कॉर्नेल क्रॉनिकल एआई बबल डायनेमिक्स के लिए स्टॉक-स्तरीय परीक्षण की रिपोर्ट करता है

क्या हुआ?

कॉर्नेल क्रॉनिकल की रिपोर्ट है कि कॉर्नेल शोधकर्ता मार्टिन वेल्स और अबीर सरकार ने दैनिक स्टॉक कीमतों की जांच करने और व्यक्तिगत कंपनियों के स्तर पर बुलबुले जैसे व्यवहार की पहचान करने के लिए एक एसवी-एडीएफ सांख्यिकीय ढांचा बनाया। उनके विश्लेषण में 2020 से अप्रैल 2026 तक एआई-एक्सपोज़्ड स्टॉक को कवर किया गया और निष्कर्ष निकाला गया कि समग्र रूप से एआई क्षेत्र को एक समान बुलबुले के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।

कॉर्नेल क्रॉनिकल की रिपोर्ट है कि सांख्यिकीय विज्ञान के कॉर्नेल प्रोफेसर मार्टिन वेल्स और डॉक्टरेट छात्र अबीर सरकार ने स्टोकेस्टिक अस्थिरता-मजबूत संवर्धित डिकी-फुलर, या एसवी-एडीएफ, फ्रेमवर्क नामक एक विधि विकसित की है।

यह विधि सामान्य अस्थिरता को ध्यान में रखते हुए यह पहचानने के लिए दैनिक स्टॉक कीमतों का उपयोग करती है कि बुलबुले जैसी घटनाएँ कब शुरू और समाप्त होती हैं। शोधकर्ताओं का घोषित उद्देश्य क्षणिक मूल्य वृद्धि को उन पैटर्न से अलग करना था जिन्हें वे व्यक्तिगत-स्टॉक स्तर पर सट्टा उत्साह के रूप में चिह्नित करते हैं।

कॉर्नेल क्रॉनिकल की रिपोर्ट है कि शोधकर्ताओं ने 2020 से अप्रैल 2026 तक एआई-एक्सपोज़्ड शेयरों का विश्लेषण किया। नमूने में बड़ी अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनियों को "शानदार सात", सेमीकंडक्टर और टीएसएमसी और ब्रॉडकॉम जैसी एआई-इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों और क्रिप्टोक्यूरेंसी परिसंपत्तियों के रूप में जाना जाता है। लेख में कहा गया है कि विश्लेषण में अल्फाबेट में ओवरवैल्यूएशन के मजबूत सबूत मिले, जिसका स्टॉक मूल्य पिछले वर्ष की तुलना में 70% से अधिक बढ़ गया था, जबकि NASDAQ कंपोजिट के लिए लगभग 20% की वृद्धि हुई थी।

वे आंकड़े और व्याख्या कॉर्नेल क्रॉनिकल द्वारा रिपोर्ट की गई हैं और यहां स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है। लेख में कहा गया है कि शोधकर्ताओं ने अपने विश्लेषण में पाया कि लगभग सभी सेमीकंडक्टर कंपनियों ने नवंबर 2022 में ChatGPT की रिलीज के बाद एक बुलबुले में प्रवेश किया। कॉर्नेल क्रॉनिकल ने यह भी बताया कि मॉडल ने 2020 के दौरान टेस्ला में ओवरवैल्यूएशन के संकेतों की पहचान की और दिसंबर 2020 में बिटकॉइन और एथेरियम में तेजी आई। रिपोर्ट के अनुसार, वे पहले के बुलबुले बाद में ध्वस्त हो गए, हालांकि बाद में कुछ मामलों में नई तेजी दिखाई दी।

स्रोत नमूने में प्रत्येक कंपनी की पहचान नहीं करता है, कंपनी-दर-कंपनी तारीखें नहीं देता है, या किसी प्रकरण को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय सीमाएं प्रदान नहीं करता है। कॉर्नेल क्रॉनिकल ने पेपर प्रस्तुत किया है, "क्या एआई बबल है? उत्साह की अवधि के लिए मजबूत डेटा-स्टैम्पिंग," जैसा कि जुलाई में अमेरिकन इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमेटिकल साइंसेज के जर्नल फ्रंटियर्स इन मैथमैटिकल फाइनेंस में प्रकाशित हुआ था। रिपोर्ट में शोधकर्ताओं के हवाले से कहा गया है कि उनकी पद्धति हर चीज को बुलबुले के रूप में वर्गीकृत नहीं करती है और पूरे क्षेत्र को केवल इसलिए सट्टा मानने से बचने के लिए डिज़ाइन की गई है क्योंकि कुछ कंपनियां अत्यधिक मूल्य आंदोलनों का अनुभव करती हैं। स्रोत कॉर्नेल शोधकर्ताओं के काम के बारे में कॉर्नेल संस्थागत प्रकाशन है; प्रदान की गई सामग्री में बताए गए प्रकाशन, कंपनी की प्रतिक्रिया या अंतर्निहित डेटासेट से परे कोई स्वतंत्र प्रतिकृति, बाहरी सहकर्मी समीक्षा मूल्यांकन प्रदान नहीं किया गया है।

