गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि... पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से...
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि...
पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से प्रेरित है, और अब तक का लगभग सारा आर्थिक मूल्य Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर चिप निर्माता कंपनियों के पास चला गया है [3][4]।
कोवेलो निवेशकों को सलाह देते हैं कि वे भारी मूल्यांकन वाली चिप निर्माता कंपनियों से निकलकर हाइपरस्केलर क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet—की ओर रुख करें, जो कम मूल्यांकित हैं और AI के सफल या असफल दोनों ही...
What does Goldman Sachs' head of global equity research Jim Covello argue about the economics of artificial intelligence, why does he believThe gap between AI investment and financial returns is widening, according to Goldman Sachs' Jim Covello.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Goldman Sachs' head of global equity research Jim Covello argue about the economics of artificial intelligence, why does he believ. Article summary: Jim Covello, Goldman Sachs' head of global equity research, argues that the economics of artificial intelligence are *more* questionable today than two years ago, because the massive capital spending has only widened the. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The economics of artificial intelligence are more questionable today than two years ago, says Goldman Sachs Research's Jim Covello, as enterprise buyers, model companies, and hyper" source context "The AI Investment Boom: When Will It Pay Off? | Goldman Sachs" Reference image 2: visual subject "The economics of a
openai.com
कई वर्षों के भारी पूंजीगत व्यय के बाद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उद्योग की मुनाफे की समस्या कम नहीं हो रही है—बल्कि यह और बढ़ रही है। यह केंद्रीय दावा है गोल्डमैन सैक्स के वैश्विक इक्विटी शोध प्रमुख जिम कोवेलो का, जो जून 2024 की उत्तेजक रिपोर्ट “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?” (जेन AI: बहुत ज्यादा खर्च, बहुत कम फायदा?) के सह-लेखन के बाद से वॉल स्ट्रीट के सबसे प्रमुख AI संशयवादियों में से एक बन गए हैं ।
निवेश की एक अभूतपूर्व बाढ़ के बावजूद, कोवेलो का तर्क है कि AI का अर्थशास्त्र आज दो साल पहले की तुलना में अधिक संदिग्ध है । उन्होंने गोल्डमैन सैक्स के एक पॉडकास्ट में कहा, "हम पिछले कुछ वर्षों में इसके [मुनाफे के] करीब पहुंचने के बजाय उससे और दूर हो गए हैं" । एक पूर्व-प्रसिद्ध सेमीकंडक्टर विश्लेषक के रूप में, उनका मुख्य तर्क यह है कि जहां खर्च बढ़ता जा रहा है, वहीं उस निवेश पर रिटर्न का रास्ता और भी अस्पष्ट हो गया है।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"क्या AI उद्योग का मुनाफे का संकट और गहरा रहा है?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि...
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि... पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से प्रेरित है, और अब तक का लगभग सारा आर्थिक मूल्य Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर चिप निर्माता कंपनियों के पास चला गया है [3][4]।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
कोवेलो निवेशकों को सलाह देते हैं कि वे भारी मूल्यांकन वाली चिप निर्माता कंपनियों से निकलकर हाइपरस्केलर क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet—की ओर रुख करें, जो कम मूल्यांकित हैं और AI के सफल या असफल दोनों ही...
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि... पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से...
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि...
पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से प्रेरित है, और अब तक का लगभग सारा आर्थिक मूल्य Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर चिप निर्माता कंपनियों के पास चला गया है [3][4]।
कोवेलो निवेशकों को सलाह देते हैं कि वे भारी मूल्यांकन वाली चिप निर्माता कंपनियों से निकलकर हाइपरस्केलर क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet—की ओर रुख करें, जो कम मूल्यांकित हैं और AI के सफल या असफल दोनों ही...
