Whalesbook
ਪਿਛਲੇ Buybacks ਮਹਿੰਗੇ ਸਾਬਤ ਹੋਏ:
ਕਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਮੰਨੇ ਜਾਂਦੇ ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ IT ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ Share Buyback ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੁਣ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਦੋਂ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਉੱਚੀਆਂ ਸਨ, ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਵੱਡਾ ਘਾਟਾ ਲੈ ਕੇ ਆਏ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਗੰਭੀਰ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖਰਚੇ ਨੇ ਜ਼ਰੂਰੀ Artificial Intelligence (AI) ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਵੰਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲੋਬਲ ਵਿਰੋਧੀਆਂ (Global Rivals) ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ (Future Industry Needs) ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਪਾੜਾ (Strategic Gap) ਖੜ੍ਹਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
Buyback ਕੀਮਤਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਪਰ:
TCS, Infosys, ਅਤੇ Wipro ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਖਰੀਦਿਆ, ਜੋ ਅੱਜ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲਾਂ (Current Trading Prices) ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। TCS ਨੇ ₹3,000, ₹4,500, ਅਤੇ ₹4,150 'ਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਖਰੀਦੇ, ਪਰ ਹੁਣ ਇਸ ਦਾ ਸਟਾਕ ਲਗਭਗ ₹2,400 ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਹੈ। Infosys ਨੇ ₹1,750, ₹1,850, ਅਤੇ ₹1,800 'ਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਖਰੀਦੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸ ਦਾ ਸਟਾਕ ਹੁਣ ਲਗਭਗ ₹1,155 'ਤੇ ਹੈ। Wipro ਦੀ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ₹250 ਦੀ ਖਰੀਦ ਕੀਮਤ ਵੀ ਇਸਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਲਗਭਗ ₹204 ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਪਰ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਖਰੀਦ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ 8% ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 47% ਤੱਕ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਝੱਲਿਆ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, Nifty 50 ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ Nifty IT index ਇਸ ਸਾਲ (2026) ਹੁਣ ਤੱਕ ਲਗਭਗ 25% ਡਿੱਗ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਜੋ 24 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2026 ਨੂੰ 28,530.60 'ਤੇ ਬੰਦ ਹੋਇਆ। ਇਹ ਇਸ ਸੈਕਟਰ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Buybacks 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਅਰਬਾਂ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨ IT ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੁਆਰਾ buybacks 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ₹1.24 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਗੁਆਚਿਆ ਮੌਕਾ (Missed Opportunity) ਹੈ। ਇਹ ਭਾਰੀ ਰਕਮ Artificial Intelligence (AI) ਇਨਫ੍ਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਐਕਵਾਇਰ (Acquisition) ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ - ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸੈਕਟਰ ਹੁਣ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੌੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਦਾ ਟੀਚਾ ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ $200 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ Gartner ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਦਾ IT ਖਰਚ 2026 ਵਿੱਚ $176 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਿਛਲੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ (Capital Spending) ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਨੇ ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ AI ਤਬਦੀਲੀ (AI Shift) ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ TCS ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ ₹11.40 ਲੱਖ ਕਰੋੜ (P/E 17.54) ਹੈ, Infosys ₹4.68 ਲੱਖ ਕਰੋੜ (P/E 15.89) ਅਤੇ Wipro ₹2.09 ਲੱਖ ਕਰੋੜ (P/E 15.80) 'ਤੇ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (Valuation Profile) Tech Mahindra (P/E 27.72) ਅਤੇ HCLTech (P/E 19.61) ਵਰਗੇ ਸਾਥੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। Nifty IT index ਦੀ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਲਗਭਗ 19.19% ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ Nifty 50 ਦੇ ਲਗਭਗ 1.44% ਦੇ ਮਾਮੂਲੀ ਘਾਟੇ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਸਦੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Foreign Institutional Investors) ਨੇ ਵੀ ਭਾਰਤੀ IT ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਘਟਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਘਟੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮੁੱਲ-ਨਿਰਧਾਰਨ: ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਗਲਤੀ:
Buybacks ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ ਜਦੋਂ ਟ੍ਰੇਲਿੰਗ P/E ਮਲਟੀਪਲ (Trailing P/E Multiples) ਉੱਚੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਡਿਜੀਟਲ ਮੰਗ (Digital Demand) ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਸੀ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ (Growth Forecasts) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ (Valuations) ਠੋਸ ਮੁੱਲ (Solid Value) ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਸ਼ਾਵਾਦ (Optimism) 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, TCS ਨੇ 34x, 39x, ਅਤੇ 30x ਦੇ P/E ਮਲਟੀਪਲ 'ਤੇ buybacks ਕੀਤੇ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦੇ ਮੌਜੂਦਾ P/E ਲਗਭਗ 17.54 ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ। Infosys ਦੇ buybacks ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 24.5% ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ 'ਤੇ ਅਤੇ Wipro ਦੇ 16-19% ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ 'ਤੇ ਆਏ। ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਹੁਣ ਸਿਖਰ-ਚੱਕਰ ਦੀ ਭਾਵਨਾ (Peak-cycle Sentiment) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਖਰੀਦਣ ਦੁਆਰਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Warren Buffett ਵਰਗੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤਾ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਰੈਗੂਲੇਟਰ (Regulators) buybacks ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਮਾਂ (Timing) ਅਤੇ ਕੀਮਤ (Pricing) ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਣਾਂ (Strategic Choices) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੇ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕ ਪੂੰਜੀ (Shareholder Capital) ਦਾ ਮੁੱਲ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਧਿਆਨ: AI ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ:
ਸੈਕਟਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ AI-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਸੇਵਾਵਾਂ (AI-driven Services) ਵੱਲ ਵਧਣ ਦੀ ਇਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। TCS ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ (Analyst Sentiment) ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, 'Buy' ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਟੀਚੇ (Price Targets) ਦਰਮਿਆਨੀ ਲਾਭ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। Infosys, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ (Mixed Outlook) ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ FY27 ਲਈ 1.5% ਤੋਂ 3.5% ਦੇ ਸਾਵਧਾਨ ਮਾਲੀਆ ਵਿਕਾਸ ਅਨੁਮਾਨਾਂ (Cautious Revenue Growth Forecasts) ਕਾਰਨ 'Hold' ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI (Generative AI) ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 2% ਤੋਂ 3% ਸਾਲਾਨਾ ਮਾਲੀਆ ਗਿਰਾਵਟ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, AI ਦੁਆਰਾ 2030 ਤੱਕ $300-400 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਵਾਧੂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ AI ਮੌਕੇ (AI Opportunity) ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਰਵਾਇਤੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ (Traditional Service Providers) ਤੋਂ AI-ਲੈੱਡ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ (AI-led Innovation) ਵਿੱਚ ਨੇਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਪੂੰਜੀ ਵੰਡ ਗਲਤੀਆਂ (Capital Allocation Errors) ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਪ੍ਰਸੰਗਤਾ (Future Relevance) ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।