स्रोत विवरण: news.cornell.edu ↗

यह क्यों मायने रखता है?

शोध यह आकलन करने के लिए अधिक विस्तृत तरीका प्रदान करता है कि क्या एआई के आसपास मूल्य वृद्धि सट्टा उत्साह या व्यापक क्षेत्र के प्रदर्शन को दर्शाती है। कॉर्नेल क्रॉनिकल की रिपोर्ट है कि अल्फाबेट ने ओवरवैल्यूएशन के मजबूत सबूत दिखाए हैं, लेकिन स्रोत स्वतंत्र रूप से पेपर के निष्कर्षों की पुष्टि नहीं करता है, अंतर्निहित डेटा प्रदान नहीं करता है या यह स्थापित नहीं करता है कि कोई स्टॉक गिर जाएगा।

कॉर्नेल क्रॉनिकल द्वारा वर्णित केंद्रीय योगदान विश्लेषण की एक संकीर्ण इकाई है। यह पूछने के बजाय कि क्या एक श्रेणी के रूप में "एआई" एक बुलबुले में है, शोधकर्ता पूछते हैं कि क्या विशेष कंपनियां बुलबुले से जुड़े सांख्यिकीय पैटर्न दिखाती हैं। यह अंतर मायने रखता है क्योंकि एआई से संबंधित कंपनियां चिप निर्माण, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, सॉफ्टवेयर, खोज, उपभोक्ता उत्पाद और क्रिप्टोकुरेंसी एक्सपोजर तक फैली हुई हैं। एक सेक्टर-व्यापी लेबल राजस्व, व्यवसाय मॉडल और बाजार की अपेक्षाओं में अंतर छुपा सकता है, जबकि एक व्यक्तिगत-स्टॉक विश्लेषण जांच के लिए अधिक विशिष्ट प्रारंभिक बिंदु प्रदान कर सकता है।

रिपोर्ट की गई अल्फाबेट खोज संभावित रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि अल्फाबेट एक संकीर्ण रूप से केंद्रित एआई स्टार्टअप के बजाय एक बड़ी, विविध सार्वजनिक कंपनी है। कॉर्नेल क्रॉनिकल का कहना है कि चर्चा की गई अवधि के दौरान इसके स्टॉक का प्रदर्शन NASDAQ कंपोजिट से काफी अधिक था और शोधकर्ताओं की पद्धति ने ओवरवैल्यूएशन के मजबूत सबूत का पता लगाया। हालाँकि, बुलबुले जैसे मूल्य व्यवहार का एक सांख्यिकीय संकेत इस बात के प्रमाण के समान नहीं है कि किसी कंपनी के शेयरों की कीमत गलत है। यह यह भी स्थापित नहीं करता है कि निवेशकों ने स्टॉक की कीमत वैसी क्यों रखी जैसी उन्होंने लगाई या भविष्यवाणी नहीं की कि कीमतें कब बदल सकती हैं।

रिपोर्ट किए गए ऐतिहासिक निष्कर्ष इस बात का संदर्भ प्रदान करते हैं कि एआई से संबंधित उत्साह आसन्न बाजारों में कैसे फैल सकता है। कॉर्नेल क्रॉनिकल का कहना है कि सेमीकंडक्टर कंपनियों ने ChatGPT की रिलीज के बाद व्यापक रूप से बुलबुला व्यवहार प्रदर्शित किया, जबकि टेस्ला और प्रमुख क्रिप्टोकरेंसी ने पहले की अवधि में उत्साह के संकेत दिखाए। यदि स्वतंत्र रूप से मान्य किया जाता है, तो कंपनी-स्तरीय पद्धति विश्लेषकों को व्यापक तकनीकी उत्साह को केंद्रित सट्टा प्रकरणों से अलग करने में मदद कर सकती है। यह "एआई बबल" के बारे में एकल शीर्षक की तुलना में एआई बुनियादी ढांचे और एप्लिकेशन कंपनियों के बीच तुलना को अधिक सटीक बना सकता है।

