लेखक: विक्टर (@vcmktasa) · मिस्टर ज़ी (@168MrZ
पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है: हार्डवेयर होल्डिंग्स घटाएँ, लेकिन पूरी तरह न बेचें; H2 में निराशावाद की आवश्यकता नहीं
जुलाई 2026 में, AI ट्रेड एक नाजुक मोड़ पर है। पिछले वर्ष में, बाजार ने Nvidia, स्टोरेज और सेमीकंडक्टर को पुरस्कृत किया, जबकि भारी CapEx खर्च करने वाली बिग टेक कंपनियों पर बार-बार सवाल उठाए गए। अब, सेमीकंडक्टर और स्टोरेज में महत्वपूर्ण डीलेवरेजिंग हो रही है, Meta द्वारा कंप्यूट बेचने की खबर ने बाजार को हिला दिया है, और इस बीच, Anthropic अपनी IPO प्रक्रिया में तेजी ला रहा है। क्या बाजार एक बुलबुले की कीमत लगा रहा है, या कथा में बदलाव की?
इस एपिसोड में, 168X ने Investment TALK Jun (@TJ_Research) को आमंत्रित किया है, जो एक US स्टॉक निवेशक और मैक्रो शोधकर्ता हैं, जिनके 170,000 YouTube सब्सक्राइबर हैं और जो AI कार्यान्वयन, बिग टेक आय और फेड नीति पर नज़र रखते हैं। लगभग एक घंटे की इस बातचीत में, वह एक मार्मिक अहसास साझा करते हैं: AI को सही समझने का मतलब स्टॉक को सही समझना नहीं है; और स्टॉक को सही समझने का मतलब यह नहीं कि वह ज़रूर ऊपर जाएगा। वह Dylan Patel के इंटरव्यू से लेकर Amazon तक के तर्क को विखंडित करते हैं, यह बताते हुए कि Meta द्वारा कंप्यूट बेचना वास्तव में कंप्यूट की कमी को साबित करता है, Oracle को अनुचित रूप से बेचा गया, वह हार्डवेयर में केवल Intel पर ही दांव क्यों लगाते हैं, और आज के उच्च भावना वाले माहौल में "हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर" पोर्टफोलियो कैसे आवंटित करें।
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यह लेख
168X (
@168X_Fortune ) के मुख्य अंशों का सारांश है, जो पूर्वी ज्ञान को पश्चिमी नवाचार से गहराई से जोड़ने वाला एक शीर्ष स्तरीय संवाद मंच है, जो AI, ब्लॉकचेन, रोबोटिक्स, अंतरिक्ष तकनीक और बायोइंजीनियरिंग पर केंद्रित है, यह खोजने के लिए कि कैसे प्रौद्योगिकी, पूंजी और मानव ज्ञान सभ्यता के भविष्य को नया आकार देंगे।
मेजबान: मिस्टर ज़ी (
@168MrZ ) · विक्टर (
@vcmktasa ) और अतिथि: Investment TALK Jun (
साक्षात्कार सुनें:
https://x.com/168X_Fortune/status/2077385544204775570
विषय सूची
- 1. AI को सही समझने का मतलब स्टॉक को सही समझना नहीं है: Anthropic से Amazon तक तर्क की व्युत्पत्ति
- 2. तीन प्रकार के टाइमिंग और Anthropic IPO: बाजार अपना आकर्षण नहीं खोएगा, वह केवल रैखिक रूप से एक्सट्रपलेशन करेगा
- 3. Anthropic का सबसे मजबूत बिंदु: $2 ट्रिलियन का सॉफ्टवेयर इंजीनियर बाजार और सबसे अमीर ग्राहक
- 4. 70-80% का सकल मार्जिन कब तक रह सकता है: यह टेक कंपनियों के खर्च करने की गति पर निर्भर करता है
- 5. Meta द्वारा कंप्यूट बेचना बुलबुले का संकेत नहीं है: एक जीत-जीत की स्थिति जो केवल तभी होती है जब कंप्यूट दुर्लभ हो
- 6. कंप्यूट तेल की तरह है: NeoCloud तीन साल में ब्रेक-ईवन करता है; स्व-निर्मित मॉडलों के साथ, आप कभी नहीं जानते
- 7. NeoCloud उत्तरी अमेरिका में क्यों दिखता है लेकिन एशिया में नहीं: कार्यान्वयन बाजार कंप्यूट की मांग निर्धारित करता है
- 8. Oracle अनुचित रूप से बेचा गया: सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच नकारात्मक सहसंबंध कथा, और RPO और मूल्यांकन के बीच का अंतर
