निवाडा के आज रात के लिए कुछ विचार
मूल लेखक: @GavinSBaker
संकलन: Peggy, BlockBeats
संपादकीय टिप्पणी: निवेडा के आय और लाभ घोषणा के बाद, बाजार का ध्यान अक्सर आय, लाभ और निर्देश अंतराल पर केंद्रित होता है। लेकिन इस लेख के लेखक @GavinSBaker ने चर्चा को अधिक दीर्घकालिक दृष्टिकोण की ओर ले जाने का प्रयास किया है: निवेडा के मूल्य को निर्धारित करने वाला केवल एकल क्वार्टर का डेटा नहीं है, बल्कि AI की मांग कितनी देर तक बनी रहेगी, और क्या कैलकुलेशन क्षमता में निवेश वास्तव में स्थायी रिटर्न पैदा कर रहा है।
लेख तकनीकी चक्र के ऐतिहासिक अनुभवों के आधार पर चर्चा करता है कि क्या "बुलबुला और अतिरंजित निर्माण" दोबारा दोहराए जाएंगे, और साथ ही इस बार के AI चक्र में बिजली और वेफर आपूर्ति की सीमाओं के कारण विस्तार की गति अधिक संयमित हो सकती है। दूसरी ओर, GPU किराए की कीमतें और पुराने मॉडल के चिप्स की उच्च उपयोग दरें, "AI ROI" के लिए वास्तविक प्रमाण प्रदान करती हैं।
The following is the original text:
यहाँ कुछ व्यक्तिगत टिप्पणियाँ हैं, जो निवेशकों के लिए उपयोगी हो सकती हैं जो निवेश करने के लिए NVIDIA पर ध्यान दे रहे हैं। मेरी राय में, इस कंपनी के चारों ओर वास्तव में चर्चा के लायक केवल दो मुख्य चर हैं: एक, मांग की स्थिरता; और दूसरा, AI का लाभ-लागत अनुपात (ROI), जो GPU के प्रभावी उपयोग के समय से घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है।
Demand sustainability: Will history repeat itself?
तकनीकी लहरों के ऐतिहासिक अनुभव के अनुसार, लगभग सभी समान चक्रों ने वित्तीय बुलबुले और अतिरिक्त उत्पादन क्षमता का अनुभव किया है। कैरोल्टा पेरेज़ ने अपनी पुस्तक 'टेक्नोलॉजिकल रेवोलूशन्स एंड फाइनेंशियल कैपिटल' में इसकी व्यवस्थित व्याख्या की है। उनका कहना है कि प्रत्येक तकनीकी क्रांति, चाहे वह रेलवे, रेडियो हो या इंटरनेट, वित्तीय बाजार इसकी दीर्घकालिक क्षमता को शुरुआत में ही पहचान लेते हैं, और इसके बाद आने वाली पूंजी की भावुकता अक्सर बुलबुले का कारण बनती है (इसे मौबूसिन द्वारा 'विचारों की विविधता का पतन' कहा जा सकता है)। बुलबुले से अतिरिक्त निर्माण होता है, अतिरिक्त निर्माण से आंशिक मांग में कमी आती है, जिससे बाजार में पतन होता है; और मूल तकनीक की अतिरिक्त पूर्ति, अंततः 'स्वर्णयुग' की नींव रखती है। इंटरनेट का विकास पथ इसका प्रमुख उदाहरण है।
इसलिए, निवेशकों के लिए निवेश का मुख्य मापदंड इस क्वार्टर के परिणाम या अगले क्वार्टर के निर्देश नहीं हैं, जो अक्सर खरीदार संस्थानों द्वारा पूरी तरह से अनुमानित होते हैं। वास्तविक महत्व अक्षय आय (EPS) की स्थिरता में है, न कि उसी वर्ष की वृद्धि की प्रवृत्ति में।
वर्तमान मूल्यांकन से निहित अपेक्षाओं के आधार पर, बाजार एक ऐसा निष्कर्ष व्यक्त कर रहा है कि NVIDIA का लाभ या तो चरणबद्ध उच्चतम बिंदु के करीब है, जिसके पीछे पूंजी खर्च में अतिरिक्त विस्तार की चिंता है। यह उल्लेखनीय है कि बाजार की चिंता 'मूल्यांकन बुलबुला' नहीं, बल्कि 'मूलभूत बुलबुला' है, अर्थात capex द्वारा प्रेरित संभावित अतिरिक्त निर्माण का जोखिम। यदि बाजार 2027 वित्तीय वर्ष के बाद NVIDIA के उच्च एकल अंकों के आय वृद्धि दर (CAGR) को बनाए रखने के लिए आत्मविश्वास प्राप्त कर सकता है, तो मूल्यांकन केंद्र समर्थित हो सकता है।
Is this time really different?
