AI শেয়ার: ওয়াচলিস্ট সাজানোর ৫টি বিভাগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শেয়ার নিয়ে বলা একটি একক সেক্টর আছে বলে মনে করায়, কিন্তু এই লেবেলটি অনেক ভিন্ন ব্যবসাকে একসাথে করে। যে কোম্পানি চিপ বানায় তার AI-তে এক্সপোজার ডেটা সেন্টারের জন্য শক্তি সরবরাহ করা কোম্পানির থেকে বেশ ভিন্ন, এবং দুটিই সেই সফটওয়্যার কোম্পানির থেকে ভিন্ন যা আগে থেকে থাকা একটি পণ্যে শুধু AI ফিচার যুক্ত করেছে।

পর্যবেক্ষণ তালিকা সাজানোর একটি কার্যকর উপায় হলো AI-এর ভ্যালু চেইনের মধ্যে বিভাগে ভাবা। এই লেখায় পাঁচটি বিভাগ দেওয়া হলো এবং ২০২৬-এ Nvidia-র আসল দাম ব্যবহার করে দেখানো হয় এই বিষয়ের সাথে যুক্ত একটি শেয়ার কতটা ওঠানামা করতে পারে। এখানে কোনো অ্যাসেট কেনা বা বিক্রির সুপারিশ নেই।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শেয়ার কী

এগুলো এমন কোম্পানির শেয়ার যাদের আয় গুরুত্বপূর্ণভাবে AI-এর বিকাশ বা ব্যবহারের ওপর নির্ভর করে। এই নির্ভরতার ওজন অনেক পরিবর্তিত হয়: কিছুর জন্য, AI বিক্রির মূল চালিকাশক্তি; অন্যদের জন্য, এটি একটি পুরোনো ব্যবসার পরিপূরক। বিভাগ অনুযায়ী আলাদা করা এক্সপোজার কোথা থেকে আসে এবং প্রতিটি কোম্পানি কী ধরনের সংবাদে সাড়া দেয় তা বুঝতে সাহায্য করে।

৫টি বিভাগ

১. প্রসেসিং: কে গণনার শক্তি তৈরি করে

যে কোম্পানিগুলো AI মডেল প্রশিক্ষণ ও চালানোর জন্য ব্যবহৃত চিপ ও অ্যাক্সিলারেটর তৈরি করে। এটি গণনার শক্তির চাহিদার সঙ্গে সবচেয়ে সরাসরি যুক্ত বিভাগ এবং সবচেয়ে কেন্দ্রীভূতও, যেখানে কম সরবরাহকারী বাজারের বড় অংশ পরিষেবা দেয়। নিচের গ্রাফে ব্যবহৃত Nvidia এই গ্রুপে আছে।

২. ক্লাউড ও ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচার

বড় প্রোভাইডার যারা কোম্পানি ও ডেভেলপারদের জন্য প্রসেসিং ক্ষমতা ভাড়া দেয়। তারা বিশ্বব্যাপী স্কেলে ডেটা সেন্টার পরিচালনা করে এবং AI-এর চাহিদা মেটাতে নতুন ক্ষমতায় ভারী বিনিয়োগ করে।

৩. ডেটা সেন্টারের জন্য শক্তি ও কুলিং

মডেল প্রশিক্ষণ ও চালানো অনেক শক্তি খরচ করে এবং অনেক তাপ তৈরি করে। এখানে শক্তি ব্যবস্থা, রেফ্রিজারেশন ও শারীরিক ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সরবরাহকারীরা আছে। এটি চিপের চেয়ে কম দৃশ্যমান একটি ব্যবসা, কিন্তু এটি ছাড়া কিছুই কাজ করে না।

৪. এমবেডেড AI সহ সফটওয়্যার ও অ্যাপ্লিকেশন

আগে থেকে প্রতিষ্ঠিত সফটওয়্যার পণ্যসহ কোম্পানি যারা অটোমেশন, কনটেন্ট জেনারেশন বা প্রেডিক্টিভ অ্যানালিসিস যুক্ত করেছে। AI-তে এক্সপোজার সাধারণত বেশি পরোক্ষ হয়, আগে থেকে থাকা একটি ব্যবসাকে শক্তিশালী করার মতো।

৫. উদীয়মান অ্যাপ্লিকেশন: রোবোটিক্স ও স্বচালিত যান

যে কোম্পানিগুলো AI-কে শারীরিক পণ্যে নিয়ে যায়। এটি সাধারণত সবচেয়ে বেশি ঝুঁকি ও অস্থিরতার বিভাগ, কারণ এটি প্রযুক্তির অগ্রগতি, নিয়ন্ত্রক অনুমোদন এবং বাজারে গ্রহণের ওপর নির্ভর করে, যা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি সময় নিতে পারে।

বাস্তব উদাহরণ: ২০২৬-এ একটি AI শেয়ার কতটা ওঠানামা করেছিল

গ্রাফটি ০২/০৩/২০২৬ থেকে ০৭/১০/২০২৬ পর্যন্ত Nvidia-র (NVDA) শেয়ার দেখায়। এই সময়ে, এটি US$ ১৮২.৪৮ থেকে US$ ২৩৭.৪৭-এ গিয়েছে, ৩০.১৩% বৃদ্ধি। পথটি, তবে, সরলরেখা ছিল না।

সর্বনিম্ন থেকে সর্বোচ্চ: ৪৮%

সময়কালের সর্বনিম্ন ছিল US$ ১৬৪.২৭, ৩০/০৩-এ; সর্বোচ্চ, US$ ২৪৩.৩৭, ০৬/১০-এ। দুটির মধ্যে দূরত্ব ৪৮%, ছয় মাসের একটু বেশি সময়ে।