व्यावहारिक सीमाएँ महत्वपूर्ण हैं. स्रोत पेपर की पूर्ण कार्यप्रणाली, नमूना निर्माण, आत्मविश्वास अंतराल, मजबूती जांच, कोड या पूर्ण परिणाम प्रदान नहीं करता है। यह यह भी स्थापित नहीं करता है कि विधि वास्तविक समय में काम करती है, असामान्य मूल्य आंदोलनों के सभी संभावित कारणों को अलग करती है, या यह नहीं दिखाती है कि यह कितनी बार गलत सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करती है।

कॉर्नेल क्रॉनिकल की रिपोर्ट है कि कॉर्नेल शोधकर्ता रॉबर्ट जारो के साथ काम का विस्तार करने का इरादा रखते हैं, लेकिन लेख उस नियोजित शोध से कोई परिणाम नहीं देता है। किसी भी सार्वजनिक कंपनी द्वारा निष्कर्षों को स्वीकार करने की सूचना नहीं दी गई है, और किसी भी स्वतंत्र वित्तीय विश्लेषक को उनका मूल्यांकन करते हुए उद्धृत नहीं किया गया है।

आगे क्या देखना है

एसवी-एडीएफ ढांचे की स्वतंत्र प्रतिकृति, इसके डेटा या कोड के प्रकाशन और शोधकर्ताओं द्वारा अतिरिक्त विश्लेषण पर नज़र रखें। भविष्य का कार्य यह स्पष्ट कर सकता है कि यह विधि अधिक कंपनियों और बाजार स्थितियों में कैसा प्रदर्शन करती है, लेकिन वर्तमान रिपोर्ट किसी भी सुधार के लिए निवेश पूर्वानुमान या समय सारिणी प्रदान नहीं करती है।

अगला उपयोगी साक्ष्य प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य विवरण होगा: पूर्ण पेपर, डेटा परिभाषाएँ, कोड या अन्य सामग्री जो बाहरी शोधकर्ताओं को उसी अवधि और नमूने पर एसवी-एडीएफ ढांचे को चलाने की अनुमति देती है। प्रदान की गई सामग्री यह नहीं बताती है कि ऐसी प्रतिकृति हुई है या नहीं।

स्वतंत्र परीक्षणों को यह जांचना चाहिए कि क्या यह विधि विभिन्न एआई-संबंधित कंपनियों, विभिन्न बाजार अवधियों और अस्थिरता के वैकल्पिक उपायों पर लागू होने पर समान निष्कर्ष तक पहुंचती है। देखें कि क्या शोधकर्ताओं का नियोजित सहयोग परिसंपत्ति-मूल्य बुलबुले अनुमान का व्यापक परीक्षण करता है।

कॉर्नेल क्रॉनिकल का कहना है कि वेल्स और सरकार जारो के साथ अनुसंधान का विस्तार करने का इरादा रखते हैं, जिसे लेख इस क्षेत्र में एक अग्रणी शोधकर्ता के रूप में वर्णित करता है। वह भविष्य का कार्य स्पष्ट कर सकता है कि ढांचा मौजूदा बुलबुले-पहचान विधियों से कैसे संबंधित है और क्या नई जानकारी के बाजार मूल्यों में बदलाव के कारण इसका स्टॉक-स्तरीय वर्गीकरण स्थिर रहता है।

पाठकों को ऐतिहासिक पैटर्न की पहचान करने और भविष्य में गिरावट की भविष्यवाणी के बीच अंतर पर भी ध्यान देना चाहिए। कॉर्नेल क्रॉनिकल ने जारो के हवाले से कहा कि बुलबुले वाले शेयरों की पहचान करने से निवेशकों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सकती है, लेकिन रिपोर्ट अल्फाबेट या किसी अन्य कंपनी के लिए ट्रेडिंग रणनीति, मूल्य लक्ष्य या पूर्वानुमान प्रस्तुत नहीं करती है।

महत्वपूर्ण अज्ञात में विधि की पूर्वानुमान सटीकता, अद्यतन डेटा के साथ वर्गीकरण कैसे बदलते हैं, और क्या रिपोर्ट किए गए संकेत भविष्य की एआई-संबंधित कमाई के बारे में वैध अपेक्षाओं के बजाय ओवरवैल्यूएशन को दर्शाते हैं।

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