What does Goldman Sachs' head of global equity research Jim Covello argue about the economics of artificial intelligence, why does he believThe gap between AI investment and financial returns is widening, according to Goldman Sachs' Jim Covello.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Goldman Sachs' head of global equity research Jim Covello argue about the economics of artificial intelligence, why does he believ. Article summary: Jim Covello, Goldman Sachs' head of global equity research, argues that the economics of artificial intelligence are *more* questionable today than two years ago, because the massive capital spending has only widened the. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The economics of artificial intelligence are more questionable today than two years ago, says Goldman Sachs Research's Jim Covello, as enterprise buyers, model companies, and hyper" source context "The AI Investment Boom: When Will It Pay Off? | Goldman Sachs" Reference image 2: visual subject "The economics of a
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कई वर्षों के भारी पूंजीगत व्यय के बाद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उद्योग की मुनाफे की समस्या कम नहीं हो रही है—बल्कि यह और बढ़ रही है। यह केंद्रीय दावा है गोल्डमैन सैक्स के वैश्विक इक्विटी शोध प्रमुख जिम कोवेलो का, जो जून 2024 की उत्तेजक रिपोर्ट “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?” (जेन AI: बहुत ज्यादा खर्च, बहुत कम फायदा?) के सह-लेखन के बाद से वॉल स्ट्रीट के सबसे प्रमुख AI संशयवादियों में से एक बन गए हैं ।
निवेश की एक अभूतपूर्व बाढ़ के बावजूद, कोवेलो का तर्क है कि AI का अर्थशास्त्र आज दो साल पहले की तुलना में अधिक संदिग्ध है । उन्होंने गोल्डमैन सैक्स के एक पॉडकास्ट में कहा, "हम पिछले कुछ वर्षों में इसके [मुनाफे के] करीब पहुंचने के बजाय उससे और दूर हो गए हैं" । एक पूर्व-प्रसिद्ध सेमीकंडक्टर विश्लेषक के रूप में, उनका मुख्य तर्क यह है कि जहां खर्च बढ़ता जा रहा है, वहीं उस निवेश पर रिटर्न का रास्ता और भी अस्पष्ट हो गया है।
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"क्या AI उद्योग का मुनाफे का संकट और गहरा रहा है?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि...
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
गोल्डमैन सैक्स के जिम कोवेलो का मानना है कि AI आज मुनाफे से उतनी ही दूर है जितनी दो साल पहले थी, क्योंकि भारी खर्च ने निवेश और रिटर्न के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है, और अनुमानित 95% संगठनों को कोई रिटर्न नहीं मि... पूंजीगत व्यय में मौजूदा उछाल किसी सिद्ध व्यावसायिक मामले के बजाय 'पीछे छूट जाने के डर' (FOMO) से प्रेरित है, और अब तक का लगभग सारा आर्थिक मूल्य Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर चिप निर्माता कंपनियों के पास चला गया है [3][4]।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
