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यह तेज गिरावट भारत के IT सर्विस सेक्टर के लिए एक अहम मोड़ को दर्शाती है, क्योंकि बाजार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के कथित खतरे से जूझ रहा है। तत्काल घबराहट के बावजूद, कई प्रमुख भारतीय IT फर्मों के वैल्यूएशन के मापदंड बताते हैं कि अल्पावधि की भावना और AI युग में दीर्घकालिक रणनीतिक स्थिति के बीच एक संभावित अंतर है।
AI का बढ़ता खतरा
AI को लेकर वैश्विक चिंताएं फिर बढ़ गईं, खासकर Anthropic के Claude Code टूल्स के उन दावों के बाद जिनमें कहा गया है कि ये लेगेसी सॉफ्टवेयर को मॉडर्नाइज करने की लागत को काफी कम कर सकते हैं। इस खबर ने भारतीय IT शेयरों में व्यापक बिकवाली को ट्रिगर किया। Nifty IT इंडेक्स सत्र का सबसे बड़ा लूजर रहा, जो सुबह के कारोबार में 2.84% गिर गया। HCL Technologies में 3% से अधिक की गिरावट आई, Infosys 3.1% फिसला, Tech Mahindra 2.7% टूटा, Tata Consultancy Services (TCS) 2.6% गिरा, और Wipro 2.1% नीचे आ गया। LTIMindtree में भी 2.3% की कमी देखी गई। इस बिकवाली ने व्यापक बाजार की भावना को दर्शाया, क्योंकि 2026 फरवरी तक Nifty IT इंडेक्स में लगभग 7.5% की गिरावट दर्ज की गई थी। AI के डर के कारण 2026 फरवरी में समाप्त हुए सप्ताह में इस सेक्टर ने 10 महीने से अधिक की सबसे बड़ी गिरावट दर्ज की, जिसमें लगभग ₹50 अरब (50 billion dollars) का मार्केट कैपिटलाइजेशन खत्म हो गया।
सेक्टर की कमजोरियां और वैल्यूएशन
लेकिन, AI के झटकों के बीच, वैल्यूएशन के आंकड़े एक अलग तस्वीर पेश करते हैं। Nifty IT इंडेक्स का औसत P/E (Price-to-Earnings) रेश्यो फिलहाल करीब 21.46x है। यह रेश्यो ऐतिहासिक रूप से बहुत ज्यादा नहीं है, लेकिन AI सेवाओं की ओर सेक्टर के आक्रामक झुकाव को देखते हुए यह और भी आकर्षक लग रहा है। Infosys, जो इस सेक्टर की एक बड़ी कंपनी है, करीब 19.0-19.85x के P/E पर ट्रेड कर रहा है, जबकि TCS का P/E लगभग 19.2-21.38x के आसपास है। ये मल्टीपल ऐतिहासिक औसत से काफी कम हैं और कुछ मामलों में IBM (P/E ~22.8x) और Accenture (P/E ~17.6x) जैसे ग्लोबल साथियों से भी नीचे हैं, जो AI ट्रांसफॉर्मेशन से गुजर रहे हैं। Accenture का P/E रेश्यो अपने पीयर ग्रुप के औसत के करीब माना जाता है, जो बताता है कि इसे कम करके आंका जा सकता है। इससे लगता है कि बाजार AI के खतरे पर शायद ज्यादा प्रतिक्रिया दे रहा है, और स्थापित IT सर्विस प्रोवाइडर्स की मजबूती और अनुकूलन क्षमता को कम आंक रहा है, जो AI को अपनी पेशकशों में सक्रिय रूप से एकीकृत कर रहे हैं। Infosys ने तो बताया है कि 90% से अधिक प्रमुख क्लाइंट AI प्रोजेक्ट्स में लगे हुए हैं।
मंदी की ओर इशारा: AI डिसरप्शन से परे
हालांकि, वैल्यूएशन में कमी की संभावना के बावजूद, महत्वपूर्ण जोखिम बने हुए हैं। AI की कोर IT फंक्शन्स, जैसे कोडिंग और लेगेसी मॉडर्नाइजेशन को ऑटोमेट करने की क्षमता, पारंपरिक रेवेन्यू स्ट्रीम के लिए एक असली खतरा है। J.P. Morgan के एनालिस्ट्स ने चिंता जताई है कि क्लाइंट्स अपने खर्च को AI पहलों की ओर मोड़ सकते हैं, जिससे भारतीय IT फर्मों के ग्रोथ टारगेट चूक सकते हैं। Tech Mahindra, जिसका P/E लगभग 27.2x (कुछ रिपोर्ट्स में 30.75x तक) है, और LTIMindtree, जिसका P/E करीब 30.68x है, ये उच्च मल्टीपल्स पर ट्रेड कर रहे हैं। अगर AI को अपनाना उम्मीद से तेज होता है और उनके पारंपरिक बिजनेस मॉडल को नुकसान पहुंचाता है, तो ये अधिक असुरक्षित हो सकते हैं। तर्क यह है कि AI अवसर पैदा करता है, लेकिन यह वैल्यू प्रपोजीशन को मौलिक रूप से फिर से परिभाषित भी करता है, जिससे संभवतः कर्मचारियों की संख्या कम हो सकती है और कुछ सेवाओं की मांग घट सकती है। इसके अलावा, वैश्विक मैक्रोइकॉनॉमिक शिफ्ट्स, जिसमें अमेरिकी आर्थिक डेटा की लगातार मजबूती दर में कटौती की उम्मीदों को कम कर रही है, का भी इस क्षेत्र पर दबाव पड़ रहा है।
भविष्य का अनुमान
आगे देखते हुए, एनालिस्ट्स का अनुमान है कि 2026 IT सेक्टर के लिए वर्तमान ग्रोथ साइकिल का बॉटम (न्यूनतम स्तर) हो सकता है, और 2027 के उत्तरार्ध और 2028 की शुरुआत में AI सेवाओं के स्केल हासिल करने के साथ ग्रोथ में तेजी आ सकती है। जो कंपनियां रणनीतिक रूप से AI क्षमताओं में निवेश कर रही हैं, अपने कर्मचारियों को रीस्किल कर रही हैं, और AI-संबंधित अनुबंध हासिल कर रही हैं, वे मजबूत बनकर उभरने के लिए तैयार हैं। उदाहरण के लिए, Infosys ने AI को एक प्रमुख ग्रोथ ड्राइवर के रूप में उजागर किया है, 500 से अधिक AI एजेंट्स तैनात किए हैं और AI-केंद्रित एंगेजमेंट हासिल किए हैं। यह एक सेक्टर-व्यापी अनुकूलन की अनिवार्यता को दर्शाता है, जहां IT सर्विस फर्म्स खुद को AI द्वारा बदले जाने के बजाय, एंटरप्राइज इकोसिस्टम के भीतर AI को एकीकृत करने वाले 'प्लंबर' के रूप में अपनी भूमिका को फिर से परिभाषित कर सकती हैं। सवाल यह बना हुआ है कि क्या वर्तमान बाजार की रीप्राइसिंग AI की दोहरी प्रकृति - एक डिसरप्टर और एक इनेबलर दोनों के रूप में - को पर्याप्त रूप से ध्यान में रखती है।