- 9. पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है: किसी के पास Mag 7 में पोजीशन नहीं है; हार्डवेयर घटाएँ लेकिन पूरी तरह न बेचें
- 10. बिग टेक के पास चेक साइन करने की शक्ति है: पूंजीगत व्यय का कैदी का दुविधा और FOMO
- 11. Apple, Tesla और सॉफ्टवेयर क्षेत्र: प्रत्येक बिग टेक कंपनी को अलग-अलग देखा जाना चाहिए
- 12. हार्डवेयर के लिए केवल Intel पर दांव: CPU की वापसी, एज AI कार्यान्वयन, और फाउंड्री का दूसरा आयाम
- 13. GE और हेल्थकेयर क्षेत्र: विभिन्न संपत्तियाँ पोर्टफोलियो में अलग-अलग भूमिका निभाती हैं
- 14. यदि आप AI में हैं, तो Crypto में जाएँ? केवल स्टेबलकॉइन्स ने ही वास्तविक सफलता हासिल की है
- 15. H2 आउटलुक: H1 से कठिन नहीं; पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है
1. AI को सही समझने का मतलब स्टॉक को सही समझना नहीं है: Anthropic से Amazon तक तर्क की व्युत्पत्ति
मिस्टर ज़ी: आज 168X को Investment TALK Jun को आमंत्रित करने का सम्मान मिला है। TALK Jun लंबे समय से Tokens, ओपन-सोर्स मॉडलों की पकड़, विभिन्न LLM के उतार-चढ़ाव और US स्टॉक रुझानों का अध्ययन कर रहे हैं। मौजूदा बाजार को देखते हुए, क्या फोकस धीरे-धीरे उन कंपनियों पर स्थानांतरित हो रहा है जो वास्तव में AI को राजस्व, नकदी प्रवाह और उत्पादकता में बदल सकती हैं? आपने हाल ही में कहा: "AI को सही समझने का मतलब स्टॉक को सही समझना नहीं है; और स्टॉक को सही समझने का मतलब यह नहीं कि वह ज़रूर ऊपर जाएगा।" क्या यह पिछले वर्ष का आपका सबसे बड़ा अहसास है?
Investment TALK Jun: पहले, निमंत्रण के लिए धन्यवाद। यह उद्धरण मेरी सबसे बड़ी भावना नहीं है, बल्कि एक प्रतिक्रिया है: मैंने ऐसे लोगों को देखा है जिन्होंने सही स्टॉक और सही दिशा चुनी, लेकिन अंततः कीमत गिर गई या वृद्धि का अनुसरण नहीं किया, जो बुरा लगता है। मैं इस वर्ष अपनी एक होल्डिंग का उदाहरण दूंगा: Amazon।
यह तर्क पिछले साल अगस्त या सितंबर में वापस जाता है। मैंने SemiAnalysis से Dylan Patel का एक बहुत लोकप्रिय साक्षात्कार सुना। उन्होंने दो बड़ी मॉडल कंपनियों पर विचार साझा किए: बाजार को OpenAI पसंद था, लेकिन Anthropic के बारे में बहुत कम जानकारी थी। हालांकि, Anthropic के पास मुद्रीकरण का एक बहुत स्पष्ट रास्ता था, जो उत्तरी अमेरिकी सॉफ्टवेयर इंजीनियर बाजार को लक्षित करता था—एक $2 ट्रिलियन वार्षिक श्रम लागत बाजार। उनका B2B मुद्रीकरण और उत्पाद रोडमैप बहुत स्पष्ट था। वह OpenAI के प्रति कम आकर्षित थे क्योंकि OpenAI सब कुछ करना चाहता था।
बाद में, यह सत्यापित हुआ: OpenAI हार्डवेयर बनाना चाहता था, और उनके C-end एजेंटिक कॉमर्स की अभी भी कोई स्पष्ट दिशा नहीं है; हाल की खबरों के अनुसार Walmart के साथ उनके सहयोग का रूपांतरण बहुत अच्छा नहीं रहा। OpenAI का कार्यान्वयन दिशा स्पष्ट नहीं है; वे बस कंप्यूट का ढेर लगाते रहते हैं। जब तक Anthropic ने Coding में बहुत अच्छा प्रदर्शन नहीं किया, तब तक OpenAI ने Codex के साथ पकड़ना शुरू नहीं किया।
मैंने सोचा: इस तर्क का पालन करना सरल है। पहले, क्या आप Dylan Patel से सहमत हैं? मैं था। Anthropic की ARR साल में दस गुना बढ़ रही थी। अगला प्रश्न: Anthropic को चिप्स और कंप्यूट कौन प्रदान करता है? इसका उत्तर है Amazon।