कोवेलो निवेशकों को सलाह देते हैं कि वे भारी मूल्यांकन वाली चिप निर्माता कंपनियों से निकलकर हाइपरस्केलर क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet—की ओर रुख करें, जो कम मूल्यांकित हैं और AI के सफल या असफल दोनों ही...
कोवेलो के अनुसार मूल समस्या, AI इंफ्रास्ट्रक्चर में आ रही खरबों डॉलर की राशि और इससे पैदा हो रहे वास्तविक मुनाफे के बीच गहराता असंतुलन है। कई कारक इस अंतर को और बदतर बना रहे हैं:
लगभग शून्य उद्यम रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट: कोवेलो के विश्लेषण का सबसे चुभता हुआ आंकड़ा उनका यह अनुमान है कि जेनरेटिव AI में निवेश करने वाले चौंका देने वाले 95% संगठनों ने कोई रिटर्न नहीं देखा है, और कई को औसतन 44 लाख डॉलर (लगभग 37 करोड़ रुपये) का वित्तीय नुकसान हुआ है । उद्यम स्तर पर, AI के लिए व्यावसायिक मामला न केवल अप्रमाणित है—बल्कि यह सक्रिय रूप से पैसा खो रहा है।
"शानदार" लेकिन अमुद्रीकृत उपभोक्ता स्वीकार्यता: जहां कोवेलो मानते हैं कि ChatGPT जैसे उपकरणों की उपभोक्ता स्वीकार्यता "शानदार" रही है, वे तुरंत बताते हैं कि अधिकांश उपयोगकर्ता मुफ्त वर्जन पर हैं, जिससे सेवा प्रदान करने वाली कंपनियों के लिए बिना किसी संगत राजस्व के उपयोग में भारी उछाल आया है । यह मुफ्त स्वीकार्यता AI विक्रेताओं के लिए एक स्थायी व्यवसाय मॉडल में तब्दील नहीं होती है।
एकतरफा आर्थिक उछाल: ऐतिहासिक रूप से, जब कोई नई तकनीकी लहर शुरू होती है, तो "कुदाल और फावड़े" आपूर्तिकर्ता अपने ग्राहकों के साथ-साथ फलते-फूलते हैं। कोवेलो का तर्क है कि ऐसा नहीं हो रहा है। इसके बजाय, AI बूम का लगभग सारा आर्थिक मूल्य एक ही वर्ग ने हासिल किया है: Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर कंपनियां। टेक दिग्गज और क्लाउड प्रदाता, जो इन चिप्स के प्राथमिक ग्राहक हैं, अभी तक अपने भारी खर्च पर कोई रिटर्न प्रदर्शित नहीं कर पाए हैं । कोवेलो ने लिखा है, "चिप कंपनियों को तब फलना-फूलना चाहिए जब उनके ग्राहक फलें-फूलें। उन्हें अपने ग्राहकों की कीमत पर नहीं फलना-फूलना चाहिए" ।
बुनियादी मांग नहीं, बल्कि FOMO-प्रेरित खर्च: यह विशाल पूंजीगत व्यय—जिसके 2026 में हाइपरस्केलर कंपनियों द्वारा 527 बिलियन डॉलर (लगभग 44 लाख करोड़ रुपये) से अधिक होने का गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है—किसी सिद्ध, लाभदायक मांग से प्रेरित नहीं है । इसके बजाय, यह 'पीछे छूट जाने के शक्तिशाली डर' (FOMO) से प्रेरित एक जमीन हथियाने की जंग है। कंपनियां निवेश जारी रखती हैं क्योंकि यदि AI अंततः भुगतान करता है तो पीछे छूट जाने का जोखिम, अभी पूंजी बर्बाद करने के जोखिम से बड़ा लगता है। यह एक ऐसा खर्च चक्र बनाता है जो मौजूदा आर्थिक वास्तविकता से कटा हुआ है ।
अपनी कीमत से बेमेल एक तकनीक: कोवेलो के संशयवाद के केंद्र में प्रौद्योगिकी की एक संरचनात्मक आलोचना है। लगभग 1 ट्रिलियन डॉलर (लगभग 84 लाख करोड़ रुपये) की विकास और इंफ्रास्ट्रक्चर लागत को उचित ठहराने के लिए, AI को जटिल, उच्च-मूल्य वाली समस्याओं को हल करने में सक्षम होना चाहिए। कोवेलो का तर्क है कि आज का AI मूल रूप से ऐसा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। यह एक विरोधाभास से ग्रस्त है: यह जटिल समस्याओं को हल करने के लिए बहुत अविश्वसनीय है ('हैलुसिनेशन' के कारण), फिर भी सरल, कम मूल्य वाले वर्कफ़्लो के लिए एक लागत-प्रभावी प्रतिस्थापन बनने के लिए बहुत महंगा है । वे इसे "एक टोस्टर चलाने के लिए परमाणु रिएक्टर बनाने" जैसा बताते हैं ।
