उसे मजबूत रहने दो: जून के लिए खरीद-पक्ष रणनीतियाँ, पूंछ घटनाओं के प्रभाव में। 1 जून को 2 करोड़ से अधिक लोग शंघाई में कोविड लॉकडाउन से बाहर निकले। यदि 2020 की शुरुआत में किसी ने आपसे कहा होता कि चीन का सबसे अंतरराष्ट्रीय महानगर इस तरह के लॉकडाउन, ठहराव और सामूहिक स्मृति का अनुभव करेगा, तो क्या आप विश्वास करते?
यह एक पूंछ घटना है।
इसलिए नहीं कि किसी ने इसके बारे में नहीं सोचा, बल्कि इसलिए कि जब लोग एक प्रवृत्ति में होते हैं, तो वे हमेशा वर्तमान व्यवस्था की स्थिरता को अधिक आंकते हैं और वास्तविक दुनिया पर चरम मोड़ बिंदुओं के प्रभाव को कम आंकते हैं।
बाजार भी ऐसा ही है।
मनुष्य हाल की घटनाओं को भविष्य में विस्तारित करने में अच्छे हैं, लेकिन वास्तविक संरचनात्मक छलांग को समझने में कमजोर हैं। सेमीकंडक्टर स्टोरेज एक उदाहरण है। 2023 में, DRAM और NAND चक्रीय निचले स्तर पर थे, जिनका बाजार आकार $100 बिलियन से कम था। 2026 या 2027 तक, AI मांग और मूल्य चक्र पूरे उद्योग को पूरी तरह से अलग परिमाण में धकेल देंगे। यदि आप किसी विश्लेषक से निचले स्तर पर दस गुना परिवर्तन का रैखिक अनुमान लगाने के लिए कहते हैं, तो कई मॉडल अर्थहीन हो जाते हैं।
तो इस सप्ताह का शीर्षक जिन योंग की वह पंक्ति है:
उसे मजबूत रहने दो; हवा पहाड़ी को सहलाती है।
बाहरी दुनिया जितनी अव्यवस्थित होगी, आपको उतने ही अधिक अपने आंतरिक क्रम की आवश्यकता होगी।
लेकिन यहाँ "दृढ़ता" का अर्थ बिना सोचे-समझे सब कुछ दांव पर लगाना, नारे लगाना या किसी स्टॉक से प्यार करना नहीं है। सच्ची दृढ़ता यह जानने से आती है कि क्या देखना है, कौन से चर बदल रहे हैं, क्या उम्मीदें पहले से ही मूल्यांकित हैं, और आपकी स्थिति को पूंछ घटनाओं के प्रभाव को कैसे सहना चाहिए।
जून तीन चीजों पर केंद्रित है:
अंश, हर और स्थिति अनुशासन।
I. अंश: क्या एजेंटिक AI वास्तविक उद्यम उत्पादकता सृजित करना शुरू कर रहा है?
मूल्यांकन भविष्य के रियायती नकदी प्रवाह को देखता है; पहले अंश को देखें। बाजार का मुख्य विषय एजेंटिक AI ही बना हुआ है। AI प्रशिक्षण से अनुमान, और फिर एजेंटिक बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ रहा है। यह केवल मॉडलों का अधिक स्मार्ट होना नहीं है; AI में उद्देश्य, निष्पादन और प्रतिक्रिया होने लगी है, जो वास्तव में उद्यम उत्पादन प्रक्रियाओं में प्रवेश कर रही है।
यह अभी शुरुआत है।
पिछले कुछ वर्षों में, AI बुनियादी ढांचा हार्डवेयर पहला चरण था जिसमें लाभ हुआ—फावड़ा बेचने वाले। GPU, नेटवर्किंग, मेमोरी, सर्वर, बिजली और लिक्विड कूलिंग चरण 1 थे। लेकिन यदि AI का अंतिम लूप केवल टोकन का उपभोग करना है, बिना ग्राहकों के लिए पैसा कमाए या उद्यमों को AI को उत्पादकता के रूप में तैनात करने की अनुमति दिए, तो यह अंततः एक गड़बड़ी में समाप्त होगा। यदि ग्राहक पैसा नहीं कमाते, तो AI पूंजीगत व्यय का अर्थशास्त्र बंद नहीं होगा।
तो सच्चा दूसरा चरण केवल "बड़े मॉडल" नहीं है, बल्कि "उपयोगी AI" है।
उपयोगी का अर्थ है कि AI उद्यम संगठनों में प्रवेश कर सकता है, संदर्भ समझ सकता है, डेटा को जोड़ सकता है, प्रक्रियाओं को निष्पादित कर सकता है, लागत कम कर सकता है, राजस्व बढ़ा सकता है, चक्र छोटा कर सकता है और मानवीय घर्षण कम कर सकता है।
