनशीलता बहुत कम है। जब तक AI अनुप्रयोगों का व्यावसायिकीकरण पूंजी खर्च से धीमा रहता है, या निष्कर्षण की मांग प्रशिक्षण की मांग को पूरा नहीं करती, या अवमूल्यन और बिजली लागत लाभमार्जिन को कम नहीं करती, तब तक मूल्यांकन पहले प्रतिक्रिया देगा। उद्योग की दिशा सही होना यह नहीं मानता कि स्टॉक मूल्य असीमित रूप से पहले बढ़ सकता है।

अल्पकालिक दबाव वास्तव में तरलता से आता है।

अगर हरमुज़ जलडमरूमध्य लंबे समय तक बंद रहता है, तो तेल की कीमतें 100 डॉलर से अधिक बनी रहेंगी या और बढ़ेंगी, जिससे संकट ऊर्जा मूल्यों से सेवाओं, परिवहन और कच्चे माल तक फैल जाएगा। अप्रैल में संयुक्त राज्य अमेरिका का PPI वार्षिक रूप से 9.8% तक पहुंच गया, जो 2022 अक्टूबर के बाद का सर्वोच्च स्तर है। एक बार जब मुद्रास्फीति स्थिर हो जाए, तो फेडरल रिजर्व की नीति का मार्ग पुनः लिखा जाना पड़ेगा।

स्वैप बाजार ने इस साल फेड की 0.8 बार ब्याज दर में वृद्धि को कीमत दे दिया है, जबकि यूरोपीय केंद्रीय बैंक और ब्रिटिश केंद्रीय बैंक की 2 से अधिक बार ब्याज दर में वृद्धि की उम्मीद है। इसी बीच, फेड के नए नेतृत्व के कारण नीतिगत स्वतंत्रता पर सवाल और FOMC में विभाजन में वृद्धि ने भविष्य में सुगमता के प्रति बाजार के विश्वास को कमजोर कर दिया है।

जापान भी एक खाकी गैंडा है। जापान लंबे समय से विश्व स्तरीय लीवरेज ट्रेडिंग के लिए फंडिंग हब रहा है, लेकिन येन के मूल्यह्रास और मुद्रास्फीति के दबाव के कारण जापानी केंद्रीय बैंक ने संकुचनकारी संकेत दिए हैं, और 30-वर्षीय जापानी बॉन्ड की ब्याज दर 4% से अधिक पर पहुंच गई है। यदि जापान में फंडिंग लागत में लगातार वृद्धि होती रही और वैश्विक कार्यों के समापन को प्रेरित करती है, तो उच्च मूल्यांकित AI संपत्तियों को अलग रहना मुश्किल होगा।

15 मई को एक बार प्रीव्यू हुआ था: 10-वर्षीय अमेरिकी बॉन्ड यील्ड 4.5% के ऊपर बढ़ गया, 30-वर्षीय 5% के ऊपर बढ़ गया, अत्यधिक सघन मोमेंटम ट्रेडिंग शांत हो गई, फिलाडेल्फिया सेमीकंडक्टर इंडेक्स एक दिन में लगभग 4% गिरा, नैसडैक 1.5% गिरा। यह ट्रेंड के पलटने का सबूत नहीं है, लेकिन यह दर्शाता है कि सघन ट्रेडिंग ब्याज दरों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है।

सबसे महत्वपूर्ण तुलना सरल है: क्या ARR (वार्षिक नियमित आय) की ऊपर की ओर समायोजन दर, ब्याज दरों के ऊपर जाने की दर से तेज हो सकती है? अगर नहीं, तो पूंजी पहले अधिक निश्चितता वाले हार्डवेयर चरण में संकुचित हो सकती है; अगर तरलता और बिगड़ती रही और AI आय की अपेक्षाएं आगे नहीं बढ़ पाईं, तो मूल्यांकन का दबाव स्पष्ट रूप से बढ़ जाएगा।

मध्यम अवधि की परीक्षा उद्योग के परिणामों का साक्षात्कार है। सामान्य तकनीकी क्रांतियाँ आमतौर पर सीधी रेखा में नहीं बढ़तीं, बल्कि "पहले त्वरित, फिर मंद, फिर फिर से त्वरित" होती हैं। पहले पूंजी की लहर, फिर संगठनात्मक समन्वय, और अंत में उत्पादकता का विस्तार होता है। इंटरनेट के प्रारंभिक चरण में भी निवेश की उत्साह, पूंजी खर्च में वृद्धि और संपत्ति बुलबुले का अनुभव किया गया, और वास्तविक उत्पादकता में सुधार कई वर्षों के बाद ही धीरे-धीरे सामने आया।

अब एआई मूल्य निर्धारण की चुनौती यह है कि इसमें लगभग उद्यमों की संगठनात्मक संरचना को त्वरित रूप से अनुकूलित करना, श्रमिकों को त्वरित रूप से पुनः प्रशिक्षित करना, व्यापार मॉडल को त्वरित रूप से लागू करना और सामाजिक स्तर पर तीव्र प्रतिरोध न होने की आवश्यकता होती है। ऐसी गति मानव इतिहास में असामान्य है।

Long-term constraints are tighter.

