15 BÉNÉFICIAIRES DIRECTS DES SOLIDES RÉSULTATS DE $META, $GOOGL & $MSFT 1. $NVDA -- central dans le développement de l'IA par Big Tech, fournissant les GPU, le réseau et les systèmes full-stack alimentant les modèles agentiques de nouvelle génération. 2. $AVGO -- fournit le silicium personnalisé et les interconnexions à haute vitesse nécessaires à Big Tech pour intégrer des architectures d'IA de classe Nvidia avec une latence minimale. 3. $PLTR -- permet des déploiements d'IA à l'échelle de Big Tech, agissant comme le moteur de décision du monde réel pour l'infrastructure des modèles LLM. 4. $TSM -- produit chaque puce AI avancée de Nvidia sur laquelle Big Tech compte, avec CoWoS et un emballage avancé critiques pour la performance. 5. $AMD -- offre l'alternative GPU principale pour Big Tech alors que la demande dépasse l'approvisionnement actuel de Nvidia. 6. $ARM -- alimente la poussée de Big Tech vers l'IA en périphérie, fournissant des cœurs de calcul à faible consommation pour des charges de travail distribuées et en temps réel. 7. $ASML -- fournit la lithographie EUV nécessaire pour fabriquer les puces de pointe alimentant l'accélération de l'IA par Big Tech. 8. $CEG -- fournit l'énergie propre et de base dont les centres de données IA de Big Tech ont besoin alors que la demande énergétique augmente. 9. $ANET -- fournit le réseau à haut débit qui maintient les clusters GPU de Nvidia de Big Tech en fonctionnement à leur efficacité maximale. 10. $AMAT -- fournit les outils de fabrication avancés nécessaires pour construire et emballer les puces derrière les feuilles de route de l'IA de Big Tech. 11. $VRT -- garantit le temps de fonctionnement des clusters IA de Big Tech avec une infrastructure avancée de refroidissement et d'alimentation. 12. $ALAB -- élimine les goulets d'étranglement GPU-mémoire pour les charges de travail de Big Tech grâce à une connectivité PCIe et CXL à large bande. 13. $NVTS -- s'est associé à Nvidia pour développer une technologie de conversion d'énergie de nouvelle génération, positionnée pour évoluer avec les constructions de centres de données IA prévues pour atteindre leur pic d'ici 2027. 14. $NBIS -- capte le surplus des hyperscalers alors que la demande de calcul IA dépasse l'offre, fournissant une infrastructure GPU élastique pour l'entraînement et l'inférence en rafale. 15. $MU -- fournit la mémoire à large bande (HBM) essentielle pour l'entraînement et l'inférence à l'échelle de Big Tech, maximisant le débit des GPU.