इस बीच, एक और बाजार कथा यह थी: बिग टेक के शुरुआती CapEx का कोई ROI नहीं है। यदि बाजार बिग टेक के निवेश पर रिटर्न पर सवाल उठाता है, तो एक कंपनी जिसमें Amazon ने निवेश किया है, जो चिप्स बेचती है और एक ऐसे ग्राहक को कंप्यूट प्रदान करती है जिसके पास इतना अच्छा कार्यान्वयन और 10 गुना राजस्व वृद्धि है, उसे बाजार द्वारा पसंद किया जाना चाहिए।
परिणाम: Amazon ने वर्ष की शुरुआत में कुछ दिनों के लिए अच्छा प्रदर्शन किया, फिर उसमें बड़ी गिरावट आई। जब मैंने वह टिप्पणी की, तो Amazon का YTD बिल्कुल S&P 500 के समान था। केवल हालिया उछाल ने इसे बेहतर दिखाया।
एक दृष्टिकोण बनाने से लेकर स्टॉक का अनुमान लगाने तक, इसे बाजार कथा के साथ जोड़ना और संभावित उलटफेर का न्याय करना—पीछे मुड़कर देखने पर, अनुमान ठीक था। लेकिन शानदार तर्क के बावजूद, जब आप एक विशिष्ट अवधि में स्टॉक के रिटर्न को मापते हैं, तो इसका मतलब यह नहीं है कि आपकी सोच उस समय सीमा में प्रतिबिंबित होगी। निवेश के दृष्टिकोण से, आप यह नियंत्रित नहीं कर सकते कि बाजार आपके स्टॉक को पसंद करेगा या नहीं, या कथा अगले 6 से 12 महीनों में उस पर उतरेगी या नहीं।
2. तीन प्रकार के टाइमिंग और Anthropic IPO: बाजार अपना आकर्षण नहीं खोएगा, वह केवल रैखिक रूप से एक्सट्रपलेशन करेगा
मिस्टर ज़ी: तो मूल रूप से टाइमिंग ही सब कुछ है? बाजार का समय और व्यवसाय का समय दोनों महत्वपूर्ण हैं। निवेशक इसे कैसे हल करते हैं? दूसरा, Anthropic अपने IPO में तेजी ला रहा है, संभवतः अक्टूबर तक। मुझे चिंता है कि क्या यह उद्योग के लिए एक "मोहभंग" का क्षण होगा: एक बार सार्वजनिक होने के बाद, राजस्व और ARR वृद्धि उम्मीदों पर खरी नहीं उतर सकती है। पिछले महीने के अंत से, सेमीकंडक्टर पर हमला हो रहा है। क्या उद्योग का आकर्षण कम हो जाएगा क्योंकि अधिक जानकारी सार्वजनिक होगी?
Investment TALK Jun: मेरा मतलब यह नहीं था कि टाइमिंग ही सब कुछ है, क्योंकि टाइमिंग स्तरित है। निवेशकों के रूप में, हम उद्योग के समय और मौलिक समय को समझ सकते हैं; जिसमें हम महारत हासिल नहीं कर सकते, वह है बाजार के व्यापारिक आख्यानों का समय। वह अंतिम परत सबसे कठिन है। अक्सर, निवेशकों को उस समय की प्रतीक्षा करनी चाहिए न कि उसकी भविष्यवाणी करने का प्रयास करना चाहिए।
जहाँ तक मोहभंग की बात है, मैं चिंतित नहीं हूँ। जब यह खबर आई कि Anthropic लाभप्रदता की ओर बढ़ रहा है, तो मैंने अनुमान लगाया कि वे IPO की तैयारी कर रहे हैं। एक बार S-1 जारी होने के बाद, बाजार एक काम करना पसंद करता है: रैखिक एक्सट्रपलेशन। यदि उन्होंने Q4 में पैसे खो दिए, Q1 में ब्रेक-ईवन किया, और Q2 में लाभ कमाया, तो बाजार तुरंत 2026 और 2027 के लिए भारी मुनाफे का अनुमान लगाएगा। एक बड़ी कंपनी में इस तरह की EPS वृद्धि के साथ, मुझे लगता है कि बाजार इसे चौंकाने वाला पाएगा, न कि मोहभंग करने वाला।
इसलिए आज की खबर समझ में आती है। इस वर्ष की पहली दो तिमाहियों में, उन्होंने कीमतें बढ़ाने और उच्च अल्पकालिक किराये की लागत पर Tokens बेचने पर ध्यान केंद्रित किया ताकि राजस्व बढ़ाया जा सके और लाभप्रदता की समस्या हल हो सके। जब तक वे सूचीबद्ध होंगे, वित्तीय विवरण बहुत अच्छे दिखेंगे।
3. Anthropic का सबसे मजबूत बिंदु: $2 ट्रिलियन का सॉफ्टवेयर इंजीनियर बाजार और सबसे अमीर ग्राहक
मिस्टर ज़ी: आपको क्या लगता है कि Anthropic की सबसे बड़ी ताकत क्या है? मॉडल क्षमता, API मूल्य निर्धारण, या एंटरप्राइज़ बिक्री पर उनका ध्यान?