यहाँ एक बड़ी समस्या उत्पन्न होती है: मॉडल स्वयं केवल एक क्षमता है, संगठनात्मक उत्पादकता नहीं।
टोकन अकेले नायक हैं। उन्हें उद्यम डेटा, संदर्भ, सॉफ्टवेयर ऑर्केस्ट्रेशन, सुरक्षा, शेड्यूलिंग, अनुमतियाँ, प्रक्रियाएँ और प्रतिक्रिया तंत्र के माध्यम से सच्ची संगठनात्मक उत्पादकता में बदलना होगा।
यही कारण है कि भविष्य में देखने लायक SaaS केवल वे नहीं हैं जो AI API से जुड़ते हैं, बल्कि वे हैं जो उद्यम AI निष्पादन परत के लिए "मध्यस्थ" बन सकते हैं। जो कोई भी उद्यम डेटा और संदर्भ को नियंत्रित करता है, जो कोई भी AI को वास्तविक कार्यप्रवाहों में व्यवस्थित कर सकता है, और जो कोई भी सुरक्षा, अनुमतियाँ और ऑडिटिंग सुनिश्चित कर सकता है, वही एजेंटिक AI युग में बचेगा और पुनर्मूल्यांकित भी हो सकता है।
यह AI नवाचार प्रसार है जिसके बारे में मैं हमेशा बात करता हूँ। शुरुआत में, यह उच्च-मूल्य वाले सफेदपोश ज्ञान कार्यकर्ता हैं। बाद में, यह उद्यम और सामूहिक परिदृश्यों में पारंपरिक प्रसार है। बीच में एक खाई है।
यदि हम इसे पार नहीं कर सकते, तो AI बुनियादी ढांचा केवल एक पूंजीगत व्यय कार्निवल है। यदि हम करते हैं, तो AI एक निवेश रिटर्न लूप बना सकता है। यह जून रणनीति का पहला एंकर है:
AI थीम खत्म नहीं हुई है, लेकिन बाजार तेजी से उन लोगों के बीच अंतर करेगा जो सिर्फ AI के बारे में बात करते हैं और जो वास्तव में AI को उद्यम उत्पादकता में बदल रहे हैं।
II. हर: तेल की कीमतें, मुद्रास्फीति, रोजगार और फेड की दर कटौती विकल्प
हर छूट दर को देखता है। छूट दर के पीछे मुद्रास्फीति, ब्याज दरें और जोखिम प्रीमियम हैं। जून में सबसे महत्वपूर्ण हर यह नहीं है कि फेड क्या कहता है, बल्कि यह है कि क्या दो स्थितियाँ एक साथ प्रकट हो सकती हैं:
तेल की कीमतें नीचे जाएँ और रोजगार कमजोर हो।
नए फेड अध्यक्ष के पदभार संभालने के बाद से, मुद्रास्फीति अवलोकन मानदंड बदल गए हैं, जिसमें अत्यधिक अस्थिरता को छोड़कर एक मुद्रास्फीति सूचकांक पर अधिक जोर दिया गया है। शैक्षणिक विवरणों में जाए बिना, सार यह है कि मुद्रास्फीति डेटा पर अल्पकालिक झटकों के हस्तक्षेप को कम किया जाए, जिससे नीति को व्याख्या के लिए अधिक गुंजाइश मिले।
इसका क्या अर्थ है? यह नहीं कि फेड निश्चित रूप से दरों में कटौती करेगा, बल्कि यह कि फेड ने एक "दर कटौती विकल्प" प्राप्त कर लिया है।
जब तक तेल की कीमतों का केंद्र नीचे की ओर शिफ्ट होता है और रोजगार डेटा कमजोर होने लगता है, दर कटौती की कथा अचानक वैधता प्राप्त कर लेती है, संभावित रूप से बाजार की उम्मीदों से अधिक।
यही कारण है कि अमेरिका-ईरान स्थिति और तेल की कीमतें इतनी महत्वपूर्ण हैं। ट्रम्प को अचानक शांति से प्यार नहीं हुआ। तेल की कीमतें एक राजनयिक मुद्दे से चुनावों, मुद्रास्फीति, राजकोषीय लागतों और मंदी के जोखिमों के लिए एक सामान्य हर में बदल गई हैं।
जैसे-जैसे मध्यावधि चुनाव दूसरे भाग में प्रवेश करते हैं, तेल उत्पादक और तेल उपभोक्ता राज्यों की राजनीतिक मांगें अलग-अलग होती हैं। यदि तेल की कीमतें लंबे समय तक उच्च रहती हैं, तो वर्ष के अंत तक अमेरिकी आर्थिक मंदी का जोखिम बढ़ जाएगा, और राजकोषीय लागतें उच्च ब्याज दरों और उच्च तेल कीमतों दोनों से दबाव में होंगी। यदि अमेरिका-ईरान स्थिति ठंडी होती है और तेल की कीमतें गिरती हैं, तो फेड के लिए इस दर कटौती विकल्प का प्रयोग करना आसान हो जाता है।