पहला ऊर्जा और बुनियादी ढांचा है। AI डेटासेंटर को बहुत अधिक बिजली और शीतलन जल की आवश्यकता होती है, ग्रिड क्षमता विस्तार, ट्रांसफॉर्मर, और ऊर्जा संग्रहण PPT के चर हैं, बल्कि वास्तविक बाधाएँ हैं। यदि AI बुनियादी ढांचा समग्र सामाजिक बिजली लागत को लगातार बढ़ाता रहा, तो नियामक और सामाजिक प्रतिक्रिया तीव्र होगी।

दूसरा रोजगार और उपभोग है। AI अल्पकालिक रूप से उद्यमों की दक्षता में वृद्धि कर सकता है और इंजीनियर, कस्टमर सर्विस जैसी नौकरियों की मांग को कम कर सकता है; लेकिन यदि तकनीकी बेरोजगारी नए नौकरी सृजन से तेज़ हो जाती है, तो नागरिकों की खरीदारी क्षमता कमजोर हो सकती है। B-टेंड की दक्षता में सुधार का अंतिम रूप से C-टेंड की खरीदारी क्षमता पर ही निर्भर करता है, और यदि AI के बाहर के विभाग अवसाद में चले जाते हैं, तो AI लंबे समय तक अकेला शीर्ष पर नहीं रह सकता।

तीसरा सामाजिक स्वीकृति है। चीन में वर्ष की शुरुआत में ओपनक्लॉ को सभी द्वारा इस्तेमाल करने की गर्मी थी, लेकिन अमेरिकी नागरिकों में डेटा सेंटर द्वारा बिजली के दामों में वृद्धि और तकनीकी बेरोजगारी के प्रति विरोध बढ़ रहा है। इससे AI के प्रवेश की गति प्रभावित होगी।

चौथा है हार्डवेयर तकनीक में अचानक परिवर्तन। यदि 'DeepSeek क्षण' जैसी इंजीनियरिंग क्रांति आती है, तो कैलकुलेशन, स्टोरेज और ट्रांसमिशन दक्षता में भारी वृद्धि होती है, और आज का सबसे अधिक अभाववाला हार्डवेयर घटक अचानक अतिरिक्त हो सकता है। हार्डवेयर श्रृंखला की उच्च सक्रियता का तर्क अटल नहीं है।

AI उद्योग की दीर्घकालिक दृष्टि अभी भी सकारात्मक है। यदि तकनीकी बेरोजगारी और उत्पादन संबंधों के पुनर्गठन से उत्पन्न सामाजिक विरोधों को नज़रअंदाज़ किया जाए, तो AI वास्तव में समग्र उत्पादकता में वृद्धि का अवसर प्रदान कर सकता है और अर्थव्यवस्था को मंदी के दबाव से मुक्त कर सकता है। यहां तक कि यदि वित्तीय बाज़ार में मध्यवर्ती रूप से लीवरेज कम हो जाए, तो बचे हुए डेटा केंद्र, कम लागत वाली तकनीकें और प्रमाणित अनुप्रयोगों के स्तर पर अगली उद्योग विस्तार की नींव बन सकते हैं।

लेकिन स्टॉक मूल्यांकन उद्योग के दृष्टिकोण के समान नहीं है। इस AI बुल बाजार के लिए सबसे जरूरी जांच यह है कि बाजार द्वारा वर्तमान में निवेश किए गए ARR, ROI और तकनीकी रूप से फैलने की गति, क्या तेल की कीमतों, मुद्रास्फीति, ब्याज दरों और सामाजिक सीमाओं के कठोर होने के परिदृश्य में भी पूरी तरह से प्राप्त हो सकती हैं? सही दिशा केवल इस बात की व्याख्या कर सकती है कि बुल बाजार क्यों है; प्राप्ति की गति ही यह तय करती है कि बुलबुला अनियंत्रित हो जाएगा या नहीं।