Investment TALK Jun: API मूल्य निर्धारण आपूर्ति और मांग का परिणाम है। उनका सकल मार्जिन 70-80% तक पहुँच सकता है, जो मानक सॉफ्टवेयर कंपनी का स्तर है। लेकिन बाजार भुगतान क्यों करने को तैयार है? यह मॉडल पर वापस आता है।
यह Coding पर उनके शुरुआती ध्यान पर वापस जाता है। Coding क्यों? क्योंकि यह सबसे अच्छा और सबसे बड़ा एप्लिकेशन बाजार है। यह उनकी सबसे चतुर चाल थी: बाजार बहुत बड़ा है ($2 ट्रिलियन श्रम लागत) और लगभग उत्तरी अमेरिका के लिए अद्वितीय है। क्यों? क्योंकि उस $2 ट्रिलियन का अधिकांश हिस्सा टेक कंपनियां सॉफ्टवेयर इंजीनियरों पर खर्च करती हैं। महामारी के दौरान, इंजीनियरों के वेतन में एक बुलबुला था; Meta ने लोगों को निकाला, Google ने 2021 में 30% विस्तार किया। Anthropic ने यह देखा।
स्मार्ट हिस्सा यह है कि उनके ग्राहक वे हैं जो खर्च करने को इच्छुक और सक्षम हैं। बाजार चाहे कितना भी बड़ा हो, यदि ग्राहक OPEX पर खर्च नहीं करते हैं, तो आप जल्दी से बाजार नहीं खोल सकते। यह सही समय, स्थान और लोग हैं, जो स्पष्ट लक्ष्यों पर आधारित हैं। टेक कंपनियां भुगतान करती हैं क्योंकि यह उनके दर्द बिंदुओं को हल करता है, चाहे वह लागत में कमी के माध्यम से हो या दक्षता में वृद्धि के।
$2 ट्रिलियन के बाजार के मुकाबले $50 बिलियन की ARR के साथ, यह केवल 2.5% है। ओपन-सोर्स प्रतिस्पर्धा के बावजूद, बाजार सभी के लिए काफी बड़ा है। मुझे निरंतर राजस्व वृद्धि की उम्मीद है।
4. 70-80% का सकल मार्जिन कब तक रह सकता है: यह टेक कंपनियों के खर्च करने की गति पर निर्भर करता है
मिस्टर ज़ी: लेकिन वे 70-80% मार्जिन कब तक रह सकते हैं?
Investment TALK Jun: मैं इसका उत्तर नहीं दे सकता, क्योंकि यह इस बात पर निर्भर करता है कि टेक कंपनियां OPEX और Tokens जलाने पर कितना खर्च करने को तैयार हैं। यदि $2 ट्रिलियन का बाजार $500 बिलियन को बदल सकता है, तो भी मौजूदा $60-70 बिलियन (Anthropic + OpenAI) से 7 गुना वृद्धि संभव है। मार्जिन तभी प्रभावित होता है जब टेक कंपनियां खर्च करना बंद कर दें या प्रतिस्पर्धी पकड़ लें। फिलहाल, वे अपने नेतृत्व में जितना संभव हो उतना मुद्रीकरण कर रहे हैं।
5. Meta द्वारा कंप्यूट बेचना बुलबुले का संकेत नहीं है: एक जीत-जीत की स्थिति जो केवल तभी होती है जब कंप्यूट दुर्लभ हो
मिस्टर ज़ी: क्या बाजार अब "खर्च" और "कमाई" दोनों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है? वॉल स्ट्रीट CapEx बनाम मुद्रीकरण को देख रहा है। 2 जुलाई को, Meta द्वारा कंप्यूट बेचने की खबर ने बाजार को डरा दिया और NeoCloud कंपनियों को मारा। आपकी क्या राय है?