तो जून बाजार की कुंजी केवल "दर कटौती आ रही है" नहीं है। अधिक सटीक रूप से:
दर कटौती विकल्प फिर से मूल्यवान है, लेकिन क्या इसका प्रयोग किया जाता है, यह तेल और रोजगार पर निर्भर करता है।
यदि जून में रोजगार डेटा कमजोर होता है जबकि तेल की कीमतें गिरती हैं, तो बाजार पहले हर की मरम्मत पर व्यापार करेगा। छोटे-कैप ग्रोथ, सॉफ्टवेयर, REITs, उपभोक्ता विवेकाधीन और उच्च अवधि वाली संपत्तियों में उछाल देखने को मिलेगा, और AI भीड़ पर दबाव अस्थायी रूप से कम होगा।
लेकिन यह एक थीम स्विच नहीं है; दर कटौती केवल हर को कम करती है, जबकि AI अंश को बदल रहा है।
एक बार जब दर कटौती होती है या विकल्प का प्रयोग नहीं किया जा सकता, पूंजी फिर से मुख्य AI संपत्तियों पर लौट आएगी: सेमीकंडक्टर, मेमोरी, सर्वर, CPU, नेटवर्किंग, बिजली और सॉफ्टवेयर जो वास्तव में AI उत्पादकता को संभाल सकते हैं।
जून एक सरल रिस्क-ऑन नहीं है; यह एक हर विंडो है। कई संपत्तियाँ उछाल सकती हैं, लेकिन कुछ ही लगातार पुनर्मूल्यांकित हो सकती हैं।
III. भविष्य की भविष्यवाणी करना हास्यास्पद है, लेकिन मूल्यांकन एंकर का होना आवश्यक है
चाहे अंश हो या हर, मानव की भविष्यवाणी करने की क्षमता बहुत सीमित है। मैं कह सकता हूँ कि मैं कुछ विषयों पर बाजार से एक से तीन महीने आगे हूँ, लेकिन तो क्या?
जब Intel $70 पर था, मैंने कहा कि हमें कमाई के सत्यापन की प्रतीक्षा करनी चाहिए। जब MU लगभग $500 पर था, मैंने कहा कि पहले स्थितियाँ कम करें।
सही दिशा देखने का मतलब यह नहीं है कि आप अनुशासन छोड़ सकते हैं। कंपनियाँ स्थिर कार्य नहीं हैं, बाजार स्थिर मॉडल नहीं हैं, और CEO स्थिर चर नहीं हैं। निवेश का यह सबसे कठिन हिस्सा है।
आप सभी गतिशील परिवर्तनों का पहले से सटीक अनुमान नहीं लगा सकते। एक कंपनी के आंतरिक विकास में मानवीय पहल, प्रबंधन की रणनीतिक सीख, आपूर्ति श्रृंखला, इन्वेंट्री, ग्राहक मांग, तकनीकी मार्ग और पूंजी बाजार प्रतिक्रिया शामिल है।
CEO भी गतिशील रूप से सीख रहे हैं। Intel एक उत्कृष्ट उदाहरण है। एक साल पहले यह अनुमान लगाना मुश्किल था कि AI विकास के इस चरण में, CPU को अनुमान और एजेंटिक AI आर्किटेक्चर में बाजार द्वारा फिर से महत्व दिया जाएगा। पहले, सभी का ध्यान केवल GPU पर था, लेकिन बाद में पता चला कि बड़े पैमाने पर एजेंट संचालन के लिए केवल कंप्यूटिंग शक्ति ही नहीं, बल्कि CPU, मेमोरी, नेटवर्किंग, स्टोरेज और शेड्यूलिंग की भी आवश्यकता होती है।
यहाँ तक कि प्रबंधन एक तिमाही में इन्वेंट्री प्रबंधन पर जोर दे सकता है, केवल मांग संरचना में बदलाव के कारण जिसे बोझ समझा जाता था, वह राजस्व और सकल मार्जिन का स्रोत बन जाता है। यह व्यावसायिक संचालन की वास्तविक दुनिया है।
तो, क्या मूल्यांकन मायने रखता है? बिल्कुल।
लेकिन मूल्यांकन स्थिर भविष्यवाणी नहीं है। मूल्यांकन एक एंकर है, नई जानकारी का सामना करने पर निर्णयों को लगातार अद्यतन करने के लिए एक समन्वय प्रणाली। रियायती भविष्य नकदी प्रवाह एक शाश्वत लक्ष्य मूल्य की गणना करने के बारे में नहीं है, बल्कि कई सवालों के जवाब देने के बारे में है:
बाजार अब क्या मानता है?
