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अपनी वॉचलिस्ट व्यवस्थित करने के लिए AI शेयरों की 5 श्रेणियां

Astron टीम · 24/09/2026 · 4 मिनट में पढ़ें

AI शेयरों की बात करने से ऐसा लगता है जैसे कोई एक ही सेक्टर हो, लेकिन असल में एक ही लेबल के नीचे कई अलग-अलग तरह के बिजनेस इकट्ठे कर दिए गए हैं। चिप बनाने वाली कंपनी का AI से जुड़ाव, डेटा सेंटर को ऊर्जा देने वाली कंपनी से बिल्कुल अलग होता है, और ये दोनों उस सॉफ्टवेयर कंपनी से भी अलग हैं जिसने बस अपने पहले से मौजूद प्रोडक्ट में AI फीचर जोड़ दिए हैं।

वॉचलिस्ट व्यवस्थित करने का एक उपयोगी तरीका यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की वैल्यू चेन के भीतर श्रेणियों में सोचा जाए, न कि इस विषय से जुड़े सभी शेयरों को एक जैसा दांव मान लिया जाए। यह लेख पांच व्यावहारिक श्रेणियां पेश करता है। यहां कुछ भी किसी एसेट को खरीदने या बेचने की सलाह नहीं है।

1. प्रोसेसिंग: कंप्यूटिंग पावर कौन बनाता है

इस श्रेणी में वे कंपनियां आती हैं जो AI मॉडल को ट्रेन करने और चलाने के लिए इस्तेमाल होने वाले चिप्स और एक्सेलरेटर बनाती हैं। यह उस तरह का बिजनेस है जो कंप्यूटिंग पावर की बढ़ती मांग से सबसे सीधे तौर पर जुड़ा है, लेकिन यह आमतौर पर सबसे ज्यादा प्रतिस्पर्धा वाला भी होता है, जहां कुछ ही सप्लायर वैश्विक मांग का बड़ा हिस्सा अपने पास रखते हैं।

2. क्लाउड और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर

ज्यादातर AI मॉडल बड़ी क्लाउड प्रोवाइडर कंपनियों के सर्वर पर चलते हैं, जो कंपनियों और डेवलपरों को कंप्यूटिंग क्षमता किराए पर देती हैं। इस श्रेणी में वे कंपनियां आती हैं जो वैश्विक स्तर पर डेटा सेंटर चलाती हैं और AI प्रोसेसिंग की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए अतिरिक्त क्षमता में भारी निवेश करती हैं।

3. डेटा सेंटरों के लिए ऊर्जा और कूलिंग

AI मॉडल को ट्रेन और ऑपरेट करने में भारी मात्रा में ऊर्जा खर्च होती है और काफी गर्मी पैदा होती है। इस श्रेणी में वे कंपनियां आती हैं जो डेटा सेंटरों के लिए पावर सिस्टम, कूलिंग और भौतिक इंफ्रास्ट्रक्चर मुहैया कराती हैं, यह चिप्स जितना दिखने वाला बिजनेस नहीं है, लेकिन सब कुछ बिना रुकावट चलाने के लिए जरूरी है।

4. सॉफ्टवेयर और AI-युक्त एप्लिकेशन

यहां वे कंपनियां आती हैं जिनका पहले से एक स्थापित सॉफ्टवेयर प्रोडक्ट था और जिन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फीचर जोड़ने शुरू किए, जैसे काम का ऑटोमेशन, कंटेंट जनरेशन या प्रेडिक्टिव एनालिसिस। इन कंपनियों का AI से जुड़ाव आमतौर पर ज्यादा अप्रत्यक्ष होता है, जो मौजूदा लहर से पहले से चले आ रहे बिजनेस को मजबूत करने का काम करता है।

