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बर्नस्टीन ने चीन की AI लैब्स पर कवरेज शुरू किया, Z.ai को Minimax पर दी तरजीह

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Aug 4, 20262 min read
बर्नस्टीन ने चीन की AI लैब्स पर कवरेज शुरू किया, Z.ai को Minimax पर दी तरजीह
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ब्रोकरेज और रिसर्च फर्म बर्नस्टीन ने चीन की सूचीबद्ध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) लैब्स पर कवरेज शुरू कर दिया है। फर्म ने इस क्षेत्र के लिए एक आशावादी दीर्घकालिक दृष्टिकोण व्यक्त करते हुए Z.ai को अपनी पसंदीदा पसंद बताया है, जबकि Minimax पर सतर्क रुख अपनाया है।

प्रमुख रेटिंग और विश्लेषण

बर्नस्टीन ने Z.ai के लिए 'आउटपरफॉर्म' रेटिंग के साथ कवरेज शुरू किया है और इसका मूल्य लक्ष्य HK$1,350 निर्धारित किया है। इसके विपरीत, Minimax को HK$275 के मूल्य लक्ष्य के साथ 'मार्केट-परफॉर्म' रेटिंग दी गई है। फर्म का मानना है कि चीन में अत्याधुनिक AI का विकास एक प्रमुख तकनीकी और रणनीतिक प्राथमिकता बना रहेगा, जिससे अग्रणी कंपनियों को लाभ होगा।

Z.ai पर क्यों है भरोसा?

बर्नस्टीन ने Z.ai को अपनी शीर्ष पसंद के रूप में चुना है, जिसके पीछे कई कारण हैं। फर्म ने कंपनी की मजबूत अनुसंधान पृष्ठभूमि और प्रतिस्पर्धी GLM-5.2 मॉडल का हवाला दिया है।

  • बर्नस्टीन का अनुमान है कि आने वाले वर्षों में कंपनी का राजस्व आम सहमति के अनुमानों को पार कर जाएगा।
  • अनुसंधान और विकास में निरंतर निवेश के बावजूद, कंपनी के 2028 के आसपास नॉन-GAAP ऑपरेटिंग ब्रेक-ईवन हासिल करने की उम्मीद है।
  • फर्म का मानना है कि आगामी GLM-5.3 और अगली पीढ़ी के प्री-ट्रेन्ड मॉडल स्टॉक के लिए महत्वपूर्ण उत्प्रेरक (catalysts) साबित होंगे।
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Minimax के लिए सतर्क दृष्टिकोण

Minimax के लिए, बर्नस्टीन का मानना है कि M3 मॉडल के underwhelming प्रदर्शन के बाद, इसका अगला M3 Pro मॉडल "करो या मरो" वाली स्थिति में है। ब्रोकरेज का तर्क है कि कंपनी का AI वीडियो जेनरेशन पर ध्यान केंद्रित करना, कोडिंग और एजेंटिक AI अनुप्रयोगों की तुलना में लंबी अवधि में राजस्व का एक छोटा अवसर प्रदान करता है।

चीन के AI बाजार का भविष्य

बर्नस्टीन का अनुमान है कि चीन का AI बाजार, उपभोक्ता अनुप्रयोगों को छोड़कर, $100 अरब से $200 अरब का वार्षिक राजस्व उत्पन्न कर सकता है। फर्म के अनुसार, घरेलू कंप्यूटिंग बाधाओं में कमी, तर्क क्षमताओं में सुधार और कम लागत वाले ओपन-सोर्स मॉडल को अपनाना इस क्षेत्र के विकास को बढ़ावा देगा। बर्नस्टीन का यह भी मानना है कि भविष्य में AI प्रतिस्पर्धा केवल मॉडलों की क्षमता से हटकर लागत-दक्षता (cost efficiency) और कंप्यूट उपलब्धता (compute availability) की ओर बढ़ेगी।

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