इस विश्वास के लिए कितना भुगतान किया गया है?
क्या नया डेटा मूल परिकल्पना को सत्यापित या उलट रहा है?
कंपनी के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की अवधि बढ़ रही है या सिकुड़ रही है?
क्या प्रबंधन में निष्क्रिय संपत्तियों को पुनः सक्रिय करने की क्षमता है?
इसके पीछे लोगों का मूल्य, CEO का मूल्य और कॉर्पोरेट रचनात्मकता का मूल्य है।
AI युग में यह सोचना आसान है कि सब कुछ मॉडल किया जा सकता है। वास्तव में, वास्तव में मूल्यवान कंपनियाँ अभी भी इस बात पर निर्भर करती हैं कि लोग प्रौद्योगिकी को कैसे व्यवस्थित करते हैं, संसाधनों को कैसे बुलाते हैं और जटिल प्रणालियों को निष्पादन योग्य उत्पादकता में कैसे बदलते हैं।
एक महान CEO वित्तीय रिपोर्ट का एक फुटनोट नहीं है, बल्कि कॉर्पोरेट मूल्य सृजन के पथ में एक मुख्य चर है।
IV. निवेश सब कुछ भविष्यवाणी करने के बारे में नहीं है, बल्कि तैयारी के बारे में है
चूँकि भविष्य अप्रत्याशित है, निवेशकों को क्या करना चाहिए? उत्तर यह नहीं है कि वे बेकार पड़े रहें, न ही सब कुछ दांव पर लगाएँ।
उत्तर तैयारी है।
आपको मुख्य स्थितियाँ और तकनीकी स्थितियाँ चाहिए। आपको पता होना चाहिए कि नकदी भी एक स्थिति है। आपको पता होना चाहिए कि कब धारण करना है, कब ऑडिट करना है, कब कार्निवल के दौरान ट्रिम करना है और कब घबराहट के दौरान जोड़ना है।
यदि आप AI थीम पर बुलिश हैं, तो कुछ अंकों की अस्थिरता से बह न जाएँ। लेकिन यदि कोई टिकर ऊँचाई पर है, कमाई से पहले, बाजार के प्रचार के बीच और चरम विकल्प भावना के साथ, आप यह दिखावा नहीं कर सकते कि जोखिम मौजूद नहीं है।
मुख्य स्थितियाँ बड़ी प्रवृत्तियों को संभालती हैं; यदि प्रवृत्ति नहीं बदलती, तो हवा और बारिश की अनदेखी करें। तकनीकी स्थितियाँ आपके समय, ऊर्जा और जोखिम सहनशीलता के आधार पर अस्थिरता को संभालती हैं। नकदी स्थितियाँ पूंछ घटनाओं के बाद गलत मूल्य निर्धारण की प्रतीक्षा करती हैं।
यह खरीद-पक्ष अनुशासन है।
जून में विशेष ध्यान दें: यदि कम मुद्रास्फीति और ब्याज दरों की उम्मीदें बढ़ती हैं, तो कुछ पिछड़ी संपत्तियों के पास पकड़ने की रैली के लिए एक विंडो होगी। इसका मतलब यह नहीं है कि आप मुख्य थीम को छोड़कर हर उछाल का पीछा करें, बल्कि उन संपत्तियों में उचित रूप से आवंटित करें जो हर द्वारा दबाई गई हैं और जिनके मूल सिद्धांत टूटे नहीं हैं।
वास्तव में महत्वपूर्ण यह है कि अंतर किया जाए: क्या उछाल है? क्या पुनर्मूल्यांकन है? क्या शॉर्ट स्क्वीज़ है? क्या मुख्य थीम है? क्या केवल तरलता मरम्मत है?