5. उभरते हुए एप्लिकेशन: रोबोटिक्स और ऑटोनॉमस वाहन

पांचवीं श्रेणी में वे कंपनियां आती हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को भौतिक प्रोडक्ट्स में लगाती हैं, जैसे ऑटोनॉमस ड्राइविंग और रोबोटिक्स। यह आमतौर पर सबसे ज्यादा जोखिम और सबसे ज्यादा वोलैटिलिटी वाली श्रेणी होती है, क्योंकि यह टेक्नोलॉजी की प्रगति के साथ-साथ रेगुलेटरी मंजूरी और बाजार में अपनाए जाने पर भी निर्भर करती है, जिसमें उम्मीद से ज्यादा समय लग सकता है।

अलोकेशन के बारे में सोचने का एक उदाहरण

एक ऐसे निवेशक की कल्पना करें जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़ा एक छोटा थीम आधारित पोर्टफोलियो बनाना चाहता है, बिना सब कुछ एक ही कंपनी में लगाए। पांच शेयर बेतरतीब ढंग से चुनने के बजाय, वह ऊपर बताई गई पांच श्रेणियों में ध्यान बांट सकता है: चिप बनाने से जुड़ी एक पोजीशन, क्लाउड प्रोवाइडरों से जुड़ी एक, ऊर्जा और भौतिक इंफ्रास्ट्रक्चर से जुड़ी एक, AI-युक्त सॉफ्टवेयर से जुड़ी एक, और रोबोटिक्स जैसे उभरते एप्लिकेशन से जुड़ी एक। यह बंटवारा किसी एक पोजीशन के जोखिम को खत्म नहीं करता, लेकिन इस संभावना को कम करता है कि किसी खास तरह के चिप की डिलीवरी में देरी जैसी कोई एक सेक्टर की खबर पूरे पोर्टफोलियो को एक ही बार में गिरा दे।

यह याद रखना जरूरी है कि इन श्रेणियों के बीच की सीमा हमेशा साफ नहीं होती। एक ही कंपनी एक साथ एक से ज्यादा श्रेणियों में आ सकती है, जैसे हार्डवेयर बनाना और अपनी खुद की क्लाउड सेवाएं भी चलाना। इस अभ्यास का मकसद हर कंपनी को किसी सही डिब्बे में फिट बैठाना नहीं है, बल्कि यह बेहतर समझना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़ा रेवेन्यू कहां से आता है, इससे पहले कि यह तय किया जाए कि पोर्टफोलियो में उसे कितना वजन दिया जाए।

इन श्रेणियों का व्यवहार में इस्तेमाल कैसे करें

वॉचलिस्ट बनाने से पहले, यह पूछना अच्छा है कि हर कंपनी इनमें से किस श्रेणी में फिट बैठती है और वाकई उसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विषय से क्या जोड़ता है। AI शेयर के लेबल वाली दो कंपनियां एक ही खबर पर बिल्कुल अलग तरह से प्रतिक्रिया दे सकती हैं, इस पर निर्भर करते हुए कि वे हार्डवेयर, इंफ्रास्ट्रक्चर के ज्यादा करीब हैं या सिर्फ किसी पारंपरिक बिजनेस के ऊपर लगाई गई सॉफ्टवेयर की एक परत हैं।

पूरी चेन के किसी एक हिस्से में सब कुछ लगाने के बजाय, श्रेणियों में विविधता लाना किसी एक जोखिम कारक पर निर्भरता को कम करता है, जैसे चिप्स की मांग में कोई खास गिरावट या ऑटोनॉमस वाहनों को लेकर कोई रेगुलेटरी बदलाव। फिर भी, यह शेयरों में निवेश के समग्र जोखिम को खत्म नहीं करता, खासकर उस सेक्टर में जहां कहानी तेजी से बदलती रहती है। फंडामेंटल्स का आकलन करना, तिमाही नतीजों पर नजर रखना और सिर्फ इस विषय को लेकर उत्साह के आधार पर न चलना, किसी भी फैसले से पहले जरूरी कदम बने रहते हैं।