মাঝপথে ১৯.৪% পতন

১৪/০৫-এ শেয়ারটি US$ ২৩৫.৭৪-এ বন্ধ হয়েছিল। ২৯/০৭-এ এটি US$ ১৯০.০১-এ বন্ধ হলো, ১৯.৪% কম। যারা ১৪/০৫-এর ক্লোজিংয়ে কিনেছিল তারা দুই মাস আড়াই পরে ১৯.৪% ক্ষতি জমিয়েছিল, এমন একটি সময়ে যা শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত দেখলে বৃদ্ধিতে শেষ হয়েছে।

জোরালো মুভমেন্টের দিন

২৭/০৮-এ শেয়ারটি এক ট্রেডিং দিনে ৮.৭% বেড়েছিল, US$ ২০৯.৬৬ থেকে US$ ২২৭.৯৮-এ। পরের দিন এটি ৪.৬% পড়েছিল, US$ ২১৭.৫৫-এ। এই সংখ্যাগুলো সময়কালে যা ঘটেছিল তা বর্ণনা করে; কী ঘটবে তার ইঙ্গিত দেয় না।

ব্যবহারিকভাবে বিভাগগুলো কীভাবে ব্যবহার করবেন

অনুসরণের আগে শ্রেণিবিন্যাস করুন

আপনার তালিকার প্রতিটি কোম্পানির জন্য, এটি কোন বিভাগে পড়ে এবং এটিকে ঠিক কী AI-এর সাথে যুক্ত করে তা নোট করুন। AI শেয়ার বলা দুটি শেয়ার একই সংবাদে বিপরীতভাবে সাড়া দিতে পারে, তারা হার্ডওয়্যার, ইনফ্রাস্ট্রাকচার বা শুধু একটি সফটওয়্যার স্তরের কাছাকাছি কিনা তার ওপর নির্ভর করে।

কেন্দ্রীভবনের প্রভাব হিসাব করুন

সংখ্যাসহ একটি উদাহরণ সাহায্য করে। কল্পনা করুন বিষয়টিতে US$ ১০,০০০ বিনিয়োগ করা হয়েছে। যদি সবকিছু একটি একক শেয়ারে থাকতো যা মে থেকে জুলাইয়ের মধ্যে Nvidia-র মতো ১৯.৪% পড়েছিল, ক্ষতি হতো US$ ১,৯৪০। যদি মূল্যটি US$ ২,০০০-এর পাঁচটি ভাগে ভাগ করা থাকতো, প্রতি বিভাগে একটি, এবং শুধু চিপের ভাগ ১৯.৪% পড়তো, ক্ষতি হতো US$ ৩৮৮, বা মোটের ৩.৯%। বৈচিত্র্য পতন আটকায় না: যদি পাঁচটিই একসাথে পড়ে, প্রভাব আবার বড় হয়ে যায়। এটি একটি একক উপাদানের ওপর নির্ভরতা কমায়, যেমন চিপের চাহিদা।

মেনে নিন যে সীমারেখা অস্পষ্ট

একই কোম্পানি দুটি বিভাগে থাকতে পারে, যেমন হার্ডওয়্যার বানানো এবং নিজস্ব ক্লাউড পরিচালনা করা। লক্ষ্য প্রতিটিকে একটি নিখুঁত বাক্সে ফিট করা নয়, বরং AI-এর সাথে যুক্ত আয় কোথা থেকে আসে তা বোঝা।

সীমাবদ্ধতা

AI নিয়ে বাজারের মনোভাব বদলালে একই বিষয়ের শেয়ারগুলো একসাথে পড়তে থাকে, যা বৈচিত্র্যের প্রভাব কমায়। বিভাগগুলো দাম নিয়ে কিছু বলে না: একটি ভালো কোম্পানি অনেক বেশি মূল্যবান হতে পারে। ত্রৈমাসিক ফলাফল ও মৌলিক বিষয়গুলো এখনও অপরিহার্য।

AI শেয়ারের তালিকা তৈরিতে সাধারণ ভুল

• বিষয়ের সাথে যুক্ত সব শেয়ারকে একই বাজি হিসেবে ধরা।
• সাম্প্রতিক সবচেয়ে বেশি বাড়া বিভাগে সবকিছু কেন্দ্রীভূত করা।
• শুধু সময়কালের পরিবর্তন দেখা এবং মাঝপথের পতন উপেক্ষা করা।
• আয়ের কতটা সত্যিই বিষয় থেকে আসে তা যাচাই না করে AI লেবেল দেখে কেনা।
• বিভাগের মধ্যে বৈচিত্র্য আনা সম্পূর্ণ সেক্টরের পতনের ঝুঁকি দূর করে বলে মনে করা।

টাকা ঝুঁকিতে না রেখে অনুশীলন করতে, ডেমো অ্যাকাউন্টে প্রতিটি বিভাগ থেকে একটি কোম্পানি নিয়ে একটি তালিকা তৈরি করুন এবং কয়েক সপ্তাহ অনুসরণ করুন। প্রতিটির সাপ্তাহিক পরিবর্তন এবং একই সংবাদে তারা কীভাবে সাড়া দিয়েছিল তা নোট করুন। এই রেকর্ড আপনার নিজের সংখ্যা দিয়ে দেখায় বিভাগগুলো আসলে কতটা আলাদা।

মন্তব্য

1. এখনো কোনো মন্তব্য নেই। প্রথম মন্তব্যটি আপনিই করুন।

আপনার মন্তব্য লিখুন

মন্তব্য পাঠান