बाजार में सबसे आसान गलती हर वृद्धि को एक नई थीम और हर गिरावट को अंत मानना है।
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आपको वास्तव में मुख्य विषयों को पढ़ना, परिकल्पनाओं को सत्यापित करना और स्थिति अनुशासन को समझना सीखना चाहिए।
मेरे होमपेज आर्टिकल कॉलम में, दो लेख विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं:
पहला है "द गाइड फॉर दोज़ हू मिस्ड आउट"।
इसमें बात की गई है कि जब आप एक दीर्घकालिक थीम से सहमत हैं लेकिन पहला चरण चूक गए हैं, तो कैसे दांव पर लगें, कैसे बैचों में प्रवेश करें और पूर्णतावाद के कारण बड़े चक्रों को कैसे न चूकें।
दूसरा है "इन्वेस्टर गाइड टू इन्वेस्टिंग एंड पोजीशन मैनेजमेंट फेसिंग इवेंट शॉक्स"।
यह अब के लिए अधिक उपयुक्त है। इसमें चर्चा की गई है कि पूंछ घटनाओं के प्रभाव में मुख्य, तकनीकी और नकदी स्थितियों का प्रबंधन कैसे करें और अनिश्चितता के बीच कार्यक्षमता कैसे बनाए रखें।
जून एक भविष्यवाणी समस्या नहीं है; जून एक अनुशासन समस्या है।
आपको हर डेटा बिंदु का सही अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है; आपको बस यह जानना होगा कि डेटा आने के बाद, क्या यह अंश, हर को बदलता है या केवल बाजार का शोर है।
VI. अंत में: AI युग में, सबसे महंगी चीज़ टोकन नहीं है, बल्कि निर्णय की जिम्मेदारी है
अंत में, एक अधिक क्रांतिकारी भविष्यवाणी। AI युग में, आउटपुट सस्ता होता जा रहा है। अधिक टोकन, अधिक लेख, अधिक सारांश और अधिक राय हैं।
लेकिन वास्तव में दुर्लभ शब्दों की संख्या नहीं है। वास्तव में दुर्लभ है निर्णय, समझौते, जिम्मेदारी और एक समीक्षा योग्य कारण श्रृंखला।
जेन्सेन हुआंग के ताइपे भाषण ने बार-बार जोर दिया कि दिशा मूल रूप से "उपयोगी AI" है। AI अंततः अधिक टेक्स्ट उत्पन्न करने या अधिक टोकन का उपभोग करने के लिए नहीं है, बल्कि बेहतर परिणाम उत्पन्न करने के लिए है।
निवेश सामग्री भी ऐसी ही है।
मूल्य इस बात से नहीं आता कि कौन अधिक लिखता है या कौन तेजी से उत्पन्न करता है। सच्चा मूल्य यह है: एक जटिल बाजार में, कौन चरों को निर्णयों में संपीड़ित कर सकता है, कौन अनिश्चितता में सीमाएँ प्रदान कर सकता है, और कौन अपनी गलतियों की समीक्षा करते हुए महत्वपूर्ण क्षणों में अपने मुख्य विषय पर कायम रह सकता है।
मैंने ये शब्द एक-एक करके लिखे, फिर AI के माध्यम से लेआउट और प्रारूप को अनुकूलित किया।
ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि मैन्युअल इनपुट पवित्र है, बल्कि इसलिए कि इन शब्दों के पीछे समझौते, जोखिम, निर्णय और पिछले कुछ महीनों में साप्ताहिक श्रृंखला में निरंतर सत्यापन और सुधार के निशान हैं।
AI सामग्री उत्पन्न कर सकता है। लेकिन सच्चा खरीद-पक्ष निर्णय परिणामों के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। AI का अंतिम मूल्य टोकन आउटपुट नहीं है, बल्कि अंतिम परिणाम है।
यह उद्यमों, निवेश और सामग्री के लिए सत्य है।
एक शब्द हजार टुकड़ों सोने के बराबर है, इसलिए नहीं कि शब्द महंगा है, बल्कि इसलिए कि निर्णय महंगा है।
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