अगला चरण: चिप्स से ज्यादा आकर्षक क्यों लग रहे हैं 'हाइपरस्केलर'
यदि सेमीकंडक्टर्स में शुरुआती, आसान पैसा पूरी तरह से कब्जा लिया जा चुका है, तो कोवेलो को अवसर कहाँ दिखता है? उनकी फर्म अब एक सापेक्ष-मूल्य व्यापार की सिफारिश कर रही है: सेमीकंडक्टर शेयरों से दूरी बनाएं और तीन विशाल हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet (Google)—की ओर रुख करें ।
तर्क सीधा है। फिलाडेल्फिया सेमीकंडक्टर इंडेक्स पिछले एक साल में लगभग 150% बढ़ गया है, जिसमें चिप निर्माताओं ने पहले से ही एक ऐसे संपूर्ण भविष्य की कीमत तय कर ली है जिसे हासिल करने के लिए उनके ग्राहक संघर्ष कर रहे हैं । इसके विपरीत, AI निवेश पर रिटर्न के बारे में बाजार के संदेह ने हाइपरस्केल क्लाउड कंपनियों के मूल्यांकन को दबा दिया है, जिसे गोल्डमैन एक संभावित प्रवेश बिंदु के रूप में देखता है ।
हाइपरस्केलर्स के लिए कोवेलो का निवेश थीसिस विशिष्ट रूप से लचीला है क्योंकि यह निवेशकों के लिए जीत के दो अलग-अलग रास्तों की पहचान करता है :
तेजी का मामला: यदि AI अंततः अपने वादे पर खरा उतरता है, तो हाइपरस्केलर्स निवेश पर सकारात्मक रिटर्न प्रदर्शित करेंगे। इससे निवेशकों की चिंता दूर होगी और उनके ऊंचे शेयर मूल्यांकन का पुनर्मूल्यांकन होगा।
व्यावहारिक मामला: यदि AI पर्याप्त रिटर्न देने में विफल रहता है, तो हाइपरस्केलर्स को अपने विशाल पूंजीगत खर्च में कटौती करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा। व्यय में यह तत्काल कमी उनके मुक्त नकदी प्रवाह (फ्री कैश फ्लो) को नाटकीय रूप से बढ़ावा देगी, जिससे शेयरधारकों को भी लाभ होगा।
इस व्यापार के लिए प्राथमिक जोखिम एक तीसरा, अधिक दर्दनाक परिदृश्य है: कि हाइपरस्केलर्स एक स्पष्ट रिटर्न प्रदर्शित किए बिना भारी खर्च जारी रखें, एक कभी न खत्म होने वाली हथियारों की दौड़ में केवल नकदी बहाते रहें ।
चिप्स और क्लाउड से परे: इंफ्रास्ट्रक्चर पर प्रभाव
जबकि मूल इक्विटी कहानी चिप्स से क्लाउड्स की ओर बदलाव के बारे में है, गोल्डमैन सैक्स के व्यापक शोध से संकेत मिलता है कि AI पूंजीगत व्यय का सुपर-चक्र पारंपरिक इंफ्रास्ट्रक्चर में भी निवेश के अवसरों को नया आकार दे रहा है। AI की बिजली और कनेक्टिविटी आवश्यकताओं का सरासर पैमाना अंतर्निहित उद्योगों के तेजी से विस्तार को मजबूर कर रहा है, जिससे ऊर्जा, विद्युत पारेषण और डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में अवसर पैदा हो रहे हैं । थीसिस का यह हिस्सा कम विवादास्पद है, क्योंकि AI को संचालित और आवासित करने के लिए अधिक भौतिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता चल रहे निर्माण का प्रत्यक्ष, गणना योग्य परिणाम है।
जिम कोवेलो का व्यापक संदेश यह है कि निवेशकों को प्रचार से परे देखने और वित्तीय गुरुत्वाकर्षण का अनुसरण करने की आवश्यकता है। वर्षों से, वह सारा गुरुत्वाकर्षण मुनाफे को सिलिकॉन (चिप्स) की ओर खींचता रहा है। अब उनका दांव यह है कि चक्र का अगला चरण मूल्य को वापस उन सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों की ओर खींचना शुरू कर देगा, जिन्हें अंततः इस तकनीक को भुगतान योग्य बनाना होगा।