Investment TALK Jun: बाजार पिछले साल से चिंतित है। मैंने Amazon का उल्लेख किया; अक्टूबर/नवंबर में, बाजार ने बिग टेक के ROI पर सवाल उठाया। हालिया सुधार के बाद, बाजार थोड़ा और तर्कसंगत हो गया।
मैंने हफ्तों पहले कहा था कि यह तर्कहीन है कि एक तरफ यह चर्चा करें कि क्या Micron अपने चक्रीय स्वभाव से बच सकता है और 20x PE पर व्यापार कर सकता है, जबकि दूसरी तरफ बिग टेक के ROI पर संदेह करें। ये दोनों एक साथ नहीं रह सकते। यदि बिग टेक के पास कोई रिटर्न नहीं है, तो वे उच्च CapEx बनाए नहीं रखेंगे; यदि वे नहीं रखते हैं, तो हार्डवेयर कंपनियां चक्र से बच नहीं सकतीं।
मेरा मानना है कि आने वाली बिग टेक आय शानदार होगी, विशेष रूप से क्लाउड प्रदाताओं के लिए। तथ्य यह है कि Anthropic उच्च कीमतों पर Meta का कंप्यूट खरीद सकता है, यह साबित करता है कि कंप्यूट दुर्लभ है।
जहाँ तक Meta द्वारा कंप्यूट बेचने से NeoCloud को नुकसान पहुँचाने की बात है, यह केवल कथा का व्यापार है। लेकिन NeoCloud में भिन्नता है: CoreWeave कमजोर है, जबकि Nebius बाजार का पसंदीदा है। हालिया गिरावट के बाद, मूल्यांकन अधिक उचित हैं। Meta का कदम उसके अपने मौलिक पहलुओं के बारे में है। Zuckerberg में मजबूत त्रुटि-सुधार क्षमताएं हैं। Meta का स्टॉक डेढ़ साल तक फ्लैट रहा और बिग टेक में सबसे कम PE था क्योंकि बाजार ने इसके ROI की कमी को दंडित किया। उन्होंने वास्तव में ओपन से क्लोज्ड मॉडल में जाने और कंप्यूट का अधिक आवंटन करके पैसा बर्बाद किया।
लेकिन कंप्यूट बेचना एक जीत-जीत की स्थिति है। Anthropic ने संभवतः यह प्रस्ताव दिया क्योंकि वे अकेले हैं जो अभी शीर्ष डॉलर का भुगतान कर सकते हैं। Meta और Google इसलिए नहीं बेच रहे हैं क्योंकि वे मुद्रीकरण करना चाहते हैं, बल्कि इसलिए कि Anthropic का प्रस्ताव इतना अच्छा था कि इसे ठुकराया नहीं जा सकता। और Anthropic ऐसा इसलिए पेश कर सकता है क्योंकि उनका कार्यान्वयन इतना अच्छा है।
इसका मतलब यह नहीं है कि कंप्यूट अधिशेष है। यदि ऐसा होता, तो Anthropic प्रीमियम का भुगतान नहीं करता। यह इसके विपरीत है: कंप्यूट इतना दुर्लभ है कि ऐसा होता है।
6. कंप्यूट तेल की तरह है: NeoCloud तीन साल में ब्रेक-ईवन करता है; स्व-निर्मित मॉडलों के साथ, आप कभी नहीं जानते
मिस्टर ज़ी: आपने कंप्यूट की तुलना तेल से की। एक कंपनी API बेचने के लिए मॉडल प्रशिक्षित कर सकती है या नकदी प्रवाह के लिए केवल कंप्यूट किराए पर दे सकती है। ये मॉडल ROI में कैसे भिन्न हैं?
Investment TALK Jun: कंप्यूट किराए पर देने के लिए डेटा सेंटर बनाने का ROI तेज है—लगभग तीन साल में ब्रेक-ईवन। यह एक उपयोगिता-जैसा मॉडल है जिसमें 30% मार्जिन है। आप इस वर्ष निवेश करते हैं, और अगले वर्ष आपके पास राजस्व होता है।
बड़े मॉडलों के साथ, आप कभी नहीं जानते। Meta 9 महीनों से इस पर काम कर रहा है और अभी एक API मॉडल लॉन्च कर रहा है। लेआउट में 2 साल से अधिक का समय लगता है। लेकिन यदि आप Anthropic की तरह 70-80% मार्जिन के साथ अपने स्वयं के API का मुद्रीकरण करते हैं, तो रिटर्न NeoCloud की तुलना में बहुत अधिक है।
7. NeoCloud उत्तरी अमेरिका में क्यों दिखता है लेकिन एशिया में नहीं: कार्यान्वयन बाजार कंप्यूट की मांग निर्धारित करता है
मिस्टर ज़ी: NeoCloud एक उत्तरी अमेरिकी घटना प्रतीत होता है। एशिया, जैसे कोरिया या ताइवान में ऐसा क्यों नहीं है?
