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AI रैली डॉट-कॉम बूम से अलग है: फ्रैंकलिन टेम्पलटन

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Jul 28, 20262 min read
AI रैली डॉट-कॉम बूम से अलग है: फ्रैंकलिन टेम्पलटन

Summary

फ्रैंकलिन टेम्पलटन के अनुसार, मौजूदा AI-संचालित बाजार रैली 1990 के दशक के अंत के इंटरनेट बूम से मौलिक रूप से अलग है, क्योंकि आज की अग्रणी कंपनियों के पास मजबूत मुनाफा और स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ हैं।

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Background

फ्रैंकलिन टेम्पलटन का कहना है कि मौजूदा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) संचालित बाजार रैली और 1990 के दशक के अंत के इंटरनेट बूम के बीच की जा रही तुलना सही नहीं है। निवेश फर्म के अनुसार, आज की प्रमुख कंपनियों की वित्तीय स्थिति और व्यावसायिक मॉडल उस दौर की प्रचारित कंपनियों की तुलना में कहीं ज़्यादा मज़बूत हैं।

रैली की तुलना और प्रदर्शन

फ्रैंकलिन टेम्पलटन के ETF निवेश रणनीति के निदेशक, मार्कस वेयेरर ने बताया कि मौजूदा रैली के 188वें सप्ताह तक S&P 500 ने अपने 2022 के निचले स्तर से 108% की बढ़त हासिल की है। इसकी तुलना में, 1990 के दशक के अंत के चक्र में इसी अवधि के दौरान 127% की वृद्धि देखी गई थी। यह दर्शाता है कि मौजूदा बढ़त अवधि और परिमाण दोनों में डॉट-कॉम युग की रैली से छोटी है।

वेयेरर ने कहा, "हम समझते हैं कि आज की AI रैली 1990 के दशक के इंटरनेट बूम जैसी है या नहीं, इस पर सवाल क्यों उठ रहे हैं, लेकिन हमारी राय में यह तुलना अधूरी है।"

डॉट-कॉम बबल से मुख्य अंतर

विश्लेषण के अनुसार, दोनों अवधियों के बीच सबसे बड़ा अंतर कंपनियों की गुणवत्ता में है। उस युग की कई कंपनियों के विपरीत, आज के AI लीडर्स के पास ठोस व्यावसायिक मॉडल हैं।

Sample IUX Markets – In-articleAd
  • डॉट-कॉम युग: कई सबसे ज़्यादा प्रचारित कंपनियों में मुनाफे, नकदी प्रवाह (कैश फ्लो) और स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ का अभाव था।
  • AI युग: आज की कई अग्रणी कंपनियाँ इकोसिस्टम की कई परतों पर काम करती हैं - जिसमें चिप्स, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और डेटा शामिल हैं। इससे उन्हें अपनी मूल्य निर्धारण शक्ति (pricing power) और मार्जिन को लंबे समय तक बनाए रखने में मदद मिल सकती है।

निवेश का बदलता रुझान

वेयेरर ने यह भी बताया कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए बड़े पैमाने पर पूंजी निवेश की आवश्यकता होती है, जिसमें सेमीकंडक्टर, मेमोरी, बिजली और डेटा सेंटर पर भारी खर्च शामिल है। यह पिछले तकनीकी चक्रों की तुलना में प्रवेश के लिए उच्च बाधाएं (barriers to entry) पैदा करता है।

उन्होंने कहा, "निवेशकों का ध्यान AI एप्लिकेशन बनाने वाले हाइपरस्केलर्स से हटकर उन 'पिक्स-एंड-शॉवेल्स' व्यवसायों की ओर जा रहा है जो इसे संभव बनाने वाले बुनियादी ढांचे की आपूर्ति करते हैं।" फ्रैंकलिन टेम्पलटन के अनुसार, "यह AI निवेश चक्र के परिपक्व होने का संकेत है, न कि इस थीम के खत्म होने का।"

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