कोवेलो के अनुसार मूल समस्या, AI इंफ्रास्ट्रक्चर में आ रही खरबों डॉलर की राशि और इससे पैदा हो रहे वास्तविक मुनाफे के बीच गहराता असंतुलन है। कई कारक इस अंतर को और बदतर बना रहे हैं:
लगभग शून्य उद्यम रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट: कोवेलो के विश्लेषण का सबसे चुभता हुआ आंकड़ा उनका यह अनुमान है कि जेनरेटिव AI में निवेश करने वाले चौंका देने वाले 95% संगठनों ने कोई रिटर्न नहीं देखा है, और कई को औसतन 44 लाख डॉलर (लगभग 37 करोड़ रुपये) का वित्तीय नुकसान हुआ है । उद्यम स्तर पर, AI के लिए व्यावसायिक मामला न केवल अप्रमाणित है—बल्कि यह सक्रिय रूप से पैसा खो रहा है।
"शानदार" लेकिन अमुद्रीकृत उपभोक्ता स्वीकार्यता: जहां कोवेलो मानते हैं कि ChatGPT जैसे उपकरणों की उपभोक्ता स्वीकार्यता "शानदार" रही है, वे तुरंत बताते हैं कि अधिकांश उपयोगकर्ता मुफ्त वर्जन पर हैं, जिससे सेवा प्रदान करने वाली कंपनियों के लिए बिना किसी संगत राजस्व के उपयोग में भारी उछाल आया है । यह मुफ्त स्वीकार्यता AI विक्रेताओं के लिए एक स्थायी व्यवसाय मॉडल में तब्दील नहीं होती है।
एकतरफा आर्थिक उछाल: ऐतिहासिक रूप से, जब कोई नई तकनीकी लहर शुरू होती है, तो "कुदाल और फावड़े" आपूर्तिकर्ता अपने ग्राहकों के साथ-साथ फलते-फूलते हैं। कोवेलो का तर्क है कि ऐसा नहीं हो रहा है। इसके बजाय, AI बूम का लगभग सारा आर्थिक मूल्य एक ही वर्ग ने हासिल किया है: Nvidia जैसी सेमीकंडक्टर कंपनियां। टेक दिग्गज और क्लाउड प्रदाता, जो इन चिप्स के प्राथमिक ग्राहक हैं, अभी तक अपने भारी खर्च पर कोई रिटर्न प्रदर्शित नहीं कर पाए हैं । कोवेलो ने लिखा है, "चिप कंपनियों को तब फलना-फूलना चाहिए जब उनके ग्राहक फलें-फूलें। उन्हें अपने ग्राहकों की कीमत पर नहीं फलना-फूलना चाहिए" ।
बुनियादी मांग नहीं, बल्कि FOMO-प्रेरित खर्च: यह विशाल पूंजीगत व्यय—जिसके 2026 में हाइपरस्केलर कंपनियों द्वारा 527 बिलियन डॉलर (लगभग 44 लाख करोड़ रुपये) से अधिक होने का गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है—किसी सिद्ध, लाभदायक मांग से प्रेरित नहीं है । इसके बजाय, यह 'पीछे छूट जाने के शक्तिशाली डर' (FOMO) से प्रेरित एक जमीन हथियाने की जंग है। कंपनियां निवेश जारी रखती हैं क्योंकि यदि AI अंततः भुगतान करता है तो पीछे छूट जाने का जोखिम, अभी पूंजी बर्बाद करने के जोखिम से बड़ा लगता है। यह एक ऐसा खर्च चक्र बनाता है जो मौजूदा आर्थिक वास्तविकता से कटा हुआ है ।
अपनी कीमत से बेमेल एक तकनीक: कोवेलो के संशयवाद के केंद्र में प्रौद्योगिकी की एक संरचनात्मक आलोचना है। लगभग 1 ट्रिलियन डॉलर (लगभग 84 लाख करोड़ रुपये) की विकास और इंफ्रास्ट्रक्चर लागत को उचित ठहराने के लिए, AI को जटिल, उच्च-मूल्य वाली समस्याओं को हल करने में सक्षम होना चाहिए। कोवेलो का तर्क है कि आज का AI मूल रूप से ऐसा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। यह एक विरोधाभास से ग्रस्त है: यह जटिल समस्याओं को हल करने के लिए बहुत अविश्वसनीय है ('हैलुसिनेशन' के कारण), फिर भी सरल, कम मूल्य वाले वर्कफ़्लो के लिए एक लागत-प्रभावी प्रतिस्थापन बनने के लिए बहुत महंगा है । वे इसे "एक टोस्टर चलाने के लिए परमाणु रिएक्टर बनाने" जैसा बताते हैं ।
