15 DIREKTE NUTZNIESSER VON $META, $GOOGL & $MSFT STARKEN GEWINNEN 1. $NVDA -- zentral für den KI-Ausbau von Big Tech, liefert die GPUs, Netzwerke und Full-Stack-Systeme, die die nächsten Generationen agentischer Modelle antreiben. 2. $AVGO -- liefert den maßgeschneiderten Silizium und die Hochgeschwindigkeitsverbindungen, die Big Tech benötigt, um Nvidia-klassige KI-Architekturen mit minimaler Latenz zu integrieren. 3. $PLTR -- ermöglicht KI-Implementierungen im Maßstab von Big Tech und fungiert als die reale Entscheidungsmaschine für die Infrastruktur von LLM-Modellen. 4. $TSM -- produziert jeden fortschrittlichen Nvidia-KI-Chip, auf den Big Tech angewiesen ist, wobei CoWoS und fortschrittliche Verpackungen entscheidend für die Leistung sind. 5. $AMD -- bietet die primäre GPU-Alternative für Big Tech, da die Nachfrage über das aktuelle Angebot von Nvidia hinausgeht. 6. $ARM -- treibt den Vorstoß von Big Tech in die Edge-KI voran und liefert energieeffiziente Rechenkerne für verteilte, Echtzeitarbeitslasten. 7. $ASML -- liefert die EUV-Lithografie, die zur Herstellung der hochmodernen Chips erforderlich ist, die den KI-Beschleunigungsprozess von Big Tech antreiben. 8. $CEG -- liefert die saubere, Grundlastenergie, die die KI-Rechenzentren von Big Tech benötigen, während die Energienachfrage steigt. 9. $ANET -- liefert das Hochdurchsatz-Netzwerk, das die Nvidia-GPU-Cluster von Big Tech bei maximaler Effizienz am Laufen hält. 10. $AMAT -- stellt die fortschrittlichen Fertigungswerkzeuge bereit, die benötigt werden, um die Chips hinter den KI-Roadmaps von Big Tech zu bauen und zu verpacken. 11. $VRT -- sorgt für die Betriebszeit der KI-Cluster von Big Tech mit fortschrittlicher Kühl- und Strominfrastruktur. 12. $ALAB -- beseitigt GPU-zu-Speicher-Flaschenhälse für Big Tech-Arbeitslasten durch Hochgeschwindigkeits-PCIe- und CXL-Konnektivität. 13. $NVTS -- hat sich mit Nvidia zusammengetan, um die nächste Generation der Stromwandlungstechnologie zu entwickeln, die darauf ausgelegt ist, mit den KI-Rechenzentrums-Ausbauprojekten zu skalieren, die bis 2027 ihren Höhepunkt erreichen sollen. 14. $NBIS -- erfasst den Überlauf von Hyperscalern, da die Nachfrage nach KI-Rechenleistung das Angebot übersteigt, und bietet elastische GPU-Infrastruktur für Burst-Training und Inferenz. 15. $MU -- liefert den Hochgeschwindigkeits-Speicher (HBM), der für das Training und die Inferenz im Maßstab von Big Tech unerlässlich ist und den GPU-Durchsatz maximiert.