"यह बार अलग है" अक्सर खतरनाक निर्णय होता है। लेकिन इस AI चक्र में वास्तविक अंतर है: वैश्विक स्तर पर बिजली (watts) और उन्नत प्रक्रिया वेफर (wafers) जैसे दो महत्वपूर्ण पहलुओं में वास्तविक बाधाएँ मौजूद हैं, और इन सीमाओं के आराम को कई वर्षों का समय लग सकता है।
इस आपूर्ति ओर की कठोर सीमाएँ, शायद उत्पादन क्षमता के अतिरिक्त विस्तार को रोकती हैं। अत्यधिक विशाल बादल फर्म यदि परिस्थितियाँ अनुमति दें, तो सिद्धांत रूप से अतिरिक्त विस्तार करती रहेंगी, लेकिन वास्तविकता यह है कि बिजली और वेफर उनके विस्तार की गति को सीमित करते हैं। पेरेज की पुस्तक में वर्णित ऐतिहासिक प्रौद्योगिकी क्रांतियों से भिन्न, जबकि ऐसी आपूर्ति संकुचनों का विस्तार की गति को सीमित करने के लिए कोई मौजूदगी नहीं थी।
बिना अतिरिक्त निर्माण के, गिरावट कठिन हो जाती है, खासकर जब वर्तमान में टेक स्टॉक्स का कुल मूल्यांकन चरम स्तर पर नहीं है।
इन दोनों बैंकनिंग बिंदुओं में, वेफर बिजली से अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है। वेफर क्षमता की गति एआई चक्र को लंबा करने का एक महत्वपूर्ण कारक बन सकती है। टाइवेन के प्रबंधन ने हमेशा सावधानी से काम किया है, और वे अल्पकालिक आक्रामक विस्तार के बजाय उद्योग की स्थिरता और दीर्घकालिक मूल्य पर अधिक जोर देते हैं। बिजली और वेफर के प्रतिबंधों के बिना, निवेडिया की अगले 24 महीनों की वृद्धि शायद तेज़ होती, लेकिन इसके साथ ही अतिरिक्त निर्माण का जोखिम भी काफी बढ़ जाता।
कुछ हद तक, आपूर्ति सीमाएँ पूरे AI चक्र के लिए "धीमी स्थिरता" की ओर जा रही हैं। AI का उन्नत प्रक्रिया वेफर पर अत्यधिक निर्भरता, इस चक्र में तीव्र उतार-चढ़ाव से बचने का महत्वपूर्ण कारक बन सकता है।
कुछ चरम मान्यताओं को पूरा करने के लिए, कैलकुलेशन क्षमता को वर्तमान से सैकड़ों या हजारों गुना तक बढ़ाने की आवश्यकता हो सकती है। और इस विस्तार के लिए आवश्यक समय, समाज के समायोजन और संस्थागत अनुकूलन के लिए एक बफर प्रदान करता है।
इतिहास से भी संकेत मिलता है: जेम्स वॉट ने रोटरी स्टीम इंजन का आविष्कार करने के बाद, रेलवे प्रणाली ने घोड़ों को वास्तविक रूप से बदलने में कई दशकों का समय लिया। AI की पुनरावृत्ति गति शायद अधिक तेज है, लेकिन सामाजिक संरचना को अत्यंत संक्षिप्त समय में पुनर्गठित करना अभी असंभव है।
अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि मानव द्वारा 'सामान्य बुद्धिमत्ता' प्राप्त करने के लिए केवल 20–30 वाट शक्ति की आवश्यकता होती है। एक बिजली सीमित दुनिया में, इस कुशलता का लाभ लंबे समय तक बना रहेगा। इसलिए, समाज के लिए एक अधिक चिकना और स्थायी AI चक्र जरूरी रूप से बुरा नहीं हो सकता।
GPU की जीवन अवधि और AI का वास्तविक ROI