अगला चरण: चिप्स से ज्यादा आकर्षक क्यों लग रहे हैं 'हाइपरस्केलर'
यदि सेमीकंडक्टर्स में शुरुआती, आसान पैसा पूरी तरह से कब्जा लिया जा चुका है, तो कोवेलो को अवसर कहाँ दिखता है? उनकी फर्म अब एक सापेक्ष-मूल्य व्यापार की सिफारिश कर रही है: सेमीकंडक्टर शेयरों से दूरी बनाएं और तीन विशाल हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं—Amazon, Microsoft, और Alphabet (Google)—की ओर रुख करें ।
तर्क सीधा है। फिलाडेल्फिया सेमीकंडक्टर इंडेक्स पिछले एक साल में लगभग 150% बढ़ गया है, जिसमें चिप निर्माताओं ने पहले से ही एक ऐसे संपूर्ण भविष्य की कीमत तय कर ली है जिसे हासिल करने के लिए उनके ग्राहक संघर्ष कर रहे हैं । इसके विपरीत, AI निवेश पर रिटर्न के बारे में बाजार के संदेह ने हाइपरस्केल क्लाउड कंपनियों के मूल्यांकन को दबा दिया है, जिसे गोल्डमैन एक संभावित प्रवेश बिंदु के रूप में देखता है ।
हाइपरस्केलर्स के लिए कोवेलो का निवेश थीसिस विशिष्ट रूप से लचीला है क्योंकि यह निवेशकों के लिए जीत के दो अलग-अलग रास्तों की पहचान करता है :
तेजी का मामला: यदि AI अंततः अपने वादे पर खरा उतरता है, तो हाइपरस्केलर्स निवेश पर सकारात्मक रिटर्न प्रदर्शित करेंगे। इससे निवेशकों की चिंता दूर होगी और उनके ऊंचे शेयर मूल्यांकन का पुनर्मूल्यांकन होगा।
व्यावहारिक मामला: यदि AI पर्याप्त रिटर्न देने में विफल रहता है, तो हाइपरस्केलर्स को अपने विशाल पूंजीगत खर्च में कटौती करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा। व्यय में यह तत्काल कमी उनके मुक्त नकदी प्रवाह (फ्री कैश फ्लो) को नाटकीय रूप से बढ़ावा देगी, जिससे शेयरधारकों को भी लाभ होगा।
इस व्यापार के लिए प्राथमिक जोखिम एक तीसरा, अधिक दर्दनाक परिदृश्य है: कि हाइपरस्केलर्स एक स्पष्ट रिटर्न प्रदर्शित किए बिना भारी खर्च जारी रखें, एक कभी न खत्म होने वाली हथियारों की दौड़ में केवल नकदी बहाते रहें ।
चिप्स और क्लाउड से परे: इंफ्रास्ट्रक्चर पर प्रभाव
जबकि मूल इक्विटी कहानी चिप्स से क्लाउड्स की ओर बदलाव के बारे में है, गोल्डमैन सैक्स के व्यापक शोध से संकेत मिलता है कि AI पूंजीगत व्यय का सुपर-चक्र पारंपरिक इंफ्रास्ट्रक्चर में भी निवेश के अवसरों को नया आकार दे रहा है। AI की बिजली और कनेक्टिविटी आवश्यकताओं का सरासर पैमाना अंतर्निहित उद्योगों के तेजी से विस्तार को मजबूर कर रहा है, जिससे ऊर्जा, विद्युत पारेषण और डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में अवसर पैदा हो रहे हैं । थीसिस का यह हिस्सा कम विवादास्पद है, क्योंकि AI को संचालित और आवासित करने के लिए अधिक भौतिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता चल रहे निर्माण का प्रत्यक्ष, गणना योग्य परिणाम है।
जिम कोवेलो का व्यापक संदेश यह है कि निवेशकों को प्रचार से परे देखने और वित्तीय गुरुत्वाकर्षण का अनुसरण करने की आवश्यकता है। वर्षों से, वह सारा गुरुत्वाकर्षण मुनाफे को सिलिकॉन (चिप्स) की ओर खींचता रहा है। अब उनका दांव यह है कि चक्र का अगला चरण मूल्य को वापस उन सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों की ओर खींचना शुरू कर देगा, जिन्हें अंततः इस तकनीक को भुगतान योग्य बनाना होगा।
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