Investment TALK Jun: NeoCloud मौजूद है क्योंकि Microsoft जैसे Hyperscalers अक्सर इन उपयोगिता-जैसे बुनियादी ढांचा परियोजनाओं की मेजबानी नहीं करना चाहते हैं। वे शीर्ष पर मूल्य-वर्धित सेवाएं पसंद करते हैं। जब मांग बहुत अधिक होती है और बिग टेक अधिक CapEx खर्च करने में हिचकिचाता है, तो NeoCloud कदम बढ़ाता है।
बिग टेक अपनी बैलेंस शीट पर सभी डेटा सेंटर निर्माण को नकदी प्रवाह को नुकसान पहुँचाए बिना या बहुत अधिक कर्ज लिए बिना नहीं ले जा सकता। NeoCloud कंपनियां अंतर को भरने के लिए विभिन्न वित्तपोषण विधियों का उपयोग करती हैं।
एशिया में NeoCloud की कमी है क्योंकि अंतर्निहित मांग मौजूद नहीं है। उत्तरी अमेरिका में दुनिया का सबसे बड़ा सॉफ्टवेयर इंजीनियर बाजार है। मुख्य भूमि चीन में, टेक कंपनियां Tokens पर सब्सिडी दे रही हैं। क्यों? क्योंकि वहाँ कोई सॉफ्टवेयर बाजार नहीं है जिसे बाधित किया जा सके। वहाँ का सॉफ्टवेयर बाजार अलग है, जिसमें कम खर्च और कोई स्पष्ट TAM नहीं है, इसलिए कोई बड़ी कंप्यूट मांग नहीं है। कार्यान्वयन बाजार कंप्यूट लेआउट के पैमाने को निर्धारित करता है।
8. Oracle अनुचित रूप से बेचा गया: सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच नकारात्मक सहसंबंध कथा, और RPO और मूल्यांकन के बीच का अंतर
विक्टर: मैं Oracle के बारे में उत्सुक हूँ। इसमें Hyperscaler, NeoCloud और सॉफ्टवेयर की विशेषताएं हैं। हाल ही में इसे इतनी बुरी तरह क्यों बेचा गया? क्या बाजार उन्हें Meta की तरह CapEx ROI का मूल्यांकन करने के लिए मजबूर कर रहा है?
Investment TALK Jun: बाजार को अभी Oracle पसंद नहीं है। अल्पकालिक बाजार चालें कथाओं के बारे में हैं, मौलिक पहलुओं के बारे में नहीं। Oracle कठिन है क्योंकि NeoCloud (जैसे Nebius) सुधार कर रहा है, और एक "नकारात्मक सहसंबंध" कथा है: हार्डवेयर ऊपर, सॉफ्टवेयर नीचे। Oracle दोनों से प्रभावित होता है।
लेकिन Oracle का RPO $600 बिलियन से अधिक है—Nebius से 10 गुना—फिर भी इसका मूल्यांकन इसे प्रतिबिंबित नहीं करता है। Oracle का डेटाबेस व्यवसाय AI से बाधित नहीं होगा। बाजार वर्तमान में एक गति कथा का व्यापार कर रहा है, लेकिन यह अवसर पैदा करता है। Oracle समस्या को हल करने के लिए आसानी से CapEx धीमा कर सकता है, क्योंकि वर्तमान निवेश से अगले वर्ष उनका राजस्व फट जाएगा। उन्होंने लीवरेज कम करने के लिए प्री-पेमेंट और "बाय योर ओन चिप" मॉडल भी अपनाए हैं। यह बिक्री तर्कहीन है, और मैं एक पोजीशन पर विचार कर रहा हूँ।
9. पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है: किसी के पास Mag 7 में पोजीशन नहीं है; हार्डवेयर घटाएँ लेकिन पूरी तरह न बेचें
विक्टर: आप Mag 7 को कैसे देखते हैं? आप हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को संतुलित करते हैं, Intel, Amazon, Apple, Microsoft आदि रखते हैं। Tesla के बारे में क्या?