GPU की किराये की कीमतें, मूल रूप से token के आर्थिक मूल्य को दर्शाती हैं और 'AI ROI' का केंद्रीय सूचक हैं। सिद्धांत रूप से, जब तक उच्चतर प्रदर्शन वाले चिप्स लगातार लॉन्च होते रहेंगे, पुराने मॉडल के GPU की किराये की कीमतें घटती रहेंगी, भले ही AI रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट सकारात्मक हो।
हालांकि, पिछले दो महीनों में, लगभग चार साल से सेवा में रहे H100 की किराया दर में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। इसका मतलब है कि, खासकर agentic AI और कोड जनरेशन स्थितियों में, कैलकुलेशन पावर वास्तविक और महत्वपूर्ण आर्थिक मूल्य पैदा कर रहा है।
इसी बीच, भले ही Blackwell लॉन्च हो गया हो, 6 साल पुराना A100 अभी भी उच्च उपयोग दर के साथ चल रहा है, और किराए की कीमतों में कोई स्पष्ट गिरावट नहीं आई है। यह मजबूती से इंगित करता है कि GPU का प्रभावी उपयोगी जीवनकाल कम से कम 6 साल से अधिक हो सकता है, और यह अधिकांश ग्राहकों के अवमूल्यन अवधि से भी अधिक हो सकता है।
इसका प्रभाव संरचनात्मक है: यदि शेष मूल्य पिछले अनुमानों से अधिक है, तो GPU की वित्तपोषण लागत और कम हो जाएगी। इसके विपरीत, एकल मॉडल या विशिष्ट उद्देश्य के लिए अनुकूलित ASIC के पास ऐसा जीवनचक्र लाभ होना मुश्किल है। त्वरित अनुकूलन परिवेश में, विशेषीकृत चिप की पूंजी लागत अधिक होती है और वित्तपोषण कठिन होता है।
कुछ हद तक, बहुमुखीप्रतिभा GPU की रक्षा दीवार है। प्रीफिल और डिकोड के कार्यों के विभाजन के साथ-साथ संबंधित चिप सिस्टम के धीरे-धीरे विकसित होने से, कैलकुलेशन आर्किटेक्चर 'एकल चिप लॉजिक' से 'बहु-चिप सहयोगी प्रणाली' की ओर विकसित हो रहा है। AI बुनियादी ढांचा अब एकल उपकरण पर निर्भर नहीं है, बल्कि एक पूर्णतः संबंधित सिस्टम इंजीनियरिंग है।
prefill और decode के अलग होने के साथ, NVIDIA का इकोसिस्टम TPU इकोसिस्टम की तुलना में अधिक जल्दी संरचनात्मक समायोजन पूरा कर सकता है। विभिन्न निर्माताओं के डिज़ाइन रास्तों में अलग-अलग विकल्पों के जोड़े जाने से, ग्राहकों के लिए निष्कर्षण लागत पर सापेक्ष लाभ बदल रहा है।
यदि कुछ निर्माता पहले लागत के लाभ का उपयोग करके टोकन की कीमतों को कम करके बाजार हिस्सेदारी प्राप्त करते थे, तो जब यह लाभ कमजोर हो जाएगा, तो बाजार का व्यवहार अधिक तर्कसंगत हो जाएगा। दीर्घकालिक रूप से, यह AI ROI के लिए सकारात्मक प्रभाव डालेगा, खासकर जब कैलकुलेशन की मांग ट्रेनिंग से इन्फरेंस की ओर स्थानांतरित हो रही हो।
यह मोड़, किसी भी क्वार्टरली परिणाम से अधिक ध्यान देने योग्य हो सकता है।
आखिरी हल्का इच्छा: उम्मीद है कि निविडा भविष्य में चिप के लिए सुपरहीरो के नाम फिर से शुरू करेगा। आश्चर्यजनक बात यह है कि 'ग्रीन फ्रेंड्स' अब तक 'बैनर' (मार्वल के किरदार हल्क का वास्तविक नाम) नाम का उपयोग नहीं किया है।
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