Investment TALK Jun: प्रत्येक बिग टेक कंपनी की अपनी कहानी है। इस वर्ष, बिग टेक ने S&P 500 से कम प्रदर्शन किया है। मैंने Tesla को जल्दी काट दिया क्योंकि यह एक निवेश वर्ष में है, जो बाजार को पसंद नहीं है। यह अन्य बिग टेक पर भी लागू होता है।
हार्डवेयर भावना बहुत अधिक थी, इसलिए एक सुधार सामान्य है। बाजार भरा हुआ है; अभी हार्डवेयर के लिए कोई अतिरिक्त खरीदार नहीं हैं। लेकिन मौलिक पहलुओं वाली कंपनियों को एक बार मूल्यांकन सामान्य होने पर समर्थन मिलेगा।
जहाँ कोई पोजिशनिंग नहीं है? सॉफ्टवेयर और Mag 7। अभी कोई भी सॉफ्टवेयर में नहीं है, और Mag 7 में पोजिशनिंग कम है क्योंकि सभी ने Nvidia का पीछा किया। यदि मौलिक पहलू और मूल्यांकन ठीक हैं, तो हम केवल एक उत्प्रेरक की प्रतीक्षा करते हैं।
मुझे नहीं लगता कि हार्डवेयर को पूरी तरह बेच देना चाहिए, लेकिन इसे घटाया जाना चाहिए था। मौलिक पहलुओं के लिए इसे रखें, लेकिन इसे संतुलित करें।
10. बिग टेक के पास चेक साइन करने की शक्ति है: पूंजीगत व्यय का कैदी का दुविधा और FOMO
Investment TALK Jun: बिग टेक के पास शक्ति है। यदि वे CapEx पर अपने लहजे को थोड़ा कम करते हैं, तो यह उनके लिए एक बड़ी जीत है। यह एक कैदी का दुविधा है: यदि आप धीमा करते हैं और अन्य नहीं करते हैं, तो आप पीछे रह जाते हैं। लेकिन CapEx में FOMO हार्डवेयर में खुदरा FOMO की तरह है—यह कभी अच्छा नहीं होता। यदि वे खर्च को नियंत्रित करते हैं, तो EPS वृद्धि शानदार होगी, और फंड वापस आएंगे। बिग टेक के मूल्यांकन महंगे नहीं हैं, इसलिए उन्हें पोर्टफोलियो में होना चाहिए।
11. Apple, Tesla और सॉफ्टवेयर क्षेत्र: प्रत्येक बिग टेक कंपनी को अलग-अलग देखा जाना चाहिए
Investment TALK Jun: सॉफ्टवेयर व्यक्तिपरक है। कुछ बाधित हो रहे हैं, कुछ नहीं। साइबर सुरक्षा एकमात्र ऐसा क्षेत्र है जो अच्छा कर रहा है, लेकिन इसका मूल्यांकन उच्च है। मेरा H2 लेआउट: हार्डवेयर रखें (कम वजन), बिग टेक रखें (मूल्यांकन से सहज)। बिग टेक प्रबंधन में त्रुटि-सुधार क्षमताएं हैं, जैसे 2022 में Meta। अगर मैं बिग टेक रखता हूँ तो मैं बाजार सुधार के बारे में चिंतित नहीं हूँ।
Apple का मूल्यांकन उच्च है, लेकिन मैं इसके AI कार्यान्वयन पर आशावादी हूँ। Tesla पोजीशन जमा करने के चरण में है। पूर्ण स्व-ड्राइविंग को वास्तव में विस्फोट करने के लिए चिप्स की अगली पीढ़ी की आवश्यकता है।
12. हार्डवेयर के लिए केवल Intel पर दांव: CPU की वापसी, एज AI कार्यान्वयन, और फाउंड्री का दूसरा आयाम
विक्टर: आपका हार्डवेयर एक्सपोजर मुख्य रूप से Intel में क्यों है? और GE और ISRG क्यों?
Investment TALK Jun: इस वर्ष मेरा अधिकांश रिटर्न Intel से आया। मैंने इसे एक टर्नअराउंड प्ले के रूप में खरीदा था। बाजार को एहसास हो रहा है कि यह केवल GPU बाजार नहीं है; AI एजेंटों के लिए CPU महत्वपूर्ण हैं। AI एजेंट की चर्चा ठंडी पड़ गई क्योंकि API की कीमतें बहुत अधिक हैं। एजेंटों को 24/7 चलाने के लिए, Token की कीमतों को गिरना होगा।
एज AI (डिवाइस पर) Apple, Google और Intel के लिए एक बड़ा लाभ है। Intel एज पर ध्यान केंद्रित कर रहा है क्योंकि वह GPU में Nvidia को पकड़ नहीं सकता। AI PC अब समझ में आते हैं क्योंकि हम API के बिना स्थानीय रूप से मॉडल चलाने का रास्ता देख सकते हैं। यह एक हार्डवेयर रिफ्रेश चक्र को ट्रिगर करेगा।
जहाँ तक फाउंड्री की बात है: Intel एकमात्र घरेलू US फाउंड्री है। US सरकार इसका समर्थन करती है, और अन्य कंपनियां TSMC से विविधीकरण के लिए इसका उपयोग करेंगी। एक बार Intel की उपज में सुधार होने पर, यह Apple और अन्य के लिए TSMC के खिलाफ एक मोलभाव करने वाला चिप बन जाता है। Intel के कई "आयाम" हैं, जिनमें उन्नत पैकेजिंग शामिल है। यह एक वैल्यू प्ले है।
13. GE और हेल्थकेयर क्षेत्र: विभिन्न संपत्तियाँ पोर्टफोलियो में अलग-अलग भूमिका निभाती हैं
Investment TALK Jun: GE सैन्य और विमानन पर एक दांव है। इसके पास पूर्ण मूल्य निर्धारण शक्ति और आवर्ती सेवा राजस्व है। यह AI से असंबंधित एक लंबा-चक्र व्यवसाय है। हेल्थकेयर एक विविधीकरणकर्ता है क्योंकि यह भी AI से असंबंधित है। जब AI भावना बहुत अधिक होती है, तो मैं जोखिम फैलाने के लिए रूढ़िवादी लेबल पर जाता हूँ। हम हर एक स्टॉक पर अत्यधिक रिटर्न का पीछा नहीं कर सकते; एक पोर्टफोलियो को संतुलन की आवश्यकता है।
14. यदि आप AI में हैं, तो Crypto में जाएँ? केवल स्टेबलकॉइन्स ने ही वास्तविक सफलता हासिल की है
मिस्टर ज़ी: कुछ लोग कहते हैं "यदि आप AI में हैं, तो Crypto में जाएँ।" क्या यह समय है?
Investment TALK Jun: AI को Crypto के लिए न छोड़ें, लेकिन थोड़ा Crypto रखना ठीक है। अधिकांश Crypto परियोजनाओं में निवेश करने लायक नहीं हैं। केवल स्टेबलकॉइन्स ने ही वास्तविक सफलता हासिल की है। मैं Circle रखता हूँ क्योंकि मैं इसे पारंपरिक वित्त को बाधित करते हुए देखता हूँ। US सरकार US डॉलर की पहुंच बढ़ाने के लिए स्टेबलकॉइन्स का समर्थन करना चाहती है।
मिस्टर ज़ी: लेकिन कानून अटका हुआ प्रतीत होता है।
Investment TALK Jun: यह Trump के परिवार कार्यालय पर लक्षित नैतिकता खंडों पर अटका हुआ है। यह वामपंथ और दक्षिणपंथ के बीच एक व्यक्तिगत द्वेष है। लेकिन अंततः, यदि यह उद्योग और US हितों के लिए अच्छा है, तो यह आगे बढ़ेगा।
15. H2 आउटलुक: H1 से कठिन नहीं; पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है
मिस्टर ज़ी: दर्शकों के लिए कोई अंतिम शब्द?
Investment TALK Jun: मुझे नहीं लगता कि बाजार खतरनाक है। QQQ 8-9 महीनों में केवल लगभग 10% बढ़ा है। भावना इतनी अधिक नहीं है, फिर भी AI कार्यान्वयन पिछले वर्ष की तुलना में बहुत स्पष्ट है। बाजार केवल हार्डवेयर/चिप फोकस के कारण अस्थिर है। QQQ केवल उच्च स्तर पर समेकित हो रहा है।
H2, H1 से कठिन नहीं होगा। हमेशा जोखिम होते हैं (मैक्रो, फेड, SpaceX IPO), लेकिन एक संतुलित पोर्टफोलियो—जो हार्डवेयर में बहुत अधिक केंद्रित न हो, जिसमें बिग टेक और हेल्थकेयर शामिल हों—सही रास्ता है। मैं AI कार्यान्वयन पर आशावादी बना हुआ हूँ।
मिस्टर ज़ी: Alpha कहाँ है?
Investment TALK Jun: पोजिशनिंग ही परिप्रेक्ष्य है। मेरा लेआउट बिग टेक है, जो हेल्थकेयर के साथ संतुलित है। AI एक सीधी रेखा नहीं होगी। यदि AI सुधार करता है, तो हेल्थकेयर और GE प्रभावित नहीं होंगे। विविधीकरण करें, लेकिन AI-संबंधित स्टॉक पर एक बड़ा वजन रखें क्योंकि EPS वृद्धि अभी भी AI हार्डवेयर से आती है।
मिस्टर ज़ी और विक्टर: धन्यवाद, Investment TALK Jun, इस घंटे भर की अंतर्दृष्टि के लिए। यदि आपको यह पसंद आया, तो X और YouTube पर 168X को फॉलो करें। अगली बार मिलते हैं।
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